微生物組可以識別那些從多種不同癌癥的聯合免疫治療中受益的人，包括罕見的婦科癌癥、膽道癌癥和黑色素瘤。

來自澳大利亞威康桑格研究所、奧利維亞牛頓-約翰癌癥研究所的研究人員及其合作者，在同類研究中規模最大的一項研究中，發現了與聯合免疫療法產生積極反應相關的特定細菌菌株。

今天(3月1日)發表在《自然醫學》(Nature Medicine)雜志上的這項研究詳細介紹了個體腸道細菌中微生物的特征集合，這可能有助于確定那些將從聯合免疫療法中受益的人，并有助于解釋為什么這種治療的療效很難預測。

在未來，對這些菌株的更多了解可以幫助推動下一代益生菌的開發，被稱為“活生物治療產品”，專注于調節微生物組，從內部支持聯合免疫治療。

免疫療法是一種利用人體免疫系統來靶向癌癥的治療方法。雖然它可能非常有效，但它只對很大范圍的癌癥的一部分接受者有效。與所有癌癥治療一樣，免疫療法可能有多種副作用。因此，能夠預測誰最有可能對治療有反應有助于確?；颊卟粫淌苓@些不必要的副作用而沒有醫療效益。

這項研究使用了一項大型、多中心的澳大利亞臨床試驗中收集的樣本，在該試驗中，聯合免疫療法對25%的晚期罕見癌癥患者有效，包括罕見的婦科癌癥、神經內分泌腫瘤、上胃腸道和膽道癌癥。

臨床試驗的重點是一種稱為免疫檢查點抑制劑的聯合免疫療法。這些抗癌藥物阻斷了人體的免疫檢查點蛋白，使免疫細胞能夠摧毀癌細胞。在這種情況下，免疫療法阻斷了PD-1和CTLA-4檢查點。

研究人員使用臨床試驗患者的糞便樣本，并進行了深度鳥槍宏基因組測序，以繪制參與者微生物組中的所有生物體，直至菌株水平。

他們在那些對治療反應良好的患者身上發現了多種細菌，其中許多是以前沒有培養過的。這使他們能夠識別出對治療反應良好的患者身上發現的微生物組特征。

除此之外，該團隊還使用該簽名來訓練機器學習模型，該模型可以預測誰將從聯合免疫療法中受益。

他們對之前的研究進行了薈萃分析，發現他們的特征可以應用于不同的癌癥，如黑色素瘤，并在不同的國家，預測癌癥可能對聯合免疫治療有反應的個體。

然而，當應用于僅接受一種免疫治療藥物的患者時，僅針對免疫檢查點受體PD-1，機器學習模型無法識別那些對治療有反應的患者。

這表明腸道微生物群和治療反應之間的關系是特定治療組合的特異性。因此，研究人員建議，未來依賴于腸道微生物組的診斷測試或治療方法的發展應該針對免疫治療方案進行定制，而不管癌癥類型如何。

個性化醫療的這一步可能有助于將癌癥治療擴展到更多的人，并可以將個體與最有利于他們的治療相匹配。

來自澳大利亞威康桑格研究所和奧利維亞牛頓-約翰癌癥研究所的第一作者Ashray Gunjur博士說:“我們的研究表明，在菌株水平，而不僅僅是物種水平上理解微生物組，可以開辟一個新的個性化醫療水平。”

如果我們要了解人體內發生的事情以及癌癥治療與微生物群之間的相互作用，那么擁有額外的分辨率是至關重要的。能夠測試特定菌株和反應之間這種關系的特定機制是這項研究的下一個方向，它可以以多種方式有益于人類健康。“罕見的癌癥很難研究和治療，雖然免疫療法在某些情況下非常有效，但它也可能是不可預測的。我們的研究表明，微生物組會影響人們對聯合免疫療法的反應，但單一療法會產生不同的結果。這表明，在未來開發治療方法時，應該考慮到微生物組。除此之外，有可能開發出活的生物治療產品，這些產品可以提供支持免疫治療的細菌，幫助微生物組與患者一起工作，使他們盡可能獲得最佳的反應幾率，”David Adams博士是威康桑格研究所的資深作者之一。

來自威康桑格研究所的資深作者Trevor Lawley博士說:“我們的微生物群因人而異，我們每個人都有不同的細菌和其他生物生態系統，這些生態系統塑造了我們對周圍世界的反應。我們的研究強調了一個人的微生物組如何預測他們對癌癥治療的反應，這可以通過確定那些將受益最多的人來產生直接的臨床影響，并有助于設計未來的臨床試驗。”



（文章來源：www.ebiotrade.com/newsf/2024-3）