Nature Medicine：告别“碰运气”——粒线体基因T型，为黑色素瘤免疫治疗提供精准决策

粒线体单倍群T型 免疫治疗的 隐形判官

研究人员首先在CheckMate-067临床试验中，对115名接受纳武利尤单抗（NIVO）单药治疗的患者进行了粒线体单倍群与临床获益（Clinical Benefit, CB）或无临床获益（No Clinical Benefit, NCB）之间关联性的探索。

首次发现：HG-T与NIVO耐药性显著相关

在这一 发现队列 中，研究人员观察到，属于HG-T的患者（约占欧洲人群和研究队列的10%）仅有15%实现了临床获益，而其他单倍群患者的临床获益率则高达45%。这意味着，HG-T患者出现无临床获益的几率显著更高，其无临床获益的优势比（Odds Ratio, OR）相对于其他单倍群高达4.52（95%CI：1.14-30.2），P值为0.04。

为了验证这一重要发现，研究人员在CheckMate-067的另一批82名NIVO治疗患者中进行了 内部验证 。结果再次证实了HG-T与NIVO无临床获益的强关联：属于HG-T的患者无临床获益率为73%，优势比为3.86（95%CI：1.02-18.8），P值为0.048。

当研究人员将CheckMate-067的所有NIVO治疗患者（共197名）数据合并进行 汇总分析 时，这种关联变得更加明确和稳健。在汇总队列中，80%的HG-T患者未能从NIVO治疗中获益，而其他单倍群患者的无临床获益率为51%。无临床获益的优势比高达3.93（95% CI：1.50-12.3），P值为5.75 10^-3。即使调整了年龄和性别等混杂因素，这种关联依然稳健，调整后的优势比为4.05（95% CI：1.53-12.8）。

独立验证：真实世界数据再次证实

为了进一步验证这些发现在 标准护理（Standard of Care, SOC） 真实世界中的普适性，研究人员利用了IO-GEM联盟收集的113名NIVO治疗患者的样本，并整合了已发表的61名患者数据，构建了一个独立验证队列（共174名NIVO治疗患者）。IO-GEM队列的临床特征和粒线体单倍群分布与CheckMate-067队列高度一致。

在IO-GEM队列的分析中，研究人员再次确认了HG-T与NIVO耐药性的显著关联：HG-T患者的无临床获益率为75%，无临床获益的优势比为3.00（95%CI：1.10-9.59），P值为0.04。调整年龄和性别后，这一关联仍然具有可比的显著性（调整后OR=2.78，95% CI：1.00-9.15）。

整合分析：HG-T是NIVO治疗的普遍 阻碍

为了全面评估HG-T对NIVO治疗效果的整体影响，研究人员将CheckMate-067和IO-GEM的所有NIVO治疗患者（共371名）进行了 荟萃分析 （Meta-analysis）。结果显示，HG-T与NIVO耐药性之间存在强烈的整体关联（无临床获益的优势比为3.46，95% CI：1.71-7.61，P值为5.41 10^-4）。即使进行敏感性分析，将客观缓解（Complete Response, CR）或部分缓解（Partial Response, PR）与疾病进展（Progression of Disease, PoD）进行比较（剔除疾病稳定期患者），也显示出相似的关联趋势，优势比为2.86（95%CI：1.39-6.38），P值为4.86 10^-3。

这些数据表明，HG-T是预测纳武利尤单抗治疗效果的关键遗传因素，其影响在不同队列和分析方法中均得到一致验证。

对其他ICI方案的影响：NIVO联合治疗同样受限

研究人员进一步探索了粒线体单倍群是否也影响其他一线ICI方案的疗效。针对目前黑色素瘤的一线标准护理 伊匹单抗（Ipilimumab, IPI）与纳武利尤单抗的联合治疗（COMBO），研究人员进行了分析。

在CheckMate-067队列中（共181名COMBO治疗患者），属于HG-T的患者表现出显著更差的疗效（无临床获益率为80%），无临床获益的优势比高达5.76（95% CI：1.75-26.0），P值为3.55 10^-3。调整年龄和性别后，这一关联仍保持可比的显著性（调整后OR=5.73，95%CI：1.71-26.1）。

在IO-GEM COMBO队列中（共196名患者），同样观察到类似趋势，HG-T患者的预后相对较差（无临床获益率为54%，而其他单倍群患者为33%）。虽然IO-GEM队列中这一关联的P值稍高（0.12），但优势比为2.39（95%CI：0.76-7.73），调整年龄和性别后优势比为2.65（95%CI：0.79-9.19），效应大小与CheckMate-067队列具有可比性。

