移植药学前沿文摘丨第27期：接受免疫治疗的肿瘤患者抗生素治疗与免疫相关不良事件的关系

编者按：“移植药师主题（SOTP,Solid Organ Transplantation Pharmacy）月评”是由《药学瞭望》编辑部联合首都医科大学附属北京友谊医院药剂科崔向丽主任药师共同发起的移植药师相关学术月评专栏，每月以移植用药为主题展开，旨在介绍国内外移植药物治疗热点，帮助药师快速了解有关领域的进展，提高移植药学服务水平。我们期望本专栏能为医药领域的专家和研究人员提供深入了解相关热点的平台，并为寻求实用知识的一线移植药师提供有益的参考和指导。

2022年1月来自德克萨斯大学休斯顿麦戈文医学院健康科学中心的Jing Ying,，Han Leng等学者在Journal for Immunotherapy of Cancer上发表了接受免疫治疗的肿瘤患者使用抗生素治疗与免疫相关不良事件的关系。该研究回顾性分析包括2017年至2020年湖南省肿瘤医院治疗的767例肿瘤患者的临床信息。药物警戒数据分析包括2014年至2020年美国食品药品监督管理局不良事件报告系统（FAERS）的38,705份安全报告的个案，以及世界卫生组织数据库VigiBase 2014年至2019年的25,122例安全性报告。研究对象为所有接受过PD-1/PD-L1单抗治疗的病例。采用逻辑回归和倾向性评分算法来计算免疫相关不良事件（irAE）的OR。结果表明，抗生素使用引起的微生物多样性下降可能增加 irAE的风险。

原文链接：doi: 10.1136/jitc-2021-003779

摘要

背景：明确抗生素治疗是否是接受PD-1/PD-L1单抗治疗的不同肿瘤患者免疫相关不良事件 (irAE)的危险因素。方法：回顾性分析2017年至2020年在湖南省肿瘤医院767例肿瘤患者的临床信息。药物警戒数据分析包括2014年至2020年美国食品和药物管理局不良事件报告系统（FAERS）的38,705例安全报告的个案和世界卫生组织数据库VigiBase的25,122例安全报告。所有接受PD-1/PD-L1单抗治疗的病例均被纳入。来自25种肿瘤患者的多组学数据是从肿瘤基因组图谱上下载的。采用Logistic回归和倾向评分算法计算irAE的OR。

结果：对住院患者的回顾性分析显示，使用抗生素时，所有肿瘤患者 (OR 2.12, 95%CI 1.38 - 3.22，假发现率（FDR）= 1.93×103) 和肺癌患者irAE潜在风险更高 (OR 3.16, 95%CI 1.67 - 5.95，FDR = 1.93×103) 。在FAERS中，接受抗生素治疗的肺癌患者发生irAE的潜在风险显著更高 (OR 1.39, 95%CI 1.21 - 1.59；FDR =1.62×105) 和VigiBase (OR 1.32, 95%CI 1.09 - 1.59，FDR = 0.05)。从机制上讲，抗生素使用引起的微生物多样性下降可能通过介导irAE相关因素而增加irAE风险。结论：研究首次通过分析多源数据，全面证明PD-1/PD-L1单抗治疗过程中多种肿瘤中irAE和抗生素之间的关联。对于接受PD-1/PD-L1单抗治疗的肿瘤患者，应仔细评估抗生素的使用，以避免潜在增加irAE风险。

1.前言

免疫检查点抑制剂 (ICIs) 在多种肿瘤类型中显示出惊人的益处，但也可能导致一系列可能影响任何器官的免疫相关不良事件 (irAE)。已报告严重和致命的irAE，如心肌炎，肺炎和结肠炎。这些与免疫相关的毒性限制了ICI的益处，并可能导致ICI的终止。全面了解免疫治疗引起的irAE对于管理免疫治疗的获益/风险比非常重要。接触抗生素与肺癌、黑色素瘤和肾细胞癌的ICI临床获益较少。然而，关于ICI患者中 irAE 的发生与抗生素使用之间的关联的证据很少。先前的研究报告称，抗生素的使用与ICI患者腹泻和结肠炎的较高风险相关，腹泻和结肠炎属于胃肠道irAE的一部分。目前，尚不清楚ICI治疗期间抗生素的使用是否会影响胃肠道以外的器官的irAE。因此，全面深入地研究irAE与抗生素治疗的关系至关重要。在这项研究中，团队回顾性分析了内部患者队列中ICI患者的临床信息，并观察到接受抗生素治疗的肺癌ICI患者发生irAE的风险增加。为了获得更普遍的结论，作者利用来自美国食品和药物管理局不良事件报告系统（FAERS）和世界卫生组织药物警戒数据库（ VigiBase）的大规模药物警戒数据，并观察到特定irAE的类似模式。最近的研究证明了人类微生物组对肿瘤进展和治疗的影响。因此，团队进一步从肿瘤基因组图谱（TCGA）中获取微生物数据，通过多组学数据了解潜在的潜在机制。综上所述，该研究采用了多源论证，旨在阐明抗生素的使用以及接受PD-1/PD-L1单抗治疗的肿瘤患者的irAE风险增加情况。

