预测对免疫疗法的反应的制作方法

发明领域本发明涉及用于治疗癌症及相关疾病和病症的诸如检查点抑制剂之类的免疫调节剂，涉及使用所述免疫调节剂对癌症及相关病症的治疗，以及涉及流式细胞术、细胞分选和相关技术。
背景技术：
：在说明书中引用任何现有技术并非承认或暗示此现有技术形成任何管辖权内的公知常识的一部分，或者非承认或暗示可以合理地预期此现有技术可以被本领域中的技术人员理解、视为相关和/或与其他现有技术相结合。通过引入包括“检查点抑制剂”在内的免疫调节剂，首次将癌症的免疫疗法纳入到了主流临床实践中。但是，这些疗法目前在相当大比例的患者中是无效的，会带来明显的副作用，而且还非常昂贵。迫切需要新的方法来预测哪些患者可能会有反应，以减轻无反应者的副作用(和成本)负担。技术实现要素：本发明试图解决上述问题或局限性中的一者或多者，并且在一个实施方案中，提供了一种用于确定个体对用免疫调节剂治疗所述个体的疾病或病症的疗法形成临床反应的可能性的方法，所述方法包括：(i)提供得自阳性反应者的阳性反应对照，所述阳性反应者是对用所述免疫调节剂治疗所述疾病或病症的疗法已形成临床反应的个体的形式，所述阳性反应对照描述所述阳性反应者的样品的细胞在一系列类别中的分布，所述分布根据所述样品的每个细胞对一组生物标志物的表达，使得对所述组中的每种生物标志物的表达相同的细胞被归为同一类别；(ii)确定测试样品的细胞在所述阳性反应对照的所述一系列类别中的分布，所述测试样品是来自待要确定其形成临床反应的可能性的所述个体的细胞样品的形式；以及(iii)确定所述测试样品的细胞在所述阳性反应对照的所述一系列类别中的分布是否与所述阳性反应对照所描述的细胞的分布相同；由此，如果所述测试样品的细胞在所述阳性反应对照的所述一系列类别中的分布与所述阳性反应对照所描述的细胞的分布相同，则确定形成临床反应的可能性更高，并且，由此，如果所述测试样品的细胞在所述阳性反应对照的所述一系列类别中的分布与所述阳性反应对照所描述的细胞的分布不同，则确定形成临床反应的可能性更低。在另一个实施方案中，提供了一种用于确定个体对使用检查点抑制剂治疗所述个体的癌症的疗法形成临床反应的可能性的方法，所述方法包括：(i)提供得自阳性反应者的阳性反应对照，所述阳性反应者是对用所述检查点抑制剂治疗所述癌症的疗法已形成临床反应的个体的形式，所述阳性反应对照描述所述阳性反应者的样品的细胞在一系列类别中的分布，所述分布根据所述样品的每个细胞对包括趋化因子受体和整联蛋白的一组生物标志物的表达，使得对所述组中的每种生物标志物的表达相同的细胞被归为同一类别；(ii)确定测试样品的细胞在所述阳性反应对照的所述一系列类别中的分布，所述测试样品是来自待要确定其形成临床反应的可能性的所述个体的细胞样品的形式；以及(iii)确定所述测试样品的细胞在所述阳性反应对照的所述一系列类别中的分布是否与所述阳性反应对照所描述的细胞的分布相同；由此，如果所述测试样品的细胞在所述阳性反应对照的所述一系列类别中的分布与所述阳性反应对照所描述的细胞的分布相同，则确定形成临床反应的可能性更高，并且，由此，如果所述测试样品的细胞在所述阳性反应对照的所述一系列类别中的分布与所述阳性反应对照所描述的细胞的分布不同，则确定形成临床反应的可能性更低。优选地，所述检查点抑制剂是抗pd-1抗体。在另一个实施方案中，提供了一种用于确定个体对使用检查点抑制剂治疗所述个体的癌症的疗法形成临床反应的可能性的方法，所述方法包括：(i)提供得自阳性反应者的阳性反应对照，所述阳性反应者是对用所述检查点抑制剂治疗所述癌症的疗法已形成临床反应的个体的形式，所述阳性反应对照描述所述阳性反应者的样品的细胞在一系列类别中的分布，所述分布根据所述样品的每个细胞对一组生物标志物的表达，使得对所述组中的每种生物标志物的表达相同的细胞被归为同一类别；(ii)确定测试样品的细胞在所述阳性反应对照的所述一系列类别中的分布，所述测试样品是来自待要确定其形成临床反应的可能性的所述个体的细胞样品的形式；以及(iii)确定所述测试样品的细胞在所述阳性反应对照的所述一系列类别中的分布是否与所述阳性反应对照所描述的细胞的分布相同；由此，如果所述测试样品的细胞在所述阳性反应对照的所述一系列类别中的分布与所述阳性反应对照所描述的细胞的分布相同，则确定形成临床反应的可能性更高，并且，由此，如果所述测试样品的细胞在所述阳性反应对照的所述一系列类别中的分布与所述阳性反应对照所描述的细胞的分布不同，则确定形成临床反应的可能性更低，并且，(iv)如果确定待要确定其形成临床反应的可能性的所述个体形成临床反应的可能性更高，则向所述个体施用所述检查点抑制剂。在另一个实施方案中，提供了一种用于识别细胞分布谱形式的阳性反应对照的方法，所述细胞分布谱预测个体对使用检查点抑制剂的疗法的反应，所述方法包括：(i)提供对免疫检查点抑制剂疗法有反应的个体的细胞形式的反应者细胞样品；(ii)提供对免疫检查点抑制剂疗法没有反应的个体的细胞形式的非反应者细胞样品；(iii)对所述反应者细胞样品进行细胞分布分析，由此根据每个细胞对一组生物标志物的表达，将所述反应者细胞样品中的细胞分布在一系列类别中，使得对所述组中的每种生物标志物的表达相同的细胞被归为同一类别，从而形成反应者细胞分布谱；(iv)对所述非反应者细胞样品进行所述细胞分布分析，从而形成非反应者细胞分布谱；(v)在所述反应者细胞分布谱中识别未见于所述非反应者细胞分布谱中的细胞的分布；其中在所述反应者细胞分布谱中的、未见于所述非反应者细胞分布谱中的的细胞的分布被识别为阳性反应对照。通常，上述方法在体外进行。