JP2024510453A - 新規バイオマーカー - Google Patents

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Abstract

【課題】複数の癌形を評価するための代替的な改善された生物学的マーカー、特に癌と診断された対象の生存期間の予後予測のための方法を提供すること。【解決手段】本発明は、癌と診断された対象の免疫療法への応答の予測又は生存期間の予後予測のためのインビトロ方法であって、前記癌に罹患した組織において、ＣＤ８について陽性の細胞からなる第１の細胞カテゴリーの第１の密度Ｄ１と、ＣＤ６８及びＣＤ１６３の両方について陽性の細胞からなる第２の細胞カテゴリーの第２の密度Ｄ２とを測定することと、Ｄ１とＤ２との間の関係を決定すること、決定された関係を、前記対象の免疫療法への応答を予測するか又は生存期間を示す少なくとも１つの所定の参照値と比較することとを含むインビトロ方法に関する。【選択図】なし

Description

発明の分野
本発明は、疾患進行を予後予測することを目的とする、特に癌患者の免疫療法への応答を予測し、及び生存期間を評価することを目的とする、細胞集団の検出及び解析の分野に関する。
背景
癌は、世界的に主要な死因であり、２０１７年には約９６０万人が癌で死亡したと推定される。他の死因の処置の進歩に起因して平均余命が増加するにつれて、癌症例数は、緩徐に増えている。そのため、癌を評価し、患者の個別の疾患の状態及び将来的な生存の見込みを患者及びケア提供者の両方に知らせるための新規方法が継続的に必要とされている。
悪性腫瘍のＴＮＭ分類システム（Brierly et al., 2017）は、癌ステージを記述し、カテゴリー化するために、国際対癌連合（ＵＩＣＣ）と提携して発表された国際合意規格を提供する。
通常のように切除された腫瘍中の腫瘍中心領域及び浸潤性辺縁部でのＣＤ３＋及びＣＤ８＋Ｔ細胞の存在量を評価する、Immunoscore（登録商標）（本開示では「ＩＳ」と略記されることがある）という名称で商業的に利用可能な免疫スコアリングシステムが提案されている（Galon et al., 2006）。それは、結腸癌ステージＩ～ＩＩＩにおいて、Ｔ及びＮステージを含めて、他の臨床パラメーターに加えて独立した予後因子として最近検証された（Pages et al., 2018）。結腸直腸癌でImmunoscore（登録商標）の妥当性が証明されたにもかかわらず、他の腫瘍型でその予後有意性の強力な証拠が欠如している。
ＣＤ１６３＋腫瘍浸潤性マクロファージ及びＣＤ８＋細胞は、骨肉腫のきわめて重要な予後バイオマーカーであることが提案されている（Gomez-Brouchet et al., 2017）。ＣＤ６８及びＣＤ１６３染色の存在は、高度に共相関することが見出されたことから、マクロファージの共通サブ群が存在し得ることが提案された。これらの結果は、高レベルのＣＤ１６３及びＣＤ６８がより良好な全生存及び無転移進行生存に関連することを実証するものと解釈された。これらの著者らは、患者サンプル全体にわたってＣＤ８＋染色レベルが低く、１％のメジアン染色であることも見出した。ＣＤ８＋細胞は、患者サンプルの過半数で検出されたが、その存在は、診断時のより低い転移率に有意に関連した。ＣＤ８＋、ＣＤ１６３＋及びＣＤ６８＋細胞の定量測定値間の関係を調べたところ、何らの関係もなかった。
国際公開第２０１６／１３４４１６号は、処置レジームに応答する瀰漫性大Ｂ細胞リンパ腫を有する対象の予後を提供するための方法を開示している。この方法は、対象におけるＣＤ１３７、ＣＤ４、ＣＤ８、ＣＤ５６、ＴＮＦα（アルファ）及びＬＭＯ２のいずれか１つ以上のレベルと、対象におけるＰＤ－１、ＰＤ－Ｌ１、ＣＤ１６３、ＣＤ６８、ＰＤ－Ｌ２、ＬＡＧ３、ＴＩＭ３及びＳＣＹＡ３（ＣＣＬ３）のいずれか１つ以上のレベルとの比に基づいて、対象の免疫スコアを決定することと、免疫スコアを参照スコアと比較することとを含み、参照スコアと比較される免疫スコアは、処置レジームに応答する対象の予後を示す。国際公開第２０１６／１３４４１６号に開示される特異的免疫スコアは、すべて被除数中に複数のマーカーレベルを含む比を定義し、すべての具体的に示される免疫スコアは、ＰＤ－１又はＰＤ－Ｌ１を組み込んでいる。
発明の概要
本発明の目的は、複数の癌形を評価するための代替的な改善された生物学的マーカー、特に癌と診断された対象の生存期間の予後予測のための方法を提供することである。
そのため、第１の態様では、本発明は、癌と診断された対象の免疫療法への応答の予測又は生存期間の予後予測のためのインビトロ方法であって、
－ 前記癌に罹患した組織において、ＣＤ８について陽性の細胞からなる第１の細胞カテゴリーの第１の密度Ｄ１と、Ｃ１ｑ、ＣＤ６８とＣＤ１６３との組合せ及びＣＤ６８とＣ１ｑとの組合せの少なくとも１つについて陽性の細胞からなる第２の細胞カテゴリーの第２の密度Ｄ２とを測定することと、
－ Ｄ１とＤ２との間の関係を決定することと、
－ 決定された関係を、前記対象の免疫療法への応答を予測するか又は生存期間を示す少なくとも１つの所定の参照値と比較することと
を含むインビトロ方法に関する。
一実施形態では、本方法は、
－ 前記対象から癌性組織のサンプルを得ることと、
－ 前記組織サンプルにおいて、ＣＤ８について陽性の細胞からなる第１の細胞カテゴリーの第１の密度Ｄ１と、Ｃ１ｑ、ＣＤ６８とＣＤ１６３との組合せ及びＣＤ６８とＣ１ｑとの組合せの少なくとも１つについて陽性の細胞からなる第２の細胞カテゴリーの第２の密度Ｄ２とを測定することと、
－ Ｄ１とＤ２との間の関係を決定することと、
－ 決定された関係を、前記対象の生存期間を示す少なくとも１つの所定の参照値と比較することと、
－ 比較に基づいて、対象の免疫療法への応答の予測又は生存期間の予後予測を決定することと
を含む。
一実施形態では、対象の免疫療法への応答の予測のための所定の参照は、
－ 前記癌と診断され、及び免疫療法への既知の応答を有する対象のコホート中の各対象からの癌性組織のサンプルにおいて、ＣＤ８について陽性の細胞からなる第１の細胞カテゴリーの第１の密度Ｄ１と、Ｃ１ｑ、ＣＤ６８とＣＤ１６３との組合せ及びＣＤ６８とＣ１ｑとの組合せの少なくとも１つについて陽性の細胞からなる第２の細胞カテゴリーの第２の密度Ｄ２とを測定することと、
－ Ｄ１とＤ２との間の関係を決定することと、
－ 決定された関係を対象の既知の生存期間と比較して、この関係と生存期間との間の関連性を得ることと、
－ 癌と診断された対象の免疫療法への応答を予測するように参照値を決定することと
によって決定されたものである。
一実施形態では、対象の生存期間の予後予測のための所定の参照値は、
－ 前記癌と診断され、及び既知の生存期間を有する対象のコホート中の各対象からの癌性組織のサンプルにおいて、ＣＤ８について陽性の細胞からなる第１の細胞カテゴリーの第１の密度Ｄ１と、Ｃ１ｑ、ＣＤ６８とＣＤ１６３との組合せ及びＣＤ６８とＣ１ｑとの組合せの少なくとも１つについて陽性の細胞からなる第２の細胞カテゴリーの第２の密度Ｄ２とを測定することと、
－ Ｄ１とＤ２との間の関係を決定することと、
－ 決定された関係を対象の既知の生存期間と比較して、この関係と生存期間との間の関連性を得ることと、
－ 癌と診断された対象の生存期間を示すように参照値を決定することと
によって決定されたものである。
一態様では、癌罹患組織のサンプルで相対細胞密度を測定する方法は、組織サンプルにおける、ＣＤ８について陽性の細胞からなる第１の細胞カテゴリーの第１の密度Ｄ１と、組織サンプルにおける、Ｃ１ｑ、ＣＤ６８とＣＤ１６３との組合せ及びＣＤ６８とＣ１ｑとの組合せの少なくとも１つについて陽性の細胞からなる第２の細胞カテゴリーの第２の密度Ｄ２とを測定するステップと、Ｄ１とＤ２との間の関係を計算するステップとを含む。
いくつかの実施形態では、第２の細胞カテゴリーは、ＣＤ６８及びＣＤ１６３の両方について陽性の細胞からなる。
いくつかの実施形態では、第２の細胞カテゴリーは、Ｃ１ｑＡ、Ｃ１ｑＢ及びＣ１ｑＣ並びに任意選択的にＣＤ６８の少なくとも１つについて陽性の細胞からなる。
いくつかの実施形態では、Ｄ１とＤ２との間の関係の決定は、比Ｄ１／（Ｄ１＋Ｄ２）若しくはＤ１／Ｄ２又はその逆を計算することを含む。
いくつかの実施形態では、癌は、結腸直腸癌、膀胱癌、肺癌、黒色腫及び胃食道腺癌から選択される。