将两个COMBO队列（共377名患者）合并进行荟萃分析，研究发现，HG-T患者的无临床获益率为68%，而其他单倍群患者为34%，优势比为3.64（95%CI：1.64-8.68），P值为1.14 10^-3。这进一步巩固了HG-T与COMBO治疗耐药性的关联。敏感性分析也显示，对于CR/PR与PoD的比较，优势比为3.14（95%CI：1.33-7.80），P值为7.28 10^-3。

然而，对于伊匹单抗（IPI）单药治疗，研究并未发现HG-T与疗效之间存在显著关联（荟萃分析调整后OR=0.59，95%CI：0.31-1.18，P值为0.13）。

疗效对比：HG-T患者的 艰难选择

这项研究还进一步比较了不同粒线体单倍群在不同ICI治疗方案下的临床获益差异：

对于非HG-T患者，纳武利尤单抗（NIVO）治疗相比伊匹单抗（IPI）治疗有显著改善（OR=0.29），而NIVO联合IPI（COMBO）则有进一步改善（OR=0.17）。NIVO联合IPI（COMBO）治疗相比NIVO单药治疗，也显示出显著改善（OR=0.60）。

然而，对于HG-T患者，无论是单药IPI、NIVO还是COMBO，没有任何一种治疗方案显示出显著的临床获益改善。 相比于NIVO单药治疗，HG-T患者在所有三种方案（IPI、NIVO和COMBO）下都表现出相对较差的预后（IPI相比NIVO的OR=2.13，COMBO相比NIVO的OR=2.18）。

最显著的差异体现在，与非HG-T患者接受COMBO治疗相比，HG-T患者的治疗反应显著更差（OR=3.64）。

这些结果共同指向一个重要结论：HG-T特异性地与基于NIVO的治疗（无论是单药还是联合IPI）耐药性相关，并且与患者的生存预后显著恶化相关。 这种关联在伊匹单抗单药治疗中未观察到。

HG-T亚型：内部差异不显著

HG-T单倍群本身还包含多个亚型，其中最主要的两个是T1和T2。研究人员进一步探索了对NIVO的耐药性是否与HG-T的特定亚型有关。结果显示，尽管T2亚型在研究人群中更为普遍（约占HG-T总数的70%），但在NIVO治疗组中，T1（无临床获益率为69%）和T2（无临床获益率为83%）亚型之间的响应率没有学差异（P值为0.30）。COMBO治疗组（T1无临床获益率为71%，T2无临床获益率为67%）以及NIVO和COMBO的汇总分析（T1无临床获益率为70%，T2无临床获益率为76%）也未显示出统计学差异（P值为0.57）。这表明，HG-T的整体特征而非其内部亚型，才是预测ICI疗效的关键。

剥离混淆：粒线体遗传与肿瘤标志物的独立性

既然粒线体单倍群T型与ICI疗效存在显著关联，那么它是否仅仅是已知肿瘤生物标志物的一个 替身 呢？还是说，它代表着一个独立的？这对于其临床应用价值至关重要。

研究人员在255名CheckMate-067患者中，评估了HG-T与肿瘤PD-L1状态、CD8+免疫浸润、TMB和10基因干扰素- （IFN ）特征等已知肿瘤标志物之间的关联。

不依附于肿瘤：HG-T的独立预测价值

分析结果显示，肿瘤PD-L1状态与复合浸润评分（CD8+ T细胞浸润 中位数和/或IFN 表达评分 0）高度正相关（相关系数R=0.6），这符合预期。然而，HG-T与任何已知的肿瘤或人口统计学因素（如年龄、性别）均无强关联（相关系数R均为0.0或0.1）。 具体来说，HG-T与IFN 表达（P=0.87）或log10 TMB（P=0.87）之间没有观察到差异。不过，在HG-T患者中，CD8+浸润略有升高（P=0.09），但这并非强关联。

更重要的是，研究发现，尽管接受NIVO治疗的患者中，实现临床获益的患者通常拥有更高的肿瘤标志物水平（例如PD-L1阳性、TMB升高、IFN /CD8+免疫浸润），且这些标志物在NIVO治疗中能显著预测疗效，但它们在COMBO治疗中却不能有效预测响应。与此形成鲜明对比的是，HG-T却能独立且显著地预测NIVO和COMBO治疗中的不良结果。 这意味着，HG-T提供了一个与现有肿瘤标志物不重叠的、全新的预测维度。即使肿瘤特征有利，HG-T患者对治疗的响应可能性仍较低。

粒线体单倍群T型如何重塑T细胞的 命运之轮

既然粒线体单倍群与ICI疗效紧密相关，那么其背后的生物学机制是什么？粒线体代谢如何影响T细胞的分化和功能？

研究人员利用单细胞RNA测序（Single-cell RNA sequencing, scRNA-seq）技术，分析了CheckMate-067队列中21名NIVO治疗患者（包括8名临床获益和13名无临床获益患者）的基线循环CD8+ T细胞，以探究粒线体单倍群与T细胞表型特征之间的联系。

