前言

現(xiàn)代免疫療法作為癌癥治療的一個新里程碑,帶來了革命性的改變,以前由于缺乏治療選擇而受到限制的許多腫瘤類型得到了改善。這反映在隨后的一系列免疫腫瘤學(IO)藥物的獲批,首先是單一療法,后來是聯(lián)合用藥,甚至是一種未知組織的適應癥。在實體瘤中,大多數(shù)成功的案例都是通過免疫檢查點抑制劑(ICIs)實現(xiàn)的,但是情況正在迅速發(fā)展,不同的作用機制(MoA)已經存在或很可能很快進入臨床領域。溶瘤病毒,如talimogene laherparepvec或自體細胞免疫制劑sipuleucelT已分別被美國食品和藥物管理局(FDA)批準用于黑色素瘤和前列腺癌。此外,還有一些激動人心的藥物正在研究開發(fā)中,如雙特異性藥物、激動劑IOs或過繼細胞療法等,這些藥物顯示出了極具前景的初步數(shù)據(jù)。然而,免疫治療的另一面也逐步顯現(xiàn),需要解決。一方面,ICIs帶來的毒性和療效的挑戰(zhàn),與傳統(tǒng)的化療或靶向治療大不相同。另一方面,目前大多數(shù)的臨床試驗僅限于少數(shù)腫瘤類型,而且缺乏創(chuàng)新的靶點。下面我們從多個不同的角度來討論這些局限性。

IO領域耗竭的跡象

不到十年的時間里,腫瘤領域里FDA批準了57個新的IO藥物針對 17個實體腫瘤適應癥。其中,6種作用機理相似的PD-1/PD-L1抗體占到了IO藥物批準的82%。在臨床研究中,正在開發(fā)的活性藥物的數(shù)量從2030增加到3876種,在過去兩年里增加了91%。同樣,在同一時期,特定的IO靶標增加了77%(2017年為265個,2019年為469個),盡管五個最常被成藥的靶標中有四個并不新穎。

盡管數(shù)字很有希望,但在過去兩年中,人們注意到批準數(shù)量有所下降,主要是在實體瘤方面。2019年沒有批準具有新型MoA的新藥,看上去在PD-1/PD-L1領域可能會出現(xiàn)穩(wěn)定狀態(tài)。此外,在5166項正在進行的臨床試驗中,66%是T細胞調節(jié)劑,而它僅占研發(fā)中各類活性藥物的6%。這些數(shù)據(jù)不僅意味著該領域的飽和,還意味著在藥物開發(fā)方面的低風險戰(zhàn)略投資,在少數(shù)藥物中進行高密度的臨床試驗。關于PD-1/PD-L1軸的發(fā)展,在過去的4年里,活躍的臨床試驗數(shù)量增加了20倍。然而,這與患者招募率并不匹配,因為據(jù)報道,在同一時期PD-1/PD-L1聯(lián)合試驗中,患者納入率下降了70%,這可能部分地與患者在一般環(huán)境下可以更容易地獲得ICIs有關。從整體分析來看,IO藥物的開發(fā)存在一些飽和信號:臨床上測試的創(chuàng)新MOA相對較少,審批處于停滯狀態(tài),一些腫瘤適應癥和靶點已經存在飽和。

挑戰(zhàn)1-抗腫瘤活性

為了使研究藥物獲得成功,試驗設計需要考慮到與MoA相關的藥物特性、藥代動力學(PK)、藥效學(PD)以及和臨床行為相關的有意義的終點。非最優(yōu)的臨床試驗設計可能會忽略一些問題,而無法提供藥物潛在的實際效能的證據(jù)。在IO藥物開發(fā)中,這些特征更加明顯,其特征包括不同的放射影像學模式、療效測量終點和具有挑戰(zhàn)性的不良事件。

盡管ICIs的優(yōu)點在于它能夠實現(xiàn)長期甚至完全的響應,但事實上,大多數(shù)患者并沒有從這些治療中獲益。當假進展(PP)或過度進展(HP)的概念出現(xiàn)時,醫(yī)生確定患者是否正因IO藥物而受到真正的臨床影響非常具有挑戰(zhàn)性,這與傳統(tǒng)腫瘤治療的經典模式完全不同。

