Сайт издательства «Медиа Сфера»
содержит материалы, предназначенные исключительно для работников здравоохранения. Закрывая это сообщение, Вы подтверждаете, что являетесь дипломированным медицинским работником или студентом медицинского образовательного учреждения.

Султанбаев А.В.

Республиканский клинический онкологический диспансер Минздрава Республики Башкортостан

Тузанкина И.А.

ФГБУН Институт иммунологии и физиологии Уральского отделения РАН;
ГАУЗ Свердловской области Областная детская клиническая больница

Мусин Ш.И.

Республиканский клинический онкологический диспансер Минздрава Республики Башкортостан

Колядина И.В.

Российская медицинская академия непрерывного профессионального образования

Меньшиков К.В.

Республиканский клинический онкологический диспансер Минздрава Республики Башкортостан;
ГБОУ «Башкирский государственный медицинский университет» Минздрава России

Султанбаев М.В.

ГБОУ «Башкирский государственный медицинский университет» Минздрава России

Гилязова И.Р.

ГБОУ «Башкирский государственный медицинский университет» Минздрава России;
ФГБУН Институт биохимии и генетики УФИЦ РАН

Кудлай Д.А.

ФГАОУ ВО «Первый Московский государственный медицинский университет им. И. М. Сеченова» Минздрава России (Сеченовский университет);
ФГБУ «Государственный научный центр «Институт иммунологии» Федерального медико-биологического агентства

Специфический противоопухолевый иммунитет и механизмы ускользания опухоли от иммунологического надзора

Авторы:

Султанбаев А.В., Тузанкина И.А., Мусин Ш.И., Колядина И.В., Меньшиков К.В., Султанбаев М.В., Гилязова И.Р., Кудлай Д.А.

Подробнее об авторах

Прочитано: 1582 раза


Как цитировать:

Султанбаев А.В., Тузанкина И.А., Мусин Ш.И., и др. Специфический противоопухолевый иммунитет и механизмы ускользания опухоли от иммунологического надзора. Онкология. Журнал им. П.А. Герцена. 2024;13(6):70‑77.
Sultanbaev AV, Tuzankina IA, Musin ShI, et al. Specific antitumour immunity and mechanisms of tumour escape from immunological surveillance. P.A. Herzen Journal of Oncology. 2024;13(6):70‑77. (In Russ.)
https://doi.org/10.17116/onkolog20241306170

Рекомендуем статьи по данной теме:

Научные достижения последних лет привели к успехам в лекарственной терапии злокачественных новообразований (ЗНО). Парадигму лечения ЗНО изменили препараты-ингибиторы контрольных точек (ИКТ) иммунного ответа, которые значительно улучшили результаты терапии. К сожалению, не у всех групп пациентов назначение ИКТ позволяет достичь полного ответа с длительной ремиссией заболевания, у некоторых больных даже в комбинации с традиционными схемами химиотерапии и лучевой терапии наблюдаются гораздо более скромные результаты, в том числе первичная резистентность к проводимой терапии [1—3]. Также известно, что у пациентов с однородными гистологическими подтипами опухолевой ткани, схожими по молекулярно-генетическому профилю, отличаются ответы на иммунотерапию [1—6]. При этом формирование объективного ответа возможно только при совпадении множества событий, которые отвечают за специфический иммунный ответ.

В формировании противоопухолевого иммунитета ключевую роль играют T-клетки, которые идентифицируют антигены на поверхности опухоли и принимают непосредственное участие в цитолизе [4]. Для вовлечения наивных лимфоцитов в противоопухолевый иммунный ответ необходима идентификация антигенов, экспрессированных на поверхности раковых клеток [2, 5]. После сформировавшегося специфического противоопухолевого иммунитета при применении ИКТ возможно достижение ответа на терапию, однако при дрейфе мутаций наблюдается потеря комплементарной связи между T-клеточным рецептором и эпитопом антигена, что является отражением иммунорезистентности и прогрессии заболевания.

Резистентность ЗНО к ИКТ является одной из основных причин прогрессии заболевания. При лечении препаратами ИКТ для разных гистологических подтипов ЗНО показатели объективного ответа также отличаются [1—4]. Например, у больных меланомой, при которой иммунотерапия имеет существенное преимущество перед стандартным цитотоксическим подходом, частота отрицательных результатов лечения колеблется в промежутке 20—30% [1]. При лечении ИКТ у пациентов с рефрактерной лимфомой Ходжкина объективный ответ ограничивается 80%, у пациентов со ЗНО толстой кишки, в том числе с микросателлитной нестабильностью (MSI-H), объективный ответ достигается лишь у 20—40% больных [2—4].

Чувствительность опухолевой ткани к иммунотерапии остается предметом бурных обсуждений и интенсивных исследований [5—8]. Некоторые авторы подразделяют механизмы резистентности на два типа: первичные и приобретенные. При первичных механизмах резистентности терапия неэффективна с самого начала лечения, при приобретенных резистентность развивается после предшествующего противоопухолевого ответа [1]. Формирование специфического противоопухолевого иммунитета характеризуется многоступенчатым процессом, эффективность которого может определяться различными иммунными маркерами. При сформировавшемся специфическом противоопухолевом иммунитете развитие резистентности к ИКТ может наблюдаться при отсутствии или низкой концентрации рецепторов PD-1- и PD-L-лигандов [4, 6, 9].

