balita

Ang immunotherapy ay nagdala ng mga rebolusyonaryong pagbabago sa paggamot ng mga malignant na tumor, ngunit mayroon pa ring ilang mga pasyente na hindi maaaring makinabang. Samakatuwid, ang mga naaangkop na biomarker ay agarang kailangan sa mga klinikal na aplikasyon upang mahulaan ang pagiging epektibo ng immunotherapy, upang ma-maximize ang pagiging epektibo at maiwasan ang hindi kinakailangang toxicity.

Inaprubahan ng FDA ang mga biomarker

PD-L1 expression. Ang pagsusuri ng mga antas ng expression ng PD-L1 sa pamamagitan ng immunohistochemistry (IHC) ay nagbubunga ng tumor proportion score (TPS), na kung saan ay ang porsyento ng bahagyang o ganap na membrane stained tumor cells ng anumang intensity sa surviving tumor cells. Sa mga klinikal na pagsubok, ang pagsusulit na ito ay nagsisilbing isang pantulong na diagnostic test para sa paggamot ng advanced na non-small cell lung cancer (NSCLC) na may pembrolizumab. Kung ang TPS ng sample ay ≥ 1%, ang PD-L1 expression ay isinasaalang-alang; Ang TPS ≥ 50% ay nagpapahiwatig ng mataas na pagpapahayag ng PD-L1. Sa paunang pagsubok ng Phase 1 (KEYNOTE-001), ang rate ng pagtugon ng mga pasyente sa PD-L1 TPS> 50% subgroup na gumagamit ng pembrolizumab ay 45.2%, habang anuman ang TPS, ang rate ng pagtugon ng lahat ng mga pasyente na tumatanggap ng immune checkpoint inhibitor (ICI) na paggamot ay 19.4%. Ang kasunod na yugto ng 2/3 na pagsubok (KEYNOTE-024) ay random na nagtalaga ng mga pasyente na may PD-L1 TPS> 50% upang makatanggap ng pembrolizumab at karaniwang chemotherapy, at ang mga resulta ay nagpakita ng isang makabuluhang pagpapabuti sa pangkalahatang kaligtasan (OS) sa mga pasyente na tumatanggap ng paggamot sa pembrolizumab.

Gayunpaman, ang aplikasyon ng PD-L1 sa paghula ng mga tugon ng ICI ay limitado ng iba't ibang mga kadahilanan. Una, ang pinakamainam na threshold para sa iba't ibang uri ng kanser ay nag-iiba. Halimbawa, maaaring gamitin ang Pabolizumab kapag ang tumor PD-L1 expression ng mga pasyenteng may gastric cancer, esophageal cancer, bladder cancer at lung cancer ay 1%, 10% at 50% ayon sa pagkakabanggit. Pangalawa, ang pagsusuri sa populasyon ng cell ng expression ng PD-L1 ay nag-iiba depende sa uri ng cancer. Halimbawa, ang paggamot ng paulit-ulit o metastatic squamous cell carcinoma ng ulo at leeg ay maaaring pumili na gumamit ng isa pang naaprubahang paraan ng pagsubok ng FDA, ang Comprehensive Positive Score (CPS). Pangatlo, halos walang ugnayan sa pagitan ng expression ng PD-L1 sa iba't ibang mga cancer at tugon ng ICI, na nagpapahiwatig na ang background ng tumor ay maaaring isang pangunahing kadahilanan sa paghula ng mga biomarker ng ICI. Halimbawa, ayon sa mga resulta ng CheckMate-067 test, ang negatibong predictive value ng PD-L1 expression sa melanoma ay 45% lamang. Sa wakas, natuklasan ng maraming pag-aaral na ang expression ng PD-L1 ay hindi pare-pareho sa iba't ibang mga lesyon ng tumor sa isang pasyente, kahit na sa loob ng parehong tumor. Sa buod, kahit na ang mga paunang klinikal na pagsubok ng NSCLC ay nag-udyok ng pananaliksik sa PD-L1 expression bilang isang posibleng predictive biomarker, ang klinikal na utility nito sa iba't ibang uri ng cancer ay nananatiling hindi maliwanag.