PP定義為腫瘤病變在最初的進展后消退,這是由于在發(fā)生瞬時免疫細胞腫瘤浸潤時人為增加了腫瘤負荷。盡管這些病例五花八門,但報告的PP發(fā)病率通常低于10%。而在黑色素瘤或尿路上皮癌中,PP比率可分別達到8．3%或9．1%,而其他腫瘤類型,如頭頸部鱗狀細胞癌,則低至1．3%,這意味著大多數(shù)具有影像學疾病進展的患者將無法從治療中獲益。然而,真正的PP患者可能有更好的機會獲得藥物的長期療效,因此在第一次腫瘤進展之后是否繼續(xù)治療的可能性,需要納入新的放射影像學評估標準。除了放射影像學標準外,目前還沒有明確的PP預測因子;循環(huán)腫瘤DNA可能成為一種有用的工具,但仍需在更大的人群中進行驗證。

相反,HP的范圍在4%到29%之間,如此顯著的變異性是由于到目前為止仍缺乏一個標準化的定義。HP發(fā)生在疾病發(fā)展更快,即加速的亞組患者中,這是由于IO藥物的MoA導致無進展生存期(PFS)和總生存期(OS)較差。人們從腫瘤生長動力學不同的角度對HP的定義進行了考量:一些研究根據(jù)RECIST評估了最大直徑總和的變化,而其他研究評估了腫瘤體積的演變以及小于2個月的治療失敗的時間。在這方面,將ICI相關的HP與進展迅速的腫瘤區(qū)分開來是很重要的。因此,通過IO藥物治療前的影像學檢查對腫瘤生長動力學的評估,從而對治療前和治療中的差異動力學進行比較,這似乎是當前必須考慮的問題。與PP相似,到目前為止還沒有發(fā)現(xiàn)預測因素,其生物學原理仍不確定。年齡越大、轉移部位數(shù)量越多或分子改變(如MDM2/MDM4擴增或表皮生長因子受體)可能與HP有關。最后,IO也可以看到響應分離,即不同部位的病變發(fā)生不同的響應,類似于化療或靶向治療的混合反應。據(jù)報道,非小細胞肺癌(NSCLC)患者的發(fā)生率為7．5%,與進展性疾病相比預后更好。

除了常規(guī)的放射影像學評估外,識別可靠的標志物是非常必要的,以便識別IO治療患者的腫瘤生物學行為。不同的狀態(tài)潛藏著重要的臨床意義,假進展的患者可能在ICIs的治療中獲得顯著的益處,而過度進展的患者需要盡早確定,以便能夠立即轉為其他治療。

挑戰(zhàn)2-IO藥物的臨床終點

以前有人指出,用ICI藥物獲得的生存曲線與常規(guī)治療的表現(xiàn)不同。雖然斜率差別不大,甚至在與化療或靶向藥物的對比研究中可以觀察到IO藥物的早期有害作用或完全無效,但這些藥物的最大效益在于曲線的尾部。在長期終點,曲線的尾部變平,識別出具有持久反應的生存平臺,這就是這些IO藥物的獨特之處。多個隨訪時間較長的研究成功地驗證了這一概念。然而,仍然有因為終點選擇不當而失敗的可能,IMvigor211研究了atezolizumab對晚期尿路上皮癌患者的二線治療,與化療相比,OS在曲線交叉后表現(xiàn)出對atezolizumab的早期不利影響,如下圖所示。

盡管事實上,atezolizumab在PD-L1過度表達的患者中并沒有顯示出OS優(yōu)勢,但有一些明顯的跡象表明其優(yōu)越的抗腫瘤特性:如ICI組的活躍患者數(shù)量更多,或者atezolizumab組的反應持續(xù)時間更長(中位數(shù)15．9個月[95% CI 10．4-未達到] vs 8．3個月[5．6-13．2])。其他主要終點是否會改變IMvigor211試驗的結局,目前尚不確定,但這反映出選擇適當?shù)慕K點以最大限度地發(fā)揮藥物潛力的重要性。臨床試驗中的療效終點需要捕捉IO藥物的這些更長的活躍時間,否則藥物的益處可能被低估。

大多數(shù)用于化療或靶向治療評估的終點,如OS中位數(shù)、PFS中位數(shù)和總有效率(ORR),在測量無治療意圖的治療時是準確的。由于它們的MoA,這些藥物會迅速縮小腫瘤的大小,但最終患者會隨著時間的推移而進展。OS被認為是腫瘤學試驗的經典金標準。中位OS可以對生存率做初步的評估,然而,這并不能很好地顯示IO藥物的長期效益,m-OS不會考慮患者在達到m-OS后的生存率,它忽略了生存曲線的尾部。此外,當治療顯示治療效果隨時間變化時,在IO研究中更容易發(fā)生比例風險的偏離,并可能導致臨床試驗不足或得出誤導性結論。

