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美国临床肿瘤学会（ASCO）年会是世界上规模最大、学术水平最高、最具权威的临床肿瘤学会议，汇集了世界一流的肿瘤学专家，分享探讨国际最前沿的临床肿瘤学科研成果和治疗技术，很多重要的研究发现和临床试验成果也会选择在ASCO 年会上首次发布。

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【8531】肺癌患者血清SARS-CoV-2感染率和免疫记忆：SOLID研究。

背景：COVID-19是通过RT-PCR检测病毒来诊断的，大多数人持续产生针对病毒蛋白的抗体(Ab)。然而，目前尚不知道这些抗体能持续多久，也不知道癌症治疗是否会影响免疫反应的持续时间。肿瘤种群的预后和或多或少的脆弱性也尚不清楚

方法：这项前瞻性、纵向、多中心的SARS-CoV-2血清学研究在西班牙50家医院进行，入选标准是任何胸部癌症的诊断。第一次测定是在2020年4月21日至2020年6月3日期间进行的，无论是在随访中还是在积极治疗中。在2020年9月10日至2020年11月20日期间，对所有先前血清阳性的患者。收集临床和治疗数据，以及研究结束时的临床情况。研究目的是前瞻性地确定在大流行的第一波期间未经选择的肺癌的血清流行率；这些植物的自然历史；首次测定后持续免疫超过4个月；在这段时间之后，是否有防止再感染的保护措施，以及这种保护的性质；以及治疗对维持或丧失免疫力的影响。

结果：在研究的1500例患者中，128例血清阳性，总患病率为8.5%（95% [CI]，7.2%-10.1%）。百分之七十五是在积极的癌症治疗。47.7%的人怀疑COVID-19感染[95%CI，38.8%-56.6%]。平均4.5个月后进行第二次测定[IQR:4；5] 初步血清阳性的104例（81%）。第二次测定不能在24例患者中获得，大多数是由于疾病进展引起的死亡（73%）。在第二次检测中，30.8%（32/104）的患者。感染的严重程度、住院的必要性（p:0.032）和诊断时出现的症状（p:0.02），包括发烧（p:0.005）和鼻塞（p:0.005），与第二次测定中的免疫持续性有关。没有变量或治疗与Ab丢失相关。在最后一次随访时，进行第二次检测的患者中，89%（93 例）已完全从病毒中恢复，没有持续的后遗症。128例血清患者阳性者中只有1例（0.78%）死于COVID-19。

结论：肺癌的COVID-19感染率与一般人群相似，且抗SARS-CoV-2的免疫力似乎不会因治疗而受损，持续4个月以上。在未经选择的人群中，死亡率似乎也不是特别高。

参考文献：Mariano Provencio, et al. Seroprevalence and immunological memory against SARS-CoV-2 in lung cancer patients (p): SOLID study.. 2021 ASCO, abs 8531.

编译：圣方医药研发杨济周

【8532】高水平血浆组织因子活性与肺癌静脉血栓栓塞和早期死亡的关系

First Author: Helene Doubre, Pneumology, Hopital Foch, Suresnes, France

背景：静脉血栓栓塞(VTE)与肿瘤侵袭性和癌症死亡率有关。组织因子是凝血的主要激活剂，但与D-二聚体(DDI)相比，组织因子在肺癌中的变化研究较少。我们评估了肺癌患者血浆组织因子活性(TFa)、DDI和VTE事件以及死亡率之间的关系。

方法：这项前瞻性研究纳入来自5家医院最近诊断为肺癌的患者，这些患者在过去2个月内没有诊断静脉血栓栓塞或接受抗凝治疗。研究评估了临床和肿瘤资料、Khorana评分(KS)、VTE事件和总生存期(OS)(随访2年)。在任何癌症治疗(V1)前采集血样：在中心实验室分析DDI(HemosIL)和TFA(显色试验，Diagnostia Stago)。组间比较采用独立非参数检验。两种标志物的相应临床阈值被确定：DDI为1500g/ml，TFa为1.2 ng/ml。早期死亡比较采用Cox模型、Kaplan Meier曲线和Log-rank检验。所有检验均为双尾检验，小于0.05被认为具有显著性。

