ISSN 1728-2985
ISSN 2414-9020 Online

Предикторы эффективности терапии ингибиторами контрольных точек иммунного ответа при светлоклеточной почечно-клеточной карциноме

Гилязова И.Р., Измайлов А.А., Асадуллина Д.Д., Иванова Е.А., Павлов В.Н., Хуснутдинова Э.К.

1) ФГБУН «Институт биохимии генетики Уфимского научного центра Российской академии наук», Уфа, Россия; 2) ФГБОУ ВО «Башкирский государственный медицинский университет» Министерства здравоохранения Российской Федерации, Уфа, Россия; 3) ГАУЗ «Республиканский клинический онкологический диспансер» МЗ РБ, Уфа, Россия
Иммунотерапия онкологических заболеваний включает применение методов лечения для стимуляции иммунной системы и косвенного подавления роста опухолевых клеток. Применение иммуннотерапевтических препаратов позволило расширить возможности лечения онкологических больных. Несмотря на впечатляющий успех, достигнутый в разработке ингибиторов контрольной точки иммунитета (ИКТИ), большинство пациентов не демонстрируют ответа на терапию. Имеющиеся на данный момент маркеры эффективности являются неспецифичными. Для наиболее эффективного и экономичного применения ИКТИ важно идентифицировать специфичные биомаркеры, которые позволят предсказать терапевтический ответ на терапию с высокой точностью и специфичностью. Особый интерес представляют микроРНК, которые регулируют экспрессию генов, вовлечены в процесс канцерогенеза и резистентности к терапии. В статье проведены анализ и обобщение результатов исследований молекулярно-генетических изменений у пациентов с почечно-клеточной карциномой (ПКК) с целью их возможного использования в качестве прогностических биомаркеров при назначении терапии ИКТИ.

Ключевые слова

иммунотерапия
резистентность
экзосомальные микроРНК
прогностические маркеры
почечно-клеточная карцинома

Почечно-клеточная карцинома (ПКК) – гетерогенное заболевание с несколькими гистологическими и молекулярными подтипами; светлоклеточный подтип встречается наиболее часто [1]. Согласно статистике, ежегодно во всем мире регистрируется более 430 тыс. новых случаев ПКК [2]. В 2021 г. в РФ зарегистрировано порядка 20 тыс. случаев [3].

Ингибиторы контрольных точек иммунного ответа (ИКТИ) расширили возможности терапии рака и являются неотъемлемой частью лечения метастатической ПКК. Они представляют собой моноклональные антитела, нацеленные на регуляторные иммунные контрольные точки на CD4+ Т-клетках или раковых клетках, отвечающие за инактивацию цитотоксического иммунного ответа Т-клеток (см. рисунок). ИКТИ способствуют пролиферации и противоопухолевой активности цитотоксических CD8+Т-клеток [4].

123-1.jpg (50 KB)

Однако большинство пациентов остаются невосприимчивыми и резистентными к лечению. Поиск надежного биомаркера имеет решающее значение для прогнозирования клинического ответа на иммунотерапию и повышения клинической эффективности терапии, что позволит обеспечить персонифицированный подход к лечению пациента.

Потенциальные биомаркеры для терапии ИКТИ

Контрольные точки иммунитета играют ключевую роль в регуляции иммунного ответа, оказывая ингибирующее или ко-стимулирующее действие [5]. Наиболее широко изучены молекулы цитотоксического Т-лимфоцит-ассоциированного антигена-4 (CLTA-4), запрограммированной смерти-1 (PD-1) и его лиганды PD-L1 и PD-L2. CTLA-4 преимущественно регулирует активность Т-клеток на ранней стадии, а PD-1 в основном ограничивает активность Т-клеток в микроокружении опухоли на более поздней стадии опухолевого роста. PD-1 и его лиганды играют ключевую роль в «ускользании» опухоли от иммунного ответа за счет отрицательной иммуномодулирующей регуляции [6]. Тем не менее использование уровня экспрессии PD-L1 как маркера ответа на терапию ингибиторами контрольных точек демонстрирует противоречивые результаты [7, 8].