В формирование противоопухолевого иммунитета вовлечены множество факторов (рис. 1). Разблокировка механизма обучения опухоль-специфических Т-лимфоцитов ИКТ способствует формированию специфичных к опухолевым антигенам T-клеточных рецепторов.

Рис. 1. Презентация опухолевого антигена антигенпрезентирующей клеткой Т-лимфоциту.

В формировании специфического противоопухолевого иммунитета ключевую роль играет взаимодействие T-клеточного рецептора с эпитопом опухолевого антигена. Дальнейший противоопухолевый эффект определяется активацией или блокадой специфического иммунитета.

Механизмы формирования резистентности к ИКТ

При развитии ЗНО в опухолевой ткани и в перитуморальной области происходит ремодуляция иммунокомпетентных клеток, приводящая к формированию чувствительности к иммунотерапевтическому воздействию [10—15]. Известно, что в основе формирования резистентности к ИКТ лежит множество различных механизмов, основанных на комплементарности к опухолевому антигену T-клеточных рецепторов [12, 13]. Для преодоления резистентности к анти-PD-терапии необходимо раскрыть причины их возникновения.

Приобретенная резистентность на анти-PD-1-терапию характеризуется прогрессией заболевания на фоне лечения, которая объясняется антигенным дрейфом опухоли [5].

При этом отмечено, что низкий уровень инфильтрации опухоли лимфоцитами (Tumor-infiltrating lymphocytes — TIL) был причиной резистентности к ИКТ у большинства пациентов [9]. Одними из предикторов интенсивности TIL являются уровни мутационной и антигенной нагрузки, которые влияют на показатель антигенного репертуара T-клеточных рецепторов [11, 12].

Рандомизированные клинические исследования демонстрируют, что при назначении ИКТ для достижения объективного ответа важна высокая экспрессия PD-L1 [10—15]. Значимость экспрессии PD-L1-лигандов заключается в обеспечении иммуномодуляции микроокружения опухолевой ткани путем взаимодействия с PD-1-рецепторами иммунокомпетентных клеток [11]. Назначение ИКТ позволяет преодолевать сформировавшуюся иммуносупрессию и способствует активации специфического противоопухолевого иммунитета за счет блокады PD-1-рецепторов или PD-L1-лигандов [13]. При изучении механизмов развития резистентности необходимо учитывать, что при низкой экспрессии PD-L1-лигандов будут отсутствовать точки приложения для препаратов анти-PD-L1 и анти-PD-1, следовательно, терапия ЗНО не будет иметь должного эффекта. При этом известно, что при низкой экспрессии рецепторов и лигандов контрольных точек опухоль с большей вероятностью будет проявлять резистентность к терапии анти-PD-1 и анти-PD-L1 [1], которую можно преодолеть путем повышения неоантигенной нагрузки с помощью химиотерапии или лучевой терапии.

Результаты лечения пациентов с меланомой при низком уровне экспрессии PD-L1 демонстрируют частоту объективного ответа на анти-PD-1-терапию только у 10% пациентов, при немелкоклеточном раке легкого с высокой экспрессией PD-L1 эффективность достигается в 40—50% случаев [7, 16]. При гиперэкспрессии PD-L1 отсутствие объективного ответа на иммунотерапию [16] может указывать на недостаточное количество комплементарных Т-клеточных рецепторов (T-cell receptor — TCR) к опухолевым антигенам, что является отражением низкого потенциала формирования специфического противоопухолевого иммунитета. При некоторых ЗНО с низким уровнем экспрессии PD-L1 регистрация объективного ответа [7] объясняется возможностью формирования широкого антигенного репертуара TCR. Потенциально это означает, что PD-L1-отрицательные опухоли могут отвечать на терапию ИКТ [16]. Результаты многих исследований указывают, что высокая экспрессия PD-L1 недостаточна для получения ответа на анти-PD-1-терапию, при этом противоопухолевый ответ складывается из множества других компонентов иммунной системы, участвующих в формировании специфического противоопухолевого иммунитета [16—18]. Важной частью механизма работы ИКТ является уровень мутационной нагрузки, который отражает антигенное разнообразие опухолевой ткани. В свою очередь высокий уровень антигенной нагрузки повышает вероятность формирования комплементарных связей с T-клеточными рецепторами и приводит к возникновению специфического противоопухолевого иммунитета [19]. Высокая неоантигенная нагрузка увеличивает видимость опухоли для иммунной системы и способствует более выраженному T-клеточному противоопухолевому ответу.

