Bu içeriği görüntülemek için JoVE aboneliğiniz gereklidir. Giriş yapın veya ücretsiz denemenizi bugün başlatın.

Yöntem makalesi

Ki-67, Nötrofil-Lenfosit ve CD4-pozitif/CD8-pozitif oranlarla birlikte küçük hücre dışı akciğer kanserinde erken yanıtı öngörmektedir

229 görüntülenme

⸱

DOI:

10.3791/70014

⸱

20 Mart 2026

 ,  ,  , 
1Department of Oncology, Binhaiwan Central Hospital of Dongguan, 2Department of internal medicine, Binhaiwan Central Hospital of Dongguan

* These authors contributed equally

Bu makalede

Özet

Bu protokol, PD-1/PD-L1 inhibitörleri alan NSCLC hastalarında erken yanıt değerlendirmesini standartlaştırır; başlangıç NLR, akış sitometrik CD4/CD8 oranı, tümör Ki-67 immünohistokimya puanlaması ve RECIST 1.1 değerlendirmesi iki döngü sonrası, tekrarlanabilirlik odaklı kalite kontrol noktaları ile entegre edilir.

Özet

Bu çalışma, PD-1/PD-L1 inhibitörü tedavisi alan küçük hücreli olmayan akciğer kanseri olan hastalarda kısa süreli yanıt değerlendirmesinde tümör Ki-67 ekspresyon durumu, periferik kan nötrofil-lenfosit oranı (NLR) ve CD4-pozitif/CD8-pozitif T-hücre oranının birleşik öngörücü değerini değerlendirdi. Ocak 2021 ile Ekim 2023 arasında Binhaiwan Merkez Hastanesi'nde tedavi edilen ve iki tedavi döngüsünü tamamlayan ardışık 102 hastayı geriye dönük olarak analiz ettik. Yanıtlar, Katı Tümörlerde Yanıt Değerlendirme Kriterleri (RECIST), versiyon 1.1 kullanılarak değerlendirildi: 13 hasta tam yanıt, 26 kısmi yanıt, 54 stabil hastalık ve 9 ilerleyici hastalık elde etti. Analiz için, yanıtı tam yanıt artı kısmi yanıt ve yanıtsızlık olarak kararlı hastalık artı prolesif hastalık olarak tanımladık. Tek değişkenli tarama, yanıt durumuyla ilişkili aday tahmincileri belirledi ve bu göstericiler, yaş, Doğu Kooperatif Onkoloji Grubu performans durumu ve sigara geçmişi için ayarlanmış çok değişkenli lojistik regresyona girildi; kısa vadeli yanıt sınıflandırmasının bağımsız öngörücüleri olarak Ki-67 durumu, NLR ve CD4-pozitif/CD8-pozitif oranı belirlendi. Alıcı operasyonel karakteristik analizi, birleşik biyobelirteç modeli için tek belirteçlere kıyasla daha iyi ayrım ayrımcılığını destekledi ve bu klinik ortamda erken yanıt stratifikasyonu için pratik ve minimal invaziv bir yaklaşımı ortaya koydu.

Giriş

Akciğer kanserlerinin yaklaşık %85'ini oluşturan küçük hücreli olmayan akciğer kanseri (NSCLC), Çin'de en yaygın histolojik alt tiptir ve ağırlıklı olarak orta yaşlı ve yaşlı yetişkinlerietkiler 1. Etiyolojisi çok faktörlüdür ve tütüne maruz kalma, endüstriyel toz veya kirleticilerle uzun süreli temas, kalıtsal duyarlılık ve çevreselkanserojenlere kronik maruziyeti içerir 2˒3. Erken evre NSCLC genellikle spesifik olmayan solunum solunum semptomlarıyla ortaya çıkar ve birinci basamak bakımındaki yaygın hava yolu rahatsızlıklarına yanlış bağlanabilir; bu da gecikmeli tanımaya ve ilerievre 4˒5 teşhis konan hastaların yüksek oranına katkıda bulunur.