Характерные геномные нарушения и мутационная нагрузка опухоли

Существует предположение, что наличие часто мутирующих генов при светлоклеточной почечно-клеточной карциноме (скПКК) может служить потенциальными биомаркерами ответа на иммунотерапию. При скПКК наиболее часто встречаются мутации в генах VHL, PBRM1, SETD2 и BAP1 [6–9]. Ген-супрессор фон Хиппеля-Линдау (VHL –

von Hippel-Lindau tumor suppressor) является одним из наиболее важных генов, связанных с скПКК, способным ингибировать ангиогенез и рост опухоли, а также влиять на стабильность факторов индукции гипоксии (HIF – hypoxia inducible factor) [10]. Потеря гена – супрессора опухоли VHL является отличительной чертой скПКК и в 90% случаев характеризуется биаллельной потерей, что ведет к нарушению ингибирующей функции для транскрипционных факторов HIF1a/2α и их последующему накоплению в клетках [11]. Нарастание HIF стимулирует ответ клеток на гипоксию и приводит к усилению процессов ангиогенеза, гликолиза и аберрантного метаболизма жирных кислот, что в свою очередь приводит к накоплению характерных отложений в цитоплазме, богатых гликогеном и липидами [12]. Согласно литературным данным, мутации в гене VHL положительно коррелируют с уровнем экспрессии PD-L1, косвенно влияя на ответ иммунотерапией [13]. Ген-супрессор полибромо-1 (PBRM1) кодирует белок Polybromo-1 и подвергается мутациям в 50% случаев у пациентов с скПКК. Согласно результатам исследований, потеря PBRM1 при скПКК ассоциирована с менее иммуногенным микроокружением опухоли, повышенным ангиогенезом и устойчивостью к иммунотерапии [14, 15].

Помимо мутаций в вышеуказанных генах в злокачественных клетках развиваются и накапливаются другие соматические мутации, что приводит к повышению мутационной нагрузки опухоли. В основе возникновения и накопления мутаций лежат микросателлитная нестабильность (MSI – microsatellite instability), а также неправильное функционирование системы репарации ошибочно спаренных нуклеотидов (dMMR – Mismatch repair deficiency). Образующиеся в ходе мутаций неоантигены повышают иммуногенность опухоли и активируют инфильтрацию Т-клетками, что является необходимым условием эффективности иммунотерапии. Было выдвинуто предположение, что мутационная нагрузка опухоли может являться потенциальным предиктором ответа на терапию ИКТИ при многих злокачественных новообразованиях [16].

В нескольких исследованиях выявлена взаимосвязь высокой мутационной нагрузки опухоли с реакцией на иммунотерапию при различных типах рака [17, 18]. В то же время имеются данные, что мутационная нагрузка опухоли, статус PD-L1, их комбинация, неоантигены, мутации indel не коррелируют с результатами терапии ИКТИ у пациентов с ПКК [9]. Важно отметить, что у пациентов, не ответивших на терапию, наблюдалась повышенная частота мутации или потери гетерозиготности генов бета-2-микроглобулина (B2M – beta-2-microglobulin) и основного комплекса гистосовместимости класса I, что требует дальнейшего исследования, чтобы определить, может ли презентация антигена служить предиктором ответа на терапию ИКТИ [9, 19, 20]. Известно, что у пациентов с хорошим терапевтическим ответом на ИКТИ часто обнаруживали мутации в генах репарации ДНК [9]. Кроме того, генотип СС полиморфного локуса rs2910164 микроРНК-146a у пациентов, получавших ИКТИ, был идентифицирован как прогностический маркер для оценки эффективности и прогнозирования развития тяжелых иммуноопосредованных реакций [21, 22]. Согласно литературным данным, метастатические опухоли проявляют повышенную экспрессию маркеров контрольных иммунных точек, связанную с инфильтрацией CD8+ Т-лимфоцитов. При этом также подтверждена взаимосвязь повышенной инфильтрации CD8+ Т-лимфоцитов с неблагоприятными показателями общей выживаемости пациентов, в том числе среди тех, кто получал терапию ИКТИ [23]. Однако в исследовании JAVELIN Renal 101 пациент с повышенным числом CD8+ T-лимфоцитов, получавший комбинированную терапию, демонстрировал лучшие показатели выживаемости, чем в группе сравнения [24].

