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Unrevealing the therapeutic benefits of radiotherapy and consolidation immunotherapy using ctDNA-defined tumor clonality in unresectable locally advanced non-small cell lung cancer

医学 危险系数 免疫疗法 内科学 肿瘤科 放化疗 肺癌 置信区间 放射治疗 癌症
作者
Yufan Yang,Jianyang Wang,Jingbo Wang,Xiaotian Zhao,Tao Zhang,Yin Yang,Jiaohui Pang,Qiuxiang Ou,Linfang Wu,Xin Xu,Kunpeng Xu,Jingjing Zhao,Bai Na,Peng Yang,Sha Wang,Lühua Wang,Nan Bi
出处
期刊:Cancer Letters [Elsevier BV]
卷期号:582: 216569-216569 被引量:11
标识
DOI:10.1016/j.canlet.2023.216569
摘要

Progression occurs in approximately two-thirds of patients with locally advanced non-small cell lung cancer (LA-NSCLC) receiving chemoradiation and consolidation immunotherapy. Molecular indicators for outcome prediction are under development. A novel metric, the ratio of mean to max variant allele frequency (mmVAF), was derived from 431 pre-treatment tissue biopsies from The Cancer Genome Atlas and evaluated in serial circulating tumor DNA (ctDNA) from 70 LA-NSCLC patients receiving definitive radiotherapy/chemoradiotherapy (RT/CRT) with/without immunotherapy. High mmVAFs in pre-treatment tissue biopsies, indicating clonal predominant tumors (P < 0.01), were associated with inferior overall survival [OS, hazard ratio (HR): 1.48, 95 % confidence interval (CI): 1.11–1.98]. Similar associations of mmVAF with clonality (P < 0.01) and OS (HR: 2.24, 95 % CI: 0.71–7.08) were observed in pre-treatment ctDNA. At 1-month post-RT, ctDNA mmVAF-high patients receiving consolidation immunotherapy exhibited improved progression-free survival (PFS) compared to those who did not (HR: 0.14, 95 % CI: 0.03–0.67). From the baseline to week 4 of RT and/or 1-month post-RT, survival benefits from consolidation immunotherapy were exclusively observed in ctDNA mmVAF-increased patients (PFS, HR: 0.39, 95 % CI: 0.14–1.15), especially in terms of distant metastasis (HR: 0.11, 95 % CI: 0.01–0.95). In summary, our longitudinal data demonstrated the applicability of ctDNA-defined clonality for prognostic stratification and immunotherapy benefit prediction in LA-NSCLC.
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