いくつかの実施形態では、計算比は、対象の生存期間の予後予測を決定する際に少なくとも１つの臨床リスク因子と組み合わされる。
いくつかの実施形態では、少なくとも１つの臨床リスク因子は、対象の性別、マイクロサテライト不安定性ステータス、腫瘍側性、Ｔステージ、Ｎステージ、腫瘍分化からなる群から選択される。
いくつかの実施形態では、細胞密度の測定は、遺伝子発現の解析によって実施される。
いくつかの実施形態では、細胞密度の測定は、解析される組織領域における、ＣＤ８について陽性の細胞と、Ｃ１ｑ、ＣＤ６８とＣＤ１６３との組合せ及びＣＤ６８とＣ１ｑとの組合せの少なくとも１つについて陽性の細胞とを計数することと、任意選択的に、解析される組織領域のサイズに対して正規化することとによって実施される。
いくつかの実施形態では、解析される組織領域は、腫瘍中心及び浸潤性辺縁部の両方を含む。
いくつかの実施形態では、細胞の計数は、検出されるＣＤ８、ＣＤ６８、ＣＤ１６３、Ｃ１ｑ、Ｃ１ｑＡ、Ｃ１ｑＢ又はＣ１ｑＣに特異的な検出可能抗体での組織の染色によって促進される。
一態様では、本発明は、癌と診断された対象の免疫療法への応答の予測又は生存期間の予後予測のためのインビトロ方法であって、
ａ）前記癌に罹患した組織において、ＣＤ８及びそれをコードするＲＮＡ分子からなる群から選択される第１の群の分子の第１の濃度Ｃ１と、Ｃ１ｑ、ＣＤ６８とＣＤ１６３との組合せ及びＣＤ６８とＣ１ｑとの組合せ並びにそれらをコードするＲＮＡ分子からなる群から選択される第２の群の分子の第２の濃度Ｃ２とを測定することと、
ｂ）Ｃ１とＣ２との間の関係を決定することと、
ｃ）決定された関係を、前記対象の免疫療法への応答を予測するか又は生存期間を示す少なくとも１つの所定の参照値と比較することと
を含むインビトロ方法に関する。
いくつかの実施形態では、本方法は、
－ 前記対象から癌性組織のサンプルを得ることと、
－ 請求項１６に記載の方法のステップａ）～ｃ）を実施することと、
－ 比較に基づいて、対象の免疫療法への応答の予測又は生存期間の予後予測を決定することと
を含む。
方法が対象の免疫療法への応答の予測のためのものであるいくつかの実施形態では、所定の参照値は、
－ 前記癌に罹患した組織において、ＣＤ８及びそれをコードするＲＮＡ分子からなる群から選択される第１の群の分子の第１の濃度Ｃ１と、Ｃ１ｑ、ＣＤ６８とＣＤ１６３との組合せ及びＣＤ６８とＣ１ｑとの組合せ並びにそれらをコードするＲＮＡ分子からなる群から選択される第２の群の分子の第２の濃度Ｃ２とを測定することと、
－ Ｃ１とＣ２との間の関係を決定することと、
－ 決定された関係を対象の既知の生存期間と比較して、この関係と生存期間との間の関連性を得ることと、
－ 癌と診断された対象の免疫療法への応答を予測するように参照値を決定することと
によって決定されたものである
一態様では、本方法は、癌罹患組織のサンプルで相対分子濃度を測定する方法であって、組織サンプルにおける、ＣＤ８及びそれをコードするＲＮＡ分子からなる群から選択される第１の群の分子の第１の濃度Ｃ１と、組織サンプルにおける、Ｃ１ｑ、ＣＤ６８とＣＤ１６３との組合せ及びＣＤ６８とＣ１ｑとの組合せ並びにそれらをコードするＲＮＡ分子からなる群から選択される第２の群の分子の第２の濃度Ｃ２とを測定するステップと、Ｃ１とＣ２との間の関係を計算するステップとを含む方法に関する。
いくつかの実施形態では、第２の群の分子は、ＣＤ６８及びＣＤ１６３又はそれらをコードするＲＮＡ分子からなる。
いくつかの実施形態では、第２の群の分子は、Ｃ１ｑＡ、Ｃ１ｑＢ及びＣ１ｑＣ並びに任意選択的にＣＤ６８又はそれらをコードするＲＮＡ分子の少なくとも１つからなる。
いくつかの実施形態では、Ｃ１とＣ２との間の関係の決定は、比Ｃ１／（Ｃ１＋Ｃ２）若しくはＣ１／Ｃ２又はその逆を計算することを含む。
いくつかの実施形態では、癌は、結腸直腸癌、乳癌、膵十二指腸癌、膀胱癌、肺癌、黒色腫及び胃食道腺癌から選択される。
いくつかの実施形態では、決定された関係は、対象の生存期間の予後予測を決定する際に少なくとも１つの臨床リスク因子と組み合わされる。
いくつかの実施形態では、少なくとも１つの臨床リスク因子は、対象の性別、マイクロサテライト不安定性ステータス、腫瘍側性、Ｔステージ、Ｎステージ、腫瘍分化からなる群から選択される。
いくつかの実施形態では、濃度の測定は、バルクＲＮＡシーケンシングによって実施される。
図面の簡単な説明
ステージＩ～ＩＩＩの療法ナイーブ結腸癌患者における免疫細胞サブクラス（細胞密度を３レベルカテゴリー化値に変換して評価した）とＯＳとの単変量関連性のフォレストプロット。黒四角は、ハザード比（ＨＲ）を示し、ウィスカーは、９５％信頼区間（ＣＩ）を表す。コックス回帰を統計解析に使用した。アステリスクは、統計的に有意な関連性（ｐ＜０．０５）を示す。 療法ナイーブ結腸癌ステージＩ～ＩＩＩ患者（ｎ＝２８６）におけるカプラン・マイヤー生存曲線。ＳＩＡ低を参照群として使用した、三分ＳＩＡにより層別化された患者群に対する全生存（Ａ）及び無再発生存（Ｂ）。 図２－１の続き。ＩＳにより層別化された患者群に対する全生存（Ｃ）及び無再発生存（Ｄ）。 １０００回ブートストラップ再サンプリングによる積分時間依存ＡＵＣ解析（ｉＡＵＣ）を用いた、ＯＳ（Ａ）及びＲＦＳ（Ｂ）に対するＳＩＡ、ＩＳ及び臨床パラメーターの予測確度。 三分ＳＩＡにより層別化された結腸癌ステージＩＩ（Ａ）及び転移結腸直腸癌（Ｂ）の患者のＯＳに関するカプラン・マイヤー曲線及びアットリスク数の表。 膀胱尿路上皮癌（ＢＵＣ）、胃食道腺癌（ＧＡ）、肺癌（ＬＣ）、黒色腫、子宮体子宮内膜癌（ＵＣＥＣ）及び卵巣癌（ＯＣ）の６つの腫瘍型でＳＩＡにより層別化された全生存。ＢＵＣ、ＧＡ及びＬＣコホートの患者は、ＳＩＡレベルに従って三分位で層別化された。黒色腫患者は、メジアンにより分割された２群で層別化された。ＳＩＡは、膀胱癌、胃食道接合部癌、肺癌及び黒色腫の予後を示す。 図５－１の続き。ＳＩＡにより層別化され、ログランクにより解析された全生存は、ＵＣＥＣ（ｐ値＝０．９９６）及びＯＣ（ｐ値＝０．３８３）で統計的に有意な関連性が実証されなかった。 ７つの腫瘍型でＣＤ８ＡとＣ１ｑ補体サブユニット：Ｃ１ＱＡ、Ｃ１ＱＢ及びＣ１ＱＣの各々とのバルクＲＮＡ発現レベル間の二分比により層別化された全生存（３つの上側パネル）並びにＣＤ８Ａ及びＣＤ３Ｅの二分平均バルクＲＮＡ発現レベルにより層別化された全生存（ＩＳ様メトリック）。遺伝子発現及び生存データは、ＫＭプロッターデータベースから取得した。 応答により群化された患者からの２６の免疫チェックポイントインヒビター処置黒色腫における、ＣＤ８Ａ発現とＣ１ＱＡ～Ｃ発現との計数間の比を計算することによりバルクＲＮＡデータから生成されたＳＩＡ値。
定義
「免疫活性化シグネチャー」又は「ＳＩＡ」という用語は、癌性組織の組織セクションにおいて、一方のＣＤ８＋細胞の全集団と、他方のＣＤ６８及びＣＤ１６３の両方を発現するマクロファージサブセットとの細胞密度間関係に基づいて計算されたスコアを含むバイオマーカーを表すために本開示で用いられる。
「ＯＳ」は、全生存の略語である。
「ＲＦＳ」は、無再発生存の略語である。
結腸癌という用語は、結腸の癌を表すために用いられる（ＴＮＭ分類では解剖学的部位Ｃ１８として分類される）のに対して、直腸癌は、直腸の癌を表すために用いられる（ＴＮＭ分類では解剖学的部位Ｃ２０として分類される）。結腸直腸癌（又はＣＲＣ）という用語は、結腸又は直腸の癌を表すために用いられる。
「胃食道腺癌」という用語は、食道又は胃領域の腺癌を表す。
Ｃ１ｑ又は補体コンポーネント１ｑは、それぞれ６つのペプチド鎖を含む３つのサブユニットの合計１８のペプチド鎖により形成された約４００ｋＤａのタンパク質複合体である。これらの１８のペプチド鎖のうち、６つは、Ａ鎖（Ｃ１ｑＡ）であり、６つは、Ｂ鎖（Ｃ１ｑＢ）であり、及び６つは、Ｃ鎖（Ｃ１ｑＣ）である。「Ｃ１ｑ」という用語は、本開示に関連して、文脈により与えられるように、Ｃ１ｑＡ、Ｃ１ｑＢ及びＣ１ｑＣのいずれか１つ、並びに全タンパク質複合体及びそのサブユニット、並びにそれらをコードするＤＮＡ／ＲＮＡを意味する。「Ｃ１ｑＡ」、「Ｃ１ｑＢ」及び「Ｃ１ｑＣ」という用語は、本開示に関連して、文脈により与えられるように、個別のペプチド鎖及びそれをコードするＤＮＡ／ＲＮＡを意味する。
発明の詳細な説明
