Role of immunohistochemical prognostic factors in various types of immunotherapy for metastatic melanoma: A retro-prospective study

Cover Page

Cite item

Full Text

Abstract

Background. Anti-PD-1 immunotherapy (IT) is the standard of care for patients with metastatic melanoma. However, in the real world, IT is effective only in a fraction of patients. The lack of valid prognostic factors for various immunotherapy agents warrants a comprehensive and advanced study of this topic.

Aim. To improve the outcomes of the first-line therapy for disseminated melanoma based on identifying immunohistochemical predictors of IT efficacy.

Materials and methods. Data from 130 patients who were treated with immune checkpoint inhibitors nivolumab or prolgolimab in the first-line therapy for disseminated melanoma between 2017 and 2024 were analyzed.

Results. The expression of PD-L1>10 on tumor cells was found to be a predictor of effective therapy: in the nivolumab group, the 2-year disease-free survival (DFS) with PD-L1 level >10% was high at 79% (95% confidence interval – CI 61–100); the 1-year DFS was 89% (95% CI 78–100) compared to 17% (95% CI 3.2–88) with a lower level of PD-L1 expression (p<0.0001). In the prolgolimab group, the 2-year DFS with PD-L1>10% was also high at 78% (p<0.0001; CI 54–100), the 1-year DFS was 94% (95% CI 84–100) compared to 35% (95% CI 17–73) with a lower level of PD-L1 expression (p<0.0001). A less severe course of the disease was observed in patients with both peritumoral and intratumoral locations versus those with only peritumoral locations of the immune infiltrate. The study of the presence and form of lymphoid infiltration of the tumor showed the following direct relationship: in the nivolumab group, the 2-year DFS was 94% (95% CI 83–100) compared to 8.3% (95% CI 1.3–54), in the prolgolimab group, the 1-year DFS was 82% (95% CI 68–100) compared to 15% (95% CI 2.6–86); p<0.0001. It was found that the predominance of CD8+ over CD4+ is associated with better results of IT: in the nivolumab group, the 2-year DFS was 87% (95% CI 74–100) compared to 19% (95% CI 4–91) in the absence of CD8+ predominance over CD4+; in the prolgolimab group, the 2-year DFS was 73% (95% CI 51–100) in patients with CD8+ predominance over CD4+ (p=0.0001). In patients without CD8 predominance over CD4, 2-year DFS was not achieved. The one-year DFS was 85% (95% CI 70–100) and 25% (95% CI 8.4–76), respectively; p=0.0001.

Conclusion. The results of the study suggest that immunohistochemical characteristics such as a PD-L1 expression level >10%, the simultaneous presence of peri- and intratumoral lymphoid infiltration of the tumor, the ratio of the intensity of lymphoid infiltration with tumor-infiltrating lymphocytes (TILs), and the predominance of CD8+ over CD4+ can be considered predictors of IT efficacy with nivolumab and prolgolimab.

About the authors

Liana V. Oganesyan

Russian Medical Academy of Continuous Professional Education; Loginov Moscow Clinical Scientific Center

Author for correspondence.
Email: liana15.94@mail.ru
ORCID iD: 0000-0001-7564-7472

Graduate Student, Russian Medical Academy of Continuous Professional Education, Loginov Moscow Clinical Scientific Center

Russian Federation, Moscow; Moscow

Larisa E. Zavalishina

Russian Medical Academy of Continuous Professional Education

Email: liana15.94@mail.ru
ORCID iD: 0000-0002-0677-7991

D. Sci. (Biol.), Russian Medical Academy of Continuous Professional Education

Russian Federation, Moscow

Nikolai A. Ognerubov

Russian Medical Academy of Continuous Professional Education

Email: liana15.94@mail.ru
ORCID iD: 0000-0003-4045-1247

D. Sci. (Med.), Cand. Sci. (Law), Prof.

Russian Federation, Moscow

Iuliia V. Kostalanova

Samara State Medical University; Samara Regional Clinical Oncology Dispensary

Email: liana15.94@mail.ru
ORCID iD: 0000-0001-7395-0136

Cand. Sci. (Med.), Samara State Medical University, Samara Regional Clinical Oncology Dispensary

