*仅供医学专业人士阅读参考
不同乳腺癌亚型中的特定突变基因有哪些？基因突变与ICI生物标志物之间有哪些关系？PD-L1与Ki67或TMB的相关性如何？
免疫检查点抑制剂 (ICI) 作为本世纪肿瘤治疗领域的重大突破，目前已在多个瘤种获批。最近我国药监局也批准了免疫治疗用于三阴性乳腺癌新辅助治疗的适应症，正式开启我国乳腺癌免疫治疗的新时代[1]。然而，免疫治疗在带来疗效获益的同时，也存在获益人群比例较低、毒副反应增加的问题。因此如何筛选真正获益的人群，是亟需解决的关键问题。目前对于免疫治疗，PD-L1是一个有用但不完美的生物标志物，在基因组层面能否寻找到更多线索，是目前研究的方向之一[2]。而在乳腺癌中，既往免疫治疗的研究主要集中在三阴乳腺癌，其他亚型在PD-L1及相关的标志物上表现如何，也值得关注[3]。
广东省人民医院廖宁教授 带领团队开展了一项研究，探索了中国人群中不同乳腺癌亚型的基因改变特征和PD-L1水平，并评估它们之间的相关性。该研究既揭示了免疫治疗不同生物标志物之间的关联，也为不同亚型乳腺癌的治疗提供更多可能性。近期，该研究正式发表于《Cancer Medicine》权威期刊[4]，现将重点内容梳理如下，以飨读者。
免疫检查点抑制剂 (ICI) 正成为晚期乳腺癌的一种新型治疗手段，靶向程序性细胞死亡配体 1(PD-L1)的选择性ICI的发现为乳腺癌治疗创造了新的机会。既往研究显示，PD-L1在不同乳腺癌亚型中的表达具有多样性，且不同乳腺癌亚型对PD-L1抑制剂的反应不同。然而，PD-L1作为乳腺癌的预测性生物标志物存在局限性，探讨乳腺癌中PD-L1表达水平与其他生物标志物之间的相关性可能成为一种极具应用前景的策略。此外，鉴于某些基因突变可能影响肿瘤细胞逃避免疫监视的能力，有必要探索乳腺癌中基因组改变是否与现有的ICI生物标志物（如PD-L1）相关。
研究结果
患者特征
2017年12月至2019年7月，共入组广东省人民医院301例初治中国乳腺癌患者，包括16例导管原位癌（DCIS）、251例浸润性导管癌（IDC）和34例其他组织学类型。301例乳腺癌患者的临床特征见表1。患者的中位年龄为48岁（范围：23-83岁）。人群由I、II、III和IV期患者组成，分别占22.92%、41.86%、13.29%和8.64%。有137例 (45.51%）乳腺癌患者为PD-L1阳性，其中32.89%（1≤CPS < 10）定义为PD-L1-L，12.62%（CPS≥10）定义为PD-L1-H，75.08%的病例发现Ki67-H。根据免疫组化染色结果，研究队列中的乳腺癌患者主要分为HR+/HER2-、HR+/HER2+、HR-/HER2+和HR-/HER2-亚型，分别占61.46%、15.62%、12.62%和10.30%。
表1. 队列基线特征 (N = 301)
中国乳腺癌患者的基因改变特征
在中国人群的这301份乳腺癌样本中发现了3892例临床相关变异。7.64%的病例观察到TMB-H，而TMB-L为92.36%。在所有改变中，1781(45.76%) 为置换/插入，1426(36.64%) 为基因扩增，404(10.38%) 为截断，252(6.47%) 为融合/重排，29(0.75%) 为基因纯合性缺失。在中国乳腺癌队列中发现的最常见变异为TP53 突变 (54.5%)，其次为PIK3CA(39.5%)、ERBB2(30.2%)、CDK12(22.9%) 和GATA3(18.3%) 突变。其他排名靠前的突变基因如图1所示。
图1.乳腺癌的突变特征，乳腺癌的基因组改变谱
不同乳腺癌亚型的突变特征不同，见补充图1。HR+/HER2-亚型中最常见的突变基因为PIK3CA（40.5%）、TP53（33.5%）、GATA3（24.9%）、CCND1（17.3%）和FGF19（15.7%）（图2A）。HR+/HER2+亚型中最常见的突变基因为ERBB2（89.4%）、TP53（74.5%）、CDK12（66%）、PIK3CA（34%）和RARA（31.9%）（图2B）。HR-/HER2+亚型中最常见的突变基因为TP53（97.4%）、ERBB2（94.7%）、CDK12（73.7%）、PIK3CA（55.3%）和NF1（31.6%）（图2C），TNBC亚型中最常见的突变基因为TP53（96.8%)、PIK3CA（22.6%）、PTK2（22.6%）、KMT2C（19.4%） 和FAT4（16.1%）（图2D）。