一项由Mar医院医学研究所（IMIM）的生物医学信息学研究项目（GRIB）和癌症项目领导的研究，结合了庞培法布拉大学的合作，探讨了影响晚期膀胱癌患者免疫疗法成功或失败的因素。为什么只有20%的晚期膀胱癌病例对免疫疗法有反应？这是该研究试图解答的问题。
这项发表在《自然通讯》上的研究由Mar Albà、Júlia Perera和Joaquim Bellmunt以及来自庞培法布拉大学医学与生命科学系（MELIS）的Robert Castelo协调。研究人员分析了来自六个不同队列的超过700名此类癌症患者的公开数据，以确定区分治疗响应者和非响应者的特征。该研究是迄今为止针对这种癌症类型的最大规模研究，其结果可能也适用于其他癌症。
研究表明，在五种肿瘤亚型中，最罕见的神经元亚型对这种治疗方法的反应最好，而其他亚型的反应率较低。
正如GRIB研究员Lilian Marie Boll所解释的：“我们发现，在一部分晚期膀胱癌患者中，已知的标志物可以很好地预测治疗反应。对于其他患者，我们认为反应取决于其他生物学因素，这是一个需要进一步研究的领域。”
该研究开发了一种机器学习算法来预测具有不同肿瘤亚型的患者的治疗反应。最可靠的预测标志物包括肿瘤突变负荷（肿瘤中的突变数量）、APOBEC酶引入的突变（与肿瘤异质性相关）以及促炎巨噬细胞的数量。
此外，研究人员在肿瘤微环境中发现了妨碍治疗效果的标志物。除了这些已知的标志物外，大规模样本使研究人员能够识别出罕见突变，这些突变可能会在肿瘤表面呈现新的蛋白质片段，使其对免疫系统可见。
“正如我们已经知道的，肿瘤中的免疫细胞浸润很重要。但它并不是唯一的治疗反应指标，也不适用于所有患者，”GRIB研究员Perera Bel博士说。事实上，研究人员观察到，将患者分为有无免疫细胞浸润的两组，可以使算法更加精确，优先考虑每组的不同标志物。
“我们研究的关键在于理解这些亚组内的反应机制，而不是将所有膀胱癌视为单一实体，”Lilian Marie Boll说。
Mar医院医学研究所和Dana-Farber癌症研究所泌尿肿瘤研究组协调员Joaquim Bellmunt博士表示：“这项研究扩展了我们对肿瘤异质性的认识，这是限制免疫疗法效果的一个重要因素。它强调了识别促进免疫疗法反应的免疫细胞群体的重要性，同时也指出了一些具有抑制作用的细胞。”
研究结果强调了肿瘤生物学与周围免疫微环境之间的关键关系，以决定治疗反应，同时强调了在选择最合适的治疗方法时考虑肿瘤亚型特异性因素的必要性。
因此，研究团队认为，拥有大型数据集对于开发能够整合大量数据以区分患者亚组的预测计算模型至关重要，从而推动精准医疗的发展。
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