晚期肺癌免疫治疗现状及影像学疗效评价和预测

杨舒一，单 飞，施裕新，张志勇,2*

1. 上海市(复旦大学附属)公共卫生临床中心放射科，上海 201508 2.复旦大学，上海 200433

中国是肺癌大国，肺癌的发病率及死亡率在男性人群中居所有恶性肿瘤的第1位，在女性中仅次于乳腺癌而位居第2位[1]。肺癌的治疗手段主要包括外科切除、传统放化疗及近年新兴的个体化治疗(以靶向治疗为主)和免疫治疗等。对于早中期非小细胞肺癌(non-small-cell lung cancer, NSCLC)，一线治疗手段为手术切除并选择性结合术后放化疗；而对于小细胞肺癌(small cell lung cancer, SCLC)，由于其对放化疗敏感，加之晚期肺癌因侵犯邻近主要脏器结构或发生远处转移，通常不可外科切除，故一般选取放化疗或靶向治疗，患者预后极差。

免疫治疗作为一种新兴且极具前景的治疗手段，现已被应用于一些实体肿瘤中，尤在恶性黑色素瘤中疗效显著，在肺癌治疗方面也取得了一些突破，为晚期肺癌患者，尤其是传统治疗无效者，提供新的治疗思路[2-3]。目前，临床上多采用实体瘤疗效评价标准(response evaluation criteria in solid tumors, RECIST)对肿瘤患者进行疗效评价。该评价标准主要以肿瘤治疗前后大小的改变作为肿瘤负荷评估的标准，在评估时间点上具有延迟性。

影像学检查目前仍是临床诊断肺癌及评价治疗疗效最重要的检查措施。随着影像技术的发展，影像学已从传统的以解剖学、病理学成像为主转变为以功能成像为重要临床及科研应用方向，力求描述病变微观环境改变以早期诊断疾病、评价及预测肿瘤治疗疗效。随着计算机等相关学科的不断发展，人工智能(artificial intelligence, AI)与放射影像组学(radiomics)通过计算机从影像中高通量提取大量的量化信息，实现肿瘤的分割、特征提取与模型建立，凭借对海量影像数据信息更深层次的挖掘，对疾病进行诊断与预测分析。本文就晚期肺癌免疫治疗的现状及影像学疗效评价与预测的研究进展作一综述与展望。

1 晚期肺癌免疫治疗的机制与现状

1.1 晚期肺癌免疫治疗的主要机制 肿瘤细胞赖以生存的复杂环境被称为“肿瘤微环境”(tumor microenvironment)，主要由多种不同的细胞外基质和基质细胞组成，其中免疫细胞是基质细胞的重要组成部分，既包括通过吞噬和细胞毒作用而抑制肿瘤细胞生长的肿瘤相关吞噬细胞，又包括通过参与免疫耐受而抑制机体免疫力的调控性T细胞(Tregs)。肿瘤的免疫治疗目前主要包括肿瘤疫苗、免疫检查点阻断治疗、过继性免疫治疗及免疫调节剂的支持性免疫治疗。其中免疫检查点阻断治疗属于靶向免疫治疗，其针对性强，不良反应小，是目前晚期肺癌中极具前景的免疫治疗手段[4-7]。免疫检查点阻断治疗包括细胞毒性T淋巴细胞抗原4(cytotoxic T-lymphocyte-associated protein 4, CTLA-4)和程序性死亡受体1(programmed death 1, PD-1)或程序性死亡受体-配体1(programmed death-ligand 1, PD-L1)的抗体治疗，其发挥抗肿瘤作用主要与肿瘤细胞的免疫逃逸机制有关。细胞毒性T淋巴细胞(cytotoxic T lymphocyte, CTL)为CD8+T细胞，在抗肿瘤应答中发挥主要作用；而CTLA-4与PD-1均可对T细胞杀伤肿瘤起负调节作用，其中CTLA-4主要体现在限制T细胞在淋巴结中的初始活化，而PD-1则进一步限制了T细胞在肿瘤微环境中的活化[8]。