Соотношение нейтрофильных лимфоцитов (NLR – neutrophil to lymphocyte ratio) также может быть использовано в качестве прогностического фактора, поскольку высокий уровень NLR ассоциирован с повышенным риском летального исхода и отсутствием ответа на терапию [25, 26].

Нарушение клеточного метаболизма как возможный предиктор ответа на иммунотерапию

Возможное отсутствие ответа на лечение ИКТИ может быть результатом нарушения клеточного метаболизма, поскольку все больше исследований демонстрируют корреляцию между клеточным метаболизмом и резистентностью к терапии. Эффективность монотерапии ИКТИ может быть ограничена иммуносупрессивным микроокружением. Из-за чрезмерного использования метаболитов раковыми клетками в микроокружении опухоли иммунным клеткам не хватает питательных веществ и кислорода, что вынуждает иммунные клетки подвергаться метаболическому перепрограммированию для адаптации к суровым условиям [27]. Вызванное онкологией нарушение регуляции обмена веществ в иммунных клетках может ослаблять их противоопухолевые свойства [28], а также усиливать их иммунодепрессивные свойства путем дифференцировки или поляризации в иммуносупрессивные фенотипы [29], поэтому в нескольких исследованиях особое внимание уделяется нацеливанию на метаболические схемы в сочетании с ИКТИ для усиления противоопухолевых реакций и предотвращения резистентности к терапии [30, 31].

Экспрессия микроРНК как прогностический маркер эффективности иммунотерапии

Другой стратегией определения реакции пациента на терапию ИКТИ может быть экспрессия микроРНК, которые модулируют экспрессию PD-L1 посредством эпигенетической регуляции вышестоящих сигнальных путей [32] и оказывают регуляторное влияние на экспрессию специфических генов, связанных с ИКТИ, посредством сложных регуляторных механизмов [33,34]. Qu Fajun и соавт. обнаружили, что пониженная регуляция микроРНК-497-5р ассоциирована с повышенной экспрессией PD-L1 у пациентов с ПКК [35]. L. Incorvaia и соавт. продемонстрировали изменения экспрессии 8 микроРНК, участвующих в клеточной пролиферации, регуляции клеточного цикла, апоптозе, миграции и инвазии, которые были индуцированы иммунотерапией при ПКК [36].