结果：从2014年12月至2017年1月，连续入组302名患者(平均年龄64岁，男性61%，吸烟者89%，非小细胞肺癌85%，IV期67%)纳入研究。在V1，TFa随肿瘤分期增加而升高(p=0.004)，但DDI无相关性。VTE发生率为13.9%：发生39起事件(62%为偶发事件，51%为肺栓塞) ，6个月内发生33起事件。KS未能预测VTE事件，(KS>3者在VTE组中占23%，在整组302名患者中占21%，P=0.42) 。静脉血栓栓塞组的DDI和TFa水平与非静脉血栓栓塞组无显著差异。但是，TFa>1.2 ng/ml在前6个月内 (57.6%的VTE患者vs. 38.8%的无VTE患者，p=0.04) 和1年内(p=0.03) 有显著的预测VTE发生的作用。VTE患者的中位OS为17.6个月，非VTE患者的中位OS为19.5月(p=0.97)。与存活者相比，6个月内死亡的38例患者的DDI和TFa水平分别为1.82 vs. 0.67lg/ml (p<0.001)和1.95 vs. 0.33 ng/ml (p<0.001)。在第一年死亡的97名患者中也观察到了这些差异。当指标阈值设定为：tfa>1.2ngml和DDI>1500lg/ml时，中位OS显著缩短：14.4月vs. >29.8月 (p<0.001) 和13.8月vs. 22.6月(p<0.001)。

结论：高TFa水平可区分肺癌患者中静脉血栓栓塞和早期死亡的高危人群。这个生物标记物可以应用在在预测性评分中。

参考文献：Helene Doubre, et al. Association of high level of plasma tissue factor activity with venous thromboembolism and early death in lung cancers. 2021 ASCO, abs 8532.

编译：柏林洪堡大学王子鸣

【8533】肺癌细胞毒治疗后突发突变的无创鉴定

First Author: Everett James Moding, Stanford University, Stanford, CA

背景：肺癌是世界范围内癌症死亡的主要原因，化疗和放疗仍然是局部晚期和转移性疾病患者的主要治疗手段。然而，由于复发时缺乏可用的组织，导致化疗和放疗耐药的遗传机制在很大程度上还不清楚。我们假设循环肿瘤DNA(CtDNA)分析可以识别化疗和放疗后可能导致治疗耐药的突发突变。

方法：为了确定肺癌化疗和/或放射治疗初治有效后进展时的突发突变，我们利用癌症个性化深度测序(CAPP-Seq)技术分析了治疗前和复发时收集的血浆样本和匹配的白细胞。我们分析了27名局部晚期肺癌放化疗患者的肺癌驱动基因和反复突变基因的富集基因组。此外，我们对5例接受联合化疗的转移性肺癌患者进行了超深全外显子组测序(>2000倍重复深度)，并对治疗前和复发后的cell-free DNA进行了测定。对突发突变基因列表进行功能富集分析，以确定显着富集的功能通路。

结果：我们在27名患者中有6名在放化疗后使用靶向测序确定了突发突变。放化疗后出现的突变富集在质膜粘附分子，如：PCDH17、PCDH10和FAT3(校正后P=0.03)。利用超深全外显子组测序，我们观察到5例联合化疗的患者中有3例发生了突发突变。联合化疗后，包括ABCA13和ABCB4在内的三磷酸腺苷结合盒转运体基因突变有富集趋势(调整后P=0.057)。值得注意的是，在我们的队列中没有重复突发突变的发生。

结论：我们的结果表明，超深全外显子组测序可以非侵入性地识别进展时的突发突变。引起细胞毒治疗的耐药性可能是多因素的，在扩大的队列中进行分析将有助于识别可能在初治产生反应后导致疾病进展的重复突变的通路。

参考文献：Everett James Moding, et al. Noninvasive identification of emergent mutations following cytotoxic therapy for lung cancer. 2021 ASCO, abs 8533.

