Кпп расшифровка цифр: Что такое КПП в реквизитах организации: расшифровка — Бухонлайн

Пример расшифровки КПП

Допустим, известен КПП какой-то организации. Какие сведения можно почерпнуть из кода?

Возьмем для примера КПП Сбербанка «773601001» и расшифруем его:

1. «77» – компания зарегистрирована в ИФНС г. Москвы;
2. «36» – номер регистратора: ИФНС № 36 г. Москвы, Юго-Западный АО;
3. «01» – юр. лицо поставлено на учет по месту расположения;
4. «001» – организация встала на налоговый учет по данной причине впервые.

Кому присваивается КПП (есть ли он у ИП)

КПП присваивается юридическим лицам и является составной частью обязательных реквизитов. Закономерен вопрос: «КПП у ИП есть или нет?».

Согласно Порядку регистрации индивидуальных предпринимателей и Налоговому Кодексу РФ, ИП не должны получать КПП.

У одного юр.лица может быть несколько КПП. Это связано с тем, что компания вправе иметь несколько обособленных подразделений, земельных участков (прочего недвижимого имущества), транспорта в различных субъектах РФ.

Например, головной офис компании по добыче угля находится в Москве, а непосредственно угольные шахты – на Кузбассе. Данная организация будет иметь КПП для головного офиса и КПП для угольных шахт.

Если компания или ее подразделения в ходе своей хозяйственной деятельности меняют местоположение, приобретают и регистрируют новое имущество или транспортные средства в других (отличных от места основной регистрации) субъектах РФ, то она должна менять и КПП.

Смена КПП имеет заявительный характер. Это значит, что учредитель (учредители) юр.лица должны лично обратиться в ИФНС того административного образования, где находится новое местоположение компании (подразделения, имущества и т.д.), и подать заявление о замене КПП.

Код заносится в Свидетельство о постановке на учет, выдаваемый ИФНС. Также КПП фиксируется в едином государственном реестре юридических лиц – ЕГРЮЛ (об этом реестре вы можете узнать из другой статьи нашего сайта).

Важно: КПП юридического лица – это не уникальный код. Случается, что КПП у разных компаний совпадают. Это происходит потому, что эти организации состоят на учете в одной и той же ИФНС по одинаковому основанию. Точная идентификация юр. лица возможна только по совокупности (ИНН + КПП).

*при клике по картинке она откроется в полный размер в новом окне

В каких документах должен указываться КПП

КПП – это обязательная составляющая официальных реквизитов коммерческой компании. Поэтому этот код необходимо указывать в целом ряде налоговых и бухгалтерских документов.

Важно: так как одно юридическое лицо может иметь несколько КПП, то в документе должен быть прописан код, актуальный именно для конкретного документа.

Где нужно указывать КПП:

Где и как узнать свой или чужой КПП

Актуальная информация по действующим налогоплательщикам РФ находится на официальном сайте ФНС. Но если сведения нужны просто для справки, то введите наименование интересующей компании в любом поисковике. На экране отобразятся все найденные результаты — вам нужно будет просто перейти на официальный сайт компании.

Как правило, юридические компании «вывешивают» все реквизиты на своих сайтах. Также такую информацию выдают разнообразные справочные ресурсы, размещенные в сети интернета.

Как определить КПП по ИНН или названию компании на сайте ФНС:

1. зайти на главную страницу интернет-ресурса: https://www.nalog.ru;
2. мышкой кликнуть по подразделу «Риски бизнеса: проверь себя и контрагента»;
3. вбить ИНН и кликнуть «Найти»:
   
   *при клике по картинке она откроется в полный размер в новом окне
4. на экране появится информация об искомом юр.лице, в том числе – КПП.

При ближайшем рассмотрении все сложное становится простым. Читайте наш блог, и вы убедитесь в этом сами!

Налоговики постоянно требуют от нас проявлять осмотрительность при выборе поставщиков, и именно бухгалтеры вынуждены тщательно проверять все документы и обращать внимание на всевозможные реквизиты. Мы давно уже привыкли к этим аббревиатурам — ИНН и КПП. И кажется, что вопросов здесь никаких возникнуть не может. Между тем если об ИНН многие имеют представление и в курсе, где его проверить, то, кроме того, как расшифровывается КПП, о нем, как правило, больше никто ничего не знает. Вот какие вопросы нам задают.

КПП поможет определить, с кем вы имеете дело: с организацией или с ее филиалом

У всех наших контрагентов КПП заканчивается на 01001. Но недавно, заполняя платежку, обнаружила у нового поставщика какой-то странный КПП — последние цифры 43001. Как понять, что это значит?

: Такой КПП означает, что вы перечисляете деньги филиалу вашего контрагент а Письмо ФНС России от 02.06.2008 № ЧД-6-6/396@ .

Например, КПП 770601001 означает, что организация находится в Москве и ИФНС России № 6 по г. Москве поставила ее на учет в качестве налогоплательщика по месту нахождения (код 01).

Если же и цифры КПП (ZZ) не 01 (например, как у вашего контрагента — 43), то это означает, что организацию поставили на учет по другим основаниям.

Полный перечень кодов причин постановки на учет приведен в ведомственном справочнике (СППУНО ) утв. 11.10.99 . Но этот справочник является внутренним документом. И если ранее он был выложен для всеобщего обозрения на официальном сайте ФНС, то сейчас найти его в свободном доступе проблематично. Но что означают некоторые коды, мы расскажем.

Здесь и здесь можно попробовать получить расшифровку КПП — узнать регион и инспекцию, поставившую на учет вашего контрагента, причину постановки на учет. Но эта информация является неофициальной.

* Данные коды сейчас не присваиваютс я Письмо ФНС России от 02.06.2008 № ЧД-6-6/396@ . Но КПП с этими кодами, присвоенные ранее, остаются действительными.

КПП может изменяться

У нашего контрагента изменился КПП. ОГРН и ИНН остались прежними. Что это означает? Переезд? Или могут быть еще варианты?

: У организации может появиться новый КПП, в частност и п. 2.1.4 Порядка :

при изменении места нахождения организации (переезде), когда приходится вставать на учет в другой налоговой инспекции;

Переезд фирмы на новое место — наиболее частая причина смены КПП

Чаще всего КПП меняется, если организация переезжает и ей приходится вставать на учет в другой налоговой инспекци и п. 2.1.4 Порядка; подп. «в» п. 1, п. 5 ст. 5 Федерального закона от 08.08.2001 «О государственной регистрации юридических лиц и индивидуальных предпринимателей» . Например, если КПП раньше был 7707 01001, а потом стал 7719 01001, это значит, что ваш контрагент состоял на учете в ИФНС № 7 по г. Москве, а теперь — в ИФНС № 19 по г. Москве.

Если же в КПП изменились другие цифры, например код причины постановки, то лучше уточните у своего контрагента, правильный ли он.

КПП у разных организаций может быть одинаковый

У трех наших контрагентов одинаковый КПП. С ними что-то не так? Или такое возможно?

: Да, возможно. В отличие от ИНН (уникального номера, который единожды присваивается организации в момент регистрации и не изменяетс я п. 7 ст. 84 НК РФ; п. 3.1 Порядка ), КПП определяет принадлежность организации к тому или иному налоговому органу, а также причину постановки на учет. Поэтому он может быть одинаковый у организаций, зарегистрированных в одной налоговой инспекции по одинаковым основания м п. 1 Порядка .

