【悦读综述】系统看待癌症的耐药性

丁路豹

本次分享的文献是于2019年11月13日发表在Nature上的综述《A view on drug resistance in cancer》，通讯作者为纪念斯隆-凯特琳癌症中心的David M. Hyman教授。该综述分析了肿瘤抗药性的关键决定因素如肿瘤负荷和生长动力学， 肿瘤异质性等，描述了针对这些决定因素的标准和新兴干预措施，并考虑了如何将新技术和药理学进展与这些干预措施结合起来，以防止、延迟或恢复对治疗的耐药性。



https://www.mskcc.org/cancer-care/doctors/david-hyman

https://www.mskcc.org/cancer-care/doctors/david-hyman<hr/>1.背景介绍 | Background

尽管采用早期化学疗法使肿瘤迅速缓解，然而在治疗后肿瘤细胞往往产生了耐药性，导致疾病复发。针对单种化药耐药的问题，一方面是采取联合药物治疗，这发展了越来越复杂的治疗方案。另一方面是使用不同的剂量强度，包括较短间隔的化疗或较高剂量的化疗，然而这些年来利用化学疗法取得的成效基本上进入停滞状态。此外，手术，放疗和多化学疗法显然不足以治愈许多类型的肿瘤，而引入包括靶向疗法和免疫疗法在内的疗法是重要的飞跃。
科学家在理解癌症生物学决定因素的基础上开发出了针对酪氨酸激酶，核内受体和其他分子靶标的靶向性疗法，比如雌激素受体（ER）和雄激素受体（AR）拮抗剂以及BCR-ABL，HER2和EGFR抑制剂的成功；而通过使用免疫学方法来识别和攻击癌症，针对免疫系统中的抑制免疫检查点的抗CTLA4和抗PD-1 / PD-L1单克隆抗体已产生了显着的抗肿瘤活性，甚至可以治愈多种肿瘤。但是，与以前在常规化学疗法中观察到的结果相似，肿瘤细胞对于靶向和免疫疗法仍然会产生耐药问题。
在这里，研究人员试图通过列举耐药性的基本决定因素并考虑其对成功治疗策略发展的影响，提出概念化癌症耐药性的框架。这些抗性的基本决定因素在癌症期间的迭代中出现，导致不同的临床状态，从极度敏感性到对治疗的完全抗性。该综述描述了针对这些决定因素的标准和新兴干预措施，并考虑了如何将新技术和药理学进展与这些干预措施结合起来，以防止，延迟或恢复对治疗的耐药性。
<hr/>2.抗药性的生物学决定因素  | Biological determinants of resistance

癌症治疗是由三部分组成的：（i）治疗方式；（ii）癌细胞群；（iii）宿主环境。治疗方法的药理特性，以及癌细胞的内在和获得的物理和分子参数以及外在环境因素，导致了临床反应的多样性。关于癌症耐药性的许多描述都集中在固有耐药性和获得性耐药之间的差异上。然而，实际上，由于这些因素的重叠组合，许多肿瘤是耐药的或变成耐药的。
在定义抗药性的基本生物学原理时，可以创建一个框架来理解现有和未来疗法的抗药性（图a），肿瘤是异质的，位于一个环境中，包括基底膜，脉管系统，免疫细胞和肿瘤微环境等。肿瘤基因组和周围环境的变化驱动了耐药性。耐药性的决定因素可以通过许多临床诊断和治疗策略来确定，而通过在分别解决每个生物学决定因素，可以解决耐药性问题（图1b）。



A framework for understanding drug resistance.

• 肿瘤负荷 | Tumour burden
  

肿瘤负担与可治愈性之间几乎存在普遍的相关性。在许多类型的肿瘤中，诊断时的肿瘤大小可能是估计预后情况的最常用变量；较大的肿瘤与转移风险增加相关。根据Goldie-Coldman假说，癌症包含耐药克隆的可能性取决于突变率和肿瘤的大小。实际上，在给定一定的突变率的情况下，大小成为预测耐药突变存在的关键因素。

• 肿瘤生长动力学 | Tumour growth kinetics
  

肿瘤的生长速度和由治疗引起的生长动力学的变化在对治疗和抵抗力的反应中也起着至关重要的作用。肿瘤生长动力学变化很大，范围从惰性到侵袭性。适用于大多数实体瘤的模型基于Gompertzian生长曲线。根据该模型，肿瘤以S形方式生长：在低肿瘤负荷下呈指数增长，然后随着肿瘤的增大而以较慢的增长率到达平台期。单次化疗后，剩余的部分肿瘤可恢复其指数增长的早期阶段，更高速度生长的肿瘤可能对化学疗法非常敏感。

• 肿瘤异质性 | Tumour heterogeneity
  

癌细胞通过产生空间和时间遗传多样性的各种突变过程获得基因组变异。这些过程以不同的进化速度发生：从与年龄相关的突变的相对缓慢的速度，到APOBEC酶对基因的频繁编辑，到爆发的剧烈和灾难性事件按基因组不稳定性。加上生态系统的选择压力，突变过程导致平行和趋同的进化，以及在主要和转移部位克隆的空间分离。

