研究背景与目的:免疫检查点抑制剂（immune checkpoint inhibitors,ICIs）为肿瘤治疗领域带来革新性的改变,已广泛应用于晚期肺癌的治疗中。患者在接受ICIs治疗过程中出现了一系列全新的不良反应,与ICIs药物引起机体免疫平衡紊乱相关,称免疫相关不良反应（immune-related adverse events,irAEs）。既往队列研究提示irAEs与免疫治疗预后存在相关性,但尚未得出明确结论。另一方面,irAEs预测生物标记物研究是近年热点方向。探究irAEs的生物标记物有助于临床提前预测,早期发现irAEs,具有很好的临床应用价值。目前已知的生物标记物存在指标单一,预测效能低,缺乏有效整合的缺点。本研究拟从肿瘤、外周血、患者遗传信息多维度入手,探究并整合irAEs的预测因子。进一步建立irAEs的预测模型。同时,基于回顾性队列的初步发现,本研究应用meta分析的方法,整合目前已发表文献,评估irAEs与免疫治疗疗效的相关性。研究方法:回顾性队列研究部分:本研究从医科院肿瘤内科接受免疫治疗的肺癌患者队列中选取研究样本。随访统计患者基线临床指标、生存预后及irAEs信息。同时收集其基线外周血血浆和淋巴细胞样本,应用1021panel对ctDNA进行高通量测序,对PD-1+CD4+/CD8+T淋巴细胞进行高通量免疫组库测序技术,用电化学发光法检测血浆73类细胞因子进行检测。分别探究各项指标与irAEs的相关性,并应用Lasso回归法筛选变量,应用Logistic回归确定独立预测因素并建立irAEs预测模型。Meta分析部分:本研究参考系统综述与meta分析优先报告条目进行文献检索与分析。纳入所有报道了irAEs与肿瘤患者接受ICIs治疗疗效关联的研究。主要研究结果为irAEs与总生存期（overall survival,OS）相关性,次要研究结果为irAEs与无进展生存期（progression free survival,PFS）相关性。同时对器官特异性irAEs与不同级别irAEs进行了具体分析。研究结果:回顾性队列研究部分:①本研究纳入55例接受免疫治疗的局部晚期/晚期肺癌患者,irAEs组患者其PFS及OS均显著长于无irAEs组患者（PFS:4.5m vs 2.0m,p=0.005,OS:Not reached vs 4.6m,p<0.0001）。②irAEs 组与非 irAE 组患者基线 NLR、PLR、PNI 水平存在显著差异（NLR:p=0.014、PLR:p=0.044、PNI:p=0.003）。irAEs组患者基线PD-1+CD8+T细胞与PD-1+CD4+T细胞免疫组库多样性显著高于非irAEs组患者（PD-1+CD8+TCR:p=0.016,PD-1+CD4+TCR:p=0.042）。HLA 分布及 bTMB水平在两组间无显著差异。③73类细胞因子中,IL-2,IL-17C水平与irAEs存在相关性（IL-2:p=0.006,IL-17C:p=0.040）。④在多因素构建的irAEs模型中,预测模型的曲线下面积为0.934（95%CI:0.844-1.000）,最佳预测敏感性89.5%,特异性91.7%。Meta分析部分:本研究共纳入30项研究共4791名患者。meta分析结果表明irAEs的发生与接受 ICI 治疗患者的 OS 与 PFS 改善显著相关（OS:hazard ratio（HR）=0.54,95%confidence interval（CI）,0.45-0.65;p<0.001;PFS:HR=0.52,95%CI,0.44-0.61,p<0.001）。基于器官特异性irAEs与不同级别irAEs的分析发现,内分泌（OS:HR=0.52,95%CI,0.44-0.62,p<0.001）、皮肤（OS:HR=0.45,95%CI,0.35-0.59,p<0.001）以及低级别 irAEs（OS:HR=0.57,95%CI,0.43-0.75;p<0.001）与更佳的 OS 预后相关。结论:综上所述,本研究构建了肺癌免疫治疗irAEs患者队列。发现外周血炎症指标、T细胞免疫组库和细胞因子水平和irAEs的发生相关。在此基础上进一步整合多维度指标,建立了 irAEs预测模型。同时,基于回顾性队列数据及meta分析,本研究发现irAEs与患者总生存期与无进展生存期存在显著相关性。