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Identification of a predictive metabolic signature of response to immune checkpoint inhibitors in non-small cell lung cancer: METABO-ICI clinical study protocol - 06/12/21

Doi : 10.1016/j.resmer.2021.100845 
Sarah Sannicolo a, b, Matteo Giaj Levra c, d, Audrey Le Gouellec a, Caroline Aspord d, e, Julien Boccard f, g, Laurence Chaperot d, e, Bertrand Toussaint a, Denis Moro-sibilot c, d, h, Dalil Hannani a, , Anne-Claire Toffart c, d, h,
a CNRS, Grenoble INP, TIMC-IMAG, CHU de Grenoble-Alpes, University Grenoble-Alpes, Grenoble, France 
b Pôle cancer et maladies du sang, CHU de Grenoble-Alpes, Grenoble, France 
c Unité d’oncologie thoracique, pôle thorax et vaisseaux, service hospitalier universitaire pneumologie physiologie, CHU de Grenoble-Alpes, Grenoble, France 
d Inserm U 1209, CNRS UMR 5309, Institute for Advanced Biosciences, Immunobiology and Immunotherapy in Chronic Diseases, Université Grenoble-Alpes, 38000 Grenoble, France 
e R&D Laboratory, établissement français du sang Auvergne-Rhône-Alpes, 38000 Grenoble, France 
f School of Pharmaceutical Sciences, University of Geneva, Geneva, Switzerland 
g Institute of Pharmaceutical Sciences of Western Switzerland, University of Geneva, Geneva, Switzerland 
h Université Grenoble-Alpes, Grenoble, France 

Corresponding author.

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Abstract

Background

Immune checkpoints inhibitors (ICI) are becoming new standards of care for the treatment of non-small cell lung cancer (NSCLC), both as first (alone or in association with chemotherapy) and second line. However, no powerful predictive biomarker of therapeutic response to ICI has been found to date. It has been recently shown that microbiota composition could influence the ability of patients to respond to ICI. Indeed, the microbiota produces circulating metabolites that will subsequently act on immune system, the investigators hypothesized that plasma metabolic signature, reflecting a global microbiota function, could represent a predictive biomarker of response to ICI.

Methods

Monocentric prospective study. Primary objective is to identify baseline metabolic signature (metabolomics analysis by mass spectrometry) associated to ICI response. Secondary objectives are to link metabolic signature with microbiota composition (metagenomics analysis RNA 16S) and immune profile, and altogether with clinic response to ICI. The study will include 60 NSCLC patients treated by ICI in 1st, 2nd or 3rd line of treatment at the Grenoble Alpes University hospital (CHUGA) in 18 months. Patients that have received antibiotic or steroid treatment, 2 or 4 weeks before ICI initiation, respectively, will be excluded. Blood and feces will be collected prior to, at 2 months after ICI treatment initiation, and at 6 months or at progression.

Expected results

We expect to highlight a metabolic profile predictive of response to ICI. By identifying factors associated with early progression, we could avoid to treat potential non-responding patients. Moreover, by restoring a favorable microbiota, patients’ ability to respond to these treatments might be restored.

Le texte complet de cet article est disponible en PDF.

Keywords : Non-small cell lung cancer, Immunotherapy, Metabolism, Microbiota

Abbreviations : CBC, EMA, ICI, MDSC, NSCLC, RCC


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