Кроме того, в качестве потенциальных маркеров для прогнозирования резистентности к иммунотерапии активно изучаются экзосомальные микроРНК ввиду их участия в межклеточной коммуникации и транспорте различных биомолекул [37, 38]. Стабильность, устойчивость, доступность, а также неинвазивность являются основным преимуществом их использования в качестве прогностических маркеров для оценки эффективности иммунотерапии [39]. В недавнем исследовании сообщалось, что семь микроРНК, выделенных из сыворотки крови, были ассоциированы с показателями общей выживаемости пациентов с раком легких, получавших ниволумаб [40]. В другом исследовании анализ профиля экспрессии микроРНК выявил ассоциацию пониженной экспрессии микроРНК-320b и -375 с клинической пользой ниволумаба для пациентов с немелкоклеточным раком легкого (НМРЛ) [41]. Судо и соавт. оценивали экспрессию микроРНК в плазме до и после лечения ниволумабом у пациентов с распространенным плоскоклеточным раком пищевода. Показано, что микроРНК-1233-5p была значительно гиперэкспрессирована при предварительном лечении, а экспрессия микроРНК-6885-5p, микроРНК-4698, микроРНК-128-2-5p была повышена после начала лечения у пациентов с хорошим терапевтическим ответом на терапию ИКТИ [42]. Анализ экзосомальных микроРНК у пациентов с меланомой показал значительное повышение уровней экспрессии микроРНК-532-5p и микроРНК-106b по сравнению со здоровыми добровольцами и на поздней стадии заболевания по сравнению с ранней стадией. Экспрессия обеих микроРНК также значительно различалась у пациентов, получавших пембролизумаб, по сравнению с контрольной группой [43]. Ф. Пантано и соавт. обнаружили, что уровень экспрессии экзосомальной микроРНК-625-5p у пациентов с НМРЛ до терапии ИКТИ коррелировал с показателями выживаемости, что позволило выявить резистентных к терапии пациентов, несмотря на уровень экспрессии PD-L1 ≥50% [44]. Известно также, что пониженная регуляция экзсомальной микроРНК-146a была ассоциирована с риском развития тяжелых имуноопосредованных реакций у пациентов с скПКК, получавших терапию ИКТИ [22].

Новые направления поиска предикторов ответа на терапию ИКТ

Влияние комменсальных микроорганизмов на иммунные реакции человека сподвигло ученых исследовать их роль в терапевтическом ответе на иммунотерапию и проанализировать их возможное использование в качестве предикторов ответа. Метагеномный анализ микробиома кишечника пациентов с ПКК показал, что наличие специфических штаммов комменсальных бактерий в значительной степени связано с благоприятным клиническим исходом [45]. T Wind Thijs и соавт. подчеркивают взаимосвязь между микроботой и ответом на терапию ИКТИ; присутствие микроорганизмов S. parasanguinis и B. мassiliensis ассоциировано с повышением показателей общей выживаемости пациентов с меланомой, при наличии представителей семейства Peptostreptococcaceae наблюдается отрицательная корреляция с ответом на терапию [46]. Еще одно исследование подтверждает влияние микрофлоры ЖКТ на эффективность иммунотерапии [47]. Результаты других исследований свидетельствуют о взаимосвязи между избыточным весом и эффективностью терапии ингибиторами иммунных контрольных точек [48]. Так, у пациентов с индексом массы тела (ИМТ)>25 наблюдалось увеличение показателей выживаемости [49, 50].

Поиск эффективных биомаркеров, которые помогают в оптимальном отборе пациентов, по-прежнему входит в число приоритетных исследовательских задач, которые широко исследуются. Прогнозирование результатов иммунотерапии с помощью эффективных биомаркеров может значительно влиять на тактику лечения и позволит увеличить частоту ответов на терапию. Дальнейшее изучение взаимосвязи геномики опухоли и иммунного ответа, поиск потенциальных генов-мишеней позволят разработать комплексные подходы к выбору противораковой терапии и персонифицировать иммунотерапию, улучшить выживаемость и качество жизни пациентов. Основываясь на данных, представленных выше, микроРНК, в частности экзосомальные микроРНК, обладают потенциалом для использования в качестве биомаркеров с целью прогнозирования эффективного ответа опухоли на ИКТИ, а также улучшения текущих схем на основе ИКТИ. Будущие исследования, посвященные сравнению профилей экспрессии микроРНК у пациентов, которые эффективно и не эффективно реагируют на иммунотерапию, будут полезными для раскрытия потенциальной пользы микроРНК для прогноза ответа на соответствующее лечение.

Список литературы

1. Ross K., Jones R.J. Immune checkpoint inhibitors in renal cell carcinoma. Clin Sci (Lond). 2017;131:2627–2642. https://doi.org/10.1042/CS20160894

2. World Cancer Research Fund International.

3. Kaprin А.D., Starinskogo V.V., Shahzadova А.О. The state of cancer care for the population of Russia in 2021. М: МNIOI P.А. Gerzena. 2022; 239 p.Russian. (Каприн А.Д., Старинский В.В., Шахзадова А.О. Состояние онкологической помощи населению России в 2021 году. М: МНИОИ П.А. Герцена.2022; 239 с.).