В практической онкологии одним из критериев эффективности ИКТ является наличие так называемой микросателлитной нестабильности (MSI-H), которая влияет на уровень мутационной нагрузки [18, 20—22]. Различные канцерогены, повреждающие ДНК, геномная нестабильность, нарушение системы репарации ДНК способствуют формированию высокой мутационной нагрузки в ЗНО [7, 18, 23, 24]. Дефекты в белках репарации ДНК (dMMR) — основная причина появления MSI-H, что оказывает прямое влияние на повышение мутационной нагрузки и является важным биомаркером для прогноза ответа на иммунотерапию [25]. Опухоли с MSI-H и dMMR содержат большое количество неоантигенов, которые также способствуют активации специфического иммунитета [26, 27], что обусловлено повышением частоты взаимодействия антител с комплементарными антигенами.

Назначение ИКТ иммунного ответа является наиболее эффективным и патогенетически обоснованным способом для снятия блокады с адаптивного противоопухолевого иммунитета [28]. При генерализованных формах ЗНО наличие MSI-H и dMMR отражает терапевтическую эффективность ИКТ [25, 29]. Было обнаружено, что рост экспрессии PD-L1-лигандов коррелирует с увеличением концентрации лимфоцитов, инфильтрирующих опухоль [25]. Данные изменения указывают на запуск защитного механизма опухолевой ткани, который выражается в супрессии противоопухолевого иммунитета.

Возможность применения ИКТ ограничена при ЗНО с незначительной мутационной нагрузкой, что связано с низкой вероятностью формирования комплементарных связей TCR с неоантигенами. Классическим примером является отсутствие значительного улучшения частоты контроля над заболеванием при иммунотерапии ЗНО предстательной и поджелудочной железы [30]. Важность мутационной нагрузки при назначении препаратов контроля иммунных точек очевидна и продемонстрирована у пациентов с колоректальным раком: анти-PD-1-терапия эффективна у лиц с опухолями MSI-H или dMMR, при этом объективный ответ составляет 40%, однако в случае микросателлитной стабильности (MSS) ответ на терапию отсутствует [31]. Тем не менее почечно-клеточная карцинома и папилломавирус-положительная карцинома Меркеля при низкой мутационной нагрузке часто демонстрирует объективный ответ на терапию препаратами анти-PD-1 и анти-PD-L1, подтверждая теорию о более глубоких механизмах формирования противоопухолевого иммунитета [32, 33]. Несмотря на эти исключения, низкая мутационная нагрузка и недостаточная доступность неоантигенов вносят основной вклад в развитие первичной резистентности к ИКТ. Помимо низкой мутационной нагрузки, первичная резистентность к терапии иммунопрепаратами может возникать, если в опухоли нарушены другие механизмы, участвующие в формировании специфического противоопухолевого иммунитета [34].

Описывая механизмы становления специфического противоопухолевого иммунитета, необходимо учитывать все компоненты, участвующие в его образовании: мутационную и неоантигенную нагрузку, экспрессию рецепторов PD-1- и PD-L1-лигандов, формирование из претимоцитов множества вариантов TCR, ответственных за распознавание процессированных антигенов, и способность иммунокомпетентных клеток презентовать неоантигены, лимфоидную инфильтрацию опухолевой ткани и работу различных сигнальных путей иммунной системы.

Одним из механизмов, способствующих развитию приобретенной резистентности, является эволюция или селекция злокачественных клеток. В них возникают мутации критически важных сигнальных путей, которые при воздействии ИКТ запускают альтернативные механизмы иммуносупрессии.

Понимание предикторов резистентности позволит увеличить количество пациентов, которые смогут получить персонифицированную терапию. Ключевым звеном в канцерогенезе являются увеличение антигенной нагрузки и ремодуляция иммунной системы, поэтому изучение факторов, влияющих на формирование специфического противоопухолевого иммунитета, может увеличить эффективность иммунотерапии.

TREC и KREC — потенциальные маркеры противоопухолевого иммунитета

В формировании специфического противоопухолевого иммунитета важное значение имеет перестройка участков ДНК, отвечающих за синтез T-клеточных рецепторов к опухолевым антигенам. С учетом непрерывного дрейфа опухолевых антигенов для достижения специфического противоопухолевого иммунитета необходим непрерывный синтез разных вариантов TCR, которые будут комплементарны к антигенам опухолевой ткани. Необходимо отметить, что при изучении механизма формирования противоопухолевого иммунитета особый интерес представляют эксцизионные кольца T-клеточного рецептора T-cell Receptor Excision Circle (TREC) и κ-делеционного элемента B-клеток Kappa-deleting Recombination Excision Circle (KREC), которые представляют собой внехромосомные структуры ДНК [35].

Уменьшение уровня TREC и KREC ниже возрастного может быть проявлением приобретенных или врожденных форм иммунодефицита [36], которые являются фактором риска развития и прогрессии ЗНО. Отмечено, что у больных со ЗНО высокая мутационная нагрузка коррелирует с антигенной нагрузкой опухоли и влияет на разнообразие антигенного репертуара T- и B-клеток [35]. Таким образом, установление уровня TREC и KREC не только позволяет определить наличие иммунодефицитных состояний, но и оценить вероятность ответа на иммунотерапии [37].

