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引文 Shimizu T, Inoue E, Ohkuma R, Kobayashi S, Tsunoda T 和 Wada S (2023) 晚期非小细胞肺癌患者的可溶性 PD-L1 变化
非小细胞肺癌 (NSCLC) 占肺癌病例的大多数，是癌症相关死亡的主要原因。大多数 NSCLC 病例在诊断时伴有远处转移 (1)。因此，对晚期 NSCLC 病例的有效治疗至关重要 (2)。经过随机 3 期试验，针对程序性细胞死亡蛋白 1 (PD-1) 的单克隆抗体 nivolumab 和 pembrolizumab 已成为晚期 NSCLC 患者的标准治疗 (3-5)。程序性死亡蛋白配体 1 (PD-L1) 在 NSCLC 组织中的表达率为 24% 至 60%，肿瘤 PD-L1 表达似乎是预测免疫检查点抑制剂 (ICI) 有效性的潜在生物标志物。目前，这些抗 PD-1 抑制剂已被用作一线治疗 PD-L1 高表达（≥ 50% 的肿瘤细胞）且无 EGFR、ALK 或 ROS1 异常的晚期 NSCLC 患者的单药疗法（6）。获取晚期 NSCLC 患者的肿瘤组织可能具有挑战性。与基于血清的检测相比，组织分析不太适合用于治疗监测。最近有报道称，血浆或血清中的治疗前或治疗后可溶性 PD-L1（sPD-L1）可作为监测 NSCLC 患者 ICI 治疗的潜在生物标志物（7-13）。然而，很少有报道研究 sPD-L1 随时间的变化是否可以作为 ICI 疗效的生物标志物。在过去几年中，一些研究已经检验了治疗前或治疗后 sPD-L1 水平与各种癌症预后之间的关联。 2023 年，Sze ́ les 等人进行了一项荟萃分析，以评估治疗前 sPD-L1 与多种人类恶性肿瘤生存期之间的相关性 ( 14 )。汇总的总体估计值表明，sPD-L1 是各种癌症中 OS 较短的重要指标，在 NSCLC 中观察到的关联性最强。然而，当谈到 sPD-L1 变化时，先前的研究得出了不一致的结果，可能是由于样本量小或缺乏具有临床意义的关系。为了确定 sPD-L1 变化的作用，我们使用来自七项试验中的两项的个体患者数据对 PD-1 抑制剂治疗进行了协作个体患者数据荟萃分析。
塞巴斯蒂安·勒科尔努 (Sébastien Lecornu)，陆军部部长，于 2023 年 10 月 23 日在荣军院国家酒店荣获荣誉勋章
塞巴斯蒂安·勒科尔努 (Sébastien Lecornu)，陆军部部长，于 2023 年 10 月 23 日在荣军院国家荣誉院荣誉勋章颁奖典礼上荣获 2023 年 10 月 23 日军事奖
外周CD4 + T细胞与接受化学免疫疗法的晚期非小细胞肺癌患者的反应和存活相关
结果：治疗前CD4 + /总T细胞比的响应者比非反应者高得多（p <0.05）。预处理总淋巴细胞（P = 0.012），总B淋巴细胞（P = 0.025）和NK细胞（P = 0.022）以及治疗后NK细胞（P = 0.011）和NKT细胞（P = 0.035）显着相关。治疗后CD8 + /总T细胞比与OS正相关（P = 0.038）。在多元分析中，治疗后NK细胞和处理后CD4 + CD8 + /总T细胞比与OS（危险比[HR] = 10.30，P = 0.038）和PFS（HR = 1.95，P = 0.022）负相关。值得注意的是，在治疗前后，CD4 + /总T细胞比和预后之间都观察到显着的正相关（P <0.05）。
武装部部长塞巴斯蒂安·勒科尔努 (Sébastien Lecornu) 于 2024 年 3 月 18 日在文森堡新堡举行忠诚计划之矛活动
记者助理将在 3 月 17 日至 18 点之前发送邮件，以准确的姓名、地址、日期和地点发送邮件：media@dicod.fr
提高功效和降低毒性的新策略
免疫疗法已成为治疗非小细胞肺癌（NSCLC）的热门话题。与化学疗法患者相比，免疫疗法患者的5年生存率高3倍，约4％ - 5％和15％ - 16％。免疫疗法包括嵌合抗原受体T细胞（CAR-T）治疗，肿瘤疫苗，免疫检查点抑制剂等。其中，免疫检查点抑制剂引起了人们的关注。当前临床用途中的常见免疫检查点抑制剂（ICI）包括编程的死亡受体1（PD-1）/编程死亡配体1（PD-L1）和细胞毒性T淋巴细胞相关的抗原4（CTLA-4）。本文侧重于CTLA-4和PD-1/PD-L1免疫检查点抑制剂的单一疗法和组合疗法。特别是，ICIS的联合疗法包括ICIS和化学疗法的组合，双重ICI的联合疗法，ICIS和抗血管生成药物的组合，ICIS和放射治疗的组合以及ICIS抑制剂和Tumor疫苗的组合。本文重点介绍了ICI与化学疗法的联合疗法，双重ICI的联合疗法以及ICIS与抗血管生成药物的联合疗法。在许多试验中已经证明了ICI作为NSCLC中的单一药物的效率和安全性。然而，ICIS加化疗方案在治疗NSCLC方面具有显着优势，毒性几乎没有显着增加，而双ICIS合并显着降低了化学疗法的不良影响（AES）。ICIS加抗血管生成剂方案可改善抗肿瘤活性和安全性，预计将成为治疗晚期NSCLC的新范式。尽管有一些局限性，但这些药物的总生存率却更好。在本文中，我们回顾了近年来NSCLC中ICIS研究的当前状态和进度，旨在更好地指导NSCLC患者的个性化治疗。