4. Shek D., Read S.A., Akhuba L., Qiao L., Gao B., Nagrial A., et al. Non-coding RNA and immune-checkpoint inhibitors: friends or foes? Immunotherapy. 2020;12:513–529. https://doi.org/10.2217/imt-2019-0204

5. Smolle M.A., Prinz F., Calin G.A., Pichler M. Current concepts of non-coding RNA regulation of immune checkpoints in cancer. Mol Aspects Med. 2019;70:117–26. https://doi.org/10.1016/j.mam.2019.09.007

6. Stühler V., Maas J.M., Rausch S., Stenzl A., Bedke J. Immune checkpoint inhibition for the treatment of renal cell carcinoma. Expert Opin Biol Ther. 2020;20:83–94. https://doi.org/10.1080/14712598.2020.1677601

7. Roviello G., Corona S.P., Nesi G., Mini E. Results from a meta-analysis of immune checkpoint inhibitors in first-line renal cancer patients: does PD-L1 matter? Ther Adv Med Oncol. 2019;11:175883591986190. https://doi.org/10.1177/1758835919861905

8. Schmidt A.L., Siefker-Radtke A., McConkey D., McGregor B. Renal Cell and Urothelial Carcinoma: Biomarkers for New Treatments. American Society of Clinical Oncology Educational Book. 2020:e197–206. https://doi.org/10.1200/EDBK_279905

9. Labriola M.K., Zhu J., Gupta R., McCall S., Jackson J., Kong E.F., et al. Characterization of tumor mutation burden, PD-L1 and DNA repair genes to assess relationship to immune checkpoint inhibitors response in metastatic renal cell carcinoma. J Immunother Cancer. 2020;8:e000319. https://doi.org/10.1136/jitc-2019-000319

10. Lai Y., Zeng T., Liang X., Wu W., Zhong F., Wu W. Cell death-related molecules and biomarkers for renal cell carcinoma targeted therapy. Cancer Cell Int. 2019;19:221. https://doi.org/10.1186/s12935-019-0939-2

11. Hsieh J.J., Le V.H., Oyama T., Ricketts C.J., Ho T.H., Cheng E.H. Chromosome 3p Loss–Orchestrated VHL, HIF, and Epigenetic Deregulation in Clear Cell Renal Cell Carcinoma. Journal of Clinical Oncology. 2018;36:3533–3539. https://doi.org/10.1200/JCO.2018.79.2549

12. Hakimi A.A., Reznik E., Lee C-H., Creighton C.J., Brannon A.R., Luna A., et al. An Integrated Metabolic Atlas of Clear Cell Renal Cell Carcinoma. Cancer Cell. 2016;29:104–116. https://doi.org/10.1016/j.ccell.2015.12.004

13. Messai Y., Gad S., Noman M.Z., Le Teuff G., Couve S., Janji B., et al. Renal Cell Carcinoma Programmed Death-ligand 1, a New Direct Target of Hypoxia-inducible Factor-2 Alpha, is Regulated by von Hippel–Lindau Gene Mutation Status. Eur Urol. 2016;70:623–632. https://doi.org/10.1016/j.eururo.2015.11.029

14. Liu X-D., Kong W., Peterson C.B., McGrail D.J., Hoang A., Zhang X., et al. PBRM1 loss defines a nonimmunogenic tumor phenotype associated with checkpoint inhibitor resistance in renal carcinoma. Nat Commun. 2020;11:2135. https://doi.org/10.1038/s41467-020-15959-6