Son yıllarda, bağışıklık kontrol noktası blokajı, ileri NSCLC için sistemik tedavinin merkezi bir bileşeni haline gelmiştir. Programlanmış ölüm 1 (PD-1) ve programlanmış ölüm ligandı 1 (PD-L1) inhibitörleri, seçilmiş hastalarda kalıcı klinik fayda ve iyileşme sağlıklarıgöstermiştir 6. Ancak, yanıt heterojenliği önemli olmaya devam ediyor ve uzun süreli tedavinin finansal yükü ve potansiyel toksisitesi önemsizdeğildir. Tümör PD-L1 immünohistokimyası ve tümör mutasyonel yükü (TMB) gibi klinik olarak kullanılan öngörücüler değerli bilgiler sağlar, ancak her ikisinin de pratik kısıtlamaları vardır ve bu kısıtlamalar onların uniform yayılmasını sınırlar. PD-L1 değerlendirmesi tümör içi heterojenlik ve test/platform değişkenliğinden etkilenebilirken, TMB genellikle dizileme kaynakları, daha uzun dönüş ve daha yüksek maliyetlergerektirir 9. Bu kısıtlamalar, rutin olarak mevcut malzemeleri kullanan ve değişken laboratuvar kapasitesine sahip merkezlerde standartlaştırılmış kalite kontrolüyle yürütülebilecek iş akışları geliştirmeyi klinik olarak anlamlı kılmaktadır.

Pratik açıdan, az sayıda erişilebilir biyobelirteçiyi entegre eden protokol odaklı bir yaklaşım, tedaviye başlandıktan sonra erken takip planlamasını destekleyebilir. Örneğin, ilk infüzyondan önce standartlaştırılmış temel numuneleme ve tanımlanmış iki döngülü değerlendirme penceresi, klinisyenlerin daha yakından izlemeyi veya daha erken yeniden değerlendirmeyi gerektiren hastaları belirlemelerine yardımcı olabilir; aynı zamanda ölçümlerin farklı yerlerde yeniden üretilmesi için gereken adımlar hakkında şeffaflığı koruyabilir. Bu fizibilite ve tekrarlanabilirlik vurgusu, özellikle JoVE protokol makaleleri için önemlidir; burada metodolojik adımlar ve kalite kontrol noktaları katkının merkezinde yer alır.

Ki-67, tümör büyüme dinamiklerini yansıtan nükleer proliferasyon belirtecisidir ve bağışıklık kondokusuyla ilişkili olarak tartışılmıştır. Yükselmiş Ki-67'nin PD-L1 ifadesiyle ilişkili olduğu bildirilmiştir ve bağışıklık kontrol noktası inhibitörlerine (ICI) karşı hassasiyeti şekillendiren bağışıklık kaçış fenotipleriyle ilişkilendirilebilir.10. Paralel olarak, nötrofil-lenfosit oranı (NLR), sistemik inflamatuar durumun kolayca erişilebilir bir indeksidir ve PD-1/PD-L1 inhibitör tedavisi11 alan hastalarda prognostik veya öngörücü bir faktör olarak geniş çapta araştırılmıştır. Daha yüksek NLR genellikle immünosupresif bir ortamı yansıtmak olarak yorumlanır—göreceli nötrofili ve/veya lenfopeni aracılığıyla—ve birden fazla kohortta daha zayıf yanıt ve azalmış hayatta kalma ileilişkilendirilmiştir 12. Periferik CD4-pozitif/CD8-pozitif T hücre oranı, adaptif bağışıklık homeostazına ek bir pencere sağlar ve yardımcı ile sitotoksik T hücre bölmeleri arasındaki fonksiyonel denge, PD-1/PD-L1blokajı 13 altında etkili antitümör bağışıklığı için mekanik olarak önemlidir.

Ki-67, NLR ve CD4-pozitif/CD8-pozitif oranları bireysel olarak potansiyel değer göstermiş olsa da, NSCLC'de erken müdahale değerlendirmesi için operasyonel ve minimal müdahaleci bir iş akışı olarak entegre kullanımı yeterince karakterize edilmemiştir. Bu nedenle, bu çalışma, tümör Ki-67 ekspresyon durumunu periferik kan NLR ve CD4-pozitif/CD8-pozitif oranla birleştirmenin, PD-1/PD-L1 inhibitör tedavisinin iki döngüsünden sonra kısa vadeli yanıt sınıflandırmasını iyileştirip iyileştirmediğini inceledi; amacı, erken risk tabakalaşmasını bilgilendirmek ve rutin uygulamada zamanında klinik yeniden değerlendirmeyi desteklemek amacıyla.

Erişim kısıtlı. Bu içeriği görüntülemek için lütfen giriş yapın veya deneme sürümünü başlatın.

Protokol

1. Etik ve düzenleyici uyum

  1. Dongguan Binhaiwan Merkez Hastanesi Etik Komitesi'nden onay alın (Onay No.: 2021045).
  2. Tüm prosedürlerin Helsinki Bildirgesi'ne uygun olduğundan emin olun.
  3. Tedaviden önce yazılı bilgilendirilmiş onay alındığını doğrulayın ve çalışma dosyasında onay durumunu belgeleyin.

