Development of a Classifier for Metabolic Subtypes of Nasopharyngeal Carcinoma to Guide Personalized Immunotherapy Strategies: Biomarker Analysis of the Phase III CONTINUUM and DIPPER Trials.

局部晚期鼻咽癌（NPC）患者迫切需要个体化的免疫治疗策略。本研究旨在利用III期CONTINUUM和DIPPER随机临床试验的数据，识别免疫治疗获益的预测性生物标志物。

研究纳入了CONTINUUM试验（发现队列）和DIPPER试验（验证队列）共407例患者的肿瘤样本进行RNA测序。在发现队列中，通过基于代谢基因的共识聚类确定了亚型，并开发了机器学习分类器，随后应用于验证队列以分配代谢亚型。临床终点为无事件生存期（EFS）。

在发现队列中，识别出三种具有独特肿瘤内在和免疫特征的代谢亚型，它们对化放疗（CRT）加用抗PD-1的EFS获益存在差异。MS1亚型在抗PD-1加CRT组中，3年EFS显著优于单纯CRT组（90.2% vs 69.6%；风险比[HR]=0.27，95% CI 0.11-0.67），而MS2和MS3亚型未显示显著生存获益。亚型特征在验证队列中得到保留，并具有一致的预后和预测价值。两队列的汇总分析显示，代谢亚型与治疗效果之间存在显著的交互作用（Pinteraction = 0.0074）。

本生物标志物研究定义了鼻咽癌的代谢亚型，这些亚型可预测免疫治疗的EFS获益。这种新颖的分子分类为局部晚期鼻咽癌患者的个体化治疗决策提供了有前景的预测性生物标志物。