• 物理屏障 | Physical barriers
  

癌细胞可以在肿瘤内产生空间梯度，从而阻止足够的血流，从而形成促肿瘤的低氧环境，并降低肿瘤对药物的有效暴露。或者可能在“庇护所”或系统性给药药物未达到治疗浓度的组织空间中定殖和增殖，如中枢神经系统（CNS）等。

• 免疫系统与肿瘤微环境 | Immune system and tumour microenvironment
  

肿瘤微环境（由免疫细胞，间质和脉管系统组成的周围空间）可能通过多种机制介导抗药性，包括防止肿瘤细胞的免疫清除，阻碍药物吸收和刺激旁分泌生长因子以表达癌细胞的生长。免疫检查点抑制剂疗法的成功强调了抑制肿瘤发生免疫逃逸的重要性。
而免疫抑制性癌症微环境-所谓的“免疫沙漠”-由于存在调节性T细胞，髓样抑制细胞，肿瘤相关巨噬细胞，细胞因子和趋化因子而被公认为是检查点抑制剂的主要障碍。可以抑制免疫介导的抗肿瘤作用，而通过招募免疫效应因子可以将“冷”肿瘤转变为“热”肿瘤。

• 不可抗拒的驱动基因 | Undruggable genomic drivers
  

尽管在靶向致癌驱动基因突变的治疗中取得了越来越多的成功，但一些最主要的致癌基因和抑癌基因仍然没有相应的靶向药物，包括MYC，RAS 和TP53 基因。正在探索几种方法来解决这些目标，包括防止MYC二聚化的小蛋白，捕获并灭活突变KRAS等位基因特异性抑制剂和与p53共价结合以恢复其正常（野生型）功能的小分子。

• 选择性治疗压力 | Selective therapeutic pressure
  

癌症疗法同样是肿瘤及其生态系统变化的有力诱因。传统放化疗提高基因组不稳定性，对存活的细胞和非肿瘤细胞产生了大规模和广泛的影响，也可减弱了抗肿瘤反应的宿主免疫应答。在获得性抗药性中，其中延长的临床反应后伴随着肿瘤的再生长，涉及其他机制，包括靶标自身上出现新的激活突变，途径改变甚至组织学改变。获得的对激酶抑制的抗性的另一种模式是上游基因的扩增，其可以引起对靶向下游分子的治疗的抗性。
<hr/>3.克服阻力 | Overcoming resistance

尽管任何单一的抗药性决定因素均可导致治疗变得困难，但这些因素通常以时间和治疗依赖性方式共存于癌症中。在下一部分中，我们提出了四种抗药性的通用解决方案-疾病的早期发现；治疗性监测；反应加深；适应性干预；和开发癌症依赖性药物，并说明这些干预措施如何增加治愈的总体机率。我们还将讨论如何使用新的诊断和治疗技术来破坏耐药性的出现。



Proposed solutions to the problem of drug resistance in cancer.

• 早期检测 | eralier detection
  

当肿瘤负担和克隆多样性较低时，治疗癌症可能是预防耐药性的最明显策略。实施此方法有两个关键组成部分：第一，早期疾病检测；第二，疾病预防。采用最有效的前期治疗以最大程度地根除肿瘤。目前在乳腺癌，子宫颈癌，结肠直肠癌和肺癌中已经建立了癌症筛查或检测症状前癌症的方法，通常已提高了针对特定疾病的存活率。但是，当前可用的测试灵敏度低和特异性低，而且繁琐且侵入性强，导致患者依从性差。
循环肿瘤DNA（ctDNA）测试具有许多潜在的优势，包括癌症的非侵入性，动态和全局检测以及克隆进化的监测。到目前为止，ctDNA测试主要集中于检测基因组改变，包括单核苷酸变异，拷贝数改变和结构变异。作者建议将ctDNA最初用作单基因癌的某些亚型，尤其是那些具有高细胞更新率或高危患者群体（例如，生殖系BRCA突变的患者）的亚型。对于NSCLC，ctDNA对较大的肿瘤更有效。同样，其他癌症可能需要使用ctDNA进行常规成像或实验室诊断（例如，乳腺摄影，PSA检测）的组合或风险分层筛查方式。为了最大化早期检测的益处，这些策略必须与确定的疗法相结合，以防止复发。最终，将需要进行基于人群的筛查研究，以正式证明ctDNA筛查在改善临床结局方面的功效。