Pasanin ng mutation ng tumor. Ang Tumor Mutation Burden (TMB) ay ginamit bilang alternatibong tagapagpahiwatig ng immunogenicity ng tumor. Ayon sa mga resulta ng klinikal na pagsubok ng KEYNOTE-158, kabilang sa 10 uri ng mga advanced na solid tumor na ginagamot sa pembrolizumab, ang mga pasyente na may hindi bababa sa 10 mutations bawat megabase (mataas na TMB) ay may mas mataas na rate ng pagtugon kaysa sa mga may mababang TMB. Kapansin-pansin na sa pag-aaral na ito, ang TMB ay isang predictor ng PFS, ngunit hindi nito mahulaan ang OS.

Ang tugon ng immune therapy ay pangunahing hinihimok ng T cell na pagkilala ng mga bagong antigens. Ang immunogenicity na nauugnay sa mas mataas na TMB ay nakasalalay din sa iba't ibang mga kadahilanan, kabilang ang tumor neoantigen na ipinakita ng tumor; Kinikilala ng immune system ang mga neoantigens ng tumor; Ang kakayahan ng host na magsimula ng mga tugon na partikular sa antigen. Halimbawa, iminumungkahi ng data na ang mga tumor na may pinakamataas na paglusot ng ilang immune cell ay maaaring aktwal na may inhibitory regulatory T cell (Treg) clone amplification. Bilang karagdagan, ang hanay ng TMB ay maaaring mag-iba mula sa potensyal ng TMB neoantigens, dahil ang eksaktong lugar ng mutation ay gumaganap din ng isang mahalagang papel; Ang mga mutasyon na namamagitan sa iba't ibang mga landas ng pagtatanghal ng antigen ay maaaring makaapekto sa pagtatanghal (o hindi pagtatanghal) ng mga bagong antigen sa immune system, na nagpapahiwatig na ang mga intrinsic at immunological na katangian ng tumor ay dapat na pare-pareho upang makabuo ng pinakamainam na mga tugon ng ICI.

Sa kasalukuyan, ang TMB ay sinusukat sa pamamagitan ng next-generation sequencing (NGS), na maaaring mag-iba sa iba't ibang institusyon (internal) o komersyal na mga platform na ginagamit. Kasama sa NGS ang buong exome sequencing (WES), buong genome sequencing, at naka-target na sequencing, na maaaring makuha mula sa tumor tissue at circulating tumor DNA (ctDNA). Kapansin-pansin na ang iba't ibang uri ng mga tumor ay may malawak na hanay ng TMB, na may mga immunogenic na tumor tulad ng melanoma, NSCLC, at squamous cell carcinoma na may pinakamataas na antas ng TMB. Katulad nito, ang mga paraan ng pagtuklas na idinisenyo para sa iba't ibang uri ng tumor ay may iba't ibang kahulugan ng mga halaga ng threshold ng TMB. Sa pag-aaral ng NSCLC, melanoma, urothelial carcinoma, at small cell lung cancer, ang mga pamamaraan ng pagtuklas na ito ay gumagamit ng iba't ibang pamamaraan ng analytical (gaya ng WES o PCR detection para sa mga partikular na bilang ng mga nauugnay na gene) at mga threshold (TMB mataas o TMB mababa).

