KR20210086611A - 면역유전적 암 스크리닝 검사 - Google Patents
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Abstract
면역유전적 암 스크리닝 검사
본 발명은 종양 관련 항원의 아미노산 서열에서 T 세포 에피토프에 결합할 수있는 대상의 HLA Triplet (HLAT)을 정량화하는 단계를 포함하는, 인간 대상이 암에 걸릴 위험을 결정하는 방법에 관한 것이다. 본 발명은 또한 암 발병 위험이 높은 것으로 결정된 대상을 치료하는 방법에 관한 것이다.
본 발명은 종양 관련 항원의 아미노산 서열에서 T 세포 에피토프에 결합할 수있는 대상의 HLA Triplet (HLAT)을 정량화하는 단계를 포함하는, 인간 대상이 암에 걸릴 위험을 결정하는 방법에 관한 것이다. 본 발명은 또한 암 발병 위험이 높은 것으로 결정된 대상을 치료하는 방법에 관한 것이다.
Description
본원에는 HLA 클래스 I 유전자형에 기초하여 대상(subject)이 암에 걸릴 위험을 결정하는 방법이 제공된다. 또한 본원에는 암을 치료하는 방법, 특히 암 발병 위험이 높은 것으로 결정된 대상(subject)의 예방적 치료가 제공된다.
가능한 경우 스크리닝과 조기 진단은 전이성 질환을 예방하고 다양한 암에서의 예후를 개선하는 데 매우 중요하다.
유전성 돌연변이는 암 발병 위험을 증가시킬 수 있지만 알려진 유전적 요인만으로 암 발병 위험에 대한 유전적 기여를 완전히 설명할 수는 없다. 예컨대 BRCA1, BRCA2의 돌연변이는 일반 인구의 유방암 사례의 5%에서 확인되었지만 이러한 사례의 거의 50%가 유방암으로 발전했다. 지난 10 년 동안 암 발병의 유전 가능성을 설명하려는 노력은 고위험 유전자의 발견과 일반적인 유전적 변이의 확인에 초점을 맞추어 왔다.
그러나, 유전적으로 암 발병 위험이 높은 개인을 더 잘 식별할 필요가 당업계에 남아 있다.
본원에는 암 발생에 대한 예측인자(predictor)로서 대상(subject)의 인간 백혈구 항원(human leukocyte antigen; HLA) 클래스 I 유전자형과 관련된 방법이 제공된다.
항원 제시 세포(antigen presenting cell; APC)에서 종양 관련 항원(tumour associated antigen; TAA)을 포함한 단백질 항원은 펩타이드로 가공(process)된다. 이 펩타이드는 HLA 분자에 결합하여 펩타이드-HLA 복합체로서 세포 표면에 T 세포에 대해 제시된다. 개인별로 다른 HLA 분자를 발현하며, 다른 HLA 분자는 다른 펩타이드를 제시한다. 대상(subject)에서 발현된 단일 HLA 클래스 I 대립유전자에 결합하는 TAA 에피토프는 필수적이지만, 종양 특이적 T 세포 반응을 유도하기에는 충분하지 않다. 종양 특이적 T 세포 반응은 개인의 최소한 3 개의 HLA 클래스 I 유전자(본원에서 HLA triplet 또는 “HLAT”라고 칭함)가 코딩하는 HLA 분자에 의해 TAA의 에피토프가 인식되고 제시될 때 최적으로 활성화된다. (PCT/EP2018/055231, PCT/EP2018/055232, PCT/EP2018/055230, EP 3370065 and EP 3369431).
본 발명자들은 암에 걸린 대상(subject)을 배경 집단(background population)에서 구분할 수 있는 이진 분류기(binary classifier)를 개발하였다. 본 발명자들은 이 분류기(classifier)를 사용하여 HLA 유전자형과 암 위험 사이의 명확한 연관성을 설명할 수 있었다. 이러한 발견은 종양 성장 조절에서 종양 특이적 T 세포 반응의 중심적 역할을 확인시켜주고 HLA 유전자형 분석이 암 발병 위험이 높은 대상(subject)의 조기 식별을 위한 진단 검사를 개선하는 데 사용될 수 있음을 의미한다.
따라서, 제 1 양태에서, 본 발명은 인간 대상(subject)이 암에 걸릴 위험을 결정하는 방법을 제공한다. 상기 방법은 종양 관련 항원(tumor associated antigens; TAA)의 아미노산 서열에서 T 세포 에피토프에 결합할 수 있는 대상(subject)의 HLA triplet(HLAT)를 정량화하는 단계로, 상기 HLAT의 HLA는 동일한 T 세포 에피토프에 결합할 수 있는 것이고, 대상(subject)이 암에 걸릴 위험을 결정하는 단계로, 상기 TAA에 관하여 T 세포 에피토프에 결합 가능한 HLAT의 수가 적을수록 대상(subject)이 암에 걸릴 위험이 더 높은 것에 해당하는 단계를 포함한다.
본원에서 기술된 발견은 또한 종양 세포를 죽이기 위해 대상(subject)의 면역 시스템을 효과적으로 활성화하도록 맞춤화한 백신을 사용함으로써 암의 위험을 감소시킬 수 있다는 점을 시사한다.
따라서, 다른 양태에서, 본 발명은 대상(subject)의 암을 치료하는 방법을 제공하고, 상기 대상(subject)은 위의 방법을 통해 암 발병 위험이 높은 것으로 결정되고, 상기 치료 방법은 대상에게 (i)TAA의 단편이고; 및 (ii)대상의 HLAT에 결합 가능한 T 세포 에피토프를 포함하는 아미노산 서열을 포함하는 펩타이드를 하나 이상, 또는 하나 이상의 펩타이드를 인코딩하는 하나 이상의 핵산 또는 벡터를 투여하는 단계를 포함한다.
다른 양태에서, 본 발명은 다음을 제공한다.
- 특정 인간 대상(subject)에서 암을 치료하는 방법에 사용하기 위한 펩타이드, 또는 펩타이드를 인코딩하는 폴리핵산 또는 벡터, 상기 펩타이드는 (i) TAA의 단편인 아미노산 서열; 및 (ii) 대상의 HLAT에 결합할 수 있는 T 세포 에피토프를 포함하는 아미노산 서열을 포함한다; 및
- 특정 인간 대상(subject)에서 암을 치료하는 약물(medicament)의 제조에 사용하기 위한 펩타이드, 또는 상기 펩타이드를 인코딩하는 폴리핵산 또는 벡터, 상기 펩타이드는 (i) TAA의 단편인 아미노산 서열; 및 (ii) 대상의 HLAT에 결합할 수 있는 T 세포 에피토프를 포함하는 아미노산 서열을 포함한다.
다른 양태에서, 본 발명은 인간 대상이 암에 걸릴 위험을 결정하기 위한 다음을 포함하는 시스템을 제공한다:
(i) 대상(subject)의 HLA 클래스 I 유전자형 및 TAA의 아미노산 서열을 포함하는 데이터를 저장하도록 구성된 저장 모듈;
(ii) TAA의 아미노산 서열의 T 세포 에피토프에 결합할 수 있는 대상(subject)의 HLAT를 정량하도록 구성된 계산 모듈; 상기 HLAT의 각 HLA는 동일한 T 세포 에피토프에 결합할 수 있는 것이고; 및
(iii) 대상(subject)이 암에 걸릴 위험 및/또는 대상(subject)에 대한 권장 치료를 표시하도록 구성된 출력 모듈.
(iv)
본 발명의 방법과 조성물은 예시를 들지만 그것에 제한되지 않고, 첨부 도면을 참조하여 보다 상세하게 설명될 것이다. 본 발명이 주어질 때 당업자에게는 다수의 동등한 수정 및 변형이 명백할 것이다. 따라서, 본 발명의 예시적인 구현예는 예시적인 것으로 간주되며 제한적이지 않다. 기술된 구현예들에 대한 다양한 변경은 본 발명의 양태에서 벗어나지 않고 이루어질 수 있다. 상기 또는 하기에 관계없이, 본원에서 인용된 모든 문헌은 그 전문이 명백히 참조로 포함된다.
조합이 명백히 허용되지 않거나 명백히 회피되는 것으로 언급된 경우는 제외하고, 본 발명은 상술한 바람직한 특징 및 양태의 조합을 포함한다. 본원 및 청구 범위에 사용된 바와 같이, 단수 형태 "a", "an", "the"는 내용이 명확하게 달리 지시하지 않는 한 복수 지시 대상을 포함한다. 따라서, 예컨대 "펩타이드"에 대한 언급은 둘 또는 그 이상의 펩타이드를 포함한다.
본원에서 사용되는 섹션 제목은 편의상으로 사용되며 어떤 식으로든 제한하는 것으로 해석되어서는 안 된다.
도면의 간단한 설명
도 1
HLA 제한 PEPI 바이오 마커의 ROC 곡선
도 2
진단 정확도 결정을 위한 ≥1 PEPI3+ 테스트의 ROC 곡선. AUC = 0.73은 PEPI 바이오마커에 대한 공정한 진단 값을 분류한다.
도 3
다양한 민족 집단(ethnic population)에서 48 TSA의 평균 총 HLAT 점수. 극동 아시아와 태평양 지역의 민족 그룹(ethnic group)은 세계 다른 지역 보다 HLAT 수치가 더 높다. 국가와 연관될 수 있는 민족 그룹은 검은색으로 강조 표시되었다. y축의 숫자는 다음을 나타낸다: 1: 아일랜드인(Irish), 2: 북미인(North America) (Eu), 3: 체코인(Czech), 4: 핀란드인(Finn), 5: 그루지야인(Georgian), 6: 멕시코인(Mexican), 7: 우간다인(Ugandan), 8: 북미인(North America) (Hi), 9: 뉴 델리인(New Delhi), 10: 쿠르드족(Kurdish), 11: 불가리아인(Bulgarian), 12: 브라질인(Brazilian) (Af, Eu), 13: 아랍 드루즈인(Arab Druze), 14: 북미인(North America) (Af), 15: 타밀족(Tamil), 16: 아메리카 원주민(Amerindian), 17: 잠비아인(Zambian), 18: 케냐인(Kenyan), 19: 투바족(Tuva), 20: 과라니-난데와족(Guarani-Nandewa), 21: 케냐 저지대(Kenyan Lowlander), 22: 쇼나족(Shona), 23: 과라니-카이오와족(Guarani-Kaiowa), 24: 줄루족(Zulu), 25: 도군족(Doggon), 26: 사이시야트족(Saisiat), 27: 이스라엘 유대인(Israeli Jews), 28: 캐논시토인(Canoncito), 29: 북미인(North America) (As), 30: 한국인(Korean), 31: 그루트아일런드인(Groote Eylandt), 32: 토로코족(Toroko), 33: 시라야족(Siraya), 34: 케이프 요크인(Cape York), 35: 오키나와인(Okinawan), 36: 바리인(Bari), 37: 케냐 고지대인(Kenyan Highlander), 38: 하카족(Hakka), 39: 아타얄족(Atayal), 40: 중국인(Chinese), 41: 필리핀인(Filipino), 42: 민난족(Minnan), 43: 유피크족(Yupik), 44: 킴벌리인(Kimberley), 45: 자바 인도네시아인(Javanese Indonesian), 46: 이바탄족(Ivatan), 47: 타이족(Thai), 48: 말레이인(Malay), 49: 쩌우족(Tsou), 50: 아미족(Ami), 51: 부눈족(Bunun), 52: 유엔두무인(Yuendumu), 53: 파제흐족(Pazeh), 54: 타오족(Thao), 55: 아메리칸 사모아인(American Samoa), 56: 루카이족(Rukai), 57: 파이완족(Paiwan), 58: 푸유마족(Puyuma), 59: 야미족(Yami)
도 4
HLAT 점수가 낮은 국가(s <75)와 HLAT 점수가 높은 국가(s> 75)의 발병률. 평균은 가로 검은색 막대로 표시되었다. 표준 오차는 수직 막대로 표시되었다. 발병률 차이는 매우 유의하다(p <0.0001).
