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南京市鼓楼医院刘宝瑞与杜鹃等学者合作发表Signal Transduction and Targeted Therapy(IF=39!):一线penpulimab(一种抗PD1抗体)和Anlotinib(一种血管生成抑制剂)联合白蛋白结合型紫杉醇/吉西他滨(PAAG)治疗转移性胰腺癌:一项前瞻性、多中心、生物分子探索性II期试验

论论资讯 | 2024-06-07 2317热度

Signal Transduction and Targeted Therapy

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First-line penpulimab (an anti-PD1 antibody) and anlotinib (an angiogenesis inhibitor) with nab-paclitaxel/gemcitabine (PAAG) in metastatic pancreatic cancer: a prospective, multicentre, biomolecular exploratory, phase II trial

Sha Huizi; Tong Fan; Ni Jiayao; Sun Yi; Zhu Yahui; Qi Liang; Li Xiaoqin; Li Wei; Yang Yan; Gu Qing; Zhang Xing; Wang Xiaoxuan; Zhu Chan; Chen Dongsheng; Liu Baorui; Du Juan

Published:2024-06-07
DOI:10.1038/s41392-024-01857-6

研究背景

转移性胰腺癌(mPC)是一种预后极差的癌症,患者生存率低,治疗选择有限。尽管近年来在癌症治疗领域取得了一些进展,但mPC的治疗仍然是一个巨大的挑战。当前,寻找更有效的治疗方法以提高患者生存率和生活质量是研究的重点。

研究内容

本研究在《Signal transduction and targeted therapy》杂志上发表,探讨了一种新型联合疗法在转移性胰腺癌治疗中的应用。该疗法结合了penpulimab(一种抗PD1抗体)、anlotinib(一种血管生成抑制剂)以及nab-paclitaxel/gemcitabine(PAAG),并在一项前瞻性、多中心、生物分子探索性、二期临床试验中进行了评估。 研究的主要终点包括客观反应率(ORR)和疾病控制率(DCR),次要终点包括无进展生存期(PFS)、总生存期(OS)和安全性。在66名患者中,ORR达到50.0%,DCR高达95.5%。中位PFS为8.8个月,中位OS为13.7个月。尽管39.4%的患者出现了3/4级治疗相关不良事件(TRAEs),但整体显示出良好的耐受性和临床疗效。

研究意义

本研究的创新之处在于首次将penpulimab和anlotinib与PAAG联合使用于转移性胰腺癌的一线治疗,并取得了显著的疗效。此外,研究还发现了一些潜在的预测性生物标志物,如低血清CA724水平、高T细胞招募、低Th17细胞招募和高NK CD56dim细胞分数,这些发现有助于指导未来精准医疗的实施。 总之,这项研究不仅为转移性胰腺癌患者提供了一种新的治疗选择,而且通过生物分子探索,为未来的个性化治疗策略提供了重要的科学依据。

图片赏析

表1. 基线人口统计和临床特征
图1 PAAG研究流程图病人的性情. 对70名参与者进行了资格筛选,66名参与者参加了PAAG研究. 以客观缓解率(ORR)、疾病控制率(DCR)、中位无进展生存期(mPFS)评价疗效. 中位总生存期(MOS)(全分析集,n=66). 进行安全性评价(n=66). 通过多基因测序(n=52)和肿瘤免疫微环境(n=18)进行探索性分析. B时间轴的图表显示了用PAAG的8个周期测试的治疗方案,直到进展或不可耐受的毒性
图2 PAAG的功效:一个游泳者图,说明整个队列(n=66)的PFS,颜色表示最佳整体反应(BOR). 部分反应(PR),稳定疾病(SD)和进行性疾病(PD)分别以绿色,蓝色和红色条形显示. 酒吧的长度代表从注册到PD的持续时间. 死亡和进展事件分别以圆形和三角形表示. b 根据BOR(n=66)着色,目标病变直径与基线变化百分比最佳瀑布图 五角星表示患者显示靶病变直径减小,但由于存在癌性腹水,总体评估表明PD. c 蜘蛛图显示靶病变直径从基线变化(n=66)
图3 PAAG中PFS和OS的Kaplan-Meier分析. 参加PAAG试验的参与者对PFS的Kaplan-Meier估计(全分析集,n=66). 参加PAAG试验的参与者对OS的b Kaplan-Meier估计(全分析集,n=66)
图MPC患者的4个基因组特征(n=52). 频繁改变基因的突变景观. B应答器中TMB分布的箱线图(R)和无应答者(NR)肿瘤. C SWI/SNF野生型和突变型肿瘤的箱线图基因突变因素与PFS相关性的95%可信区间(95%CI). 路径特征与PFS关系的95%CI的E HR值. KRAS或SWI/SNF复合改变患者的PFS的F Kaplan–Meier曲线. 穆特,变种人. WT,野生型. (B)中的P值用Wilcoxon秩和检验比较R和NR. (C)中的P值使用Wilcoxon秩和检验比较SWI/SNF野生型和突变型. 所有风险比(HR)使用Cox比例风险模型(D,E)计算. (F)中的P值使用log-rank检验比较KRAS或SWI/SNF复合物改变和非改变
图5 应答者(R)和非应答者(NR)患者(n=18)之间的转录组分析. 火山图描述的R / NR肿瘤中的差异免疫相关基因表达. b R和NR患者之间差异表达的基因的GSEA途径富集分析. c R和NR之间的癌症immunity过程的比较. 用T细胞招募评分(TCRS)和血清CA724水平评估PFS决策树. e Kaplan-Meier使用T细胞招募分数对患者PFS的决策树引导分层进行分析. f Kaplan-Meier 使用 TCRS 和 CA724 对患者 PFS 进行决策树引导分层分析. g, h Kaplan-Meier 曲线说明 PFS (g) 和 OS (h) 基于 NK CD56dim 分数在上四分位处截断. 使用Wilcoxon秩和检验比较了(c)中R和NR之间的P值. 使用对数秩测试比较了(e)中T细胞招募分数高和T细胞招募分数低之间的P值. 采用对数秩检验法,根据决策树对(f)组中的P值进行比较. 使用对数秩检验比较了NK CD56dim得分高和NK CD56dim得分低之间的P值(g,h).
图6 PFS长患者和PFS短患者之间的转录组分析(n=15). 火山图描述PFS-long患者和PFS-short患者之间的差异基因表达模式分析. 对数2倍的变化表明每个基因的平均表达水平. b PFS-长组和PFS-短组癌症标志物的富集途径. c 免疫相关标志物的表达差异. d 免疫细胞评分的表达差异. e 对癌免疫过程的表达差异进行了比较. 计算双面P值,显着性水平设置为0.05. 使用Wilcoxon秩和检验比较了PFS-long和PFS-short之间的P值(c-e)

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