本発明は、腫瘍マイクロ環境での２つの具体的に定義された細胞カテゴリーの測定及びそれらの相対密度の計算が癌患者の免疫療法への応答及び生存の予測に利用され得るという驚くべき知見に基づく。細胞カテゴリー間のこの比は、免疫チェックポイントインヒビター療法への応答者を識別し得るとともに、結腸癌で先行技術のスコアリング方法よりも良好に生存を予測し、確立された臨床パラメーターと比較したときに生存予測への相対的な寄与が最も高かった。この比は、高い変異負荷の他の癌、例えば肺癌、膀胱癌、食道癌及び黒色腫の予後も示した。
本発明に係る予測及び予後バイオマーカーは、ＣＤ８＋細胞浸潤の予後への影響を確認するとともに、単一マーカーアプローチを用いて検出不能なマクロファージの予後サブセットを提供する。いくつかの先行技術の方法と異なり、本発明は、腫瘍中心領域及び浸潤性辺縁部の独立した評価を必要としない。以下に示されるように、本発明に係るバイオマーカー及び既知のバイオマーカーImmunoscore（登録商標）は、多変量解析で独立変数として使用され得る。これらの２つのメトリックは、冗長ではなく、おそらく腫瘍免疫の異なる側面を捉える。
マルチマーカー免疫組織化学及びマルチスペクトルイメージングのような現代のインサイチュー解析技術は、マーカーの多重標識化により、別個の表現型及び機能群への免疫細胞サブ分類を可能にする。本発明者らは、適応性及び先天性免疫細胞の可視化のために、それぞれ５つの免疫マーカーに対する抗体からなる２つのかかるパネルを開発した。本開示の実験の部に記載のデジタル化組織セクションの細胞セグメンテーション後、これらのマーカーの共発現パターンにより免疫細胞サブ分類を可能にした（表１）。
メジャー免疫細胞系列は、単一マーカー発現（ＣＤ４、ＣＤ８、ＣＤ４５ＲＯ、ＣＤ６８及びＣＤ１６３）により定義された。さらに、細胞は、マーカー共発現に従ってサブクラスに分割された。こうして、本発明者らは、メモリーＣＤ４（ＣＤ４＋ＣＤ４５ＲＯ＋）及びＣＤ８（ＣＤ８＋ＣＤ４５ＲＯ＋）リンパ球、古典的Ｔ制御性（ＣＤ４＋ＦｏｘＰ３＋）及びＣＤ８＋Ｔｒｅｇ（ＣＤ８＋ＦｏｘＰ３＋）細胞を同定した。ナチュラルキラー（ＮＫ）細胞のマーカーは、それほど特異的ではないため、ＮＫとして細胞を分類するために２つのマーカー（ＣＤ５６及びＮＫｐ４６）の共発現を必要とした。同様に、ＮＫ Ｔ（ＮＫＴ）細胞は、ＮＫマーカー及びＣＤ３の両方を発現するものとして定義された。最後に、単球／マクロファージ系列は、Ｍ１様マクロファージ（ＣＤ６８＋ＣＤ１６３－）、Ｍ２様マクロファージ（ＣＤ６８＋ＣＤ１６３＋）及びＣＤ６８－ＣＤ１６３＋細胞にサブ分割された。
ＴＮＭステージＩ～ＩＩＩ療法ナイーブ結腸癌（ｎ＝２８６）で異なる免疫細胞の密度の予後への影響を評価した。２つの免疫細胞クラスのみ、すなわちＣＤ８陽性Ｔリンパ球（正の関連性、ｐ＝０．０４２）及びＭ２様マクロファージ（負の関連性、ｐ＝０．００４）は、細胞密度と全生存（ＯＳ）との間の関連性を実証した（図１）。興味深いことに、ＯＳとの正の関連性は、ＣＤ８＋細胞の全集団で実証されたにすぎず、サブ分類ＣＤ８＋サブセットのいずれでも実証されなかった。さらに、Ｍ２マクロファージ分化のマーカーとみなされる汎マクロファージマーカーＣＤ６８単独及びＣＤ１６３単独は、いずれも生存に関連しなかったのに対して、ＣＤ６８及びＣＤ１６３の両方を発現するより厳密に定義されたＭ２様マクロファージサブセットは、関連した。このＭ２様細胞サブセットは、腫瘍ＣＤ６８＋マクロファージの５％及びＣＤ１６３＋細胞の２３％を構成するにすぎなかった。
この驚くべき知見に基づいて、これらの２つの免疫細胞型に基づく免疫活性化シグネチャー（ＳＩＡ）を作成した。これは、本発明の部分の基礎をなす。理論により拘束されるものではないが、ＣＤ８＋細胞及びＭ２様マクロファージの相対浸潤レベルは、免疫マイクロ環境の抗腫瘍及び腫瘍促進特性間の相互作用を捉えるという仮説が立てられる。
さらに、Ｃ１ｑコンポーネントの発現は、悪性組織及び正常組織でＭ２様マクロファージを定義すると判断された。ＣＤ８対Ｃ１ｑ遺伝子発現比が高いことは、膀胱、食道及び直腸癌並びに肺腺癌で全生存の予後を示すが、卵巣及び子宮内膜癌並びに肺扁平上皮細胞癌ではそうではないことも判明したことから、以上に定義される免疫組織化学ベースＳＩＡスコアからの結果が主に確認される。
免疫活性化シグネチャーは、免疫チェックポイントインヒビター療法への応答者を識別し得ることも判明した。
そのため、第１の態様では、本発明は、癌と診断された対象の生存期間の予後予測のためのインビトロ方法であって、
－ 前記癌に罹患した組織において、ＣＤ８について陽性の細胞からなる第１の細胞カテゴリーの第１の密度Ｄ１と、ＣＤ６８及びＣＤ１６３の両方について陽性の細胞からなる第２の細胞カテゴリーの第２の密度Ｄ２とを測定することと、
－ Ｄ１とＤ２との間の関係を決定することと、
－ 決定された関係を、前記対象の生存期間を示す少なくとも１つの所定の参照値と比較することと
を含むインビトロ方法に関する。
一実施形態では、本方法は、
－ 前記対象から癌性組織のサンプルを得ることと、
－ 前記組織サンプルにおいて、ＣＤ８について陽性の細胞からなる第１の細胞カテゴリーの第１の密度Ｄ１と、ＣＤ６８及びＣＤ１６３の両方について陽性の細胞からなる第２の細胞カテゴリーの第２の密度Ｄ２とを測定することと、
－ Ｄ１とＤ２との間の関係を決定することと、
－ 決定された関係を、前記対象の生存期間を示す少なくとも１つの所定の参照値と比較することと、
－ 比較に基づいて、対象の生存期間の予後予測を決定することと
を含む。
一態様では、本発明は、癌罹患組織のサンプルで相対細胞密度を測定する方法であって、組織サンプルにおける、ＣＤ８について陽性の細胞からなる第１の細胞カテゴリーの第１の密度Ｄ１と、組織サンプルにおける、ＣＤ６８及びＣＤ１６３の両方について陽性の細胞からなる第２の細胞カテゴリーの第２の密度Ｄ２とを測定するステップと、Ｄ１とＤ２との間の関係を計算するステップとを含む方法に関する。
一態様では、本発明は、第２の細胞カテゴリーが、ＣＤ６８及びＣＤ１６３の両方について陽性の細胞として定義されるのではなく、むしろＣＤ２０６、ＣＤ２００Ｒ、ＣＤ３６、ＣＤ２０４、マクロファージ活性化タンパク質（ＭＡＦ）及びＣＤ８６からなる群から選択される少なくとも２つの細胞マーカーについて陽性の細胞として定義され、及び第２の密度Ｄ２がこの細胞カテゴリーの密度である、本明細書に一般的に記載される方法に関する。一実施形態では、第２の細胞カテゴリーは、少なくともＣＤ２０６及びＣＤ２００Ｒ、ＣＤ２０６及びＣＤ３６、ＣＤ２０６及びＣＤ２０４、ＣＤ２０６及びＭＡＦ、ＣＤ２０６及びＣＤ８６、ＣＤ２００Ｒ及びＣＤ３６、ＣＤ２００Ｒ及びＣＤ２０４、ＣＤ２００Ｒ及びＭＡＦ、ＣＤ２００Ｒ及びＣＤ８６、ＣＤ３６及びＣＤ２０４、ＣＤ３６及びＭＡＦ、ＣＤ３６及びＣＤ８６、ＣＤ２０４及びＭＡＦ、ＣＤ２０４及びＣＤ８６及び／又はＭＡＦ及びＣＤ８６について陽性の細胞として定義される。
癌に罹患した組織、すなわち癌性組織のサンプルは、当技術分野で公知のように、外科的切除、生検及び類似の方法によって得ることができる。
一実施形態では、所定の参照値は、
－ 前記癌と診断され、及び既知の生存期間を有する対象のコホート中の各対象からの癌性組織のサンプルにおいて、ＣＤ８について陽性の細胞からなる第１の細胞カテゴリーの第１の密度Ｄ１と、ＣＤ６８及びＣＤ１６３の両方について陽性の細胞からなる第２の細胞カテゴリーの第２の密度Ｄ２とを測定することと、
－ Ｄ１とＤ２との間の関係を決定することと、
－ 決定された関係を対象の既知の生存期間と比較して、この関係と生存期間との間の関連性を得ることと、
－ 癌と診断された対象の生存期間を示すように参照値を決定することと
によって決定されたものである。
Ｄ１とＤ２との間の関係は、いくつかの方法において、例えば細胞密度間の単純比（すなわちＤ１／Ｄ２又はＤ２／Ｄ１）又は細胞密度の一方と、両方の細胞カテゴリーの細胞密度の和との間の関係（例えば、Ｄ１／（Ｄ１＋Ｄ２）若しくはＤ２／（Ｄ１＋Ｄ２）又はその逆）として計算され得る。
参照値は、Ｄ１とＤ２との間の関係と、対象の予測免疫療法応答とを相関させるように各種の方法で決定され得る。参照値は、実際の免疫療法応答が参照コホートの各患者で既知であれば、関連する癌形と診断された患者の参照コホートからのサンプルでＤ１とＤ２との間の関係を決定することにより決定され得る。かかるサンプルは、サンプルが、関連する参照コホートの確立に有用であるとして評価されたものであれば、組織サンプルの既存のコレクション（例えば、「バイオバンク」）又は具体的に選択された診断及び／又はカテゴリー化患者から採取されたサンプルの新しいコレクションから得ることができる。