2. Hasta teşhisi ve uygunluk taraması

  1. Ocak 2021 ile Ekim 2023 arasında çalışma merkezinde programlanmış hücre ölümü proteini 1/programlanmış ölüm ligand 1 inhibitör tedavisini başlatan küçük hücreli olmayan akciğer kanseri teşhisi konan ardışık hastaları belirlemek.
  2. Patolojik teşhisi patoloji raporunu inceleyerek doğrulayın.
  3. İki tedavi döngüsünün tamamlandığını onaylayın ve bir döngüyü 3 hafta olarak tanımlayın.
  4. Dahil etme kriterlerini uygulayın.
    1. Tedaviye başlandığında yaş 35–80 olarak doğrulanın.
    2. Başlangıç görüntülemesinde karaciğer metastazı yokluğunu doğrulayın.
    3. Başka birincil kanserin olmadığını doğrulayın.
    4. Tıbbi kayıtta beklenen 12 ay > beklenen hayatta kalma süresini onaylayın.
    5. Tam başlangıç tıbbi kayıtlarının ve taban görüntüleme verilerinin mevcudiyetini onaylayın.
  5. Dışlama kriterlerini uygulayın.
    1. Tedaviye başlamadan önce 6 ay içinde kardiyotorasik cerrahi geçiren hastalar hariç tutulur.
    2. Kötü uyumluluk ve takibi bozucu belgelenmiş hastaları hariç tutun.
    3. Protokol uyumunu tehlikeye atan ağır psikiyatrik bozuklukları olan hastaları hariç tutun.
    4. Başlangıç değerlendirmesinde hematolojik veya pıhtılaşma anormallikleri olan hastaları hariç tutun.
    5. Başlangıçta ciddi aktif enfeksiyonu olan hastaları hariç tutun.
    6. Kayıttan önce 30 gün içinde immünoterapi veya hedefe yönelik tedavi alan hastaları hariç tutun.
    7. Transfer, finansal kısıtlamalar veya ölüm nedeniyle iki döngülü değerlendirme penceresinde tedaviyi bırakan hastalar hariç tutulur.
  6. Her uygun hastaya benzersiz bir çalışma kimliği atayın ve analizden önce tüm kayıtların kimliği silinsin.
  7. Uygunluğu iki araştırmacı tarafından bağımsız olarak doğrulamak ve tutarsızlıkları uzlaşarak çözmek.
  8. Değerlendirme birimi, eleme birimi, tutarsızlık tanımı, yargıçlar ve tarih içeren bir tarama günlüğüne kaydedin.
    NOT: Dışlama kararlarını ve yorumunu desteklemek için inflamatuar belirteçleri (örneğin, ateş, klinik olarak şüpheli enfeksiyon veya sistemik kortikosteroid maruziyeti) değiştirme olasılığı olan başlangıç koşullarını tarama günlüğünekaydedin 14.

3. Temel klinik veri çıkarımı

  1. Elektronik tıbbi kayıt sisteminden temel değişkenleri alın.
  2. Cinsiyet, yaş, vücut kitle indeksi, eğitim seviyesi, tümör konumu, maksimum tümör çapı, tümör–düğüm–metastaz evresi, tedavi yöntemi, sigara geçmişi ve Eastern Cooperative Oncology Group performans durumu kayıtlarını belirtin.
  3. Tüm temel değişkenleri kimliği silinmiş bir elektronik tabloya dışa aktarın.
  4. Veri setini analiz için kilitleyin, zaman damgası olan tek okuma kopyasını kaydetin.
  5. En az %10'u kaynak kayıtlarla karşılaştırarak veri doğruluğunu doğrulayın.
  6. Düzeltmeleri, alan adı, orijinal değer, düzeltilen değer, gözden geçirici baş harfleri ve tarih içeren bir düzeltme günlüğüne kaydedin.
  7. Yanıt durumuna göre temel özellikleri özetleyin ve raporlamak için temel özellikler tablosunu Tablo 1 olarak derleyin.

4. Başlangıç periferik kan toplamı ve hematolojiden türetilen nötrofil-lenfosit oranı

  1. İlk inhibitör uygulamasından önce 2 saat içinde üst uzuv venlerinden açlık venöz kanını EDTA antikoagülan tüpleri kullanarak topla (bkz. Malzeme Tablosu).
  2. Her tüpü topladıktan hemen sonra 8–10 kez ters çevirin.
  3. Toplamadan sonraki 2 saat içinde otomatik hematoloji analizörü (model Materyaller Tablosu'nda listelenmiştir) kullanılarak tam kan sayım testi yapılabilir.
  4. Numune testinden önce analizörün günlük iç kalite kontrol durumunu doğrulayın ve kalite kontrol geçme/başarısızlık durumu, kontrol seviyesi, operatör ve analizör modelini çalışma günlüğüne kaydedin.
  5. Analizör çıkışından mutlak nötrofil ve mutlak lenfosit sayısını kaydedin.
  6. NLR = mutlak nötrofil sayısı / mutlak lenfosit sayısı formülünü kullanarak nötrofil-lenfosit oranını hesaplayın.
  7. Çalışma günlüğünde pıhtılaşmış veya hemolizlenmiş örnekleri geçersiz olarak işaretleyin.
  8. Klinik olarak mümkün olduğunda aynı tedavi öncesi dönemde tekrar kan alın ve eksik veya geçersiz sonucun sebebini belgeleyin.
  9. ≤ 2 saatlik ön analiz penceresini belgelemek için kan toplama süresini ve CBC çalışma süresini kaydedin.