TP53（p = 4.81E-23）、ERBB2（p = 1.57E-48）和CDK12（p = 2.67E-30）、TOP2A（p = 1.65E-05）、SPOP（p = 0.00016）、RARA（p = 3.74E-06）、PIK3CA（p = 0.0402）、PTK2（p = 0.00082）、和FAT4（p = 0.0400）在4种乳腺癌亚型中差异有统计学意义（图3），这4种亚型中的其他基因在补充表1中。而且，研究发现几个基因在单个亚型中发生突变（补充表1）。DDR2（5.26%）和MYCL（5.26%）仅在HR-/HER2+亚型中发生突变，H3-3A（9.68%）、NRAS（6.45%）与HR-/HER2-亚型相关。不同亚型中的差异突变基因可能为未来的治疗方法提供潜在的指导意义。
图2.在不同乳腺癌亚型中观察到的突变改变。(A)HR+/HER2-、(B)HR+/HER2+、(C)HR-/HER2+和(D)TNBC亚型中频率最高的10种突变改变
图3.乳腺癌亚型之间存在统计学差异的突变基因。(A-I)乳腺癌亚型中显示TP53、ERBB2、CDK12、TOP2A、SPOP、RARA、PIK3CA、PTK2和FAT4的突变频率。认为p< 0.05具有统计学显著性
补充图1. 不同亚型的突变特征。(A)HR-/HER2+亚型、(B)HR-/HER2-亚型、(C)HR +/HER2+亚型和 (D)HR+/HER2-亚型的基因组改变特征
补充表1. 4个乳腺癌亚型的不同突变基因
PD-L1表达与临床因素和基因组改变的相关性
在入组患者中，164例（54.5%）乳腺癌为PD-L1阴性（CPS<1），而137例 （45.5%）乳腺癌为PD-L1阳性（CPS≥1），包括99例（72.3%）PD-L1-L和38例PD-L1-H（27.7%）（表1）。进一步分析PD-L1阴性、PD-L1-H和PD-L1-L患者在不同乳腺癌亚型中的分布。HR-/HER2-亚组中PD-L1阳性表达的患者百分比更高（70.9% vs 38.4%，p = 0.0037），主要得益于PD-L1-H水平的百分比 （35.5% vs 9.2%，p = 0.0004）。HR+/HER2-亚组患者的PD-L1阳性率最低 （38.4%），而HR+/HER2+患者的PD-L1-H百分比最低（4.26%）（图4C）。此外，研究比较了整个HR+、HR-、HER2+和HER2-亚组的PD-L1表达（图4D）。与HR+患者相比，在HR-患者中观察到PD-L1-H频率显著更高（27.5%vs 8.2%，p = 0.0001），而HER2-和HER2+组之间无差异。
研究还确定了PD-L1与临床病理学特征之间的关系，并观察到PD-L1水平与ER、PR状态和组织学分级显著相关（表2）。PD-L1阳性（CPS≥1）和PD-L1阴性乳腺癌的突变特征见图4A。最常见的突变类型为置换/插入（45.49%），其次为基因扩增（36.69%）、截断 (11.0%）、融合/重排（6.13%）和基因纯合性缺失（0.69%；图4B）。与PD-L1-L和PD-L1阴性乳腺癌相比，PD-L1-H乳腺癌中突变有更多的置换/插入（p = 1.55E-07），但基因扩增较少（p = 2.48E-08）（图4E）。在PD-L1-H、PD-L1-L和PD-L1阴性乳腺癌亚群的突变类型和频率中也观察到这种差异。PD-L1-H子集中排名前5位的基因依次为TP53、PIK3CA、ERBB2、CDK12和NF1，其次为TP53、PIK3CA、ERBB2、CDK12、和GATA3（补充图2）。此外， TP53（84.21%vs. 61.62%vs. 43.29%，p=3.778E-06）、MYC（13.16%vs. 3.03%vs. 3.66%，p = 0.047）、FAT4（13.16%vs. 8.08%vs. 1.22%，p = 0.0009）、PBRM1（7.89%vs. 0.0%vs. 0.61%，p = 0.007）、PREX2（7.89%vs. 1.01%vs. 1.22%，p = 0.035）的最高突变频率，在PD-L1-H队列与PD-L1-L和PD-L1阴性队列中存在显著差异（图4F）。
表2. PD-L1表达阴性和阳性的患者临床和分子特征比较
CPS < 1被定义为Low; 1 ≤ CPS < 10被定义为Middle; CPS ≥ 10被定义为High.