参照値は、Ｄ１とＤ２との間の関係と、対象の予想生存期間とを相関させるようにも各種の方法で決定され得る。参照値は、実際の生存期間が参照コホートの各患者で既知であれば、関連する癌形と診断された患者の参照コホートからのサンプルでＤ１とＤ２との間の関係を決定することにより決定され得る。かかるサンプルは、サンプルが、関連する参照コホートの確立に有用であるとして評価されたものであれば、組織サンプルの既存のコレクション（例えば、「バイオバンク」）又は具体的に選択された診断及び／又はカテゴリー化患者から採取されたサンプルの新しいコレクションから得ることができる。
一実施形態では、参照値は、参照コホートの各サンプルでＤ１とＤ２との間の関係を得ることと、各カテゴリーで本質的に等しいサンプル数を用いて、得られた関係を、設定された数のレベル／カテゴリーを有するカテゴリー化変数、例えば「高」及び「低」（２レベル）又は「高」、「中」及び「低」（３レベル）に変換することとにより決定される。
参照値は、参照コホートにサンプルを提供する各対象の予想生存期間のレベル（例えば、２カテゴリーの場合には「＞Ｘ週間」及び「≦Ｘ週間」）を割り当てることと、得られたＤ１とＤ２との各関係を関連する生存期間カテゴリーに割り当てることと、カテゴリー間の統計的に関連するカットオフ値を計算することとによって得ることもできる。
結腸癌で全生存（ＯＳ）及び無再発生存（ＲＦＳ）に関する本発明に係るバイオマーカーの予後予測値を検証するために、結腸癌参照コホートの各サンプルでＤ１／（Ｄ１＋Ｄ２）として免疫活性化シグネチャー（「ＳＩＡ」）を計算した。
次いで、３３．３及び６６．６パーセンタイルをカットオフとする不偏アプローチを用いて、ＳＩＡを３レベルカテゴリー化変数、すなわち高、中及び低に変換した。比較のために、本発明者らは、腫瘍中心及び浸潤性辺縁部でＣＤ３＋及びＣＤ８＋細胞の密度を定量するImmunoscore（登録商標）様メトリック（ＩＳ）を生成し、同様に３グレードスコアに変換した（Pages et al., 2018）。ＩＳ低、中及び高の群は、記載のように定義され、ＩＳ低は、参照群として使用された。ＩＳ及びＳＩＡは、両方とも結腸癌ステージＩ～ＩＩＩでＯＳ及びＲＦＳとの強い関連性が実証された（図２）。
興味深いことに、ｐＴステージ、ｐＮステージ、患者年齢、性別及びＭＳＩステータスに関して調整された多変数コックスモデルでは、ＳＩＡ及びＩＳは、両方ともＯＳ及びＲＦＳの有意な独立した予測因子であった（表２）。
さらに、ＳＩＡとＩＳ及び周知の臨床リスク因子との予測能力の比較を行った。積分時間依存ＡＵＣ解析（ｉＡＵＣ）から、ＯＳに関してＴステージ（メジアンｉＡＵＣ ０．５８）及びＲＦＳに関してＮステージ（メジアンｉＡＵＣ ０．５８）が最も強力な臨床予測因子として同定された（図３）。
しかしながら、臨床リスク因子及びＩＳは、両方ともＳＩＡよりも劣っていた（ＯＳ及びＲＦＳに関するメジアンｉＡＵＣ ０．５９）。組合せ臨床パラメーターモデルにＳＩＡを追加したところ、予測能力は、さらに改善された（ＯＳ及びＲＦＳに関するメジアンｉＡＵＣ ０．６６及び０．６７）。最後に、臨床パラメーター、ＩＳ及びＳＩＡを１つのモデルに統合したところ、ｉＡＵＣは、ＯＳ及びＲＦＳに関してそれぞれ０．６８及び０．６９であった。ＯＳの予測へのＳＩＡの相対的な寄与は、Ｔ及びＮステージよりも高かった（表３）。
ＩＳをモデルに含めたとき、ＳＩＡ及びＩＳの相対的な寄与は、５０％を超え、明らかに既知の臨床因子を凌駕した（表４）。
ステージＩＩ結腸癌患者（ｎ＝１１７）で解析を繰り返したところ、類似の結果が観測され、高及び低リスク疾患がＳＩＡにより層別化された（図４Ａ）。加えて、転移疾患を有するＣＲＣ患者（ｎ＝６６）を評価し、ＳＩＡに従って３つの等サイズ三分位に層別化した。この場合にも、ＳＩＡ高の群でより長いＯＳが見られた（図４Ｂ）。
そのため、ＳＩＡは、最も強力な既知の臨床予測因子（Ｔ及びＮステージ）よりも優れた独立した予後予測性能を有することが実証され、ステージＩ～ＩＩＩの結腸癌患者において多変数予測モデルに実質的な価値を追加し、ステージＩＩ結腸癌及び転移結腸直腸癌患者において予後予測能力が実証された。
他の腫瘍型でもＳＩＡを予後因子として使用することができるかをさらに調べた。ＳＩＡは、腫瘍マイクロ環境で抗腫瘍及び腫瘍促進細胞型間のバランスを反映するように見えるため、その有用性は、顕著な免疫原性を有する腫瘍型でおそらく最も高くなるであろう。したがって、本発明者らは、ＴＣＩＡプロジェクト（Charoentong et al., 2017）から得られたデータを解析し、変異及び新生抗原の数に従って異なる腫瘍型をランク付けした。次いで、本発明者らは、高変異及び新生抗原数により特徴付けられた腫瘍の４つの独立したコホート、すなわち黒色腫（ｎ＝９４）（Stromberg et al., 2009）、肺癌（ｎ＝２５１）（Micke et al., 2016）、膀胱尿路上皮癌（ｎ＝２２４）（Hemdan et al., 2014）及び胃食道腺癌（ｎ＝１２１）（Jeremiasen et al., 2020）を解析した。本発明者らは、より低い変異及び新生抗原密度を有する腫瘍の２つのコホート、子宮内膜癌（ｎ＝２９５）（Huvila et al., 2018）及び卵巣癌（ｎ＝１４１）（Nodin et al., 2010）も含めた。
ＳＩＡに従って患者を三分位で層別化したが、ただし、黒色腫は、例外であり、患者の４１％が最大可能ＳＩＡ値を有していたため、代わりにメジアンをカットオフとして使用した。コックス回帰モデルで評価したとき、高いＳＩＡは、高い変異及び新生抗原数を有する４つの腫瘍型でより長い生存に有意に関連したが（ｐ値範囲０．００１～０．０３７）、子宮内膜及び卵巣癌では関連性が見られなかった（それぞれｐ値０．９９６及び０．３９９）（図５及び表５～８）。
表３～６には、エンドポイントとして全生存を用いて単変量コックス比例ハザードモデルで推定された相対ハザードが示されている。
子宮内膜及び卵巣癌では、関連性が見られなかった（それぞれｐ値０．９９６及び０．３９９）。
さらに、４つのコホートのｉＡＵＣ解析によれば、ＳＩＡは、ＯＳの予測に関してＩＳを凌駕し、膀胱癌での０．５５から黒色腫での０．６１までのメジアンｉＡＵＣ範囲を実証した（表９）。興味深いことに、結腸癌でのＳＩＡの時間依存識別性は、ＩＳの最近発表された検証性能よりも高かった（ｉＡＵＣ ０．５７（Pages et al., 2018））。
そのため、ＳＩＡは、複数の癌腫瘍型の予後因子である。
したがって、本発明の一実施形態では、癌は、変異及び／又は新生抗原のメジアン数が１００超の癌である。変異及び新生抗原のメジアン数は、The Cancer Immunome Atlas（ＴＣＩＡ）プロジェクト（tcia.at/home）（Charoentong et al., 2017）から得ることができる。
９つの結腸直腸腫瘍からの単一細胞ＲＮＡシーケンシングデータ（Lee et al., 2020）を解析した。１７％のＭ１様マクロファージ、７９％のＭ２様マクロファージ及び４％のＣＤ６８－ＣＤ１６３＋細胞を含む、ＣＤ６８及びＣＤ１６３遺伝子発現により定義された３つのサブクラスの６５２０マクロファージを同定した。これらのマクロファージでの差次的発現遺伝子の解析から、一緒になってＣ１ｑをコードするＣ１補体複合体のサブコンポーネントＣ１ＱＡ、Ｃ１ＱＢ及びＣ１ＱＣをＭ２様サブ群の細胞が過剰発現することを実証した。これは、２つの追加のデータセットでも観測され、Ｃ１ＱＡ～Ｃは、肺癌（ｎ＝１３２８６細胞）（Lambrechts et al., 2018）及びブドウ膜黒色腫（ｎ＝２５４１３細胞）（Durante et al., 2020）でＭ２様マクロファージ中のトップアップレギュレート遺伝子に含まれていた。ＣＲＣ及び肺癌では、アポリポタンパク質ＥをコードするＡＰＯＥの高発現もＭ２様マクロファージに制限されて観測された。しかしながら、これは、ブドウ膜黒色腫の症例では見られず、ＡＰＯＥは、Ｍ１様マクロファージでも高発現された。癌組織からの３つの単一細胞コレクションの完全データセットの解析により（ＣＲＣが５４２５９細胞、肺癌が９７５５０細胞及びブドウ膜黒色腫が３２４３９細胞）、Ｃ１ＱＡ、Ｃ１ＱＢ及びＣ１ＱＣは、マクロファージでほぼ限定的に発現されるが、ＡＰＯＥは、従来の知見と一致して、他の細胞型でも発現されることが観測された。