在另一个实施方案中，提供了一种用于治疗个体的癌症的方法，所述个体已被确定对使用检查点抑制剂的疗法形成临床反应的可能性更高，所述方法包括施用有效量的所述检查点抑制剂，其中所述个体经通过以下方法被确定对使用检查点抑制剂的疗法具有形成临床反应的可能性，所述方法包括：(i)提供得自阳性反应者的阳性反应对照，所述阳性反应者是对用所述检查点抑制剂治疗所述癌症的疗法已形成临床反应的个体的形式，所述阳性反应对照描述所述阳性反应者的样品的细胞在一系列类别中的分布，所述分布根据所述样品的每个细胞对包括趋化因子受体和整联蛋白的一组生物标志物的表达，使得对所述组中的每种生物标志物的表达相同的细胞被归为同一类别；(ii)确定测试样品的细胞在所述阳性反应对照的所述一系列类别中的分布，所述测试样品是来自待要确定其形成临床反应的可能性的所述个体的细胞样品的形式；以及(iii)确定所述测试样品的细胞在所述阳性反应对照的所述一系列类别中的分布是否与所述阳性反应对照所描述的细胞的分布相同；由此，如果所述测试样品的细胞在所述阳性反应对照的所述一系列类别中的分布与所述阳性反应对照所描述的细胞的分布相同，则确定形成临床反应的可能性更高，并且，由此，如果所述测试样品的细胞在所述阳性反应对照的所述一系列类别中的分布与所述阳性反应对照所描述的细胞的分布不同，则确定形成临床反应的可能性更低。除非上下文另有要求，否则本文所用术语“包括”及此术语的变型，例如“包含”、“含有”和“被包括”，并不旨在排除其他添加剂、组分、整数或步骤。通过以示例方式并参照附图给出的以下描述，本发明的其他方面以及在前述段落中描述的方面的其他实施方案将变得显而易见。附图说明图1.由来自晚期黑素瘤患者和对照的pbmc的40-参数大量细胞计数分析生成的数据集的热图。各列中示出每个个体的样品：每个患者的成对的治疗前和治疗后样品(7位反应者、6位非反应者和5位因不良事件而中止治疗的患者)。年龄和性别匹配的对照提供单样品。各行表示所测量的参数(每个亚群体中的细胞百分比，行被归一化成显示平均值的标准偏差，如底部的彩色条所示)。图2.使用微阵列显著分析(sam)确定的在对抗pd-1疗法无反应的晚期黑色素瘤患者(以红色条表示)与对其有反应的晚期黑色素瘤患者(以绿色条表示)之间存在显著差异的细胞亚群。各列中示出每个患者的成对的治疗前和治疗后样品(7位反应者、6位非反应者和5位因不良事件而中止治疗的患者)。年龄和性别匹配的对照提供单样品。图3.在男性患者的治疗前样品与年龄匹配的对照之间的成对分析中存在显著差异的细胞亚群。图4.使用微阵列显著分析(sam)确定的在对抗pd-1疗法无反应的非小细胞肺癌患者(以红色条表示)与对其有反应的非小细胞肺癌患者(以绿色条表示)之间存在显著差异的细胞亚群。图5.通过svm在图1所示的晚期黑素瘤数据集的分析中所选择的25参数的箱形图。箱形表示四分位距，其中中位数由中线表示。各个值用黑色实心圆圈表示。绿色，反应者：红色，非反应者。图6.在图1所示的晚期黑素瘤数据集的机器学习分析中，将反应者和非反应者分配给正确组的参数三元组(triplets)。图7.晚期黑素瘤患者的盲样品的荧光流式细胞术分析。无监督聚类将对抗pd-1疗法有反应或没有反应的黑素瘤患者的治疗前血样分开。样品用识别图6中所示的所有个体亚群的10色荧光标记抗体组染色。图8.来自接受抗pd-1治疗的7名晚期黑素瘤患者的纵向系列(longitudinalseries)，其示出在长达10个月的期间内的免疫特征(immunesignature)的稳定性(列标签中的样品名称后标有日_月_年格式的日期)。具体实施方式在一个实施方案中，提供了一种用于确定个体对使用免疫调节剂治疗所述个体的疾病或病症的疗法形成临床反应的可能性的方法。所述方法包括以下步骤：(i)提供得自阳性反应者的阳性反应对照，所述阳性反应者是对用免疫调节剂治疗所述疾病或病症的疗法已形成临床反应的个体的形式，所述阳性反应对照描述所述阳性反应者的样品的细胞在一系列类别中的分布，所述分布根据所述样品的每个细胞对一组生物标志物的表达，使得对所述组中的每种生物标志物的表达相同的细胞被归为同一类别；(ii)确定测试样品的细胞在所述阳性反应对照的所述一系列类别中的分布，所述测试样品是来自待要确定其形成临床反应的可能性的所述个体的细胞样品的形式；以及(iii)确定所述测试样品的细胞在所述阳性反应对照的所述一系列类别中的分布是否与所述阳性反应对照所描述的细胞的分布相同。根据所述方法，如果所述测试样品的细胞在所述阳性反应对照的所述一系列类别中的分布与所述阳性反应对照所描述的细胞的分布相同，则确定形成临床反应的可能性更高。如果所述测试样品的细胞在所述阳性反应对照的所述一系列类别中的分布与所述阳性反应对照所描述的细胞的分布不同，则确定形成临床反应的可能性更低。在“确定所述测试样品的细胞在所述阳性反应对照的所述一系列类别中的分布是否与所述阳性反应对照所描述的细胞的分布相同”的上下文中，短语“与…分布相同”及其语法变体通常被理解成是指所述测试样品与所述阳性反应对照之间的相似性或同一性的水平。优选地，所述分布在所述阳性反应对照的至少大多数类别上是相同的。在一些实施方案中，在所述阳性反应对照的少数类别中，分布可能存在一些差异。临床反应类型所述方法可以用于预测或确定完全反应或部分反应的可能性，或者反应是否可能是完全反应还是部分反应。如通常所理解的，对疗法的“完全反应”通常被理解为是指：响应治疗，所有可检测到的癌症迹象均消失。“部分反应”通常被理解为是指：例如就肿瘤数目、大小和生长速度而言，个体肿瘤负荷的减少。部分反应可能会延长疾病进展的时间。在本文所述的本发明的实施方案中，可以通过下文所述的recist1.0标准(therassep等人)2000j.natlcancerinst92:2015-16来定义临床反应，例如完全反应或部分反应。recist1.0标准a.可测量和不可测量的疾病的定义可测量的疾病：存在至少一个可测量的病灶(lesion)。可测量的病灶：可以在至少一个维度上被精确测量的病灶，其中最长直径(ld)为：≥20mm，使用常规技术(医学照片[皮肤或口腔病灶]、触诊、x线平片、ct或mri)，或者≥10mm，使用螺旋ct扫描。不可测量的病灶：所有其他病灶，包括太小而不被视作可测量的病灶(最长直径在使用常规技术的情况下<20mm，或在使用螺旋ct扫描的情况下<10mm)，包括骨病灶、柔脑膜疾病、腹水、胸膜或心包积液、皮肤/肺炎淋巴管炎、尚未确认以及未被成像技术追踪到的腹部肿块、囊性病灶或仅由间接证据证明的疾病(例如，通过实验室值证明)。b.测量方法常规ct和mri：最小尺寸病灶应为重建间隔的两倍。基线病灶的最小尺寸可以是20mm，前提是要以至少10mm连续重建图像。mri是优选的，并且在使用时，必须在随后的检查中使用相同的成像序列在相同的解剖平面上测量病灶。