需要其他替代指標來評估曲線的尾部�？紤]到用Cox模型獲得的比例風險通常與IO結果相違背,其他非比例模型(如加速失效時間模型)可以預測更好的治療結果。此外,還可以通過Kaplan-Meier曲線下面積(AUC)來補充平均OS。最后,長期時間點的里程碑生存率已成為一個標準,因為它們可以更好地識別隨時間變化的曲線之間的差異。例如,CheckMate 067治療未成年黑色素瘤患者的試驗顯示,以5年時的OS率衡量,與ipilimumab相比,nivolumab-ipilimumab的生存率明顯受益(HR 0．52;95% CI 0．42–0．64)。

與OS一致,PFS或無疾病生存期(DFS)適用于評估快速控制腫瘤生長的藥物活性,但不適用于在疾病控制方面的影響可能僅隨時間推移而顯現(xiàn)的治療方法。對于ICI而言,PFS或DFS可能低估了在一小部分但仍然相關的患者中具有長期穩(wěn)定疾病或非常規(guī)反應的藥物活性。同樣,在某些時間點,具有里程碑意義的PFS/DFS或PFS/DFS比率可以更好地表現(xiàn)這些特征,例如,CheckMate 214試驗比較了nivolumab-ipilimumab組合與sunitinib對原始腎細胞癌的療效。在這種情況下,中位PFS沒有顯著性的差異,但是在更長的隨訪期內,與sunitinib相比,IO聯(lián)合用藥組的PFS比率顯示了顯著提高的生存率(30個月時為28%對18%)。

最后,無治療生存期的新概念是一個理想的癌癥治療終點,因為它考量的是長期存活的無進展且無需進一步治療的患者。在CheckMate 067試驗中,52%的聯(lián)合治療組存活5年的患者中有74%是無需治療的。因為這些患者從ICIs中獲得最大的益處,這個非常相關的終點應該納入到這類試驗中。要考慮的其他效益指標包括生活質量測試或開始下一次治療的時間,需要認真考量患者的福利,而不僅僅是平均的PFS和OS。

挑戰(zhàn)3-免疫相關不良事件

IO藥物治療通常會產生與傳統(tǒng)腫瘤藥物不同的副作用,其起效、持續(xù)時間和嚴重程度也不同。盡管免疫相關不良事件(irAEs)因IO藥物的類型不同而有所不同,但ICIs有共同的特點。首先,ICI-irAEs傾向于器官特異性,而不是同時累及患者的多個器官。第二,毒性發(fā)作有規(guī)律性地延遲:ipilimumab幾乎持續(xù)到第四周,而nivolumab則是第十周,甚至在某些情況下持續(xù)到停止治療之后。第三,ICI毒性與劑量沒有明顯的相關性,因此,劑量減少不會阻止其再次發(fā)生。正因為如此,免疫毒性常常需要永久性的停止治療,尤其是在聯(lián)合用藥的治療中。例如,在黑色素瘤患者中,使用nivolumab和ipilimumab聯(lián)合用藥與單獨使用nivolumab和ipilimumab相比,治療相關的3級或4級不良事件分別為59%、23%和28%;分別有42%、13%和15%的患者因任何程度的治療相關副作用而需要停止治療。與ICI相關的不良事件在輔助治療中尤其具有挑戰(zhàn)性,因為延遲性,有時嚴重的毒性反應可能會導致患者的永久性損傷,而這些患者可能已經通過手術治愈了腫瘤。

其他藥物如激動劑或雙特異性抗體具有不同的毒性特征,在治療后幾分鐘到幾小時內更容易導致急性細胞因子釋放綜合征(CRS)。盡管CRS表現(xiàn)為發(fā)熱、僵硬和寒戰(zhàn),但嚴重病例包括低血壓、缺氧和危及生命的后果。劑量或輸注速率的降低可能有助于這些藥物的毒性控制。一般來說,與其他類型的藥物一樣,IO藥物相關副作用的有效管理依賴于對癥狀的早期識別和作為類固醇或其他免疫抑制劑的迅速應用,而不僅僅是緩解癥狀的藥物。此外,中和的抑制劑,如類固醇,需要給予幾個月,并可能產生額外的副作用。