マクロファージの転写プロファイルが腫瘍、隣接組織及び非疾患器官で異なるかをさらに調べた。最初に、ＣＲＣ及び肺癌で腫瘍及び腫瘍周囲組織からのマクロファージを比較したところ、両方の位置からのマクロファージでＣ１ＱＡ～Ｃ及びＡＰＯＥの同一レベルの発現が見出された。次に、Ｃ１ＱＡ～Ｃ及びＡＰＯＥ産生細胞が正常器官にも存在するかを決定するために、同一の個体の１５の異なる非悪性器官からのｓｃＲＮＡｓｅｑデータを調べた（He et al., 2020）。細胞のごく一部分は、Ｃ１ＱＡ～Ｃを発現したが（リンパ節での０．１２％から肝臓での１７～１９％までの範囲内において、すべての器官全体にわたり平均４％）、より多くの部分は、ＡＰＯＥを発現した（血液での０％から皮膚での６４％まで、平均１７％）。Ｃ１ＱＡ～Ｃ発現性細胞の大多数は、リンパ節での陽性細胞の４５～５６％から肝臓での９１～９３％までの範囲内でマクロファージであった（ＣＤ６８及び／又はＣＤ１６３陽性により定義された）。
マクロファージサブクラスを解析したとき、Ｃ１ＱＡ～Ｃ発現は、Ｍ２様マクロファージでは特徴的であったが、Ｍ１様細胞では非常に少なかった一方、マクロファージでのＡＰＯＥ発現は、より少なく、及び分化との関連性が欠如していた。まとめると、Ｃ１ｑコンポーネントの発現は、悪性組織及び正常組織でＭ２様マクロファージを定義する。
癌でのＣ１ＱＡ～Ｃ発現は、主にＭ２様マクロファージで検出されたため、バルクＲＮＡレベルで解析される補体Ｃ１ｑコンポーネントの合成は、本発明の一実施形態では、本発明に係る第２の細胞カテゴリーを定義するために使用される。ＫＭプロッターデータベース（Nagy et al., 2021）からバルクＲＮＡ発現データを抽出し、ＣＤ８ＡとＣ１ＱＡ、Ｃ１ＱＢ又はＣ１ＱＣのいずれかとの発現レベル間の比を二分し、膀胱、食道、直腸、子宮内膜及び卵巣癌、肺腺癌及び肺扁平上皮細胞癌で生存解析を実施した。高い比は、肺扁平上皮細胞癌及び卵巣癌を除き、すべての解析された腫瘍型で改善された生存に関連したことから（図６）、免疫組織化学ベースＳＩＡスコアからの結果が主に確認される（図５を参照されたい）。重要なこととして、バルクＲＮＡデータセットから生成されたImmunoscore様メトリックは、子宮内膜癌を除き、劣った性能を有していた（図６）。そのため、バルク腫瘍遺伝子発現データでのＣＤ８ＡとＣ１ＱＡ、Ｃ１ＱＢ又はＣ１ＱＣのいずれかとの間の比は、少なくとも５つの腫瘍型の予後を示す。
最後に、ＳＩＡが免疫チェックポイントインヒビター療法への応答者を識別し得るかを調べた。抗ＰＤ－１療法（Hugo et al., 2016）で処置された患者の黒色腫からのバルクＲＮＡを解析した。次いで、ＣＤ８ＡとＣ１ＱＡ、Ｃ１ＱＢ又はＣ１ＱＣのいずれかとの間の遺伝子発現比を計算した。興味深いことに、応答者（ｎ＝４）は、部分応答者（ｎ＝１０）及び非応答者（ｎ＝１２）と比較してより高いＳＩＡ値を有していた（図７Ａ）。
より正確なシグネチャー推定を可能にするために、抗ＰＤ１及び／又は抗ＣＴＬＡ４で処置された黒色腫患者（ｎ＝４８）（Sade Feldman et al., 2018）からの単一細胞シーケンシングデータも解析し、ＣＤ８＋細胞を定義するＣＤ８Ａの単一細胞遺伝子発現レベルと、Ｍ２様マクロファージを定義するＣＤ６８とＣＤ１６３、Ｃ１ＱＡ、Ｃ１ＱＢ又はＣ１ＱＣのいずれかとの発現の組合せとを用いて、ＳＩＡを計算した。ＣＤ８Ａ及びＣＤ６８＋ＣＤ１６３（ｐ＝０．００１）、ＣＤ６８＋Ｃ１ＱＡ（ｐ＝０．０２６）、ＣＤ６８＋Ｃ１ＱＢ（ｐ＝０．０１７）又はＣＤ６８＋Ｃ１ＱＣ（ｐ＝０．０１２）にそれぞれ由来するＳＩＡを用いて、高いＳＩＡスコアと、免疫チェックポイントインヒビター療法への応答との明確な関連性を観測した（図７Ｂ）。
処置応答の予測のためのＳＩＡの確度を検証するために、ＲＯＣ解析を実施したところ、０．７０（ＣＤ８Ａ及びＣＤ６８＋Ｃ１ＱＡに由来するＳＩＡで）から０．７９（ＣＤ８Ａ及びＣＤ６８＋ＣＤ１６３に由来するＳＩＡで）までの範囲内の曲線下面積（ＡＵＣ）が生成された。腎細胞癌（Bi et al., 2021）からの単一細胞ＲＮＡシーケンシングデータを解析した。そのうちの４名の患者が免疫チェックポイント療法を受けて客観的反応記録を有していた。部分応答を有する２名の患者は、腫瘍進行を有する１名の患者と比較して、Ｍ２様マクロファージによる補体共発現を考慮した細胞数に由来するより高いＳＩＡを有していた（図７Ｃ）。まとめると、これらの観測は、黒色腫及び他の腫瘍型で免疫チェックポイントインヒビター処置への応答をＳＩＡにより予測し得ることを支持する。
一実施形態では、癌は、結腸癌、結腸直腸癌、膀胱癌、肺癌、黒色腫及び胃食道腺癌から選択される。
一実施形態では、決定された関係は、対象の生存期間の予後予測を決定する際に少なくとも１つの臨床リスク因子と組み合わされる。
一実施形態では、少なくとも１つの臨床リスク因子は、対象の性別、マイクロサテライト不安定性ステータス、腫瘍側性、Ｔステージ、Ｎステージ、腫瘍分化からなる群から選択される。
以上の態様に係る本発明の実施形態では、細胞密度の測定は、解析される組織領域における、ＣＤ８について陽性の細胞と、ＣＤ６８及びＣＤ１６３の両方について陽性の細胞とを計数することと、任意選択的に、解析される組織領域のサイズに対して正規化することとによって実施される。
以上の態様に係る本発明の実施形態では、解析される組織領域は、腫瘍中心及び浸潤性辺縁部の両方を含む。
以上の態様に係る本発明の実施形態では、細胞の計数は、適用可能な細胞マーカー（例えば、ＣＤ８、ＣＤ６８及びＣＤ１６３）に特異的な検出可能抗体での組織の免疫蛍光染色によって促進される。細胞の計数は、適用可能な細胞マーカーへの特異的親和性結合の能力がある検出可能化合物（「親和性結合剤」として広く知られる）を対象組織の組織セクションの細胞に結合させることと、結合された検出可能化合物の量を検出することと、検出された量を組織セクションのサイズに相関させるか、又は各細胞マーカーの検出された量を細胞マーカーのすべて又はそのサブセットの合計量に相関させることとによって一般に行われ得る。親和性結合剤としては、モノクローナル及びポリクローナルの両方の抗体並びに抗体結合性部位を保存するように（通常、ジスルフィド結合により）一緒に保持された免疫グロブリンの重鎖及び軽鎖の両方の少なくとも可変領域を含む抗体フラグメントが挙げられる。抗体フラグメントのタイプとしては、Ｆａｂ、Ｆａｂ’、Ｆ（ａｂ’）２、Ｆｖ、ｒＩｇＧ、一本鎖可変フラグメント（ｓｃＦｖ）、ｓｃＦＶダイマー（ダイアボディー）、ｓｃＦＶ融合タンパク質（例えば、ｓｃＦＶ－Ｆｃ）、アフィボディーなどが挙げられる。分子インプリントポリマーなどの他のタイプの親和性結合剤も利用し得る。検出可能化合物は、当技術分野で公知でもあり、例えば蛍光性部分、金属（例えば、金ナノ粒子）及びストレプトアビジン又はビオチンなどのさらなる検出可能化合物に結合させるために使用され得る部分を含む。
一態様では、本発明は、ＣＤ８について陽性の細胞並びにＣＤ６８及びＣＤ１６３の両方について陽性の細胞又は本明細書に開示される対象細胞カテゴリーを定義する他の適用可能なマーカーについて陽性の細胞の計数を促進するように適合化された試薬セットを含むキットオブパーツに関する。かかる試薬は、表１２に列挙された試薬及び対象細胞マーカーを発現する細胞の検出で均等な機能性を有する試薬から選択され得る。
下記の実施例は、本発明をさらに例示し、その理解を容易にするために含まれる。それらは、添付の特許請求の範囲にある本発明の範囲を限定するものと解釈されるべきではない。本明細書に引用される参照文献は、すべてその全体が参照により明示的に組み込まれる。
実施例
材料及び方法
試験コホート及び組織マイクロアレイ
結腸直腸癌（ＣＲＣ）コホートは、Uppsala County, Swedenに住んでいる、将来を見越して集められたＣＲＣ患者からなり、そのほとんどは、Uppsala-Umea Comprehensive Cancer Consortium（Ｕ－ＣＡＮ、u-can.uu.se）に含まれていた。合計で９３７名の患者は、Uppsala地区で２０１０～２０１４年にＣＲＣと診断された。そのうちの７４６名（８０％）は、ＴＭＡに含まれていた。本試験では、原発腫瘍からのＴＭＡ材料を有する患者のみを選択した。染色手順及び品質管理後、４９７名の患者は、両方の免疫パネルからのデータを有し、そのうちの２８６名の患者は、ＴＮＭ Ｉ～ＩＩＩステージ療法ナイーブ結腸癌を有していた。含まれる患者の臨床病理学的特性及びそれらの腫瘍は、表１０に提示される。
