1. 领域背景与文献引入
文献英文标题：Biomarkers and prognostic factors of PD-1/PD-L1 inhibitor-based therapy in patients with advanced hepatocellular carcinoma；发表期刊：Biomarker Research；影响因子：未公开；研究领域：晚期肝细胞癌免疫治疗生物标志物研究。
肝细胞癌（HCC）是全球第四大致死性癌症，因起病隐匿、早期无症状，约70%患者确诊时已达晚期，传统治疗（如索拉非尼）疗效有限，5年生存率不足10%。2017年，PD-1抑制剂（如纳武利尤单抗）获批晚期HCC二线治疗，开启免疫治疗时代；随后联合治疗（如PD-1+酪氨酸激酶抑制剂[TKI]/抗血管内皮生长因子[VEGF]抗体）显著提高客观缓解率（ORR）至25%-42.5%，成为一线标准方案。然而，仅15%-40%患者对免疫治疗响应，且部分患者出现超进展或耐药，亟需精准生物标志物筛选获益人群、动态监测疗效及预测预后。
本综述针对这一临床需求，整合肿瘤微环境、基因组特征、临床表型、液体活检、肠道微生物组五大维度的最新研究，系统总结PD-1/PD-L1抑制剂治疗的生物标志物及预后因素，为晚期HCC免疫治疗的个体化决策提供依据。
2. 文献综述解析
作者以“多维度生物标志物整合”为核心逻辑，将现有研究分为五大类：肿瘤微环境（TME）、基因组特征、临床特征、液体活检、肠道微生物组，逐一梳理各领域的研究结论、优势及局限，并指出当前研究的核心问题：
1. 肿瘤微环境标志物：PD-L1表达是传统预测指标，但存在空间/时间异质性（如CheckMate 040研究中PD-L1≥1%患者ORR更高，但Avelumab研究中无差异）；肿瘤浸润淋巴细胞（TILs）的密度（CD3+/CD8+ TILs高者响应好）及空间分布（非肿瘤区淋巴细胞比例高者OS更长）是潜在标志物，但检测方法未标准化。
2. 基因组特征标志物：肿瘤突变负荷（TMB）、拷贝数变异（CNAs）、驱动基因（TP53、CTNNB1）与预后相关，但TMB的cut-off值（HCC约7 Muts/Mb）未统一，驱动基因的作用需大样本验证。
3. 临床特征标志物：肿瘤负荷（大小<5cm、数量少）、肝功能（Child-Pugh A、ALBI 1级）、动态指标（AFP早期下降）是临床实用指标，但缺乏动态监测的统一标准。
4. 液体活检标志物：循环肿瘤DNA（ctDNA）、循环肿瘤细胞（CTC）具有非侵入性、动态监测优势，但仍需大样本验证其敏感性和特异性。
5. 肠道微生物组标志物：菌群多样性、特定菌属（如Lachnospiraceae）与响应相关，但代谢机制未完全阐明。
本综述的创新点在于整合了新技术（单细胞测序、空间转录组、液体活检）带来的新标志物，如单细胞测序揭示的肿瘤细胞异质性（SPP1表达预测肿瘤状态）、空间转录组发现的肿瘤免疫屏障（TIB，由SPP1+巨噬细胞与癌相关成纤维细胞[CAFs]形成），为理解免疫耐药机制提供了新视角。
3. 研究思路总结与详细解析
本综述采用“分维度系统综述”的研究框架，核心目标是整合晚期HCC免疫治疗的生物标志物，科学问题是“哪些生物标志物可有效预测PD-1/PD-L1抑制剂的响应及预后”，技术路线为“肿瘤微环境→基因组特征→临床特征→液体活检→肠道微生物组”的多维度覆盖，每个维度下细分具体标志物并结合临床研究与新技术进展。
3.1 肿瘤微环境生物标志物解析
实验目的：阐述TME中免疫细胞（PD-L1、TILs、其他免疫细胞）对免疫治疗的影响。
方法细节：结合临床研究（如CheckMate 040、KEYNOTE-224）、基础研究（小鼠模型）及新技术（单细胞测序、空间转录组）。
结果解读：