При формировании специфического противоопухолевого иммунитета необходимы созревшие T-лимфоциты, в которых имеется рецептор, комплементарный к опухолевому антигену. Созревание и дифференцировка основных элементов противоопухолевого иммунитета T-лимфоцитов происходят в тимусе и костном мозге [38—40]. Процесс дифференцировки T- и B-клеток сопровождается реаранжировкой цепи ДНК, при которой формируются различные варианты T- и B-клеточных рецепторов. При формировании рецепторов иммунокомпетентных клеток удаленные участки ДНК образуют эксцизионные кольца, которые отражают интенсивность возникновения антигенного репертуара рецепторов. Эти кольца получили название TREC и KREC. Они участвуют в созревании практически всех T- и B-лимфоцитов [41—43].

Методика оценки количественных показателей эксцизионных колец широко используется в педиатрической практике при проведении неонатального скрининга первичных иммунодефицитов [44]. Изучение эксцизионных колец рекомбинации ДНК у онкологических больных вызывает особый интерес, так как это может улучшить эффективность применения препаратов ИКТ. Результаты, достигнутые в исследовании TREC и KREC при гемобластозах, позволяют внедрять полученные данные в практическую медицину для прогнозирования эффективности терапии [45]. Данные научно-исследовательских работ ряда авторов [46, 47] свидетельствуют о значимых изменениях показателей TREC и KREC у онкологических больных, что является маркером нарушений функций рекомбинантных участков ДНК, отвечающих за синтез T-клеточных рецепторов и антител.

Одну из ключевых ролей в формировании специфического противоопухолевого иммунитета играет система V(D)J-рекомбинации (механизм соматической рекомбинации ДНК, происходящий на ранних этапах дифференцировки лимфоцитов), которая инициирует выработку разнообразного репертуара антигенных рецепторов в развивающихся T- и B-клетках [48]. Непрерывный синтез антигенных рецепторов лимфоцитов особенно актуален на фоне дрейфа опухолевых антигенов, который часто сопровождается «ускользанием» опухоли от иммунного ответа и требует синтеза новых вариантов T- и B-клеточных рецепторов. Известно, что различные вариации T- и B-клеточных рецепторов (TCR) формируются в наивных T- и B-клетках посредством множественных вариантов V(D)J- рекомбинаций [48, 49].

На этапе становления антигенного репертуара рецепторов рекомбинантой V(D)J используются различные сегменты генов, что способствует формированию рецепторов к различным антигенам [50]. Рассмотрев механизм возникновения специфического иммунитета, нужно отметить, что одной из причин «ускользания» опухоли от иммунного ответа, помимо нарушения механизма презентации антигенов, является сбой в формировании антигенных рецепторов. В синтезе антигенных рецепторов важную роль оказывает комплекс белков, активирующих рекомбинацию участков ДНК RAG1 и RAG2 (RAG1/2) [48]. Кроме указанных белков, в синтезе новых рецепторов к антигенам необходима стабильность генома, при этом важное значение имеет специфичность рекомбиназы V(D)J [51]. Нарушению функции рекомбиназы могут способствовать многочисленные сопутствующие факторы, которые приводят к ингибированию рекомбинации V(D)J [51]. Однако можно утверждать, что в процесс активации и подавления противоопухолевого иммунитета вовлекается значительно больше механизмов, в которых участвует множество других генов.

Молекулярный_механизм_V(D)J-реаранжировки участков ДНК, отвечающих за синтез T- и B-клеточных рецепторов, представлен на рис. 2.

Рис. 2. Механизм_V(D)J-реаранжировки участков ДНК.

Рекомбинация происходит по сигнальным последовательностям ДНК, непосредственно прилегающим к генным сегментам. Эти консервативные сигнальные последовательности называются RSS. V(D)J- рекомбинация представляет собой ряд последовательных реакций сближения, разрывов и воссоединений двойной спирали ДНК и протекает в два этапа. На первом этапе продукты генов RAG1 и RAG2 распознают RSS и связываются с ними, на втором RAG1- и RAG2-белки инициируют двухцепочечный разрыв ДНК, который замыкается в «шпильку».

Дрейф антигенов опухолевой ткани дестабилизирует сформировавшийся специфический противоопухолевый иммунитет и приводит к уменьшению эффективности противоопухолевой иммунотерапии. Длительный контроль над ЗНО при применении ИКТ может указывать на то, что сохраняются стабильные антигены опухолевой ткани, к которой сформирован специфический иммунитет, а резистентность к иммунотерапии может возникать за счет множества различных механизмов, вызывающих иммуносупрессию. Еще одним механизмом непрерывного формирования специфических иммунных ответов к различным опухолевым антигенам является способность иммунной системы к непрерывному синтезу различных вариантов T-клеточных рецепторов.

При этом уровень TREC и KREC может отражать возможность иммунной системы формировать специфический иммунитет [44] к неоантигенам ЗНО.