5. CD4-pozitif/CD8-pozitif T hücre oranı için akış sitometrisi

  1. Aliquot 50 μL EDTA antikoagülasyonlu tam kan 12 × 75 mm akış tüpüne (bkz. Malzeme Tablosu).
  2. Dört florokrom kullanarak CD3, CD4, CD8 ve CD45'i tanımlayan dört renkli T-hücre alt kümesi reaktifinden 20 μL ekleyin ( bkz. Materyaller Tablosu).
  3. 1–2 saniye girdabında bulun ve 20–25 °C'de ışıktan korunarak 15 dakika kuluçka için.
  4. 10× konsantre ile hazırlanmış 1× kırmızı kan hücresi lizleme çözeltisi 450 μL ekleyin ( bkz. Malzeme Tablosu).
  5. Nazik ters çevirme ile karıştırın ve ışıktan korunarak 20–25 °C sıcaklıkta 10 dakika kuluçka yapın.
  6. 2 mL fosfatla tamponlanmış tuzlu soyun ekleyin ( bkz. Malzemeler Tablosu) ve 3–5 kez ters çevirerek karıştırın.
  7. Oda sıcaklığında 350 × g boyunca 5 dakika boyunca santrifüj yapın.
  8. Süpernatantı pelleti rahatsız etmeden at.
  9. Pelleti 300–500 μL fosfatla tamponlanmış tuzlu suyla yeniden askıya alın ve alınım.
  10. Cihaz iş akışına göre günlük sitometre performans kontrolleri yapın ve çalışma sayfasında geçiş/başarısızlık durumunu kaydedin.
  11. Fotoçarpıcı voltajları lekesiz bir tüp kullanarak ayarlayın.
  12. Her florokrom için tek renkli kontroller (hücreler veya boncuklar) çalıştırın.
  13. Tek renkli kontrolleri kullanarak satın alma yazılımında ücreti hesaplayın.
  14. Aynı parti ve kayıt tarihi, operatör, voltaj anlık görüntüsü ve tazminat dosyası adı içindeki tüm örnekler için aynı voltaj ayarlarını ve tazminat matrisini koruyun.
  15. Her örneği düşük ila orta akış hızında alın ve her örnek için en az 10.000 lenfosit olayı toplayın.
  16. CD45 kullanan kapı lenfositler ile yan saçılma.
  17. Kapı teklileri, ileri saçılma alanına karşı ileri saçılma yüksekliği kullanır.
  18. Kapı CD3-pozitif T hücreleri.
  19. CD3-pozitif olaylar içinde CD4-pozitif ve CD8-pozitif alt kümeleri nicelikle ölçülür.
  20. CD4-pozitif/CD8-pozitif oranı formülü kullanılarak CD4-pozitif/CD8-pozitif oranı = (CD3-pozitif arasında %4-pozitif) / (CD3-pozitif arasında %8-pozitif) formülünü kullanarak hesaplayın.
  21. CD4-pozitif ve CD8-pozitif popülasyonların iki değişkenli grafiklerde ayrılmasını doğrulayın.
  22. Beklenen popülasyon ayrımıyla tutarsız örtüşme gözlemlendiğinde kompensasyonu yeniden hesaplayın ve kontrolleri tekrar çalıştırın.
  23. Her parti için temsil eden grafikleri kaydedin (CD45/SSC, singletlar, CD3 gate, CD4 vs CD8) ve bunları parti kimliği ve tarihle arşivleyin.
    NOT: Parti takibi desteklemek için dahili çalışma sayfalarına reaktif parti numaralarını ve çalışma tarihlerinikaydedin.