应尽可能使用相同的扫描仪。螺旋ct：基线病灶的最小尺寸可以是10mm，前提是以5mm的间隔连续重建图像。本规格适用于胸部、腹部和骨盆的肿瘤。胸部x光片：当胸部x光片上的病灶被充满气体的肺明确界定并包围时，其可以被接受为可测量的病灶。但是，mri是优选的。临床检查：临床上检测到的病灶只有在处于浅表(例如，皮肤结节和可触知的淋巴结)时才被recist标准视作是可测量的。如果是皮肤病灶，则需要通过彩色摄影进行的记录(documentation)——包括标尺和视野中的患者研究编号以估计病灶的大小。c.目标病灶和非目标病灶的基线记录代表所有涉及的器官的每个器官最多五个病灶、总共十个病灶的所有可测量病灶，应被识别为目标病灶，并在基线记录和测量。应根据目标病灶的大小(带ld的病灶)及其是否适合进行精确的重复测量(通过临床方式或通过成像技术)选择目标病灶。计算所有目标病灶的ld的总和，并将其报告为基线ld总和。基线ld总和将用作表征客观肿瘤反应的参照。所有其他病灶(或疾病部位)应被识别为非目标病灶，并且也应在基线记录。这些病灶不需要测量，但是，每个病灶的存在或不存在应在整个随访过程中予以记录。指标病灶的记录应包括评估日期、病灶部位描述、尺寸以及用于追踪病灶的诊断研究的类型。所有测量均应使用标尺或卡尺进行并以公制符号记录。d.反应标准开始治疗后每6周应进行疾病评估。但是，经历了部分反应或完全反应的受试者必须至少在28天后进行确认性疾病评估。评估应在接近28天(在日程安排允许的情况下)之后进行，但不得早于28天。对于针对目标病灶的反应的评估，其定义如下：对目标病灶的评价完全反应(cr)-所有目标病灶均消失。部分反应(pr)-以基线ld总和为参照，目标病灶的ld总和至少降低30％。稳定疾病(sd)-以自治疗开始以来的最小ld总和为参照，既没有足够缩小来满足pr，也没有足够的增加来满足进行性疾病(pd)。病灶，以治疗开始以来记录的最小ld总和或一个或多个新病灶的出现为参照。e.非目标病灶的评价对于用于确定针对非目标病灶的客观肿瘤反应的标准，其定义如下：完全反应-所有非目标病灶均消失。不完全反应/稳定疾病-一个或多个非目标病灶的持续存在。进行性疾病-一个或多个新病灶的出现和/或现有非目标病灶的明确进展。f.基于recist反应的总体反应的评价总体反应是从治疗开始直到记录疾病进展/复发为止所记录的最佳反应。通常，受试者的最佳反应分配将取决于测量和确认标准的满足。下表中示出了：在有或没有新病灶出现的目标病灶和非目标病灶中，对于所有可能的肿瘤反应组合的最佳总体反应的评价。目标病灶非目标病灶新病灶总体反应crcr否crcr不完全反应/(sd)否prpr非pd否prsd非pd否sdpd任何是或否pd任何pd是或否pd任何任何是pd备注：在当时没有疾病进展的客观证据的情况下需要停止治疗的健康状况总体恶化的受试者，应归类为“症状恶化”。即使停止了治疗，也应尽一切努力记录客观进展。在某些情况下，可能难以区分残留疾病与正常组织。当对完全反应的评价是取决于这种测定时，建议研究该残留病灶(细针抽吸/活组织检查)以确认完全反应状态。g.确认标准为了被指定pr或cr状态，应在首次达到反应标准后不少于28天进行确认性疾病评估。为了被指定sd状态，随访测量必须在进入研究后以至少12周的间隔满足sd标准至少一次。在一个优选实施方案中，所述方法用于确定个体对使用免疫调节剂治疗所述个体的疾病或病症的疗法形成完全反应的可能性。如果需要确定完全反应的可能性，则从已形成完全反应的阳性反应者或阳性反应者组群得到阳性反应对照。相反，如果需要确定部分反应的可能性，则从已形成部分反应的阳性反应者或阳性反应者组群得到阳性反应对照。阳性反应对照的制备本发明可以包括以下另外的步骤：评估已接受免疫调节剂的个体的一个或多个器官或组织，以确定所述个体中肿瘤的消退，从而确定所述个体是否适合提供阳性反应对照。例如，在所述方法用于预测完全反应的可能性的情况下，所述步骤包括评估用于提供阳性反应对照的候选个体是否已经作出了完全反应或部分反应，或者究竟是否存在任何反应。在一个实施方案中，所述步骤利用放射成像来确定在用所述免疫调节剂治疗后，受试者体内多个肿瘤病灶中的每一个的位置和体积。例如，这可以涉及所述受试者的三维放射图像，其显示所述多个肿瘤病灶中的每一个的地理位置。可用于确定肿瘤病灶的位置和/或体积的放射图像的非限制性实例包括正电子发射断层成像(pet)扫描、x射线计算机断层扫描(ct)、磁共振成像(mri)、核磁共振成像(nmri)、磁共振断层扫描(mrt)或其组合。所述阳性反应对照可以得自单个个体。但是，在一些实施方案中，优选的是，所述阳性反应对照得自阳性反应者组群。如本文所述，在使用阳性反应者组群或多个阳性反应者来得到阳性反应对照的情况下，所述对照基于由被选择用于得到所述阳性反应对照的每个阳性反应者样品的单独评估产生的分布数据。因此，评估每个反应者样品以确定每个样品特有的细胞分布谱。然后将这些细胞分布谱编译成阳性反应对照。所述编译可以使得能够识别大多数反应者中主要与对治疗的临床反应相关的细胞群体。相关统计方法是所属领域中的技术人员所理解的并且在本文中进一步描述。在一个实施方案中，所述阳性反应对照描述了用免疫调节剂治疗阳性反应者之前或之后，阳性反应者样品的细胞的分布。优选地，所述阳性反应对照描述在阳性反应者接受引起阳性反应的免疫调节剂的治疗之前，阳性反应者的细胞的分布。如本文所述，所述阳性反应对照的目的在于提供参照点，针对所述参照点，预测另一个个体对用相同免疫调节剂(即与形成阳性反应对照所用的免疫调节剂相同)治疗优选相同疾病或病症(即与产生阳性反应对照的个体所治疗的疾病或病症相同)形成临床反应的可能性。此预测是基于测试样品与阳性反应对照之间的比较而做出的。所述比较可以是在阳性反应对照和测试样品的限定细胞类别或亚群中的细胞频率之间的比较。