2.获得更深入的响应率 | Achieving deeper responses
由于即使很少的残留克隆的持久性也不可避免地导致肿瘤再生长，因此根除肿瘤势在必行。可以用来加深反应的策略因治疗类型而异，但多种指导原则适用于各种治疗方式，包括优化剂量，时间表和伴侣药物。对于化学疗法，疗效的上限通常不是由剂量反应的平稳期决定，而是由毒性或治疗指数决定。使用检查点封锁免疫疗法，所引起的反应的深度和持久性已为一部分转移性癌症患者带来了事实上的治愈。
对于靶向驱动癌基因的药物，实现更深响应率的策略有所不同。我们根据治疗指数将靶向疗法分为两类：第一类（例如HER2，ALK，NTRK，BRAF，突变选择性EGFR），具有较高的治疗指数，因此反应率较高。第二种（例如，抗PI3K，MEK，FLT3，mTOR）具有较低的治疗指数和较低的响应率，这归因于其他紧密相关突变蛋白的脱靶抑制或野生型蛋白的脱靶抑制。
对于具有高治疗指数的小分子抑制剂，可以使用具有不同效力或对耐药机制的鲁棒性的多种药物，并且与顺序使用相比，最佳抑制剂或组合的前期应用似乎可以改善治疗效果。另一方面，具有低治疗指数的药物可以作为单一疗法有效，但副作用很大。

3.监测反应和适应性干预 | Monitoring of response and adaptive interventions
评估反应的常规方法是基于使用连续放射照相成像测量肿瘤直径的变化，而非实时监测。除功能成像技术外，越来越多的证据表明，基于ctDNA的方法可能是监测肿瘤异质性，进化和对治疗反应的有价值的工具。包括对内源DNA进行条形码编码的技术可以实现对肿瘤内异质性的跟踪。在EGFR突变的NSCLC中，检测最常见的耐药突变EGFRT790M，通过ctDNA进行治疗已成为第一代EGFR抑制剂治疗后病情发展的患者的标准治疗方法。此外，通过ctDNA检测抗药性突变可以使二线EGFR药物治疗能够在临床耐药性显现之前，开始进一步延长生存期。
对免疫疗法的抵抗必然不同于对靶向疗法的抵抗。检查点封锁的直接靶标（PD-1和CTLA-4）及其配体对于提高T细胞活化的阈值和抑制效应T细胞的功能是必需的，但对于自身的肿瘤发生或对检查站封锁。而且，抗原呈递细胞和T细胞相对于癌细胞在基因组上更稳定。因此，PD-1，PD-L1或CTLA-4的简单突变或下调并不是常见的补偿性耐药机制。尽管从理论上说PD-L1的突变会损害对检查点封锁抗体的识别，但也会损害抗原呈递细胞和T细胞的正常功能。而是在已知的免疫疗法耐药机制中，Β2M，JAK1或JAK2占主导地位。假设可能增加对检查点封锁敏感性的适应性反应，例如化学疗法引起的DNA损伤，正在积极的临床研究中。对肿瘤和肿瘤微环境的其他细胞类型的串行多重测试可以阐明对免疫疗法的适应性反应。
4. 匹配癌症依赖性 | Mapping cancer dependencies
在单基因疾病（例如慢性粒细胞白血病）中，由于治疗途径已明确定义，因此可能不需要这种分析水平。但是，在大多数其他癌症中，这些癌症具有少数主要驱动因素，但也具有大量已知和未知的耐药机制，因此，克服耐药性的最佳治疗方法和治疗顺序尚未确立。在这些情况下，通过多种策略发现高效的疗法组合，包括同时共同靶向多个截断改变；针对组织学特定的合成致死漏洞；或确定影响两个以上基因的扰动的高阶合成致命相互作用可能有助于定义新的药物组合策略。
<hr/>4. 结论 | conclusion

对治疗的抵抗力仍然是当今癌症的最大挑战。耐药的潜在机制如同与癌症患者一样多，因为每种肿瘤都有其自己定义的一系列特征，这些特征决定了肿瘤的进展并最终导致死亡。因此，解决阻力问题似乎是无法实现的目标。在这里，我们建议创建一个将抵抗力分解并划分为其生物学决定因素的框架。这使得不同的问题首先可以作为单独的工作单元来解决，然后再以全局的方式加以考虑。

结合对肿瘤物理特性的评估（肿瘤负担，生长率和定位），以及对肿瘤驱动因素和药物可及性，依赖性和脆弱性的深入分析，早期检测和精确监控，最后，基于患者数据库的强大分析功能毫无疑问，这是一种具有挑战性但形成性的方法，可以对抗癌症对治疗的抵抗力。这种综合的知识应能开发出能够通知实时临床决策的工具，并通过观察到的表型结果所重申的反馈过程不断改进这些工具。我们认识到，这里提出的许多解决方案一开始都是很昂贵的，并进一步加重那些已经紧张的医疗体。这些都是重要的问题，要解决这些问题，就需要对肿瘤治疗的经济模式进行根本性的改变。
尽管我们仍然需要充分了解关键的肿瘤驱动因素及其调控（例如表观遗传和代谢因素），但是抗癌性已开始越来越像一个工程问题。我们设想将工程学和癌症生物学融合在一起，以前所未有的方式推动该领域的发展。