1.2 晚期肺癌免疫治疗的现状 目前，以抗PD-1单克隆抗体(nivolumab、pembrolizumab)和抗PD-L1单克隆抗体(atezolizumab、duvalumab、avelumab)2大类、5种药物为主，其中nivolumab是目前唯一在NSCLC和SCLC中均得到推荐的免疫靶向药物[9]。Pillai等[10]通过Meta分析，比较了PD-1与PD-L1对非小细胞肺癌的治疗疗效，分析了包含23项研究，其中PD-1组共3 284例，PD-L1组共2 460例，结果表明二者疗效基本一致。Keynote-024临床试验[11]结果显示，Ⅳ期NSCLC伴肿瘤细胞PD-L1高度表达的患者可从PD-1免疫治疗中获益且预后优于以铂类为基础的化疗药物。基于此，美国食品药品监督管理局(food and drug administration, FDA)于2016年批准Pembrolizumb为肿瘤PD-L1阳性的Ⅳ期NSCLC患者的一线治疗方式。治疗前，肿瘤细胞生长于典型的肿瘤微环境中，表现为低氧、低酸碱度、间质高压、血管高渗透性及炎症反应性。当治疗有效时，肿瘤细胞数目减少、核浆比降低、低氧情况改善，同时随着营养血管的破坏及肿瘤生长对氧和糖类等营养成分需求的降低，肿瘤血流灌注会减少，这些微观改变都势必早于肿瘤体积大小的变化，并可被功能影像学检查探测到。

虽然PD-1/PD-L1靶向免疫检查点阻滞抑制剂治疗获得了多个有效的结果，且获批为部分晚期肺癌的一线治疗手段，但其治疗反应率低，仅对44.8%甚或23%～30.2%的肿瘤PD-L1阳性的晚期肺癌患者有治疗效果[11-12]。

2 晚期肺癌免疫治疗的评价

2.1 晚期肺癌免疫治疗的评价机制 如何从肺癌人群中筛选可从免疫治疗中受益的群体，寻找可靠的免疫治疗疗效预测指标成为现阶段的热点问题。目前，研究多集中在生物预测标志物的寻找，主要包括肿瘤PD-L1表达水平、肿瘤浸润淋巴细胞(tumor infiltrating lymphocytes, TILs)、干扰素(interferon-γ, IFN-γ)、肿瘤突变负荷(tumor mutational load)和错配修复(mismatch repair deficiency, MMR)基因缺失。有研究[13]显示，肿瘤PD-L1表达水平越高，患者对PD-1/PD-L1治疗反应性越好。但是亦有部分研究显示，PD-L1表达水平与疗效无显著相关，原因可能包括以下3点：第一，PD-L1在肿瘤组织中多表达在IFN-γ+T细胞浸润的区域，表达不均一使取材准确性下降[13]；第二，不同研究受试人群的判定标准不同，PD-L1检测试剂(尚无统一阳性标准)和方法存在差异[11,14]；第三，PD-L1的表达可能发生动态性和诱导性变化，多种细胞因子、化疗及放疗等治疗均可诱导PD-L1表达[15]。

目前，我国尚未引进国际研究采用的PD-L1检测试剂，且少数国内试剂公司推出的PD-L1检测试剂盒的准确性有待验证，缺乏中国人群PD-L1阳性阈值的研究数据。因此，临床广泛开展PD-L1检测仍无法实现。其他生物标志物在中国人群的研究更少[9]。目前为止，在国内外尚无预测性指标能够准确识别PD-1/PD-L1免疫治疗的潜在受益人群[16]。