도 5
일반 집단과 비교하여 흑색종 환자를 분류하는 면역학적 예측 인자(HLAT Score)의 ROC 곡선. AUC = 0.645; 검은색 실선은 ROC 곡선이고, x=y 선은 비교를 위해 회색 점선으로 표시된다.
도 6
5 개의 동일한 크기의 하위 집단(subpopulation)에서 흑색종이 발병할 상대적 면역학적 위험. 하위 집단을 정의하는 HLAT 점수 범위는 가로 축에 표시된다. 검은색 막대는 95 % 신뢰 구간을 나타낸다. 첫번째 하위그룹(subgroup)과 마지막 하위그룹의 차이가 유의하다(p = 0.001).
도 7
5 개의 동일한 크기의 하위 집단에서 암이 발병할 상대적 면역학적 위험. 하위 집단을 정의하는 HLAT 점수 범위는 가로축에 표시된다. 검은색 막대는 95% 신뢰 구간을 나타낸다. a. 비소세포 폐암; b.신세포암; c. 대장암.
도 8
5 개의 동일한 크기의 하위그룹에서 흑색종이 발병할 상대적 위험(relative risk, RR). 하위그룹을 정의하는 HLA-점수 범위는 x-축에 표시된다. 검은색 막대는 95% 신뢰 구간을 나타낸다. 첫번째 하위그룹(subgroup)과 마지막 하위그룹의 차이가 유의하다(p < 0.05).
도 9
백신 특이적 T 세포 반응(환자 10 명)을 초래하는 항원 수(n = 7)와 48 TSA 패널에 대해 계산된 HLAT 점수 사이의 양의 상관 관계.
도 10
59 개 국가 및 민족 집단의 평균 HLA 점수. 국가의 지배적인 민족으로서 국가와 연관될 수 있는 민족 그룹은 검은색으로 강조 표시된다. y 축에 표시된 민족은 다음과 같다: 1, 아일랜드인(Irish); 2, 북미인(North America) (Eu); 3, 체코인(Czech); 4, 핀란드인(Finnish); 5, 브라질인(Brazilian) (Af, Eu); 6, 그루지야인(Georgian); 7, 아랍 드루즈인(Arab Druze); 8, 과라니-카이오와족(Guarani-Kaiowa); 9, 우간다인(Ugandan); 10, 북미인(North America) (Hi); 11, 뉴 델리인(New Delhi); 12, 불가리아인(Bulgarian); 13, 북미인(North America) (Af); 14, 과라니-난데와족(Guarani-Nandewa); 15, 쿠르드족(Kurdish); 16, 이스라엘 유대인(Israeli Jews); 17, 멕시코인(Mexican); 18, 타밀족(Tamil); 19, 케냐인(Kenyan); 20, 케냐 저지대인(Kenyan Lowlander); 21, 잠비아인(Zambian); 22, 도군족(Doggon); 23, 아메리카 원주민(Amerindian); 24, 쇼나족(Shona); 25, 케냐 고지대인(Kenyan Highlander); 26, 줄루족(Zulu); 27, 캐논시토인(Canoncito); 28, 투바족(Tuva); 29, 사이시야트족(Saisiat); 30, 자바 인도네시아인(Javanese Indonesian); 31, 필리핀인(Filipino); 32, 북미인(North America) (As); 33, 케이프 요크인(Cape York); 34, 말레이인(Malay); 35, 한국인(Korean); 36, 타이족(Thai); 37, 하카족(Hakka); 38, 오키나와인(Okinawan); 39, 중국인(Chinese); 40, 그루트아일런드인(Groote Eylandt); 41, 민난족(Minnan); 42, 이바탄족(Ivatan); 43, 바리인(Bari); 44, 킴벌리인(Kimberley) (호주(Australia)); 45, 토로코족(Toroko); 46, 유엔두무인(Yuendumu); 47, 아타얄족(Atayal); 48, 시라야족(Siraya); 49, 아메리칸 사모아인(American Samoa); 50, 유피크족(Yupik); 51, 파제흐족(Pazeh); 52, 부눈족(Bunun); 53, 야미족(Yami); 54, 쩌우족(Tsou); 55, 아미족(Ami); 56, 타오족(Thao); 57, 루카이족(Rukai); 58, 파이완족(Paiwan); 59, 푸유마족(Puyuma). 여기서 Eu는 유럽, 비-히스패닉인, Hs는 히스패닉인, Af는 아프리카인, As는 아시아인을 의미한다.
도 11
흑색종 발병률과 민족 집단의 HLA 점수 간의 상관관계. 상관관계는 유의하다(p < 0.001, 변환된 t 점수는 4.25, df = 18). ASRW: 세계 표준 인구 별 연령-표준화율(age-standardized rate by world standard population).
도 12
단일 HLA 대립 유전자 또는 불완전(non-complete) HLA 유전자형으로 비-UNPC 집단과 UNPC 집단을 유전자형에 기반하여 구분하기에는 제한이 있다. A*02:01/B*18:01 AUC=0.556 (유의하지 않음).
도 13
OBERTO 시험 설계(NCT03391232)
도 14
OBERTO 시험의 CRC 코호트에서 항원 발현(n = 10). a: 2391개의 생검을 기반으로 결정된 PolyPEPI1018 소스 항원의 발현 빈도. b: PolyPEPI1018 백신 설계에서 7 개의 TSA 중 3 개는 95% 이상의 확률로 CRC 종양에서 발현된다. c: 평균적으로 10 명의 환자 중 4 명은 각 표적 항원에 대해 기존 면역 반응을 보였으며, 이는 환자의 종양에서 TSA의 실제 발현을 나타낸다. d: 10 명의 환자 중 7명은 최소 1개의 TSA에 대해, 평균적으로는 3개의 TSA에 대해 기존 면역 반응을 보였다.
도 15
CRC 환자에서 PolyPEPI1018의 면역 원성은 적절한 표적 항원 및 표적 펩타이드 선택을 확인한다. 상단 부분: PolyPEPI1018 백신 조성물의 표적 펩타이드 선택 및 펩타이드 설계. 대표적인 모델 집단에서 우세한 9mer PEPI3+를 포함하도록 선택된 CRC 특이적 CTA (TSA)의 2 개의 15mer. 표: PolyPEPI1018 백신은 CRC 코호트의 전임상 연구 중에 후향적으로 테스트되었으며, PEPI3+를 생성하여 모든 테스트된 개인에서 적어도 하나의 항원에 대해 면역 원성이 입증되었다. 임상 면역 반응은 환자의 90%에서 최소 1개의 항원에 대해 특이적으로 측정되었으며, 백신-포함 펩타이드에 대해 특이적으로 측정된 IFNy fluorospot 분석으로 테스트하였을 때 다중 항원 면역 반응은 환자의 90 %에서 최소 2개에 대해, 환자의 80%에서 최소 3개의 항원에 대해 발견되었다.
도 16
PolyPEPI1018 치료에 대한 임상 반응. a: OBERTO 시험(NCT03391232)의 임상 반응에 대한 스위머 플롯(swimmer plot). b: 무진행 생존(progression free survival; PFS)과 AGP 카운트의 연관성. c: 종양 부피와 AGP 카운트의 연관성.
도 17
환자-A의 종양 세포에서 백신 항원 발현의 확률. 95% 이상의 확률로 백신 요법의 13개 표적 항원 중 5 개가 환자의 종양에서 발현된다. 결과적으로 13개의 펩타이드 백신은 95% 확률 (AGP95)로 최소 5개의 난소암 항원에 대한 면역 반응을 유도할 수 있다. 각 펩타이드가 환자-A의 면역 반응을 유도할 확률은 84%이다. AGP50은 평균(기댓값) = 7.9 (환자-A의 종양을 공격하는 백신의 효과를 측정한 것)이다.
도 18
환자-A의 치료 일정.
도 19
환자-A의 T 세포 반응. a. 왼쪽: 백신 펩타이드-특이적인 T 세포 반응(20 mer). 오른쪽: CD8+ 세포 독성 T 세포 반응(9 mer). 예측된 T 세포 반응은 바이오어세이로 확인된다.
도 20
개인화된 (PIT) 백신으로 치료받은 환자-A의 MRI 결과. 집중적인 치료를 진행한 전력이 있는(heavily pretreated) 말기 난소암 환자는 PIT 백신 치료 후 예기치 않은 객관적 반응(objective response)을 보였다. 이러한 MRI 결과는 화학 요법과 병행한 PIT 백신이 그녀의 종양 부담을 상당히 감소시켰음을 시사한다.
도 21
환자-B의 종양 세포에서 백신 항원 발현 확률 및 환자-B의 치료 일정. a: 백신의 13개 표적 항원 중 4개가 환자의 종양에서 발현될 확률은 95% 이상이다. b: 결과적으로 12개의 펩타이드 백신은 95% 확률(AGP95)로 최소 4개의 유방암 항원에 대한 면역 반응을 유도할 수 있다. 각 펩타이드가 환자-B에서 면역 반응을 유도할 확률은 84%이다. AGP50 = 6.45; 이는 환자-B의 종양을 공격하는 백신의 효과를 측정한 것이다. c: 환자-B의 치료 일정.
도 22
환자-A의 T 세포 반응. 왼쪽: 환자의 백신 펩타이드-특이적 T 세포 반응(20-mer). 오른쪽: 백신-특이적 CD8+ 세포 독성 T 세포 반응(9-mer)의 속도론(kinetics). 예측된 T 세포 반응은 바이오어세이로 확인된다.
도 23
환자-C의 치료 일정.
도 24
환자-C의 T 세포 반응. a: 백신 펩타이드-특이적 T 세포 반응(20-mer). b: 백신 펩타이드-특이적 CD8+ T 세포 반응(9-mer). c-d: 각각 백신-특이적 CD4+ T 세포 및 CD8+ 세포 독성 T 세포 반응(9-mer)의 속도론. CD4 및 CD8 T 세포 특이적인 경우 모두에서 14개월 후에 오래 지속되는 면역 반응이 나타난다.
도 25
환자-D의 치료 일정.
도 26
PIT 치료에 대한 환자-D의 면역 반응. a: CD4+ 특이적 T 세포 반응(20 mer) 및 b: CD8+ T 세포 특이적 T 세포 반응(9 mer). 0.5-4 개월은 마지막 백신 접종 후 PMBC 샘플 수집까지의 기간을 나타낸다.
도 1
HLA 제한 PEPI 바이오 마커의 ROC 곡선
도 2
진단 정확도 결정을 위한 ≥1 PEPI3+ 테스트의 ROC 곡선. AUC = 0.73은 PEPI 바이오마커에 대한 공정한 진단 값을 분류한다.