Филиал, выставляя счет-фактуру, указывает в ней свой КПП

Мы купили товар у филиала нашего контрагента. Он выставил нам счет-фактуру от имени головной организации, а КПП указал свой (филиальный). Правильно ли это? Могут ли нам отказать в вычете, если указан неправильный КПП?

: Ваш контрагент все сделал правильно. Контролирующие органы считают, что при реализации товаров через обособленные подразделения счет-фактура должен выставляться от имени головной организации, то есть в строках 2, 2а, 2б должны быть указаны наименование, ИНН, местонахождение самой организации, а в строках 2б и 3 — КПП и адрес обособленного подразделения (филиала ) Письма Минфина России от 23.05.2011 № 03-07-09/12, от 01.04.2009 № 03-07-09/15, от 22.10.2008 № 03-07-09/33; Письмо УФНС России по г. Москве от 07.07.2010 № 16-15/071188 .

Что касается вычета НДС, то ранее налоговики достаточно часто отказывали в нем при отсутствии КПП или его неправильном указании, но суды никогда их не поддерживал и Постановления ФАС МО от 17.12.2008 № КА-А40/11795-08; ФАС СЗО от 23.10.2008 № А56-39361/2007; ФАС СКО от 04.06.2008 № Ф08-3055/2008, от 28.10.2008 № Ф08-6493/2008 . А после того как в НК РФ внесли поправк и п. 2 ст. 169 НК РФ , в соответствии с которыми ошибки в счетах-фактурах, не препятствующие идентификации продавца, не являются основанием для отказа в вычете, проблем быть вообще не должно. Ведь КПП такой идентификации никак не мешает.

Предпринимателям КПП не присваивается

Наш покупатель, предприниматель, прислал нам реквизиты, где указан КПП, и заявил, что код действительно у него есть, но документ, подтверждающий это, он найти не может. Разве у индивидуальных предпринимателей есть КПП?

: Нет, КПП не присваивается предпринимателям. Он присваивается только юридическим лица м п. 1 Порядка; формы № 1-1-Учет, № 2-3-Учет, утв. Приказом ФНС России от 01.12.2006 № САЭ-3-09/826@ .

При оформлении платежного поручения, в котором получателем платежа выступает предприниматель, поле «КПП (103)» не заполняетс я п. 2.10 Положения о безналичных расчетах в Российской Федерации, утв. Банком России 03.10.2002 № 2-П . Однако если ваш банк просит заполнить этот реквизит, то можно указать 0.

Крупнейшим налогоплательщикам присваивается дополнительный КПП

Мы заметили, что в счетах-фактурах, выставляемых нашим контрагентом, изменился КПП — раньше он начинался на 7701, а теперь на 9971. Но адрес он указывает тот же, что и раньше. Что это может означать? Не будет ли у нас из-за этого проблем с вычетом входного НДС по таким счетам-фактурам?

: Новый КПП означает, что ваш контрагент приобрел статус крупнейшего налогоплательщика. А таких налогоплательщиков ставят на учет в одной из Межрегиональных инспекций по крупнейшим налогоплательщикам и присваивают им дополнительный КП П п. 1 ст. 83 НК РФ; Приказ Минфина России от 11.07.2005 № 85н; п. 5 Критериев. утв. Приказом ФНС России от 16.05.2007 № ММ-3-06/308@ . Таким образом, у них появляются два КПП: по месту постановки на учет в качестве крупнейшего налогоплательщика и по месту нахождения.

Межрегиональные инспекции по крупнейшим налогоплательщикам имеют код, в котором первые две цифры — 99, а следующие две цифры означают номер инспекции (например, 9971, как в вашем случае, — Межрегиональная инспекция ФНС по крупнейшим налогоплательщикам № 1, 9972 — Межрегиональная инспекция ФНС по крупнейшим налогоплательщикам № 2 и т. д. ) Классификатор «Система обозначений налоговых органов» (СОНО) .

Минфин рекомендует в счетах-фактурах указывать КПП, присвоенный налогоплательщику в качестве крупнейшего. Правда, если ваш поставщик укажет в документах КПП, присвоенный ему по месту нахождения, то это не будет считаться нарушение м Письмо Минфина России от 14.05.2007 № 03-01-10/4-96 . И проблем с вычетом НДС у вас все равно быть не должн о п. 2 ст. 169 НК РФ .

Код причины постановки на учет (КПП) представляет собой девятизначный код, который налоговая инспекция присваивает организации при постановке на налоговый учет.

КПП необходим потому, что некоторые фирмы состоят на учете в нескольких налоговых инспекциях: не только по своему юридическому адресу, но и по месту нахождения обособленных подразделений, недвижимости и налогооблагаемых транспортных средств.

Так как ИНН у всех должен быть один, то налоговые органы ввели дополнительный код – КПП.

Этот код показывает, по какой причине фирма состоит на учете в данной инспекции.

У одной фирмы может быть несколько КПП.

Код причины постановки на учет присваивается по каждому основанию постановки на учет, в том числе по месту нахождения самой организации, ее обособленных подразделений (ОП), земельных участков и иной недвижимости, транспорта.

В отличие от ИНН, Код причины постановки на учет организации может меняться.

Так, если организация сменит адрес на другой адрес, который относится к другой налоговой инспекции, компании присвоят новый КПП.

Значение КПП можно узнать из свидетельства или уведомления о постановке на учет.

КПП организации по месту ее нахождения также указан в едином государственном реестре юридических лиц (ЕГРЮЛ).

Первые четыре цифры КПП представляют собой код налогового органа, в котором организация поставлена на учет.

Из них первые две цифры представляют собой код региона, а третья и четвертая цифры являются кодом (номером) налоговой инспекции.

Например, КПП, начинающийся на 7713, означает, что организация состоит на учете в ИФНС N 13 по г. Москве.

Пятая и шестая цифры КПП указывают причину постановки на учет.

цифры 01 означают, что КПП присвоен организации в связи с постановкой на учет по месту ее нахождения;

цифры 02, 03, 04, 05, 31 или 32 означают, что КПП присвоен организации по месту нахождения обособленного подразделения организации;

цифры 06-08 означают, что КПП присвоен организации по месту нахождения принадлежащего ей недвижимого имущества (таким образом, транспортные средства не затрагиваются) в в зависимости от вида имущества;

цифры 10-29 – означают, что КПП присвоен организации по месту нахождения принадлежащих ей транспортных средств в зависимости от вида транспортных средств;

цифры 50 означают, что КПП присвоен в связи с постановкой на учет в качестве крупнейшего налогоплательщика.

Последние три цифры КПП представляют собой порядковый номер постановки организации на учет в ИФНС по основанию, в связи с которым ей присвоен этот КПП.

Организации должны указывать ИНН и КПП во всех документах, предназначенных для налоговых инспекций.

Так, КПП организации следует указывать:

во всех налоговых декларациях и расчетах;

в платежных поручениях, в том числе в платежных поручениях на уплату налогов и страховых взносов;

в счетах-фактурах и других документах, где обязательно указание КПП.