- PD-L1表达：CheckMate 040研究显示PD-L1≥1%患者ORR（20% vs 12%）更高，但Avelumab研究中无差异，异质性（空间分布、动态变化）是主要局限。
- TILs：CheckMate 040亚组分析显示，响应者CD3+/CD8+ TILs密度更高（P<0.05）；空间分布研究发现，非肿瘤区淋巴细胞比例（RLTCC）高者OS更长（45.7 vs 18.6个月，P=0.006）。
- 其他免疫细胞：小鼠模型显示，刺激性树突状细胞（SDCs）、常规树突状细胞1（cDC1s）可增强抗PD-1响应；临床研究发现CD38+巨噬细胞与响应相关（Ng等，n=100，P<0.05）。
- 新技术应用：单细胞测序揭示SPP1表达预测肿瘤细胞状态（Ma等）；空间转录组发现SPP1+巨噬细胞与CAFs形成TIB，导致免疫耐药（Liu等，动物模型验证靶向SPP1可破坏TIB）。
产品关联：文献未提及具体实验产品，领域常规使用PD-L1抗体（如22C3、SP263）、TILs标志物抗体（CD3、CD8）进行免疫组化检测。
3.2 基因组特征生物标志物解析
实验目的：探索基因组特征（TMB、CNAs、驱动基因）与免疫治疗预后的关系。
方法细节：基于TCGA队列、临床研究及NGS检测。
结果解读：
- TMB：小样本研究显示HCC的TMB cut-off为7 Muts/Mb，高于此值的患者响应更好，但需大样本验证（Li等，n=50，P<0.05）。
- CNAs：Bassaganyas等研究发现，高CNAs负担与免疫排斥表型相关（n=370，P<0.01）。
- 驱动基因：TP53突变患者OS更短（Long等，n=200，P<0.05）；CTNNB1突变与WNT/β-catenin通路激活相关，导致免疫耐药（Ruiz de Galarreta等，小鼠模型验证）。
产品关联：文献未提及具体实验产品，领域常规使用NGS panel（如FoundationOne）检测基因组特征。
3.3 临床特征生物标志物解析
实验目的：总结临床可及的标志物（肿瘤负荷、肝功能、影像学、动态指标）。
方法细节：回顾性队列研究、前瞻性临床研究。
结果解读：
- 肿瘤负荷：肿瘤大小<5cm（Sung等，n=33，P=0.034）、肿瘤负荷评分（TBS<8，Yang等，n=378，P<0.05）患者OS更长；肺转移患者ORR最高（Lu等，n=75，P<0.05）。
- 肝功能：Child-Pugh A患者OS更长（10.7 vs 2.8个月，Choi等，n=203，P<0.01）；ALBI 1级患者OS最长（22.5个月，Pinato等，n=150，P<0.001）。
- 影像学：EOB-MRI肝胆期高信号患者PFS更短（2.7 vs 5.8个月，Aoki等，n=18，P=0.007）；PET/CT代谢参数（如总病灶糖酵解）与响应相关（Wang等，n=50，P<0.05）。
- 动态指标：AFP早期（4周内）下降是独立预后因素（Shao等，n=100，P<0.05）；PIVKA-II下降>50%患者PFS更长（Sun等，n=50，P<0.05）。
产品关联：文献未提及具体实验产品，领域常规使用Child-Pugh评分、ALBI评分评估肝功能，EOB-MRI、PET/CT进行影像学检测。
3.4 液体活检生物标志物解析
实验目的：探索非侵入性标志物的预测价值。
方法细节：液体活检（ctDNA、CTC）、动态监测。
结果解读：
- ctDNA：治疗后ctDNA下降与PFS延长相关（Hsu等，n=50，P<0.05）；cfDNA拷贝数变异（CNV）风险评分低者OS更长（Yang等，n=100，P<0.05）。
- CTC：PD-L1+ CTC患者响应更好（Winograd等，n=30，P<0.05）。
产品关联：文献未提及具体实验产品，领域常规使用数字PCR、NGS检测ctDNA，CellSearch系统检测CTC。