那么,臨床試驗是否能夠用標準的不良事件通用術語標準(CTCAE)分級來描述這些特殊的IO藥物特征,這里需要提出疑問。一方面,遲發(fā)毒性可能出現(xiàn)在劑量限制毒性(DLT)期的窗口之外,因此不考慮劑量爬升。另一方面,根據(jù)CTCAE,中度或2級毒性可能會影響患者的生活質量,從而限制給藥,甚至導致停藥,因此應將其歸為重度毒性。例如,大多數(shù)國際指南都建議開始使用類固醇治療2級肺炎、結腸炎,甚至皮疹,這些可能導致暫時停止治療或嚴重毒性。此外,有必要建立標準化客觀的irAE定義,以便進行同質分類,避免對藥物毒性的誤解。目前,在某些毒性如CRS或輸液相關反應(IRR)的情況下,嚴重程度的標簽部分取決于醫(yī)生如何處理伴隨的缺氧或低血壓,而不是客觀可測量的癥狀。在研究中,這些研究者間的差異可能導致藥物之間耐受性比較的顯著差異。在CheckMate 214試驗中,總體毒性情況似乎有利于IO藥物組合,但另一方面,該組的停藥率也較高(22%對12%),因此高達三分之一的患者因irAEs需要服用高劑量類固醇。

最后,可能需要將危及生命的ICI誘導的過度進展納入CTCAE標準,因為它對患者有嚴重的后果。如果進一步證明其與ICI給藥相關的機制,并且會對這些IO藥物的總體耐受性產生影響,則需要在試驗中報告這些藥物的副作用。

挑戰(zhàn)4-劑量和開發(fā)計劃

傳統(tǒng)上,抗癌療法已在具有小鼠免疫系統(tǒng)的同基因小鼠模型或允許植入人類異種移植物的免疫缺陷小鼠中進行了探索。顯然,這種方法不適合IO藥物治療,因為老鼠缺乏人體免疫系統(tǒng)。開發(fā)帶有人類敲除基因或人類功能性造血細胞的新型“人源化”小鼠模型,將允許對臨床前人類免疫系統(tǒng)中的IO藥物進行研究,盡管這些模型的復雜性和成本仍然會阻礙它們的全面實施。為了彌補臨床前信息的不足,I期臨床試驗需要包括廣泛的PK/PD終點和生物標記物的子研究,以便更好地了解腫瘤微環(huán)境中的藥物作用及其藥理特性。通過從臨床試驗中獲取科學見解并將其應用于臨床前模型的逆向轉移也有幫助,這一概念尤其適用于新輔助的ICI研究,因為治療后的腫瘤切除可能有助于識別反應的預測性生物標志物。在這種情況下,在黑色素瘤、非小細胞肺癌和膠質母細胞瘤的臨床試驗中觀察到了令人鼓舞的結果。

強有力的PD終點結果,結合臨床反應和主要毒性評估,最終將確定I期試驗中的推薦劑量(RD)。傳統(tǒng)上,藥物劑量爬升依賴于在第一個治療周期或DLT期間發(fā)生的嚴重毒性,但這可能不適合IO。由于irAEs發(fā)病較晚,在一個標準的單周期DLT周期內可能無法捕捉到這些毒性,因此真正的毒性可能被低估。此外,長期、反復或累積的中度毒性可能導致患者藥物不耐受,因此也應被視為DLT。同樣的情況也發(fā)生在過度進展,它是一種危及生命的疾病,因此從定義上講就是DLT。因此,DLT的概念應該發(fā)展到包括在第一個周期之后觀察到的真正的“劑量限制”毒性,和與導致生活質量惡化和治療中止的非嚴重毒性。因為這里的大多數(shù)嚴重毒性與劑量無關,因此,我們應該尋找治療限制毒性率,即,由于耐受性差而不能繼續(xù)給藥的患者百分比,而不是DLT的比率。

為此,劑量估算設計可以采用一些可以捕捉免疫治療的獨特特征的模型,如貝葉斯無縫模型,因為信息是通過考慮每個患者治療的三個結果獲得的:反應、毒性和療效。數(shù)據(jù)的積累允許根據(jù)更新模型的估計值對患者進行適應性給藥,貝葉斯設計允許決策者考慮試驗中產生的所有可用數(shù)據(jù)。

與此相一致,大多數(shù)ICI劑量發(fā)現(xiàn)研究都無法確定最大耐受劑量(MTD)或RD,這可能更適合稱為“劑量范圍”研究。在nivolumab一期研究中,研究了不同腫瘤類型的劑量范圍為0．1到10．0mg/kg(q2w)。對于56天的DLT周期,無法確定MTD。同樣,對于pembrolizumab、Atozolizumab和durvalumab的其他I期研究也無法建立MTD,所有這些研究的DLT周期都比nivolumab試驗短,如下表所示。