Так как у организации может быть несколько КПП, то в документе указывается код, присвоенный в налоговой инспекции, который предназначен для данного документа.

Остались еще вопросы по бухучету и налогам? Задайте их на бухгалтерском форуме.

Инструменты командной строки — документация fairseq 1.0.0a0 + 741fd13

тр.supervised — документация Trax

Структурированная потоковая передача в производстве | Датабрики на AWS

Удобно подключить ноутбук к кластеру и запускать потоковые запросы интерактивно.Однако, когда вы запустите их в производство, вы, вероятно, захотите больше гарантии надежности и времени безотказной работы. В этой статье рассказывается, как сделать ваше потоковое приложение более отказоустойчивое использование заданий Databricks.

Восстановление после сбоев запроса

Потоковое приложение производственного уровня должно иметь надежную обработку сбоев. В структурированной потоковой передаче если вы включите контрольную точку для потокового запроса, вы можете перезапустить запрос после сбоя и перезапущенный запрос будет продолжен с того места, где остановился отказавший, при этом гарантируя Гарантии отказоустойчивости и непротиворечивости данных.Следовательно, чтобы сделать ваши запросы отказоустойчивыми, необходимо включить контрольную точку запроса и настроить задания Databricks для автоматического перезапуска запросов после сбоя.

Включить контрольную точку

Чтобы включить контрольную точку, установите для параметра checkpointLocation путь к DBFS или облачному хранилищу перед вы запускаете запрос. Например:

 streamingDataFrame.writeStream
  .format ("паркет")
  .option ("путь", "dbfs: // outputPath /")
  .option ("checkpointLocation", "dbfs: // checkpointPath")
  .Начните()
 

Это расположение контрольной точки сохраняет всю важную информацию, которая однозначно идентифицирует запрос. Следовательно, каждый запрос должен иметь другое расположение контрольной точки, и несколько запросов никогда не должны иметь одно и то же расположение. Увидеть Руководство по программированию структурированной потоковой передачи Больше подробностей.

Примечание

Хотя контрольная точка Местоположение является обязательным параметром для большинства типов выходных приемников, некоторые приемники, такие как приемник памяти, могут автоматически генерировать временное местоположение контрольной точки в DBFS, если вы не указываете checkpointLocation .В расположение временных контрольных точек не гарантирует отказоустойчивости или непротиворечивости данных и может не очищаться должным образом. Рекомендуется всегда указывать для параметра как checkpointLocation .

Настроить задания для перезапуска потоковых запросов в случае сбоя

Вы можете создать задание Databricks с записной книжкой или JAR, в котором хранятся ваши запросы потоковой передачи. и настройте его на:

• Всегда используйте новый кластер.
• Всегда повторять попытку в случае сбоя.

Задания имеют тесную интеграцию с API структурированной потоковой передачи и могут контролировать все потоковые передачи. запросы, активные в прогоне. Эта конфигурация гарантирует, что в случае сбоя какой-либо части запроса задания автоматически прервать выполнение цикла (по всем остальным запросам) и начать новый цикл в новом кластер. Новый запуск повторно выполняет код записной книжки или JAR и перезапускает все снова вопросы. Это самый безопасный способ вернуть себе хорошее состояние.

Предупреждение

Notebook не поддерживаются для длительно выполняемых заданий.Поэтому мы не рекомендуем использовать рабочие процессы с записной книжкой. в ваших потоковых заданиях.

Примечание

• Сбой в любом из активных запросов потоковой передачи приводит к сбою активного выполнения и завершению всех остальных запросов потоковой передачи.
• Вам не нужно использовать streamingQuery.awaitTermination () или spark.streams.awaitAnyTermination () в конце записной книжки. Задания автоматически предотвращают завершение запуска, когда активен потоковый запрос.

Вот подробные сведения о рекомендуемой конфигурации задания.

• Кластер : установите это значение всегда, чтобы использовать новый кластер и использовать последнюю версию Spark (или, по крайней мере, версию 2.1). Запросы, запущенные в Spark 2.1 и выше, можно восстановить после обновления запроса и версии Spark.
• Предупреждения : Установите это, если вы хотите получать уведомления по электронной почте о сбоях.
• Расписание : Не устанавливать расписание .
• Тайм-аут : Не устанавливать тайм-аут. Потоковые запросы выполняются неограниченно долго.
• Максимальное количество одновременных запусков : Установите 1 . Одновременно должен быть активен только один экземпляр каждого запроса.
• Повторные попытки : Установить Без ограничений .

См. Задания, чтобы понять эти конфигурации. Вот скриншот хорошей конфигурации работы.

Восстановление после изменений в потоковом запросе

Существуют ограничения на то, какие изменения в потоковом запросе разрешены между перезапусками из одной и той же контрольной точки.Вот несколько видов изменений, которые либо недопустимы, либо эффект от изменения четко не определен. Всего:

• Термин разрешен означает, что вы можете выполнить указанное изменение, но то, будет ли семантика его эффекта четко определена, зависит от запроса и изменения.
• Термин не разрешен означает, что вы не должны вносить указанное изменение, поскольку перезапущенный запрос, скорее всего, завершится ошибкой с непредсказуемыми ошибками.
• sdf представляет собой потоковый DataFrame / Dataset, созданный с помощью sparkSession.Читать поток .

Типы изменений

• Изменения количества или типа (т. Е. Другого источника) источников ввода : Это недопустимо.

• Изменения в параметрах источников ввода : Разрешено ли это и четко ли определена семантика изменения, зависит от источника и запроса. Вот несколько примеров.

  • Допускается добавление, удаление и изменение лимитов скорости:

     искра.readStream.format ("кафка"). option ("подписаться", "статья")
     

    С

    по

     spark.readStream.format ("кафка"). Option ("подписаться", "статья"). Option ("maxOffsetsPerTrigger", ...)
     

  • Изменения в подписанных статьях и файлах, как правило, не допускаются, так как результаты непредсказуемы: spark.readStream.format ("kafka"). Option ("подписаться", "article") от до spark.readStream.format (" кафка »). option (« подписаться »,« новая статья »)

• Изменения в типе приемника вывода : Допускаются изменения между несколькими конкретными комбинациями приемников.Это необходимо проверять в каждом конкретном случае. Вот несколько примеров.

  • Допускается слив файла в приемник Kafka. Кафка увидит только новые данные.
  • Переход Kafka в приемник файлов не допускается.
  • Приемник Kafka изменен на foreach или наоборот разрешен.

• Изменения в параметрах приемника вывода : разрешено ли это и четко ли определена семантика изменения, зависит от приемника и запроса. Вот несколько примеров.

  • Изменения в выходной каталог приемника файла не разрешены: sdf.writeStream.format ("parquet"). Option ("path", "/ somePath") to sdf.writeStream.format ("parquet") .option ("путь", "/ anotherPath")
  • Разрешены изменения в выходной статье: sdf.writeStream.format ("kafka"). Option ("article", "somearticle") to sdf.writeStream.format ("kafka"). Option ("path", «другая артикул»)
  • Изменения определяемого пользователем приемника foreach (то есть кода ForeachWriter ) разрешены, но семантика изменения зависит от кода.