도 3
다양한 민족 집단(ethnic population)에서 48 TSA의 평균 총 HLAT 점수. 극동 아시아와 태평양 지역의 민족 그룹(ethnic group)은 세계 다른 지역 보다 HLAT 수치가 더 높다. 국가와 연관될 수 있는 민족 그룹은 검은색으로 강조 표시되었다. y축의 숫자는 다음을 나타낸다: 1: 아일랜드인(Irish), 2: 북미인(North America) (Eu), 3: 체코인(Czech), 4: 핀란드인(Finn), 5: 그루지야인(Georgian), 6: 멕시코인(Mexican), 7: 우간다인(Ugandan), 8: 북미인(North America) (Hi), 9: 뉴 델리인(New Delhi), 10: 쿠르드족(Kurdish), 11: 불가리아인(Bulgarian), 12: 브라질인(Brazilian) (Af, Eu), 13: 아랍 드루즈인(Arab Druze), 14: 북미인(North America) (Af), 15: 타밀족(Tamil), 16: 아메리카 원주민(Amerindian), 17: 잠비아인(Zambian), 18: 케냐인(Kenyan), 19: 투바족(Tuva), 20: 과라니-난데와족(Guarani-Nandewa), 21: 케냐 저지대(Kenyan Lowlander), 22: 쇼나족(Shona), 23: 과라니-카이오와족(Guarani-Kaiowa), 24: 줄루족(Zulu), 25: 도군족(Doggon), 26: 사이시야트족(Saisiat), 27: 이스라엘 유대인(Israeli Jews), 28: 캐논시토인(Canoncito), 29: 북미인(North America) (As), 30: 한국인(Korean), 31: 그루트아일런드인(Groote Eylandt), 32: 토로코족(Toroko), 33: 시라야족(Siraya), 34: 케이프 요크인(Cape York), 35: 오키나와인(Okinawan), 36: 바리인(Bari), 37: 케냐 고지대인(Kenyan Highlander), 38: 하카족(Hakka), 39: 아타얄족(Atayal), 40: 중국인(Chinese), 41: 필리핀인(Filipino), 42: 민난족(Minnan), 43: 유피크족(Yupik), 44: 킴벌리인(Kimberley), 45: 자바 인도네시아인(Javanese Indonesian), 46: 이바탄족(Ivatan), 47: 타이족(Thai), 48: 말레이인(Malay), 49: 쩌우족(Tsou), 50: 아미족(Ami), 51: 부눈족(Bunun), 52: 유엔두무인(Yuendumu), 53: 파제흐족(Pazeh), 54: 타오족(Thao), 55: 아메리칸 사모아인(American Samoa), 56: 루카이족(Rukai), 57: 파이완족(Paiwan), 58: 푸유마족(Puyuma), 59: 야미족(Yami)
도 4
HLAT 점수가 낮은 국가(s <75)와 HLAT 점수가 높은 국가(s> 75)의 발병률. 평균은 가로 검은색 막대로 표시되었다. 표준 오차는 수직 막대로 표시되었다. 발병률 차이는 매우 유의하다(p <0.0001).
도 5
일반 집단과 비교하여 흑색종 환자를 분류하는 면역학적 예측 인자(HLAT Score)의 ROC 곡선. AUC = 0.645; 검은색 실선은 ROC 곡선이고, x=y 선은 비교를 위해 회색 점선으로 표시된다.
도 6
5 개의 동일한 크기의 하위 집단(subpopulation)에서 흑색종이 발병할 상대적 면역학적 위험. 하위 집단을 정의하는 HLAT 점수 범위는 가로 축에 표시된다. 검은색 막대는 95 % 신뢰 구간을 나타낸다. 첫번째 하위그룹(subgroup)과 마지막 하위그룹의 차이가 유의하다(p = 0.001).
도 7
5 개의 동일한 크기의 하위 집단에서 암이 발병할 상대적 면역학적 위험. 하위 집단을 정의하는 HLAT 점수 범위는 가로축에 표시된다. 검은색 막대는 95% 신뢰 구간을 나타낸다. a. 비소세포 폐암; b.신세포암; c. 대장암.
도 8
5 개의 동일한 크기의 하위그룹에서 흑색종이 발병할 상대적 위험(relative risk, RR). 하위그룹을 정의하는 HLA-점수 범위는 x-축에 표시된다. 검은색 막대는 95% 신뢰 구간을 나타낸다. 첫번째 하위그룹(subgroup)과 마지막 하위그룹의 차이가 유의하다(p < 0.05).
도 9
백신 특이적 T 세포 반응(환자 10 명)을 초래하는 항원 수(n = 7)와 48 TSA 패널에 대해 계산된 HLAT 점수 사이의 양의 상관 관계.
도 10
59 개 국가 및 민족 집단의 평균 HLA 점수. 국가의 지배적인 민족으로서 국가와 연관될 수 있는 민족 그룹은 검은색으로 강조 표시된다. y 축에 표시된 민족은 다음과 같다: 1, 아일랜드인(Irish); 2, 북미인(North America) (Eu); 3, 체코인(Czech); 4, 핀란드인(Finnish); 5, 브라질인(Brazilian) (Af, Eu); 6, 그루지야인(Georgian); 7, 아랍 드루즈인(Arab Druze); 8, 과라니-카이오와족(Guarani-Kaiowa); 9, 우간다인(Ugandan); 10, 북미인(North America) (Hi); 11, 뉴 델리인(New Delhi); 12, 불가리아인(Bulgarian); 13, 북미인(North America) (Af); 14, 과라니-난데와족(Guarani-Nandewa); 15, 쿠르드족(Kurdish); 16, 이스라엘 유대인(Israeli Jews); 17, 멕시코인(Mexican); 18, 타밀족(Tamil); 19, 케냐인(Kenyan); 20, 케냐 저지대인(Kenyan Lowlander); 21, 잠비아인(Zambian); 22, 도군족(Doggon); 23, 아메리카 원주민(Amerindian); 24, 쇼나족(Shona); 25, 케냐 고지대인(Kenyan Highlander); 26, 줄루족(Zulu); 27, 캐논시토인(Canoncito); 28, 투바족(Tuva); 29, 사이시야트족(Saisiat); 30, 자바 인도네시아인(Javanese Indonesian); 31, 필리핀인(Filipino); 32, 북미인(North America) (As); 33, 케이프 요크인(Cape York); 34, 말레이인(Malay); 35, 한국인(Korean); 36, 타이족(Thai); 37, 하카족(Hakka); 38, 오키나와인(Okinawan); 39, 중국인(Chinese); 40, 그루트아일런드인(Groote Eylandt); 41, 민난족(Minnan); 42, 이바탄족(Ivatan); 43, 바리인(Bari); 44, 킴벌리인(Kimberley) (호주(Australia)); 45, 토로코족(Toroko); 46, 유엔두무인(Yuendumu); 47, 아타얄족(Atayal); 48, 시라야족(Siraya); 49, 아메리칸 사모아인(American Samoa); 50, 유피크족(Yupik); 51, 파제흐족(Pazeh); 52, 부눈족(Bunun); 53, 야미족(Yami); 54, 쩌우족(Tsou); 55, 아미족(Ami); 56, 타오족(Thao); 57, 루카이족(Rukai); 58, 파이완족(Paiwan); 59, 푸유마족(Puyuma). 여기서 Eu는 유럽, 비-히스패닉인, Hs는 히스패닉인, Af는 아프리카인, As는 아시아인을 의미한다.
도 11
흑색종 발병률과 민족 집단의 HLA 점수 간의 상관관계. 상관관계는 유의하다(p < 0.001, 변환된 t 점수는 4.25, df = 18). ASRW: 세계 표준 인구 별 연령-표준화율(age-standardized rate by world standard population).
도 12
단일 HLA 대립 유전자 또는 불완전(non-complete) HLA 유전자형으로 비-UNPC 집단과 UNPC 집단을 유전자형에 기반하여 구분하기에는 제한이 있다. A*02:01/B*18:01 AUC=0.556 (유의하지 않음).
도 13
OBERTO 시험 설계(NCT03391232)
도 14
OBERTO 시험의 CRC 코호트에서 항원 발현(n = 10). a: 2391개의 생검을 기반으로 결정된 PolyPEPI1018 소스 항원의 발현 빈도. b: PolyPEPI1018 백신 설계에서 7 개의 TSA 중 3 개는 95% 이상의 확률로 CRC 종양에서 발현된다. c: 평균적으로 10 명의 환자 중 4 명은 각 표적 항원에 대해 기존 면역 반응을 보였으며, 이는 환자의 종양에서 TSA의 실제 발현을 나타낸다. d: 10 명의 환자 중 7명은 최소 1개의 TSA에 대해, 평균적으로는 3개의 TSA에 대해 기존 면역 반응을 보였다.
도 15
CRC 환자에서 PolyPEPI1018의 면역 원성은 적절한 표적 항원 및 표적 펩타이드 선택을 확인한다. 상단 부분: PolyPEPI1018 백신 조성물의 표적 펩타이드 선택 및 펩타이드 설계. 대표적인 모델 집단에서 우세한 9mer PEPI3+를 포함하도록 선택된 CRC 특이적 CTA (TSA)의 2 개의 15mer. 표: PolyPEPI1018 백신은 CRC 코호트의 전임상 연구 중에 후향적으로 테스트되었으며, PEPI3+를 생성하여 모든 테스트된 개인에서 적어도 하나의 항원에 대해 면역 원성이 입증되었다. 임상 면역 반응은 환자의 90%에서 최소 1개의 항원에 대해 특이적으로 측정되었으며, 백신-포함 펩타이드에 대해 특이적으로 측정된 IFNy fluorospot 분석으로 테스트하였을 때 다중 항원 면역 반응은 환자의 90 %에서 최소 2개에 대해, 환자의 80%에서 최소 3개의 항원에 대해 발견되었다.
도 16
PolyPEPI1018 치료에 대한 임상 반응. a: OBERTO 시험(NCT03391232)의 임상 반응에 대한 스위머 플롯(swimmer plot). b: 무진행 생존(progression free survival; PFS)과 AGP 카운트의 연관성. c: 종양 부피와 AGP 카운트의 연관성.
도 17
환자-A의 종양 세포에서 백신 항원 발현의 확률. 95% 이상의 확률로 백신 요법의 13개 표적 항원 중 5 개가 환자의 종양에서 발현된다. 결과적으로 13개의 펩타이드 백신은 95% 확률 (AGP95)로 최소 5개의 난소암 항원에 대한 면역 반응을 유도할 수 있다. 각 펩타이드가 환자-A의 면역 반응을 유도할 확률은 84%이다. AGP50은 평균(기댓값) = 7.9 (환자-A의 종양을 공격하는 백신의 효과를 측정한 것)이다.
도 18
환자-A의 치료 일정.
도 19
환자-A의 T 세포 반응. a. 왼쪽: 백신 펩타이드-특이적인 T 세포 반응(20 mer). 오른쪽: CD8+ 세포 독성 T 세포 반응(9 mer). 예측된 T 세포 반응은 바이오어세이로 확인된다.