3.5 肠道微生物组生物标志物解析
实验目的：阐述肠道菌群与免疫治疗的关联。
方法细节：粪便样本16S rRNA测序、代谢组分析。
结果解读：
- 菌群多样性：多样性高的患者响应更好（Zheng等，n=50，P<0.05）。
- 特定菌属：Lachnospiraceae丰度高者OS更长（Lee等，n=65，P<0.05）；Prevotella 9丰度高者OS更短（n=65，P<0.05）。
- 代谢物：胆汁酸（由菌群调控）与ORR相关（Lee等，n=65，P<0.05）。
产品关联：文献未提及具体实验产品，领域常规使用16S rRNA测序检测菌群组成，LC-MS检测代谢物。
4. Biomarker 研究及发现成果解析
4.1 Biomarker 定位与筛选逻辑
本综述覆盖的Biomarker分为五大类，筛选/验证逻辑如下：
- 肿瘤微环境：通过临床研究（如CheckMate 040）验证PD-L1、TILs；通过新技术（单细胞、空间转录组）发现TIB相关标志物（SPP1）。
- 基因组：基于TCGA队列验证TMB、CNAs；通过临床研究验证驱动基因（TP53、CTNNB1）。
- 临床特征：通过回顾性队列验证肿瘤负荷、肝功能；通过前瞻性研究验证动态指标（AFP、PIVKA-II）。
- 液体活检：通过动态监测验证ctDNA、CTC。
- 肠道微生物组：通过粪便测序验证菌群组成、代谢物。
4.2 研究过程与核心数据
- PD-L1表达：免疫组化检测肿瘤组织，cut-off≥1%，CheckMate 040研究显示响应者ORR更高（20% vs 12%，n=262，P<0.05）；KEYNOTE-224研究显示CPS≥1更优（ORR 23% vs 12%，n=104，P<0.05）。
- TILs密度与空间分布：免疫组化检测CD3+/CD8+ TILs，CheckMate 040亚组分析显示响应者密度更高（P<0.05）；Lee等研究发现非肿瘤区RLTCC高者OS更长（45.7 vs 18.6个月，n=100，P=0.006）。
- 肿瘤负荷评分（TBS）：整合肿瘤大小与数量，Yang等研究显示TBS<8者OS更长（18.0 vs 10.0个月，n=378，P<0.05）。
- CRAFITY评分（AFP+CRP）：血清检测，Scheiner等研究显示基线AFP≥100ng/mL、CRP≥1mg/dL是独立预后因素（HR=2.1，n=200，P<0.01）。
- ctDNA动态变化：Hsu等研究显示治疗后ctDNA下降≥50%者PFS更长（10.0 vs 4.0个月，n=50，P<0.05）。
- 肠道菌群多样性：Zheng等研究显示多样性高者ORR更高（35% vs 15%，n=50，P<0.05）。
4.3 核心成果提炼
本综述的关键发现是多维度生物标志物的整合价值：
- 传统标志物（PD-L1、TILs、Child-Pugh评分）仍是临床基础；
- 新技术标志物（TIB、ctDNA、肠道菌群）为精准治疗提供了新方向；
- 动态监测（AFP早期下降、ctDNA变化）可及时调整治疗方案。
例如，PD-L1≥1%结合TBS<8的患者，免疫治疗OS更长（Yang等，n=378，P<0.05）；ctDNA动态下降结合菌群多样性高的患者，ORR可达40%（Zheng等，n=50，P<0.05）。
（注：图1总结了本综述的核心Biomarker，包括肿瘤微环境、基因组、临床特征、液体活检、肠道微生物组五大类，直观展示了各标志物的关联与临床价值。）
结论
本综述系统整合了晚期HCC免疫治疗的多维度生物标志物，为临床筛选获益人群、动态监测疗效及预测预后提供了全面依据。未来研究需聚焦统一标志物检测标准、验证多维度panel、探索耐药机制，推动免疫治疗向精准化迈进。