化疗，免疫治疗或者联合疗法，肺癌患者该如何选择？

时间：2021-05-26  作者：盛诺一家

如何选择适合的肺癌治疗方案，这是摆在了不少患者和医生面前的难题。尽管随着医疗技术的发展，肺癌治疗方案也不断优化创新，不过也需要综合考虑患者身体情况、病理类型和肿瘤大小等因素，才能有效的保障治疗效果。化疗、免疫疗法和联合疗法，这些都是肺癌治疗过程中常见的治疗选择。那么，肺癌肺癌患者又该如何选择呢？接下来让我们一起来了解下吧！

像近些年来火爆的免疫治疗，对非小细胞肺癌、黑色素瘤等很多肿瘤都有很好的效果，一些患者药到病除，甚至晚期的癌症都能治愈。但在另一些患者身上，用了免疫治疗后，肿瘤却长得更快了，出现了肿瘤的超进展。

一边是很好的疗效，一边是超进展的风险，抉择起来确实困难。但另外一些患者的选择困难，看起来就有些“凡尔赛”了：比如说PD-L1表达大于50%的非小细胞肺癌患者，既可以单独使用Keytruda治疗，又可以使用Keytruda联合化疗治疗，治疗效果还都特别好，这该怎么选？

从副作用上来说，化疗的副作用是比较大的。免疫治疗加化疗的副作用，也要比单纯的免疫治疗更大。价格上，免疫治疗+化疗也要多出一份化疗的花费，略贵一点。而在重要的疗效上，加不加化疗会有怎样的差别呢？

如果说免疫+化疗的效果更好，多花一点钱，多忍受一些副作用也未尝不可。但要是加不加化疗效果都差不多的话，又何必多花这钱多遭这罪。

在2016年10月，FDA批准了Keytruda用于一线治疗PD-L1表达超过50%的非小细胞肺癌，所依据的是KEYNOTE-024这项试验。该试验中使用Keytruda的患者中位无进展生存期达到了10.3个月，比化疗组长了4.3个月，死亡风险只有化疗组的60%[1]。

而在2019年4月，FDA又依据KEYNOTE-042试验批准PD-L1表达超过1%的非小细胞肺癌患者使用Keytruda联合铂类化疗。这一试验中，联合治疗相比化疗，降低了51%的死亡风险，其中PD-L1表达超50%的患者，死亡风险更是降低了58%[2]。

这样一来，PD-L1大于50%的非小细胞肺癌患者，既可以单独使用免疫治疗，又可以用免疫治疗联合化疗，到底哪个效果更好？

针对这一问题，沃多瓦大学医院中心的S. Peters等人就对真实世界中，单独使用免疫治疗和使用免疫治疗联合化疗的PD-L1高表达非小细胞肺癌患者进行了分析[3]。

相比于使用联合治疗的患者，单独使用免疫治疗的患者普遍在基线时情况就较差，有更多的不利预后特征。但即使是这样，单独使用免疫治疗的患者和联合治疗的患者，在总生存期和无进展生存期上也没有显著差别。

例外是没有吸烟史的患者。这些患者中，免疫治疗联合化疗相比单纯免疫治疗，死亡风险降低了75%，优势很明显。但话说回来，肺癌患者中，不吸烟的才占多少？
这样看来，对于大部分有吸烟史的非小细胞肺癌患者来说，用上了免疫治疗再联合化疗，生存期不会延长，副作用还更多，真是没必要。单纯使用免疫治疗就好了。

其实对于肺癌等癌症患者而言，“因地制宜，实事求是”的选择治疗方案是更加明智的考虑。因为现在并没有所谓的肺癌“万金油疗法”，那么个性化的诊疗方案往往是决定肺癌患者生存期的长短。美国在这方面做得更好，会以多学科会诊为基础，开展个性化诊疗服务，更好的提升肺癌等癌症的治疗效果。因此，现在越来也多的肺癌患者，选择通过盛诺一家出国看病就显得不足为奇了。

参考文献：

[1]. Reck M,Rodríguez-Abreu D, Robinson A G, et al. Pembrolizumab versus chemotherapy forPD-L1–positive non–small-cell lung cancer[J]. N engl J med, 2016, 375:1823-1833.

[2]. Gandhi L,Rodríguez-Abreu D, Gadgeel S, et al. Pembrolizumab plus chemotherapy in metastaticnon–small-cell lung cancer[J]. New England journal of medicine, 2018, 378(22):2078-2092.

[3].https://oncologypro.esmo.org/meeting-resources/esmo-virtual-plenary-resources/effectiveness-of-pd-l-1-inhibitors-alone-or-in-combination-with-platinum-doublet-chemotherapy-in-first-line-1l-non-squamous-non-small-cell-lung-cancer-nsq-nsclc-with-high-pd-l1-expression-using-real-world-data#affiliations