15. Abou Alaiwi S., Nassar A., El Bakouny Z., Berchuck J.E., Nuzzo P., Flippot R., et al. Association of polybromo-associated BAF (PBAF) complex mutations with overall survival (OS) in cancer patients (pts) treated with checkpoint inhibitors (ICIs). Journal of Clinical Oncology. 2019;37:103–103. https://doi.org/10.1200/JCO.2019.37.15_suppl.103

16. Havel J.J., Chowell D., Chan T.A. The evolving landscape of biomarkers for checkpoint inhibitor immunotherapy. Nat Rev Cancer. 2019;19:133–150. https://doi.org/10.1038/s41568-019-0116-x

17. Büttner R., Longshore J.W., López-Ríos F., Merkelbach-Bruse S., Normanno N., Rouleau E., et al. Implementing TMB measurement in clinical practice: considerations on assay requirements. ESMO Open. 2019;4:e000442. https://doi.org/10.1136/esmoopen-2018-000442

18. Samstein R.M., Lee C-H., Shoushtari A.N., Hellmann M.D., Shen R., Janjigian Y.Y., et al. Tumor mutational load predicts survival after immunotherapy across multiple cancer types. Nat Genet. 2019;51:202–206. https://doi.org/10.1038/s41588-018-0312-8.

19. Sharma P., Hu-Lieskovan S., Wargo J.A., Ribas A. Primary, Adaptive, and Acquired Resistance to Cancer Immunotherapy. Cell.2017;168:707–723. https://doi.org/10.1016/j.cell.2017.01.017

20. Shin D.S., Zaretsky J.M., Escuin-Ordinas H., Garcia-Diaz A., Hu-Lieskovan S., Kalbasi A., et al. Primary Resistance to PD-1 Blockade Mediated by JAK1/2 Mutations. Cancer Discov. 2017;7:188–201. https://doi.org/10.1158/2159-8290.CD-16-1223

21. Marschner D., Falk M., Javorniczky N.R., Hanke-Müller K., Rawluk J., Schmitt-Graeff A., et al. MicroRNA-146a regulates immune-related adverse events caused by immune checkpoint inhibitors. JCI Insight. 2020;5. https://doi.org/10.1172/jci.insight.132334

22. Ivanova E., Asadullina D., Rakhimov R., Izmailov A., Izmailov Al., Gilyazova G., et al. Exosomal miRNA-146a is downregulated in clear cell renal cell carcinoma patients with severe immune-related adverse events. Noncoding RNA Res. 2022;7:159–163. https://doi.org/10.1016/j.ncrna.2022.06.004

23. Kamal Y., Cheng C., Frost H.R., Amos C.I. Predictors of disease aggressiveness influence outcome from immunotherapy treatment in renal clear cell carcinoma. Oncoimmunology. 2019;8:e1500106. https://doi.org/10.1080/2162402X.2018.1500106

24. Motzer R.J., Penkov K., Haanen J., Rini B., Albiges L., Campbell M.T., et al. Avelumab plus Axitinib versus Sunitinib for Advanced Renal-Cell Carcinoma. New England Journal of Medicine. 2019;380:1103–1115. https://doi.org/10.1056/NEJMoa1816047

25. Basu A. Phone A., Bice T., Sweeney P., Acharya L., Suri Y., et al. Change in neutrophil to lymphocyte ratio (NLR) as a predictor of treatment failure in renal cell carcinoma patients: Analysis of the IROC (Investigating RCC Outcomes) cohort. Journal of Clinical Oncology. 2021;39:344–344. https://doi.org/10.1200/JCO.2021.39.6_suppl.344

26. Lalani A-K.A., Xie W., Martini D.J., Steinharter J.A., Norton C.K., Krajewski K.M., et al. Change in neutrophil-to-lymphocyte ratio (NLR) in response to immune checkpoint blockade for metastatic renal cell carcinoma. J Immunother Cancer. 2018;6:5. https://doi.org/10.1186/s40425-018-0315-0

27. Cerezo M., Rocchi S. Cancer cell metabolic reprogramming: a keystone for the response to immunotherapy. Cell Death Dis. 2020;11:964. https://doi.org/10.1038/s41419-020-03175-5.