地月空间入门 - 空军研究实验室
美国太空部队于 2019 年 12 月成立，其任务是保卫和保护美国在太空的利益。到目前为止，该任务的范围一直局限于近地，大约在地球静止轨道范围（22,236 英里）。随着美国公共和私营部门的新业务延伸到地月空间，美国太空部队的关注范围将扩大到 272,000 英里甚至更远——范围增加了十倍以上，服务量增加了 1,000 倍。美国空军现在在该地区承担着更大的太空领域感知 (SDA) 监视任务，但其当前的能力和架构受到技术和为传统任务设计的架构的限制……随着 NASA 的人类存在从国际空间站延伸到月球表面、地月空间和行星际目的地，随着美国空军组织、训练和装备以提供保护和捍卫地球轨道内外重要美国利益所需的资源，新的合作将成为在这些遥远边境安全运作的关键。[强调添加] [1]
选择的选择：对非小细胞肺癌的变性淋巴瘤激酶抑制剂的不同免疫抑制潜力
简介：在克里唑替尼和alectinib中，已批准了几种肿瘤淋巴瘤激酶（ALK） - 抑制剂（ALKI）（ALKI）用于治疗ALK转移的晚期或转移性非小细胞肺癌（NSCLC）。这迫使医生根据肿瘤的遗传学作用选择最合适的化合物，但也要在毒性和潜在的辅助处理方面选择。可能将靶向疗法与免疫疗法结合或之后，这强调了获得有关这些抑制剂潜在免疫调节作用的详细知识的重要性。我们在这里的目的是1。）确定ALKI是否对人类树突细胞（DC）表现出免疫抑制作用，作为抗原特异性免疫的重要介体和2。）剖析这种免疫抑制在ALKI之间是否有所不同。
肺移植的免疫病理学：从感染到排斥，反之亦然
肺移植为终末期肺部疾病的患者提供了一种救生选择，但由于后移植后感染的高风险而损害，尤其是涉及多药耐药细菌，巨细胞病毒和真菌病原体。这种升高的感染率是固体器官移植中最高的，对临床医生构成了重大挑战，尤其是在移植后的第一年，感染是死亡率的主要原因。肺同种异体移植到外部环境的直接暴露加剧了这种脆弱性，导致恒定的免疫刺激，从而导致触发同种异体同种异体移植物的同种异体免疫反应的风险升高。需要延长免疫抑制以防止同种异体移植排斥反应的必要性通过增加感染和肿瘤的敏感性，使患者的管理进一步复杂化，并使排斥反应和感染之间的区分复杂化，这需要截然相反的管理策略。本综述探讨了防止同种异体移植排斥和管理肺移植受者的感染风险增加之间的复杂平衡。
延长的小细胞肺癌中的免疫疗法
结果：分析包括214名患者：132（61.7％）在学术癌症中心接受治疗，在两家社区医院中进行了82例（38.3％）； 104在2020年5月之前进行了处理。总体研究人群的中位PFS为4.8个月（95％的置信间隔[95％CI]：4.4-5.4），中位OS为7.1个月（95％CI：6.3-7.7）。估计的PFS和OS在2020年5月以后患者的PFS（HR）的PFS（HR）为0.61（95％CI：0.46-0.81，P <0.001）和0.70（分别为95％CI：0.52-0.93，P = 0.015）。6个月的PFS率从27％增加到40％（P = 0.04），而12个月的PFS从1％提高到11％（P = 0.003）。12个月和18个月的OS率从15％增加到28％（p = 0.03）和2.1％至12％（p = 0.009）。2020年5月后，每名患者的住院天数显着降低，严重AE的发生率相似。在接受化学免疫疗法治疗的患者中，与免疫相关的AE的发作
使用基于CT的深度学习的新辅助化学疗法对新辅助化学免疫疗法的病理完全反应的非侵入性预测：多中心
新辅助化学免疫性疗法已彻底改变了非小细胞肺癌（NSCLC）的治疗策略，并确定可能对这种先进治疗的候选者具有重要的临床意义。目前的多机构研究旨在开发一种深度学习模型，以预测基于计算机断层扫描（CT）成像的NSCLC中对新辅助免疫疗法的病理完全反应（PCR），并进一步探讨了拟议的深度学习签名的生物学基础。在2019年1月至2023年9月，总共有248名接受新辅助免疫疗法的参与者在Ruijin医院，Ningbo Hwamei医院接受NSCLC的手术，然后在Ruijin医院进行NSCLC手术和Zunyi医科大学的后医院。在新辅助化学免疫性疗法之前的2周内进行了成像数据。鲁伊因医院的患者被分为培训集（n = 104）和6：4比率的验证集（n = 69），而宁波·霍马伊医院（Ningbo Hwamei Hospital）和祖尼医科大学（Zunyi）医科大学的其他参与者则是外部队列（n = 75）。在整个人群中，在29.4％（n = 73）的病例中获得了PCR。我们对PCR预测深度学习签名曲线下的区域（AUC）为0.775（95％的置信间隔[CI]：0.649-0.901）和0.743（95％CI：0.618-0.869）的验证集和外部队列中的0.5％（95％）（95％）（95％）（95％）（95％）。临床模型的0.689）和0.569（95％CI：0.454-0.683）。此外，较高的深度学习评分与微环境中细胞代谢途径和更多抗肿瘤免疫的上调相关。我们开发的深度学习模型能够预测NSCLC患者的新辅助化学免疫性疗法。