6. Tümör Ki-67 immünohistokimyası ve ikili durum ataması

  1. Formalin sabitli parafinle gömülü tümör doku kesitlerini 4 μm aralığında kesin ve bölümleri yüklü slaytlara monte edin ( bkz. Materyal Tablosu).
  2. Ksilendeki bölümleri deparaffize edin ve bölümleri derecelendirilmiş etanol ile suya yeniden nemlendirin.
  3. Sitrat geri alma tamponu (pH 6) kullanılarak ısı kaynaklı epitop geri alınmasını gerçekleştirin ( bkz. Malzeme Tablosu).
  4. Zamanlamadan önce geri alma tamponunu neredeyse kaynama sıcaklığına kadar ısıtın.
  5. Alma tamponunda 20 dakika boyunca ısı kaydırır.
  6. Kaydırakları oda sıcaklığında 20 dakika soğut.
  7. Slaytları yıkama tamponu ile durulayarak kalan geri alma çözeltisi çıkarın.
  8. Bölümleri %3 hidrojen peroksit ile oda sıcaklığında 10 dakika kuluçka yapın.
  9. Slaytları yıkama tamponu ile üç kez, her yıkamada 1–2 dakika boyunca yıkayın.
  10. Ki-67 birincil antikoru (klon MIB-1; kullanıma hazır formülasyon; bkz. Malzeme Tablosu) ile bölümleri oda sıcaklığında 20 dakika boyunca kuluçka yapın.
  11. Slaytları yıkama tamponu ile üç kez, her yıkamada 1–2 dakika boyunca yıkayın.
  12. HRP tabanlı bir tespit sistemi uygulayın ve üretici talimatlarına göre DAB ile kromojen geliştirin ( bkz. Malzeme Tablosu).
  13. Nükleer lekelenme açıkça göründüğünde ve arka plan düşük kaldığında kromojen oluşumunu suyla durulayarak durdurun.
  14. Kesitleri hematoksilin ile boya, durulayın, mavi, ksilen içinde şeffaf etanol ile kurutun ve kalıcı montaj ortamıyla monte edin ( bkz. Malzemeler Tablosu).
  15. Parlak alan mikroskopisi altında 400× aralığında bölümleri inceleyin.
  16. Beş örtüşmeyen canlı tümör alanı seçin ve nekroz, ezilme artefaktları ve kenar etkilerinden kaçının.
  17. Her alan başına en az 100 tümör çekirdeği sayın ve kesin esmer nükleer boyama ile çekirdek sayısını kaydedin.
  18. Beş alanda her vaka başına en az 500 tümör çekirdeği sayın.
  19. Vaka düzeyindeki Ki-67 etiketleme indeksini, formül etiketleme indeksi (%) = (toplam pozitif tümör çekirdekleri / toplam tümör çekirdekleri sayıldı) × %100 olarak hesaplayın.
  20. Her vaka için boyama yoğunluğunu 0 (hiçbiri), 1 (açık sarı), 2 (kahverengi-sarı) veya 3 (koyu kahverengi) olarak puanlayın; sayılan tümör çekirdekleri üzerindeki baskın yoğunluk kullanılarak.
  21. Her vaka için pozitif hücre yüzdesi 0 (0–5%), 1 (6–25%), 2 (26–50%), 3 (%51–75) veya 4 (>75%) olarak puanlayın.
  22. IRS = yoğunluk puanı × yüzde puanı kullanılarak immünoreaktif skoru hesaplayın.
  23. Analiz için Ki-67 ifade durumunu IRS 0–4 için Ki-67 negatif ve IRS 5–12 için Ki-67 pozitif olarak atayın ve bu ikili durumu Tablo 1–4 ve modelleme çıktılarında tutarlı şekilde kullanın.
  24. İki patolog tarafından kör puanlama yapılıyor.
  25. Her iki patologu klinik sonuçlara ve kan biyobelirteç değerlerine kör edin.
  26. Puanlama anlaşmazlıklarını ortak incelemeyle çözün ve nihai uzlaşma sınıflandırması ile tarihini kaydedin.
  27. Her vaka için temsil eden görselleri çalışma kimliği ve büyütme ile arşivleyin.
  28. Her boyama sürecinde bilinen bir pozitif kontrol dokusu ve bir negatif kontrol dokusu (birincil antikor hariç tutulu) ekleyin.
  29. Kontrol arızası veya arka plan boyama üzerine tekrar tekrar boyama yapılarak yorumu engelliyor.
    NOT: Beş alan sayımı, etiketleme indeksi, yoğunluk puanı, yüzde puanı, IRS vedenetlenebilirlik 16 için nihai negatif/pozitif durumu içeren puanlama çalışma sayfasını arşivleyin.