患者は、すべて２００８年以降のスウェーデンのナショナルガイドラインに従ってステージ層別化標準ケアを受けた。ガイドラインに準拠して、結腸腫瘍は、再発リスク因子が存在した場合、一次手術及びアジュバント化学療法が推奨された。結腸腫瘍が根治不能／ボーダーライン切除可能であるとみなされた場合、手術前に腫瘍を収縮させるためにネオアジュバント化学療法が施行された。直腸癌は、局所性又は全身性再発リスクに従って層別化された手術前又はネオアジュバント放射線療法／化学放射線療法が施行された。原発腫瘍及び遠隔転移のホルマリン固定パラフィン包埋組織ブロックを用いてＴＭＡを構築した。各症例は、腫瘍の中心部及び浸潤性辺縁部に由来するコアを用いてＴＭＡ上に表現された。試験は、Uppsala, Swedenの地域倫理委員会からの倫理的許可の範囲内で実施された。
黒色腫コホートは、１９８０～２００４年にSwedenのUppsala地区で原発皮膚悪性黒色腫と診断された９４名の患者からのＴＭＡコアを包含していた（Stromberg et al., 2009）。試験は、Uppsala University, Uppsala, Swedenの研究倫理委員会により承認された。
肺癌コホートは、２００６～２０１０年にUppsala University Hospital, Swedenで外科処置を受けた非小細胞肺癌と診断された２５１名の患者からのＴＭＡコアを包含していた（Micke et al., 2016）。試験は、Uppsalaの地域倫理委員会からの許可の下で実施された。
胃食道癌コホートは、２００６～２０１０年にUniversity Hospitals of Lund and Malmoeで手術を受けた化学放射線療法ナイーブ胃食道腺癌を有する１２１名の患者からのＴＭＡコアを含んでいた（Jeremiasen et al., 2020）。試験は、Lundの地域倫理委員会からの許可の下で実施された。
尿路上皮癌コホートは、１９８４～２００５年にUppsala University Hospitalで手術を受けた２２４名の患者からの原発尿路上皮腫瘍から採取されたＴＭＡコアを包含していた（Hemdan et al., 2014）。試験は、Uppsalaの地域倫理委員会からの許可の下で実施された。
子宮体子宮内膜癌コホートは、２００４～２００７年にTurku University Hospital, Finlandで外科処置された患者からの２９５の子宮癌からのＴＭＡコアからなっていた（Huvila et al., 2018）。試験は、Helsinkiの倫理審査委員会からの許可の下で実施された。
卵巣癌コホートは、Malmoe Diet and Cancer Study及びMalmoe Preventive Projectの２つのプールされた見込み集団ベースコホートに由来する浸潤性卵巣癌症例からのＴＭＡコアとして提示された（Nodin et al., 2010）。試験は、Lundの地域倫理委員会からの許可の下で実施された。
黒色腫、肺癌、胃食道癌、尿路上皮癌、ＵＣＥＣ及び卵巣癌コホートに含まれる患者の臨床病理学的特性及びそれらの腫瘍は、表１１に示される。
マルチプレックス免疫蛍光染色
マルチプレックス免疫蛍光染色では、厚さ４μｍのＴＭＡセクションを脱パラフィン化し、再水和し、蒸留Ｈ２Ｏで濯いだ。２つの抗体パネル：ＣＤ４、ＣＤ８、ＣＤ２０、ＦｏｘＰ３、ＣＤ４５ＲＯ及び汎サイトケラチン（ＣＫ）を有するリンパ球パネル並びにＣＤ５６、ＮＫｐ４６、ＣＤ３、ＣＤ６８、ＣＤ１６３及び汎ＣＫを包含するＮＫ／マクロファージパネルに対して、２つの染色プロトコルを確立した。染色手順は、以前に記載されたように実施された（Mezheyeuski et al., 2018）。詳細な染色条件及び試薬参照は、表１２に提供される。
ＣＤ６８＋、ＣＤ１６３＋集団の代替として、細胞集団をＭ２様マクロファージ集団としてカテゴリー化するために、細胞マーカーＣＤ２０６、ＣＤ２００Ｒ、ＣＤ３６、ＣＤ２０４、マクロファージ活性化タンパク質（ＭＡＦ）及びＣＤ８６の関連性を、これらの細胞マーカーに特異的な対応する方法及び試薬を用いて調べる。
イメージング、画像解析及び閾値化
２ピクセル／μｍの分解能のマルチスペクトルモードでVectra Polarisシステム（Akoya）を用いて、染色ＴＭＡをイメージングした。画像の各々は、アーチファクト、染色欠陥及び壊死性領域への免疫細胞の蓄積並びに腺内構造物を排除するために、病理学者により手作業でレビューされ、キュレートされた。inFormソフトウェアに実装されたベンダー提供機械学習アルゴリズムをトレーニングし、組織を３つのカテゴリー：腫瘍区画、間質性区画又はブランク領域に分割した。トレーニングは、病理学者により手作業でアノテートされたサンプルセットを提供することにより、各コホートに対して別々に実施された。細胞セグメンテーションは、記載のようにＤＡＰＩ核染色を用いて実施された（Mezheyeuski et al., 2018）。核ボーダーから３μｍ（６ピクセル）の核周囲領域は、細胞質領域とみなされた。inFormソフトウェアの細胞フェノタイピング機能を用いて、マーカーの各々の発現について陽性の代表的細胞サブセット及びすべてのマーカーが陰性の細胞サブセットを手作業で定義した。選択細胞でのマーカー発現の強度を用いて、マーカー陽性に対する閾値を設定した。
マーカーに対する強度閾値は、GeneVia Technologies（Tampere, Finland）によりRプログラミング環境［R Core Team, 2013］で決定された。マーカー特異的閾値は、そのマーカーに対する陽性及び陰性細胞強度の分布により定義された。マーカー特異的確率密度分布は、R package statsの密度関数を用いて、自動バンド幅検出によるガウシアンカーネル推定で強度値を平滑化することにより推定された。各マーカーに対する強度閾値は、（１）陽性及び陰性細胞の強度がオーバーラップしなかった場合、陰性細胞の最高強度及び陽性細胞の最低強度の平均値として、又は（２）オーバーラップが存在した場合、確率密度分布に基づいて全分類誤差を最小化する強度値として確立された。偽陽性率、真陽性率、偽陰性率、真陰性率及び全分類誤差は、確立された各閾値に対して、すなわち各マーカーに対して計算され、個別に制御された。閾値は、各腫瘍型に対して別々に及び独立して確立され、完全コホートの生の出力データに適用された。こうして、いずれの細胞もパネル中の各マーカーについて陽性又は陰性であるものとして特徴付けられた。このデータを用いて細胞を分類し、その免疫サブタイプを定義した（表１）。最後に、細胞数は、解析される組織領域のサイズに対して正規化され、さらなる解析のために細胞密度（単位／ｍｍ２）として使用された。
免疫活性化シグネチャー及びImmunoscore（登録商標）
免疫活性化シグネチャー（ＳＩＡ）は、ＣＤ８＋細胞密度と、ＣＤ８＋及びＭ２様細胞の密度の和との比又はＳＩＡ＝（ＣＤ８密度）／（ＣＤ８密度＋Ｍ２様密度）として計算された。Immunoscore（登録商標）（ＩＳ）は、記載のように生成された（Pages et al., 2018）。ＣＲＣ ＴＭＡコホートの各腫瘍は、腫瘍の中心部及び浸潤性辺縁部に由来するＴＭＡコアにより表現された。ＣＤ３及びＣＤ８陽性細胞は、領域の各々で定義され、こうして症例１つについて４つの値を得た（すなわち腫瘍中心のＣＤ３密度、腫瘍中心のＣＤ８密度、浸潤性辺縁部のＣＤ３密度、浸潤性辺縁部のＣＤ８密度）。ＩＳは、４つの平均を計算することにより、記載のように生成された。他のコホートでは、ＴＭＡコアは、中心部と浸潤性辺縁部との分離なしでバルク腫瘍領域から得られた。そのため、これらの腫瘍では、症例１つについて２つの値が得られ（ＣＤ３及びＣＤ８陽性細胞密度）、ＩＳは、２つの平均を計算することにより生成された。さらに、平均パーセンタイルを用いて、ＩＳは、３つの群：低（平均パーセンタイル０～２５％）、中（２５～７０％）及び高（７０～１００％）にカテゴリー化された。
変異及び新生抗原
１９の固形癌全体にわたる変異及び新生抗原の数のメジアン値は、The Cancer Immunome Atlas（ＴＣＩＡ）プロジェクト（tcia.at/home）から得られた。