Ang mga microsatellite ay lubos na hindi matatag. Ang Microsatellite highly unstable (MSI-H), bilang isang pan cancer biomarker para sa tugon ng ICI, ay may mahusay na pagganap sa paghula ng pagiging epektibo ng ICI sa iba't ibang mga cancer. Ang MSI-H ay resulta ng mismatch repair defects (dMMR), na humahantong sa mataas na mutation rate, lalo na sa mga microsatellite region, na nagreresulta sa paggawa ng malaking bilang ng mga bagong antigen at sa huli ay nagti-trigger ng clonal immune response. Dahil sa mataas na mutation burden na dulot ng dMMR, ang mga MSI-H tumor ay maaaring ituring bilang isang uri ng high mutation burden (TMB) tumor. Batay sa mga resulta ng klinikal na pagsubok ng KEYNOTE-164 at KEYNOTE-158, inaprubahan ng FDA ang pembrolizumab para sa paggamot ng mga tumor ng MSI-H o dMMR. Ito ay isa sa mga unang pan cancer na gamot na inaprubahan ng FDA na hinimok ng tumor biology kaysa sa histology.

Sa kabila ng makabuluhang tagumpay, mayroon ding mga isyu na dapat malaman kapag gumagamit ng katayuan ng MSI. Halimbawa, hanggang sa 50% ng mga pasyente ng dMMR colorectal cancer ay walang tugon sa paggamot sa ICI, na binibigyang-diin ang kahalagahan ng iba pang mga tampok sa paghula ng tugon. Ang iba pang mga intrinsic na tampok ng mga tumor na hindi masusuri ng kasalukuyang mga platform ng pagtuklas ay maaaring nag-aambag ng mga salik. Halimbawa, may mga ulat na ang mga pasyenteng may mutasyon sa mga gene na naka-encode ng mahahalagang catalytic subunits ng polymerase delta (POLD) o polymerase ε (POLE) sa rehiyon ng DNA ay kulang sa replication fidelity at nagpapakita ng "super mutation" phenotype sa kanilang mga tumor. Ang ilan sa mga tumor na ito ay may makabuluhang pagtaas ng kawalang-tatag ng microsatellite (kaya kabilang sa MSI-H), ngunit hindi nagkukulang ang mga mismatch repair protein (samakatuwid hindi dMMR).

Bilang karagdagan, katulad ng TMB, ang MSI-H ay apektado din ng mga bagong uri ng antigen na nabuo ng kawalang-tatag ng microsatellite, pagkilala sa host ng mga bagong uri ng antigen, at pagtugon ng immune system ng host. Kahit na sa MSI-H type na mga tumor, isang malaking bilang ng solong nucleotide mutations ang natukoy bilang mga mutation ng pasahero (non driver mutations). Samakatuwid, ang pag-asa lamang sa bilang ng mga microsatellite na natukoy sa tumor ay hindi sapat; Ang aktwal na uri ng mutation (natukoy sa pamamagitan ng mga partikular na profile ng mutation) ay maaaring mapabuti ang predictive performance ng biomarker na ito. Bilang karagdagan, isang maliit na proporsyon lamang ng mga pasyente ng cancer ang nabibilang sa mga MSI-H tumor, na nagpapahiwatig ng kasalukuyang pangangailangan para sa mas malawak na naaangkop na mga biomarker. Samakatuwid, ang pagkilala sa iba pang epektibong biomarker upang mahulaan ang pagiging epektibo at gabayan ang pamamahala ng pasyente ay nananatiling isang mahalagang lugar ng pananaliksik.

Pananaliksik sa biomarker na batay sa organisasyon

Dahil ang mekanismo ng pagkilos ng ICI ay upang baligtarin ang pagsugpo sa immune cell sa halip na direktang i-target ang mga intrinsic pathway ng mga tumor cells, ang karagdagang pananaliksik ay dapat tumuon sa sistematikong pagsusuri sa kapaligiran ng paglaki ng tumor at ang pakikipag-ugnayan sa pagitan ng mga tumor cells at immune cells, na maaaring makatulong na mapalinaw ang mga salik na nakakaapekto sa tugon ng ICI. Maraming research group ang nag-aral ng tumor o immune feature ng mga partikular na uri ng tissue, gaya ng tumor at immune gene mutation feature, tumor antigen presentation deficits, o multicellular immune centers o aggregates (gaya ng tertiary lymphoid structures), na maaaring hulaan ang mga tugon sa immunotherapy.