HG-T患者独特的T细胞图谱：更多的 新手 ，更少的 战士

研究人员将CD8+ T细胞分为17个簇，并根据已知的T细胞标志基因，将其归类为主要的表型状态：初始T细胞（Naive cells）、效应T细胞（Effector cells，包括早期耗竭和晚期耗竭）和功能失调T细胞（Dysfunctional T cells）。

对NIVO耐药的HG-T患者（NCB-HGT）：他们的CD8+ T细胞中，初始T细胞占主导地位，而早期耗竭T细胞（簇1，P=0.02）和晚期耗竭T细胞（簇2，P=0.04）显著减少。 与其他单倍群的耐药患者（NCB-HG ）相比，NCB-HGT患者的晚期耗竭T细胞（簇2，P=0.05）和功能失调T细胞（簇10，P=0.01）也显著减少。

值得注意的是，研究中唯一的HG-T临床获益患者，其T细胞表型与其他临床获益患者相似，以非耗竭效应CD8+ T细胞为主。

这意味着，对NIVO耐药的HG-T患者，其基线外周T细胞图谱的独特之处在于，他们分化的CD8+ T细胞（即那些能够被抗PD-1 重新激活 的效应T细胞和功能失调T细胞）比例普遍较低。 这种抗NIVO耐药相关的CD8+ T细胞表型可能暗示着一种改变的分化级联，即属于HG-T的患者的CD8+ T细胞停留在更早的分化阶段。

为了进一步验证这些发现，研究人员在另一个独立临床试验CheckMate-915队列中，对31名患者（6名HG-T和25名非HG-T患者）的外周血单核细胞（Peripheral Blood Mononuclear Cells, PMBCs）进行了scRNA-seq分析。结果再次确认了HG-T患者终末耗竭T细胞（Terminally Exhausted T cells）总体减少的趋势（P=0.0203），进一步证实了这一独特的外周细胞表型与HG-T的关联。

活性氧（ROS）的 幕后调控 ：粒线体单倍群T型中的解毒基因

现有证据表明，粒线体介导的ROS生成驱动着效应T细胞的分化，并且不同粒线体单倍群对ROS的耐受性可能存在差异。那么，HG-T患者的T细胞表型差异，是否与ROS或其他相关代谢通路的转录差异有关呢？

研究人员对CheckMate-067队列中接受NIVO治疗的无临床获益患者（共62名；其中9名HG-T，53名其他单倍群）的CD8+ T细胞进行了批量RNA测序（Bulk RNA-seq）分析。结果显示，不同单倍群患者的免疫细胞基线转录存在差异：HG-T患者中有240个差异表达基因（Differentially Expressed Genes, DEGs）上调，其他单倍群患者中有277个DEGs上调。

与研究假设一致，GO分析显示，ROS通路是HG-T患者上调基因中最显著富集的通路（P=0.02），其中谷胱甘肽-半胱氨酸连接酶催化亚基（Glutamate-Cysteine Ligase Catalytic Subunit, GCLC）和谷胱甘肽过氧化物酶3（Glutathione Peroxidase 3, GPX3）这两个与ROS解毒相关的基因在HG-T患者中显著上调。

当研究人员对更大的队列（共212名NIVO或COMBO治疗的CM-067患者，17名HG-T，195名其他单倍群）进行DEG分析时，ROS通路仍然是前五大显著富集通路之一（P=0.04），SOD（超氧化物歧化酶）复合物通路也显著富集（P=1.02 10^-4），同样包含GCLC和GPX3，并涉及其他抗氧化相关基因，如SLC31A2、IL1B、IFI30、MT3、RAI14和VEGFA，这些基因在HG-T患者中也呈上调。

这些结果提示了一个可能的机制：HG-T患者中更高的ROS解毒能力，可能会降低ROS介导的T细胞分化，从而解释了在scRNA-seq分析中观察到的，HG-T患者效应T细胞普遍缺乏的现象。 谷胱甘肽作为细胞对抗ROS的第一道防线，其合成和活性的增加，可能在HG-T患者中发挥着关键作用。

生存与希望：粒线体遗传学的临床启示

最终，衡量ICI治疗成功与否的最重要指标是患者的生存期。研究人员在CheckMate-067队列中评估了粒线体单倍群与ICI治疗后的无进展生存期（Progression-Free Survival, PFS）和总生存期（Overall Survival, OS）之间的关联。

HG-T患者的生存困境：更短的无进展和总生存期

在汇总了NIVO和COMBO治疗的患者数据后（共378名），研究发现，HG-T患者的PFS显著缩短（P值为0.01）。具体来说，在NIVO治疗组中，HG-T患者的调整后PFS风险比（Hazard Ratio, HR）为1.83（95%CI：1.09-3.05），P值为0.021，其中75%的HG-T患者在治疗开始的4个月内出现疾病进展。在COMBO治疗组中，虽然PFS风险比为1.78（95%CI：0.89-3.57），P值为0.11，但80%的HG-T患者也在治疗开始的4个月内出现疾病进展。