2.研究方法

2.1内部患者的回顾性分析

对2017年至2020年在湘雅医学院附属肿瘤医院湖南省肿瘤医院接受PD-1/PD-L1单抗治疗的767例肿瘤患者进行回顾性分析。临床信息，包括诊断时的年龄、从医疗记录中获取性别、肿瘤类型、反应、临床干预、ICIs治疗持续时间、抗生素治疗史以及ICIs药物和组合。收集有关irAE的数据，包括irAE的类型、症状和等级。根据既往研究，首次ICIs给药前后3个月内接受过抗生素的患者被确定为抗生素使用者。具体而言，在首次ICIs给药前3个月内接受抗生素治疗的患者被归类为pre-ICI组。采用多变量逻辑回归模型来计算调整后的OR。模型中分析的变量包括年龄、性别、ICIs药物和联合治疗。

2.2 药物警戒数据分析

2014年7月1日至2020年6月30日期间的个体不良事件 (AE) 报告从FAERS下载以及2014年7月1日至2019年12月31日期间的报告是从VigiBase下载。如前所述，收集疑似在不同肿瘤类型中引起AE的抗PD-1药物 (nivolumab、pembrolizumab、cemiplimab) 和抗PD-L1药物 (atezolizumab、avelumab、durvalumab) 的AE报告。在PD-1/PD-L1单抗治疗期间接受抗生素的患者被确定为抗生素使用者。仅包括一种明确定义的肿瘤类型的患者。通过多变量逻辑回归分析基于FAERS数据的irAE调整OR。模型中分析的变量包括年龄、性别、抗生素使用和不同的ICIs药物。考虑到药物警戒数据记录由于数据库本身的局限性，无法获得个体患者的“风险”结果，我们仅通过计算OR来获得潜在风险的结果。

2.3 药物警戒数据中irAE的测定

使用同行评审管理指南中的AE术语来定义irAE，包括肝炎、史蒂文斯-约翰逊综合征和结肠炎，以确定患有irAE的患者。根据《药品监管活动医学词典》V.23.0，将irAE分为主要系统器官类别。

2.4 来自TCGA的微生物多样性和分子数据

TCGA样品的微生物数据是从之前的研究中获得的。Inverse Simpso指数是通过 R 包“vegan”中的“diversity”函数根据每个样本中的所有微生物读数计算得出的。作者分析了 TCGA中25种肿瘤类型的组学数据，样本数量≥100个。TCGA中缺乏个体患者的irAE信息，因此作者研究了微生物多样性与之前报道的irAE相关因素和特征之间的关联：肿瘤突变负荷 (TMB)、T细胞受体 (TCR) 多样性、中性粒细胞、嗜酸性粒细胞, CEACAM1, 26 CD177, 干扰素 (IFN)α应答, 肿瘤坏死因子(TNF) 特征、细胞溶解活性、ADPGK、LCP1、 PD-1和与T细胞激活、中性粒细胞激活、嗜酸性粒细胞和炎症相关的潜在途径。分子数据，包括mRNA表达和突变，从TCGA数据库 (https://portal.gdc.cancer.gov/ )下载。T细胞受体多样性和估计的免疫细胞丰度是从基因组数据共享(GDC) PanImmune数据库 ( https://gdc.cancer.gov/about-data/publications/panimmune )下载。TMB通过每个样本的非沉默体细胞突变数计算。与T细胞激活、中性粒细胞激活、嗜酸性粒细胞激活和炎症以及IFN-α 应答相关的通路从MSigDB ( http://software.broadinstitute.org/gsea/msigdb/genesets.jsp )获得。TNF特征和 IFN-γ特征分析使用GSVA R软件包计算。进行Spearman相关分析微生物多样性与组学数据之间的关联。使用R包“clusterprofiler”进行通路富集。从Spearman相关性中获得的绝对Rs值 ≥ 0.3且错误发现率（FDR）调整后的p < 0.05的基因用于通路富集。