Ginamit ng mga mananaliksik ang NGS upang i-sequence ang tumor at immune exome at transcriptome ng mga tisyu ng pasyente bago at pagkatapos ng paggamot sa ICI, at nagsagawa ng spatial imaging analysis. Sa pamamagitan ng paggamit ng maramihang pinagsama-samang modelo, na sinamahan ng mga diskarte tulad ng single-cell sequencing at spatial imaging, o multi omics na mga modelo, ang predictive na kakayahan ng mga resulta ng paggamot sa ICI ay napabuti. Bilang karagdagan, ang isang komprehensibong pamamaraan para sa pagsusuri ng mga signal ng immune ng tumor at mga katangian ng intrinsic na tumor ay nagpakita rin ng mas malakas na kakayahan sa paghula. Halimbawa, ang isang komprehensibong paraan ng pagkakasunud-sunod ng batch na sabay-sabay na sumusukat sa mga katangian ng tumor at immune ay higit na mataas sa isang solong analytical variable. Itinatampok ng mga resultang ito ang pangangailangan ng pagtulad sa pagiging epektibo ng ICI sa isang mas komprehensibong paraan, kabilang ang pagsasama ng mga resulta ng pagsusuri ng kapasidad ng immune ng host, mga katangian ng intrinsic na tumor, at mga bahagi ng immune ng tumor sa mga indibidwal na pasyente upang mas mahulaan kung aling mga pasyente ang tutugon sa immunotherapy.

Dahil sa pagiging kumplikado ng pagsasama ng mga tumor at host factor sa biomarker research, pati na rin ang potensyal na pangangailangan para sa longitudinal na pagsasama ng mga feature ng immune microenvironment, sinimulan ng mga tao na galugarin ang mga biomarker gamit ang computer modeling at machine learning. Sa kasalukuyan, lumitaw ang ilang groundbreaking na tagumpay sa pananaliksik sa larangang ito, na nagpapahiwatig ng hinaharap ng personalized na oncology na tinulungan ng machine learning.

Ang mga hamon na kinakaharap ng mga biomarker na nakabatay sa tissue

Mga limitasyon ng analytical na pamamaraan. Ang ilang makabuluhang biomarker ay mahusay na gumaganap sa ilang mga uri ng tumor, ngunit hindi kinakailangan sa iba pang mga uri ng tumor. Bagama't may mas malakas na kakayahan sa paghula ang mga tumor specific gene kaysa sa TMB at iba pa, hindi ito magagamit para sa pagsusuri ng lahat ng tumor. Sa isang pag-aaral na nagta-target sa mga pasyente ng NSCLC, ang mga tampok ng mutation ng gene ay natagpuan na mas mahuhulaan ang pagiging epektibo ng ICI kaysa sa mataas na TMB (≥ 10), ngunit higit sa kalahati ng mga pasyente ay hindi nakakakita ng mga tampok na mutation ng gene.

Ang heterogeneity ng tumor. Ang pamamaraang biomarker na nakabatay sa tissue ay mga sample lamang sa isang tumor site, na nangangahulugan na ang pagsusuri ng mga partikular na bahagi ng tumor ay maaaring hindi tumpak na sumasalamin sa pangkalahatang pagpapahayag ng lahat ng mga tumor sa pasyente. Halimbawa, natuklasan ng mga pag-aaral ang heterogeneity sa expression ng PD-L1 sa pagitan at sa loob ng mga tumor, at umiiral ang mga katulad na isyu sa iba pang mga tissue marker.

