上一篇我们介绍了TMB的定义、检测技术以及临床意义，尽管2020年我国颁布了【肿瘤突变负荷检测及临床应用专家共识（2020版）】（以下简称「共识」），认可了TMB对于免疫治疗的预测作用，但同时也指出了一些不足，本篇就来聊一聊 当下基因检测市场上的TMB检测究竟存在哪些问题 。
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tTMB与bTMB的一致性
既往TMB的检测都是基于组织样本检测，随着近年来「液态活检」概念的兴起，将血液样本用于基因检测也越来越常见，根据使用样本的不同，TMB也进一步细分为 使用组织样本的tTMB和使用血液样本的bTMB 。两者的检测与计算方式基本一致，但由于样本本身的区别，因此即便是同一个患者的样本也会有不同结果。
2017年由Koeppel等通过WES分析了32名不同肿瘤患者组织样本及血液样本计算TMB数据，结果发现血液样本计算TMB的灵敏度仅为组织样本的53%，推断可能是因为血液中ctDNA的总量影响了检测及计算结果 [1] 2019年的ESMO会议上发表一则简报，纳入39例不同癌种患者对比bTMB与tTMB及疗效的关系，31例患者用血液检测，21例患者用组织检测，结果bTMB中位值为5（1-53）mut/Mb，而tTMB中位值则为6（2-124）mut/Mb，其中有16例患者的血液及组织样本都检测了，发现TMB值存在一定相关性（r=0.67; p < 0.01）。然而2021年陆续有研究结果 [2、3] 表明其对应的bTMB中位值要高于tTMB中位值，且bTMB与tTMB可能存在正相关。
另外，MYSTIC研究中提及血液检测TMB的成功率高于组织样本， 导致组织样本检测失败的主要原因包括：
（1）组织中肿瘤细胞/肿瘤DNA不足，占66.2%；
（2）DNA提取量不足，占12.3%；
（3）建库质量不合格，占21.5%。
归根结底，虽然目前的研究表明 患者的bTMB与tTMB存在相关性 ，但bTMB的计算结果可能高于或低于tTMB，两者并不是完全相等。【共识】第三条也认可了两者的相关性，并且也提出bTMB检测目前缺乏统一标准。
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很多病友也做过许多功课，知道 无论癌种，TMB-H人群使用免疫治疗的有效率都比较高 ，那么问题来了，究竟多高才属于TMB-H呢？对于这种数值类的指标，我们通常会设定cut-off值（或阈值）用于划分高、中、低三档，但【共识】第七条提出「不同靶向测序Panel的TMB检测体系之间TMB阈值不能通用」（注：这里的「靶向测序Panel」即通俗所说的「大Panel」或「全基因」）。
实际上不仅仅是不同「靶向测序Panel」间的TMB阈值不能通用，即便同样使用WES检测，在不同研究中划定的阈值也有不同。
2018年Translational Lung Cancer Research上发表了一篇NSCLC中组织样本及血液样本TMB计算的综述，该综述回顾了既往临床研究中TMB检测的方式、样本及cut-off值。
结果可以看到，Keynote-001、CheckMate-026以及CheckMate-012三大研究均采用WES方式检测且均使用肿瘤组织样本。然而三个研究的cut-off值却完全不同，Keynote-001设置200 mut以上；CheckMate-026则更细致的设置100以下为低，100-242之间为中等，242以上为高；CheckMate-012则又划定高于158即为高。
WES（全外显子）作为TMB检测的金标准，在不同的临床研究中cut-off值尚有不同，不同检测公司的全基因检测Panel连包含基因数量、Panel大小以及TMB计算方式都有不同，其cut-off值更加不能通用。甚至上表中，同为Foundation Medicine公司的检测Panel——FoundationOne与FoundationOne CDx两款套餐，前者包含315个基因，后者包含324个基因，两者的TMB阈值设置也完全不同。
样本类型也同样会影响阈值划分，毕竟我们刚才已经说过即便同一个病人的bTMB与tTMB都不完全相同，bTMB也需要采用适合自身的阈值，如Foundation Medicine bTMB检测包含394个基因，阈值划分又与前两个套餐不同。
归根结底，TMB毕竟是人为定义的统计学概念，所谓TMB-L、TMB-M以及TMB-H也是人为划定， 缺乏统一规范 ，不同检测Panel、不同样本、结果都不相同，与基因突变不同，后者是客观存在、有客观标准的。
目前国内市场上基因检测公司层出不穷，为了区别于其他竞争公司，每家公司的全基因套餐包含的基因数量都不同，那么必然带来TMB阈值不统一的问题，各家公司都有各自的划分标准， 因此可能存在同一个病人经不同公司检测，一家判定TMB-H另一家则不是的尴尬情况，从而影响对于免疫治疗收益的预测。
另外目前多数关于TMB的研究基于欧美人群较多， 缺乏中国人群数据，不便建立中国人群统一的TMB阈值， 即便部分公司的检测Panel与WES金标准一致性高，也暂不推荐作为中国人群统一标准。从这一点出发， 目前国内大多数的TMB-H人群划分是有些混乱的 。
图片来源：摄图网
预测作用存在局限，
TMB-H就等于免疫治疗获益吗？
2020年，FDA批准「K药」用于TMB-H（≥10 mut/Mb）的成人与儿童实体瘤患者，很多患者正是通过这条资讯认识了TMB与免疫治疗的关系（补充一点，此处TMB阈值划分是基于FoundationOne CDx，并非通用标准）。
