这几天，一幅神秘的线性图风靡肿瘤病友的朋友圈、微信公众号以及大大小小的微信群、QQ群等。它长这样：
这张图说了啥？和肿瘤病友有啥关系？为啥这么多文章都引用这张图？
原来，这又是一次为肿瘤突变负荷TMB，疯狂打call的大数据，发表在上周四的世界最顶尖医学杂志NEJM上，引得业内纷纷转载，兴奋异常。
这张图的横坐标是每一种肿瘤中位的突变个数，这个数据是由几百、上千乃至上万个标本基因检测计算出来的。
咚咚肿瘤科就曾科普过一篇著名的论文，统计了167种癌症超过10万份标本，统计并计算出的每一种肿瘤平均有多少个突变，并绘制了如下的图：纳入的肿瘤，实在是太多了，因此下面这个图，就是给大家看个阵势，不必点开仔细看蚂蚁一样的小字了。
言归正传，我们今天要解读的是第一幅线形图。横坐标是每一种常见肿瘤中位的突变个数，也就是TMB的大小。纵坐标是从目前已经开展并公开发表的临床试验数据中，汇总出来的每一种常见肿瘤接受PD-1抗体治疗后的有效率。比如dMMR的肠癌、非肠癌有效率都在30%-40%；最高的是皮肤鳞癌，突破了50%，最低的是胰腺癌、生殖细胞肿瘤等，有效率低于5%。
每一种肿瘤都根据它的TMB大小以及对PD-1抑制剂的有效率，在图中画出坐标点。同时用圆圈的大小，来代表样本量的大小。作者惊讶且兴奋地发现：目前已经公布的各大常见肿瘤接受PD-1抑制剂治疗的有效率，和TMB大小几乎是线性关系。TMB越大，PD-1抑制剂有效率越高。论文的作者，甚至还拟合出了一个计算有效率的公式：有效率=10.8×log(TMB)−0.7。从曲线的相关系数，可以算出来，不同病友接受PD-1抑制剂治疗之所以有效率差别那么大，有55%的理由可以被TMB高低不同这一点来解释。
至于众多自媒体多次引用的生存期差6倍的数据，来自施贵宝公司公布的CheckMate-032临床试验。这是一项纳入了401名一线治疗失败的晚期肺癌患者的II期临床试验，接受PD-1抑制剂单独或联合伊匹木治疗。总人群的有效率，只有11%，多少是令人遗憾的。
但是，如果按照TMB高低划分成TMB高、TMB中、TMB低三类病人，那么在接受联合治疗的人群中，三组的有效率分别为62%、20%、23%；而三组的中位总生存期，分别为：22.0个月、3.6个月、3.4个月——22.0个月与3.4个月，相差6倍！详见：精准预测免疫治疗效果：TMB彻底火了！
咚咚肿瘤科，已经开通了TMB服务，欢迎大家咨询。
参考文献：
[1]Tumor Mutational Burden and Response Rate to PD-1 Inhibition. NEJM.2017
[2]Chalmers ZR, Connelly CF, Fabrizio D, et al. Analysis of 100,000 human cancer genomes reveals the landscape of tumor mutational burden. Genome Med 2017;9:34
本文仅供医学药学专业人士阅读
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