При низком потенциале формирования T-клеточных рецепторов даже при высокой неоантигенной нагрузке в опухолевой ткани у значительной доли пациентов на фоне терапии ИКТ в течение короткого времени наступает прогрессирование заболевания, что указывает на высокую потребность в обнаружении предикторов резистентности [42]. Определение уровня эксцизионных колец рекомбинации TREC и KREC, являющихся предикторами формирования антигенного репертуара рецепторов иммунокомпетентных клеток, следует рассматривать для оценки эффективности применения препаратов ИКТ.

Заключение

В развитии специфического противоопухолевого иммунитета ключевую роль занимает механизм V(D)J-рекомбинации ДНК, который обеспечивает продукцию разнообразных антигенных рецепторов в развивающихся T- и B-лимфоцитах. Понимание патогенеза и клинической картины противоопухолевого иммунитета не только поможет клиницистам эффективно контролировать ЗНО, но и позволит прогнозировать вероятность развития резистентности и эффективность применения препаратов контроля иммунных точек. Необходимо принимать во внимание неоднородную группу пациентов и гетерогенность опухолевой ткани, которые определяют успешность применения различных противоопухолевых препаратов. Для определения эффективности иммунотерапии следует рассмотреть уровни эксцизионных колец V(D)J- рекомбинации TREC и KREC.

Исследование выполнено за счет гранта Российского научного фонда № 23-25-00392. URL: https:// rscf.ru/project/23-25-00392/

Авторы заявляют об отсутствии конфликта интересов.

Литература / References:

  1. Bagchi S, Yuan R, Engleman EG. Immune checkpoint inhibitors for the treatment of cancer: clinical impact and mechanisms of response and resistance. Annu Rev Pathol. 2021;16:223-249.  https://doi.org/10.1146/annurev-pathol-042020-042741
  2. Nayak L, Iwamoto FM, LaCasce A, Mukundan S, Roemer MGM, Chapuy B, Armand P, Rodig SJ, Shipp MA. PD-1 blockade with nivolumab in relapsed/refractory primary central nervous system and testicular lymphoma. Blood. 2017;129(23):3071-3073. https://doi.org/10.1182/blood-2017-01-764209
  3. Le DT, Uram JN, Wang H, Bartlett BR, Kemberling H, Eyring AD, Skora AD, Luber BS, Azad NS, Laheru D, et al. PD-1 blockade in tumors with mismatch-repair deficiency. N Engl J Med. 2015;372(26):2509-2520. https://doi.org/10.1056/NEJMoa1500596
  4. Ribas A, Wolchok JD. Cancer immunotherapy using checkpoint blockade. Science. 2018;359(6382):1350-1355. https://doi.org/10.1126/science.aar4060
  5. Hirschhorn D, Budhu S, Kraehenbuehl L, Gigoux M, Schröder D, Chow A, Ricca JM, Gasmi B, De Henau O, Mangarin LMB, et al. T cell immunotherapies engage neutrophils to eliminate tumor antigen escape variants. Cell. 2023;186(7):1432-1447.e17.  https://doi.org/10.1016/j.cell.2023.03.007
  6. Ott PA, Bang YJ, Piha-Paul SA, Razak ARA, Bennouna J, Soria JC, Rugo HS, Cohen RB, O’Neil BH, Mehnert JM, et al. T-cell-inflamed gene-expression profile, programmed death ligand 1 expression, and tumor mutational burden predict efficacy in patients treated with pembrolizumab across 20 cancers: KEYNOTE-028. J Clin Oncol. 2019;37(4):318-327.  https://doi.org/10.1200/JCO.2018.78.2276
  7. Garon EB, Rizvi NA, Hui R, Leighl N, Balmanoukian AS, Eder JP, Patnaik A, Aggarwal C, Gubens M, Horn L, et al.; KEYNOTE-001 Investigators. Pembrolizumab for the treatment of non-small-cell lung cancer. N Engl J Med. 2015;372(21):2018-2028. https://doi.org/10.1056/NEJMoa1501824
  8. Zhang C, Wang L, Xu C, Xu H, Wu Y. Resistance mechanisms of immune checkpoint inhibition in lymphoma: Focusing on the tumor microenvironment. Front Pharmacol. 2023;14:1079924. https://doi.org/10.3389/fphar.2023.1079924
  9. Tumeh PC, Harview CL, Yearley JH, Shintaku IP, Taylor EJ, Robert L, Chmielowski B, Spasic M, Henry G, Ciobanu V, et al. PD-1 blockade induces responses by inhibiting adaptive immune resistance. Nature. 2014;515(7528):568-571.  https://doi.org/10.1038/nature13954
  10. Wang X, Qiao Z, Aramini B, Lin D, Li X, Fan J. Potential biomarkers for immunotherapy in non-small-cell lung cancer. Cancer Metastasis Rev. 2023;42(3):661-675.  https://doi.org/10.1007/s10555-022-10074-y
  11. Pabst L, Lopes S, Bertrand B, Creusot Q, Kotovskaya M, Pencreach E, Beau-Faller M, Mascaux C. Prognostic and predictive biomarkers in the era of immunotherapy for lung cancer. Int J Mol Sci. 2023;24(8):7577. https://doi.org/10.3390/ijms24087577
  12. Gjoerup O, Brown CA, Ross JS, Huang RSP, Schrock A, Creeden J, Fabrizio D, Tolba K. Identification and utilization of biomarkers to predict response to immune checkpoint inhibitors. AAPS J. 2020;22(6):132.  https://doi.org/10.1208/s12248-020-00514-4
  13. Huang RSP, Haberberger J, Severson E, Duncan DL, Hemmerich A, Edgerly C, Ferguson NL, Williams E, Elvin J, Vergilio JA, et al. A pan-cancer analysis of PD-L1 immunohistochemistry and gene amplification, tumor mutation burden and microsatellite instability in 48,782 cases. Mod Pathol. 2021;34(2):252-263.  https://doi.org/10.1038/s41379-020-00664-y
  14. Sivapiragasam A, Ashok Kumar P, Sokol ES, Albacker LA, Killian JK, Ramkissoon SH, Huang RSP, Severson EA, Brown CA, Danziger N, et al. Predictive biomarkers for immune checkpoint inhibitors in metastatic breast cancer. Cancer Med. 2021;10(1):53-61.  https://doi.org/10.1002/cam4.3550
  15. Luchini C, Bibeau F, Ligtenberg MJL, Singh N, Nottegar A, Bosse T, Miller R, Riaz N, Douillard JY, Andre F, et al. ESMO recommendations on microsatellite instability testing for immunotherapy in cancer, and its relationship with PD-1/PD-L1 expression and tumour mutational burden: a systematic review-based approach. Ann Oncol. 2019;30(8):1232-1243. https://doi.org/10.1093/annonc/mdz116
  16. Daud AI, Wolchok JD, Robert C, Hwu WJ, Weber JS, Ribas A, Hodi FS, Joshua AM, Kefford R, Hersey P, et al. Programmed death-ligand 1 expression and response to the anti-programmed death 1 antibody pembrolizumab in melanoma. J Clin Oncol. 2016;34(34):4102-4109. https://doi.org/10.1200/JCO.2016.67.2477
  17. Stenehjem DD, Tran D, Nkrumah MA, Gupta S. PD1/PDL1 inhibitors for the treatment of advanced urothelial bladder cancer. Onco Targets Ther. 2018;11:5973-5989. https://doi.org/10.2147/OTT.S135157
  18. Yearley JH, Gibson C, Yu N, Moon C, Murphy E, Juco J, Lunceford J, Cheng J, Chow LQM, Seiwert TY, et al. PD-L2 expression in human tumors: relevance to anti-PD-1 therapy in cancer. Clin Cancer Res. 2017;23(12):3158-3167. https://doi.org/10.1158/1078-0432.CCR-16-1761
