免疫检查点抑制剂疗效相关预测模型的研究进展

免疫检查点抑制剂(immune checkpoint inhibitor,ICI)的应用让肿瘤治疗取得了新突破,但不同患者接受免疫治疗后疗效差异较大,仅部分患者能够从中获益.通过检测一些生物标志物可以预测ICI的疗效,如程序性死亡[蛋白]配体-1(programmed death ligand-1,PD-L1)及肿瘤突变负荷(tumor mutation burden,TMB)等.除此之外,目前已有多项研究基于肿瘤患者的基因组学、转录组学或影像组学等数据,筛选多个生物标志物并建立免疫治疗效果相关预测模型.这类模型具备严谨的建立及验证流程,能够纳入更多肿瘤免疫相关变量,有助于提高对ICI疗效的预测能力.本文就肿瘤免疫治疗效果相关预测模型进行综述,以期为免疫治疗获益人群的筛选提供新思路.