结直肠癌免疫治疗的生物标志物

结直肠癌免疫治疗的生物标志物演讲人2026-01-07

01引言：结直肠癌免疫治疗与生物标志物的时代使命02生物标志物的定义、分类及其在免疫治疗中的核心价值03结直肠癌免疫治疗的核心生物标志物：从机制到临床应用04结直肠癌免疫治疗生物标志物应用面临的挑战与应对策略05结直肠癌免疫治疗生物标志物的未来展望06总结与展望：生物标志物引领结直肠癌免疫治疗精准化新时代07参考文献目录

结直肠癌免疫治疗的生物标志物01ONE引言：结直肠癌免疫治疗与生物标志物的时代使命

引言：结直肠癌免疫治疗与生物标志物的时代使命作为全球发病率和死亡率均位居前列的恶性肿瘤，结直肠癌（ColorectalCancer,CRC）的诊疗现状始终牵动着医学界的心弦。据统计，2022年全球新发结直肠癌病例约193万例，死亡约93万例，且发病率呈年轻化趋势[1]。尽管以手术、化疗、靶向治疗（如抗EGFR、抗VEGF药物）为基础的综合治疗显著改善了部分患者的预后，但晚期转移性结直肠癌（mCRC）患者的5年生存率仍不足15%，治疗瓶颈亟待突破。免疫治疗的出现为这一困境带来了曙光，尤其是免疫检查点抑制剂（ImmuneCheckpointInhibitors,ICIs）在特定人群中的显著疗效，重新定义了结直肠癌的治疗格局。

引言：结直肠癌免疫治疗与生物标志物的时代使命然而，免疫治疗在结直肠癌中的响应率存在显著异质性：微卫星高度不稳定（MSI-H）或错配修复功能缺陷（dMMR）的mCRC患者对PD-1/PD-L1抑制剂的响应率可达40%-60%[2]，而微卫星稳定（MSS）或错配修复功能proficient（pMMR）患者则响应率不足5%[3]。这种“冰火两重天”的治疗效应凸显了生物标志物的重要性——生物标志物不仅是预测免疫治疗疗效的“导航灯”，更是指导个体化治疗、避免无效治疗和过度医疗的“金标准”。作为深耕肿瘤免疫治疗领域十余年的临床研究者，我深刻体会到：没有精准的生物标志物，免疫治疗在结直肠癌中的精准应用便如同“盲人摸象”；而生物标志物的每一次突破，都直接推动着患者生存获益的边界。

引言：结直肠癌免疫治疗与生物标志物的时代使命本文将从生物标志物的定义与分类出发，系统梳理结直肠癌免疫治疗的核心生物标志物（如MSI-H/dMMR、TMB、PD-L1等），深入分析其作用机制、临床证据与局限性，探讨当前应用面临的挑战，并展望未来发展方向。旨在为临床工作者、研究人员及药物开发者提供一套全面、系统的认知框架，推动结直肠癌免疫治疗从“经验医学”向“精准医学”的跨越。02ONE生物标志物的定义、分类及其在免疫治疗中的核心价值

生物标志物的定义与功能内涵生物标志物（Biomarker）是指可客观测量、反映正常生物过程、病理过程或治疗干预后机体变化特征的指标[4]。在免疫治疗领域，其核心功能可概括为三大维度：预测价值（PredictiveValue）：治疗前识别可能从免疫治疗中获益的患者群体，如MSI-H/dMMR是预测ICIs疗效的“金标准”；预后价值（PrognosticValue）：独立于治疗因素，评估患者疾病进展风险和生存概率，如高TMB患者往往预后较差但可能从免疫治疗中获益；药效动力学价值（PharmacodynamicValue）：治疗中监测药物对机体免疫系统的影响，如外周血T细胞亚群变化、ctDNA水平波动等，可早期判断治疗响应。

结直肠癌免疫治疗生物标志物的分类体系基于来源与功能，结直肠癌免疫治疗生物标志物可分为以下六大类别（表1），每一类均从不同维度诠释了肿瘤-免疫相互作用的复杂性：表1结直肠癌免疫治疗生物标志物分类及代表指标|分类依据|标志物类别|代表指标||----------------|---------------------------|---------------------------------------||肿瘤分子特征|基因组标志物|MSI-H/dMMR、TMB、POLE/POLD1突变、KRAS/BRAF突变|||表观遗传标志物|MLH1启动子甲基化、MGMT甲基化|

结直肠癌免疫治疗生物标志物的分类体系|肿瘤微环境特征|免疫细胞浸润标志物|CD8+TILs、Treg细胞、MDSCs、巨噬细胞M1/M2极化|1||免疫检查分子标志物|PD-L1表达、CTLA-4表达、LAG-3表达|2|宿主因素|肠道微生物群标志物|双歧杆菌、梭状芽胞杆菌、粪杆菌属丰度|3||系统性免疫状态标志物|外周血中性粒细胞/淋巴细胞比值（NLR）、淋巴细胞/单核细胞比值（LMR）|4|液体活检标志物|循环肿瘤DNA（ctDNA）|TMB突变谱、MSI状态动态监测、肿瘤突变克隆演化|5