在一个实施方案中，可以根据以下步骤来识别阳性反应对照：(i)提供对使用免疫调节剂的疗法有反应的个体的细胞形式的反应者细胞样品，(ii)提供对使用免疫调节剂的疗法没有反应的个体的细胞形式的非反应者细胞样品，(iii)对所述反应者细胞样品进行细胞分布分析，由此，根据每个细胞对一组生物标志物的表达，将所述反应者细胞样品中的细胞分布到一系列类别中，使得对所述组中的每种生物标志物的表达相同的细胞被归为同一类别，从而形成反应者细胞分布谱，(iv)对所述非反应者细胞样品进行相同的细胞分布分析，从而形成非反应者细胞分布谱，(v)在所述反应者细胞分布谱中识别未见于所述非反应者细胞分布谱中的细胞的分布，其中在所述反应者细胞分布谱中的、未见于所述非反应者细胞分布谱中的细胞的分布被识别为阳性反应对照。通常，反应者细胞分布谱是不同反应者的细胞分布谱的编译。这增加了如下的可能性：对照包含的细胞分布与大多数对疗法有反应的个体中的疗法反应相关。通常，多个非反应者细胞样品可以是不同非反应者的细胞分布谱的编译。细胞可以根据至少10个生物标志物的表达而分布，但是生物标志物的数量可以是20、30、40、100或更多个。在“…表达相同的细胞”的上下文中，短语“表达相同”及其语法变体通常被理解成是指相关受试者之间的同一性或相似性的水平。同一性或相似性的水平可以随着形成阳性反应对照的反应者细胞分布谱的数量而变化。如果阳性反应对照来自反应者细胞分布谱的编译，则可以预期“表达相同”是指相关受试者之间的同一性水平低于阳性反应对照得自单反应者细胞分布谱的情况下所预期的同一性水平。在一些实施方案中，可以评估细胞是否不存在生物标志物的表达或者是否存在生物标志物的表达。在一些实施方案中，可以评估细胞的生物标志物的特定表达水平。例如，可以针对生物标志物的“低”表达水平(例如cd4lo)或针对生物标志物的“高”表达水平(例如cd4hi)来表达细胞。技术人员通常能很好地理解被称为“hi”或“lo”的生物标志物表达水平的含义。例如，cd4hi和cd4lot细胞或cd127hi和cd127lot细胞的含义是技术人员所理解的，并且通常使用标准技术来确定。出于仅举例说明此方法的目的，在一个实例中，可以分析细胞以确定它们是否可以分布在cd25+cd127lotreg类别内。在此实例中，可以利用对cd25、cd127和各种其他treg标志物具有特异性的抗体。在此实例中，具有cd25+cd127lotreg的细胞分布在此类别中。具有cd25-cd127lotreg或cd25+cd127hitreg或cd25-cd127hitreg的细胞不分布在cd25+cd127lotreg类别中。通常，生物标志物是被具有免疫功能的细胞(包括淋巴细胞、单核细胞、粒细胞等)特征性表达的分子。在一个实施方案中，所述生物标志物可以是被与自身免疫相关的细胞表达的分子。在一个实施方案中，所述一组生物标志物包括趋化因子受体和/或整联蛋白。优选的趋化因子受体包括ccr3、ccr4、ccr5、ccr6、ccr7、cxcr3和cxcr5。优选的整联蛋白包括β7。在一个实施方案中，所述生物标志物的组包括被cd4t细胞或cd8t细胞(优选cd4t细胞)表达的分子。cd4t细胞可以是treg、初始型t细胞或记忆型t细胞。在一个实施方案中，所述生物标志物的组包括cd4或cd8t细胞标志物以及来自由以下项组成的群组中的至少9个标志物，通常至少10、11、12、13、14、15、16、17或18个标志物：cd45、cd45ra、cd45ro、cd3、cd4、cd8、cd19、cd20、cd14、cd16、cd11b、cd11c、cd66b、cd304、foxp3、cd127、cd25、cd56、hla-dr、igd、cd27、cd86、fcrl3、cd274(pd-1)、cd279(pd-l1)、tigit、cd38、ki67、颗粒酶b、cd134(ox40)、cd194(ccr4)、cd195(ccr5)、cd196(ccr6)、cd197(ccr7)、整联蛋白β7、cla、cd183(cxcr3)、cd185、(cxcr5)和ccr10。在一个实施方案中，所述生物标志物的组包括cd4或cd8t细胞标志物以及来自由以下项组成的群组中的至少19个标志物，通常至少20、21、22、23、24、25、26、27或28个标志物：cd45、cd45ra、cd45ro、cd3、cd4、cd8、cd19、cd20、cd14、cd16、cd11b、cd11c、cd66b、cd304、foxp3、cd127、cd25、cd56、hla-dr、igd、cd27、cd86、fcrl3、cd274(pd-1)、cd279(pd-l1)、tigit、cd38、ki67、颗粒酶b、cd134(ox40)、cd194(ccr4)、cd195(ccr5)、cd196(ccr6)、cd197(ccr7)、整联蛋白β7、cla、cd183(cxcr3)、cd185、(cxcr5)和ccr10。在一个实施方案中，所述生物标志物的组包括cd4或cd8t细胞标志物以及来自由以下项组成的群组中的至少29个标志物，通常至少30、31、32、33、34、35、36、37或38个标志物：cd45、cd45ra、cd45ro、cd3、cd4、cd8、cd19、cd20、cd14、cd16、cd11b、cd11c、cd66b、cd304、foxp3、cd127、cd25、cd56、hla-dr、igd、cd27、cd86、fcrl3、cd274(pd-1)、cd279(pd-l1)、tigit、cd38、ki67、颗粒酶b、cd134(ox40)、cd194(ccr4)、cd195(ccr5)、cd196(ccr6)、cd197(ccr7)、整联蛋白β7、cla、cd183(cxcr3)、cd185、(cxcr5)和ccr10。在一个实施方案中，所述生物标志物的组包括cd4或cd8t细胞标志物以及来自由以下项组成的群组中的至少39个标志物：cd45、cd45ra、cd45ro、cd3、cd4、cd8、cd19、cd20、cd14、cd16、cd11b、cd11c、cd66b、cd304、foxp3、cd127、cd25、cd56、hla-dr、igd、cd27、cd86、fcrl3、cd274(pd-1)、cd279(pd-l1)、tigit、cd38、ki67、颗粒酶b、cd134(ox40)、cd194(ccr4)、cd195(ccr5)、cd196(ccr6)、cd197(ccr7)、整联蛋白β7、cla、cd183(cxcr3)、cd185、(cxcr5)和ccr10。