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免疫療法は悪性腫瘍の治療に革命的な変化をもたらしましたが、依然としてその恩恵を受けられない患者も存在します。そのため、臨床応用においては、免疫療法の効果を予測し、効果を最大化し、不必要な毒性を回避するための適切なバイオマーカーが緊急に必要とされています。

FDA承認バイオマーカー

PD-L1発現。免疫組織化学（IHC）によるPD-L1発現レベルの評価から腫瘍割合スコア（TPS）が得られます。これは、生存腫瘍細胞における、あらゆる強度で部分的または完全に膜染色された腫瘍細胞の割合です。臨床試験では、この検査は進行非小細胞肺癌（NSCLC）に対するペムブロリズマブ治療の補助診断検査として使用されています。検体のTPSが1%以上の場合、PD-L1発現が認められ、TPSが50%以上の場合はPD-L1の高発現を示します。最初の第1相試験（KEYNOTE-001）では、ペムブロリズマブを用いたPD-L1 TPS>50%サブグループの奏効率は45.2%でしたが、TPSに関わらず、この免疫チェックポイント阻害剤（ICI）治療を受けた全患者の奏効率は19.4%でした。その後の第2/3相試験（KEYNOTE-024）では、PD-L1 TPS>50%の患者をペンブロリズマブと標準化学療法を受けるように無作為に割り当て、その結果、ペンブロリズマブ治療を受けた患者の全生存率（OS）が有意に改善したことが示されました。

しかし、ICI反応の予測におけるPD-L1の適用は、さまざまな要因によって制限されています。まず、がんの種類によって最適な閾値は異なります。たとえば、胃がん、食道がん、膀胱がん、肺がんの患者の腫瘍PD-L1発現がそれぞれ1％、10％、50％のときにパボリズマブを使用できます。次に、PD-L1発現の細胞集団の評価は、がんの種類によって異なります。たとえば、頭頸部の再発または転移性扁平上皮がんの治療では、FDA承認の別の検査方法である包括的陽性スコア（CPS）の使用を選択できます。3つ目に、さまざまながんにおけるPD-L1発現とICI反応の間にはほとんど相関がないため、腫瘍背景がICIバイオマーカーの予測に重要な要因である可能性があります。例えば、CheckMate-067試験の結果によると、メラノーマにおけるPD-L1発現の陰性予測値はわずか45%です。さらに、複数の研究で、同一腫瘍内であっても、同一患者内の異なる腫瘍病変間でPD-L1発現に一貫性がないことが示されています。まとめると、NSCLCの初期臨床試験はPD-L1発現を予測バイオマーカーとして研究するきっかけとなりましたが、様々ながん種における臨床的有用性は依然として不明です。

腫瘍変異負荷。腫瘍変異負荷（TMB）は、腫瘍の免疫原性の代替指標として用いられてきました。KEYNOTE-158試験の臨床試験結果によると、ペムブロリズマブを投与された10種類の進行固形腫瘍のうち、1メガベースあたり10以上の変異（高TMB）を有する患者は、TMBが低い患者よりも高い奏効率を示しました。この研究では、TMBはPFSの予測因子でしたが、OSの予測には至らなかったことは注目に値します。

免疫療法の反応は主に、T 細胞による新規抗原の認識によって促進されます。TMB の上昇に伴う免疫原性も、腫瘍によって提示される腫瘍新抗原、免疫系による腫瘍新抗原の認識、宿主の抗原特異的反応開始能力など、さまざまな要因に依存します。たとえば、一部の免疫細胞の浸潤が最も高い腫瘍では、実際に抑制性制御性 T 細胞 (Treg) クローンの増幅が起こっている可能性があることがデータから示唆されています。さらに、変異の正確な部位も重要な役割を果たしているため、TMB の範囲は TMB 新抗原の潜在的可能性とは異なる場合があります。抗原提示の異なる経路を媒介する変異は、免疫系への新規抗原の提示 (または非提示) に影響を与える可能性があり、最適な ICI 反応を生み出すためには、腫瘍の本質的および免疫学的特性が一貫していなければならないことを示しています。

現在、TMB は次世代シーケンシング (NGS) によって測定されますが、これは使用する機関 (内部) や商用プラットフォームによって異なる場合があります。NGS には、全エクソームシーケンシング (WES)、全ゲノムシーケンシング、および腫瘍組織と循環腫瘍 DNA (ctDNA) から取得できるターゲットシーケンシングが含まれます。異なるタイプの腫瘍には幅広い TMB があり、黒色腫、NSCLC、扁平上皮癌などの免疫原性腫瘍では TMB レベルが最も高くなることに注意してください。同様に、異なる腫瘍タイプ向けに設計された検出方法では、TMB 閾値の定義が異なります。NSCLC、黒色腫、尿路上皮癌、および小細胞肺癌の研究では、これらの検出方法では、異なる分析方法 (特定数の関連遺伝子に対する WES または PCR 検出など) と閾値 (TMB 高または TMB 低) が使用されます。