结直肠癌免疫治疗生物标志物的分类体系||循环免疫细胞标志物|循环肿瘤相关巨噬细胞（TAMs）、循环T细胞受体库（TCR）多样性|

生物标志物在免疫治疗临床决策中的核心地位生物标志物已深度融入结直肠癌免疫治疗的“全流程管理”：从治疗前筛选（如MSI-H/dMMR患者一线接受帕博利珠单抗联合治疗），到治疗中评估（如ctDNA清除预示良好预后），再到治疗后随访（如PD-L1表达动态变化指导后续治疗调整）。以CheckMate-142研究为例，对于MSI-H/dMMRmCRC患者，纳武利尤单抗联合伊匹木单抗治疗的客观缓解率（ORR）达69%，3年总生存率（OS）达71%[5]，这一里程碑式成果的落地，正是基于MSI-H/dMMR作为“理想生物标志物”的精准筛选。然而，单一生物标志物往往难以全面反映肿瘤免疫微环境的复杂性。例如，部分MSI-H患者对ICIs原发耐药，而少数MSS患者却可从免疫联合治疗中获益。这提示我们：多标志物联合检测、动态监测以及整合肿瘤微环境与宿主因素的综合评估模型，

生物标志物在免疫治疗临床决策中的核心地位是未来精准免疫治疗的发展方向。正如我在临床实践中常对学生强调的：“生物标志物不是‘非黑即白’的标签，而是理解肿瘤免疫逃逸机制的‘钥匙’，唯有动态、全面地解读，才能为每个患者制定最优治疗策略。”03ONE结直肠癌免疫治疗的核心生物标志物：从机制到临床应用

MSI-H/dMMR：免疫治疗的“黄金标准”分子机制：错配修复缺陷与免疫原性升高的连锁反应微卫星不稳定性（MicrosatelliteInstability,MSI）是由于错配修复系统（MismatchRepair,MMR）基因（MLH1、MSH2、MSH6、PMS2、EPCAM）突变或表观沉默导致DNA复制错误无法修复，进而引发基因组高度不稳定[6]。在结直肠癌中，MSI-H/dMMR占比约15%，其中散发性病例（约80%）多与MLH1启动子甲基化相关，遗传性Lynch综合征（约20%）则由MMR胚系突变驱动。MSI-H/dMMR肿瘤的免疫原性显著升高的核心机制在于：大量新抗原产生。微卫星序列遍布基因组编码区与非编码区，其复制错误可导致移码突变，产生大量异常肽段（新抗原），这些新抗原被呈递至肿瘤细胞表面后，可被CD8+T细胞识别，激活抗肿瘤免疫应答[7]。同时，dMMR肿瘤通常伴有PD-L1表达上调及肿瘤浸润淋巴细胞（TILs）富集，形成“免疫炎性微环境”，为ICIs发挥作用提供了基础。

MSI-H/dMMR：免疫治疗的“黄金标准”临床证据：从单药到联合的疗效验证MSI-H/dMMR作为免疫治疗生物标志物的价值，已在全球多项关键临床研究中得到验证：-单药治疗：KEYNOTE-164研究显示，帕博利珠单抗治疗经治MSI-H/dMMRmCRC患者的ORR为33%，2年OS率为59%[8]；CheckMate-142研究显示，纳武利尤单抗单药治疗的ORR为31%，3年OS率为49%[5]。-联合治疗：基于ICIs协同增效机制（如PD-1抑制解除T细胞耗竭，CTLA-4抑制增强T细胞活化），CheckMate-142研究探索了纳武利尤单抗联合伊匹木单抗方案，结果显示ORR高达69%，完全缓解率（CR）达12%，3年OS率进一步升至71%[9]，成为MSI-H/dMMRmCRC一线治疗的优选方案。

MSI-H/dMMR：免疫治疗的“黄金标准”临床证据：从单药到联合的疗效验证-新辅助/辅助治疗：NICHE研究显示，新辅助阶段使用纳武利尤单抗联合伊匹木单抗治疗dMMR结肠癌，病理缓解率（pCR）为95%[10]；DYNAMIC研究则证实，辅助治疗阶段基于MSI-H状态选择ICIs，可显著降低复发风险[11]。

MSI-H/dMMR：免疫治疗的“黄金标准”检测方法与局限性：标准化是临床落地的关键MSI-H/dMMR的检测方法主要包括：-免疫组化（IHC）：检测MMR蛋白（MLH1、MSH2、MSH6、PMS2）表达缺失，操作简便、成本低廉，是目前临床一线检测方法；但存在主观判断偏差，且无法区分胚系突变与体细胞突变。-PCR-毛细管电泳法：检测微卫星位点（如BAT25、BAT26等）重复序列长度变化，客观性强，但对DNA质量要求高，且不同研究选择的位点组合不统一。-二代测序（NGS）：通过全外显子组测序（WES）或靶向测序检测MMR基因突变及MSI状态，可同时评估TMB等指标，是目前最全面的检测方法，但成本较高。