编译：柏林洪堡大学王子鸣

【8534】连续监测血液中循环基质细胞PD-L1表达可预测接受根治化疗后免疫治疗的非小细胞肺癌患者的无进展生存期

First Author: Daniel L Adams, Creatv MicroTech, Inc., Monmouth Junction, NJ

背景：肿瘤相关巨噬细胞样细胞(CAMLs)是实体瘤患者血液中的循环基质细胞，是代表肿瘤微环境免疫状态的功能巨噬细胞。此前，我们证实非小细胞肺癌接受放化疗(CRT)后CAMLs ≥50μm与较差的无进展生存期(PFS)和总生存期(OS)相关。我们还发现，PDL1在CAMLs中的表达是动态的，可以随着CRT的改变而改变，很难通过重复活检来评估，但在液体活检中是可能的。在这项研究中，我们评估了在不可切除的非小细胞肺癌中，CAMLs的特性是否可以预测放化疗联合/不联合免疫药物治疗(IMT)的疗效。

方法：本研究采用单盲、多年前瞻性研究方法，在96例放化疗联合免疫治疗和72例单纯放化疗治疗的非小细胞肺癌(NSCLC)患者中，探索治疗前后PDL1表达及≥50μm CAMLs大小对PFS和OS的关系。该研究包括接受阿特珠单抗者(前瞻性单臂临床研究NCT02525757)39例以及在2018年FDA批准后接受度伐利尤单抗52例或帕博利珠单抗治疗者5例。我们招募了168例在CRT前病理证实不可切除的非小细胞肺癌患者。分别于基线(BL)、CRT完成时(T1)、CRT后1个月(T2)，(96例IMT组和72例非IMT组)采血15mL。24个月后，血液通过CellSieve过滤，对CAMLs的大小(<49 μm或 ≥50μm)和PDL1表达进行量化，通过删失的单变量和多变量分析评估PFS和OS风险比(HRs)。

结果：CAMLs检出率为90%，平均为5.8个/15ml。在BL时， CAMLs大于等于50μm不能预测免疫治疗组(CRT/IMT)患者的PFS (HR=1.6，p=0.220)，也不能预测单独放化疗组(CRT)的PFS (HR=1.3，p=0.593)。然而，完成CRT时(T1)，CAMLs大于等于50μm可以预测CRT/IMT组患者(HR=2.7，p=0.003)和单独CRT患者(HR=2.5，p=0.015)的PFS。在原发肿瘤活检组织中，PDL1表达>1%并不能预测CRT/IMT反应(PFS: HR=1.8, p=0.262; OS: HR=2.3, p=0.158)。在BL时，高CAML PDL1不能预测CRT/IMT患者的PFS(HR=1.4，p=0.427)，也不能预测单独CRT组患者(HR=1.1，p=0.982)。此外，在CRT完成时(T1)，高CAML PDL1仅在CRT/IMT患者中倾向于有更好的PFS(HR=1.7，p=0.137)，而在单独CRT组却没有(HR=1.1，p=0.972)。然而，在T2时，CAML PDL1持续升高的患者在CRT/IMT组中的PFS(HR=3.2，p=0.002)明显好于单独CRT组患者的PFS(HR=1.4，p=0.616)。在BL时，CAMLs大于等于50μm不能预测24个月的疾病进展，而CRT后CAMLs大于等于50μm (无论是否有1个周期的免疫治疗)预测进展的准确率为84%。进一步的分型和分析正在进行中，以评估CAML人群中的OS和PDL1情况。

结论：我们的数据表明，在不可切除的非小细胞肺癌中，无论是否使用免疫治疗，CRT完成后CAMLs大于等于50μm都是有预后意义的。CAMLs中PDL1的表达似乎也可以预测CRT后合并IMT的反应。还需要更多的研究来验证这些发现。

参考文献：Daniel L Adams, et al. Sequential monitoring of PD-L1 on circulating stromal cells in blood predicts PFS in NSCLC patients undergoing immunotherapy after definitive chemoradiation. 2021 ASCO, abs 8534.