同样，HG-T患者的总生存期也显著更差：与临床获益患者相比，NIVO治疗组的HG-T患者OS调整后P值小于0.001，COMBO治疗组的HG-T患者OS调整后P值也小于0.001。与无临床获益的其他单倍群患者相比，HG-T患者的OS也同样较差。

这些生存数据进一步强化了HG-T与ICI治疗耐药性之间的关联。

区别预后与预测：HG-T的精准定位

为了明确HG-T是ICI治疗的 预测因子 还是黑色素瘤的 预后因子 （即是否影响患者总体的疾病发展），研究人员在一个未接受ICI治疗的黑色素瘤患者队列中（共1024名，来自纽约大学朗格尼健康中心）评估了粒线体单倍群与总生存期之间的关联。

结果显示，无论是早期（I期和II期，915名患者，P值为0.41）还是晚期（III期，109名患者，P值为0.78）黑色素瘤患者，粒线体单倍群对总生存期均无显著影响。

这一重要发现证实了HG-T是一个特异性的ICI疗效 预测因子 ，而非一般的疾病 预后因子 。这意味着，HG-T不会影响黑色素瘤患者在未接受ICI治疗时的生存期，但它能精准地预测患者对NIVO或COMBO治疗的反应，这大大提升了其作为生物标志物的临床价值。

粒线体遗传学的未来 指南针

这项研究为我们揭示了粒线体遗传、免疫细胞图谱与ICI疗效之间的新联系，具有重要的理论和临床意义。

全新的血液生物标志物

简单易得：HG-T作为一种种系生物标志物，可以通过简单的血液检测在任何时间点确定，无需进行复杂的肿瘤活检或多次检测。

独立性强：它独立于目前已知的肿瘤PD-L1表达、TMB和IFN 评分等肿瘤内标志物，为患者分层提供了新的维度。这意味着，即使患者的肿瘤特征看起来对ICI有利，HG-T的存在仍可能预示着治疗效果不佳。

指导治疗：这一发现可以帮助识别那些可能不会从当前标准NIVO或COMBO治疗中获益的患者，从而避免不必要的毒副作用和治疗延误，及时调整治疗策略。

揭示ICI耐药新机制

研究通过单细胞和批量RNA测序数据，初步描绘了HG-T患者独特的T细胞表型：他们基线外周CD8+ T细胞中分化程度较低，并且与ROS解毒基因的高表达相关。 这提示了一种新的ICI耐药机制：HG-T患者可能拥有更强的ROS清除能力，而ROS正是T细胞分化为效应细胞的关键信号之一。过度的ROS清除可能抑制了T细胞向能被ICI 重新激活 的效应细胞分化，从而导致免疫治疗效果不佳。这一机制的提出为未来的治疗干预提供了新的靶点，例如，通过调节粒线体代谢来增强T细胞的抗肿瘤能力。

尽管这项研究取得了突破性进展，但仍存在一些局限性：

人群限制：研究主要针对欧洲白人血统的黑色素瘤患者，因此，在其他种族或癌症类型中的普适性尚待进一步验证。

动态变化：目前的scRNA-seq分析主要集中在基线T细胞表型，未能评估治疗过程中T细胞的动态变化。未来的研究需要追踪治疗响应过程中免疫细胞的变化。

机制深化：虽然研究提出了ROS解毒的机制假说，但仍需更深入的代谢模型和功能实验来验证。

其他单倍群：虽然HG-T的关联最显著，但其他较罕见的粒线体单倍群可能也存在对ICI疗效的影响，有待未来大队列研究的进一步探索。

这项研究是迄今为止规模最大、最全面的探索粒线体遗传对转移性黑色素瘤ICI疗效影响的研究之一。它为我们提供了一个全新的视角，即粒线体遗传背景可能成为影响免疫治疗效果的关键 内因 。

随着我们对粒线体遗传、ROS代谢与免疫抗肿瘤作用之间复杂相互作用的理解不断深入，这项研究的发现有望转化为临床实践，为患者提供个性化的治疗 指南针 。未来，在患者接受ICI治疗前，一项简单的血液检测，就能识别出那些可能对现有NIVO或COMBO方案不敏感的患者，从而及时调整治疗方案，探索其他更有效的策略。这不仅能提高ICI治疗的成功率，更能避免患者遭受不必要的痛苦和资源浪费。

癌症免疫治疗的未来，将不仅仅聚焦于肿瘤本身，更会深入到免疫系统的每一个 细胞 和 基因 。粒线体遗传学，或许正是开启精准免疫治疗新篇章的钥匙，为我们点亮抗癌之路上的又一盏明灯。

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