7. İki döngü sonrası yanıt değerlendirmesi

  1. Rutin klinik iş akışı kapsamında 1. döngüden önce temel görüntüleme yapın.
  2. İki tedavi döngüsünden sonra görüntülemeyi tekrarlayın ve her döngüyü 3 hafta olarak tanımlayın.
  3. Katı Tümörlerde Yanıt Değerlendirme Kriterleri kullanılarak tedavi yanıtını değerlendirin, versiyon 1.1. 14
  4. İki radyolog tarafından bağımsız kör değerlendirme yapıldı.
  5. Hem radyoloğu hem biyobelirteç değerlerine hem de modelleme kovaryatlarına kör edin.
  6. Anlaşmazlıkları uzlaşma ile çözün ve karar detaylarını (okuyucu baş harfleri, tarih, nihai karar) kaydedin.
  7. RECIST 1.1'e göre tam yanıt, kısmi yanıt, stabil hastalık veya ilerleyici hastalık olarak yanıt kategorisini sınıflandırın.
  8. Yanıt grubuna tam yanıt + kısmi yanıt atayın.
  9. Kararlı hastalık + ilerleyici hastalık tepkisiz gruba atayın.
  10. Temel ve takip görüntüleme tarihlerini kaydedin ve değerlendirme penceresinin iki döngüye karşılık geldiğini doğrulayın.
  11. RECIST ölçüm sayfalarını arşivleyin, çalışma kimliği, okuyucu ve denetim tarihi.

8. İstatistiksel analiz

  1. İstatistiksel yazılım kullanarak istatistiksel analizler yapmak (bkz. Materyal Tablosu).
  2. Normal dağılımlı sürekli değişkenleri ortalama ± standart sapma olarak sunmak ve grupları bağımsız örneklem t-testi kullanarak karşılaştırmak.
  3. Kategorik değişkenleri sayım ve yüzde olarak sunun ve uygun olduğunda ki-kare testi veya Fisher'ın tam testini kullanarak grupları karşılaştırın.
  4. Bağımsız değişkenleri önceden belirlenmiş kodlama şemasına göre kodlayın ve kodlama tablosunu Tablo 2 olarak derleyin.
  5. Tek değişkenli analizler kullanarak tahmincileri ekrana geçirir ve çok değişkenli modelleme için önceden belirlenmiş kriterleri karşılayan değişkenleri seçir.
  6. Yanıt = 0 ve yanıtsız = 1 bağımlı değişken olarak kullanılarak çok değişkenli lojistik regresyon modeli uydurun.
  7. Çok değişkenli modeli yaş, Doğu Kooperatif Onkoloji Grubu performans durumu ve sigara içme geçmişi için ayarlayın.
  8. Son düzeltilmiş model tahminlerini Tablo 3 olarak bildirin.
  9. Tek tahminciler ve birleşik model için alıcı çalışma karakteristik eğrileri oluşturun.
  10. NLR için Youden indeksi ve CD4-pozitif/CD8-pozitif oranı kullanarak ROC tabanlı eşikleri belirleyin ve türetilen eşikleri Tablo 4'te bildirilen ikili analizlerde tutarlı şekilde uygulayın.
  11. Tek tahminciler ve birleşik model için ayrımcılık ve sınıflandırma performansını Tablo 4 olarak özetleyin.
  12. Aynı sonuç kodlama ve ayarlama seti altında nötrofil-lenfosit oranı ve CD4-pozitif/CD8-pozitif oranını sürekli öngörücü olarak ele alan duyarlılık analizleri yap.
  13. Duyarlılık analizi sonuçlarını Ek Tablo S1 olarak bildirin.
  14. El yazması metinindeki değerler ile ilgili tablo ve şekiller arasındaki tutarlılığı doğrulayın ve nihai çıktı dosyalarını ve kullanılan yazılım sürümünü arşivleyin.

Erişim kısıtlı. Bu içeriği görüntülemek için lütfen giriş yapın veya deneme sürümünü başlatın.

Sonuçlar

Temel özellikler
Küçük hücreli olmayan akciğer kanseri olan 102 hastanın başlangıç klinik özellikleri Tablo 1'de özetlenmiştir. Yanıt grubu (tam yanıt + kısmi yanıt) 30 erkek ve 9 kadınken, yanıt vermeyen grup (stabil hastalık + ilerleyici hastalık) 50 erkek ve 13 kadın (p = 0.771) içeriyordu. Yanıt grubunda, hastaların %79,49'u 65 yaşından küçükken, yanıt vermeyen grupta bu oran %66,67'ydi. Vücut kitle indeksi, eğitim seviyesi, tümör-düğüm-metastaz e...

Erişim kısıtlı. Bu içeriği görüntülemek için lütfen giriş yapın veya deneme sürümünü başlatın.