2.5 统计分析

通过将检验p值传递给R语言“stats”包中的“p.adjust”函数，对多重比较进行了Benjamini-Hochberg校正。所有报告的p值均为双侧；经FDR校正后的p < 0.1和p < 0.05被认为具有显著性。数据处理和统计分析使用R统计软件V.3.5.1进行。

3. 结果

3.1回顾性分析发现抗生素使用与肺癌中的irAE呈正相关

对内部患者队列中767名接受PD-1/PD-L1单抗治疗的肿瘤患者进行了回顾性分析（图 1A）。其中，肺癌患者340例（44.3%，表1），肝癌患者107例（14.0%，表1）。接受抗生素治疗的患者被归类为抗生素使用者。作者使用多变量逻辑回归分析，调整年龄、性别、ICI 药物和联合治疗，以确定抗生素治疗与irAE之间的关联。作者观察到，抗生素的使用增加了所有肿瘤患者的irAE风险（校正后OR 2.12，95% CI 1.38 - 3.22，FDR =1.93×10-3，图1B）。然而，这种显著的关联可能是由肺癌患者驱动的（OR 3.16，95% CI 1.67 - 5.95，FDR =1.93×10 -3，图1B）。但没有观察到与其他肿瘤类型的显著关联（图 1B）。这可能是由于其他肿瘤类型的样本量有限，需要进一步研究才能获得更可靠的结果。考虑到一些肿瘤患者将接受抗生素治疗irAE，作者探讨了3个月内在第一次ICI治疗和pre-ICI之前服用抗生素之间存在关联的可能性。与任何时间接受抗生素治疗的患者一样，pre-ICI的irAE风险也显著增加（OR 2.87，95% CI 1.08 - 7.23；p = 0.03；图1C）（图 1B）。对首次ICI给药前30天内接受抗生素治疗的患者进行深入分析 (ICI前30天，OR 3.66，95% CI 1.23 - 10.52；p = 0.02)。在使用抗生素的pre-ICI组中，这些风险增加表明irAE与抗生素使用之间的关联不太可能是由irAE管理期间同时使用抗生素引起的。此外，考虑到受益于ICIs的患者可能有更长的治疗期和更高的发生irAE的机会，作者进一步在逻辑回归模型中添加治疗持续时间作为协变量，并观察到类似的模式。接下来，对特定的irAE进行了亚组分析，结果显示肺炎风险（OR 6.49，95% CI 2.05 - 20.53，FDR =1.03×10 -2）和甲状腺 irAE（OR 2.18，95% CI 1.16 - 4.10，FDR = 0.05）在抗生素使用者中较高，还观察到大多数其余irAE类型的有类似趋势。此外，1-2级（OR 2.04，95% CI 1.28 - 3.24，FDR =5.16×10 -3）和3-5级irAE（OR 2.80，95% CI 1.02 - 7.73，FDR adj.p = 4.65×10 -2）均与抗生素使用显著相关。

图1对内部患者队列的回顾性分析

(A)内部PD-1/PD-L1单抗肿瘤患者队列的临床特征。每行代表一位患者。(B)接受PD-1/PD-L1单抗治疗的不同肿瘤类型患者中抗生素使用者和非抗生素使用者的免疫相关不良事件 (irAE) 分析。(C) ICI治疗第一剂前3个月（pre-ICI）服用的抗生素与所有肿瘤患者的irAE风险之间的关联差异。洋红色表示irAE更有可能发生在抗生素使用者身上；青色表示irAE更有可能发生在非抗生素使用者身上；点的阴影表示错误发现率 (FDR) adj.p /p值。点大小从大到小分别表示FDR adj.p /p值 < 0.001、0.001 < FDR adj.p /p值<0.1、且FDR adj.p /p 值≥ 0.1，如图所示。ATB：抗生素；CR：完全应答；ICI：免疫检查点抑制剂；irAE：免疫相关不良事件；PR：部分应答；PD：进行性疾病；SD：病情稳定。

