免疫治疗为部分癌症患者带来了长期生存的希望，但如何精准筛选出能从中获益的人群，一直是临床面临的核心挑战。
近期，全球顶尖的癌症中心MD安德森癌症中心（盛诺一家官方签约合作医院）发布了一系列研究成果，为破解这一难题提供了新的思路，尤其是在晚期前列腺癌和罕见肿瘤领域。
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晚期前列腺癌：新基因特征预测联合免疫疗效
对于已经接受过化疗、病情仍在进展的转移性去势抵抗性前列腺癌（mCRPC）患者而言，治疗选择非常有限。
一项名为CheckMate 650的II期临床试验曾证实，两种免疫检查点抑制剂——伊匹木单抗（ipilimumab）联合纳武利尤单抗（nivolumab），能为一部分患者带来抗肿瘤效果。
然而，哪些患者是这部分“幸运儿”？
MD安德森的研究人员深入分析了试验数据，发现了一种新的肿瘤内基因表达特征。这个独特的“免疫签名”与患者更长的总生存期显著相关。
这项由MD安德森詹姆斯·艾利森研究所（James P. Allison Institute™）主导的研究，利用其强大的免疫治疗平台，揭示了联合免疫疗法可能对特定晚期前列腺癌患者产生持久益处。
研究负责人、泌尿生殖肿瘤内科及免疫学教授Padmanee Sharma博士表示，这一发现为医生识别有可能从该联合方案中获益的患者提供了潜在工具，也再次证明了深入理解肿瘤免疫微环境（肿瘤细胞及其周围的免疫细胞、血管等组成的复杂系统）对于优化免疫治疗的重要性。
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罕见肿瘤：超越基因，肿瘤微环境成疗效新指针
免疫治疗在一些常见肿瘤中取得了成功，但在罕见肿瘤领域，其应用和疗效预测仍充满未知。MD安德森开展的一项针对154名罕见肿瘤患者的II期临床试验，评估了免疫药物帕博利珠单抗（pembrolizumab，商品名Keytruda）的疗效。
结果显示，总体缓解率（肿瘤显著缩小的患者比例）为14.8%，临床获益率（包括肿瘤缩小和病情稳定的患者比例）为26.8%。 这个数据并不算非常突出，反映了罕见肿瘤治疗的复杂性。
但研究的价值远不止于此。研究人员发现，一些传统的疗效预测生物标志物（如通过基因分析发现的指标）在这些患者中并不完全适用。相反，肿瘤微环境中的某些特征，可能是预测免疫治疗是否有效的更重要线索。
研究负责人、研究性癌症治疗学教授Aung Naing博士指出，这项发现在罕见肿瘤领域尤为重要，因为相关数据极难获取。研究表明，除了常规的基因检测，分析肿瘤微环境的特征，或许能为筛选可能对免疫治疗产生应答的罕见肿瘤患者提供全新的视角。
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KRAS突变结直肠癌：揭示耐药机制，探索联合治疗新策略
KRAS基因突变是结直肠癌中常见的突变类型之一，长期以来被认为是“不可成药”的靶点。近年来，随着KRAS抑制剂的问世，这部分患者终于迎来了靶向治疗的曙光。
然而，耐药性很快成为新的挑战。
MD安德森的一项新临床前研究，揭示了KRAS突变结直肠癌细胞如何通过遗传和细胞状态的适应性变化来抵抗KRAS抑制剂的攻击。
研究发现，当肿瘤细胞受到KRAS抑制剂的压力时，会迅速启动一种早期的炎症反应来自我保护，导致治疗失效。这一过程涉及一个名为TBK1的关键蛋白。
基于这一发现，研究团队提出了新的联合治疗策略：在给予KRAS抑制剂的同时，联合使用TBK1阻断剂。
研究共同负责人、胃肠肿瘤内科助理教授Salvador Alonso Martinez博士表示，靶向这种适应性的早期炎症反应，可能是阻止耐药、提高KRAS靶向治疗疗效的关键。 这一发现为后续的临床试验设计指明了方向。
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AI助力：绘制免疫“兵工厂”图谱，预测癌症预后
在肿瘤组织中，有时会形成一种被称为“三级淋巴结构”（Tertiary Lymphoid Structures, TLSs）的特殊免疫细胞聚集区。它们就像一个个临时搭建在肿瘤“战场”前线的免疫“兵工厂”，理论上能帮助机体对抗癌症。
过去，对TLSs的评估大多只停留在“有或无”的层面。MD安德森的研究团队利用人工智能（AI）技术，开发了一个可扩展的框架，首次绘制出了跨越多种癌症类型的TLSs空间图谱。
这项发表在《科学》（Science）杂志上的研究，由基因组医学教授凌华（Linghua Wang）博士领导。团队开发的AI工具不仅能从常规的病理切片中自动检测、分析和分类TLSs，还能深入评估它们的成熟状态、在肿瘤内的空间位置以及细胞组成。
研究发现，这些看似微小的细节，蕴含着丰富的临床信息。例如，一个成熟且位于肿瘤核心区域的TLSs，可能比一个不成熟且位于肿瘤边缘的TLSs，预示着更好的预后和免疫治疗反应。
凌华博士表示，这项研究证明了TLSs的复杂性远超以往认知，它们的成熟度、空间位置和组成，可以为评估肿瘤免疫微环境、预测治疗反应和临床结局提供关键信息。
团队还创建了一个综合评分系统，能够更有效地对不同癌症类型和治疗背景下的患者进行分层。
MD安德森癌症中心作为全球领先的癌症研究与治疗机构，其不断涌现的科研成果，正在从分子机制、临床策略到人工智能辅助诊断等多个层面，推动着肿瘤治疗的进步。
这些发现不仅为科学家们开辟了新的研究道路，也为身处困境的癌症患者带来了新的认知和希望。
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