도 20
개인화된 (PIT) 백신으로 치료받은 환자-A의 MRI 결과. 집중적인 치료를 진행한 전력이 있는(heavily pretreated) 말기 난소암 환자는 PIT 백신 치료 후 예기치 않은 객관적 반응(objective response)을 보였다. 이러한 MRI 결과는 화학 요법과 병행한 PIT 백신이 그녀의 종양 부담을 상당히 감소시켰음을 시사한다.
도 21
환자-B의 종양 세포에서 백신 항원 발현 확률 및 환자-B의 치료 일정. a: 백신의 13개 표적 항원 중 4개가 환자의 종양에서 발현될 확률은 95% 이상이다. b: 결과적으로 12개의 펩타이드 백신은 95% 확률(AGP95)로 최소 4개의 유방암 항원에 대한 면역 반응을 유도할 수 있다. 각 펩타이드가 환자-B에서 면역 반응을 유도할 확률은 84%이다. AGP50 = 6.45; 이는 환자-B의 종양을 공격하는 백신의 효과를 측정한 것이다. c: 환자-B의 치료 일정.
도 22
환자-A의 T 세포 반응. 왼쪽: 환자의 백신 펩타이드-특이적 T 세포 반응(20-mer). 오른쪽: 백신-특이적 CD8+ 세포 독성 T 세포 반응(9-mer)의 속도론(kinetics). 예측된 T 세포 반응은 바이오어세이로 확인된다.
도 23
환자-C의 치료 일정.
도 24
환자-C의 T 세포 반응. a: 백신 펩타이드-특이적 T 세포 반응(20-mer). b: 백신 펩타이드-특이적 CD8+ T 세포 반응(9-mer). c-d: 각각 백신-특이적 CD4+ T 세포 및 CD8+ 세포 독성 T 세포 반응(9-mer)의 속도론. CD4 및 CD8 T 세포 특이적인 경우 모두에서 14개월 후에 오래 지속되는 면역 반응이 나타난다.
도 25
환자-D의 치료 일정.
도 26
PIT 치료에 대한 환자-D의 면역 반응. a: CD4+ 특이적 T 세포 반응(20 mer) 및 b: CD8+ T 세포 특이적 T 세포 반응(9 mer). 0.5-4 개월은 마지막 백신 접종 후 PMBC 샘플 수집까지의 기간을 나타낸다.
서열의 설명
서열번호 1 내지 서열번호 13은 환자-A의 개인화된 백신의 서열을 제시하고, 표 23에 기술되어 있다.
서열번호 14 내지 서열번호 25는 환자-B의 개인화된 백신의 서열을 제시하고, 표 25에 기술되어 있다.
서열번호 26은 30개의 아미노산 CRC_P3 펩타이드를 제시한다, 도 15.
상세한 설명
HLA 유전자형(HLA genotypes)
HLA는 인간 지놈(genome) 중 가장 다형성인 유전자(polymorphic genes)에 의해 인코딩된다. 각 개인은 3개의 HLA 클래스 I 분자(HLA-A*, HLA-B*, HLA-C*) 및 4개의 HLA 클래스 II 분자(HLA-DP*, HLA-DQ*, HLA-DRB1*, HLADRB3*/4*/5*)에 대해 모계 및 부계 대립 유전자를 가지고 있다. 실질적으로, 각 개인은 동일한 항원으로부터 상이한 에피토프를 나타내는 6개의 HLA 클래스 I 및 8개의 HLA 클래스 II 분자의 상이한 조합을 나타낸다.
HLA 분자의 아미노산 서열을 나타내는데 사용되는 명명법은 다음과 같다: 유전자 이름*대립 유전자:단백질 번호, 예컨대 다음과 같다: HLA-A*02:25. 상기 예에서, “02”는 대립유전자를 의미한다. 대부분의 경우, 대립 유전자는 혈청형(serotype)에 의해 정의되며 이는 주어진 대립유전자의 단백질이 혈청학적 분석에서 서로 반응하지 않을 것을 의미한다. 단백질 번호(상술한 예에서는 "25")는 단백질이 발견되는 순서로 지정된다. 비-자기 항원성 펩타이드에 대한 결합 특이성을 결정하는 다른 아미노산 서열을 가진 임의의 단백질에 대해 새로운 단백질 번호가 지정된다. (예컨대 서열에서 1개의 아미노산만 바뀌어도 다른 단백질 번호로 간주된다). 주어진 유전자 자리(locus)의 핵산 서열에 관한 추가 정보는 HLA 명명법에 덧붙여 질 수 있으나 본원(herein)에서 기술되는 방법을 위해서는 그러한 정보가 필요하지 않다.
개인의 HLA 클래스 I 유전자형 또는 HLA 클래스 II 유전자형은 개인의 HLA 클래스 I 또는 HLA 클래스 II의 실제 아미노산 서열로 나타낼 수 있으며 상술한 바와 같이, 각 HLA 유전자의 대립 유전자 및 단백질 수를 최소한으로 지정하는 명명법으로 나타낼 수 있다. 일부 구현예에서, 개인의 HLA 유전자형은 개인으로부터 획득한 생물학적 샘플을 분석함으로써 획득하거나 결정할 수 있다. 생물학적 샘플은 전형적으로 대상의 DNA를 함유한다. 생물학적 시료는 예를 들어, 혈액, 혈청, 혈장, 타액, 소변, 날숨(expiration), 세포 또는 조직 샘플일 수 있다. 일부 구현에서, 생물학적 샘플은 타액 샘플이다. 일부 구현예에서, 생물학적 샘플은 구강상피 면봉 채취(buccal swab) 샘플이다. HLA 유전자형은 임의의 적합한 방법을 사용하여 획득하거나 결정될 수 있다. 예컨대 서열은 당업계에서 공지된 방법 및 프로토콜을 사용하여 HLA 유전자 자리(loci)를 서열 분석(sequencing)함으로써 결정할 수 있다. 일부 구현예에서, HLA 유전자형은 서열 특이적 프라이머(sequence specific primer, SSP) 기술을 사용하여 결정된다. 일부 구현예에서, HLA 유전자형은 서열 특이적 올리고뉴클레오타이드(sequence specific oligonucleotide, SSO) 기술을 사용하여 결정된다. 일부 구현예에서, HLA 유전자형은 서열 기반 타이핑(sequence based typing, SBT) 기술을 사용하여 결정된다. 일부 실시예에서, HLA 유전자형은 다음 세대 서열 분석(sequencing)을 사용하여 결정된다. 또한(Alternatively), 개인의 HLA 세트는 당업계에서 공지된 방법을 사용하여 데이터베이스에 저장되거나 접근(accessed)될 수 있다.
HLA-에피토프 결합(HLA-epitope binding)
대상의 주어진 HLA는 APC에서의 단백질 항원 처리에 의해 생성된 제한된 수의 상이한 펩타이드를 T 세포에 제시할 것이다. 본원에서 사용된 용어 "디스플레이하다(display)"또는 "제시하다(present)"는 HLA와 관련하여 사용될 때, 펩타이드(에피토프)와 HLA 사이의 결합을 나타낸다. 이와 관련하여, 펩타이드를 “디스플레이하다” 또는 “제시하다” 라는 말은 펩타이드”와 결합하다(binding)"와 동의어이다. 본원에서 사용되는 용어 "에피토프" 또는 "T 세포 에피토프"는 하나 또는 그 이상의 HLA에 (결합할 수 있는) 결합 친화도(binding affinity)을 갖는 단백질 항원 내에 함유된 연속 아미노산의 서열을 지칭한다. 에피토프는 HLA-특이적 및 항원-특이적(공지된 방법으로 예측된, HLA-에피토프 쌍)이지만 대상에 특이적이지는 않다. 본원에서 사용되는 용어 "개인 에피토프(personal epitope)"또는 "PEPI"는 대상-특이적 에피토프를 HLA 특이적 에피토프와 구별한다. "PEPI"는 특정 인간 대상의 하나 또는 그 이상의 HLA 클래스 I 분자에 결합할 수 있는 T 세포 에피토프인 폴리펩타이드의 연속 아미노산 서열로 구성된 폴리펩타이드 단편이다. 즉, "PEPI"는 특정 개인의 HLA 클래스 I 세트에 의해 인식되는 T 세포 에피토프이다. "에피토프"와는 달리, PEPI는 각각 다른 개인이 각각 다른 T 세포 에피토프에 결합하는 다른 HLA 분자를 가지고 있기 때문에 개인에 대해 특이적이다. 적절한 경우에 "PEPI"는 또한 특정 인간 대상의 하나 또는 그 이상의 HLA 클래스 II 분자에 결합할 수 있는 T 세포 에피토프 인 폴리펩타이드의 연속 아미노산 서열로 구성된 폴리펩타이드의 단편을 지칭할 수 있다.
본원에서 사용된 용어 "PEPI1"은 개인의 하나의 HLA 클래스 I 분자(또는, 특정 상황에서, HLA 클래스 II 분자)에 결합할 수 있는 펩타이드, 또는 폴리펩타이드 단편을 지칭한다. “PEP1+"는 개인의 하나 또는 그 이상의 HLA 클래스 I 분자에 결합할 수 있는 펩타이드 또는 폴리펩타이드 단편을 지칭한다.
"PEPI2"는 개인의 두개의 HLA 클래스 I(또는 II) 분자에 결합할 수 있는 펩타이드, 또는 폴리펩타이드 단편을 지칭한다. “PEPI2+"는 개인의 둘 또는 그 이상의 HLA 클래스 I(또는 II) 분자에 결합할 수 있는 펩타이드 또는 폴리펩타이드 단편을 지칭한다, 즉 본 발명(disclosure)의 방법에 따라 동정된 단편이다.
"PEPI3"는 개인의 세개의 HLA 클래스 I(또는 II) 분자에 결합할 수 있는 펩타이드, 또는 폴리펩타이드 단편을 지칭한다. "PEPI3+"는 개인의 셋 또는 그 이상의 HLA 클래스 I(또는 II) 분자에 결합할 수 있는 펩타이드 또는 폴리펩타이드 단편을 지칭한다.
"PEPI4"는 개인의 네개의 HLA 클래스 I(또는 II) 분자에 결합할 수 있는 펩타이드, 또는 폴리펩타이드 단편을 지칭한다. "PEPI4+"는 개인의 넷 또는 그 이상의 HLA 클래스 I(또는 II) 분자에 결합할 수 있는 펩타이드 또는 폴리펩타이드 단편을 지칭한다.
"PEPI5"는 개인의 다섯개의 HLA 클래스 I(또는 II) 분자에 결합할 수 있는 펩타이드, 또는 폴리펩타이드 단편을 지칭한다. "PEPI5+"는 개인의 다섯 또는 그 이상의 HLA 클래스 I(또는 II) 분자에 결합할 수 있는 펩타이드 또는 폴리펩타이드 단편을 지칭한다.
"PEPI6"는 개인의 여섯개의 HLA 클래스 I(또는 II) 분자에 결합할 수 있는 펩타이드, 또는 폴리펩타이드 단편을 지칭한다.