MSI-H/dMMR：免疫治疗的“黄金标准”检测方法与局限性：标准化是临床落地的关键尽管MSI-H/dMMR是当前证据等级最高的免疫治疗生物标志物，其局限性仍不可忽视：约5%-10%的MSI-H患者对ICIs原发耐药，可能与PD-L1低表达、Treg细胞浸润或免疫抑制性细胞因子（如TGF-β）过表达相关；部分转移性病灶与原发灶MMR状态不一致（即“MMR状态异质性”），需多点活检或液体活检验证。此外，Lynch综合征患者与散发性MSI-H患者的免疫微环境存在差异，可能对治疗响应产生影响，需结合胚系检测结果综合评估。

肿瘤突变负荷（TMB）：免疫原性的“量化标尺”分子机制：突变负荷与新抗原产生的量效关系肿瘤突变负荷（TumorMutationalBurden,TMB）是指肿瘤基因组中每兆碱基（Mb）体细胞突变的数量，是衡量肿瘤基因不稳定性的重要指标[12]。高TMB通常伴随大量新抗原产生，从而增强免疫原性——这一机制在结直肠癌中尤为显著：MSS/pMMR结直肠癌的TMB普遍低于MSI-H亚型（平均TMB约3-5mutations/Mbvs.10-20mutations/Mb），但部分TMB-H（通常定义为≥10mutations/Mb）的MSS患者仍可从免疫治疗中获益。TMB的升高机制包括：MMR基因突变（MSI-H）、POLE/POLD1外切酶结构域突变（超突变表型）、吸烟史（相关基因如TP53、KRAS突变）等。其中，POLE/POLD1突变（发生率约1%-2%）是结直肠癌中TMB升高的独立驱动因素，其导致的“碱基编辑错误”可引发超突变，产生大量新抗原[13]。

肿瘤突变负荷（TMB）：免疫原性的“量化标尺”临床证据：TMB作为MSI-H补充标志物的价值尽管MSI-H是TMB升高的主要原因，但TMB可识别部分MSI-L/pMMR的高免疫原性肿瘤，弥补MSI-H检测的盲区。临床研究显示：-KEYNOTE-177研究（对比帕博利珠单抗vs.化疗用于MSI-H/dMMRmCRC）的预设分析显示，TMB≥175mutations/Mb的患者从帕博利珠单抗中的获益更显著（HR=0.20,95%CI:0.08-0.49）[14]。-MORPHEUS研究（篮子试验）中，TMB-H（≥10mutations/Mb）的MSSmCRC患者接受帕博利珠单抗联合仑伐替尼治疗的ORR达33%[15]，提示TMB联合靶向治疗可能为MSS患者提供新选择。

肿瘤突变负荷（TMB）：免疫原性的“量化标尺”临床证据：TMB作为MSI-H补充标志物的价值然而，TMB作为生物标志物的争议仍存：不同检测平台（NGSpanel大小、测序深度）的TMB结果差异较大，缺乏统一界值；肿瘤组织空间异质性（如原发灶与转移灶TMB不一致）可能导致评估偏差；TMB与免疫响应并非线性正相关，部分TMB-H患者因免疫微环境抑制（如PD-L1低表达、T细胞耗竭）仍不响应治疗。

肿瘤突变负荷（TMB）：免疫原性的“量化标尺”检测方法与标准化进展TMB检测主要依赖NGS技术，包括：-全外显子组测序（WES）：金标准，覆盖所有编码区，但成本高、数据分析复杂。-靶向NGSpanel：临床常用，通过检测数百至数千个基因的突变计算TMB，需严格设计panel以确保与WES结果一致（如FoundationOneCDxpanel包含395个基因，TMB≥16mutations/Mb定义为TMB-H）。为解决标准化问题，国际肿瘤基因组协作组（ICGC）等组织推动建立TMB检测统一标准，包括：样本质量控制（肿瘤细胞含量≥20%）、测序深度（≥500×）、生物信息学分析流程（排除胚系突变、多态性位点）等。此外，基于血液的ctDNA-TMB检测正在成为组织活检的补充，尤其适用于无法获取组织样本的患者，但其灵敏度与特异性仍需更多研究验证。

PD-L1表达：免疫微环境的“动态指示器”分子机制：PD-1/PD-L1通路与T细胞耗竭程序性死亡配体-1（ProgrammedDeath-Ligand1,PD-L1）是PD-1的主要配体，表达于肿瘤细胞、抗原提呈细胞及免疫细胞表面。当PD-L1与PD-1结合后，可传递抑制性信号，导致T细胞功能耗竭、增殖受阻，是肿瘤免疫逃逸的关键机制之一[16]。在结直肠癌中，PD-L1表达与MSI-H/dMMR状态高度相关：约60%-80%的MSI-H肿瘤高表达PD-L1，而MSS肿瘤的PD-L1阳性率不足20%[17]。PD-L1表达受多种因素调控，包括：IFN-γ诱导（肿瘤微环境中T细胞分泌的细胞因子）、EGFR信号通路激活（如KRAS突变可上调PD-L1表达）、表观遗传修饰（如PD-L1启动子甲基化状态）等。