编译：柏林洪堡大学王子鸣

【8535】肺大细胞神经内分泌癌的基因组和免疫学特征

First Author: Chul Kim, Georgetown University, Department of Hematology and Oncology, School of Medicine, Washington, DC

背景：大细胞神经内分泌癌(LCNEC)是一种罕见的肺癌，预后差。由于LCNEC的稀有性，其分子特征尚未得到很好的阐明。我们的目标是了解LCNEC的基因组和免疫学状况，以确定具有潜在治疗价值的分子改变和相关的生物学途径。

方法：对PD-L1进行全外显子组测序(WES)、下一代测序(NGS)、全转录组测序(WTS)和免疫组织化学(IHC)分析(CARIS生命科学，凤凰城，亚利桑那州)。根据体细胞非同义突变数计算肿瘤突变负荷(TMB)。LCNEC分为小细胞肺癌样LCNEC(TP53/RB1共突变)和非小细胞肺癌(NSCLC)样LCNEC(TP53/RB1野生型)。用本杰米尼-霍希伯格校正的卡方检验比较LCNEC亚组间及与小细胞肺癌分子特征的差异。

结果：共纳入467例LCNEC病例。常见的改变基因(≥5%)包括TP53 (79.1%)、RB1 (36.8%)、SMARCA4 (10.4%)、ARID1A (10.3%)、KRAS (9.7%)、KEAP1 (9.2%)、KMT2D (8.7%)、STK11 (8.4%)、NF1 (7.1%)、PTEN (6.1%)和CDKN2A (5.9%)。潜在可操作突变的发生率为：EGFR外显子19缺失(0.48%)，EGFR L858R (0.48%)，ALK融合(1.7%)，KRAS G12C (2.9%)。EGFR外显子19缺失、EGFR L858R和ALK融合是NSCLC样LCNEC肿瘤所特有的。未检测到RET融合、NTRK融合和BRAF V600E。拷贝数改变(CNAs)发生在MYC (8.8%)、ZNF703 (4.1%)、FOXA1 (4.0%)、FGFR1 (4.0%)、ATK2 (3.9%)、CCNE1 (3.7%)、FGF19 (3.4%)、TNFRSF14 (3.4%)和CCND1 (2.7%)。cMET过表达占10%，PD-L1>1%占21.5%。WTS在2.4%的样本中检测到cMET外显子14跳跃突变。40.6%的患者肿瘤突变负荷高(TMB; ≥10Mut/MB)。在467例LCNEC中，112例(24%)为SCLC样LCNEC，335例(76%)为NSCLC样LCNEC。KRAS (12%)、STK11 (11%)、CDKN2A (9%)和SMARCA4 (14%)突变在NSCLC样LCNEC中较SCLC样LCNEC更为常见(p<0.05)。对442例小细胞肺癌与LCNEC肿瘤进行对比分析。WTS检测到的SLFN11:SLFN12融合事件仅见于小细胞肺癌，在所有LCNEC病例中均未见。基因表达谱显示：1)与SCLC相比，SCLC样LCNEC中B细胞浸润较高；2)NSCLC样LCNEC中NK、T细胞浸润较低，而B细胞浸润较高。

结论：LCNEC表现出广泛的基因组改变模式，在SCLC样亚组中与SCLC中的经典改变重叠。不同的基因组改变和转录图谱为治疗靶向提供了机会，并为LCNEC未来的的治疗发展提供了框架。

参考文献：Chul Kim, et al. Genomic and immunologic characterization of large-cell neuroendocrine carcinoma of the lung. 2021 ASCO, abs 8535.

编译：柏林洪堡大学王子鸣

【8536】通过活检全层切片图像深度学习预测低分化肺癌亚型

First Author: Gouji Toyokawa, Department of Thoracic Surgery, Clinical Research Institute, National Hospital Organization, Kyushu Medical Center, Fukuoka, Japan

背景：肺癌是许多国家癌症相关死亡的主要原因，其预后仍不理想。由于治疗方法根据亚型（例如腺癌（ADC），鳞状细胞癌（SCC）和小细胞肺癌（SCLC））的不同而有很大差异，因此准确的组织病理学诊断非常重要。然而，如果标本仅由分化差的癌细胞组成，则很难区分组织学亚型。本研究开发了一种深度学习模型，用于从经支气管肺活检（TBLB）标本的本研究开发了一种深度学习模型，用于从经支气管肺活检（TBLB）标本的完整切片图像（WSI）中分类肺癌亚型，特别是旨在使用该模型评估一组具有挑战性的不确定病例。