일반적으로, HLA 클래스 I 분자에 의해 제시되는 에피토프는 약 9개의 아미노산 길이이다. 그러나 본 발명의 목적상 에피토프가 HLA에 결합할 수 있는 한, 에피토프는 9개(HLA 클래스 I)의 아미노산 길이보다 많거나 적을 수 있다. 예컨대 하나 또는 그 이상의 HLA 클래스 I 분자에 (결합함으로써 그에) 의해 제시될 수 있는 에피토프는 7개, 또는 8개, 또는 9개, 및 9개, 또는 10개, 또는 11개의 아미노산 길이 사이일 수 있다.
당업계에서 공지된 기술을 사용하여, 알려진 HLA에 결합할 에피토프를 결정하는 것이 가능하다. 동일한 방법이 직접 비교되는 다수의(multiple) HLA-에피토프 결합 쌍을 결정하는데 사용된다면, 임의의 적합한 방법이 사용될 수 있다. 예컨대 생화학적 분석이 사용될 수 있다. 주어진 HLA에 결합하는 것으로 알려진 에피토프 목록을 사용할 수 있다. 또한 예측 또는 모델링 소프트웨어를 사용하여 어떤 에피토프가 주어진 HLA에 결합될 수 있는지를 결정할 수 있다. 예시는 표 1에 있다. 일부 경우, 만약 T 세포 에피토프가 IC50 또는 5000 nM 이하, 2000 nM 이하, 1000 nM 이하 또는 500 nM 이하의 예상된 IC50를 가진다면, T 세포 에피토프는 주어진 HLA에 결합할 수 있는 능력이 있다.
에피토프 예측 툴 | 웹 주소 |
BIMAS, NIH | www-bimas.cit.nih.gov/molbio/hla_bind/ |
PPAPROC, Tubingen Univ. | |
MHCPred, Edward Jenner Inst. of Vaccine Res. | |
EpiJen, Edward Jenner Inst. of Vaccine Res. | http://www.ddg-pharmfac.net/epijen/EpiJen/EpiJen.htm |
NetMHC, Center for Biological Sequence Analysis | http://www.cbs.dtu.dk/services/NetMHC/ |
SVMHC, Tubingen Univ. | http://abi.inf.uni-tuebingen.de/Services/SVMHC/ |
SYFPEITHI, Biomedical Informatics, Heidelberg | http://www.syfpeithi.de/bin/MHCServer.dll/EpitopePrediction.htm |
ETK EPITOOLKIT, Tubingen Univ. | http://etk.informatik.uni-tuebingen.de/epipred/ |
PREDEP, Hebrew Univ. Jerusalem | http://margalit.huji.ac.il/Teppred/mhc-bind/index.html |
RANKPEP, MIF Bioinformatics | http://bio.dfci.harvard.edu/RANKPEP/ |
IEDB, Immune Epitope Database | http://tools.immuneepitope.org/main/html/tcell_tools.html |
에피토프 데이터베이스 | 웹 주소 |
MHCBN, Institute of Microbial Technology, Chandigarh, INDIA | http://www.imtech.res.in/raghava/mhcbn/ |
SYFPEITHI, Biomedical Informatics, Heidelberg | http://www.syfpeithi.de/ |
AntiJen, Edward Jenner Inst. of Vaccine Res. | http://www.ddg-pharmfac.net/antijen/AntiJen/antijenhomepage.htm |
EPIMHC database of MHC ligands, MIF Bioinformatics | http://immunax.dfci.harvard.edu/epimhc/ |
IEDB, Immune Epitope Database | http://www.iedb.org/ |
HLA 분자는 T 세포 반응을 조절한다. 최근까지, 개별 에피토프에 대한 면역 반응의 촉발은 단일 HLA 대립 유전자의 생성물에 의한 에피토프 인식, 즉 HLA-제한 에피토프(HLA-restricted epitope)에 의해 결정되는 것으로 생각되었다. 그러나, HLA-제한 에피토프는 개인의 일부에서만 T 세포 반응을 유도한다. 한 개인에서 T 세포 반응을 활성화하는 펩타이드는 HLA 대립 유전자 일치에도 불구하고 다른 개체에서는 활성이 없다. 따라서, 개인의 HLA 분자가 T 세포 반응을 양성으로 활성화하는 항원-유래 에피토프를 어떻게 제시하는지는 이전에 알려지지 않았던 것이다.
본원에 기술된 바와 같이, 개인에 의해 발현된 다수의 HLA는 T 세포 반응을 유발하기 위해 동일한 펩타이드를 제시해야 한다. 따라서, 특정 개인에 대해 면역 원성인 폴리펩타이드 항원(에피토프)의 단편(PEPI)은 해당 개체에 의해 발현된 여러 클래스 I(세포 독성 T 세포를 활성화함) 또는 클래스 II(도움 T 세포를 활성화함) HLA에 결합할 수 있는 것들이다. 이 발견은 PCT/EP2018/055231, PCT/EP2018/055232, PCT/EP2018/055230, EP 3370065 및 EP 3369431에 기술되어 있다.
본원에 사용된 "HLA triplet"또는 "HLAT"또는 "임의의 조합 HLAT(any combination HLAT)"은 인간 대상에 의해 발현되는 6 개의 HLA 클래스 I 대립 유전자 중 3개의 임의의 조합이다. HLAT는 triplet의 3개의 모든 HLA 대립 유전자가 특정 PEPI에 결합할 수 있는 경우 그 특정 PEPI에 결합할 수 있다. "HLAT 수치(HLAT number)"는 하나 이상의 정의된 폴리펩타이드 또는 폴리펩타이드 단편, 예컨대 하나 이상의 항원 또는 PEPI에 결합할 수 있는 대상의 3개의 HLA 대립 유전자의 임의의 조합으로 구성된 HLAT의 총 수이다. 예컨대 대상의 6개 HLA 클래스 I 대립 유전자 중 3개가 특정 PEPI에 결합할 수 있다면, HLAT 수치는 1이다. 대상의 6개의 HLA 클래스 I 대립 유전자 중 4개가 특정 PEPI에 결합할 수 있는 경우 HLAT 수치는 4이다(4개의 결합 HLA 대립 유전자 중 3개의 조합). 대상의 6개의 HLA 클래스 I 대립 유전자 중 5개가 특정 PEPI에 결합할 수 있는 경우 HLAT 수치는 10이다(5개의 결합 HLA 대립 유전자 중 3개 조합으로서 10개). 대상의 6개의 HLA 클래스 I 대립 유전자 중 3개가 폴리펩타이드의 첫번째 PEPI에 결합할 수 있고, 대상의 6개 HLA 클래스 I 대립 유전자 중 3개의 동일하거나 다른 조합이 폴리펩타이드의 두번째 PEPI에 결합할 수 있는 경우라면 HLAT 번호는 2이고, 계속 이런 식으로 정해진다.
일부 대상은 동일한 HLA 분자를 인코딩하는 두 개의 HLA 대립유전자를 가질 수 있다(예를 들어, 동형접합성(homozygosity)의 경우 HLA-A*02:25에 대한 2개의 카피). 상기 대립유전자에 의해 인코딩되는 HLA 분자는 모든 동일한 T 세포 에피토프에 결합한다. 본 발명의 목적상, 상이한 대립 유전자에 의해 인코딩된 HLA는 두 대립 유전자가 동일하더라도 상이한 HLA이다. "다시 말해서, "대상의 3개 이상의 HLA 분자에 대한 결합 등은 "대상의 3개 이상의 HLA 대립 유전자에 의해 인코딩된 HLA 분자에 대한 결합"으로 표현될 수 있다”.
암 위험 결정
본원에서는 HLA 클래스 I 유전자형 및 이의 종양-관련 항원(tumor-associated antigen)을 인식하는 능력에 기초하여 대상이 암에 걸릴 위험을 결정하는 방법을 제공한다. HLAT가 T 세포 반응을 조절하는 방식으로 인해, 대상의 클래스 I HLA 유전자형은 선천적인(inherent) 유전적 암 위험 결정 인자를 나타낼 수 있다: 부모로부터 특정 HLA 유전자를 물려받은 대상은 종양 세포를 효과적으로 죽이는 광범위한 T 세포 반응을 일으킬 수 있으며; 소수의 종양 항원만을 인식할 수 있는 HLA 유전자를 가진 대상은 종양 세포에 대한 방어력이 약하다. 6개의 유전된 HLA 대립 유전자를 기반으로 부모와 자손은 다른 HLA 대립 유전자 세트를 갖는다. HLAT 결합 PEPI는 대상에서 T 세포 반응을 유도하므로, 부모의 종양 특이적 T 세포 반응은 자손에게 직접 유전되지 않는다.
본 발명에 따르면, 대상의 HLAT에 결합할 수 있는 T 세포 에피토프(PEPI)인 아미노산 서열의 TAA에 존재하는 것은 대상에서 TAA의 발현이 T 세포 반응을 유도할 것임을 나타낸다. TAA의 에피토프에 결합할 수 있는 HLAT의 수가 많을수록, TAA의 발현에 대한 대상의 T 세포 반응이 더 효과적이며, 대상이 TAA를 발현하는 암세포를 죽이는 데 더 효과적일 것이다. 반대로 TAA의 에피토프에 결합할 수 있는 HLAT의 수가 적을수록, TAA의 발현에 대한 대상의 T 세포 반응이 덜 효과적이며, 대상이 TAA를 발현하는 암세포를 죽이는 데 덜 효과적일 것이다. 종양은 TAA를 발현하는 암세포가 대상의 면역 반응에 의해 검출 및 사멸되지 않는 경우에만 발생한다. 따라서 HLA 유전자형은 대상에서 암 발생에 대한 유전적 위험 또는 보호 인자를 나타낼 수 있다. TAA의 T 세포 에피토프에 결합할 수 있는 HLAT의 수가 많을수록 대상에서 TAA를 발현하는 종양(암)이 발병할 위험이 더 낮을 수 있다. TAA의 T 세포 에피토프에 결합할 수 있는 HLAT의 수가 적을수록 대상에서 TAA를 발현하는 종양(암)이 발병할 위험이 더 높을 수 있다.
일부 경우에 암은 특정 유형의 암이거나 조직의 특정 세포 유형의 암이다. 일부 경우 암은 고형암이다. 일부 경우 암은 고형암이다. 일부 경우 암은 암종(carcinoma), 육종(sarcoma), 림프종(lymphoma), 백혈병(leukemia), 생식세포종(germ cell tumor) 또는 블라스토마(blastoma)이다. 암은 호르몬 관련 또는 의존적 암(예컨대 에스트로겐 또는 안드로겐 관련 암) 또는 비 호르몬 관련 또는 의존적 암일 수 있다. 암은 악성(malignant) 또는 양성(benign) 일 수 있다. 암은 전이성일 수도 있고 비전이성일 수 있다. 암은 바이러스 감염 또는 바이러스 종양 유전자와 연관되거나 연관되지 않을 수 있다. 일부 경우 암은 흑색종(melanoma), 폐암(lung cancer), 신세포암(renal cell cancer), 대장암(colorectal cancer), 방광암(bladder cancer), 신경아교종(glioma), 두경부 암(head and neck cancer), 난소암(ovarian cancer), 비흑색종 피부암(non-melanoma skin cancer), 전립선암(prostate cancer), 신장암(kidney cancer), 위암(stomach cancer), 간암(liver cancer), 자궁경부암(cervix uteri cancer), 식도암(oesophagus cancer), 비호지킨 림프종(non-Hodgkin lymphoma), 백혈병(leukemia), 췌장암(pancreatic cancer), 자궁체암(corpus uteri cancer), 입술암(lip cancer), 구강암(oral cavity cancer), 갑상선암(thyroid cancer), 뇌암(brain cancer), 신경계 암(nervous system cancer), 담낭암(gallbladder cancer), 후두암(larynx cancer), 인두암(pharynx cancer), 골수종(myeloma), 비인두암(nasopharynx cancer), 호지킨 림프종(Hodgkin lymphoma), 고환암(testis cancer), 유방암(breast cancer), 위암(gastric cancer), 대장암(colorectal cancer), 신세포암(renal cell cancer), 간세포암(hepatocellular cancer), 소아암(pediatric cancer) 및 카포시육종(Kaposi sarcoma)으로부터 선택되는 하나 이상의 암인 것이다.
