画像: 血液検査は、免疫療法の一種である免疫チェックポイント阻害剤の恩恵を受ける人を予測できる (写真提供: Mount Sinai)
免疫療法の一種である免疫チェックポイント阻害剤は、がんと闘うための強力なツールです。これらの阻害剤は、がんを直接標的とするのではなく、免疫系を標的とします。それらは免疫細胞のブレーキを解除することによって機能し、がんを攻撃する能力を向上させます。しかし、これらの薬は高価で重篤な副作用を引き起こす可能性があり、ほとんどの患者には効果がありません。したがって、適切な患者を選択すること、つまり最も効果が期待できる患者に薬剤を適合させることが重要です。腫瘍がこれらの薬剤に反応するかどうかを予測する方法はありますが、通常は高度なゲノム検査が必要であり、世界中で広く利用できるわけではありません。現在、ルーチンの血液検査と臨床データのみを使用して、個々のがん患者が免疫チェックポイント阻害剤の恩恵を受けるかどうかをより正確に予測できる新しいツールが間もなく世界中の医師に提供される可能性があります。
メモリアル・スローン・ケタリングがんセンター（MSK、ニューヨーク州ニューヨーク州、米国）とマウント・サイナイのティッシュがん研究所（米国ニューヨーク州マウント・サイナイ）の研究者らは、SCORPIOと呼ばれるAIベースのモデルを開発した。に発表された研究によると、このモデルは、より手頃な価格で利用しやすいだけでなく、現在米国食品医薬品局（FDA）によって承認されている 2 つのバイオマーカーよりも患者の転帰を予測するのに大幅に効果的です。 自然医学。チェックポイント阻害剤に対する反応を予測するための FDA 承認の 2 つのバイオマーカーは、腫瘍変異負荷 (腫瘍内の変異を測定する) と PD-L1 免疫組織化学 (腫瘍サンプル中の PD-L1 タンパク質発現を評価する) の 2 つです。どちらの方法でも腫瘍サンプルが必要です。変異のゲノム検査は高価でどこでも利用できるわけではなく、PD-L1 発現の評価にはかなりのばらつきがあります。
対照的に、SCORPIO は、世界中の診療所で行われる全血球計算や完全な代謝プロファイルなどの日常的な血液検査を含む、簡単にアクセスできる臨床データを使用します。研究者らは、SCORPIO が現在の臨床試験よりも優れていることを発見しました。このシンプルで手頃な価格のアプローチにより、治療へのアクセスが向上し、コストが削減され、患者が適切な治療を受けられるようになります。当初、MSK チームが MSK 患者データを使用して開発した SCORPIO は、臨床血液検査データと治療結果のパターンを検出するための複数のツールを組み合わせた AI 技術であるアンサンブル機械学習を使用して、マウント サイナイの研究者と協力してさらに強化されました。このモデルは、17 種類のがんをカバーする、チェックポイント阻害剤で治療を受けた 2,000 人以上の MSK 患者からの遡及データを使用してトレーニングされました。次に、このモデルは別の 2,100 人の MSK 患者からのデータでテストされ、結果の予測精度が高いことが確認されました。
次にチームは、世界中の 10 の異なる第 3 相臨床試験でチェックポイント阻害剤による治療を受けた約 4,500 人の患者にこのモデルを適用しました。マウントサイナイで治療を受けた約 1,200 人の患者からのデータを使用して追加の検証が行われました。合計すると、この研究は 21 種類の異なるがんにわたる約 10,000 人の患者を対象としており、これまでで最大のがん免疫療法データセットとなっています。これらの大規模なテストと検証は、予測モデルを開発するためだけでなく、さまざまな場所の患者や臨床医に広く適用できる予測モデルを作成するために実行されました。チームは世界中の病院やがんセンターと協力して、フィードバックに基づいてモデルを最適化しながら、さまざまな臨床現場からのより多くのデータを使用してモデルをテストする予定です。また、医師がどこにいてもアクセスできる、使いやすいインターフェースの開発にも取り組んでいます。
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