マイクロサテライトは非常に不安定です。ICI反応の汎がんバイオマーカーとしての高度に不安定なマイクロサテライト（MSI-H）は、さまざまながんにおけるICIの有効性を予測する上で優れた性能を持っています。MSI-Hはミスマッチ修復欠損（dMMR）の結果であり、特にマイクロサテライト領域で高い変異率をもたらし、多数の新しい抗原を産生し、最終的にクローン免疫応答を引き起こします。dMMRによって引き起こされる高い変異負荷のため、MSI-H腫瘍は高変異負荷（TMB）腫瘍の一種と考えることができます。KEYNOTE-164およびKEYNOTE-158の臨床試験結果に基づき、FDAはMSI-HまたはdMMR腫瘍の治療薬としてペンブロリズマブを承認しました。これは、組織学ではなく腫瘍生物学に基づいてFDAが承認した最初の汎がん治療薬の1つです。

大きな成功を収めているにもかかわらず、MSI ステータスを使用する際には注意すべき問題もあります。たとえば、dMMR 結腸直腸がん患者の最大 50% は ICI 治療に反応しないため、反応を予測するには他の特徴が重要であることが浮き彫りになります。現在の検出プラットフォームでは評価できない腫瘍の他の固有の特徴が要因となっている可能性があります。たとえば、DNA 領域でポリメラーゼデルタ (POLD) またはポリメラーゼε (POLE) の重要な触媒サブユニットをコードする遺伝子に変異がある患者は、複製の忠実度が欠如しており、腫瘍で「スーパー変異」表現型を示すという報告があります。これらの腫瘍の一部は、マイクロサテライト不安定性が著しく増加している (したがって MSI-H に属する) が、ミスマッチ修復タンパク質は欠損していない (したがって dMMR ではない)。

さらに、TMBと同様に、MSI-Hもマイクロサテライト不安定性によって生成される新しい抗原タイプ、新しい抗原タイプの宿主認識、および宿主免疫系の応答性の影響をうけます。MSI-Hタイプの腫瘍においても、多数の一塩基変異がパッセンジャー変異（非ドライバー変異）として同定されています。したがって、腫瘍で同定されたマイクロサテライトの数だけに頼るのは不十分であり、実際の変異タイプ（特定の変異プロファイルを通じて同定）によって、このバイオマーカーの予測性能を向上させることができます。さらに、がん患者のごく一部のみがMSI-H腫瘍に属しているため、より広く適用可能なバイオマーカーが現在必要とされています。したがって、有効性を予測し、患者管理を導くための他の効果的なバイオマーカーを特定することは、依然として重要な研究分野です。

組織ベースのバイオマーカー研究

ICIの作用機序は、腫瘍細胞の本来の経路を直接標的とするのではなく、免疫細胞の抑制を逆転させることであるため、今後の研究では、腫瘍の増殖環境と腫瘍細胞と免疫細胞の相互作用を体系的に解析することに重点を置くべきであり、これはICIへの反応に影響を与える因子の解明に役立つ可能性があります。多くの研究グループが、腫瘍や免疫遺伝子の変異特性、腫瘍抗原提示障害、あるいは多細胞免疫中枢や凝集体（三次リンパ組織構造など）といった、特定の組織型における腫瘍や免疫特性を研究しており、これらは免疫療法への反応を予測する上で有用です。

研究者らは、ICI治療前後の患者組織の腫瘍および免疫エクソームとトランスクリプトームをNGSでシーケンスし、空間イメージング解析を行った。単一細胞シーケンスと空間イメージング、あるいはマルチオミクスモデルなどの技術を組み合わせた複数の統合モデルを用いることで、ICI治療結果の予測能力が向上した。さらに、腫瘍の免疫シグナルと腫瘍固有の特性を評価する包括的な方法も、より強力な予測能力を示している。例えば、腫瘍と免疫特性を同時に測定する包括的なバッチシーケンス法は、単一の分析変数よりも優れている。これらの結果は、どの患者が免疫療法に反応するかをより正確に予測するために、宿主免疫能、腫瘍固有の特性、腫瘍免疫成分の評価結果を個々の患者に組み込むなど、より包括的な方法でICIの有効性をシミュレーションする必要性を強調している。

