免疫检查点抑制剂 (ICI) 疗法是一种治疗黑色素瘤的方法，黑色素瘤是最致命的皮肤癌形式，它阻断肿瘤或免疫细胞上的蛋白质，阻止免疫系统杀死癌细胞。
虽然这种治疗已在晚期黑色素瘤患者中显示出一些临床成功，但其疗效取决于患者对治疗反应的可靠预测因子。目前，唯一 FDA 批准的用于 ICI 黑色素瘤治疗的生物标志物是肿瘤突变负荷测定，但将其与 ICI 联系起来的机制仍不清楚。
然而，新的研究现在提供了新的、可靠的生物标志物的证据，这些生物标志物可以使用先进的计算机技术预测治疗反应。
在Nature Communications上发表的一篇论文中，Wistar 的 Ellen 和 Ronald Caplan 癌症中心分子与细胞肿瘤发生项目助理教授 Noam Auslander 博士和 Auslander 实验室的研究生 Andrew Patterson 确定了 ICI 的新预测因子黑色素瘤的治疗。
特别是，白细胞和 T 细胞增殖调节过程中的突变显示出作为生物标志物的潜力，可在多个不同的黑色素瘤患者数据集中可靠和稳定地预测 ICI 治疗反应。
“这项工作旨在为免疫治疗反应确定更好和更具生物学解释性的基因组预测因子，”Auslander 指出。“我们需要更好的生物标志物来帮助选择更有可能对 ICI 治疗产生反应的患者，并了解哪些因素可以帮助增强反应并增加这些数字。”
使用机器学习和公开可用的去识别临床数据，研究人员调查了为什么一些黑色素瘤患者对 ICI 治疗有反应而其他人没有。该论文的第一作者 Patterson 详细介绍了他们的研究过程涉及在数据集上训练机器学习模型以预测患者是否对 ICI 治疗有反应，然后确认该模型能够持续预测对这种治疗的反应或抵抗多次其他数据集。
研究小组发现，白细胞和 T 细胞增殖调节过程中存在一些突变基因，这些基因有助于 ICI 治疗反应和耐药性。这些知识可用于确定目标以增强黑色素瘤患者的反应或减轻抵抗力。
“与目前的临床标准方法相比，我们能够更好地预测患者是否会对 ICI 治疗产生反应，并提取有助于进一步了解 ICI 治疗反应和抵抗背后的机制的生物学信息，”Patterson 解释说。
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