3.2 FAERS和VigiBase中抗生素使用与irAE之间的关联

尽管内部患者队列的样本量相对较大，但它与现实世界的药物警戒数据库的大小无法相比。因此，借助两个全球药物警戒数据库FAERS和VigiBase，以更全面的方式探索抗生素使用与irAE之间的关联。FAERS和VigiBase包含数十万接受免疫治疗的肿瘤患者。从 FAERS下载了38,705名接受PD-1/PD-L1单抗治疗的患者的安全报告。这些患者中，18,321 例 (47.3%) 为肺癌患者，5688例 (14.7%) 为黑色素瘤患者。共有2628名 (6.8%) ICI患者被确定为抗生素使用者。在多变量逻辑回归分析中，调整年龄、性别和ICI药物后，抗生素的使用与泛癌分析中较高的irAE风险相关 (OR 1.22，95% CI 1.11 - 1.34；FDR = 2.87× 10-4；图2A )。在每种肿瘤的分析中纳入了16种肿瘤类型，样本量> 100。在这些肿瘤类型中，使用抗生素与肺癌患者较高的irAE风险相关（OR 1.39，95% CI 1.21 - 1.59；FDR = 1.62×10-5 ;图2A）和胰腺癌患者（OR 4.61，95% CI 2.56 - 8.32；FDR = 6.09×10-6；图2A）。为了进一步验证观察结果，从VigiBase检索了25,122例接受PD-1/PD-L1单抗治疗的病例的安全报告。其中，13,594例 (54.1%) 为肺癌患者，4244例 (16.9%) 为黑色素瘤患者。25,122名患者中有1158名 (4.6%) 使用了抗生素。作者还观察到肺癌患者中抗生素使用与irAE风险增加之间存在关联 (OR 1.32，95% CI 1.09 - 1.59，FDR = 0.05，图 2B)。总之，基于FAERS和VigiBase的分析一致表明，与非抗生素使用者相比，抗生素使用者的irAE风险更高，至少对于肺癌患者而言，这与作者对内部研究的回顾性分析的结果一致。

图2 对药物警戒数据进行多变量逻辑回归分析，以了解抗生素使用与不同器官的 irAE 之间的关联。美国食品药品监督管理局不良事件报告系统 (FAERS) (A) 和 VigiBase (B) 对接受PD-1/PD-L1单抗治疗的肺癌患者中抗生素使用者和非抗生素使用者不同器官/系统的irAE 进行分析。深橙色表示抗生素使用者更容易发生免疫相关不良事件 (irAE)；蓝色表示irAE 更有可能发生在非抗生素使用者身上；点的阴影表示错误发现率 (FDR) 调整后的 p 值。点大小从大到小分别表示FDR P<0.001, 0.001

3.3 抗生素使用与不同器官的 irAE 之间的关联

为了研究肺癌中器官特异性irAE与抗生素使用的关联，将irAE分为12个器官/系统并进行亚组分析。在肺癌患者中，肾脏和泌尿系统 irAE (OR 2.54，95% CI 1.49 - 4.09，FDR p=1.09×10-3)、肝胆irAE (OR 2.05，95% CI 1.12 - 3.47，FDR = 0.04)、血液和淋巴系统irAE (OR 1.90，95% CI 1.51 - 2.36，FDR = 1.52×10-7)以及呼吸系统、胸部和纵隔irAE (OR 1.69，95% CI 1.31 - 2.15，FDR =1.76×10-4) 在FAERS数据库中的抗生素使用者中显著升高 (图 3A)。从VigiBase数据来看，仅观察到呼吸系统、胸部和纵隔 irAE (OR 1.56，95% CI 1.15 - 2.09，FDR = 0.02) 以及血液和淋巴系统 irAE (OR 3.15，95% CI 2.21 - 4.36, FDR = 3.67×10-10)（图 3B）。大多数属于呼吸系统、胸部和纵隔疾病的irAE是肺炎，据报道，在临床试验中接受PD-1/PD-L1单抗治疗的肺癌患者中，肺炎更为常见。

图3 对药物警戒数据进行多变量逻辑回归分析，以了解抗生素使用与不同器官的 irAE 之间的关联。

美国食品药品监督管理局不良事件报告系统 (FAERS) (A)和VigiBase (B)对接受PD-1/PD-L1单抗治疗的肺癌患者中抗生素使用者和非抗生素使用者不同器官/系统的irAE进行分析。深橙色表示抗生素使用者更容易发生免疫相关不良事件 (irAE)；蓝色表示irAE更有可能发生在非抗生素使用者身上；点的阴影表示错误发现率 (FDR) 调整后的 p 值。点大小从大到小分别表示FDR <0.001, 0.001

因此，作者进一步分析了抗生素使用者和非使用者群体中的肺炎和其他特定的irAE，发现肺炎的发生也与FAERS中接受PD-1/PD-L1单抗的肺癌患者使用抗生素显著相关 (OR 1.71，95% CI 1.32-2.18；FDR adj.p = 4.61×10 -4，图4A）和VigiBase（OR 1.56，95% CI 1.14-2.09；FDR adj.p = 0.04；图4B）。同样，使用抗生素的肺癌患者出现血小板减少、贫血和中性粒细胞减少（血液和淋巴系统）的风险也较高（图 4A-B）。这些结果表明，接受PD-1/PD-L1单抗治疗的肺癌患者使用抗生素会增加irAE的风险，尤其是免疫相关肺炎。