图4.根据不同PD-L1水平比较突变基因的热图。(A) 基于CPS显示了基因组改变谱。(B、E) 在不同乳腺癌亚型中观察到特殊变化。(C) 各亚型乳腺癌中PD-L1 阴性、PD-L1-H和PD-L1-L的分布。(D)PD-L1阴性、PD-L1-H和 PD-L1-L在HR-、HR+、HER2-和HER2+队列中的分布。(F) 基于PD-L1表达水平的组间突变基因频率的统计学差异。认为p < 0.05具有统计学显著性
补充图2. 确定了PD-L1阴性和PD-L1阳性中前10位常见突变基因。(A)PD-L1高表达队列中前10位常见突变基因（CPS≥10）。(B)PD-L1低表达队列中前10位常见突变基因。(C)PD-L1阴性队列中前10位常见突变基因 (CPS < 1)
PD-L1与Ki67和TMB的相关性
TMB已成为真实临床实践中指导免疫治疗的预测因素，引起了领域学者的极大关注。首先，本研究发现HR+/HER2-和HR-/HER2+亚组中TMB-H的百分比（分别为9.2%和10.5%）略高于HR-/HER2-和HR+/HER2+亚组（分别为3.2%和2.1%），但无统计学差异（图5A）。然后研究者分析了TMB与临床因素之间的关系，并证明绝经后状态与TMB-H明显相关（p = 0.018，表3）。研究还发现HR+/HER2-队列 (p = 0.0074)、HR+队列（p = 0.0046）、HER2-队列（p = 0.023）和所有乳腺癌（p = 0.007）队列中TMB和PD-L1呈正相关（图5B-D、补充图3A 和补充表2），表明PD-L1阳性乳腺癌中TMB-H乳腺癌的百分比高于PD-L1阴性乳腺癌。在HER2-队列中，PD-L1-H患者多于PD-L1-L患者（p = 0.032）。
表3. TMB-high和TMB-low患者的临床和分子特征比较
表2. PD-L1和TMB的相关性分析
图5.不同亚型中TMB和Ki67与PD-L1的相关性。在 (A)HR+/HER2-亚型和 (B) 所有具有不同CPS的乳腺癌患者中确定TMB-H患者的百分比。在 (C)HR+亚型、(D) HER2-亚型和(E)所有不同CPS的乳腺癌患者中测定Ki67-H患者的百分比。认为p < 0.05具有统计学显著性
Ki67指数高（约≥20%）与乳腺癌的恶性表型和不良预后有关。研究证明高Ki67 指数与ER(p = 1.25E-26) 和PR状态 (p = 3.36E-07) 呈负相关，与HER2状态 (p = 0.0008) 和组织学分级（p = 0.0005，表4）呈正相关。此外，在HR+/HER2-队列 (p = 0.001)、HR+/HER2-队列 (p = 0.002)、HR+队列 (p = 0.004)、HER2+队列 (p = 0.001)、HER2-队列 (p = 0.0003) 和所有乳腺癌患者 (p = 0.0006) 中，PD-L1-H患者中Ki67-H患者的比例较高，但与TMB水平无关（图5E-I、补充图3B、补充表3和补充表4）。这些结果可能为不同亚型乳腺癌的治疗揭示更多的可能性。
表4. Ki67-H和Ki67-L的患者临床和分子特征比较
补充图3. TMB、Ki67和PD-L1在不同亚型中的关系。(A) 在所有具有不同PD-L1水平的乳腺癌患者中测定TMB-H患者的百分比。(B) 在所有具有不同PD-L1水平的乳腺癌患者中测定Ki67-H患者的百分比。认为p< 0.05具有统计学显著性
研究讨论
本研究系统分析了基因组与PD-L1的相关性，以确定基因突变与ICI生物标志物之间的关系。研究探索了基于PD-L1水平的突变改变，并确定了不同乳腺癌亚型中的特定突变基因。此外，研究观察到PD-L1与Ki67或TMB的相关性，有助于引入更多的ICI与其他因素的联系。
乳腺癌是一种异质性疾病，不同亚型的临床结局和治疗反应不同。不同的乳腺癌亚型可以通过具有不同临床特征的不同生物标志物来识别，这些生物标志物将影响患者的治疗。癌症基因组图谱网络观察到HR+/HER2-亚型中最常见PIK3CA、MAP3K1和TP53突变；HER2+亚型最常见TP53和PIK3CA突变，基底样型最常见TP53突变。在中国队列中，HR+/HER2-亚型中最常见PIK3CA、TP53和 GATA3突变；HR+/HER2+亚型中最常见ERBB2、TP53和CDK12突变；HR-/HER2 +亚型中最常见TP53、ERBB2和CDK12突变；TNBC亚型中最常见TP53、PIK3CA和 PTK2 突变。最值得注意的是，TP53、ERBB2和CDK12、TOP2A、SPOP、RARA、PIK3CA、PTK2、FAT4的突变频率在4种乳腺癌亚型中差异有统计学意义。在不久的将来，分子检测将有助于更好地理解疾病生物学，并为每个特定的个体量身定制治疗策略。