「K药」的这项适应症是基于Keynote-158研究的亚组分析结果，有1050例不同癌种的患者是截止日期前至少26周纳入研究的，有足够的观测随访时间，其中有790例检测计算了TMB值，102例为TMB-H（≥10 mut/Mb），结果表明TMB-H组的ORR为29%，非TMB-H组的ORR仅为6%，TMB-H组的两年PFS率为22%，而非TMB-H组则为7%，由此可以看到， TMB-H组人群接受免疫治疗的有效率相对更高，获益可能性相对大一些 。
除了Keynote-158以外，还有多项研究发现TMB-H人群可能从免疫治疗中获益，而我们前面已经提到过不同研究、不同检测Panel计算得到的TMB与其阈值都是不同的，这也就意味着虽然TMB-H人群可能从免疫治疗中获益，但我们却没有通用的方式可以找出这部分人群，有可能因为TMB阈值划定的不同，导致一部分潜在获益的人群被遗漏，也可能出现一部分获益较小的人群被纳入。
另外，2019年的一项回顾性分析综合了Keynote-021、Keynote-189以及Keynote-407等研究，分析了TMB对于「K药+化疗」组合的疗效预测。研究者选取了PFS及OS（数据来源Keynote-189以及Keynote-407），还有ORR（数据来源Keynote-021），并以TMB≥175 mut/exome为界限划定阈值来。
结果令人意外，无论TMB高还是低，PFS、OS以及ORR均未表现出显著差异，换句话说， TMB可能对于「K药+化疗」乃至免疫治疗联合化疗这种治疗模式的预测价值有限 。
做个简单归纳，由于检测Panel的多样化，导致TMB的计算与阈值划分不统一，即便TMB-H人群可能从免疫治疗中获益，却难以真正精准区分潜在获益人群，并且随着免疫治疗联合化疗模式的普及，TMB的预测作用也在变小甚至可能无法预测。
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总结
虽然TMB被当成推荐做诸多「全基因」大Panel检测的理由，也有很多的研究及文献报道表明TMB可能预测免疫治疗的效果，但深入了解后，我们可以看到关于TMB的检测从样本类型、阈值划定以及预测效果上仍存在很多需要讨论的，还未形成统一通用规范。
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组织样本与血液样本检测得到的
结果之间不能直接换算
组织样本及血液样本均可用于TMB的检测，需采用NGS技术做大Panel，两种样本之间存在一定相关性且均可用于预测免疫治疗的效果，但需要注意的是 组织样本得到的tTMB与血液样本检测得到的bTMB之间并不能直接换算 。
这意味着，我们在实际治疗中，可以用血做「全基因」计算TMB，但需要注意并不能简单的以组织样本的标准来衡量bTMB的高低，这里较为考验检测所自身的水平。
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TMB值受基因检测公司自身算法
影响较大
衡量TMB高低需要划定阈值，然而不仅是不同样本检测后的阈值不同，检测Panel内包含的基因数量不同也需要划定不同的阈值，且目前各Panel划定的阈值间并不相同。
这就是说各位即便在市场上各家公司的「全基因」检测得到TMB值，
其高低划分也只代表该公司自身算法下的高低，并不能直接套用现有研究中的划分标准
，那么自然也不能直接套用现有研究结论去指导免疫治疗获益情况。
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TMB值预测免疫治疗联合化疗方案
作用不明显
多个研究的结论证明了TMB可用于预测免疫治疗的获益，但
仅限于单独使用免疫治疗的情况
，当采用免疫治疗联合化疗的方案时，TMB的预测作用则并不显著。由于真实治疗中免疫治疗的有效率比较尴尬，目前很多病友在选择治疗方案时都会直接考虑免疫治疗联合化疗，也让TMB对于这部分病友的价值下降很多。
综上所述，TMB虽然作为免疫治疗的生物标志物已经得到专家及指南的认可，但在实际使用中仍面临诸多潜在问题， 缺乏统一的规范使得实际中各检测公司TMB的参考价值下降 ，加之做TMB检测需选择「全基因」大Panel价格不菲， 各位在选择时可根据自身情况考虑，不必强求 。
参考文献
[1].Koeppel, Florence, et al. "Whole exome sequencing for determination of tumor mutation load in liquid biopsy from advanced cancer patients." PloS one 12.11 (2017): e0188174.
[2].Araujo, D. V., et al. "Blood-based TMB (bTMB) correlates with tissue-based TMB (tTMB) in a multi-cancer phase I IO cohort." Annals of Oncology 30 (2019): v512.
[3].Park, Jewel, et al. "Exploring real-world concordance of tissue mutation burden (TMB) from blood and tissue in patients with solid tumors." medRxiv (2021): 2021-05.