在一个实施方案中，所述生物标志物的组包括被b细胞或浆细胞表达的分子。在一个实施方案中，所述生物标志物的组包括b细胞或浆细胞标志物以及来自由以下项组成的群组中的至少9个标志物，通常至少10、11、12、13、14、15、16、17或18个标志物：cd45、cd45ra、cd45ro、cd3、cd4、cd8、cd19、cd20、cd14、cd16、cd11b、cd11c、cd66b、cd304、foxp3、cd127、cd25、cd56、hla-dr、igd、cd27、cd86、fcrl3、cd274(pd-1)、cd279(pd-l1)、tigit、cd38、ki67、颗粒酶b、cd134(ox40)、cd194(ccr4)、cd195(ccr5)、cd196(ccr6)、cd197(ccr7)、整联蛋白β7、cla、cd183(cxcr3)、cd185、(cxcr5)和ccr10。在一个实施方案中，所述生物标志物的组包括b细胞或浆细胞标志物以及来自由以下项组成的群组中的至少19个标志物，通常至少20、21、22、23、24、25、26、27或28个标志物：cd45、cd45ra、cd45ro、cd3、cd4、cd8、cd19、cd20、cd14、cd16、cd11b、cd11c、cd66b、cd304、foxp3、cd127、cd25、cd56、hla-dr、igd、cd27、cd86、fcrl3、cd274(pd-1)、cd279(pd-l1)、tigit、cd38、ki67、颗粒酶b、cd134(ox40)、cd194(ccr4)、cd195(ccr5)、cd196(ccr6)、cd197(ccr7)、整联蛋白β7、cla、cd183(cxcr3)、cd185、(cxcr5)和ccr10。在一个实施方案中，所述生物标志物的组包括cd4或cd8t细胞标志物以及来自由以下项组成的群组中的至少29个标志物，通常至少20、21、22、23、24、25、26、27或28个标志物：cd45、cd45ra、cd45ro、cd3、cd4、cd8、cd19、cd20、cd14、cd16、cd11b、cd11c、cd66b、cd304、foxp3、cd127、cd25、cd56、hla-dr、igd、cd27、cd86、fcrl3、cd274(pd-1)、cd279(pd-l1)、tigit、cd38、ki67、颗粒酶b、cd134(ox40)、cd194(ccr4)、cd195(ccr5)、cd196(ccr6)、cd197(ccr7)、整联蛋白β7、cla、cd183(cxcr3)、cd185、(cxcr5)和ccr10。在一个实施方案中，所述生物标志物的组包括b细胞或浆细胞标志物以及来自由以下项组成的群组中的至少39个标志物：cd45、cd45ra、cd45ro、cd3、cd4、cd8、cd19、cd20、cd14、cd16、cd11b、cd11c、cd66b、cd304、foxp3、cd127、cd25、cd56、hla-dr、igd、cd27、cd86、fcrl3、cd274(pd-1)、cd279(pd-l1)、tigit、cd38、ki67、颗粒酶b、cd134(ox40)、cd194(ccr4)、cd195(ccr5)、cd196(ccr6)、cd197(ccr7)、整联蛋白β7、cla、cd183(cxcr3)、cd185、(cxcr5)和ccr10。在一个实施方案中，所述生物标志物的组包括被nk细胞表达的分子。在一个实施方案中，所述生物标志物的组包括nk细胞标志物以及来自由以下项组成的群组中的至少9个标志物，通常至少10、11、12、13、14、15、16、17或18个标志物：cd45、cd45ra、cd45ro、cd3、cd4、cd8、cd19、cd20、cd14、cd16、cd11b、cd11c、cd66b、cd304、foxp3、cd127、cd25、cd56、hla-dr、igd、cd27、cd86、fcrl3、cd274(pd-1)、cd279(pd-l1)、tigit、cd38、ki67、颗粒酶b、cd134(ox40)、cd194(ccr4)、cd195(ccr5)、cd196(ccr6)、cd197(ccr7)、整联蛋白β7、cla、cd183(cxcr3)、cd185、(cxcr5)和ccr10。在一个实施方案中，所述生物标志物的组包括nk细胞标志物以及来自由以下项组成的群组中的至少19个标志物，通常至少20、21、22、23、24、25、26、27或28个标志物：cd45、cd45ra、cd45ro、cd3、cd4、cd8、cd19、cd20、cd14、cd16、cd11b、cd11c、cd66b、cd304、foxp3、cd127、cd25、cd56、hla-dr、igd、cd27、cd86、fcrl3、cd274(pd-1)、cd279(pd-l1)、tigit、cd38、ki67、颗粒酶b、cd134(ox40)、cd194(ccr4)、cd195(ccr5)、cd196(ccr6)、cd197(ccr7)、整联蛋白β7、cla、cd183(cxcr3)、cd185、(cxcr5)和ccr10。在一个实施方案中，所述生物标志物的组包括nk细胞标志物以及来自由以下项组成的群组中的至少29个标志物，通常至少20、21、22、23、24、25、26、27或28个标志物：cd45、cd45ra、cd45ro、cd3、cd4、cd8、cd19、cd20、cd14、cd16、cd11b、cd11c、cd66b、cd304、foxp3、cd127、cd25、cd56、hla-dr、igd、cd27、cd86、fcrl3、cd274(pd-1)、cd279(pd-l1)、tigit、cd38、ki67、颗粒酶b、cd134(ox40)、cd194(ccr4)、cd195(ccr5)、cd196(ccr6)、cd197(ccr7)、整联蛋白β7、cla、cd183(cxcr3)、cd185、(cxcr5)和ccr10。