科学家确定了关键的生物标志物，可可靠地预测对黑色素瘤免疫检查点抑制剂治疗的反应

免疫检查点抑制剂（ICI）疗法是一种对黑色素瘤的治疗方法，是黑色素瘤最致命的皮肤癌，可阻止肿瘤或免疫细胞上的蛋白质，可防止免疫系统杀死癌细胞。

尽管这种治疗方法在黑色素瘤晚期患者中表现出一些临床成功，但其功效取决于患者对患者反应的可靠预测指标治疗。目前，唯一获得ICI黑色素瘤治疗的FDA批准的生物标志物是肿瘤突变负担分析，但是将其与ICI联系起来的机制尚不清楚。

但是，新的研究现在提供了新颖，可靠的生物标志物的证据，这些生物标志物可以使用先进的计算机技术预测治疗反应。

在发表的论文中自然通讯，Noam Auslander博士，Wistar的Ellen和Ronald Caplan Cancer Center的分子和细胞肿瘤生成计划的助理教授，以及Auslander Lab的研究生Andrew Patterson，确定了Melanoma的ICI治疗的新颖预测指标。

特别是，白细胞和T细胞增殖过程中的突变显示出潜在的生物标志物，具有可靠且稳定的ICI治疗反应的生物标志物，对黑色素瘤患者的多个不同数据集进行了对ICI治疗反应的预测。

Auslander指出：“这项工作旨在确定更好，更具生物解释性的基因组预测因素来进行免疫疗法反应。”“我们需要更好的生物标志物来帮助选择更有可能对ICI疗法反应的患者，并了解哪些因素可以帮助增强反应并增加这些数字。”

使用机器学习并公开识别临床数据，研究人员调查了为什么一些黑色素瘤患者对ICI疗法做出反应，而其他人则没有反应。帕特森（Patterson）是本文的第一作者，详细介绍了他们的研究过程涉及在数据集中培训机器学习模型，以预测患者是否对ICI疗法做出反应，然后确认该模型能够不断预测对该疗法的反应或抵抗力。其他数据集。

该小组发现白细胞和T细胞增殖调节过程具有一些突变的基因，这些基因有助于ICI治疗反应和耐药性。这些知识可用于识别靶标，以增强黑色素瘤患者的反应或减轻耐药性。

Patterson解释说：“我们能够更好地预测患者是否对ICI疗法有反应，而不是当前的临床标准方法，以及提取生物学信息，这可以帮助进一步理解ICI治疗反应和耐药性背后的机制。”

科学家打算以提高预测准确性的目标，进一步理解为患者耐药性或对ICI治疗的反应性的生物学机制的目标，并确定论文中所区分的过程是否还可以作为其他癌症类型的ICI治疗反应的预测因素。