バイオマーカー研究において腫瘍因子と宿主因子を組み込むことの複雑さ、そして免疫微小環境特性の長期的な統合の必要性を考慮し、コンピュータモデリングと機械学習を用いたバイオマーカーの探索が始まっています。現在、この分野では画期的な研究成果がいくつか発表されており、機械学習を活用した個別化腫瘍学の未来を示唆しています。

組織ベースのバイオマーカーが直面する課題

分析方法の限界。一部の有意義なバイオマーカーは、特定の腫瘍型では良好な結果が得られますが、他の腫瘍型では必ずしもそうとは限りません。腫瘍特異的な遺伝子特性はTMBなどよりも高い予測能力を有しますが、すべての腫瘍の診断に使用できるわけではありません。NSCLC患者を対象とした研究では、遺伝子変異特性は高TMB（10以上）よりもICIの有効性を予測する上で優れていることが示されましたが、患者の半数以上が遺伝子変異特性を検出できませんでした。

腫瘍の不均一性。組織ベースのバイオマーカー法では、単一の腫瘍部位からのみサンプルを採取するため、特定の腫瘍部位の評価は、患者の腫瘍全体の発現を正確に反映しない可能性があります。例えば、PD-L1の発現には腫瘍間および腫瘍内での不均一性が研究で示されており、他の組織マーカーにも同様の課題が存在します。

生物システムの複雑さにより、これまで使用されてきた多くの組織バイオマーカーは過度に単純化されていた可能性があります。さらに、腫瘍微小環境（TME）内の細胞は通常移動するため、空間解析で表示される相互作用は、腫瘍細胞と免疫細胞間の真の相互作用を反映していない可能性があります。バイオマーカーは理想的には特定の時点における腫瘍環境全体を反映できるかもしれませんが、これらの標的は誘導され、時間の経過とともに動的に変化する可能性があるため、ある時点における単一のスナップショットでは動的な変化を適切に反映できない可能性があります。

患者の異質性。ICI耐性に関連する既知の遺伝子変異が検出されても、腫瘍内および腫瘍部位における分子レベルおよび／または免疫レベルの異質性により、既知の耐性バイオマーカーを有する一部の患者は依然として治療効果を得られる可能性があります。例えば、β2ミクログロブリン（B2M）欠損は、新規または獲得性の薬剤耐性を示唆する可能性がありますが、個人間および腫瘍内のB2M欠損の異質性、ならびにこれらの患者における免疫認識置換機構の相互作用により、B2M欠損は個々の薬剤耐性を強く予測するものではない可能性があります。したがって、B2M欠損が存在するにもかかわらず、患者はICI療法から依然として効果を得られる可能性があります。

組織ベースの縦断的バイオマーカー
バイオマーカーの発現は、時間の経過とともに、また治療の影響によって変化する可能性があります。腫瘍および免疫生物学の静的かつ単回評価では、これらの変化を見逃す可能性があり、腫瘍のTMEおよび宿主免疫応答レベルの変化も見逃される可能性があります。複数の研究により、治療前および治療中にサンプルを採取することで、ICI治療に関連する変化をより正確に特定できることが示されています。これは、動的なバイオマーカー評価の重要性を浮き彫りにしています。

血液ベースのバイオマーカー
血液検査の利点は、個々の腫瘍病変全体を生物学的に評価できることにあります。これは、特定の部位の測定値ではなく、平均的な測定値を反映するため、治療に関連する動的な変化の評価に特に適しています。多くの研究結果から、循環腫瘍DNA（ctDNA）または循環腫瘍細胞（CTC）を用いて微小残存病変（MRD）を評価することで治療方針の決定に役立つことが示されていますが、これらの検査では、患者がICIなどの免疫療法の恩恵を受けられるかどうかを予測する情報は限られています。そのため、ctDNA検査は、免疫活性化または宿主免疫能を測定する他の方法と組み合わせる必要があります。この点において、末梢血単核細胞（PBMC）の免疫表現型解析や、細胞外小胞および血漿のプロテオーム解析が進歩を遂げています。例えば、末梢免疫細胞のサブタイプ（CD8+T細胞など）、免疫チェックポイント分子（末梢CD8+T細胞上のPD1など）の高発現、血漿中の様々なタンパク質（CXCL8、CXCL10、IL-6、IL-10、PRAP1、VEGFAなど）の上昇は、いずれもctDNA動的共バイオマーカーの有効な補足となる可能性があります。これらの新しい手法の利点は、腫瘍内の変化（ctDNAで検出される変化と同様に）を評価できるだけでなく、患者の免疫系の変化も明らかにできる可能性があることです。

