研究选择入组PD-L1》1%的人群，分为Pembro单药组和化疗组。主要研究重点为不同PD-L1表达下的OS，次要研究重点为不同PD-L1表达下的PFS，ORR。组间没有Crossove。

入组的PD-L1表达比较有意思，我们可以看到》50%的人群占到了近一半。 这一点和CM026研究比起来有明显的心思。

结果可以看到OS在各种PD-L1表达的获益，其中不可不提的是：

• TPS》1%的人群中，OS获益，但HR仅0.81。而研究的PFS和ORR在PD-L1》1%的人群结果均未发现获益。

• TPS》1-49%的患者其实并未获益；

安全性和对照组基本一致，irAE略高。

1.   研究获益分析：既然饱受争议，争议在哪儿？

1）虽然研究OS获益，但HR仅0.81。而PFS和ORR均未获益；

2）TPS》1-49%的患者其实并未获益；

3）该研究入组PD-L1》50%的人群占到了近一半；

一位专家点评：042实际上没有做出统计学差距，结论就是整组人群的获益，实际是PD-L1高表达在驱动的！

 2.和CM026不同的是：你的失败能否同意我今天的成功？

1）交叉入组：

042研究设计组间没有交叉；026化疗后续交叉入组进行免疫治疗；

2）后续治疗：

042化疗组有19.8%的患者后续接受了免疫治疗，Pembro组有37%的患者后续化疗；

026化疗组60.4%患者后续接受了免疫治疗，Nivo组有43.6%的患者后续化疗；

3）PD-L1》50%的患者（有时患者比例）：

   042的PD-L1》50%的患者两组皆占47%；

   026的PD-L1》50%的患者Nivo组32%而化疗组47%。

4）ORR值：

   042的Pembro组ORR与化疗组接近（27%）；

而026的ORR结果Nivo组小于化疗组（26%与33%）

3. Biomarker：不可不说的痛

并且在这个研究之后，又对PD-L1和TMB作为Biomarker进行了分析，两者也各有局限:

1）PD-L1高表达或许是不错的Biomarker，但<50%却影响疗效预测，并且不是所有患者都能从该标志物选择中获益，还存在标本/平台不一致的问题；

2）TMB在nivo和nivo+ipi研究中显示出其作为biomarker的作用，但即使高TMB患者反应率依旧低于50%，OS获益还未确切，是一个动态的biomarker，平台存在多样性，并且还需要前瞻性的验证。

4. 后续动作，还要分析的包括安全性，获益，与药物经济学。是得琢磨一下，值吗？

（放张图，大家体会一下，对于不同表达选择不同的治疗模式，其中左下是TMB搞得选择Nivo+Ipi）

总而言之，该研究将会是又一个颇受质疑的研究，统计学分析结果阳性是一回事，数据本身又是一回事。