Molecular Cancer
克服抗PD-L1免疫治疗耐药：机制、联合策略与未来方向

小赛推荐：

该综述系统总结了PD-L1免疫治疗耐药的复杂机制，并提出多种克服耐药的策略，如联合治疗、肿瘤微环境调控、机器学习及多组学分析，为个性化癌症免疫治疗提供重要参考。

 

文献概述
本文《Overcoming resistance to anti-PD-L1 immunotherapy: mechanisms, combination strategies, and future directions》，发表于《Molecular Cancer》杂志，回顾并总结了PD-L1在癌症免疫逃逸中的作用及其耐药机制，同时讨论了多种提升抗PD-L1疗效的联合治疗策略和未来研究方向。

背景知识
PD-L1与PD-1的相互作用是癌细胞逃逸免疫系统的关键机制之一，靶向该通路的免疫检查点抑制剂（ICIs）在多种癌症中已取得显著进展。然而，临床反应率有限，部分患者对治疗不敏感或产生耐药性，凸显了深入研究耐药机制的必要性。研究重点包括PD-L1表达调控、肿瘤突态异质性、免疫微环境动态变化，以及基于多组学和AI的个体化治疗策略。当前，如何精准评估PD-L1表达水平、优化患者分层、提升T细胞浸润、调控免疫抑制微环境等，仍是研究中的关键挑战。

 

提供非整合方式的重编程服务，生成安全系数更高的非整合人源iPS细胞，适用于疾病模型构建、再生医学研究及药物筛选。

了解更多

 

研究方法与实验
该研究通过系统性文献回顾，整合了PD-L1表达调控、肿瘤微环境（TME）中免疫细胞浸润状态、耐药机制及联合治疗策略的最新进展。同时，结合高分辨率成像、机器学习、多组学分析和液体活检等技术，探索PD-L1表达动态变化与治疗反应的关系。

关键结论与观点

• PD-L1表达水平和肿瘤突变负荷（TMB）是当前免疫治疗患者筛选的重要生物标志物，但其预测效力有限，存在个体差异和组织异质性
• 原发耐药与获得性耐药机制不同，前者多由PD-L1低表达或缺乏TILs（肿瘤浸润淋巴细胞）导致，后者则涉及信号通路突变、抗原呈递缺陷及免疫抑制微环境形成
• 联合治疗策略，如化疗、放疗、靶向治疗、CAR-T细胞疗法和代谢免疫调节，能有效增强PD-L1治疗效果
• 利用机器学习和多组学数据可提升生物标志物预测精度，有助于实现更精准的患者分层和疗效监测
• 未来方向包括标准化PD-L1检测方法、探索非PD-1/PD-L1通路的替代检查点分子，以及开发基于个体免疫特征的个性化疫苗和过继细胞治疗

研究意义与展望
本研究为癌症免疫治疗的耐药机制提供了系统性分析，强调了多学科交叉在提升疗效中的重要性。未来，结合人工智能、高通量组学数据与个体化动物模型，将有助于开发更有效、更安全的免疫治疗策略，并推动其在更多癌症类型中的应用。

 

提供多种神经退行性疾病基因编辑模型，涵盖阿尔茨海默病、帕金森病等，适用于疾病机制研究、药物筛选与基因治疗探索。

了解更多

 

结语
抗PD-L1免疫治疗在癌症治疗中具有重要价值，但其疗效受限于多种耐药机制。通过深入解析PD-L1的调控网络、整合多组学数据、优化生物标志物筛选，并结合化疗、放疗、CAR-T等联合治疗手段，有望突破当前治疗瓶颈。未来研究应聚焦于动态免疫监测、个体化治疗设计以及新型免疫检查点的靶向开发，以期实现更广泛、更持久的抗肿瘤免疫应答。

 

Kartik Mandal, Ganesh Kumar Barik, and Manas Kumar Santra. Overcoming resistance to anti-PD-L1 immunotherapy: mechanisms, combination strategies, and future directions. Molecular Cancer.