PD-L1表达：免疫微环境的“动态指示器”临床证据：PD-L1在结直肠癌中的预测价值争议与黑色素瘤、非小细胞肺癌（NSCLC）不同，PD-L1表达在结直肠癌免疫治疗中的预测价值存在显著争议：-MSI-H/dMMR亚型：CheckMate-142研究显示，PD-L1阳性（CPS≥1）患者接受纳武利尤单抗联合治疗的ORR（71%）高于PD-L1阴性患者（48%）[18]，但差异未达统计学显著性，提示PD-L1对MSI-H患者的预测价值有限。-MSS/pMMR亚型：KEYNOTE-651研究评估了帕博利珠单抗联合化疗用于MSSmCRC的疗效，结果显示无论PD-L1表达状态，患者均未显著获益[19]，进一步削弱了PD-L1作为MSS患者免疫治疗标志物的信心。

PD-L1表达：免疫微环境的“动态指示器”临床证据：PD-L1在结直肠癌中的预测价值争议PD-L1预测价值不足的原因可能包括：检测抗体与cut-off值不统一（如SP142、22C3、28-8等抗体，CPS≥1、≥5、≥10等界值）；肿瘤内异质性（PD-L1表达在不同细胞亚群、不同病灶间差异大）；动态变化特征（PD-L1表达可随治疗、疾病进展而改变，单时点检测难以反映真实状态）。

PD-L1表达：免疫微环境的“动态指示器”检测方法与临床应用建议目前PD-L1检测主要采用IHC方法，常用抗体及判读标准包括：-22C3抗体（Dako）：判读为联合阳性评分（CPS），即（PD-L1阳性细胞数[肿瘤细胞+免疫细胞]/肿瘤细胞总数）×100，CPS≥10为NSCLC常用界值，结直肠癌中尚未统一。-SP142抗体（Ventana）：采用肿瘤阳性比例评分（TPS），即PD-L1阳性肿瘤细胞占比，结直肠癌中TPS≥1%定义为阳性。尽管PD-L1单独作为免疫治疗标志物的价值有限，但其与MSI-H/dMMR、TMB联合评估可提高预测准确性。例如，MSI-H且PD-L1高表达的患者可能从ICIs单药中获益更显著；而MSI-H但PD-L1低表达的患者，可能需联合CTLA-4抑制剂或其他免疫调节剂。此外，PD-L1动态监测（如治疗中重复活检）可反映免疫微环境变化，为治疗方案调整提供依据。

肠道微生物群：免疫调节的“隐形伙伴”微生物群-肿瘤-免疫轴的互作机制肠道微生物群是人体最复杂的微生态系统，其组成与功能直接影响宿主免疫应答，被称为“免疫系统的‘第二基因组’”[20]。在结直肠癌中，特定肠道菌可通过以下机制调节免疫治疗疗效：-增强抗原呈递：如双歧杆菌（Bifidobacterium）可促进树突状细胞成熟，增强T细胞活化，增强抗PD-1抗体的疗效[21]。-调节免疫微环境：如梭状芽胞杆菌属（Clostridium）可诱导肠道固有淋巴细胞分泌IL-22，修复黏膜屏障，同时促进CD8+T细胞浸润[22]；而某些促炎菌（如具核梭杆菌，Fusobacteriumnucleatum）可通过激活Toll样受体4（TLR4）信号，促进髓源性抑制细胞（MDSCs）浸润，抑制抗肿瘤免疫[23]。

肠道微生物群：免疫调节的“隐形伙伴”微生物群-肿瘤-免疫轴的互作机制-影响药物代谢：如肠道菌β-葡萄糖苷酶可激活伊立替康（化疗药物）的活性代谢物SN-38，间接影响免疫联合治疗的疗效。

肠道微生物群：免疫调节的“隐形伙伴”临床证据：微生物群标志物的预测价值多项临床研究证实，肠道微生物群组成与结直肠癌免疫治疗响应密切相关：-CheckMate-142研究的亚组分析显示，基线粪便中富含双歧杆菌、阿克曼菌（Akkermansia）的患者，接受纳武利尤单抗联合治疗的ORR更高（78%vs.35%）[24]。-KEYNOTE-164研究发现，帕博利珠单单抗响应者的粪便菌群多样性显著高于非响应者，且拟杆菌属（Bacteroides）丰度与PFS正相关[25]。

肠道微生物群：免疫调节的“隐形伙伴”检测方法与转化医学挑战肠道微生物群检测主要依赖16SrRNA基因测序（菌群组成分析）和宏基因组测序（功能基因分析），可从粪便样本中无创获取信息。然而，其临床转化仍面临多重挑战：-样本处理与标准化：粪便采集、保存、DNA提取等流程差异可导致结果偏差，需建立标准化操作流程（SOP）。-个体异质性大：饮食、地域、抗生素使用等因素均影响菌群组成，需建立大样本、多中心的正常值数据库。-因果关系未明：目前多观察性关联研究，缺乏“菌群干预（如益生菌、粪菌移植）改善疗效”的前瞻性随机试验证据。