다른 경우에 상기 방법은 대상이 임의의 암 또는 본원에 개시된 암의 임의의 조합이 발병할 위험을 결정하는 데 사용될 수 있다.
다른 경우에, 상기 방법은 대상이 하나 이상의 특정 TAA를 발현하는 암에 걸릴 위험을 결정하는데 사용될 수 있다. 하기 추가로 설명되는 바와 같이 본 발명의 방법에서 사용하기 위하여 적합한 TAA가 선택될 수 있다. 본원에서 용어 "T 세포 반응(T cell response)" 및 "면역 반응(immune response)"은 상호교환적으로 사용되며, T 세포의 활성화 및/또는 하나 또는 그 이상의 HLA-에피토프 결합 쌍의 인식에 따른 하나 이상의 이펙터(effector) 기능의 유도를 지칭한다. 일부 경우 "면역 반응(immune response)"은 항체 반응을 포함하고, 이는 HLA 클래스 II는 장시간 지속되는 CTL 반응과 항체 반응 모두를 유도하는데 도움이 되는 도움 반응을 자극하기 때문이다. 이펙터 기능에는 세포 독성, 사이토카인 생산 및 증식이 포함된다.
본 발명의 방법은 암 발병의 면역학적 위험을 결정하기 위하여 사용될 수 있다. 구체적으로, 본원에 기술된 방법은 TAA 또는 이들 TAA를 발현하는 암세포에 대한 면역 반응을 인식하고 수행하는 대상의 능력을 결정하기 위하여 사용될 수 있다. 다른 많은 요인이 대상의 전반적인 암 발병 위험에 기여할 수 있다. 따라서 일부 경우에 본원에 개시된 방법은 다른 위험 결정 인자와 결합되거나 암 위험 예측을 위한 더 광범위한 모델에 통합될 수 있다. 예컨대 본 발명의 방법은 일부 구현예에서, 환경 요인, 생활 습관 요인, 기타 유전적 위험 요인 및 대상의 암 발병 위험에 기여하는 임의의 다른 요인 등의 다른 암 위험 요인을 결정하는 것을 추가로 포함한다.
대상의 모든 HLAT 및/또는 모든 TAA가 암의 면역학적 조절에 똑같이 중요한 역할을 할 수 있는 것은 아니다. 따라서, 본 개시 내용에 따른 일부 경우, 상이한 HLA 대립 유전자(예컨대 본 명세서의 실시예 7 내지 9에 기재된 "HLA-점수"기반 방법 사용), 상이한 HLAT 및/또는 상이한 TAA의 T 세포 에피토프(예컨대 본 명세서의 실시예 5 및 6에 기재된 "HLA-점수"기반 방법 사용)에 결합할 수 있는 HLAT에 상이한 가중치가 적용될 수 있다. 본 발명을 예시하는 HLAT 점수 및 HLA-점수 기반 방법은 기술적 계산에서 다르지만, 두 경우 모두 TSA에 대한 면역 반응을 생성할 것으로 예상되는 능력이 더 좋을 경우 대상의 점수가 더 크다. 두 방법 모두 통계 학습 알고리즘을 사용한다. HLAT 점수의 경우 학습 알고리즘은 특정 암에 대항하기 위한 TSA에 대한 면역 반응의 중요도에 따라 TSA에 가중치를 할당합니다. 최종 HLAT 점수는 대상이 TSA에 대해 생성할 수 있는 HLA triplet의 가중치의 합계이다. HLA 점수의 경우, 학습 알고리즘은 해당 HLA 대립 유전자를 보유한 대상의 TSA에 대해 HLAT가 얼마나 잘 생성될 수 있는지에 따라 개별 HLA 대립 유전자에 점수를 할당한다. 대상의 최종 HLA 점수는 대상이 소유한 HLA 대립 유전자의 가중치의 합계이다.
일부 경우에는 적용될 가중치가 경험적으로 결정될 수 있다. 예컨대 일부 경우에 특정 TAA의 T 세포 에피토프에 결합할 수 있는 HLAT에 적용되는 가중치는 (상기) 암을 가진 대상을 (상기) 암이 없는 대상 또는 (상기) 암을 가진 대상을 포함하는 대상의 배경 집단으로부터 독립적으로 구분할 수 있는 각 TAA의 능력에 의하거나 이에 기반하여, 또는 이와 상호 관련하여 본원에 기술된 방법을 사용하여 결정될 수 있다.
대안적으로 또는 추가적으로, 특정 TAA의 T 세포 에피토프에 결합할 수 있는 HLAT에 적용되는 가중치는 TAA가 암 또는 암 유형에서 발현되는 빈도에 의하거나 이에 기반하여, 또는 이와 상호 관련하여 결정될 수 있다. 다양한 암에서의 TAA 발현 빈도는 공개된 수치(figures)와 과학 출판물에서 결정할 수 있다.
일부 경우, 특정 HLAT에 적용되는 가중치는 HLAT가 암을 앓고 있는 대상, 또는 대상 및/또는 질병-매치된 암에 걸린 하위 집단에 존재하는 빈도에 의하거나 이에 기초하여, 또는 이와 상호 관련하여 결정될 수 있다.
일부 경우에 각 TAA의 T 세포 에피토프에 결합할 수 있는 HLAT에 적용되는 가중치는 다음 가중치(w (c))로 정의되거나 사용된다:
여기서 암이 있거나 없는 집단의 TAA c에 대한 HLAT 점수의 편측 t-테스트(one sided t-test)의 p-값을 나타내고 B는 Bonferroni 보정(TAA 수)이다. 이 가중치는 본원에 설명된 HLAT 점수 기반 방법에 사용된다.
일부 경우에 HLA 대립 유전자(h)의 유의성 점수(가중치)는 다음과 같이 정의된다.
여기서 u(h)는 개인의 두 하위 세트에서 HLAT 수가 다른지 여부를 결정하는 대립 유전자 h에 대한 양측 u-테스트(two-sided u-test)의 p-값이다: 개인이 HLA h를 갖는 하나의 하위 세트 및 개인이 HLA h를 갖지 않는 하나의 하위 세트. B는 Bonferroni 보정이고, sign(h)는 평균 HLAT의 수가 h 대립 유전자를 갖지 않는 하위 집단에서 보다 h 대립 유전자를 갖는 하위 집단에서 더 크면 +1, 반대의 경우는 -1이다. 이 가중치는 본원에 기술된 HLA-점수 기반 방법에 사용된다.
일부 경우에, 초기 가중치는 당업자에게 알려진 임의의 적절한 방법을 사용하여 추가로 최적화될 수 있다. 어떤 경우에는 이러한 유의성 점수의 합계를 사용하여 대상이 암에 걸릴 위험이 대상이 암에 걸릴 위험과 관련이 있는지를 결정한다.
예컨대 일부 경우, 대상이 암에 걸릴 위험은 다음의 HLAT 점수(s(x))와 상호 관련이 있거나 이에 의해 결정될 수 있다:
여기서 C는 TAA 세트, c는 특정 TAA, w(c)는 TAA c의 가중치, p(x,c)는 대상x에서 TAA c의 HLAT 수치이다.
본 명세서의 실시예에 기재된 HLAT 점수 기반 방법 및 HLA-점수 기반 방법은 본 발명에 따른 방법의 두 가지 예이다. 개인의 HLA 클래스 I 유전자형 데이터를 사용하여 추가 점수 체계를 개발할 수 있다. 사용되는 구체적인 점수는 징후와 선험적(a priori) 데이터에 따라 달라진다. 일부 경우에는 사용 가능한 테스트 데이터세트에 대한 다양한 계산의 성능을 기반으로 선택한다. 성능은 AUC 값 (ROC 곡선 아래 영역) 또는 당업자에게 알려진 다른 성능 점수에 의해 평가될 수 있다.
종양-관련 항원(Tumor-associated antigen, TAA)
암- 또는 종양-관련 항원(TAA)은 암 또는 종양 세포에서 발현되는 단백질이다. TAA의 예로 새로운 항원(신생항원(neoantigen), 종양형성(tumorigenesis)동안 발현되고 정상 또는 건강한 세포의 유사 단백질에서 변경됨), 과발현되거나 비정상적으로 발현되는 세포 단백질(예컨대 HER2, MUC1), 발암성(oncogenic) 바이러스에 의해 생성되는 항원(예컨대 EBV, HPV, HCV, HBV, HTLV), 암 고환 항원(CTA, 예컨대 MAGE 계열, NY-SEO), 세포 유형 특이적 분화 항원(예컨대 MART-1), 및 종양 특이적 항원(Tumor Specific Antigen, TSA)이 있다. TSA는 종양이 발생한 조직의 정상 세포에는 나타나지 않는 특정 유형의 종양에 의해 생성되는 항원이다. TSA에는 공유 항원(shared antigens), 신생 항원(neoantigens) 및 고유 항원(unique antigens)이 포함된다. TAA 서열은 실험적으로, 또는 출판된 과학 페이퍼(paper)에서, 또는 Ludwig Institute for Cancer Research의 데이터베이스(www.cta.lncc.br/), Cancer Immunity 데이터베이스(cancerimmunity.org/peptide/) 및 TANTIGEN Tumor T cell antigen 데이터베이스(cvc.dfci.harvard.edu/tadb/)같은 공개적으로 이용가능한 데이터베이스를 통해 발견할 수 있다. 예시적 TAA는 표 2와 표 11에 나열되어 있다.