有趣的是,在這些試驗中,毒性和活性似乎都不是劑量依賴或成比例的。在不同劑量水平下,約有10%-14%的患者出現(xiàn)PD-1/PD-L1藥物的毒性,使用nivolumab和pembrolizumab的ORR為20%-40%。

當未達到MTD時,選擇RD可能具有挑戰(zhàn)性。在nivolumab研究中,在低至0．1 mg/kg q2w的劑量下就表現(xiàn)出活性和最大受體占有率,約占3mg/kg q2w RD的3%。同樣,0．1mg/kg下的穩(wěn)態(tài)谷濃度(Cminss)比nivolumab第二個RD 480mg q4w的Cminss小了18倍。因此,目前的RDs可能已經不必要地高于預期的受體占有率和ICI的療效。

事實上,劑量并不總是與血漿暴露相關,因為這些藥物的清除率是高度可變的。隨著腫瘤縮小,清除率可以降低達40%;而隨著狀態(tài)惡化、抗抗體生成以及性別的不同,清除率可能會增加,從而導致暴露量的顯著變化。因此,有人建議測量血漿暴露量可能比標準劑量更好地與抗腫瘤活性相關。在使用ipilimumab進行的暴露量-反應回顧性分析中,發(fā)現(xiàn)較高劑量的CTLA-4抑制劑產生更多的Cminss,與更好的腫瘤反應和更長的生存期相關,但也與較高的IRAE發(fā)生率有關。在使用nivolumab治療的非小細胞肺癌患者中也有類似的暴露量-反應關系,其中較高的Cminss與更好的腫瘤反應相關。最后,一項使用真實和模擬AUC的研究表明,劑量降低25%的pembrolizumab達到了與FDA批準的兩種推薦劑量相似的暴露量。進一步的研究需要解決個體患者根據(jù)目標藥物暴露量調整劑量是否會比標準劑量獲得更好的結果,這意味著節(jié)省成本,方便病人,并有可能通過嚴格的治療指標控制來改善活性和毒性。

同樣的,患者繼續(xù)接受ICI治療所需的最佳時間長度仍不清楚。對于長期緩解的患者,停止治療可能是一個可行的選擇。然而,很少有試驗將固定持續(xù)時間的ICIs與其持續(xù)給藥進行比較,直到疾病進展或不可接受的毒性。其中之一是對非小細胞肺癌患者進行的CheckMate 153研究,結果對那些接受1年ICI治療而非持續(xù)治療直至疾病進展的患者不利。為了回答這樣一個重要的實際問題,還需要進一步的隨機試驗來探索早期ICI停止、再激發(fā)或生物標記物和放射影像學驅動的“開關”ICI劑量。

小結

IO領域中已經出現(xiàn)一些泡沫的信號,需要進行一些改變,以最大限度地提高有效IO藥物開發(fā)的臨床試驗設計。這些方法學的改進應該是成功的第二代IO藥物的基礎,以適應和獲取他們關于包括活性和不良反應的真實臨床特征。轉向更合理的、基于生物學的試驗,研究與IO特異性終點相關的有意義的生物標志物,可能會改善臨床結果。這些臨床試驗需要從最初的病人那里得到充分的信息,必須包括廣泛的PKs、基線檢查和治療中的活檢、短期和長期毒性和生存終點,以及回填隊列,以應對臨床前模型中信息的缺乏。

ICIs仍有一些其他問題有待回答�；颊呃^續(xù)接受治療所需的時間尚不清楚。與其僅僅選擇一個固定的時間,一個更合理的方法可能是在患者血液中找到抗腫瘤免疫系統(tǒng)激活的“PD信號”,以指導對進一步劑量的“通過/不通過”決定。在聯(lián)合用藥時,使用何種劑量以最大限度地提高藥物效力也仍然是不確定的。在這種情況下,集成建模和仿真策略的新試驗設計可能會有所幫助。最后,大數(shù)據(jù)和人工智能已經能夠分析和理解細胞系中產生的大量基因組和蛋白質組數(shù)據(jù),但它們將在臨床試驗中發(fā)揮何種作用仍有待觀察。新的具有挑戰(zhàn)性的藥物正在出現(xiàn),但它們需要更合理的開發(fā)來為我們的患者帶來最好的機會。

參考文獻:

1．ClinicalChallenges of Immune Checkpoint Inhibitors． Cancer Cell． 2020 Sep14;38(3):326-333．