在一个实施方案中，所述生物标志物的组包括nk细胞标志物以及来自由以下项组成的群组中的至少39个标志物：cd45、cd45ra、cd45ro、cd3、cd4、cd8、cd19、cd20、cd14、cd16、cd11b、cd11c、cd66b、cd304、foxp3、cd127、cd25、cd56、hla-dr、igd、cd27、cd86、fcrl3、cd274(pd-1)、cd279(pd-l1)、tigit、cd38、ki67、颗粒酶b、cd134(ox40)、cd194(ccr4)、cd195(ccr5)、cd196(ccr6)、cd197(ccr7)、整联蛋白β7、cla、cd183(cxcr3)、cd185、(cxcr5)和ccr10。在一个实施方案中，所述生物标志物的组包括被单核细胞或树突细胞表达的分子。在一个实施方案中，所述生物标志物的组包括单核细胞或树突细胞标志物以及来自由以下项组成的群组中的至少9个标志物，通常至少10、11、12、13、14、15、16、17或18个标志物：cd45、cd45ra、cd45ro、cd3、cd4、cd8、cd19、cd20、cd14、cd16、cd11b、cd11c、cd66b、cd304、foxp3、cd127、cd25、cd56、hla-dr、igd、cd27、cd86、fcrl3、cd274(pd-1)、cd279(pd-l1)、tigit、cd38、ki67、颗粒酶b、cd134(ox40)、cd194(ccr4)、cd195(ccr5)、cd196(ccr6)、cd197(ccr7)、整联蛋白β7、cla、cd183(cxcr3)、cd185、(cxcr5)和ccr10。在一个实施方案中，所述生物标志物的组包括单核细胞或树突细胞标志物以及来自由以下项组成的群组中的至少19个标志物，通常至少20、21、22、23、24、25、26、27或28个标志物：cd45、cd45ra、cd45ro、cd3、cd4、cd8、cd19、cd20、cd14、cd16、cd11b、cd11c、cd66b、cd304、foxp3、cd127、cd25、cd56、hla-dr、igd、cd27、cd86、fcrl3、cd274(pd-1)、cd279(pd-l1)、tigit、cd38、ki67、颗粒酶b、cd134(ox40)、cd194(ccr4)、cd195(ccr5)、cd196(ccr6)、cd197(ccr7)、整联蛋白β7、cla、cd183(cxcr3)、cd185、(cxcr5)和ccr10。在一个实施方案中，所述生物标志物的组包括单核细胞或树突细胞标志物以及来自由以下项组成的群组中的至少29个标志物，通常至少20、21、22、23、24、25、26、27或28个标志物：cd45、cd45ra、cd45ro、cd3、cd4、cd8、cd19、cd20、cd14、cd16、cd11b、cd11c、cd66b、cd304、foxp3、cd127、cd25、cd56、hla-dr、igd、cd27、cd86、fcrl3、cd274(pd-1)、cd279(pd-l1)、tigit、cd38、ki67、颗粒酶b、cd134(ox40)、cd194(ccr4)、cd195(ccr5)、cd196(ccr6)、cd197(ccr7)、整联蛋白β7、cla、cd183(cxcr3)、cd185、(cxcr5)和ccr10。在一个实施方案中，所述生物标志物的组包括单核细胞或树突细胞标志物以及来自由以下项组成的群组中的至少39个标志物：cd45、cd45ra、cd45ro、cd3、cd4、cd8、cd19、cd20、cd14、cd16、cd11b、cd11c、cd66b、cd304、foxp3、cd127、cd25、cd56、hla-dr、igd、cd27、cd86、fcrl3、cd274(pd-1)、cd279(pd-l1)、tigit、cd38、ki67、颗粒酶b、cd134(ox40)、cd194(ccr4)、cd195(ccr5)、cd196(ccr6)、cd197(ccr7)、整联蛋白β7、cla、cd183(cxcr3)、cd185、(cxcr5)和ccr10。在一个实施方案中，所述阳性反应对照可以描述细胞在一系列至少10、20、30、40或50个细胞类别，优选地100个、优选地150个、优选地200个细胞类别中的分布。在一个实施方案中，没有评估测试样品细胞的t细胞或b细胞受体多样性。所述阳性反应对照可以将阳性反应者的细胞分布描述为每类别细胞数占细胞总数的百分比。在一个实施方案中，优选地在检查点抑制剂是抗pd-1抗体的情况下，所评估的细胞分布是根据下面表1。表1在一个实施方案中，反应者和非反应者的细胞获自外周血。细胞可以富集白细胞亚群。例如，细胞可以富集单核细胞或多核细胞。根据下文所述的用于评估测试样品细胞的方法，通过包括tof细胞计数法在内的大量细胞计数法，可以对已经被选择用于形成阳性反应对照的阳性反应者的细胞进行评估。确定测试样品中细胞的分布可以根据以下步骤确定测试样品中细胞的分布：a.评估测试样品的每个细胞对阳性反应对照的一组生物标志物中的每种生物标志物的表达；b.将测试样品的每个细胞分类到阳性反应对照的一系列类别中的一个类别中；c.测量在阳性反应对照的一系列类别中的每个类别中的测试样品的细胞数。对测试样品中细胞分布的评估是对在阳性反应对照的一系列类别中的每个类别中的相对细胞数的考量。这也可以表示为每类别细胞数占测试样品细胞总数的百分比。这些评估可以通过包括tof细胞计数法在内的大量细胞计数法完成，此方法使得能够对每个细胞的大量生物标志物(40个或更多个)的表达进行单独的细胞评估，请参阅：[spitzermh和gpnolan2016cell165:780-791]。比较测试样品和阳性反应对照确定测试样品的细胞在阳性反应对照的一系列类别中的分布与阳性反应对照所描述的细胞的分布是否相同通常需要进行以下步骤：a.将在阳性反应对照的一系列类别中的每个类别中的测试样品的所测细胞数与阳性反应对照的一系列类别中的每个类别中的阳性反应对照的细胞数进行比较；可以使用可用软件包以计算机执行此步骤。