Tartışma

İmparatik kontrol noktası inhibisyonu, ileri küçük hücreli olmayan akciğer kanseri (NSCLC) için sistemik tedavinin temel bir bileşeni haline gelmiştir; ancak klinik olarak anlamlı fayda, hastaların15˒16 alt kümesinde hâlâ yoğunlaşmıştır. Bu yanıt heterojenliği, uzun süreli tedavinin maliyeti ve potansiyel toksisitesi ile birlikte, erken yanıt stratifikasyonunu takip planlaması ve zamanında yeniden değerlendirme için klinik olarak önemli

Erişim kısıtlı. Bu içeriği görüntülemek için lütfen giriş yapın veya deneme sürümünü başlatın.

Açıklamalar

Yazarlar, bu makalede bildirilen çalışmayı etkileyebilecek herhangi bir rekabet eden finansal çıkarlar veya kişisel ilişkiler belirtmemektedir.

Teşekkürler

Dongguan Binhaiwan Merkez Hastanesi Patoloji Bölümü ve Merkez Laboratuvarı'na immünohistokimya ve akış sitometrisi konusundaki teknik yardımları için teşekkür ederiz. Bu çalışma, Guangdong Tıp Bilimi ve Teknolojisi Araştırma Fonu Projesi (Hibe No. B2022247) tarafından desteklendi.

Erişim kısıtlı. Bu içeriği görüntülemek için lütfen giriş yapın veya deneme sürümünü başlatın.

Malzemeler

Bu makalede kullanılan malzemelerin listesi
AdŞirketKatalog numarasıYorumlar
Otomatik hematoloji analizörüSysmex ŞirketiXN-1000Tam kan sayısı ve NLR hesaplaması
Parlak alan mikroskobuOlympusBX53Histolojik değerlendirme
Sitrat antijen geri alma tamponu (pH 6.0)Abcamab93678Isı kaynaklı antijen geri alımı
DAB alt tabaka kitiVektör LaboratuvarlarıSK-4100Kromojenik gelişim
EDTA antikoagülan kan toplama tüpüBD Biosciences367525Çevresel kan toplama
Akış sitometresiBD BiosciencesFACSCanto IIT-hücre alt kümesi analizi
Akış sitometrisi tüpleri (12 figure-materials-1 75 mm)BD Falcon352058Örnek toplama tüpleri
Formalin sabitli parafinli tümör doku bloklarıKlinik Patoloji ArşiviYokNSCLC tümör örnekleri
Dört renkli T hücresi alt kümesi reaktifi (CD3/CD4/CD8/CD45)BD Biosciences340499Lenfosit alt kümesi tespiti için
Hematoksilin boyamaSigma-AldrichH3136Nükleer karşı boyama
HRP tespit kitiDako (Çevik)K5007İkincil antikor tespit sistemi
Ki-67 birincil antikor (klon MIB-1)AbcamAB16667İmmünohistokimyasal tespit
MikrotomLeica MicrosystemsRM2235Kesme 4 figure-materials-2 m FFPE bölümleri
Fosfatla tamponlanmış tuzlu (PBS)Thermo Fisher Scientific10010023Hücre yıkama ve yeniden süzülme
Pozitif yüklü mikroskop slaytlarıThermo Fisher ScientificJ1800AMNZDoku bölümü montajı
Kırmızı kan hücresi lizleme çözeltisiBD Biosciences349202Flow sitometrisinden önce eritrosit lizisi
İstatistiksel analiz yazılımıIBMSPSS v26.0Veri analizi