統計
統計解析は、R（バージョン3.5.1）及びSPSS V20（SPSS Inc., Chicago, IL）を用いて実施された。根治術ＣＲＣステージＩ～ＩＩＩ患者では、無再発生存（ＲＦＳ）は、手術から最初の確定疾患進行（局所再発若しくは遠隔転移又はいずれかの理由に起因する死を含めていずれか最初に発生したもの）までの期間として計算された。全生存（ＯＳ）は、手術からいずれかの理由に起因する死までの期間であった。単変量及び多変数モデルの両方で相対ハザードを推定するために、コックス比例ハザードモデルを使用した。モデルの予測確度は、１０００回ブートストラップ再サンプリングにより、及び各ブートストラップサンプリングに対して時間依存受診者動作特性曲線下面積（ｉＡＵＣ）を計算することにより評価された。生存リスクの推定のためのパラメーターの相対的重要性は、カイ二乗比率（χ２）を用いて計算された。
参考文献
Bi et al. (2021). Tumor and immune reprogramming during immunotherapy in advanced renal cell carcinoma. Cancer Cell, 39, 649-661.
Brierly et al. (Ed.). (2017). TNM Classification of Malignant Tumours (8 ed.). Wiley-Blackwell. Retrieved from ISBN: 978-1-119-26357-9
Charoentong et al. (2017). Pan-cancer Immunogenomic Analyses Reveal Genotype-Immunophenotype Relationships and Predictors of Response to Checkpoint Blockade. Cell Rep, 18, 248-262.
Durante et al. (2020). Single-cell analysis reveals new evolutionary complexity in uveal melanoma. Nat. Commun., 11, 496.
Galon et al. (2006, September 29). Type, density, and location of immune cells within human colorectal tumors predict clinical outcome. Science, 29 (313), 1960-1964.
Gomez-Brouchet et al. (2017). CD163-positive tumor-associated macrophages and CD8-positive cytotoxic lymphocytes are powerful diagnostic markers for the therapeutic stratification of osteosarcoma patients: An immunohistochemical analysis of the biopsies from the French OS2006 phase 3. Oncoimmunology, 6 (9), e1331193 1-12.
He et al. (2020). Single-cell transcriptome profiling of an adult human cell atlas of 15 major organs. Genome Biol, 21, 294.
Hemdan et al. (2014). The prognostic value and therapeutic target role of stathmin-1 in urinary bladder cancer. Br J Cancer, 111, 1180-1187.
Hugo et al. (2016). Genomic and Transcriptomic Features of Response to Anti-PD-1 Therapy in Metastatic Melanoma. Cell, 165, 35-44.
Huvila et al. (2018). Combined ASRGL1 and p53 immunohistochemistry as an independent predictor of survival in endometrioid endometrial carcinoma. Gynecol Oncol, 149, 173-180.
Jeremiasen et al. (2020). Tumor-Associated CD68 (+), CD163 (+), and MARCO (+) Macrophages as Prognostic Biomarkers in Patients With Treatment-Naive Gastroesophageal Adenocarcinoma. Front Oncol, 10, 534761.
Lambrechts et al. (2018). Phenotype molding of stromal cells in the lung tumor microenvironment. Nat. Med., 24, 1277-1289.
Lee et al. (2020). Lineage-dependent gene expression programs influence the immune landscape of colorectal cancer. Nat. Genet., 52, 594-603.
Mezheyeuski et al. (2018). Multispectral imaging for quantitative and compartment-specific immune infiltrates reveals distinct immune profiles that classify lung cancer patients. The Journal of pathology, 244, 421-431.
Micke et al. (2016). The Impact of the Fourth Edition of the WHO Classification of Lung Tumours on Histological Classification of Resected Pulmonary NSCCs. J Thorac Oncol, 11, 862-872.
Nagy et al. (2021). Pancancer survival analysis of cancer hallmark genes. Sci. Rep., 11, 6047.
Nodin et al. (2010). Increased androgen receptor expression in serous carcinoma of the ovary is associated with an improved survival. J Ovarian Res, 3 (1), 14.
Pages et al. (2018, May 26). International validation of the consensus Immunoscore for the classification of colon cancer: a prognostic and accuracy study. Lancet, 391 (10135), 2128-2139.
Sade Feldman et al. (2018). Defining T Cell States Associated with Response to Checkpoint Immunotherapy in Melanoma .Cell, 175 (e1020), 998-1013.
Stromberg et al. (2009). Selective expression of Syntaxin-7 protein in benign melanocytes and malignant melanoma. J Proteome Res, 8, 1639-1646.