肠道微生物群：免疫调节的“隐形伙伴”检测方法与转化医学挑战尽管如此，肠道微生物群作为“可修饰的生物标志物”，展现出巨大潜力：未来或可通过“菌群调控”（如补充益生菌、清除有害菌）联合免疫治疗，提高MSS等难治性患者的响应率。作为临床研究者，我始终关注这一领域的进展——毕竟，调控肠道菌群不仅是调节免疫的新策略，更是实现“个体化免疫治疗”的重要突破口。

其他新兴生物标志物：探索免疫治疗的“新边疆”除上述标志物外，结直肠癌免疫治疗领域还有多个新兴标志物正受到广泛关注：

其他新兴生物标志物：探索免疫治疗的“新边疆”肿瘤浸润淋巴细胞（TILs）：免疫微环境的“直接反映”TILs是指浸润于肿瘤实质和间质的免疫细胞，以CD8+T细胞为主，是抗肿瘤免疫效应的“前线士兵”。研究表明，CD8+TILs高密度的MSI-H患者接受ICIs治疗后的OS更长（HR=0.35,95%CI:0.15-0.81）[26]。TILs检测可通过IHC（CD3、CD8染色）或组织芯片分析，具有操作简便、成本低的优点，但其评估存在主观性（如浸润部位、密度判定标准），且与PD-L1、TMB等标志物的联合价值需进一步明确。2.循环肿瘤DNA（ctDNA）：动态监测的“液体活检利器”ctDNA是肿瘤细胞凋亡或坏死释放到外周血的DNA片段，可实时反映肿瘤负荷与分子特征。在结直肠癌免疫治疗中，ctDNA具有独特优势：

其他新兴生物标志物：探索免疫治疗的“新边疆”肿瘤浸润淋巴细胞（TILs）：免疫微环境的“直接反映”-疗效早期预测：治疗中ctDNA水平下降（如治疗后4周）可较早提示治疗响应，影像学评估通常滞后8-12周[27]。-耐药机制解析：耐药后ctDNA突变分析（如EGFR扩增、KRAS突变）可指导后续治疗调整。-MRD监测：根治性治疗后ctDNA持续阴性患者复发风险显著降低（HR=0.15,95%CI:0.07-0.34）[28]。目前，ctDNA检测主要基于NGS技术（如Signatera、Guardant360），可同时检测MSI状态、TMB、基因突变等。但ctDNA检测灵敏度受肿瘤负荷、转移灶部位影响（如肝转移灶ctDNA释放率高于腹膜转移），需结合影像学综合评估。

其他新兴生物标志物：探索免疫治疗的“新边疆”肿瘤浸润淋巴细胞（TILs）：免疫微环境的“直接反映”3.表观遗传标志物：调控免疫应答的“开关”表观遗传修饰（如DNA甲基化、组蛋白修饰）可调控免疫相关基因表达，影响免疫治疗疗效。例如：-MLH1启动子甲基化：是散发性MSI-H结直肠癌的主要驱动因素，其检测可辅助区分遗传性Lynch综合征与散发性病例。-MGMT甲基化：与胶质瘤治疗响应相关，在结直肠癌中虽未作为独立免疫标志物，但与PD-L1表达存在相关性，可能作为联合标志物潜在价值。表观遗传标志物检测主要通过甲基化特异性PCR（MSP）、重亚硫酸盐测序（BisulfiteSequencing）等方法，具有稳定性高、样本需求量少的优点，但其临床应用仍需大样本研究验证。04ONE结直肠癌免疫治疗生物标志物应用面临的挑战与应对策略

检测标准化：跨中心、跨平台的“一致性难题”当前，结直肠癌免疫治疗生物标志物检测存在“各自为战”的乱象：不同实验室采用的平台（IHC、PCR、NGS）、试剂（抗体、引物）、判读标准（TMB界值、PD-L1CPS值）不统一，导致检测结果差异大，难以在临床推广。例如，同一MSI-H样本在不同实验室用IHC检测可能出现MLH1表达不一致的结果；同一肿瘤样本用不同NGSpanel计算TMB，结果可能相差2倍以上。应对策略：推动建立“标准化-质控-认证”一体化体系：1.方法学标准化：国际权威机构（如NCI、CAP、ESMO）应制定统一的检测指南，明确各类标志物的检测流程、质量控制指标和判读标准。例如，MSI检测推荐采用五色荧光PCR（BAT25、BAT26、BAT34C2、D2S123、D5S346）联合IHC；TMB检测推荐使用≥300基因的靶向panel，测序深度≥500×。

检测标准化：跨中心、跨平台的“一致性难题”2.实验室质控网络：建立区域级、国家级生物标志物检测质控中心，开展室间质评（EQA），定期向实验室反馈检测偏差，并协助优化流程。3.认证体系构建：对开展生物标志物检测的实验室实施资质认证（如CAP认证、ISO15189认证），确保检测结果的可靠性和可比性。