• Изменения в операциях проекции / фильтрации / отображения карт : Допускаются некоторые случаи. Например:

  • Допускается добавление / удаление фильтров: sdf.selectExpr ("a") от до sdf.where (...). SelectExpr ("a"). Filter (...) .
  • Разрешены изменения в проекциях с той же схемой вывода: sdf.selectExpr ("stringColumn AS json"). WriteStream до sdf.select (to_json (...). As ("json")). WriteStream .
  • Изменения в проекциях с другой схемой вывода разрешены условно: sdf.selectExpr ("a"). WriteStream до sdf.selectExpr ("b"). WriteStream разрешено, только если приемник вывода разрешает изменение схемы с "a" — "b" .

• Изменения в операциях с отслеживанием состояния : Некоторые операции в потоковых запросах должны поддерживать данные состояния, чтобы постоянно обновлять результат. Структурированная потоковая передача автоматически направляет данные состояния в отказоустойчивое хранилище (например, DBFS, AWS S3, хранилище BLOB-объектов Azure) и восстанавливает их после перезапуска.Однако это предполагает, что схема данных состояния остается неизменной при перезапусках. Это означает, что любые изменения (то есть добавления, удаления или модификации схемы) операций с отслеживанием состояния потокового запроса не допускаются между перезапусками . Вот список операций с отслеживанием состояния, схему которых не следует изменять между перезапусками, чтобы обеспечить восстановление состояния:

  • Агрегирование потоковой передачи : Например, sdf.groupBy ("a"). Agg (...) .Любое изменение количества или типа группирующих ключей или агрегатов не допускается.
  • Потоковая дедупликация : например, sdf.dropDuplicates («a») . Любое изменение количества или типа группирующих ключей или агрегатов не допускается.
  • Присоединение к потоку и потоку : Например, sdf1.join (sdf2, ...) (т.е. оба входа генерируются с помощью sparkSession.readStream ). Изменения в схеме или равносвязные столбцы не допускаются. Изменения типа соединения (внешнего или внутреннего) не допускаются.Другие изменения в условии соединения не определены.
  • Произвольная операция с сохранением состояния : Например, sdf.groupByKey (...). MapGroupsWithState (...) или sdf.groupByKey (...). FlatMapGroupsWithState (...) . Любое изменение схемы пользовательского состояния и типа тайм-аута не допускается. Разрешены любые изменения в определяемой пользователем функции отображения состояний, но семантический эффект изменения зависит от определяемой пользователем логики. Если вы действительно хотите поддерживать изменения схемы состояния, вы можете явно кодировать / декодировать свои сложные структуры данных состояния в байты, используя схему кодирования / декодирования, которая поддерживает миграцию схемы.Например, если вы сохраняете свое состояние как байты в кодировке Avro, вы можете изменять схему Avro-state между перезапусками запроса, поскольку двоичное состояние всегда будет успешно восстановлено.

Настройка пулов планировщика Apache Spark для повышения эффективности

По умолчанию все запросы, запускаемые в записной книжке, выполняются в одном справедливый пул планирования. Таким образом, задания, созданные триггерами из всех потоковых запросов в записной книжке, выполняются один за другим. еще один в порядке очереди (FIFO).Это может вызвать ненужные задержки в запросах, потому что они неэффективны. совместное использование ресурсов кластера.

Чтобы разрешить всем потоковым запросам выполнять задания одновременно и эффективно использовать кластер, вы можете настроить выполнение запросов в отдельных пулах планировщика. Например:

 // Выполнение потокового запроса query1 в планировщике pool1
spark.sparkContext.setLocalProperty ("spark.scheduler.pool", "pool1")
df.writeStream.queryName ("query1"). format ("parquet"). start (path2)

// Выполнение потокового запроса 2 в планировщике pool2
Искра.sparkContext.setLocalProperty ("spark.scheduler.pool", "pool2")
df.writeStream.queryName ("query2"). format ("orc"). start (path3)
 

Примечание

Конфигурация локального свойства должна находиться в той же ячейке записной книжки, где вы запускаете потоковый запрос.

Подробнее см. Документацию по планировщику Apache Fair.

Оптимизация производительности потоковых запросов с отслеживанием состояния

Если в потоковом запросе есть операции с отслеживанием состояния (например, потоковая агрегация, потоковая передача dropDuplicates, соединения потока и потока, mapGroupsWithState или flatMapGroupsWithState) и вы хотите сохранить в состоянии миллионы ключей, тогда вы можете столкнуться с проблемами, связанными с большая пауза сборки мусора (GC) JVM приводит к большим колебаниям времени микропакетной обработки.Это происходит потому, что по умолчанию данные состояния хранятся в памяти JVM исполнителей и Большое количество объектов состояния оказывает давление на память JVM, вызывая большие паузы сборщика мусора.

В таких случаях вы можете использовать более оптимизированное решение для управления состоянием на основе RocksDB. Это решение доступно в среде выполнения Databricks. Вместо того, чтобы сохранять состояние в памяти JVM, это решение использует RocksDB для эффективного управления состоянием в собственной памяти и на локальном SSD. Кроме того, любые изменения этого состояния автоматически сохраняются структурированной потоковой передачей в указанном вами местоположении контрольной точки, обеспечивая тем самым полную гарантию отказоустойчивости (так же, как управление состоянием по умолчанию).Инструкции по настройке RocksDB как хранилища состояний см. В разделе Настройка хранилища состояний RocksDB.

Другие рекомендуемые конфигурации для лучшей производительности:

• Используйте экземпляры, оптимизированные для вычислений, в качестве рабочих. Например, экземпляры AWS c3.4xlarge.
• Установите количество перемешиваемых разделов в 1-2 раза больше количества ядер в кластере.

Что касается повышения производительности, управление состоянием на основе RocksDB может поддерживать в 100 раз больше состояний ключи, чем по умолчанию.Например, в кластере Spark с экземплярами AWS c3.4xlarge в качестве рабочих, управление состоянием по умолчанию может поддерживать до 1-2 миллионов ключей состояния на исполнителя, после чего JVM GC начинает значительно влиять на производительность. Напротив, управление состоянием на основе RocksDB может легко поддерживать 100 миллионов ключей состояния на исполнителя без каких-либо проблем с сборкой мусора.

Примечание

Схема управления состоянием не может быть изменена между перезапусками запроса. То есть, если запрос был началось с управлением по умолчанию, то его нельзя изменить без запуска запроса с нуля с новым расположением КПП.