Russian Federation, Samara; Samara

Oleg I. Kaganov

Samara State Medical University; Samara Regional Clinical Oncology Dispensary

Email: liana15.94@mail.ru
ORCID iD: 0000-0003-1765-6965

D. Sci. (Med.), Prof., Samara State Medical University, Samara Regional Clinical Oncology Dispensary

Russian Federation, Samara; Samara

Irina V. Poddubnaya

Russian Medical Academy of Continuous Professional Education

Email: liana15.94@mail.ru
ORCID iD: 0000-0002-0995-1801

D. Sci. (Med.), Prof., Acad. RAS, Russian Medical Academy of Continuous Professional Education

Russian Federation, Moscow

References

  1. Woo SR, Fuertes MB, Corrales L, et al. STING-dependent cytosolic DNA sensing mediates innate immune recognition of immunogenic tumors. Immunity. 2014;41(5):830-42.
  2. Marzagalli M, Ebelt ND, Manuel ER. Unraveling the crosstalk between melanoma and immune cells in the tumor microenvironment. Sem Cancer Biol. 2019;59:236-50.
  3. Fabienne M, Hassan S. Tumor-Infiltrating Lymphocytes and Their Prognostic Value in Cutaneous Melanoma. Front Immunol. 2020;11:2105. doi: 10.3389/fimmu.2020.02105
  4. Singhal S, Bhojnagarwala PS, O’Brien S, et al. Origin and role of a subset of tumor-associated neutrophils with antigen-presenting cell features in early-stage human lung. Cancer Cancer Cell. 2016;30(1):120-35.
  5. Ralli M, Botticelli A, Visconti IC, et al. Immunotherapy in the Treatment of Metastatic Melanoma: Current Knowledge and Future Directions. J Immunol Res. 2020;2020:9235638. doi: 10.1155/2020/9235638
  6. Uhara H. Recent advances in therapeutic strategies for unresectable or metastatic melanoma and real-world data in Japan. Int J Clin Oncol. 2019;24(12):1508-14. doi: 10.1007/s10147-018-1246-y
  7. Tran KB, Buchanan CM, Shepherd PR. Evolution of molecular targets in melanoma treatment. Cur Pharmaceut Des. 2020;26(4):396-414. doi: 10.2174/1381612826666200130091318
  8. Franken MG, Leeneman B, Gheorghe M, et al. A systematic literature review and network meta-analysis of effectiveness and safety outcomes in advanced melanoma. European J Cancer. 2019;123:58-71. doi: 10.1016/j.ejca.2019.08.032
  9. Wilson MA, Schuchter LM. Chemotherapy for melanoma. Cancer Treatment Res. 2016;167:209-29. doi: 10.1007/978-3-319-22539-5_8
  10. Curtin JA, Fridlyand J, Kageshita T, et al. Distinct sets of genetic alterations in melanoma. New Engl J Med. 2005;353(20):2135-47. doi: 10.1056/NEJMoa050092
  11. Титов К.С., Маркин А.А., Шурыгина E.И., и др. Mорфологический и иммуногистохимический анализ опухоль-инфильтрирующих лимфоцитов, м2-макрофагов, BCL6 и SOX10 в опухолевом микроокружении узловой меланомы кожи. Опухоли головы и шеи. 2023;13(1):65-74 [Titov KS, Markin AA, Schurygina EI, et al. Morphological and immunohistochemical analysis of tumor-infiltrating lymphocytes, M2 macrophages, BCL 6 and SOX10 in the tumor microenvironment of nodular cutaneous melanoma. Head and Neck Tumors. 2023;13(1):65-74 (in Russian)]. doi: 10.17650/2222-1468-2023-13-1-65-74
  12. Sadozai H, Gruber T, Hunger RE, Schenk M. Recent successes and future directions in immunotherapy of cutaneous melanoma. Front Immunol. 2017;8:1617. doi: 10.3389/fimmu.2017.01617
  13. Reddy BY, Miller DM, Tsao H. Somatic driver mutations in melanoma. Cancer. 2017;123(S11):2104-17. doi: 10.1002/cncr.30593
  14. Оганесян Л.В., Завалишина Л.Э., Огнерубов Н.А., и др. Иммуногистохимические факторы прогноза иммунотерапии метастатической меланомы. Современная Онкология. 2024;26(2):190-6 [Oganesyan LV, Zavalishina LE, Ognerubov NA, et al. Immunohistochemical factors of prognosis of immunotherapy for metastatic melanoma: А prospective and retrospective study. Journal of Modern Oncology. 2024;26(2):190-6 (in Russian)]. doi: 10.26442/18151434.2024.2.202803
  15. Barnes TA, Amir E. HYPE or HOPE: the prognostic value of infiltrating immune cells in cancer. Br J Cancer. 2017;117:451-60. doi: 10.1038/bjc.2017.220
  16. Ruiter D, Bogenrieder T, Elder D, Herlyn M. Melanoma-stroma interactions: structural and functional aspects. Lancet Oncol. 2002;3:35-43. doi: 10.1016/S1470-2045(01)00620-9
  17. Titov KS, Chikileva IO, Kiselevskiy MV, Kazakov AM. Lymphoid infiltration as a predictor of successful immunotherapy with melanoma. Malignant Tumours. 2017;1:61-6.
  18. Burton AL, Roach BA, Mays MP, et al. Prognostic significance of tumor infiltrating lymphocytes in melanoma. Am Surg. 2011:188-92.
  19. Ladányi A. Prognostic and predictive significance of immune cells infiltrating cutaneous melanoma. Pigment Cell Melanoma Res. 2015;28:490-500. doi: 10.1111/pcmr.12371
  20. Fu Q, Chen N, Ge C, et al. Prognostic value of tumor-infiltrating lymphocytes in melanoma: a systematic review and meta-analysis. Oncoimmunology. 2019;8:1593806.
  21. Letca AF, Ungureanu L, Senila SC, et al. Regression and Sentinel Lymph Node Status in Melanoma Progression. Med Sci Monit. 2018;24:1359-65.
  22. Cybulska-Stopa B, Zietek M. Comparison of the efficacy and toxicity of anti-PD-1 monoclonal antibodies (nivolumab versus pembrolizumab) in treatment of patients with metastatic melanoma, 2021. ASCO.
  23. Vanni I, Tanda ET, Spagnolo F, et al. The current state of molecular testing in the BRAF-mutated melanoma landscape. Front Mol Biosci. 2020;7:113.
  24. Gooden MJ, de Bock GH, Leffers N, et al. The prognostic influence of tumour-infiltrating lymphocytes in cancer: a systematic review with meta-analysis. Br J Cancer. 2011;105(1):93-103. doi: 10.1038/bjc.2011.189

