An AI based Digital Score of Tumour-Immune Microenvironment Predicts Benefit to Maintenance Immunotherapy in Advanced Oesophagogastric Adenocarcinoma

要約

胃がんおよび食道（OG）がんは、世界中のがんによる死亡の主な原因です。
OG がんでは、PDL1 免疫チェックポイント阻害剤 (ICI) と化学療法を併用すると、患者の生存率が向上することが最近の研究で示されています。
しかし、OG がんにおける腫瘍免疫微小環境についての我々の理解は依然として限られています。
この研究では、PLATFORM試験（NCT02678182）で第一選択としてフルオロピリミジンとプラチナベースの化学療法を受けた進行性食道胃腺癌（OGA）患者から撮影された多重免疫蛍光（mIF）画像を調べて、治療の有効性を予測し、調査します。
維持療法デュルバルマブ（PDL1阻害剤）に反応する患者の生物学的根拠。
私たちが提案した人工知能 (AI) ベースのマーカーは、無増悪生存期間と全生存期間の両方において統計的有意性 (p < 0.05) を示し、無反応者から反応者 (p < 0.05) だけでなく、ICI の恩恵を受ける可能性のある人を識別することに成功しました。 私たちの発見は、FOXP3を発現するT細胞が患者の治療反応と生存転帰に大きな影響を与えているようであることを示唆しています。 また、ICI に関係なく、CD8+PD1+ 細胞のレベルが高いと OS と PFS の両方の予後不良に一貫して関連していることも観察されました。

要約(オリジナル)

Gastric and oesophageal (OG) cancers are the leading causes of cancer mortality worldwide. In OG cancers, recent studies have showed that PDL1 immune checkpoint inhibitors (ICI) in combination with chemotherapy improves patient survival. However, our understanding of the tumour immune microenvironment in OG cancers remains limited. In this study, we interrogate multiplex immunofluorescence (mIF) images taken from patients with advanced Oesophagogastric Adenocarcinoma (OGA) who received first-line fluoropyrimidine and platinum-based chemotherapy in the PLATFORM trial (NCT02678182) to predict the efficacy of the treatment and to explore the biological basis of patients responding to maintenance durvalumab (PDL1 inhibitor). Our proposed Artificial Intelligence (AI) based marker successfully identified responder from non-responder (p < 0.05) as well as those who could potentially benefit from ICI with statistical significance (p < 0.05) for both progression free and overall survival. Our findings suggest that T cells that express FOXP3 seem to heavily influence the patient treatment response and survival outcome. We also observed that higher levels of CD8+PD1+ cells are consistently linked to poor prognosis for both OS and PFS, regardless of ICI.

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