Claims (26)

  1. 癌と診断された対象の免疫療法への応答の予測又は生存期間の予後予測のためのインビトロ方法であって、
    － 前記癌に罹患した組織において、ＣＤ８について陽性の細胞からなる第１の細胞カテゴリーの第１の密度Ｄ１と、Ｃ１ｑ、ＣＤ６８とＣＤ１６３との組合せ及びＣＤ６８とＣ１ｑとの組合せの少なくとも１つについて陽性の細胞からなる第２の細胞カテゴリーの第２の密度Ｄ２とを測定することと、
    － Ｄ１とＤ２との間の関係を決定することと、
    － 前記決定された関係を、前記対象の免疫療法への応答を予測するか又は生存期間を示す少なくとも１つの所定の参照値と比較することと
    を含むインビトロ方法。
  2. － 前記対象から癌性組織のサンプルを得ることと、
    － 前記組織サンプルにおいて、ＣＤ８について陽性の細胞からなる第１の細胞カテゴリーの第１の密度Ｄ１と、Ｃ１ｑ、ＣＤ６８とＣＤ１６３との組合せ及びＣＤ６８とＣ１ｑとの組合せの少なくとも１つについて陽性の細胞からなる第２の細胞カテゴリーの第２の密度Ｄ２とを測定することと、
    － Ｄ１とＤ２との間の関係を決定することと、
    － 前記決定された関係を、前記対象の生存期間を示す少なくとも１つの所定の参照値と比較することと、
    － 前記比較に基づいて、前記対象の免疫療法への応答の予測又は生存期間の予後予測を決定することと
    を含む、請求項１に記載の方法。
  3. 前記対象の免疫療法への応答の前記予測のためのものであり、前記所定の参照値は、
    － 前記癌と診断され、及び免疫療法への既知の応答を有する対象のコホート中の各対象からの癌性組織のサンプルにおいて、ＣＤ８について陽性の細胞からなる第１の細胞カテゴリーの第１の密度Ｄ１と、Ｃ１ｑ、ＣＤ６８とＣＤ１６３との組合せ及びＣＤ６８とＣ１ｑとの組合せの少なくとも１つについて陽性の細胞からなる第２の細胞カテゴリーの第２の密度Ｄ２とを測定することと、
    － Ｄ１とＤ２との間の関係を決定することと、
    － 前記決定された関係を前記対象の既知の生存期間と比較して、前記関係と前記生存期間との間の関連性を得ることと、
    － 前記癌と診断された対象の免疫療法への応答を予測するように前記参照値を決定することと
    によって決定されたものである、請求項１又は２に記載の方法。
  4. 前記対象の生存期間の前記予後予測のためのものであり、前記所定の参照値は、
    － 前記癌と診断され、及び既知の生存期間を有する対象のコホート中の各対象からの癌性組織のサンプルにおいて、ＣＤ８について陽性の細胞からなる第１の細胞カテゴリーの第１の密度Ｄ１と、Ｃ１ｑ、ＣＤ６８とＣＤ１６３との組合せ及びＣＤ６８とＣ１ｑとの組合せの少なくとも１つについて陽性の細胞からなる第２の細胞カテゴリーの第２の密度Ｄ２とを測定することと、
    － Ｄ１とＤ２との間の関係を決定することと、
    － 前記決定された関係を前記対象の前記既知の生存期間と比較して、前記関係と前記生存期間との間の関連性を得ることと、
    － 前記癌と診断された対象の生存期間を示すように前記参照値を決定することと
    によって決定されたものである、請求項１～３のいずれか一項に記載の方法。
  5. 癌罹患組織のサンプルで相対細胞密度を測定する方法であって、前記組織サンプルにおける、ＣＤ８について陽性の細胞からなる第１の細胞カテゴリーの第１の密度Ｄ１と、前記組織サンプルにおける、Ｃ１ｑ、ＣＤ６８とＣＤ１６３との組合せ及びＣＤ６８とＣ１ｑとの組合せの少なくとも１つについて陽性の細胞からなる第２の細胞カテゴリーの第２の密度Ｄ２とを測定するステップと、Ｄ１とＤ２との間の関係を計算するステップとを含む方法。
  6. 前記第２の細胞カテゴリーは、ＣＤ６８及びＣＤ１６３の両方について陽性の細胞からなる、請求項１～５のいずれか一項に記載の方法。
  7. 前記第２の細胞カテゴリーは、Ｃ１ｑＡ、Ｃ１ｑＢ及びＣ１ｑＣ並びに任意選択的にＣＤ６８の少なくとも１つについて陽性の細胞からなる、請求項１～４のいずれか一項に記載の方法。
  8. Ｄ１とＤ２との間の前記関係の前記決定は、比Ｄ１／（Ｄ１＋Ｄ２）若しくはＤ１／Ｄ２又はその逆を計算することを含む、請求項１～７のいずれか一項に記載の方法。
  9. 前記癌は、結腸直腸癌、乳癌、膵十二指腸癌、膀胱癌、肺癌、黒色腫及び胃食道腺癌から選択される、請求項１～８のいずれか一項に記載の方法。
  10. 前記決定された関係は、前記対象の生存期間の予後予測を決定する際に少なくとも１つの臨床リスク因子と組み合わされる、請求項１～９のいずれか一項に記載の方法。
  11. 前記少なくとも１つの臨床リスク因子は、対象の性別、マイクロサテライト不安定性ステータス、腫瘍側性、Ｔステージ、Ｎステージ、腫瘍分化からなる群から選択される、請求項１０に記載の方法。
  12. 前記細胞密度の測定は、遺伝子発現の解析によって実施される、請求項１～１１のいずれか一項に記載の方法。
  13. 前記細胞密度の測定は、解析される組織領域における、ＣＤ８について陽性の細胞と、Ｃ１ｑ、ＣＤ６８とＣＤ１６３との組合せ及びＣＤ６８とＣ１ｑとの組合せの少なくとも１つについて陽性の細胞とを計数することと、任意選択的に、前記解析される組織領域のサイズに対して正規化することとによって実施される、請求項１～１２のいずれか一項に記載の方法。
  14. 前記解析される組織領域は、腫瘍中心及び浸潤性辺縁部の両方を含む、請求項１３に記載の方法。
  15. 前記細胞の計数は、検出される前記ＣＤ８、ＣＤ６８、ＣＤ１６３、Ｃ１ｑ、Ｃ１ｑＡ、Ｃ１ｑＢ又はＣ１ｑＣに特異的な検出可能抗体での前記組織の染色によって促進される、請求項１３又は１４に記載の方法。
  16. 癌と診断された対象の免疫療法への応答の予測又は生存期間の予後予測のためのインビトロ方法であって、
    ａ）前記癌に罹患した組織において、ＣＤ８及びそれをコードするＲＮＡ分子からなる群から選択される第１の群の分子の第１の濃度Ｃ１と、Ｃ１ｑ、ＣＤ６８とＣＤ１６３との組合せ及びＣＤ６８とＣ１ｑとの組合せ並びにそれらをコードするＲＮＡ分子からなる群から選択される第２の群の分子の第２の濃度Ｃ２とを測定することと、
    ｂ）Ｃ１とＣ２との間の関係を決定することと、
    ｃ）前記決定された関係を、前記対象の免疫療法への応答を予測するか又は生存期間を示す少なくとも１つの所定の参照値と比較することと
    を含むインビトロ方法。
  17. － 前記対象から癌性組織のサンプルを得ることと、
    － 請求項１６に記載の方法のステップａ）～ｃ）を実施することと、
    － 前記比較に基づいて、前記対象の免疫療法への応答の予測又は生存期間の予後予測を決定することと
    を含む、請求項１６に記載の方法。
  18. 前記対象の免疫療法への応答の前記予測のためのものであり、前記所定の参照値は、
    － 前記癌に罹患した組織において、ＣＤ８及びそれをコードするＲＮＡ分子からなる群から選択される第１の群の分子の第１の濃度Ｃ１と、Ｃ１ｑ、ＣＤ６８とＣＤ１６３との組合せ及びＣＤ６８とＣ１ｑとの組合せ並びにそれらをコードするＲＮＡ分子からなる群から選択される第２の群の分子の第２の濃度Ｃ２とを測定することと、
    － Ｃ１とＣ２との間の関係を決定することと、
    － 前記決定された関係を前記対象の既知の生存期間と比較して、前記関係と前記生存期間との間の関連性を得ることと、
    － 前記癌と診断された対象の免疫療法への応答を予測するように前記参照値を決定することと
    によって決定されたものである、請求項１６又は１７に記載の方法。
  19. 癌罹患組織のサンプルで相対分子濃度を測定する方法であって、前記組織サンプルにおける、ＣＤ８及びそれをコードするＲＮＡ分子からなる群から選択される第１の群の分子の第１の濃度Ｃ１と、前記組織サンプルにおける、Ｃ１ｑ、ＣＤ６８とＣＤ１６３との組合せ及びＣＤ６８とＣ１ｑとの組合せ並びにそれらをコードするＲＮＡ分子からなる群から選択される第２の群の分子の第２の濃度Ｃ２とを測定するステップと、Ｃ１とＣ２との間の関係を計算するステップとを含む方法。
  20. 前記第２の群の分子は、ＣＤ６８及びＣＤ１６３又はそれらをコードするＲＮＡ分子からなる、請求項１６～１９のいずれか一項に記載の方法。
  21. 前記第２の群の分子は、Ｃ１ｑＡ、Ｃ１ｑＢ及びＣ１ｑＣ並びに任意選択的にＣＤ６８又はそれらをコードするＲＮＡ分子の少なくとも１つからなる、請求項１６～２０のいずれか一項に記載の方法。
  22. Ｃ１とＣ２との間の前記関係の前記決定は、比Ｃ１／（Ｃ１＋Ｃ２）若しくはＣ１／Ｃ２又はその逆を計算することを含む、請求項１６～２１のいずれか一項に記載の方法。
  23. 前記癌は、結腸直腸癌、乳癌、膵十二指腸癌、膀胱癌、肺癌、黒色腫及び胃食道腺癌から選択される、請求項１６～２２のいずれか一項に記載の方法。
  24. 前記決定された関係は、前記対象の生存期間の予後予測を決定する際に少なくとも１つの臨床リスク因子と組み合わされる、請求項１６～２３のいずれか一項に記載の方法。
  25. 前記少なくとも１つの臨床リスク因子は、対象の性別、マイクロサテライト不安定性ステータス、腫瘍側性、Ｔステージ、Ｎステージ、腫瘍分化からなる群から選択される、請求項２４に記載の方法。
  26. 前記濃度の測定は、バルクＲＮＡシーケンシングによって実施される、請求項１６～２５のいずれか一項に記載の方法。
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Family Cites Families (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
AU2010276324A1 (en) * 2009-07-20 2012-02-02 The Regents Of The University Of California Phenotyping tumor-infiltrating leukocytes
WO2016134416A1 (en) * 2015-02-23 2016-09-01 The University Of Queensland A method for assessing prognosis of lymphoma
MX2018012492A (es) * 2016-04-15 2019-06-06 Genentech Inc Métodos para monitorear y tratar el cáncer.
WO2020067887A1 (en) * 2018-09-24 2020-04-02 Erasmus University Medical Center Rotterdam Specific inhibition of janus kinase 3 (jak3) for modulating anti-tumor immune responses
CN109596831B (zh) * 2019-01-14 2020-05-29 臻悦生物科技江苏有限公司 一种肺癌的多重免疫组化分析试剂盒及其使用方法和应用
CN110456054B (zh) * 2019-08-13 2022-07-05 臻悦生物科技江苏有限公司 胰腺癌检测试剂、试剂盒、装置及应用

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