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
2. Fig. 1: a – IHC reaction with anti-CD8 antibodies in melanoma, ×20; b – IHC reaction with anti-CD4 antibodies in melanoma, ×20; c – IHC reaction with anti-PD-L1 (SP263) antibodies, positive reaction in 65% of tumor cells, ×20; d – IHC reaction with anti-PD-L1 (SP263) antibodies, positive reaction in 65% of tumor cells, ×10.

Download (969KB)
3. Fig. 2. Disease-free survival (DFS) depending on immunotherapy.

Download (83KB)
4. Fig. 3. DFS depending on the predominance of CD8+ over CD4+ in the nivolumab group.

Download (73KB)
5. Fig. 4. DFS depending on the predominance of CD8+ over CD4+ in the prolgolimab group.

Download (75KB)
6. Fig. 5. DFS depending on the peri- and intratumoral location of the lymphoid infiltrate in the nivolumab group.

Download (73KB)
7. Fig. 6. DFS depending on the peri- and intratumoral location of the lymphoid infiltrate in the prolgolimab group.

Download (70KB)
8. Fig. 7. DFS depending on PD-L1 expression ≥10% in the nivolumab group.

Download (71KB)
9. Fig. 8. DFS depending on PD-L1 expression ≥10% in the prolgolimab group.

Download (70KB)
10. Fig. 9. DFS depending on the intensity of lymphoid infiltration in the nivolumab group.

Download (67KB)
11. Fig. 10. DFS depending on the intensity of lymphoid infiltration in the prolgolimab group.

Download (69KB)

Copyright (c) 2024 Consilium Medicum

Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International License.
 


Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».