  19. Wu TD, Madireddi S, de Almeida PE, Banchereau R, Chen YJ, Chitre AS, Chiang EY, Iftikhar H, O’Gorman WE, Au-Yeung A, et al. Peripheral T cell expansion predicts tumour infiltration and clinical response. Nature. 2020;579(7798):274-278.  https://doi.org/10.1038/s41586-020-2056-8
  20. Cristescu R, Mogg R, Ayers M, Albright A, Murphy E, Yearley J, Sher X, Liu XQ, Lu H, Nebozhyn M, et al. Pan-tumor genomic biomarkers for PD-1 checkpoint blockade-based immunotherapy. Science. 2018;362(6411):eaar3593. https://doi.org/10.1126/science.aar3593
  21. Wang Q, Li X, Qiu J, He Y, Wu J, Li J, Liu W, Han J. A pathway-based mutation signature to predict the clinical outcomes and response to CTLA-4 inhibitors in melanoma. Comput Struct Biotechnol J. 2023;21:2536-2546. https://doi.org/10.1016/j.csbj.2023.04.004
  22. Ji JH, Ha SY, Lee D, Sankar K, Koltsova EK, Abou-Alfa GK, Yang JD. Predictive biomarkers for immune-checkpoint inhibitor treatment response in patients with hepatocellular carcinoma. Int J Mol Sci. 2023;24(8):7640. https://doi.org/10.3390/ijms24087640
  23. Marcus L, Lemery SJ, Keegan P, Pazdur R. FDA approval summary: pembrolizumab for the treatment of microsatellite instability-high solid tumors. Clin Cancer Res. 2019;25(13):3753-3758. https://doi.org/10.1158/1078-0432.CCR-18-4070
  24. Chida K, Kawazoe A, Suzuki T, Kawazu M, Ueno T, Takenouchi K, Nakamura Y, Kuboki Y, Kotani D, Kojima T, et al. Transcriptomic profiling of MSI-H/dMMR gastrointestinal tumors to identify determinants of responsiveness to anti-PD-1 therapy. Clin Cancer Res. 2022;28(10):2110-2117. https://doi.org/10.1158/1078-0432.CCR-22-0041
  25. Song Y, Gu Y, Hu X, Wang M, He Q, Li Y. Endometrial tumors with MSI-H and dMMR share a similar tumor immune microenvironment. Onco Targets Ther. 2021;14:4485-4497. https://doi.org/10.2147/OTT.S324641
  26. Willis JA, Reyes-Uribe L, Chang K, Lipkin SM, Vilar E. Immune activation in mismatch repair-deficient carcinogenesis: more than just mutational rate. Clin Cancer Res. 2020;26(1):11-17.  https://doi.org/10.1158/1078-0432.CCR-18-0856
  27. Rotte A. Combination of CTLA-4 and PD-1 blockers for treatment of cancer. J Exp Clin Cancer Res. 2019;38(1):255.  https://doi.org/10.1186/s13046-019-1259-z
  28. Okuyama K, Naruse T, Yanamoto S. Tumor microenvironmental modification by the current target therapy for head and neck squamous cell carcinoma. J Exp Clin Cancer Res. 2023;42(1):114.  https://doi.org/10.1186/s13046-023-02691-4
  29. Kim JH, Seo MK, Lee JA, Yoo SY, Oh HJ, Kang H, Cho NY, Bae JM, Kang GH, Kim S. Genomic and transcriptomic characterization of heterogeneous immune subgroups of microsatellite instability-high colorectal cancers. J Immunother Cancer. 2021;9(12):e003414. https://doi.org/10.1136/jitc-2021-003414
  30. Maleki Vareki S. High and low mutational burden tumors versus immunologically hot and cold tumors and response to immune checkpoint inhibitors. J Immunother Cancer. 2018;6(1):157.  https://doi.org/10.1186/s40425-018-0479-7
  31. Zhao P, Li L, Jiang X, Li Q. Mismatch repair deficiency/microsatellite instability-high as a predictor for anti-PD-1/PD-L1 immunotherapy efficacy. J Hematol Oncol. 2019;12(1):54.  https://doi.org/10.1186/s13045-019-0738-1
  32. Boyiadzis MM, Kirkwood JM, Marshall JL, Pritchard CC, Azad NS, Gulley JL. Significance and implications of FDA approval of pembrolizumab for biomarker-defined disease. J Immunother Cancer. 2018;6(1):35.  https://doi.org/10.1186/s40425-018-0342-x
  33. D’Angelo SP, Bhatia S, Brohl AS, Hamid O, Mehnert JM, Terheyden P, Shih KC, Brownell I, Lebbé C, Lewis KD, et al. Avelumab in patients with previously treated metastatic Merkel cell carcinoma (JAVELIN Merkel 200): updated overall survival data after >5 years of follow-up. ESMO Open. 2021;6(6):100290. https://doi.org/10.1016/j.esmoop.2021.100290
  34. Robert C, Lebbé C, Lesimple T, Lundström E, Nicolas V, Gavillet B, Crompton P, Baroudjian B, Routier E, Lejeune FJ. Phase I study of androgen deprivation therapy in combination with anti-PD-1 in melanoma patients pretreated with anti-PD-1. Clin Cancer Res. 2023;29(5):858-865.  https://doi.org/10.1158/1078-0432.CCR-22-2812
  35. Султанбаев А.В., Мусин Ш.И., Меньшиков К.В., Билалов Ф.С., Меньшикова И.А., Султанбаева Н.И., Липатов Д.О., Аскаров В.Е., Султанбаев М.В., Насретдинов А.Ф., Батырова Э.Р. Прогностическое значение эксцизионных колец KREC и TREC при злокачественных новообразованиях. Материалы V юбилейного Международного Форума онкологии и радиологии «Ради жизни», 19-23 сентября 2022 г. М.; 2022: 191. 
  36. Давыдова Н.В., Продеус А.П., Образцов И.В., Кудлай Д.А., Корсунский И.А. Референсные значения концентрации TREC и KREC у взрослых. Врач. 2021;32(6):21-28.  https://doi.org/10.29296/25877305-2021-06-05