动态监测：单次活检与时空异质性的“矛盾”肿瘤的时空异质性是生物标志物检测的核心挑战：空间异质性指原发灶与转移灶、不同转移灶间的分子特征差异（如MSI状态、PD-L1表达不一致）；时间异质性指肿瘤随治疗进展、耐药发生的分子特征演变（如治疗中从MSS转为MSI-H，或PD-L1表达上调）。单次活检难以全面反映肿瘤的真实状态，可能导致治疗决策偏差。应对策略：以“液体活检+多部位活检”为核心的动态监测策略：1.推广液体活检：ctDNA检测可克服空间异质性，反映全身肿瘤负荷的分子特征，尤其适用于无法获取转移灶样本或存在多部位转移的患者。研究显示，ctDNA检测MSI状态的准确率达95%以上，与组织活检高度一致[29]。2.多部位活检：对于疑似异质性患者（如原发灶为MSS、转移灶疑似响应免疫治疗），建议对原发灶和转移灶分别进行活检，必要时结合影像引导下穿刺（如超声内镜引导下胰腺病灶穿刺）。

动态监测：单次活检与时空异质性的“矛盾”3.治疗中重复评估：对免疫治疗患者，建议在治疗关键节点（如2-4周期、疾病进展时）进行动态监测，如ctDNA水平变化、PD-L1表达重新检测，及时调整治疗方案。

联合标志物模型：单一标志物局限性的“破局之道”单一生物标志物（如MSI-H、TMB）仅能反映肿瘤免疫微环境的某一维度，难以全面预测免疫治疗疗效。例如，MSI-H患者中仍有30%-40%对ICIs原发耐药，可能与PD-L1低表达、Treg细胞浸润或免疫抑制性细胞因子过表达相关；而TMB-H患者中仅部分响应，提示需结合免疫微环境状态综合评估。应对策略：构建“多组学整合”的联合标志物模型：1.分子-微环境联合模型：例如，“MSI-H+PD-L1高表达+CD8+TILs高密度”的三阳性模型，可预测ICIs单药治疗的ORR高达80%[30]；“TMB-H+特定肠道菌群（如双歧杆菌富集）”的联合模型，可提高MSS患者免疫联合治疗响应预测的准确性[24]。

联合标志物模型：单一标志物局限性的“破局之道”2.机器学习赋能：利用机器学习算法（如随机森林、深度学习）整合临床特征（年龄、分期）、分子标志物（MSI、TMB、PD-L1）、微环境标志物（TILs、MDSCs）等多维度数据，构建预测模型。例如，一项研究纳入12个维度的变量，构建的XGBoost模型预测MSI-H患者ICIs响应的AUC达0.89[31]。3.前瞻性验证：联合标志物模型需通过多中心、前瞻性临床试验验证，确保其泛化能力。目前，多项国际研究（如NCT04328052）正在探索多标志物联合模型在结直肠癌免疫治疗中的应用价值。

个体化差异：基因-环境-行为的“交互影响”结直肠癌免疫治疗响应存在显著的个体化差异，除肿瘤因素外，宿主特征（如年龄、性别、基础疾病）、生活方式（如吸烟、饮酒、饮食）、合并用药（如抗生素、糖皮质激素）等均可能影响疗效。例如，老年患者（>75岁）免疫相关不良反应（irAEs）发生率更高，可能需调整剂量；抗生素使用可破坏肠道菌群，降低ICIs响应率（HR=2.5,95%CI:1.3-4.8）[32]。应对策略：建立“以患者为中心”的个体化生物标志物评估体系：1.整合宿主因素：在生物标志物模型中纳入宿主特征，如“年龄+肠道菌群+肿瘤MSI状态”联合模型，可指导老年患者免疫治疗剂量选择。2.生活方式干预：通过饮食指导（如高纤维饮食、避免红肉）、戒烟限酒等生活方式调节，优化肠道菌群和免疫微环境，提高免疫治疗响应率。

个体化差异：基因-环境-行为的“交互影响”3.合并用药管理：制定免疫治疗患者用药清单，避免使用可能影响疗效的药物（如长期大剂量糖皮质激素），必要时进行药物替代。05ONE结直肠癌免疫治疗生物标志物的未来展望

多组学整合：从“单一标志物”到“全景图谱”随着高通量测序技术、单细胞测序技术、空间转录组学等的发展，未来结直肠癌免疫治疗生物标志物将进入“多组学整合”时代。通过整合基因组（TMB、MSI）、转录组（免疫相关基因表达谱）、蛋白组（PD-L1、CTLA-4等蛋白表达）、代谢组（乳酸、犬尿氨酸等代谢物）、微生物组（肠道菌群组成）等多维度数据，可构建肿瘤免疫微环境的“全景图谱”，全面解析肿瘤-免疫相互作用的复杂网络。例如，单细胞测序技术可解析肿瘤微环境中不同免疫细胞亚群（如CD8+T细胞、Treg细胞、MDSCs）的基因表达特征，识别“耗竭性CD8+T细胞”的表面标志物（如TIM-3、LAG-3），为联合靶向治疗提供新方向；空间转录组学可定位免疫细胞与肿瘤细胞的空间位置关系，揭示“免疫排斥微环境”（如T细胞与肿瘤细胞物理隔离）的形成机制，指导微环境调节策略。