28. Cong J., Wang X., Zheng X., Wang D., Fu B., Sun R., et al. Dysfunction of Natural Killer Cells by FBP1-Induced Inhibition of Glycolysis during Lung Cancer Progression. Cell Metab. 2018;28:243-255.e5. https://doi.org/10.1016/j.cmet.2018.06.021

29. Guerra L., Bonetti L., Brenner D. Metabolic Modulation of Immunity: A New Concept in Cancer Immunotherapy. Cell Rep. 2020;32:107848. https://doi.org/10.1016/j.celrep.2020.107848

30. Wang H., Franco F., Tsui Y-C., Xie X., Trefny M.P., Zappasodi R., et al. CD36-mediated metabolic adaptation supports regulatory T cell survival and function in tumors. Nat Immunol. 2020;21:298–308. https://doi.org/10.1038/s41590-019-0589-5

31. Leone R.D., Sun I-M., Oh M-H., Sun I-H., Wen J., Englert J., et al. Inhibition of the adenosine A2a receptor modulates expression of T cell coinhibitory receptors and improves effector function for enhanced checkpoint blockade and ACT in murine cancer models. Cancer Immunology, Immunotherapy. 2018;67:1271–1284. https://doi.org/10.1007/s00262-018-2186-0

32. Omar H.A., El‐Serafi A.T., Hersi F., Arafa E.A., Zaher D.M., Madkour M.,et al. Immunomodulatory MicroRNAs in cancer: targeting immune checkpoints and the tumor microenvironment. FEBS J. 2019;286:3540–3557. https://doi.org/10.1111/febs.15000

33. Cortez M.A., Anfossi S., Ramapriyan R., Menon H.,.Atalar S.C., Aliru M., et al. Role of miRNAs in immune responses and immunotherapy in cancer. Genes Chromosomes Cancer. 2019;58:244–2453. https://doi.org/10.1002/gcc.22725

35. Miao S., Mao X., Zhao S., Song K., Xiang C., Lv Y., et al. miR-217 inhibits laryngeal cancer metastasis by repressing AEG-1 and PD-L1 expression. Oncotarget. 2017;8:62143–62153. https://doi.org/10.18632/oncotarget.19121

35. Qu F., Ye J., Pan X., Wang J., Gan S., Chu C., et al. MicroRNA-497-5p down-regulation increases PD-L1 expression in clear cell renal cell carcinoma. J Drug Target. 2019;27:67–74. https://doi.org/10.1080/1061186X.2018.1479755

36. Incorvaia L., Fanale D., Badalamenti G., Brando C., Bono M., De Luca I., et al. A “Lymphocyte MicroRNA Signature” as Predictive Biomarker of Immunotherapy Response and Plasma PD-1/PD-L1 Expression Levels in Patients with Metastatic Renal Cell Carcinoma: Pointing towards Epigenetic Reprogramming. Cancers (Basel). 2020;12:3396. https://doi.org/10.3390/cancers12113396

37. Dilsiz N. Role of exosomes and exosomal microRNAs in cancer. Future Sci OA. 2020;6:FSO465. https://doi.org/10.2144/fsoa-2019-0116

38. He J., He J., Min L., He Y., Guan H., Wang J., et al. Extracellular vesicles transmitted miR‐31‐5p promotes sorafenib resistance by targeting MLH1 in renal cell carcinoma. Int J Cancer. 2020;146:1052–63. https://doi.org/10.1002/ijc.32543

39. Yu D-C., Li Q-G., Ding X-W., Ding Y-T. Circulating MicroRNAs: Potential Biomarkers for Cancer. Int J Mol Sci. 2011;12:2055–2063. https://doi.org/10.3390/ijms12032055