Dahil sa pagiging kumplikado ng mga biological system, maraming naunang ginamit na tissue biomarker ay maaaring na-oversimplified. Bilang karagdagan, ang mga cell sa tumor microenvironment (TME) ay karaniwang mobile, kaya ang mga pakikipag-ugnayan na ipinapakita sa spatial analysis ay maaaring hindi kumakatawan sa mga tunay na pakikipag-ugnayan sa pagitan ng mga tumor cell at immune cells. Kahit na ang mga biomarker ay maaaring mainam na kumatawan sa buong kapaligiran ng tumor sa isang tiyak na punto ng oras, ang mga target na ito ay maaari pa ring maimpluwensyahan at dynamic na magbago sa paglipas ng panahon, na nagpapahiwatig na ang isang solong snapshot sa isang punto ng oras ay maaaring hindi kumakatawan sa mga dynamic na pagbabago nang maayos.

Ang heterogeneity ng pasyente. Kahit na natukoy ang mga kilalang genetic na pagbabago na nauugnay sa ICI resistance, maaaring makinabang pa rin ang ilang pasyente na may mga kilalang resistance biomarker, posibleng dahil sa molecular at/o immune heterogeneity sa loob ng tumor at sa iba't ibang tumor site. Halimbawa, ang kakulangan ng β 2-microglobulin (B2M) ay maaaring magpahiwatig ng bago o nakuha na paglaban sa gamot, ngunit dahil sa heterogeneity ng kakulangan ng B2M sa pagitan ng mga indibidwal at sa loob ng mga tumor, pati na rin ang pakikipag-ugnayan ng mga mekanismo ng pagpapalit ng immune recognition sa mga pasyenteng ito, ang kakulangan sa B2M ay maaaring hindi malakas na mahulaan ang indibidwal na paglaban sa gamot. Samakatuwid, sa kabila ng pagkakaroon ng kakulangan sa B2M, ang mga pasyente ay maaari pa ring makinabang mula sa ICI therapy.

Mga longitudinal biomarker na nakabatay sa organisasyon
Ang pagpapahayag ng mga biomarker ay maaaring magbago sa paglipas ng panahon at sa epekto ng paggamot. Ang mga static at solong pagtatasa ng mga tumor at immunobiology ay maaaring makaligtaan ang mga pagbabagong ito, at ang mga pagbabago sa tumor TME at mga antas ng pagtugon sa immune ng host ay maaari ding hindi mapansin. Ipinakita ng maraming pag-aaral na ang pagkuha ng mga sample bago at sa panahon ng paggamot ay maaaring mas tumpak na matukoy ang mga pagbabago na nauugnay sa paggamot sa ICI. Itinatampok nito ang kahalagahan ng pagtatasa ng dynamic na biomarker.

Mga biomarker na nakabatay sa dugo
Ang bentahe ng pagsusuri ng dugo ay nakasalalay sa kakayahang biologically na suriin ang lahat ng indibidwal na mga sugat sa tumor, na sumasalamin sa mga average na pagbabasa sa halip na mga partikular na pagbabasa sa site, na ginagawa itong partikular na angkop para sa pagsusuri ng mga dynamic na pagbabago na nauugnay sa paggamot. Maraming resulta ng pananaliksik ang nagpakita na ang paggamit ng circulating tumor DNA (ctDNA) o circulating tumor cells (CTC) upang suriin ang minimal na natitirang sakit (MRD) ay maaaring gabayan ang mga desisyon sa paggamot, ngunit ang mga pagsusulit na ito ay may limitadong impormasyon sa paghula kung ang mga pasyente ay maaaring makinabang mula sa mga immunotherapies tulad ng ICI. Samakatuwid, ang pagsusuri sa ctDNA ay kailangang isama sa iba pang mga pamamaraan upang masukat ang immune activation o host immune capacity. Kaugnay nito, ang pag-unlad ay ginawa sa immunophenotyping ng peripheral blood mononuclear cells (PBMCs) at proteomic analysis ng extracellular vesicle at plasma. Halimbawa, ang mga peripheral immune cell subtypes (gaya ng CD8+T cells), mataas na expression ng immune checkpoint molecules (gaya ng PD1 sa peripheral CD8+T cells), at mataas na antas ng iba't ibang protina sa plasma (gaya ng CXCL8, CXCL10, IL-6, IL-10, PRAP1, at VEGFA na supplement) ay maaaring magsilbing mabisang mga coctDmark na supplement sa bioctDmark. Ang bentahe ng mga bagong pamamaraan na ito ay na maaari nilang suriin ang mga pagbabago sa loob ng tumor (katulad ng mga pagbabagong nakita ng ctDNA) at maaari ring magbunyag ng mga pagbabago sa immune system ng pasyente.

