17092019Ter
AtualizadoTer, 17 Set 2019 10pm

PUBLICIDADE
topbanner novartis2019 468x60

Variáveis preditivas de resposta à imunoterapia

Imuno NET OKQue variáveis ​​são capazes de predizer a resposta à terapia com inibidores de checkpoint imune anti PD-1/L1 em diferentes tipos de câncer? Estudo publicado no JAMA Oncology que considerou 21 tipos de câncer e dados multiômicos de mais de 7 mil pacientes sugere que a combinação de três variáveis é fortemente correlacionada com a resposta à imunoterapia, explicando mais de 80% da variação da taxa de resposta objetiva observada em diferentes tipos de tumores.

Nesta análise, os pesquisadores utilizaram dados multiômicos, considerando o sequenciamento de todo o exoma e RNA de 7187 pacientes do Atlas do Genoma do Câncer, além de dados da taxa de resposta objetiva (ORR) de 21 tipos de câncer obtidos de pacientes participantes de ensaios clínicos.

Trinta e seis variáveis ​​de três classes distintas foram associadas com (1) neoantígenos tumorais, (2) microambiente tumoral e inflamação e (3) alvos inibidores de checkpoint imune.

O desempenho de cada classe de variáveis ​​e suas combinações foi avaliado na previsão da ORR com terapia anti-PD-1 / PD-L1 e o valor preditivo foi quantificado a partir de um modelo estatístico que foi testado e validado nesta análise. Os dados foram coletados no período de 19 a 31 de outubro de 2018 e analisados ​​de 1º de novembro a 14 de dezembro de 2018.

Os resultados indicam que a abundância de células T CD8+ é a variável de mais alto valor preditivo, seguida pela carga mutacional do tumor e pela alta expressão gênica de células programadas para matar (programmed cell death).

“Sabemos que esta é a primeira avaliação sistemática das múltiplas variáveis ​​associadas à resposta terapêutica anti-PD-1 / PD-L1 em ​​diferentes tipos de tumores. Os resultados sugerem que essas 3 variáveis-chave podem explicar as diferentes respostas observadas no câncer, mas seus papéis relativos podem variar em tumores específicos”, descrevem os autores.

Referência: Lee JS, Ruppin E. Multiomics Prediction of Response Rates to Therapies to Inhibit Programmed Cell Death 1 and Programmed Cell Death 1 Ligand 1. JAMA Oncol. Published online August 22, 2019. doi:10.1001/jamaoncol.2019.2311

 


Publicidade
banner astellas 2019 300x250
Publicidade
banner_janssen2016_300x250_v2.jpg
Publicidade
banner teva inst 300x250
Publicidade
banner libbs2019 300x250
Publicidade
banner ibcc2019 300x250
Publicidade
300x250 ad onconews200519