표 2 - 명명된 종양 항원(NAMED TUMOUR ANTIGENS)과 그에 해당하는 접근 번호(ACCESSION NUMBERS) 리스트. CTAs/TSAs = 굵은글씨 및 * | |||
5T4 Q13641.1 | A1BG P04217.1 | A33 Q99795.1 | |
A4GALT Q9NPC4.1 | AACT P01011.1 | AAG Q9M6E9.1 | ABI1 Q8IZP0.1 |
ABI2 Q9NYB9.1 | ABL1 P00519.1 | ABL-BCR Q8WUG5.1 | ABLIM3 O94929.1 |
ABLL P42684.1 | ABTB1 Q969K4.1 | ACACA Q13085.1 | ACBD4 Q8NC06.1 |
ACO1 P21399.1 | ACRBP Q8NEB7.1* | ACTL6A O96019.1 | ACTL8 Q9H568.1* |
ACTN4 O43707.1 | ACVR1 Q04771.1 | ACVR1B P36896.1 | ACVR2B Q13705.1 |
ACVRL1 P37023.1 | ACS2B Q68CK6.1 | ACSL5 Q9ULC5.1 | ADAM-15 Q13444.1 |
ADAM17 P78536.1 | ADAM2 Q99965.1* | ADAM29 Q9UKF5.1* | ADAM7 Q9H2U9.1 |
ADAP1 O75689.1 | ADFP Q99541.1 | ADGRA3 Q8IWK6.1 | ADGRF1 Q5T601.1 |
ADGRF2 Q8IZF7.1 | ADGRL2 O95490.1 | ADHFE1 Q8IWW8.1 | AEN Q8WTP8.1 |
AFF1 P51825.1 | AFF4 Q9UHB7.1 | AFP P02771.1 | AGAP2 Q99490.1 |
AGO1 Q9UL18.1 | AGO3 Q9H9G7.1 | AGO4 Q9HCK5.1 | AGR2 O95994.1 |
AIFM2 Q9BRQ8.1 | AIM2 O14862.1 | AKAP-13 Q12802.1 | AKAP-3 O75969.1* |
AKAP-4 Q5JQC9.1* | AKIP1 Q9NQ31.1 | AKT1 P31749.1 | AKT2 P31751.1 |
AKT3 Q9Y243.1 | ALDH1A1 P00352.1 | ALK Q9UM73.1 | ALKBH1 Q13686.1 |
ALPK1 Q96QP1.1 | AMIGO2 Q86SJ2.1 | ANG2 O15123.1 | ANKRD45 Q5TZF3.1* |
ANO1 Q5XXA6.1 | ANP32A P39687.1 | ANXA2 P07355.1 | APC P25054.1 |
APEH P13798.1 | APOA2 P02652.1 | APOD P05090.1 | APOL1 O14791.1 |
AR P10275.1 | ARAF P10398.1 | ARF4L P49703.1 | ARHGEF5 Q12774.1 |
ARID3A Q99856.1 | ARID4A P29374.1 | ARL6IP5 O75915.1 | ARMC3 B4DXS3.1* |
ARMC8 Q8IUR7.1 | ARTC1 P52961.1 | ARX Q96QS3.1* | ATAD2 Q6PL18.1 |
ATIC P31939.1 | AURKC Q9UQB9.1 | AXIN1 O15169.1 | AXL P30530.1 |
BAAT Q14032.1 | BAFF Q9Y275.1 | BAGE-1 Q13072.1* | BAGE-2 Q86Y30.1* |
BAGE-3 Q86Y29.1* | BAGE-4 Q86Y28.1 | BAGE-5 Q86Y27.1* | BAI1 O14514.1 |
BAL P19835.1 | BALF2 P03227.1 | BALF4 P03188.1 | BALF5 P03198.1 |
BARF1 P03228.1 | BBRF1 P03213.1 | BCAN Q96GW7.1 | BCAP31 P51572.1 |
BCL-2 P10415.1 | BCL2L1 Q07817.1 | BCL6 P41182.1 | BCL9 O00512.1 |
BCR P11274.1 | BCRF1 P03180.1 | BDLF3 P03224.1 | BGLF4 P13288.1 |
BHLF1 P03181.1 | BHRF1 P03182.1 | BILF1 P03208.1 | BILF2 P03218.1 |
BIN1 O00499.1 | BING-4 O15213.1 | BIRC7 Q96CA5.1 | BLLF1 P03200.1 |
BLLF2 P03199.1 | BMI1 P35226.1 | BMLF1 Q04360.1 | BMPR1B O00238.1 |
BMRF1 P03191.1 | BNLF2a P0C739.1 | BNLF2b Q8AZJ3.1 | BNRF1 P03179.1 |
BRAF1 P15056.1 | BRD4 O60885.1 | BRDT Q58F21.1* | BRI3BP Q8WY22.1 |
BRINP1 O60477.1 | BRLF1 P03209.1 | BTBD2 Q9BX70.1 | BUB1B O60566.1 |
BVRF2 P03234.1 | BXLF1 P03177.1 | BZLF1 P03206.1 | C15orf60 Q7Z4M0.1* |
CA 12-5 Q8WXI7.1 | CA 19-9 Q969X2.1 | CA195 Q5TG92.1 | CA9 Q16790.1 |
CABYR O75952.1* | CADM4 Q8NFZ8.1 | CAGE1 Q8CT20.1* | CALCA P01258.1 |
CALR3 Q96L12.1 | CAN P35658.1 | CASC3 O15234.1 | CASC5 Q8NG31.1* |
CASP5 P51878.1 | CASP8 Q14790.1 | CBFA2T2 O43439.1 | CBFA2T3 O75081.1 |
CBL P22681.1 | CBLB Q13191.1 | CC3 Q9BUP3.1 | CCDC110 Q8TBZ0.1* |
CCDC33 Q8N5R6.1* | CCDC36 Q8IYA8.1* | CCDC6 Q16204.1 | CCDC62 Q6P9F0.1* |
CCDC68 Q9H2F9.1 | CCDC83 Q8IWF9.1* | CCL13 Q99616.1 | CCL2 P13500.1 |
CCL7 P80098.1 | CCNA1 P78396.1* | CCNA2 P20248.1 | CCNB1 P14635.1 |
CCND1 P24385.1 | CCNE2 O96020.1 | CCNI Q14094.1 | CCNL1 Q9UK58.1 |
CCR2 P41597.1 | CD105 P17813.1 | CD123 P26951.1 | CD13 P15144.1 |
CD133 O43490.1 | CD137 Q07011.1 | CD138 P18827.1 | CD157 Q10588.1 |
CD16A P08637.1 | CD178 P48023.1 | CD19 P15391.1 | CD194 P51679.1 |
CD2 P06729.1 | CD20 P11836.1 | CD21 P20023.1 | CD22 P20273.1 |
CD229 Q9HBG7.1 | CD23 P06734.1 | CD27 P26842.1 | CD28 P10747.1 |
CD30 P28908.1 | CD317 Q10589.1 | CD33 P20138.1 | CD350 Q9ULW2.1 |
CD36 P16671.1 | CD37 P11049.1 | CD4 P01730.1 | CD40 P25942.1 |
CD40L P29965.1 | CD45 P08575.1 | CD47 Q08722.1 | CD51 P06756.1 |
CD52 P31358.1 | CD55 P08174.1 | CD61 P05106.1 | CD70 P32970.1 |
CD74 P08922.1 | CD75 P15907.1 | CD79B P40259.1 | CD80 P33681.1 |
CD86 P42081.1 | CD8a P01732.1 | CD8b P10966.1 | CD95 P25445.1 |
CD98 P08195.1 | CDC123 O75794.1 | CDC2 P06493.1 | CDC27 P30260.1 |
CDC73 Q6P1J9.1 | CDCA1 Q9BZD4.1* | CDCP1 Q9H5V8.1 | CDH3 P22223.1 |
CDK2AP1 O14519.1 | CDK4 P11802.1 | CDK7 P50613.1 | CDKN1A P38936.1 |
CDKN2A P42771.1 | CEA P06731.1 | CEACAM1 Q86UE4.1 | CENPK Q9BS16.1 |
CEP162 Q5TB80.1 | CEP290 O15078.1* | CEP55 Q53EZ4.1* | CFL1 P23528.1 |
CH3L2 Q15782.1 | CHEK1 O14757.1 | CK2 P19784.1 | CLCA2 Q9UQC9.1 |
CLOCK O15516.1 | CLPP Q16740.1 | CMC4 P56277.1 | CML66 Q96RS6.1 |
CO-029 P19075.1 | COTL1 Q14019.1 | COX2 P35354.1 | COX6B2 Q6YFQ2.1* |
CPSF1 Q10570.1 | CPXCR1 Q8N123.1* | CREBL2 O60519.1 | CREG1 O75629.1 |
Cripto P13385.1 | CRISP2 P16562.1* | *CRK P46108.1 | CRKL P46109.1 |
CRLF2 Q9HC73.1 | CSAGE Q6PB30.1 | CT45 Q5HYN5.1* | CT45A2 Q5DJT8.1* |
CT45A3 Q8NHU0.1* | CT45A4 Q8N7B7.1* | CT45A5 Q6NSH3.1* | CT45A6 P0DMU7.1* |
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RGS22 Q8NE09.1* | RGS5 O15539.1 | RHAMM O75330.1 | RhoC P08134.1 |
RHOXF2 Q9BQY4.1 | RL31 P62888.1 | RNASET2 O00584.1 | RNF43 Q68DV7.1 |
RNF8 O76064.1 | RON Q04912.1 | ROPN1A Q9HAT0.1* | ROR1 Q01973.1 |
RPA1 O95602.1 | RPL10A P62906.1 | RPL7A P62424.1 | RPS2 P15880.1 |
RPS6KA5 O75582.1 | RPSA P08865.1 | RQCD1 Q92600.1* | RRAS2 P62070.1 |
RSL1D1 O76021.1 | RTKN Q9BST9.1 | RUNX1 Q01196.1 | RUNX2 Q13950.1 |
RYK P34925.1 | SAGE1 Q9NXZ1.1* | SART2 Q9UL01.1 | SART3 Q15020.1 |
SASH1 O94885.1 | sCLU P10909.1 | SCRN1 Q12765.1 | SDCBP O00560.1 |
SDF-1 P48061.1 | SDHD O14521.1 | SEC31A O94979.1 | SEC63 Q9UGP8.1 |
Semaphorin 4D Q92854.1 | SEMG1 P04279.1* | SFN P31947.1 | SH2B2 O14492.1 |
SH2D1B O14796.1 | SH3BP1 Q9Y3L3.1 | SHB Q15464.1 | SHC3 Q92529.1 |
SIRT2 Q8IXJ6.1 | SIVA1 O15304.1 | SKI P12755.1 | SLBP A9UHW6.1 |
SLC22A10 Q63ZE4.1 | SLC25A47 Q6Q0C1.1 | SLC35A4 Q96G79.1 | SLC45A3 Q96JT2.1 |
SLC4A1AP Q9BWU0.1 | SLCO6A1 Q86UG4.1* | SLITRK6 Q9H5Y7.1 | Sm23 P27701.1 |
SMAD5 Q99717.1 | SMAD6 O43541.1 | SMO Q99835.1 | Smt3B P61956.1 |
SNRPD1 P62314.1 | SOS1 Q07889.1 | SOX-2 P48431.1 | SOX-6 P35712.1 |