方法：我们的深度学习模型由两个独立训练的组件组成：用于WSI诊断的卷积神经网络瓦片分类器和递归神经网络瓦片聚集器。我们使用由638个TBLB样本的WSI组成的训练集来训练深度学习模型，从而对肺癌亚型(ADC、SCC和SCLC)和非肿瘤性病变进行分类。训练集包括593个病理学家根据苏木精-伊红（HE）玻片目测确定诊断的WSI，和45个不确定病例的WSI(64个ADC和19个SCC)。然后，我们使用五个独立的测试集对模型进行了评估。对于每个测试集，我们计算了受试者-操作曲线（ROC)曲线下的面积(AUC)。

结果：我们将该模型应用于一组从TBLB样本中获得的WSIs的不确定测试集，病理学家无法通过单独检查HE染色标本得出确定性诊断。总体而言，对于ADC和SCC，该模型分别获得了0.993(置信区间[CI]0.971-1.0)和0.996(0.981-1.0)的ROC AUC。我们进一步使用由TBLB和手术切除的肺标本组成的五个独立测试集(总共2490个WSIs)对该模型进行了评估，获得了非常有希望的结果，ROC AUCs范围为0.94到0.99。

结论：在这项研究中，我们证明了深度学习模型可以被训练来在不确定的TBLB样本中预测肺癌亚型。所获得的极有希望的结果表明，如果应用于临床实践，能够帮助病理学家诊断不确定病例的深度学习模型将是非常有益的，因为它将帮助更早的获得使诊断，并降低进一步研究的成本。研究赞助者：无。

参考文献：Gouji Toyokawa, et al. Deep learning to predict subtypes of poorly differentiated lung cancer from biopsy whole slide images. 2021 ASCO. abs 9511.

编译：湖北文理学院附属襄阳市中心医院杨超

【8537】应用人工智能预测I-II期非小细胞肺癌术后复发的新模型

First Author: Natalie Lui, Stanford University, Stanford, CA

背景：即使在完全手术切除后，I-II期肺癌的五年生存率也相当低。目前的指南建议仅对II期或更高级别的选择性患者进行辅助治疗。迫切需要一种预测模型来识别可能受益于辅助治疗的高复发风险患者。许多现有的预测模型包括少数在以前的研究中被发现具有重要意义的基因。我们建议使用人工智能来分析>20,000个明确注释的基因微阵列，以创建一个预测I-II期肺癌手术切除后复发的模型。

方法：我们在我们机构的前瞻性外科数据库中确定了从2009年到2019年因病理I-II期肺腺癌或鳞癌而接受手术切除的275例患者。我们排除了随访时间少于3年或接受辅助治疗且没有复发的患者以及标本块缺失的患者。患者特征和复发信息来自图表回顾。这些患者被分成训练组(192名患者)和验证组(83名患者)，并且验证组的复发状态最初是编盲的。使用Clariom S人类阵列(ThermoFisher)从福尔马林固定、石蜡包埋的手术标本块中切下10um切片，生成基因表达水平。利用训练队列中患者的基因表达和复发情况，采用人工智能算法支持向量机(SVM)建立复发预测模型。然后使用Kaplan-Meier分析和受试者-操作曲线下面积(AUROC)在验证队列上对模型进行测试。

结果：复发预测模型将验证队列分为高危组15例(18.1%)和低危组68例(81.9%)。Kaplan-Meier分析显示，低风险组的5年无病生存率显著高于高风险组（86比50%，HR=4.41，p=0.0025）。预测复发的AUROC为0.744。

结论：我们的模型使用人工智能成功地预测了I-II期非小细胞肺癌手术切除后的复发。在AUROC为0.744的情况下，我们的模型比前面描述的AUROC高达0.6%的模型性能更好。我们的模型将患者分为高风险组和低风险组，与其他也包括中风险组的模型相比，这将使管理决策更加清晰。低风险组患者的五年无病存活率为86%；高风险组患者的五年无病存活率为50%，并可能受益于增加的术后监测或辅助治疗。

参考文献：Natalie Lui, et al. A new model using artificial intelligence to predict recurrence after surgical resection of stage I-II non-small cell lung cancer. abs 8537.