图4 对药物警戒数据进行多变量逻辑回归分析，以了解抗生素使用与个体免疫相关不良事件 (irAE) 之间的关联。美国食品和药物管理局不良事件报告系统 (FAERS) (A) 和 VigiBase (B) 对接受抗 PD-1/PD-L1 治疗的肺癌患者中抗生素和非抗生素使用者的个体irAE进行分析。深橙色表示 irAE 更可能发生在抗生素使用者身上；蓝色表示irAE更有可能发生在非抗生素使用者身上；点的阴影表示错误发现率(FDR)调整后的 p 值。点大小从大到小分别表示FDR adjusted-p <0.001, 0.001

3.4 微生物多样性与 irAE 风险之间的分子关联

鉴于抗生素的使用会降低微生物多样性，作者假设微生物多样性的降低与irAE相关因素的增加有关。利用来自TCGA的25种肿瘤类型的多组学数据和100多个患者样本，并从最近的一项研究中获得了微生物数据，以根据逆辛普森指数计算微生物多样性。作者研究了微生物多样性与报告的irAE相关因素和特征之间的关联：TMB、TCR多样性、中性粒细胞、嗜酸性粒细胞、CEACAM1、CD177、IFN α 应答和TNF特征、细胞溶解活性、ADPGK、LCP1、PD-1与T 细胞激活、中性粒细胞激活、嗜酸性粒细胞和炎症相关的潜在途径。作者观察到多种肿瘤类型中微生物多样性与irAE相关因素/途径之间存在负相关。在这些肿瘤类型中，两种非小细胞肺癌类型，肺腺癌和肺鳞状细胞癌，与大多数irAE相关因子/通路呈负相关（图5A）。接下来，进行了微生物多样性与基因表达之间的相关性分析，那些显著相关的基因富集在中性粒细胞激活和T细胞激活途径中（图5B）。这一结果与中性粒细胞活化和/或T细胞活化参与irAE的证据的出现非常吻合。综上所述，抗生素使用引起的微生物多样性下降可能通过介导irAE相关因素来增加irAE风险（图 5C）。

图5 抗生素使用与免疫相关不良事件 (irAE) 风险之间关联的推定分子机制。(A) 微生物多样性与 irAE 相关因素/途径之间的 Spearman 相关性。顶部条形图，显着相关的 irAE 相关因子/路径的数量，具有正相关（红色）或负相关（蓝色）。采用逆辛普森指数来评估微生物多样性。点大小从大到小分别表示错误发现率 (FDR) adj.p < 0.001 和 0.001 < FDR adj.p < 0.05。红色箭头：增加；蓝色箭头：减少。(B) LUAD 和 LUSC 中基因的途径富集与细菌多样性显着相关。进行 Spearman 相关性，Spearman R (RS) 的绝对值 ≥ 0.3 和 FDR adj.p < 0.05 被认为是显著的。正方形的阴影表示 FDR adj.p值。(C) 抗生素和irAE潜在机制的图形总结。IFN，干扰素；LCP1，淋巴细胞胞质蛋白1；LUAD，肺腺癌；LUSC，肺鳞状细胞癌；NSCLC，LUAD和LUSC联合治疗的非小细胞肺癌；TCR，T细胞受体；TNF，肿瘤坏死因子。

小结

该研究是目前关于抗生素使用与免疫相关不良反应 (irAE) 之间关系的最全面评估之一。研究采用了回顾性队列和两个药物警戒数据集来分析广泛的肿瘤患者在PD-1/PD-L1单抗治疗期间抗生素使用与irAE发展之间的关系。研究结果表明，抗生素使用可能会增加肺癌患者的irAE风险，并且这种影响可能通过调节微生物组和免疫环境来实现。研究还探讨了其他类型的irAE与抗生素使用之间的关联，并发现肺炎是最常见的呼吸系统irAE类型。在方法创新点方面，该研究使用了世界药物警戒数据来提供额外的信息来源，这不仅增加了分析的力度，还包括标准护理信息。此外，研究人员还利用TCGA多组学数据探索了微生物多样性减少如何导致irAE风险增加的潜在机制。

参考文献：

Jing Y, Chen X, Li K, et al. Association of antibiotic treatment with immune-related adverse events in patients with cancer receiving immunotherapy. J Immunother Cancer. 2022;10(1):e003779. doi:10.1136/jitc-2021-003779

译者介绍

刘星，中药分析学专业博士，北京友谊医院药剂科，临床药师。主要研究方向：中药抗肿瘤药理机制研究。发表论文8篇，其中SCI 5篇。