随着免疫治疗在肿瘤学领域的迅速发展，寻找能够精准预测患者对免疫检查点抑制剂（ICI）反应的生物标志物成为了研究热点。一种被称为免疫概况评分（IPS）的算法测试正逐渐崭露头角，该测试可能为实体瘤患者的治疗决策提供新的思路。

IPS算法通过分析肿瘤的转录组学特征，旨在识别出那些最有可能从免疫治疗中获益的患者亚群。最新研究表明，IPS作为一种多组学生物标志物，能够在多种情况下优于传统的生物标志物，如肿瘤突变负荷（TMB）、微卫星不稳定性（MSI）和PD-L1表达水平，更准确地预测患者对基于ICI方案的反应。具体而言，无论是在TMB低、MSI稳定还是PD-L1阴性的患者中，高IPS评分都预示着更好的生存率，特别是在非小细胞肺癌队列的研究中，这一现象尤为明显。

2024年SITC年会上公布的一项回顾性验证研究进一步支持了IPS的价值。数据显示，在不同生物标志物组合下，高IPS评分的患者比低IPS评分的患者有显著更长的生存期。例如，在PD-L1阴性的非小细胞肺癌患者中，高IPS评分者接受免疫检查点抑制剂治疗后的效果更为显著。这表明IPS不仅有助于指导临床实践中的治疗选择，还能跨越不同疾病部位，弥补现有免疫治疗工具的不足。

基于这些发现，2024年11月发布的IPS算法测试针对IV期和转移性实体瘤成人患者，旨在帮助已被认为是ICI治疗候选者的患者群体更好地做出治疗决策。尽管目前已有多种标准护理选项，但IPS评分可能会成为推动个性化医疗发展的重要力量，使医生能够根据每个患者的独特情况定制最合适的治疗方案。

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