ラジオミクス
画像データの予測因子は、組織バイオマーカーのサンプリングや生検の限界を効果的に克服し、腫瘍全体と他の転移部位の可能性のある部分を任意の時点で観察できるため、将来的には非侵襲性の動的バイオマーカーの重要な部分になる可能性があります。 Deltaラジオミクスは、ICI治療の前後、治療中、その後の追跡など、さまざまな時点での複数の腫瘍特徴（腫瘍サイズなど）の変化を定量的に計算できます。 Deltaラジオミクスは、早期治療への初期反応または無反応を予測できるだけでなく、ICIに対する獲得耐性をリアルタイムで特定し、完全寛解後の再発を監視することもできます。 機械学習技術を通じて開発された画像モデルは、治療反応と起こりうる有害事象の予測において、従来のRECIST基準よりも優れています。 現在の研究では、これらのラジオミクスモデルの免疫療法反応予測における曲線下面積（AUC）は最大0.8～0.92であることが示されています。

ラジオミクスのもう一つの利点は、偽増悪を正確に識別できることです。機械学習によって構築されたラジオミクスモデルは、腫瘍の形状、強度、テクスチャなどの要素を含むCTまたはPETデータを各腫瘍について再測定することで、真の増悪と偽の増悪を効果的に区別することができ、AUCは0.79です。これらのラジオミクスモデルは、将来、疾患の増悪の誤判定による治療の早期中止を回避するために活用される可能性があります。

腸内細菌叢
腸内細菌叢のバイオマーカーは、ICIの治療反応を予測することが期待されています。多くの研究により、特定の腸内細菌叢が様々な種類の癌に対するICI治療への反応と密接に関連していることが示されています。例えば、メラノーマや肝癌の患者では、Ruminococcaceae科細菌の豊富さがPD-1免疫療法への反応と関連しています。Akkermansia muciniphilaの増殖は、肝癌、肺癌、または腎細胞癌の患者によく見られ、ICI治療への反応は良好です。

さらに、この新しい機械学習モデルは腫瘍の種類に依存せず、特定の腸内細菌属と免疫療法の治療反応を関連付けることができます。他の研究では、個々の細菌群が宿主の免疫系の制御において果たす具体的な役割も明らかにされており、がん細胞の免疫逃避を阻止または促進する方法のさらなる研究が進められています。

術前補助療法
腫瘍生物学的特性の動的評価は、その後の臨床治療戦略の指針となります。術前補助療法試験では、手術標本における病理学的寛解を通して治療効果を評価することができます。メラノーマの治療において、一次病理学的奏効（MPR）は無再発生存率と関連しています。PRADO試験では、研究者は患者固有の病理学的寛解データに基づいて、手術や補助療法などの次の臨床介入策を決定します。

さまざまな種類のがんにおいて、いくつかの新しい補助療法の選択肢はまだ直接比較されていません。そのため、免疫療法の単独療法と併用療法の選択は、多くの場合、主治医と患者が共同で決定します。現在、研究者らは、術前補助療法後の悪性黒色腫の病理学的寛解を予測するバイオマーカーとして、10の遺伝子を含むインターフェロンガンマ（IFNガンマ）特性を開発しました。彼らはさらに、これらの特性をアルゴリズムに統合し、術前補助療法に対する反応が強い患者と弱い患者を選択しました。DONIMIと呼ばれる追跡調査では、研究者らはこのスコアをより複雑な分析と組み合わせて、治療反応を予測するだけでなく、術前補助ICI治療への反応を高めるためにヒストン脱アセチル化酵素阻害剤（HDACi）の追加が必要なステージIII悪性黒色腫患者を特定しました。

患者由来の腫瘍モデル
in vitro腫瘍モデルは、患者固有の反応を予測する可能性を秘めています。造血器悪性腫瘍の薬物反応スペクトル解析に用いられるin vitroプラットフォームとは異なり、固形腫瘍は、その独特な腫瘍微細構造と腫瘍免疫相互作用のために、より大きな課題に直面しています。単純な腫瘍細胞培養では、これらの複雑な特徴を容易に再現することはできません。この場合、患者由来の腫瘍様臓器または臓器チップは、これらの構造的制約を補うことができます。なぜなら、元の腫瘍細胞構造を維持し、リンパ系および骨髄系免疫細胞との相互作用をシミュレートすることで、患者固有の方法でICI反応を評価できるからです。これにより、より現実的な3次元環境で生物学的特徴をより正確に再現することができます。

中国と米国におけるいくつかの画期的な研究において、この新しい高忠実度3次元in vitro腫瘍モデルが採用されています。その結果、これらのモデルは肺がん、大腸がん、乳がん、メラノーマなどの腫瘍に対するICIへの反応を効果的に予測できることが示されました。これは、これらのモデルの予測性能のさらなる検証と標準化の基盤となります。