《Cancer Immunology, Immunotherapy》发表了一项聚焦晚期食管鳞癌免疫治疗的重要研究。食管鳞癌是一种严重威胁人类健康的恶性肿瘤，中国的食管鳞癌患者数量占全球一半以上，且五年生存率极低，不足 5%。免疫检查点抑制剂（ICIs）的出现虽为晚期食管鳞癌治疗带来新希望，成为标准治疗方案，但仅有一小部分患者能从中获益。即便与化疗联合使用，五年生存率也仅略高于 10%，仍低于 13%。这使得寻找可靠的预测指标，精准筛选出可能从 ICIs 治疗中获益的患者，成为当务之急。
传统的生物标志物，如程序性死亡配体 - 1（PD - L1）表达和肿瘤突变负荷（TMB），在预测食管鳞癌 ICIs 疗效方面存在诸多不足。PD - L1 表达在不同临床试验中对 ICIs 疗效的预测作用差异较大，结果并不一致；而 TMB 检测往往需要复杂的分子分析，在临床应用中受到限制。此外，一些新开发的多基因特征预测模型，有的依赖肿瘤组织检测，有的缺乏大规模真实世界数据的验证，在有效性、临床可及性和可靠性方面都存在明显缺陷。因此，迫切需要构建一种整合多种直接、易获取且无创的临床生物标志物的综合模型，以提高预测效率和性价比，实现对接受 ICIs 治疗患者的快速、精准预后预测。
为解决上述难题，北京大学肿瘤医院和哈尔滨医科大学附属肿瘤医院的研究人员携手开展研究。他们基于大量长期随访的真实世界数据，构建并验证了一个多变量模型，旨在更准确地预测晚期食管鳞癌患者接受 ICIs 治疗后的生存结局，为临床医生和患者制定最佳 ICIs 治疗策略提供决策依据。
在研究方法上，研究人员进行了多方面工作。首先是样本选取，训练队列纳入北京大学肿瘤医院 2016 年 1 月 14 日至 2024 年 1 月 26 日期间接受 ICIs 治疗的晚期食管鳞癌患者，验证队列则来自哈尔滨医科大学附属肿瘤医院 2019 年 1 月 10 日至 2022 年 7 月 6 日的患者。同时制定了严格的纳入和排除标准，确保研究对象的同质性。其次，对患者进行疗效评估和随访，通过影像学扫描评估疗效，随访患者生存状态，以总生存期（OS）为终点指标。然后，在变量选择和模型构建方面，将潜在变量分为四类，共 26 个，经筛选和分析，最终确定 10 个变量纳入多变量 Cox 回归模型，并构建列线图（nomogram）。最后，运用多种方法对模型进行评估和验证，包括计算 C 指数、绘制校准曲线和时间依赖的受试者工作特征（ROC）曲线等，并进行内部和外部验证。
研究结果主要包括以下几个方面：
- 基线特征：训练队列最终纳入 430 例患者，验证队列纳入 184 例患者。两个队列患者的中位年龄均为 61.0 岁，训练队列女性比例稍高，在治疗线数和治疗方案组合上两个队列存在差异，但疾病分期和转移部位无显著差异。
- 生存结局：在训练队列中，一线治疗的中位 OS 为 21.3 个月，二线及以后治疗的中位 OS 为 10.2 个月；验证队列中，一线治疗的中位 OS 为 15.6 个月，二线及以后治疗的中位 OS 为 8.5 个月。ICIs 联合化疗的患者生存获益最佳，且 PD - L1 表达无法区分患者的生存结局。
- 预后预测模型的构建与验证：确定了 10 个预测变量，包括分期、骨转移、治疗线数、治疗方式、乳酸脱氢酶（LDH）、癌胚抗原（CEA）、糖类抗原 199（CA199）、全身免疫炎症指数（SII）、淋巴细胞计数（ALC）和预后营养指数（PNI）。构建的模型在训练队列中 C 指数为 0.725，内部验证校正后为 0.722，外部验证队列中为 0.691，校准曲线显示预测与实际结果一致性良好，时间依赖 ROC 曲线也证实了模型的预测准确性。
- 风险分层：根据模型计算患者风险得分，将患者分为低、中、高风险组。不同风险组患者的生存概率差异显著，高风险组生存概率最低，低风险组最高。
研究结论与讨论部分指出，该研究构建的整合 10 个临床变量的模型，具有强大的判别能力，为晚期食管鳞癌患者接受 ICIs 治疗的生存结局提供了可靠预测。模型显示，接受一线 ICIs 联合化疗，且伴有高 PNI、低 LDH、低 CEA、低 CA199 和低 SII 水平的患者更易获得生存益处。此外，研究人员还开发了一个交互式在线预测工具，方便临床使用。不过，该研究也存在一定局限性，如单中心设计和回顾性分析可能引入选择偏倚，缺乏标准化临界值限制了结论的普遍性。但总体而言，这项研究为晚期食管鳞癌免疫治疗的精准决策提供了重要依据，有望推动该领域临床治疗的进步。
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