编译：湖北文理学院附属襄阳市中心医院杨超

【8538】早期非小细胞肺癌立体定向全身放射治疗的手术结果

First Author: Yusef Syed, Emory University, Atlanta, GA

背景：接受早期非小细胞肺癌(NSCLC)手术的患者可能面临术后死亡率的高风险。立体定向全身放射治疗(SBRT)为这一人群提供了一种侵入性较小的治疗选择，这可能有助于选择更合适的患者进行手术。

方法：对2004-2015年间国家癌症数据库报告的所有早期非小细胞肺癌患者进行了分析。术后死亡率是使用生命状态数据得出的。SBRT的利用率由各个机构的SBRT经验(年数)和SBRT与手术量的比值(由四分位数定义)来定义。采用后向剔除的多变量Logistic回归来检验感兴趣的暴露与术后死亡率之间相关性的独立性。交互作用测试被用来评估发现具有独立相关性的协变量之间的统计关系。

结果：研究队列包括202,542名接受临床T1-T2期非小细胞肺癌手术切除的患者(AJCC第7版)。在研究期间，术后90天的死亡率从4.6%显著下降到2.6%(p<0.001)。在此期间，使用SBRT的机构比例从3.3%增加到77.5%(p<0.001)，接受SBRT治疗的患者比例从0.7%显著增加到15.4%(p<0.001)。手术后90天死亡率较低的机构有6年以上的SBRT经验(OR 0.84，CI 0.76-0.94，p=0.003)，且SBRT与手术量之比大于17%(OR 0.85，CI 0.79-0.92，p<0.001)。与90天死亡率相关的其他协变量包括较高的手术量、地理区域、诊断年份、年龄、性别、种族、保险状况、设施类型、Charlson-Deyo评分、临床T分期、组织学、解剖位置、手术类型和既往恶性肿瘤。这些协变量之间的交互作用检验是阴性的，表明较高的SBRT经验和SBRT与手术量比值与较低的90天手术死亡率独立相关。

结论：在SBRT经验和SBRT与手术量比值较高的机构中接受早期非小细胞肺癌手术的患者术后死亡率较低。这些发现表明，SBRT的可用性可能是一个更全面和更安全的替代方法来匹配患者与手术或SBRT。在没有实施SBRT计划的机构中观察到较高的术后死亡率值得进一步研究。

参考文献：Yusef Syed, et al. Surgical outcomes for early-stage non-small cell lung cancer at facilities with stereotactic body radiation therapy programs. 2021asco abs 8538.

编译：湖北文理学院附属襄阳市中心医院杨超

【8539】FDG-PET/CT SUVmax对早期非小细胞肺癌(NSCLC)立体定向全身放疗(SBRT)前后复发和生存期的预测价值

First Author: Saarang Deshpande, Case Western Reserve University School of Medicine,Cleveland, OH

背景：立体定向全身放射治疗(SBRT)是医学上不能手术的早期非小细胞肺癌(NSCLC)的标准治疗方案。SBRT前后FDG-PET/CT的评估可能对疾病复发风险和生存结果进行分层。

方法：对2012-2019年间接受SBRT(3-5次，50-60Gy)前接受PET/CT检查的T1-2N0M0非小细胞肺癌患者进行回顾性分析。评估SBRT前SUVmax和SBRT后3个月和6个月SUVmax的变化作为局部控制(LC)、无进展生存期(PFS)和总生存期(OS)的预测因子。通过受试者-操作特征(ROC)分析确定比较的最佳截断点。采用Kaplan-Meier评估和对数秩检验进行生存分析，Cox比例风险模型包括年龄、性别、T分期、组织学和PS评分。