  37. Образцов И.В., Гордукова М.А., Цветкова Е.В., Кононова Е.В., Томилин И.Я., Кондратчик К.Л., Карелин А.Ф., Продеус А.П., Карачунский А.И., Румянцев А.Г. Эксцизионные кольца V(D)J рекомбинации B- и T-клеток как показатели иммунологической реконституции у детей с острым лимфобластным лейкозом. Вопросы гематологии/онкологии и иммунопатологии в педиатрии. 2016;15(4):42-50.  https://doi.org/10.20953/1726-1708-2016-4-42-50
  38. Toubert A, Glauzy S, Douay C, Clave E. Thymus and immune reconstitution after allogeneic hematopoietic stem cell transplantation in humans: never say never again. Tissue Antigens. 2012;79(2):83-89.  https://doi.org/10.1111/j.1399-0039.2011.01820.x
  39. Velardi E, Clave E, Arruda LCM, Benini F, Locatelli F, Toubert A. The role of the thymus in allogeneic bone marrow transplantation and the recovery of the peripheral T-cell compartment. Semin Immunopathol. 2021;43(1):101-117.  https://doi.org/10.1007/s00281-020-00828-7
  40. Mensen A, Ochs C, Stroux A, Wittenbecher F, Szyska M, Imberti L, Fillatreau S, Uharek L, Arnold R, Dörken B, et al. Utilization of TREC and KREC quantification for the monitoring of early T- and B-cell neogenesis in adult patients after allogeneic hematopoietic stem cell transplantation. J Transl Med. 2013;11:188.  https://doi.org/10.1186/1479-5876-11-188
  41. Kwok JSY, Cheung SKF, Ho JCY, Tang IWH, Chu PWK, Leung EYS, Lee PPW, Cheuk DKL, Lee V, Ip P, et al. Establishing simultaneous T cell receptor excision circles (TREC) and K-deleting recombination excision circles (KREC) quantification assays and laboratory reference intervals in healthy individuals of different age groups in Hong Kong. Front Immunol. 2020;11:1411. https://doi.org/10.3389/fimmu.2020.01411
  42. Образцов И.В., Гордукова М.А., Северина Н.А., Бидерман Б.В., Смирнова С.Ю., Судариков А.Б., Никитин Е.А., Румянцев А.Г. Эксцизионные кольца V(D)J-рекомбинации B- и T-клеток как прогностический маркер при В-клеточном хроническом лимфолейкозе. Клиническая онкогематология. 2017;10(2):131-140.  https://doi.org/10.21320/2500-2139-2017-10-2-131-140
  43. Sultanbaev AV, Musin S, Menshikov K, Sultanbaeva N, Menshikova I, Fatikhova A, Sultanbaev M, Askarov V, Kudlay D. 99P Quantitative indicators of TREC and KREC excision rings in malignant neoplasms. ESMO Open. 2023;8(1 Suppl. 2):100957. https://doi.org/10.1016/j.esmoop.2023.100957
  44. Корсунский И.А., Кудлай Д.А., Продеус А.П., Щербина А.Ю., Румянцев А.Г. Неонатальный скрининг на первичные иммунодефицитные состояния и Т-/В-клеточные лимфопении как основа формирования групп риска детей с врожденными патологиями. Педиатрия. Журнал им. Г.Н. Сперанского. 2020;99(2):8-15.  https://doi.org/10.24110/0031-403X-2020-99-2-8-15
  45. Meng X, Min Q, Wang JY. B cell lymphoma. Adv Exp Med Biol. 2020;1254:161-181.  https://doi.org/10.1007/978-981-15-3532-1_12
  46. Sultanbaev AV, Musin S, Menshikov K, Sultanbaeva N, Nasretdinov A, Menshikova I, Sultanbaev M, Kudlay D, Prodeus A. 58P Quantitative indicators of TREC and KREC excision rings in breast cancer. ESMO Open. 2023;8(1 Suppl. 4):101282. https://doi.org/10.1016/j.esmoop.2023.101282
  47. Söderström A, Vonlanthen S, Jönsson-Videsäter K, Mielke S, Lindahl H, Törlén J, Uhlin M. T cell receptor excision circles are potential predictors of survival in adult allogeneic hematopoietic stem cell transplantation recipients with acute myeloid leukemia. Front Immunol. 2022;13:954716. https://doi.org/10.3389/fimmu.2022.954716
  48. Hoolehan W, Harris JC, Byrum JN, Simpson DA, Rodgers KK. An updated definition of V(D)J recombination signal sequences revealed by high-throughput recombination assays. Nucleic Acids Res. 2022;50(20):11696-11711. https://doi.org/10.1093/nar/gkac1038
  49. Ru H, Zhang P, Wu H. Structural gymnastics of RAG-mediated DNA cleavage in V(D)J recombination. Curr Opin Struct Biol. 2018;53:178-186.  https://doi.org/10.1016/j.sbi.2018.11.001
  50. Lu J, Van Laethem F, Bhattacharya A, Craveiro M, Saba I, Chu J, Love NC, Tikhonova A, Radaev S, Sun X, et al. Molecular constraints on CDR3 for thymic selection of MHC-restricted TCRs from a random pre-selection repertoire. Nat Commun. 2019;10(1):1019. https://doi.org/10.1038/s41467-019-08906-7
  51. Wu GS, Bassing CH. Inefficient V(D)J recombination underlies monogenic T cell receptor β expression. Proc Natl Acad Sci U S A. 2020;117(31):18172-18174. https://doi.org/10.1073/pnas.2010077117

Подтверждение e-mail

На test@yandex.ru отправлено письмо со ссылкой для подтверждения e-mail. Перейдите по ссылке из письма, чтобы завершить регистрацию на сайте.

Подтверждение e-mail

Мы используем файлы cооkies для улучшения работы сайта. Оставаясь на нашем сайте, вы соглашаетесь с условиями использования файлов cооkies. Чтобы ознакомиться с нашими Положениями о конфиденциальности и об использовании файлов cookie, нажмите здесь.