KCI등재
SCIE
SCOPUS
Comparison of the Predictive Power of a Combination versus Individual Biomarker Testing in Non–Small Cell Lung Cancer Patients Treated with Immune Checkpoint Inhibitors
저자
김효진 (분당서울대학교병원) ; 권현정 (분당서울대학교병원) ; 김은선 (분당서울대학교병원) ; 권수현 (분당서울대학교병원) ; 서경진 (분당서울대학교병원) ; 김세현 (분당서울대학교병원) ; 김유정 (분당서울대병원 내과) ; 이종석 (서울대학교 분당서울대병원 내과) ; 정진행 (서울대학교) 연구자관계분석
발행기관
학술지명
Cancer Research and Treatment(Cancer Research and Treatment)
권호사항
발행연도
2022
작성언어
English
주제어
등재정보
KCI등재,SCIE,SCOPUS
자료형태
학술저널
발행기관 URL
수록면
424-433(10쪽)
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제공처
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Purpose Since tumor mutational burden (TMB) and gene expression profiling (GEP) have complementary effects, they may have improved predictive power when used in combination. Here, we investigated the ability of TMB and GEP to predict the immunotherapy response in patients with non–small cell lung cancer (NSCLC) and assessed if this combination can improve predictive power compared to that when used individually.
Materials and Methods This retrospective cohort study included 30 patients with NSCLC who received immune checkpoint inhibitors (ICI) therapy at the Seoul National University Bundang Hospital. programmed cell death-ligand-1 (PD-L1) protein expression was assessed using immunohistochemistry, and TMB was measured by targeted deep sequencing. Gene expression was determined using NanoString nCounter analysis for the PanCancer IO360 panel, and enrichment analysis were performed.
Results Eleven patients (36.7%) showed a durable clinical benefit (DCB), whereas 19 (63.3%) showed no durable benefit (NDB). TMB and enrichment scores (ES) showed significant differences between the DCB and NDB groups (p=0.044 and p=0.017, respectively); however, no significant correlations were observed among TMB, ES, and PD-L1. ES was the best single biomarker for predicting DCB (area under the curve [AUC], 0.794), followed by TMB (AUC, 0.679) and PD-L1 (AUC, 0.622). TMB and ES showed the highest AUC (0.837) among other combinations (AUC [TMB and PD-L1], 0.777; AUC [PD-L1 and ES], 0.763) and was similar to that of all biomarkers used together (0.832).
Conclusion The combination of TMB and ES may be an effective predictive tool to identify patients with NSCLC patients who would possibly benefit from ICI therapies.
Purpose Since tumor mutational burden (TMB) and gene expression profiling (GEP) have complementary effects, they may have improved predictive power when used in combination. Here, we investigated the ability of TMB and GEP to predict the immunotherapy response in patients with non–small cell lung cancer (NSCLC) and assessed if this combination can improve predictive power compared to that when used individually.Materials and Methods This retrospective cohort study included 30 patients with NSCLC who received immune checkpoint inhibitors (ICI) therapy at the Seoul National University Bundang Hospital. programmed cell death-ligand-1 (PD-L1) protein expression was assessed using immunohistochemistry, and TMB was measured by targeted deep sequencing. Gene expression was determined using NanoString nCounter analysis for the PanCancer IO360 panel, and enrichment analysis were performed.Results Eleven patients (36.7%) showed a durable clinical benefit (DCB), whereas 19 (63.3%) showed no durable benefit (NDB). TMB and enrichment scores (ES) showed significant differences between the DCB and NDB groups (p=0.044 and p=0.017, respectively); however, no significant correlations were observed among TMB, ES, and PD-L1. ES was the best single biomarker for predicting DCB (area under the curve [AUC], 0.794), followed by TMB (AUC, 0.679) and PD-L1 (AUC, 0.622). TMB and ES showed the highest AUC (0.837) among other combinations (AUC [TMB and PD-L1], 0.777; AUC [PD-L1 and ES], 0.763) and was similar to that of all biomarkers used together (0.832).Conclusion The combination of TMB and ES may be an effective predictive tool to identify patients with NSCLC patients who would possibly benefit from ICI therapies.
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