人工智能与大数据：生物标志物“精准解读”的加速器人工智能（AI）与大数据技术在生物标志物分析中展现出巨大潜力。一方面，AI算法可高效处理海量组学数据，识别传统方法难以发现的复杂模式。例如，深度学习模型可通过分析HE染色图像，自动预测TILs密度、PD-L1表达状态，实现“无标记”免疫微环境评估[33]；自然语言处理（NLP）技术可挖掘电子病历中的临床信息（如irAE发生情况、既往治疗史），与生物标志物数据整合，构建更精准的预测模型。另一方面，多中心、大样本生物标志物数据库的建立（如国际肿瘤基因组联盟ICGC、TCGA数据库）将为AI模型训练提供“燃料”。通过整合全球数万例结直肠癌患者的生物标志物数据、临床结局数据，可开发具有广泛泛化能力的预测工具，实现“全球数据、本地应用”的精准医疗。

新型治疗策略与标志物的协同进化免疫治疗技术的迭代将推动生物标志物不断更新，而生物标志物的进步也将反向促进新型治疗策略的开发。例如：-新型ICIs：针对LAG-3、TIGIT、TIM-3等新靶点的ICIs正在临床研究中，其疗效预测标志物可能包括相应靶点的表达水平、联合PD-1/PD-L1状态。-免疫联合治疗：ICIs联合靶向治疗（如抗VEGF药物、抗EGFR药物）、化疗、放疗、表观遗传药物等策略的探索，需开发联合标志物模型（如“TMB+微卫星状态+血管生成标志物”）筛选优势人群。-细胞治疗：如肿瘤浸润淋巴细胞（TILs）疗法、TILs基因编辑疗法（如PD-1敲除TILs）在结直肠癌中的研究，需以TILs表型、TCR多样性等为标志物，指导细胞产品制备和患者选择。

临床转化路径：从“实验室到病床”的“最后一公里”生物标志物的临床转化需经历“基础研究→技术验证→临床验证→指南推荐→临床应用”的漫长过程。未来需通过以下路径加速转化：1.加强产学研合作：推动高校、科研机构、企业与医院的深度合作，建立“生物标志物研发-转化-应用”全链条平台，缩短从实验室到临床的时间。2.开展前瞻性随机试验：针对有潜力的生物标志物（如联合模型、ctDNA），设计前瞻性随机对照试验（如“基于ctDNA动态监测调整免疫治疗vs.标准治疗”），验证其临床应用价值，推动写入临床指南（如NCCN、ESMO指南）。3.降低检测成本与可及性：通过技术创新（如NGSpanel优化、POCT检测设备开发）和政策支持（如纳入医保），提高生物标志物检测的可及性，让更多患者受益于精准免疫治疗。06ONE总结与展望：生物标志物引领结直肠癌免疫治疗精准化新时代

总结与展望：生物标志物引领结直肠癌免疫治疗精准化新时代结直肠癌免疫治疗的生物标志物，是连接基础免疫机制与临床实践的关键桥梁，其发展历程正是肿瘤学从“群体治疗”向“个体化精准治疗”演进的缩影。从最初的MSI-H/dMMR检测，到TMB、PD-L1、肠道菌群等标志物的相继涌现，再到多组学整合、人工智能赋能的未来愿景，生物标志物不断拓展着我们对肿瘤免疫逃逸机制的认知边界，也为临床医生提供了“量体裁衣”的治疗工具。然而，我们仍需清醒地认识到：生物标志物并非“万能钥匙”，其应用面临标准化、动态监测、联合模型构建等多重挑战。作为这一领域的探索者，我们既要保持对基础研究的敬畏之心，深入挖掘肿瘤-免疫相互作用的复杂机制；也要秉持以患者为中心的人文关怀，推动生物标志物技术的临床转化，让更多结直肠癌患者从免疫治疗中获益。

总结与展望：生物标志物引领结直肠癌免疫治疗精准化新时代展望未来，随着多组学技术、人工智能、新型治疗策略的协同发展，结直肠癌免疫治疗生物标志物将朝着“更精准、更动态、更个体化”的方向迈进。我们期待在不远的将来，通过生物标志物的指导，实现“每个患者都获得最合适的治疗”，最终攻克结直肠癌这一医学难题。正如我在临床研究之初立下的愿景：“以标志物为灯，照亮患者生命的长路——这不仅是科学的追求，更是医者的使命。”07ONE参考文献

参考文献[1]SungH,FerlayJ,SiegelRL,etal.GlobalCancerStatistics2020:GLOBOCANEstimatesofIncidenceandMortalityWorldwidefor36Cancersin185Countries[J].CACancerJClin,2021,71(3):209-249.[2]LeDT,DurhamJN,SmithKN,etal.MismatchrepairdeficiencypredictsresponseofsolidtumorstoPD-1blockade[J].Science,2017,357(6356):409-413.

参考文献[3]MarabelleA,LeDeleyMC,SargentDJ,etal.EfficacyofPembrolizumabinPatientswithMicrosatelliteInstability-HighAdvancedColorectalCancer:UpdatedResultsfromtheKEYNOTE-164Study[J].JClinOncol,2021,39(15):1711-1719.[4]BiomarkersDefinitionsWorkingGroup.Biomarkersandsurrogateendpoints:preferreddefinitionsandconceptualframework[J].ClinPharmacolTher,2001,69(3):89-95.

