乳がん免疫療法の反応を予測する高精度医療ツール

2024 年 5 月 6 日 – テキサス大学（UT）サウスウェスタン医療センターの研究者らは、 発展した がん細胞と免疫細胞がどのように相互作用するかを分析することにより、乳がん免疫療法の反応を予測するための計算ツールです。

研究チームは、現在の免疫療法には限界があるため、患者の治療反応を予測することで情報を提供し、治療を改善する大きな可能性があることを示しました。

「免疫療法はがん患者の生存期間を延ばすという点で驚くべき進歩を遂げましたが、効果があるのはわずか 20% です。 免疫療法をより有益なものにするためには、特定の腫瘍の細胞構成とそれらの細胞がどのように相互作用するかをより深く理解する必要があります」と内科学・分子生物学助教授のアイザック・チャン医師、博士は述べています。 UTサウスウェスタン大学のハロルド・C・シモンズ総合がんセンター、プレスリリースにて。

研究者らは、既存の免疫療法は、がん細胞や免疫細胞を含む多くの種類の細胞が腫瘍内に存在するという知識に依存していると指摘した。 これらの免疫細胞は腫瘍を攻撃したり、腫瘍を促進したりすることができます。

現在の免疫療法は、がんと闘うために免疫細胞の一種である T 細胞を刺激することがよくあります。 ただし、ナチュラルキラー (NK) 細胞などの他の免疫細胞もがん細胞の攻撃に役立ちます。

しかし、研究チームは、場合によっては、NK細胞とがん細胞の間の相互作用によってNK細胞が「再プログラム」され、腫瘍の増殖を妨げるのではなく促進する可能性があることを強調した。 以前の研究で、Chanらは乳がんサンプルから再プログラムされたNK細胞を特定し、これらの細胞のレベルが高い患者は、レベルが低い患者よりも悪い転帰に直面することを発見した。

再プログラムされた NK 細胞の治療標的の可能性を調査するために、研究チームは単一細胞 RNA シーケンス (scRNA-seq) を使用して、個々の遺伝子発現とがん免疫細胞の相互作用を評価しました。

研究者らは、8 つの既存の scRNA-seq データベースを組み合わせて、88 人の乳がん患者からの 119 個の腫瘍サンプルからなる単細胞乳房腫瘍アトラスを開発しました。 このアトラスにより、研究チームは 236,000 を超える細胞からの情報を分析することができました。

分析により、上皮細胞の不均一性と遺伝子発現に基づいて、がん細胞が 10 のカテゴリーに分類されることが明らかになりました。

現在、治療計画の指針として、トリプルネガティブ、ホルモン陽性、HER2 陽性の 3 つのカテゴリーの細胞が使用されています。

研究者らはまた、10 種類の細胞の分布が腫瘍によって異なり、ほとんどのサンプルには細胞サブタイプの混合が含まれていることも判明しました。 の 勉強 さらに、細胞サブタイプの特定の組み合わせを持つ患者は、他の患者よりも悪い転帰を示すことを示しました。

これらの洞察を利用して、研究チームは、乳がん免疫療法の反応を予測するために設計された精密医療ツールである InteractPrint を開発し、テストしました。 このツールは、術前補助抗 PD-1 療法を試験する 2 つの臨床試験中に、乳がんにおける免疫チェックポイント阻害 (ICI) に対する反応を予測するために導入された場合、高いパフォーマンスを実証しました。

研究チームは、InteractPrintは臨床医がさまざまな種類のがん患者における免疫療法反応の可能性を評価するのに役立ち、成功の可能性が最も高い治療法を選択できるようにするのに役立つ可能性があることを強調した。

また、精密医療を推進するための予測分析技術を開発している企業もいます。

4月にアリゾナ州立大学の研究者らが 詳しい 患者の免疫系が外来細胞にどのように反応するかを予測する機械学習モデルの開発。

このツールは、ヒト白血球抗原 (HLA)-Inception と呼ばれる畳み込みニューラル ネットワークであり、分子相互作用に関する個別のデータを利用して、主要組織適合性複合体 1 (MHC-1) タンパク質が免疫応答にどのように影響するかを評価します。

これらのタンパク質は、外来細胞を認識して応答する免疫系の能力にとって重要です。

HLA-Inception は、MHC-1 が外来ペプチドとどのように相互作用するかを明らかにし、研究者が免疫反応を予測し、治療を個別化できる可能性を可能にします。