Укажите начальное состояние

Вы можете указать определяемое пользователем начальное состояние для структурированной потоковой обработки с отслеживанием состояния с помощью оператора [flat] MapGroupsWithState . Это позволяет избежать повторения всей обработки.

 def mapGroupsWithState [S: Encoder, U: Encoder] (
    timeoutConf: GroupStateTimeout,
    initialState: KeyValueGroupedDataset [K, S]) (
    func: (K, Iterator [V], GroupState [S]) => U): Dataset [U]

def flatMapGroupsWithState [S: кодировщик, U: кодировщик] (
    outputMode: Режим вывода,
    timeoutConf: GroupStateTimeout,
    initialState: KeyValueGroupedDataset [K, S]) (
    func: (K, Iterator [V], GroupState [S]) => Iterator [U])
 

Пример варианта использования, который указывает начальное состояние для оператора flatMapGroupsWithState :

 val fruitCountFunc = (ключ: String, значения: Iterator [String], состояние: GroupState [RunningCount]) => {
  val count = состояние.getOption.map (_. count) .getOrElse (0L) + valList.size
  state.update (новый RunningCount (количество))
  Итератор ((ключ, count.toString))
}

val fruitCountInitialDS: Dataset [(String, RunningCount)] = Seq (
  ("яблоко", новый RunningCount (1)),
  ("оранжевый", новый RunningCount (2)),
  ("манго", новый RunningCount (5)),
) .toDS ()

val fruitCountInitial = initialState.groupByKey (x => x._1) .mapValues ​​(_._ 2)

FruitStream
  .groupByKey (х => х)
  .flatMapGroupsWithState (Обновление, GroupStateTimeout.NoTimeout, fruitCountInitial) (fruitCountFunc)
 

Пример варианта использования, который указывает начальное состояние для оператора mapGroupsWithState :

 val fruitCountFunc = (ключ: String, значения: Iterator [String], состояние: GroupState [RunningCount]) => {
  val count = состояние.getOption.map (_. count) .getOrElse (0L) + valList.size
  state.update (новый RunningCount (количество))
  (ключ, count.toString)
}

val fruitCountInitialDS: Dataset [(String, RunningCount)] = Seq (
  ("яблоко", новый RunningCount (1)),
  ("оранжевый", новый RunningCount (2)),
  ("манго", новый RunningCount (5)),
) .toDS ()

val fruitCountInitial = initialState.groupByKey (x => x._1) .mapValues ​​(_._ 2)

FruitStream
  .groupByKey (х => х)
  .mapGroupsWithState (GroupStateTimeout.NoTimeout, fruitCountInitial) (fruitCountFunc)
 

Настроить хранилище состояний RocksDB

Вы можете включить управление состоянием на основе RockDB, установив следующую конфигурацию в SparkSession перед запуском потокового запроса.

 spark.conf.set (
  "spark.sql.streaming.stateStore.providerClass",
  "com.databricks.sql.streaming.state.RocksDBStateStoreProvider")
 

Показатели государственного магазина RocksDB

Каждый оператор состояния собирает метрики, связанные с операциями управления состоянием, выполняемыми в его экземпляре RocksDB, для наблюдения за хранилищем состояний и, возможно, для помощи в отладке медленных заданий. Эти метрики агрегируются (суммируются) для каждого оператора состояния в задании по всем задачам, в которых выполняется оператор состояния.Эти метрики являются частью карты customMetrics внутри полей stateOperators в StreamingQueryProgress . Ниже приведен пример StreamingQueryProgress в форме JSON (полученный с помощью StreamingQueryProgress.json () ).

 {
  "id": "6774075e-8869-454b-ad51-513be86cfd43",
  "runId": "3d08104d-d1d4-4d1a-b21e-0b2e1fb871c5",
  "batchId": 7,
  "stateOperators": [{
    «numRowsTotal»: 20000000,
    "numRowsUpdated": 20000000,
    "memoryUsedBytes": 31005397,
    "numRowsDroppedByWatermark": 0,
    "customMetrics": {
      "rocksdbBytesCopied": 141037747,
      "RockdbCommitCheckpointLatency": 2,
      "RockdbCommitCompactLatency": 22061,
      "RockdbCommitFileSyncLatencyMs": 1710,
      "RockdbCommitFlushLatency": 19032,
      "rocksdbCommitPauseLatency": 0,
      "RockdbCommitWriteBatchLatency": 56155,
      "rockdbFilesCopied": 2,
      "rocksdbFilesReused": 0,
      "rocksdbGetCount": 40000000,
      "RockdbGetLatency": 21834,
      "rocksdbPutCount": 1,
      "rocksdbPutLatency": 56155599000,
      "RockdbReadBlockCacheHitCount": 1988,
      "RockdbReadBlockCacheMissCount": 40341617,
      "RockdbSstFileSize": 141037747,
      "rocksdbTotalBytesReadByCompaction": 336853375,
      "rocksdbTotalBytesReadByGet": 680000000,
      "rocksdbTotalBytesReadThroughIterator": 0,
      "rocksdbTotalBytesWrittenByCompaction": 141037747,
      "rocksdbTotalBytesWrittenByPut": 740000012,
      "RockdbTotalCompactionLatencyMs": 21949695000,
      "RockdbWriterStallLatencyMs": 0,
      "RockdbZipFileBytesUncompressed": 7038
    }
  }],
  "источники": [{
  }],
  "раковина" : {
  }
}
 

Подробные описания показателей следующие:

Политика с несколькими водяными знаками

Потоковый запрос может иметь несколько входных потоков, которые объединены или объединены. Каждый из входных потоков может иметь различный порог поздних данных, который необходимо допускаться для операций с отслеживанием состояния. Вы указываете эти пороги с помощью withWatermarks ("eventTime", delay) на каждом из входных потоков. Например, рассмотрим запрос с потоковым объединением

 val inputStream1 =... // задерживает до 1 часа
val inputStream2 = ... // задерживает до 2 часов

inputStream1.withWatermark ("eventTime1", "1 час")
  .присоединиться(
    inputStream2.withWatermark ("eventTime2", "2 часа"),
    joinCondition)
 

При выполнении запроса структурированная потоковая передача индивидуально отслеживает максимальное время события, наблюдаемое в каждом входном потоке, вычисляет водяные знаки на основе соответствующей задержки, и выбирает с ними один глобальный водяной знак, который будет использоваться для операций с отслеживанием состояния. По умолчанию, минимум выбран в качестве глобального водяного знака, потому что он гарантирует, что никакие данные не случайно упал слишком поздно, если один из потоков отстает от других (например, один из потоков перестает получать данные из-за отказов восходящего потока).Другими словами, глобальный водяной знак будет безопасно перемещаться в темпе самого медленного потока, и вывод запроса будет быть отложено соответственно.

В некоторых случаях вы можете захотеть получить более быстрые результаты, даже если это означает удаление данных из самый медленный поток. Вы можете установить политику нескольких водяных знаков, чтобы выбрать максимальное значение в качестве глобального водяного знака, задавая конфигурацию SQL spark.sql.streaming.multipleWatermarkPolicy от до макс. (по умолчанию мин. ). Это позволяет глобальному водяному знаку двигаться со скоростью самого быстрого потока.Однако в качестве побочного эффекта данные из более медленных потоков будут агрессивно отбрасываться. Следовательно, Databricks рекомендует использовать эта конфигурация разумно.

Определить время обработки потоковых данных

Используйте триггер для определения времени обработки потоковых данных. Когда вы задаете слишком малый интервал для триггера , система может выполнять ненужные проверки, чтобы увидеть, прибывают ли новые данные. Рекомендуется указывать настраиваемый триггер , чтобы минимизировать затраты.

Визуализация кадра структурированных потоковых данных

Вы можете использовать функцию display для визуализации структурированного потока данных в реальном времени. Хотя параметры trigger и checkpointLocation являются необязательными, Databricks рекомендует всегда указывать их в рабочей среде.