结果：在163例确诊患者中，71例(43.6%)在SBRT完成后6个月内再次接受PET/CT检查。中位随访时间为19个月(1~94个月)。在整个队列中，1年和2年LC、PFS和OS分别为95.0%和80.3%、75.9%和47.7%、87.1%和67.0%。对于PFS而言，SBRT前SUVmax大于12.3，aHR为2.80 (95% CI 1.3-6.2，p=0.011)。对于OS而言，SBRT前SUVmax的cut-off值为12.6，aHR为3.00 (95% CI 1.6-5.8，p=0.003)。SBRT前SUVmax对LC无显著预测作用。3个月的SUVmax下降至少45%与LC的改善有关(aHR=0.15，95% CI 0.02-0.91，p=0.018)。在SBRT后6个月，SUVmax下降53%的临界点与更好的LC相关 (p=0.038)。在这两个时间点，SUVmax的改变与PFS或OS均无显著关联。PS评分可显著预测所有型号的PFS和OS。其他因素均不显著。

结论：治疗前SUVmax临界值可预测早期NSCLC的PFS和OS。在SBRT后的3个月和6个月的时间点，SUVmax改变的cut-off值可以分层局部复发的风险。

参考文献：Saarang Deshpande, et al. Prognostic value of SUVmax on FDG-PET/CT before and after stereotactic body radiotherapy (SBRT) on recurrence and survival in early-stage nonsmall cell lung cancer (NSCLC).2021asco abs 8538.

编译：湖北文理学院附属襄阳市中心医院杨超

【8540】多组学分析表明，肿瘤邻近肺组织的高免疫性浸润会影响第一期NSCLC的预后。

First Author: Lisa Ying, Department of Pathology, Cancer Hospital of the University of Chinese Academy of Sciences (Zhejiang Cancer Hospital);Institute of Basic and CancerMedicine (IBMC), Chinese Academy of Sciences, Hangzhou, China

背景：随着低剂量螺旋CT在肺癌筛查中的广泛应用，我们发现了大量可切除的肺癌患者，特别是第一期非小细胞肺癌(NSCLC)。然而，预后差异很大，I期5年复发率约在30%左右。因此，探索早期NSCLC复发的潜在机制是至关重要的。

方法：2008年4月至2015年7月入选87例I期NSCLC期患者，其中鳞状癌79例，腺癌28例。收集冷冻的肿瘤组织和配对的肿瘤相邻的肺组织，采用靶向面板测序、RNA测序和TCR曲目测序。

结果：在肿瘤相邻肺组织中发现了95个非休眠突变，肿瘤突变负荷平均为1.5/Mb，明显低于肿瘤组织(11/Mb)，p<0.05。在邻近的正常组织中特异性检测到42个突变，丰富了免疫反应途径。与成对肿瘤相比，肿瘤相邻肺组织的免疫浸润更有利，包括CD8+T细胞较高的免疫细胞活性（0.50vs0.43，p<0.0001）上调免疫相关途径，上调TCR克隆度（0.19vs0.18，p<0.05），人白细胞抗原(HLA)杂合性(LOH)损失减少（6.25%对50%，p<0.0001），观察预测新抗原表达（1vs128，p<0.01）。然而，使用GLIPH算法在肿瘤和肿瘤邻近组织中发现了更多共享的病毒相关TCRs。预后分析显示，肿瘤和肿瘤邻近肺组织中TCR重叠较高的患者在五年内容易复发。此外，肿瘤邻近肺组织免疫浸润较高的患者比较低免疫浸润的患者有利(DFS的HR=0.37，p<0.05，HR=0.31，p<0.05)，与肿瘤组织的浸润水平无关。

结论：肿瘤邻近肺组织的免疫微环境在NSCLC期进展中起重要作用。

编译：中国海洋大学/烟台心舒医药科技有限公司任俊伟

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2021年ASCO摘要肺癌合集4（中文翻译版）大放送-最权威的传递最新肿瘤治疗进展的宝典

【8539】FDG-PET/CT SUVmax对早期非小细胞肺癌(NSCLC)立体定向全身放疗(SBRT)前后复发和生存期的预测价值

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