Radiomics
Ang mga predictive na salik ng data ng imahe ay maaaring epektibong malampasan ang mga limitasyon ng tissue biomarker sampling at biopsy, at maaaring obserbahan ang buong tumor at posibleng iba pang metastatic site sa anumang oras. Samakatuwid, maaari silang maging isang mahalagang bahagi ng mga non-invasive na dynamic na biomarker sa hinaharap. Maaaring kalkulahin ng Delta radiomics ang mga pagbabago sa maraming feature ng tumor (gaya ng laki ng tumor) sa iba't ibang oras, gaya ng bago at pagkatapos ng paggamot sa ICI, sa panahon ng paggamot, at kasunod na pag-follow-up. Hindi lamang mahuhulaan ng Delta radiomics ang paunang o walang tugon sa maagang paggamot, ngunit kilalanin din ang nakuhang paglaban sa ICI sa real-time at subaybayan ang anumang pag-ulit pagkatapos ng kumpletong pagpapatawad. Ang modelo ng imaging na binuo sa pamamagitan ng teknolohiya sa pag-aaral ng makina ay mas mahusay kaysa sa tradisyonal na pamantayan ng RECIST sa paghula ng tugon sa paggamot at mga posibleng masamang kaganapan. Ipinahihiwatig ng kasalukuyang pananaliksik na ang mga modelong radiomics na ito ay may lugar sa ilalim ng curve (AUC) na hanggang 0.8 hanggang 0.92 sa paghula ng tugon ng immune therapy.

Ang isa pang bentahe ng radiomics ay ang kakayahang tumpak na makilala ang pseudo progression. Ang modelo ng radiomics na binuo sa pamamagitan ng machine learning ay maaaring epektibong makilala sa pagitan ng totoo at maling pag-unlad sa pamamagitan ng muling pagsukat ng data ng CT o PET para sa bawat tumor, kabilang ang mga kadahilanan tulad ng hugis, intensity, at texture, na may AUC na 0.79. Ang mga modelong radiomics na ito ay maaaring gamitin sa hinaharap upang maiwasan ang napaaga na pagwawakas ng paggamot dahil sa maling paghuhusga sa paglala ng sakit.

Intestinal microbiota
Ang mga biomarker ng gut microbiota ay inaasahang mahulaan ang therapeutic response ng ICI. Maraming mga pag-aaral ang nagpakita na ang isang tiyak na gut microbiota ay malapit na nauugnay sa tugon ng iba't ibang uri ng kanser sa paggamot sa ICI. Halimbawa, sa mga pasyente na may melanoma at kanser sa atay, ang kasaganaan ng bakterya ng Ruminococcaceae ay nauugnay sa tugon ng immunotherapy ng PD-1. Ang pagpapayaman ng Akkermansia muciniphila ay karaniwan sa mga pasyenteng may kanser sa atay, kanser sa baga, o renal cell carcinoma, na mahusay na tumutugon sa paggamot sa ICI.

Bilang karagdagan, ang bagong modelo ng pag-aaral ng makina ay maaaring maging independyente sa mga uri ng tumor at iugnay ang partikular na gut bacterial genera sa therapeutic response ng immunotherapy. Ang iba pang mga pag-aaral ay nagsiwalat din ng partikular na papel na ginagampanan ng mga indibidwal na grupo ng bakterya sa pag-regulate ng host immune system, sa karagdagang paggalugad kung paano pigilan o itaguyod ang immune escape ng mga selula ng kanser.