 импорт org.apache.spark.sql.streaming.Trigger

val streaming_df = spark.readStream.format ("скорость"). load ()
дисплей (streaming_df.groupBy (). count (), trigger = Trigger.ProcessingTime ("5 секунд"), checkpointLocation = "dbfs: / ")
 

 streaming_df = spark.readStream.format ("скорость"). Load ()
display (streaming_df.groupBy (). count (), processingTime = "5 секунд", checkpointLocation = "dbfs: / ")
 

Для получения дополнительной информации см. Структурированные кадры потоковых данных.

Функция обновления тестового состояния

API TestGroupState позволяет протестировать функцию обновления состояния, используемую для набора данных .groupByKey (...). mapGroupsWithState (...) и Dataset.groupByKey (...). flatMapGroupsWithState (...) .

Функция обновления состояния принимает предыдущее состояние в качестве входных данных с использованием объекта типа GroupState . См. Справочную документацию по Apache Spark GroupState. Например:

 импорт org.apache.spark.sql.streaming._
import org.apache.spark.api.java.Optional

test ("функция обновления состояния flatMapGroupsWithState") {
  var prevState = TestGroupState.create [UserStatus] (
    optionalState = Необязательно.пустой [UserStatus],
    timeoutConf = GroupStateTimeout.EventTimeTimeout,
    batchProcessingTimeMs = 1L,
    eventTimeWatermarkMs = Необязательно. из (1L),
    hasTimedOut = false)

  val userId: String = ...
  val действия: Iterator [UserAction] = ...

  assert (! prevState.hasUpdated)

  updateState (userId, действия, prevState)

  assert (prevState.hasUpdated)
}
 

Роль экспрессии PD-L1 как прогностического биомаркера: анализ всех разрешений Управления по контролю за продуктами и лекарствами США (FDA) на ингибиторы иммунных контрольных точек | Journal for ImmunoTherapy of Cancer

Основываясь на гипотезе о том, что PD-L1 является важным белком для иммунного ускользания от опухоли и его присутствие указывает на потенциальную мишень для ингибиторов иммунных контрольных точек, PD-L1 появился в качестве раннего биомаркера, который будет протестирован в клинических испытаниях иммунотерапии. .Фактически, более 80% ключевых испытаний, которые привели к одобрению FDA, коррелировали с экспрессией PD-L1. Несмотря на широкое распространение клинических исследований, это исследование демонстрирует неточную природу PD-L1 как прогностического биомаркера. В частности, положительный результат PD-1 предсказывал усиленный ответ менее чем в 30% исследований и, что важно, только 20% всех одобрений имели сопутствующее диагностическое тестирование PD-L1. Кроме того, оценки полезности биомаркера PD-L1 могут быть преувеличены, поскольку наш обзор включал только «положительные» испытания, которые привели к одобрению FDA.

Разнородность предсказуемости PD-L1 может объясняться несколькими причинами. Во-первых, как подчеркивают наши результаты, среди включенных испытаний существует большая вариабельность с точки зрения типа тестируемой ткани (свежая или архивная), типа анализа PD-L1, пороговых значений экспрессии PD-L1 и типа клеток (опухоль против y иммунные против обоих) тестировали на экспрессию PD-L1. Это представляет собой серьезную проблему для патологов и клиницистов при расшифровке различных способов тестирования и их применения в повседневной клинической практике.Во-вторых, экспрессия PD-L1 регулируется несколькими молекулярными путями и другими иммунными клетками в микроокружении опухоли, и его способность управлять иммуногенностью может быть разной для разных типов опухолей [4]. В модельных системах на животных ранние данные свидетельствуют о том, что экспрессия PD-L1 как на опухолевых, так и на иммунных клетках может способствовать уклонению от опухоли и подавлению противоопухолевого иммунитета при различных типах опухолей [5]. Относительный вклад этих клеточных компонентов, вероятно, зависит от контекста. Например, одно исследование с участием пациентов с НМРЛ, получавших атезолизумаб, продемонстрировало частоту объективного ответа на высокий уровень PD-L1 опухолевых клеток и высокий уровень иммунного PD-L1 клеток, равный 40 и 22%, соответственно, и что эти популяции были независимыми [6].В-третьих, экспрессия PD-L1 имеет временную и пространственную гетерогенность [7] и может быть изменена при воздействии предшествующей терапии [4].

Хотя тестирование PD-L1 не является широко применяемым биомаркером, оно имеет значение для определенных типов опухолей, как указано в таблице 1, и остается наиболее распространенным иммунным биомаркером в современной клинической практике. При НМРЛ два крупных исследования фазы III выявили превосходство пембролизумаба над химиотерапией в продлении выживаемости у резистентных к платине и не получавших химиотерапию пациентов с экспрессией PD-L1 > 1% и > 50%, соответственно [8, 9] .Несмотря на то, что он является полезным биомаркером, в первый год после одобрения тестирование PD-L1 при НМРЛ использовалось только примерно в 11% практикующих сообществ [10]. Хотя использование тестирования PD-L1 увеличилось с течением времени с момента его утверждения [10], истинные оценки в академических и общественных условиях остаются неопределенными. При уротелиальной карциноме атезолизумаб и пембролизумаб были одобрены вместе с их сопутствующим диагностическим тестом PD-L1, Ventana SP142 и Dako IHC 22C PharmDx Assay, соответственно, для пациентов, не отвечающих критериям отбора платины.Эти разрешения были основаны на более высокой клинической эффективности при опухолях PD-L1 + по сравнению с опухолями PD-L1- у пациентов, резистентных к платине. В частности, атезолизумаб улучшил ЧОО при PD-L1 + по сравнению с опухолями PD-L1- [11], в то время как пембролизумаб продемонстрировал улучшение выживаемости по сравнению со стандартной химиотерапией независимо от статуса PD-L1 [12]. Дурвалумаб был также одобрен с его собственной диагностикой PD-L1, Ventana SP263, для пациентов, резистентных к платине, на основе улучшенной ЧОО; однако использование этой диагностики было обозначено только как дополнительное.Несмотря на многообещающие устойчивые ответы у многих пациентов с экспрессией PD-L1, в этих клинических испытаниях не было корреляции между степенью экспрессии PD-L1 и скоростью ответа [13]. Кроме того, некоторые пациенты без экспрессии PD-L1 также демонстрировали стойкие ответы [13]. Таким образом, клиническое применение PD-L1 при уротелиальной карциноме в настоящее время довольно ограничено. Напротив, пациенты с ранее подвергавшимся лечению раком желудка / GEJ и резистентным к платине раком шейки матки, у которых наблюдается экспрессия PD-L1, потенциально могут получить пользу от блокады иммунных контрольных точек в качестве дополнительной формы терапии [14, 15].Совсем недавно сопутствующее диагностическое тестирование PD-L1 было одобрено для лечения первой линии тройного отрицательного рака груди. Это было основано на данных фазы III, которые показали улучшение ВБП и ЧОО у пациентов, получавших наб-паклитаксел с атезолизумабом по сравнению с монотерапией наб-паклитакселом, с клинической эффективностью, которая преимущественно наблюдалась у пациентов с опухолями PD-L1 + [16].