免疫治疗是近年来最令人鼓舞的癌症治疗发现之一。可能与ICI应答相关的乳腺癌特征包括较高的突变负荷、较高的PD-L1水平和增强的TIL。免疫调节/免疫治疗（PD1或 PD-L1 抗体）是PD-L1阳性状态患者的良好选择，PD-L1已被报告为多种癌症（包括乳腺癌）的主动免疫检查点。本研究比较了PD-L1阳性和 PD-L1阴性患者的基因组改变。在乳腺癌PD-L1-H队列中观察到TP53、MYC、FAT4、PBRM1、PREX2的突变频率显著高于PD-L1-L和PD-L1阴性队列。具有这些突变基因的PD-L1阳性患者可能更有效地进行免疫治疗或获得更好的预后。
PD-L1作为生物标志物存在一些局限性，因为其在肿瘤微环境中的动态和异质性表达、检测判读多变以及平台、肿瘤类型之间缺乏标准化。在转移性乳腺癌中观察到的TMB高于原发性肿瘤，也显示与HR-乳腺癌和HER2+乳腺癌相关。然而，TMB对乳腺癌免疫治疗的预测价值仍存在争议。几项研究观察到PD-L1和 TMB分别作为免疫检查点阻断（ICB）应答的独立预测因子，在多种肿瘤类型中 PD-L1水平和TMB之间的相关性较低。而具有里程碑意义的IMpassion130试验显示，TMB预测PD-L1阳性患者ICB的获益更好。鉴于PD-L1作为生物标志物存在局限性，因此确定TMB在预测抗PD-1/PD-L1治疗应答方面的作用十分有意义。此外，本研究观察到HR+/HER2-亚型中TMB和PD-L1呈正相关，并显示HR+/HER2-和HR+/HER2+队列中PD-L1-H患者中Ki67-H患者的比例较高，但与TMB水平无关。PD-L1、TMB和Ki67预测值之间的关系可能为不同亚型 乳腺癌的治疗提供更多的可能性。重要的是，需要设计更多的临床试验来检验基于PD-L1水平、Ki67和/或TMB组合的临床结果，当这些生物标志物组合使用时，可以识别单独使用时无法识别的不同人群。
研究结论
本研究分析了HR+、TNBC和HER2+亚型乳腺癌患者的突变改变，并确定了不同亚型之间的特殊变化。此外，研究根据PD-L1水平探索了突变改变，并确定了不同乳腺癌亚型中的特定突变基因。而且，还分析了PD-L1与TMB和Ki67的相关性，有助于引入新的治疗方法来治疗特定的患者亚群。分子检测将有助于更好地了解疾病生物学，并为特定个体量身定制治疗方案。使用综合预测性生物标志物选择检查点抑制剂作为乳腺癌联合治疗选择的验证探索正在进行中。
专家简介
廖宁 教授
医学博士，教授，博士生导师
广东省人民医院外科乳腺科行政主任
美国肿瘤外科医师协会（SSO）国际理事会理事
国际前哨淋巴结协会（ISNS）国际理事会理事
美国NCCN乳腺癌指南（中文版）专家组成员
国家卫生健康委员会医政司《乳腺癌治疗规范》编写组成员
国家卫生健康委员会《乳腺癌诊断指南》专家组成员
国家卫生健康委员会合理用药专家委员会《肿瘤药物组》专家组成员
参考文献
[1].
https://www.msdchina.com.cn/company_news_2022-11-09
[2].Fountzilas E, Kurzrock R, Vo HH, Tsimberidou AM. Wedding of Molecular Alterations and Immune Checkpoint Blockade: Genomics as a Matchmaker. J Natl Cancer Inst. 2021;113(12):1634-1647.
[3].Agostinetto E, Gligorov J, Piccart M. Systemic therapy for early-stage breast cancer: learning from the past to build the future. Nat Rev Clin Oncol. 2022;19(12):763-774.
[4].Li K, Cao L, Li C, et al. Genomic alteration profile and PD-L1 expression among different breast cancer subtypes in Chinese population and their correlations.
Cancer Med. 2022;10.1002/cam4.5314.
本材料由阿斯利康提供，仅供医疗卫生专业人士进行医学科学交流，不用于推广目的
审批编号：CN-106676
有效期：2023-11-28
*此文仅用于向医学人士提供科学信息，不代表本平台观点