疾病和病症本发明特别适合于与丧失对细胞分裂的控制有关的疾病或病症，确切地说，适合于那些以导致形成分化或未分化细胞的异常细胞增殖为特征的病理。在一个实施方案中，所述病症是增生性病症。在另一个实施方案中，所述病症是肿瘤病症。所述病症可以是良性或恶性肿瘤，并且所述肿瘤可以是原发性或转移性的。在一个特别优选的实施方案中，所述病症是黑素瘤、鳞状和非鳞状非小细胞肺癌、间皮瘤、头颈癌、膀胱癌、霍奇金淋巴瘤、肾细胞癌和尿路上皮癌形式的癌症。免疫调节剂在一个特别优选的实施方案中，所述免疫调节剂是检查点抑制剂。免疫检查点通常被理解为通过刺激或抑制对抗原的免疫反应来调节免疫系统的分子。特别相关的是抑制免疫系统的检查点分子(实例包括pd-1和ctla-4)，并且出于本文所述方法的目的，特别相关的是抑制检查点分子对免疫系统的抑制作用的分子。这样的“检查点抑制剂”可以是抗体、肽或其他小分子。根据本发明，所述检查点抑制剂优选地是ctla-4的抑制剂或pd-1的抑制剂。所述检查点抑制剂的其他实例包括以下项的抑制剂：a2ar、cd276(b7-h3)、vtcn1(b7-h4)、ido(吲哚胺2,3-二加氧酶)、kir(杀伤细胞免疫球蛋白类受体)、lag3(淋巴细胞活化基因3)、tim-3(t细胞免疫球蛋白结构域和粘蛋白结构域3)和vista(t细胞活化的v结构域ig抑制剂)。优选地，所述抑制剂是ctla-4与其配体或pd-1与其配体的结合相互作用的抑制剂。优选地，所述检查点抑制剂是抗ctla-4抗体或抗pd-1抗体。在一个实施方案中，所述检查点抑制剂是易普利姆玛(ipilimumab)、派姆单抗(pembrolizumab)或纳武单抗(nivolumab)。在一个实施方案中，所述方法可以包括以下另外的步骤：如果确定待要确定其形成临床反应的可能性的个体形成临床反应的可能性更高，则向所述个体施用所述免疫调节剂。在一个实施方案中，提供了一种用于确定对免疫调节剂形成临床反应的可能性的组合物，所述组合物包括至少9种，通常至少10、11、12、13、14、15、16、17、18、19、20、21、22、23、24、25、26、27、28、29、30、31、32、33、34、35、36、37、38、39或40种抗体，每种抗体对于选自由以下项组成的群组中的生物标志物具有特异性：cd45、cd45ra、cd45ro、cd3、cd4、cd8、cd19、cd20、cd14、cd16、cd11b、cd11c、cd66b、cd304、foxp3、cd127、cd25、cd56、hla-dr、igd、cd27、cd86、fcrl3、cd274(pd-1)、cd279(pd-l1)、tigit、cd38、ki67、颗粒酶b、cd134(ox40)、cd194(ccr4)、cd195(ccr5)、cd196(ccr6)、cd197(ccr7)、整联蛋白β7、cla、cd183(cxcr3)、cd185、(cxcr5)和ccr10。在一个实施方案中，对生物标志物具有特异性的每种抗体使用对结合此生物标志物的抗体特有的部分进行标记。在一个实施方案中，所述部分是金属同位素或荧光染料。在一个实施方案中，所述抗体是单克隆抗体。在一个实施方案中，提供了一种用于确定对免疫调节剂形成临床反应的可能性的试剂盒，所述试剂盒包括至少9种，通常至少10、11、12、13、14、15、16、17、18、19、20、21、22、23、24、25、26、27、28、29、30、31、32、33、34、35、36、37、38、39或40种抗体，每种抗体对于选自由以下项组成的群组中的生物标志物具有特异性：cd45、cd45ra、cd45ro、cd3、cd4、cd8、cd19、cd20、cd14、cd16、cd11b、cd11c、cd66b、cd304、foxp3、cd127、cd25、cd56、hla-dr、igd、cd27、cd86、fcrl3、cd274(pd-1)、cd279(pd-l1)、tigit、cd38、ki67、颗粒酶b、cd134(ox40)、cd194(ccr4)、cd195(ccr5)、cd196(ccr6)、cd197(ccr7)、整联蛋白β7、cla、cd183(cxcr3)、cd185、(cxcr5)和ccr10。在一个实施方案中，对生物标志物具有特异性的每种抗体使用对结合此生物标志物的抗体特有的部分进行标记。在一个实施方案中，所述部分是金属同位素或荧光染料。在一个实施方案中，所述抗体是单克隆抗体。应理解，本说明书中公开和定义的发明延伸到所提到的或从文本或附图中显而易见的两个或更多个单独特征的所有替代组合。所有这些不同组合构成本发明的各种替代方面。实施例实施例1：确定样品中细胞的分布使用静脉穿刺术获得外周血样品，并将血液收集到防止凝结的试管中(例如，含有edta或肝素的试管)。然后立即制备白细胞进行细胞计数，或冷冻保存以长期保存，例如在-80或液氮中保存。在使用常规技术进行分析之前，将冷冻保存的白细胞解冻。使用识别样品中每个单个细胞内预定蛋白质或转录本的表达的技术来确定细胞的分布。通常，用10到40种抗体的混合物处理细胞，每种抗体对单个细胞蛋白质具备特异性并用独特的金属同位素或荧光染料标记，使得可以分别使用大量细胞计数法或荧光细胞计数法对处理后的样品进行分析。在所提供的实施例中，用检测以下蛋白质的金属标记单克隆抗体的混合物处理细胞：cd45cd45racd45rocd3cd4cd8cd19cd20cd14cd16cd11bcd11ccd66bcd304foxp3cd127cd25cd56hla-drigdcd27cd86fcrl3cd274(pd-1)cd279(pd-l1)tigitcd38ki67颗粒酶bcd134(ox40)cd194(ccr4)cd195(ccr5)cd196(ccr6)cd197(ccr7)整联蛋白β7clacd183(cxcr3)cd185(cxcr5)ccr10。使用大量细胞计数仪(例如helios)收集样品中每个单个细胞的金属同位素数据，并对所得数据文件进行分析，计算出主要循环细胞群体(包括t细胞、b细胞、nk细胞、单核细胞、树突细胞)的亚群内细胞的数量和百分比。