2.2 实体瘤疗效评价标准

2.2.1 RECIST评价标准 目前，针对实体瘤疗效评价，国际上颁布了多种评价标准，以2000年颁布的RECIST标准及2009年1月在欧洲肿瘤学杂志(EuropeanJournalofCancer, EJC)发表的RECIST 1.1修订版广为应用[17-19]。RECIST标准适用于传统细胞毒性药物直接作用于肿瘤细胞，诱导肿瘤细胞凋亡或直接杀死肿瘤细胞而引起肿瘤体积缩小的疗效评价。而随着肺癌个体化治疗(以分子靶向治疗为代表)及免疫治疗的发展，传统RECIST评价标准是否仍然适用引来很多争议[20-22]。临床发现许多靶向药物作用于肺癌肿瘤细胞时，CT上表现密度减低或空洞形成而没有大小的改变，且部分病灶周边可因炎性渗出或肿瘤内出血而使病灶体积变大[23]。在肺癌免疫治疗过程中，激活免疫应答反应需要一定时间，而此时肿瘤细胞可能继续生长或免疫细胞聚集浸润使得在治疗反应前出现肿瘤暂时增大，该种现象称为肿瘤的“假性进展”[24-25]。显然，通过传统的RECIST及其修订版在现阶段评价肺癌治疗存在一定局限性。Wolchok等[26]在2009年，基于一项针对恶性黑色素瘤的免疫治疗Ⅱ期临床试验研究，提出了实体瘤免疫治疗疗效评价标准(immune-related response criteria, irRC)，将新发病灶大小纳入肿瘤负荷计算，并通过2个时间点的判断确认肿瘤是否进展，但仍未考虑治疗后不同肿瘤微观结构的改变且存在肿瘤疗效判断的延迟性。

2.2.2 影像学评价与预测 随着影像学及计算机科学技术的发展，功能影像及影像组学的不断成熟，影像组学的不断研究与应用，利用影像学评价和预测肺癌治疗疗效近年来逐渐被报道。

CT三维容积成像可对病灶进行任意层面和角度观察，可直观清晰地显示肺癌病灶及其邻近结构，描述征象。有研究[27]提示，利用三维容积测量可评估肺癌治疗前后体积的变化，比RECIST标准中单一维度测量准确性更高。但在临床测量中，对于直径在1 cm左右或周边伴磨玻璃密度的病灶，测量软件精准性下降，测值受扫描过程中呼吸运动及采集参数等多种因素的影响，且RECIST标准尚未将容积变化指标纳入指南[28]。CT灌注成像(CT perfusion imaging, CTP)在一次扫描中可获得更多的血流动力学定量信息，从而直接或间接反映肿瘤微环境改变。有多项研究[29-30]表明，CTP可作为肺癌治疗后疗效评价的理想手段。但CTP亦有其局限性，如不同厂家灌注分析软件提供的灌注参考值不同，扫描技术条件不统一均可影响结果的比较，为随访带来诸多不便。CT纹理分析可通过量化病变或组织内部像素值，描述像素值的分布规律，提供不易为人裸眼识别的肿瘤乏氧、血管生成等微观信息，可用来评价肿瘤的异质性，为NSCLC患者治疗疗效提供新的独立预测因素[31]。有研究[32]通过CT纹理分析评价晚期肺腺癌对化疗的治疗反应。

Eric Deutsch团队借助AI与影像组学，通过回顾性研究方法，建立基于CT图像的人工智能算法，得到可预测PD-1抑制剂治疗疗效的人工智能平台。该平台可区分患者对免疫治疗的响应程度，预测疗效，其中被认为有效患者的中位生存期为24.3个月，比预测无效患者的中位生存期(11.5个月)提高了1倍以上[33]。该研究为免疫治疗疗效预测提供了新的方向，但目前还需临床试验来进一步验证。

