恶性肿瘤是威胁人类健康的一大类疾病,多年来,随着科学技术的快速发展,针对肿瘤的治疗手段也在不断改进。其中,针对程序性细胞死亡受体（Programmed cell death protein 1,PD1）/程序性细胞死亡配体 1（Programmed cell death ligand 1,PDL1）的抗体等免疫检查点抑制剂（Immune checkpoint inhibitors,ICI）的获批改善了多种肿瘤患者的预后,但仍有一部分患者不能从中获益,因此寻找疗效标志物是临床重要研究内容。本论文以抗PD1抗体药物缺乏有效临床应用的疗效标志物困境为出发点,一方面从血浆自身抗体进行了疗效相关标志物的探索,鉴定并验证了多个瘤种特异性的自身抗体标志物;另一方面,利用深度血浆蛋白质组学技术对患者的疗前和疗后动态样本进行研究,发现了疗效好、疗效差患者的血液蛋白在免疫治疗前后的动态变化规律和潜在的疗效标志物。本论文主要研究内容分为如下两个部分:第一部分:血浆自身抗体谱检测发现肿瘤抗PD1抗体的疗效标志物目前已有研究证实自身抗体在肿瘤筛查、早期诊断、预后判断等方面都显示出了巨大的潜力,这部分研究是为了进一步探索自身抗体对抗PD1抗体疗效的预测能力,具体内容如下:第一章:我们利用高通量蛋白质芯片技术对接受抗PD1抗体治疗的45份基线血浆自身抗体表达情况进行了检测,包括淋巴瘤、非小细胞肺癌和软组织肉瘤三个瘤种,根据检测信号和疗效的关联分析及文献相关报道,挑选出了 23个潜在的自身抗体标志物,随后采用酶联免疫吸附测定（Enzyme linked immunosorbent assay,ELISA）技术对这些自身抗体进行了验证。结果显示淋巴瘤、非小细胞肺癌和软组织肉瘤患者具有不同的自身抗体表达谱,我们根据和临床疗效的关联性找到了三个瘤种各自的自身抗体疗效标志物,其中抗PD1、P53自身抗体是软组织肉瘤的疗效标志物,抗SIX2自身抗体是非小细胞肺癌的疗效标志物,抗EIF4E2、PD1 IgG2、PDL1 IgG2自身抗体是淋巴瘤的疗效标志物,最后我们在肺癌和淋巴瘤的队列中再次验证,结果显示抗SIX2、EIF4E2自身抗体依然能将疗效好、差的人群区分开来,具有较好的疗效预测作用。第二章:为探索抗PD1、PDL1自身抗体在不同肿瘤患者中的分布及与接受抗PD1抗体治疗预后的关系,我们共检测了 190例患者血浆中抗PD1、PDL1自身抗体的分布,包括肺癌、乳腺癌、食管癌、结直肠癌、肝癌、前列腺癌、宫颈癌、卵巢癌、胃癌和淋巴瘤这十种肿瘤患者,并在76例接受抗PD1抗体治疗的非小细胞肺癌队列中分析这两种自身抗体和预后的关系。结果显示抗PD1、PDL1自身抗体在肿瘤中能被广泛地检测到,且以IgG1和IgG2亚型为主。生存分析显示抗PD1 IgG4与抗PD1抗体不良预后有关,这提示PD1 IgG4可能是抗PD1抗体潜在的疗效标志物。第二部分:基于深度血浆蛋白质组学进行抗PD1抗体治疗前后血浆蛋白动态变化及疗效标志物研究人体血液中蛋白质种类繁多,临床实践中通过对一些血液蛋白的定量检测用于疾病的诊断或预后判断,血液蛋白还有更多的临床应用价值等待开发。目前对蛋白质组学的研究主要依赖于质谱技术,但血液中低丰度蛋白在一定程度上被高丰度蛋白掩盖难被检测到,抗体芯片能够检测较低丰度的蛋白,通过将质谱和芯片平台相结合的深度血浆蛋白质组学技术能实现对血液蛋白的全面覆盖。本研究旨在利用深度血浆蛋白质组学研究技术,对接受抗PD1抗体治疗的疗前疗后的动态血浆样本进行检测,探索血浆蛋白质组在治疗前后的变化特征,并发现抗PD1抗体治疗的疗效标志物。具体研究内容如下:本研究共纳入了三个瘤种共117例患者的263份血浆样本,利用深度血浆蛋白质组学技术这些血浆样本进行检测,结果显示结合抗体芯片和质谱技术建立的深度蛋白质组学平台能够检测出1000余种血浆蛋白,且覆盖了不同类型、不同功能的蛋白质。通过对不同瘤种中对抗PD1抗体疗效好、差患者疗前血中蛋白质的差异分析,发现在疗效差的患者中多种免疫相关通路以及肿瘤、感染性疾病、自身免疫性疾病等多种疾病相关通路激活。随后我们对抗PD1抗体治疗前后的血浆蛋白水平的变化规律分析,发现在三个瘤种疗效好的患者中IL17信号通路在治疗后均下降,而维生素消化和吸收通路在治疗后均上升。最后利用独立的淋巴瘤队列对治疗前的潜在疗效标志物进行了验证,共5个蛋白被成功验证,分别是FLT4、SFTPB、GNPTG、F5和IL17A。以上两部分研究均以血液为样本来源,分别从自身抗体和血浆蛋白两个方面对抗PD1抗体的疗效标志物进行了探索,血液样本容易获得且可重复检测,研究得到的血液标志物具有潜在的临床转化优势和一定的应用前景。本研究结果能为肿瘤抗PD1抗体治疗的疗效标志物研究和临床实践的开展提供实验依据和新思路。