肺癌是癌症中的頭号殺手，我國肺癌的發病率和死亡率一直高居首位，其中80%-85%的患者為非小細胞肺癌（NSCLC）。靶向治療在一定程度上延長了患者的生存時間，但約有40-50%驅動基因陰性的非小細胞肺癌患者并不适合靶向治療，傳統含鉑雙藥化療對這類患者的治療有效率約20-30%，患者總生存期僅一年左右。

應運而生的免疫療法作為新一代治療手段，顯著延長了驅動基因陰性肺癌患者的生存期。

目前，PD-1/PD-L1抑制劑免疫療法已成為治療晚期非小細胞肺癌患者的标準治療方案。但并非所有的肺癌患者都适合免疫治療，往往要通過對腫瘤樣本進行檢測，根據相關指标的表達來決定能否進行免疫治療。

然而，對于晚期癌症患者而言，時間就是生命，有沒有一種既便捷又相對準确的方法能提前預測患者對免疫治療的反應，從而準确篩選出适合免疫治療的患者呢？

目前，荷蘭阿姆斯特丹大學研發出一種快速檢測方法——電子鼻（eNose），或許可作為患者是否适合免疫治療的早期監測工具。研究人員利用“電子鼻”分析晚期非小細胞肺癌患者呼出的化學物質，就可以确定患者是否适用免疫療法。癌度帶大家一起來看看這個神奇的“鼻子”。

01

不到一分鐘，電子鼻

就能識别患者是否适合免疫治療

電子鼻是一種小型設備，它可以識别揮發性有機化合物（VOCs）中的氣體混合物。揮發性有機化合物是指在室溫下具有高蒸汽壓的化合物，是人體代謝變化的結果。研究人員認為，晚期非小細胞肺癌患者呼吸中VOC的混合物可能表明患者是否會對PD-1/PD-L1抑制劑治療産生反應，VOC會根據全身或其他部位（例如肺）發生的代謝過程而變化。所以在開始治療之前，可以使用電子鼻呼氣分析來識别非小細胞肺癌患者能否使用免疫治療。

當使用電子鼻時，患者深呼吸，保持5秒鐘，然後慢慢呼氣進入設備。電子鼻傳感器響應呼出氣體中的揮發性有機化合物；每個傳感器對不同分子組具有不同的靈敏度。傳感器讀數直接發送到在線服務器上，用于實時處理數據。測量時間不到一分鐘，并将結果與在線數據庫進行比較，在線數據庫中機器學習算法立即确定患者是否可能響應免疫治療。

02

研究數據證明電子鼻呼吸分析的

準确性和安全性

這是一項前瞻性觀察研究，研究人員招募了從2015年8月至2019年6月期間接受PD-1抑制劑治療的94名晚期非小細胞肺癌患者，并将其分為兩組（訓練隊列n=62，驗證隊列n=32），通過電子鼻來分析使用PD-1抑制劑K藥及O藥治療的患者治療期的呼吸曲線。

圖1 兩隊列的基線特征

94例患者在開始治療前兩周内，進行了血液檢查和肺活量測定以進行毒性監測，并分别每2周和6周重複一次。對于反應監測，在治療開始前2周内、治療開始後6周和12周内進行CT檢查，每3個月重複一次。基于實體瘤療效評估标準(RECIST)1.1版，所有患者在基線期及3個月随訪時進行CT檢查，療效評估分為部分反應（PR）、穩定疾病（SD）或疾病進展（PD）。部分反應的患者被歸類為客觀反應者，穩定疾病或疾病進展的患者被歸類為無反應者。

在獲得所有患者的療效評估後，将患者以2:1的比例随機分配在訓練隊列和驗證隊列。研究人員在随機化之前對呼氣數據不知情。在訓練隊列中，拟合了兩種基于呼氣數據預測反應的模型：一種僅使用基線測量值（“基線模型”），另一種使用基線時收集的測量值和治療六周後收集的測量值（“治療中模型”）。然後在未參與模型拟合的驗證隊列患者中評估兩種模型的性能。

03

呼氣分析

訓練隊列：在敏感性達到100%，第一個模型（基線模型）僅基于基線測量，曲線下面積（ROC-AUC）為0.81時，特異性為54%；第二個模型（治療模型），包括在基線檢查時和治療六周後進行的測量，ROC-AUC為0.95時，特異性為73%。

驗證隊列：在敏感性為100%時，基線模型下ROC-AUC為0.89時，特異性為68%；治療模型下ROC-AUC為0.97時，特異性為84%。

圖2 隊列工作特征（ROC）曲線

在驗證隊列中，使用公式對治療模式預測得分，部分反應組的預測得分≥0.14，預測得分低于這個分界點的患者被歸類為無應答者。經過六周的治療後， 部分反應的患者表現出對客觀反應的更高概率的預測分數，而疾病進展的患者均顯示與基線相比較低的客觀反應的概率。

圖3 驗證隊列基線模型和治療模型計算的預測得分

研究結果表明，電子鼻呼吸分析可在治療早期更準确地識别對PD-1抑制劑治療有客觀反應的晚期非小細胞肺癌患者，從而能有效避免部分對免疫治療無效的患者進行免疫療法。通過電子鼻呼吸分析，患者可被劃分為有應答者或無應答者，更有助于在當前和未來的免疫治療方案中決定繼續、停止或調整治療方案。

04

期待高新科技的推廣應用

腫瘤治療的精準化，一是尋找最适合的受益患者，二是避免對某類治療無效的患者的過度治療。初步看來，電子鼻的呼吸分析可以準确、無創和低成本地識别對PD-1抑制劑治療有客觀反應的晚期非小細胞肺癌患者，為無反應患者節約了時間和金錢成本，避免了不良反應。

該研究還為優化電子鼻呼氣分析在晚期非小細胞肺癌患者中的臨床應用鋪平了道路。最後，希望這種方便快捷，優勢明顯的高新技術能盡快得到推廣應用，期待更多的臨床數據來證實。

參考文獻：

1. Boots AW, Bos LD, van der Schee MP, van Schooten F, Sterk PJ, Exhaled molecular fingerprinting indiagnosis and monitoring: Validating volatile promises, Trends Mol Med. 21 (2015) 633-644.

2.Wilson AD, Diverse applications of electronic-nose technologies in agriculture and forestry, Sensors(Basel). 13 (2013) 2295-348.

更多精彩资讯请关注tft每日頭條，我们将持续为您更新最新资讯!