随着高场强MRI设备的应用，呼吸触发技术、心电门控技术等发展，胸部MRI的临床应用成为可能。且随着功能成像的发展，MRI已经迈入检测分子水平改变的分子影像时代。目前，在肺癌疗效评价与预测的研究与应用中主要包括弥散加权成像(diffusion weighted imaging, DWI)及动态增强MRI灌注成像(dynamic contrast enhancement MRI perfusion, DCE-MRP)。现阶段，国内外运用DWI技术评估肺癌治疗疗效主要集中在传统放化疗方面。根据表观扩散系数(apparent diffusion coefficient, ADC)绝对值及ADC的变化值(ΔADC)对肺癌进行疗效评价，研究结果[34-36]表明，治疗后肿瘤ADC值升高，治疗有效，且早期ADC值变化可预测患者的远期预后。而DWI评价肺癌个体化治疗的相关研究很少，有一项研究[37]显示，部分缓解病例治疗前ADC值偏低，治疗后ADC值明显升高，稳定病例与之相反，提示ADC值有望评估NSCLC靶向治疗疗效。基于非高斯扩散运动模型的DWI可以更好地反映水分子在组织内的真实扩散运动情况，治疗前由于肿瘤细胞大量增殖，核浆比例高，水分子扩散明显受限；当治疗有效时，肿瘤细胞核浆比减低，表现为扩散运动增强，可在早期敏感地检测到肿瘤治疗前后的微观改变[38]。国内有前期研究[39]采用DWI成像评估兔肺VX2肿瘤射频消融术后疗效，结果显示，几种模型DWI可在不同程度反映肿瘤细胞坏死凋亡为主的病理反应，且初步确定了评估时间点。作为另一种重要fMRI技术，DCE-MRP可反映组织血流灌注、微血管渗透性及肿瘤异质性等信息，现已用于头部、乳腺等部位肿瘤的治疗疗效评估[40-42]。近年来，随着MRI软硬件的更新发展，有研究[40]将图像配准技术、非刚性运动校正及MRI快速动态扫描技术应用于胸部DCE-MRP，用于评估肺癌放化疗的疗效评估与预测，提示经过配准和校正的晚期NSCLC动态增强图像具有中度以上满意的图像质量，提高了计算准确性，得到了多个反映肿瘤灌注及渗透性的定量参数。Tao等[40]研究结果显示，治疗前具有高微血管渗透性(如高容量转移常数-Volume transfer constant, Ktrans、高回流速率-Reflux rate, Kep)、高组织活性及低细胞坏死性(低血管外细胞外间隙容积分数-Extravascular extracellular volume fraction, Ve)的进展期NSCLC对于同步放化疗的反应更好，另与肿瘤退缩率对比，DCE-MRP的渗透性参数对疗效评价优于血流灌注参数。

PET/CT现在较多应用于肺癌治疗疗效的评价中，肺癌化疗药物的细胞毒性作用可在几小时甚至几分钟内影响肿瘤对葡萄糖的利用，直接反映在PET标准摄取值(standardized uptake value, SUV)的变化上[43]。PET特异性受体显像在肺癌个体化治疗疗效评价中也有望成为新的预测检查手段[44]。Young等[45]在1999年首次提出采用18F-FDG PET评价实体瘤治疗疗效的EORTC(European Organization for Rearch and Treatment of Cancer, EORTC)标准。该方法采用SUV作为评价肿瘤疗效指标，但其重复性差、变异大且没有设置参考本底，缺乏定量化的要求。2009年，Wahl等[46]据此提出实体瘤疗效PET评估标准1.0版本框架草案的PERCIST(PET Response Criteria in Solid Tumors, PERCIST)标准。

3 小 结

综上所述，肺癌免疫治疗可为晚期肺癌患者提供一个新的治疗思路，但传统RECIST标准在评价该类治疗患者疗效的作用有限，且如何识别肺癌免疫治疗的潜在受益人群，这些都是免疫治疗发展中需要面对和亟待解决的问题。影像学检查手段多样且各有优势，尤其近几年功能影像学快速发展，可在肿瘤体积发生变化前敏感地探测肿瘤细胞凋亡、微循环改变，且AI与影像组学可从图像挖掘出更深层次的数据信息，对肿瘤进行分割，建立数学模型，来早期评价肿瘤治疗疗效，预测患者远期预后，并可能在治疗前筛选对免疫治疗有效的患者，有望为晚期肺癌免疫治疗疗效评价提供新的诊断及预判思路。