此过程称为“门控(gating)”，其确定落入某些类别内的细胞数，所述类别根据金属标记抗体检测到的蛋白质(此处称为“标志物”)表达而限定。门控后，确定群体的百分比表示。上面的表1描述了示例性群体的列表，该群体可以根据此实施例中使用的单克隆抗体进行门控。实施例2：比较不同个体中细胞群体的分布。这可以通过许多统计技术(包括机器学习)来实现。本文中展示了一种基于微阵列分析的技术。将待要比较的所有个体的百分比数据加载到微阵列分析软件包例如mev中。执行行归一化(rownormalisation)，以使数据集内每个细胞群体的相对权重等于每个其他群体的相对权重。行归一化后的图形输出如图1所示。实施例3：将经抗pd-1疗法治疗的iii-iv期患者的数据集中的反应者与非反应者区分开。即将开始针对晚期黑素瘤的抗pd-1疗法的患者提供了血样，使用聚蔗糖-泛影葡胺(ficoll-hypaque)梯度从此血样中分离出外周血单核细胞，并将其冷冻保存在液氮中。恰好在施用第二剂量的抗pd-1疗法之前(第一剂量之后2周或3周)采集第二血样。将细胞解冻，并且准备用于批量地进行大量细胞计数分析，其包括成对患者样品和来自年龄和性别匹配的健康对照个体的单个样品。大量细胞计数分析使用上述抗体混合物。根据recist1.0标准将患者分为反应者组和非反应者组——反应者组包括被分类为完全反应、部分反应和稳定疾病的患者，而非反应者组则由具有进行性疾病的患者组成。在我们对20位患者的初步分析中，与反应者患者相比以及与年龄和性别匹配的对照相比，7位非反应者患者在治疗前具有明显不同的细胞亚群分布。在反应者和非反应者之间显著不同的参数在抗pd-1疗法后没有发生明显变化(图2)。因为我们最初研究中的所有非反应者都是男性，所以我们仔细核实了这种特征(signature)并非是由男性与女性之间的差异引起的。在将每位男性患者(7个非反应者、5个反应者和1个不良事件)的治疗前样品与其年龄匹配的男性对照进行比较的成对分析中，仍然清楚地呈现出强的特征(图3)。图2和图3中各个特征之间的差异是由于受试者数量少引起的。但是，任一种统计分析都可以用来区分反应者和非反应者。实施例4：将本发明应用于癌症患者的样品以预测对治疗的反应。将患者的白细胞暴露于标准化的抗体混合物中，该混合物先前已被证明可以区分反应者组与非反应者组(如上所示例)。使用适当的对照(例如，来自其他患者以及年龄和性别匹配的健康受试者的样品)进行大量细胞计数分析。将患者样品中细胞群体的分布与同一批次中分析的样品的分布进行比较，并与历史数据集(如图2和图3所示的数据集)进行比较。将使用统计技术来估计样品来自反应者组或非反应者组的概率。这些技术可以包括机器学习技术。反应者和非反应者患者的比较数据集中的样品数量将取决于患有特定癌症且接受特定疗法治疗的反应者和非反应者患者之间细胞分布的差异大小。在用抗pd-1疗法治疗的晚期黑素瘤患者的所示实例中，20个患者就足够了。实施例5：将用抗pd-1疗法治疗的非小细胞肺癌患者的数据集中的反应者与非反应者区分开即将开始针对非小细胞肺癌的抗pd-1疗法的患者提供了血样，使用聚蔗糖-泛影葡胺(ficoll-hypaque)梯度从此样品中分离出外周血单核细胞，并将其冷冻保存在液氮中。恰好施用第二剂量的抗pd-1疗法之前(第一剂量之后2周或3周)采集第二血样。将细胞解冻，并且准备用于批量地进行大量细胞计数分析，其包括成对患者样品以及来自年龄和性别匹配的健康对照个体的单个样品中的一者或这两者。使用上述抗体混合物进行大量细胞计数分析。根据recist1.0标准将患者分为反应者组和非反应者组——反应者组包括被分类为完全反应、部分反应和稳定疾病的患者，而非反应者组则由具有进行性疾病的患者组成。在我们最初的一组20位患者中，与反应者患者相比以及与年龄和性别相匹配的对照相比，12个非反应者患者在治疗前具有明显不同的亚群分布。在反应者和非反应者之间有显著差异的参数在抗pd-1疗法后没有发生明显变化(图4)。与晚期黑素瘤(图2)中的特征的比较表明，构成此特征的大部分亚群(包括限定cd4t细胞、treg、b细胞、单核细胞和dc亚群的亚群)是共有的。限定nk和cd8亚群的亚群不是共有的，这表明黑素瘤和非小细胞肺癌之间的亚群可能有所不同。实施例6：使用机器学习生成最小反应特征。对图1所示的数据集应用机器学习技术(支持向量机(svm)分析)。参数约简(parameterreduction)生成了25个参数，从而提供反应者患者和非反应者患者之间的最佳区分。图5示出了针对25个参数的反应者和非反应者之间的比较的箱形图。25个单独参数的预测误差范围是0.13到0.61。对于随机参数对，预测误差范围是0.03到0.59。对于随机参数三元组，预测误差范围是0到0.54。产生预测误差为0的14个三元组如图6所示。实施例7：常规流式检测板可以预测晚期黑素瘤患者对抗pd-1疗法的临床反应。图6所示的分析表明，可以仅使用12个亚群来预测晚期黑素瘤患者是否对抗pd-1疗法产生反应，这可以通过使用比初始大量细胞计数分析中使用的标志物更有限的一组标志物来实现。具体而言，我们使用针对10种表面标志物的单克隆抗体，再加上前向角散射和侧向角散射以及可固定活死染料，设计出了一种常规的基于13参数荧光的流式细胞计数板。该板由与cd4、cd8、cd25、cd127、cd45ro、cd62l、cd196(ccr6)、整联蛋白β7、cd16和cd56反应的单克隆抗体组成。在5激光流式细胞仪上分析由5个反应者样品和5个非反应者样品组成的盲样品集合，并对数据进行分析以列举出该板识别的所有可能亚群。使用图6中所示的亚群的组合，对来自10个样品的数据进行无监督聚类分析，如图7所示。数据分析完成后，样品未混合，揭示来自反应者患者和非反应者患者的样品聚集在一起(图7)。实施例8：预测晚期黑素瘤患者对纳武单抗和派姆单抗的临床反应。在上述实施例中，对于两种最常用的抗pd-1药物纳武单抗和派姆单抗，反应预测是等效的。晚期黑素瘤患者在两种药物之间的分布如下：纳武单抗派姆单抗反应者35非反应者16实施例9：预测特征在时间上和多次抗pd1疗程中都是稳定的对来自多名晚期黑素瘤患者的样品的纵向系列进行的分析表明，预测特征可稳定至少10个月(图8)。当前第1页12