У нашего исследования есть несколько ограничений. Во-первых, мы включили только исследования, приведшие к одобрению препарата FDA. Таким образом, наш анализ переоценил прогностическую природу PD-L1 как биомаркера.Во-вторых, учитывая разнообразие дизайнов исследований, направлений терапии и типов опухолей, мы не смогли оценить совокупные показатели результатов по всем исследованиям. Наконец, мы не можем определить основу FDA для одобрения сопутствующих диагностических тестов PD-L1, поскольку было три исследования, которые были прогностическими, но не были одобрены.

В дополнение к экспрессии PD-L1 ведется интенсивный поиск новых прогностических биомаркеров для блокады иммунных контрольных точек. Одним из примеров является мутационная нагрузка опухоли (TMB), которая относится к числу соматических мутаций в опухолях, как правило, выше в определенных типах опухолей, таких как меланома, NSCLC и уротелиальная карцинома из-за мутагенного воздействия [17].Недавние клинические испытания НМРЛ и уротелиальной карциномы показали, что ТМВ действительно может быть прогностическим [18,19,20]. Кроме того, TMB также, по-видимому, не зависит от статуса PD-L1 [21]. Однако некоторые проблемы для клинической реализации ТМВ включают определение единых методов обнаружения и соответствующих пороговых значений ответа в зависимости от типа опухоли [22]. Другие потенциальные прогностические биомаркеры включают профиль экспрессии гена воспаленных Т-лимфоцитов (GEP) и лимфоциты, инфильтрирующие опухоль (TIL) [23, 24].

В совокупности наши результаты подчеркивают сложность установления единых биомаркеров для ответа на ингибиторы иммунных контрольных точек.По сравнению с сопоставлением конкретного лекарства с известной геномной мутацией, слиянием или сверхэкспрессией белка, иммунные взаимодействия являются динамичными и сложными [25]. Переход к комбинации ингибиторов иммунных контрольных точек с химиотерапией и / или другими новыми агентами может еще больше ограничить полезность экспрессии PD-L1. Следовательно, необходимы дополнительные исследования для установления надежных и динамических прогностических биомаркеров, которые могут варьироваться в зависимости от типа опухоли и показаний. Тем временем патологи и онкологи должны с осторожностью использовать ингибиторы иммунных контрольных точек, связанные со статусом PD-L1, в соответствующих условиях, одобренных FDA.

Расшифровка признаков ответа на иммунотерапию рака

Иммунотерапия удаляет блоки на Т-клетках (красный цвет), которые затем могут атаковать опухоли. Кредит: Библиотека научных фотографий / Алами

Лечение рака, активирующее иммунную систему, показало замечательные результаты для многих пациентов. Ингибиторы иммунных контрольных точек (ICI) работают, вмешиваясь в механизм, который раковые клетки используют для уклонения от иммунного ответа хозяина.Лекарства, которые блокируют цитотоксический белок 4, связанный с Т-лимфоцитами (CTLA-4), белок запрограммированной гибели клеток 1 (PD-1) и лиганд запрограммированной смерти 1 (PD-L1), активируют Т-клетки, убивающие рак, которые были подавлены. ICI могут уменьшить опухоли и улучшить выживаемость даже для пациентов, у которых другие методы лечения рака не помогли.

Только 20-40% пациентов отвечают на иммунотерапию ¹ и, поскольку эти препараты могут активировать широкий спектр иммунных клеток, они могут иногда вызывать тяжелые аутоиммунные реакции.Если врачи могут предсказать, кто не ответит на лечение, они сэкономят затраты на лечение и избавят пациентов от побочных эффектов.

Технологии секвенирования следующего поколения (NGS) начинают выявлять признаки реакции на лечение. Анализы, которые измеряют генетический профиль опухолей и иммунную активность хозяина, помогают принимать решения о лечении в клинических испытаниях новых иммуноонкологических препаратов или комбинированной терапии, и они находят свое применение в повседневной клинической практике.

С 2017 года FDA одобрило два комплексных диагностических теста, основанных на технологии NGS для характеристики генетического профиля любого типа солидной опухоли, без привязки к какому-либо конкретному лекарству. Виктор Вейгман, директор по трансляционной геномике в Q ² Solutions, поставщик лабораторных услуг для глобальных клинических испытаний из Северной Каролины, считает эти тесты началом новой эры NGS в клинике. «Гибкость NGS для предоставления отчетов по множеству аналитов создает сильную тягу к его использованию в иммуноонкологии.”

Отказ от использования одного теста для одного лекарства по одному показанию дает огромные преимущества с точки зрения стоимости и клинической пользы, и это ускоряет усилия по разработке новых тестов. «Поле продвигается с огромной скоростью; всего несколько лет назад казалось невозможным, что NGS сможет многое рассказать нам о реакции пациентов на иммунотерапию », — говорит Тимоти Чан, директор платформы иммуногеномики и точной онкологии в Мемориальном онкологическом центре им. Слоуна Кеттеринга в Нью-Йорке. Йорк Сити.«Сегодня эти геномные анализы дают действенные результаты, и доказательства их клинической применимости растут».

Количественная оценка нескольких биомаркеров рака

Многие больницы и клиники проводят тестирование одного биомаркера для диагностики рака. Генетический скрининг на наличие мутаций в генах BRCA1 , EGFR или KRAS помогает онкологам определить риск развития у пациента определенных видов рака или лекарственной устойчивости. Тесты, которые оценивают уровни экспрессии PD-L1, также помогают определить вероятность клинической пользы от препаратов против PD-1 / PD-L1 и предоставить информацию о вариантах лечения.

Однако тесты с одним биомаркером не могут охватить всю генетическую сложность опухоли. Генетическое профилирование раковой ткани с помощью целевых NGS — это экономичный и быстрый способ одновременного анализа нескольких мишеней, который позволяет исследователям идентифицировать новые биомаркеры. В последнее время исследовательские усилия были сосредоточены на использовании NGS для количественной оценки количества мутаций в раковых клетках (бремя мутаций опухоли — TMB) и выявления генетических паттернов, которые нарушают механизмы репарации ДНК и вызывают накопление мутаций (микросателлитная нестабильность — MSI).TMB и MSI важны, потому что раковые клетки, несущие большое количество мутаций, с большей вероятностью будут производить белки, которые иммунная система распознает как чужеродные, и, следовательно, с большей вероятностью будут восприимчивы к иммунному ответу. Было показано, что высокий TMB ² или высокий уровень MSI ³ коррелируют с лучшим прогнозом для пациентов с различными типами рака, проходящих лечение ICI.

Комбинаторный подход

Хотя MSI в настоящее время одобрен в качестве биомаркера рака для доступа к пембролизумабу ICI, все еще остаются некоторые нерешенные вопросы, касающиеся использования TMB и MSI в качестве рутинных биомаркеров.Существует множество способов измерения TMB, и его значение может варьироваться в зависимости от типа опухоли, что подчеркивает необходимость согласованных стандартов для измерения и установления пороговых значений TMB для конкретных заболеваний.

Исследование генома рака может выявить его слабые места. (Обратите внимание, что показанное оборудование предназначено только для исследовательских целей. Не для диагностических процедур). Кредит: Библиотека научных фотографий / Алами

Первоначально TMB определяли путем секвенирования всех кодирующих белок областей в геноме рака.Чтобы сократить затраты и время выполнения, большинство анализов нацелены на панель из нескольких сотен генов для измерения TMB. Отсутствие стандартизации для расчета TMB и отчетности привело к таким инициативам, как проект по гармонизации TMB Friends of Cancer Research, целью которого является создание универсального эталонного стандарта с использованием технологий NGS и выявление источников вариабельности оценок TMB, полученных из различных целевых панелей.