40. Halvorsen A.R., Sandhu V., Sprauten M., Flote V.G., Kure E.H., Brustugun O.T.,et al. Circulating microRNAs associated with prolonged overall survival in lung cancer patients treated with nivolumab. Acta Oncol (Madr). 2018;57:1225–1231. https://doi.org/10.1080/0284186X.2018.1465585

41. Costantini A., Julie C., Dumenil C., Hélias-Rodzewicz Z., Tisserand J., Dumoulin J., et al. Predictive role of plasmatic biomarkers in advanced non-small cell lung cancer treated by nivolumab. Oncoimmunology. 2018:e1452581. https://doi.org/10.1080/2162402X.2018.1452581

42. Sudo K., Kato K., Matsuzaki J., Takizawa S., Aoki Y., Shoji H., et al. Identification of serum microRNAs predicting the response of esophageal squamous-cell carcinoma to nivolumab. Jpn J Clin Oncol. 2019. https://doi.org/10.1093/jjco/hyz146

43. Tengda L., Shuping L., Mingli G., Jie G., Yun L., Weiwei Z., et al. Serum exosomal microRNAs as potent circulating biomarkers for melanoma. Melanoma Res. 2018;28:295–303. https://doi.org/10.1097/CMR.0000000000000450

44. Pantano F., Zalfa F., Iuliani M., Simonetti S., Manca P., Napolitano A., et al. Large-Scale Profiling of Extracellular Vesicles Identified miR-625-5p as a Novel Biomarker of Immunotherapy Response in Advanced Non-Small-Cell Lung Cancer Patients. Cancers (Basel). 2022;14:2435. https://doi.org/10.3390/cancers14102435

45. Routy B., Le Chatelier E., Derosa L., Duong C.P.M., Alou M.T., Daillère R., et al. Gut microbiome influences efficacy of PD-1–based immunotherapy against epithelial tumors. Science (1979). 2018;359:91–97. https://doi.org/10.1126/science.aan3706

46. Wind T.T., Gacesa R., Vich Vila A., De Haan J.J., Jalving M., Weersma R.K.,et al. Gut microbial species and metabolic pathways associated with response to treatment with immune checkpoint inhibitors in metastatic melanoma. Melanoma Res. 2020;30:235–246. https://doi.org/10.1097/CMR.0000000000000656

47. Tinsley N., Zhou C., Tan G., Rack S., Lorigan P., Blackhall F., et al. Cumulative Antibiotic Use Significantly Decreases Efficacy of Checkpoint Inhibitors in Patients with Advanced Cancer. Oncologist 2020;25:55–63. https://doi.org/10.1634/theoncologist.2019-0160

48. Richtig G., Hoeller C., Wolf M., Wolf I., Rainer B.M,. Schulter G., et al. Body mass index may predict the response to ipilimumab in metastatic melanoma: An observational multi-centre study. PLoS One. 2018;13:e0204729. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0204729

49. Cortellini A., Bersanelli M., Buti S., Cannita K., Santini D., Perrone F.,et al. A multicenter study of body mass index in cancer patients treated with anti-PD-1/PD-L1 immune checkpoint inhibitors: when overweight becomes favorable. J Immunother Cancer. 2019;7:57. https://doi.org/10.1186/s40425-019-0527-y.

50. McQuade J.L., Daniel C.R., Hess K.R., Mak C., Wang D.Y., Rai R.R., et al. Association of body-mass index and outcomes in patients with metastatic melanoma treated with targeted therapy, immunotherapy, or chemotherapy: a retrospective, multicohort analysis. Lancet Oncol. 2018;19:310–322. https://doi.org/10.1016/S1470-2045(18)30078-0

Об авторах / Для корреспонденции

А в т о р д л я с в я з и: И. Р. Гилязова – старший научный сотрудник ФГБУН «Институт биохимии и генетики Уфимского научного центра Российской академии наук», Уфа, Россия; e-mail: gilyasova_irina@mail.ru

Также по теме