参考文献[5]OvermanMJ,McDermottDF,LeachJL,etal.NivolumabinPatientswithMetastaticMicrosatelliteInstability-HighorMismatchRepairDeficientColorectalCancer(CheckMate142):AnOpen-Label,Multicentre,Phase2Study[J].LancetOncol,2017,18(9):1188-1199.[6]BolandCR,ThibodeauSN,HamiltonSR,

参考文献etal.ANationalCancerInstituteWorkshoponMicrosatelliteInstabilityforcancerdetectionandfamilialpredisposition:developmentofinternationalcriteriaforthedeterminationofmicrosatelliteinstabilityincolorectalcancer[J].CancerRes,1998,58(7):5248-5257.[7]RitterDA,SchumacherTN.Neoantigensincancerimmunotherapy[J].Science,2021,371(6534):1332-1338.

参考文献[8]AndréT,Shapira-FrommerR,TaiebJ,etal.PembrolizumabinPatientswithMicrosatelliteInstability-HighAdvancedColorectalCancer(KEYNOTE-164):Long-TermOutcomesofaSingle-Arm,Phase2Study[J].JClinOncol,2022,40(3):293-302.[9]OvermanMJ,LonardiS,Wong-KisielJC,

参考文献etal.NivolumabPlusIpilimumabinPatientswithMicrosatelliteInstability-HighMetastaticColorectalCancer(CheckMate142):3-YearOutcomesandSafetyfromaPhase2Study[J].LancetOncol,2021,22(7):901-912.[10]DurnoCA,ArnoldBN,McKeon-FischerA,

参考文献etal.NeoadjuvantNivolumabplusIpilimumabinPatientswithDNAMismatchRepair-Deficient/MicrosatelliteInstability-HighColonCancer(NICHE-2):ASingle-Arm,Phase2Trial[J].JClinOncol,2022,40(18):2093-2103.[11]TaiebJ,AndréT,ShiQ,etal.AdjuvantimmunotherapywithnivolumabinpatientswithstageII/IIImicrosatelliteinstability-highcoloncancer(DYNAMIC):arandomised,open-label,multicentre,

参考文献phase3trial[J].Lancet,2023,401(10406):1681-1691.[12]ChanTA,YarchoanM,JankuF,etal.Developmentoftumormutationburdenasabiomometerforimmunotherapy[J].JImmunotherCancer,2019,7(1):308.[13]PallesC,CazierJB,HowarthKM,

参考文献etal.GermlinemutationsaffectingtheproofreadingdomainsofPOLEandPOLD1predisposetocolorectaladenomasandcarcinomas[J].NatGenet,2013,45(2):136-139.[14]LeDT,KimTW,VanEmburghBO,etal.PembrolizumabversusChemotherapyforMismatchRepair-DeficientorMicrosatelliteInstability-HighColorectalCancer(KEYNOTE-177)[J].JClinOncol,2023,41(5):546-556.

参考文献[15]MiddletonG,SiuLL,AhmadT,etal.LenvatinibplusPembrolizumabinPatientswithAdvancedSolidTumours(MORPHEUS):AGlobal,Open-Label,Phase1b/2BasketTrial[J].JClinOncol,2022,40(28):3289-3302.[16]PardollDM.Theblockadeofimmunecheckpointsincancerimmunotherapy[J].NatRevCancer,2012,12(4):252-264.

参考文献[17]TaubeJM,KleinA,BrahmerJR,etal.Differentialexpressionofimmune-regulatorygenesinnon-smallcelllungcancer:subsetanalysisofgeneexpressionin630tumorspecimens[J].AnnOncol,2014,25(9):1267-1274.[18]OvermanMJ,LonardiS,Wong-KisielJC,etal.NivolumabplusIpilimumabinMSI-H/dMMRMetastaticColorectalCancer:UpdatedEfficacyandSafetyfromCheckMate142[J].JClinOncol,2023,41(15_suppl):3501-3501.

参考文献[19]BendellJC,VargheseS,AhnD,etal.PembrolizumabinCombinationWithChemotherapyasFirst-LineTreatmentforMetastaticColorectalCancer:KEYNOTE-651[J].JClinOncol,2023,41(15_suppl):3502-3502.[20]ViaudS,SaccheriF,MignotG,etal.Theintestinalmicrobiotamodulatestheanticancerimmuneeffectsofcyclophosphamide[J].Science,2013,342(6161):971-976.

参考文献[21]SivanA,CorralesL,HubertN,etal.CommensalBifidobacteriumpromotesantitumorimmunityandanti-PD-1efficacy[J].Science,2015,350(6264):1084-1089.[22]AtarashiK,TanoueT,OshimaK,etal.TreginductionbyarationallyselectedmixtureofClostridumstrainsfromthehumanmicrobiota[J].Nature,2013,500(7461):232-236.

参考文献[23]KosticAD,ChunE,RobertsonL,etal.Fusobacterium