Neoadjuvant therapy
Ang dinamikong pagsusuri ng biology ng tumor ay maaaring gabayan ang kasunod na mga diskarte sa paggamot sa klinikal. Maaaring suriin ng pagsubok ng neoadjuvant therapy ang therapeutic effect sa pamamagitan ng pathological remission sa surgical specimens. Sa paggamot ng melanoma, ang pangunahing pagtugon sa pathological (MPR) ay nauugnay sa pag-ulit ng libreng survival rate. Sa pagsubok ng PRADO, tinutukoy ng mga mananaliksik ang susunod na mga hakbang sa klinikal na interbensyon, tulad ng operasyon at/o pantulong na therapy, batay sa data ng pathological remission na partikular sa pasyente.

Sa iba't ibang uri ng kanser, maraming bagong opsyon sa adjuvant therapy ang kulang pa rin sa paghahambing ng ulo sa ulo. Samakatuwid, ang pagpili sa pagitan ng immunotherapy monotherapy o kumbinasyon ng therapy ay madalas na pinagpapasiyahan ng dumadating na manggagamot at ng pasyente. Sa kasalukuyan, nakabuo ang mga mananaliksik ng tampok na interferon gamma (IFN gamma) na naglalaman ng 10 gene bilang biomarker para sa paghula ng pathological remission sa melanoma pagkatapos ng neoadjuvant therapy. Isinasama pa nila ang mga feature na ito sa isang algorithm para pumili ng mga pasyenteng may malakas o mahinang tugon sa neoadjuvant therapy. Sa isang follow-up na pag-aaral na tinatawag na DONIMI, ginamit ng mga mananaliksik ang markang ito, na sinamahan ng mas kumplikadong pagsusuri, hindi lamang upang mahulaan ang tugon sa paggamot, kundi pati na rin upang matukoy kung aling yugto III ang mga pasyente ng melanoma ay nangangailangan ng pagdaragdag ng histone deacetylase inhibitors (HDACi) upang mapahusay ang tugon sa neoadjuvant ICI na paggamot.

Ang modelo ng tumor ay nagmula sa mga pasyente
Ang mga modelo ng in vitro tumor ay may potensyal na mahulaan ang mga partikular na tugon ng pasyente. Hindi tulad ng in vitro platform na ginagamit para sa pagsusuri ng spectrum ng pagtugon sa gamot ng mga hematologic malignancies, ang mga solidong tumor ay nahaharap sa mas malalaking hamon dahil sa kanilang natatanging tumor microstructure at mga pakikipag-ugnayan sa immune ng tumor. Ang simpleng tumor cell culture ay hindi madaling kopyahin ang mga kumplikadong tampok na ito. Sa kasong ito, ang mga tumor tulad ng mga organo o organ chips na nagmula sa mga pasyente ay maaaring magbayad para sa mga limitasyon sa istruktura, dahil maaari nilang mapanatili ang orihinal na istraktura ng selula ng tumor at gayahin ang mga pakikipag-ugnayan sa mga lymphoid at myeloid immune cells upang suriin ang mga tugon ng ICI sa isang partikular na paraan ng pasyente, sa gayon ay mas tumpak na nagpaparami ng mga biological na tampok sa isang mas makatotohanang three-dimensional na kapaligiran.

Maraming mga pag-aaral ng tagumpay sa China at Estados Unidos ang nagpatibay ng bagong high fidelity na three-dimensional na in vitro tumor model. Ang mga resulta ay nagpapakita na ang mga modelong ito ay maaaring epektibong mahulaan ang tugon ng kanser sa baga, kanser sa colon, kanser sa suso, melanoma at iba pang mga tumor sa ICI. Naglalatag ito ng pundasyon para sa karagdagang pag-verify at pag-standardize ng predictive na pagganap ng mga modelong ito.