Корреляция между высоким TMB и благоприятным ответом на ICI не наблюдается у всех пациентов, получающих иммунотерапию, что позволяет предположить, что нельзя полагаться на одно универсальное определение высокого TMB ² .Кроме того, исследование различных микросателлитно-стабильных опухолей, в которых учитывались особенности генома, выходящие за рамки мутационного бремени, выявило роль конкретных генов или сигнальных путей в реакции на иммунотерапию ⁴ .

Фактически, результаты исследования фазы II атезолизумаба, терапевтического антитела против PD-L1, у пациентов с метастатическим уротелиальным раком, показали, что биомаркеры, такие как экспрессия PD-L1 и TMB, предоставляют независимую и дополнительную информацию об опухолях. ответ на лечение ⁵ .Складывается картина, что для прогнозирования реакции пациента потребуется комбинация маркеров. Гаррет Хэмптон, старший вице-президент по клинической геномике Illumina, Inc, ведущего поставщика технологий секвенирования из Сан-Диего, говорит, что «использование комбинаторных биомаркеров, вероятно, обеспечит более точные измерения преимуществ, связанных с иммунотерапией».

Рассечение взаимодействия рака и иммунитета

Не только генетический профиль опухоли может повлиять на иммунотерапевтический ответ.Несколько исследований подчеркнули роль исходного иммунного ответа хозяина в определении эффективности лечения ⁶ — и необходимость лучшего понимания взаимодействия между клетками в микроокружении опухоли.

В частности, повышенная инфильтрация Т-клеток в опухоли, по-видимому, связана с выживаемостью пациента и ответом на иммунотерапию. Но факторы, определяющие, имеет ли опухоль высокий («горячий») или низкий («холодный») уровень инфильтрации Т-клеток, только начинают изучаться.

Чан провел большой генетический анализ пациентов с меланомой и раком легких, получавших ингибиторы контрольных точек ⁷ . Его команда обнаружила связь между ответом на лечение и генами человеческого лейкоцитарного антигена (HLA). Подобно предыдущим результатам у пациентов, инфицированных ВИЧ, гепатитом В или малярией, определенные профили HLA связаны с лучшими исходами при раке. «Люди, у которых больше вариаций в генах HLA, имеют большую способность распознавать, что есть« я », а что нет», — говорит он.

Чтобы лучше понять механизмы, управляющие или предотвращающие проникновение Т-клеток в опухоли, исследователи изучают изменения экспрессии генов в Т-клетках и раковых клетках. Секвенирование транскриптома рака в единичных клетках (scRNA-seq) дает ценную информацию об изменениях экспрессии генов, специфичных для определенного типа клеток, которые не могут быть установлены с помощью общего анализа ткани.

«В отличие от массовых подходов, scRNA-seq позволяет нам выйти за рамки простого определения клеточного состава опухоли и охарактеризовать динамику, функциональные состояния и перекрестные связи между популяциями клеток микроокружения опухоли», — объясняет Джеки Шилдс, руководитель группы. в онкологическом отделении MRC Кембриджского университета.

С помощью компьютерных моделей исследования scRNA-Seq выявили злокачественные клеточные программы экспрессии генов, которые связаны с исключением Т-клеток и дисфункцией Т-клеток, и которые могут быть использованы для прогнозирования устойчивости к иммунотерапии. В своем последнем исследовании ⁸ Шилдс и его коллеги идентифицировали три различных типа связанных с раком фибробластов в меланоме мыши, которые могут модулировать иммунный ответ по мере прогрессирования опухоли.

«Что действительно интересно в scRNA-seq, так это то, что он позволяет нам идентифицировать новые или редкие популяции, которые часто« подавляются »при массовых подходах, и изучать их вклад в развитие болезни», — говорит она.«ScRNA предоставила платформу для значительного улучшения нашего понимания взаимодействия между опухолью и клетками-хозяевами с беспрецедентным разрешением».

От исследований к клиническим условиям

Разработчики лекарств и лаборатории клинических испытаний обычно используют анализы на основе NGS как для проспективного выявления пациентов, которые с наибольшей вероятностью получат пользу от текущих клинических испытаний, так и для ретроспективной оценки генетических признаков, которые предсказывают благоприятный ответ к лечению.

Секвенирование нового поколения можно использовать для анализа ДНК, полученной из рака в крови. Кредит: iStock / Getty Images Plus

«Вместо того, чтобы полагаться на клинические параметры, мы можем отфильтровать пациентов, которые с большей вероятностью ответят на лечение, на основе набора конкретных биомаркеров», — говорит Вейгман. Разработчики лекарств быстро приняли этот подход, чтобы продвигать кандидаты на лекарства и комбинированные методы лечения во все более и более переполненной области. Это также помогает предотвратить неудачи клинических испытаний из-за отсутствия реакции пациентов.

Есть еще несколько технических проблем, которые необходимо преодолеть, прежде чем NGS сможет широко применяться в клинической практике. Достижения в методах секвенирования направлены на решение вопросов, связанных с размером и качеством образцов опухолевой ткани, получаемых в клинике, а также на сокращение времени обработки, что имеет решающее значение для пациентов с агрессивными опухолями.

Интересным достижением является использование NGS для жидкой биопсии для анализа ДНК, полученной из рака, которая может присутствовать в крови, циркулирующих раковых клетках или Т-клетках.Активированные циркулирующие Т-клетки ⁹ и TMB, измеренные с использованием ДНК, выделенной из опухолевых клеток ¹⁰ , коррелируют с ответом пациентов на иммунотерапию рака. Возможность получения полезной информации о реакции на лечение на основе простого анализа крови предоставляет новые возможности для мониторинга и принятия решений о лечении.

Weigman с оптимизмом смотрит в будущее диагностики на основе NGS в клинической практике. «В течение следующих четырех-пяти лет терапевтические решения в клинике будут приниматься на основе тестов на геномные биомаркеры», — говорит он.

Учитывая, что все большее количество лекарств одобрены со связанным биомаркером (почти каждый четвертый в США) и что сопутствующие диагностические средства доказали свое влияние на продажи и выписанные рецепты ¹¹ , спрос на такие тесты никогда не был таким большим. . «Четко определенная клиническая применимость и короткие сроки выполнения станут ключевыми моментами для любой технологии NGS, которая будет принята для рутинных испытаний», — говорит Вейгман.

Чтобы помочь вступить в новую эру, Illumina в партнерстве с фармацевтическими и диагностическими компаниями разрабатывает сопутствующие диагностические версии тестов на основе NGS.«Мы очень рады, что в этом исследовании используется ряд продуктов Illumina», — говорит Хэмптон. Такие тесты, в конечном итоге, позволят нам больше узнать о раке и большему количеству пациентов получить пользу от иммунотерапии.

эпителиально-мезенхимальная пластичность в устойчивости к блокаде иммунных контрольных точек

PostgreSQL: Документация: 9.6: Предварительная запись журнала