Kaynaklar

  1. Chen, Z., et al. Non-small-cell lung cancers: a heterogeneous set of diseases. Nat. Rev. Cancer. 14 (8), 535-546 (2014).
  2. Kotecha, J., et al. Evaluating the delay prior to primary care presentation in patients with lung cancer: a cohort study. BJGPO Open. 5 (2), (2021).
  3. Cheng, E. S., Weber, M., Steinberg, J., Yu, X. Q. Lung cancer risk in never-smokers: An overview of environmental and genetic factors. Chin J Cancer Res. 33 (5), 548-562 (2021).
  4. Hamilton, W., Peters, T. J., Round, A., Sharp, D. What are the clinical features of lung cancer before the diagnosis is made. A population based case-control study. 60 (12), 1059-1065 (2005).
  5. Caswell, G., Seymour, J., Crosby, V. Lung cancer diagnosed following an emergency admission: Exploring patient and carer perspectives on delay in seeking help. Support Care Cancer. 25 (7), 2259-2266 (2017).
  6. Li, F., Liao, B., Wang, T., Qi, T., Wang, Y. Programmed cell death protein 1/programmed cell death protein ligand 1 immunosuppressants in advanced non-small cell lung cancer: Research progress in treatment. Front Pharmacol. 13, 918709(2022).
  7. Liao, W., Huang, J., Hutton, D., Li, Q. Cost-effectiveness analysis of first-line pembrolizumab treatment for PD-L1 positive, non-small cell lung cancer in China. J Med Econ. 22 (4), 344-349 (2019).
  8. Schneider, B. J., et al. Management of immune-related adverse events in patients treated with immune checkpoint inhibitor therapy: ASCO guideline update. J Clin Oncol. 39 (36), 4073-4126 (2021).
  9. Dong, A., Zhao, Y., Li, Z., Hu, H. PD-L1 versus tumor mutation burden: Which is the better immunotherapy biomarker in advanced non-small cell lung cancer. J Gene Med. 23 (2), e3294(2021).
  10. Mitchell, K. G., et al. Tumor cellular proliferation is associated with enhanced immune checkpoint expression in stage I non-small cell lung cancer. J Thorac Cardiovasc Surg. 158 (3), 911-919.e6 (2019).
  11. Jiang, T., et al. Clinical value of neutrophil-to-lymphocyte ratio in patients with non-small-cell lung cancer treated with PD-1/PD-L1 inhibitors. Lung Cancer. 130, 76-83 (2019).
  12. Yang, T., et al. Prognostic value of derived neutrophil-to-lymphocyte ratio (dNLR) in patients with non-small cell lung cancer receiving immune checkpoint inhibitors: a meta-analysis. BMJ Open. 11 (9), e049123(2021).
  13. Su, S., et al. Predictive value of peripheral blood biomarkers in patients with non-small-cell lung cancer responding to anti-PD-1-based treatment. Cancer Immunol Immunother. 73 (1), 12(2024).
  14. Riley, L. K., Rupert, J. Evaluation of patients with leukocytosis. Fam Physician. 92 (11), 1004-1011 (2015).
  15. Cossarizza, A., et al. Guidelines for the use of flow cytometry and cell sorting in immunological studies. J Immunol. 51 (12), 2708-3145 (2021).
  16. Leung, S. C. Y., et al. Analytical validation of a standardized scoring protocol for Ki67: phase 3 of an international multicenter collaboration. NPJ Breast Cancer. 2, 16014(2016).
  17. Wang, J., Fan, X., Zhang, J. Clinical value of peripheral blood circulating tumor DNA in predicting the efficacy of immunotherapy for non-small cell lung cancer. Thorac Dis. 15 (5), 2659-2667 (2023).
  18. Li, H., van der Merwe, P. A., Sivakumar, S. Biomarkers of response to PD-1 pathway blockade. BR J Cancer. 126, 1663-1675 (2022).
  19. Sholl, L. M. Biomarkers of response to checkpoint inhibitors beyond PD-L1 in lung cancer. Mod Pathol. 35, 66-74 (2022).
  20. Narayanan, S., Guder, W. G. Preanalytical Variables and Their Influence on the Quality of Laboratory Results. EJIFCC. 13 (1), 9-12 (2001).
  21. Maecker, H. T., McCoy, J. P., Nussenblatt, R. Standardizing immunophenotyping for the Human Immunology Project. Nat Rev Immunol. 12 (3), 191-200 (2012).
  22. Dowsett, M., et al. Assessment of Ki67 in breast cancer: recommendations from the International Ki67 in Breast Cancer working group. Natl Cancer Inst. 103 (22), 1656-1664 (2011).
  23. Eisenhauer, E. A., et al. New response evaluation criteria in solid tumours: revised RECIST guideline (version 1.1). Eur J Cancer. 45 (2), 228-247 (2009).
  24. Fenizia, F., et al. Measuring tumor mutation burden in non-small cell lung cancer: tissue versus liquid biopsy. Transl Lung Cancer Res. 7 (6), 668(2018).
  25. Royston, P., Altman, D. G., Sauerbrei, W. Dichotomizing continuous predictors in multiple regression: a bad idea. Stat Med. 25 (1), 127-141 (2006).
  26. Moons, K. G. M., et al. Transparent Reporting of a multivariable prediction model for Individual Prognosis or Diagnosis (TRIPOD): explanation and elaboration. Ann Intern Med. 162 (1), W1-W73 (2015).

Erişim kısıtlı. Bu içeriği görüntülemek için lütfen giriş yapın veya deneme sürümünü başlatın.

Yeniden basım ve izinler

Daha fazla makale keşfet

Ki-67 EkspresyonuNötrofil Lenfosit OranıCD4 CD8 OranıPD-1 İnhibitörüPD-L1 İnhibitörüErken Yanıt ÖngörüsüTümör BiyobelirteçleriLojistik RegresyonYanıt Değerlendirme Kriterleri
Bize Ulaşın
Kütüphaneye Öner

Gizlilik

Kullanım Koşulları

Politikalar

Telif Hakkı © 2026 MyJoVE Corporation. Tüm hakları saklıdır.