SOX-11 P35716 .1 | SPA17 Q15506.1* | SPACA3 Q8IXA5.1* | SPAG1 Q07617.1* |
SPAG17 Q6Q759.1* | SPAG4 Q9NPE6.1* | SPAG6 O75602.1* | SPAG8 Q99932.1* |
SPAG9 O60271.1* | SPANXA1 Q9NS26.1* | SPANXB Q9NS25.1* | SPANXC Q9NY87.1* |
SPANXD Q9BXN6.1* | SPANXE Q8TAD1.1* | SPANXN1 Q5VSR9.1* | SPANXN2 Q5MJ10.1* |
SPANXN3 Q5MJ09.1* | SPANXN4 Q5MJ08.1* | SPANXN5 Q5MJ07.1* | SPATA19 Q7Z5L4.1* |
SPEF2 Q9C093.1* | SPI1 P17947.1 | SPINLW1 O95925.1* | SPO11 Q9Y5K1.1* |
SRC P12931.1 | SSPN Q14714.1 | SSX-1 Q16384.1* | SSX-2 Q16385.1* |
SSX-3 Q99909.1* | SSX-4 O60224.1* | SSX-5 O60225.1* | SSX-6 Q7RTT6.1* |
SSX-7 Q7RTT5.1* | SSX-9 Q7RTT3.1* | ST18 O60284.1 | STAT1 P42224.1 |
STEAP1 Q9UHE8.1 | STK11 Q15831.1 | STK25 O00506.1 | STK3 Q13188.1 |
STN Q9H668.1 | SUPT7L O94864.1 | Survivin O15392.1 | SUV39H1 O43463.1 |
SYCE1 Q8N0S2.1 | SYCP1 Q15431.1 | SYCP3 Q8IZU3.1 | SYT Q15532.1 |
TA-4 Q96RI8.1 | TACC1 O75410.1 | TAF1B Q53T94.1 | TAF4 O00268.1 |
TAF7L Q5H9L4.1* | TAG-1 Q02246.1* | TAL1 P17542.1 | TAL2 Q16559.1 |
TAPBP O15533.1 | TATI P00995.1 | TAX1BP3 O14907.1 | TBC1D3 Q8IZP1.1 |
TBP-1 P17980.1 | TCL1A P56279.1 | TCL1B O95988.1 | TDHP Q9BT92.1 |
TDRD1 Q9BXT4.1* | TDRD4 Q9BXT8.1* | TDRD6 O60522.1* | TEKT5 Q96M29.1* |
TEX101 Q9BY14.1* | TEX14 Q8IWB6.1* | TEX15 Q9BXT5.1* | TEX38 Q6PEX7.1* |
TF P02787.1 | TFDP3 Q5H9I0.1* | TFE3 P19532.1 | TGFBR1 P36897.1 |
TGFBR2 P37173.1 | THEG Q9P2T0.1* | TIE2 Q02763.1 | TIPRL O75663.1 |
TLR2 O60603.1 | TMEFF1 Q8IYR6.1* | TMEFF2 Q9UIK5.1* | TMEM108 Q6UXF1.1* |
TMEM127 O75204.1 | TMPRSS12 Q86WS5.1* | TNC P24821.1 | TNFRSF17 Q02223.1 |
TNFSF15 O95150.1 | TNK2 Q07912.1 | TOMM34 Q15785.1 | TOP2A P11388.1 |
TOP2B Q02880.1 | TOR3A Q9H497.1 | TP73 O15350.1 | TPA1 8N543.1 |
TPGS2 Q68CL5.1 | TPI1 P60174.1 | TPL2 P41279.1 | TPM4 P67936.1 |
TPO P40225.1 | TPPP2 P59282.1* | TPR P12270.1 | TPTE P56180.1* |
TRAF5 O00463.1 | TRAG-3 Q9Y5P2.1* | TRGC2 P03986.1 | TRIM24 O15164.1 |
TRIM37 O94972.1 | TRIM68 Q6AZZ1.1 | TRPM8 Q7Z2W7.1 | TSGA10 Q9BZW7.1* |
TSP50 Q9UI38.1* | TSPAN6 O43657.1 | TSPY1 Q01534.1* | TSPY2 A6NKD2.1* |
TSPY3 Q6B019.1* | TSPYL1 Q9H0U9.1 | TSSK6 Q9BXA6.1* | TTC23 Q5W5X9.1 |
TTK P33981.1* | TULP2 O00295.1* | TUSC2 O75896.1 | TWEAK O43508.1 |
TXNIP Q9H3M7.1 | TYMS P04818.1 | TYR P14679.1 | U2 snRNP B P08579.1 |
U2AF1 Q01081.1 | UBD O15205.1 | UBE2A P49459.1 | UBE2C O00762.1 |
UBE2V1 Q13404.1 | UBE4B O95155.1 | UBR5 O95071.1 | UBXD5 Q5T124.1 |
UFL1 O94874.1 | URI1 O94763.1 | URLC10 Q17RY6.1 | UROC1 Q96N76.1 |
USP2 O75604.1 | USP4 Q13107.1 | VAV1 P15498.1 | VCX3A Q9NNX9.1 |
VEGFR1 P17948.1 | VEGFR2 P35968.1 | VHL P40337.1 | VIM P08670.1 |
VWA5A O00534.1 | WHSC2 Q9H3P2.1 | WISP1 O95388.1 | WNK2 Q9Y3S1.1 |
WNT10B O00744.1 | WNT3 P56703.1 | WNT-5a P41221.1 | WT1 P19544.1 |
WWP1 Q9H0M0.1 | XAGE-1 Q9HD64.1* | XAGE-2 Q96GT9.1* | XAGE-3 Q8WTP9.1* |
XAGE-4 Q8WWM0.1 | XAGE-5 Q8WWM1.1* | XBP1 P17861.1 | XPO1 O14980.1 |
XRCC3 O43542.1 | YB-1 P67809.1 | YEATS4 O95619.1 | YES1 P07947.1 |
YKL-40 P36222.1 | ZBTB7A O95365.1 | ZBTB7C A1YPR0.1 | ZEB1 P37275.1 |
ZFYVE19 Q96K21.1 | ZNF165 P49910.1* | ZNF185 O15231.1 | ZNF217 O75362.1 |
ZNF320 A2RRD8.1 | ZNF395 Q9H8N7.1 | ZNF645 Q8N7E2.1* | ZUBR1 Q5T4S7.1 |
ZW10 O43264.1 | ZWINT O95229.1 | Ropporin-1A Q9HAT0 | WBP2NL Q6ICG8.1 |
표 2는 Ropporin-1A Q9HAT0 및/또는 WBP2NL Q6ICG8.1을 선택적으로 제외한다.
일부 경우에 본원에 기술된 방법은 대상이 하나 또는 그 이상의 특이적 TAA를 발현하는 암에 걸릴 위험을 결정하는 데 사용된다. 다른 경우에 상기 방법은 대상이 암이나 특정 유형의 암에 걸릴 위험을 결정하는 데 사용된다. 다른 TAA는 경우에 따라 다른 유형의 암과 연관될 수 있지만 특정 유형의 모든 암이 동일한 TAA 조합을 발현하는 것은 아니다. 따라서 일부 경우에 에피토프 결합 HLAT는 여러 TAA에서 정량화되며, 일부 경우에는 적어도 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 12, 15, 20, 25, 30, 35, 40, 45 또는 그 이상의 TAA에서 정량화된다. 일반적으로 TAA가 더 높은 비율의 암, 암 환자 또는 선택된 유형의 암에서 발현되는 경우 더 적은 수의 TAA가 사용될 수 있다. TAA가 더 낮은 비율의 암 또는 암 환자 또는 선택된 유형의 암에서 발현되는 경우 더 많은 TAA가 사용될 수 있다. 일부 경우에, 최소 비율의 암, 암 환자 또는 선택된 유형의 암에서 함께 발현 또는 과발현되는 TAA 세트가 사용될 수 있으며, 예컨대 50%, 55%, 60%, 65%, 70%, 75%, 80%, 85%, 90%, 95%, 98% 또는 그 이상이다. 다른 암에서 TAA의 발현 빈도는 공개된 수치와 과학 출판물에서 확인할 수 있다.
본 발명에 따라 사용하기 위하여 선택된 TAA는 전형적으로 높은 비율의 암 또는 특정 유형의 암에서 발현되거나 과발현되는 것이다. 일부 경우에 하나 또는 그 이상의 TAA는 암 또는 질병 및/또는 대상-매치 인간 집단의 암에서 최소 1%, 2%, 5%, 10%, 15%, 20%, 25%, 30%, 35%, 40%, 45%, 50%, 55%, 60%, 65%, 70%, 75%, 80%, 85%, 90%, 95%로 발현되거나 과발현된다. 예컨대 대상은 민족, 지리학적 위치, 성별, 연령, 질병, 질병 유형 또는 단계, 유전자형, 하나 또는 그 이상의 바이오마커의 발현 등, 또는 이들의 임의의 조합으로 매치될 수 있다.
일부 경우에 하나 이상의 또는 각각의 TAA는 종양 특이적 항원(TSA) 또는 암 고환 항원 (CTA)이다. CTA는 일반적으로 건강한 세포에서 배아 발달 이상으로 발현되지 않는다. 건강한 성인에서, CTA 발현은 HLA를 발현하지 않고 T 세포에 항원을 제시할 수 없는 남성 생식 세포로 제한된다. 따라서, CTA는 암 세포에서 발현될 때, 발현 신생항원(expressional neoantigens)으로 간주된다. CTA 발현은 (i) 종양 세포에 특이적이고, (ii) 원발성 종양보다 종양전이(metastases)에서 더 빈번하고 (iii) 동일한 환자의 종양 전이(metastases) 중에서 보존된다(Gajewski ed. Targeted Therapeutics in Melanoma. Springer New York. 2012).
일부 경우에서, 방법은 본원에 개시된 방법에 사용하기 위한 적합한 TAA 또는 적합한 TAA 세트를 선택 및/또는 식별하는 단계를 포함한다.
치료 방법(Methods of treatment)
일부 경우에 본원에 기술된 방법은 대상에서 암에 대한 치료의 선택, 제조 및/또는 투여를 포함한다. 대상은 본원에 기술된 방법을 사용하여 암 발병 위험이 높은 것으로 결정되었을 수 있다. 본원에 사용된 "치료"는 암의 발병을 예방 또는 지연시키고, 하나 이상의 증상(symptom) 또는 합병증(complication)을 개선하며, 관해(remission)를 유도 또는 연장하고, 재발(relapse), 재발(recurrence) 또는 악화(deterioration)를 지연시키거나 질환의 상태 또는 대상의 암 발병 위험을 개선하거나 안정화하기 위해 취해지는 임의의 행위이다. 일반적으로 치료는 암 발병 또는 암과 관련된 증상이나 합병증의 발병을 지연 또는 예방하기 위한 예방적 치료이다. 치료는 면역 요법 또는 백신 접종일 수 있다.
본원에 사용된 용어 "치료"는 일부 경우에 대상에서 암 또는 암과 관련된 임의의 증상 또는 합병증을 발병할 위험을 감소시키려는 목적의 행동, 환경 노출 또는 생활 방식에 관한 권고를 포함할 수 있다. 예컨대 흑색종 발병 위험이 높은 것으로 결정된 대상의 경우 치료에는 대상에게 UV 방사선에 대한 노출 감소를 권장하는 것이 포함될 수 있다. 이의 예로 인공 자외선 소스를 피하고, 태양 노출을 줄이거나, 하루 중 특정 시간에 태양에 노출되는 것을 피하고, 적절한 보호를 제공하는 자외선 차단제를 바르며, 보호복을 착용하고, 화상을 피하거나, 및/또는 비타민 D를 복용하는 것이 포함될 수 있다. 다른 예에서 치료에는 식이 보조제(예컨대 항산화 보조제 또는 칼슘 섭취 증가), 약물 사용(담배 및/또는 알코올 섭취 감소 포함), 운동 또는 잠재적 발암 물질, 감염원 및/또는 방사선에 대한 노출 등 식이 요법과 관련된 권장 사항이 포함될 수 있다.
다른 경우에 치료는 암의 조기 진단을 달성하기 위해 스크리닝 또는 검사를 추가적으로 또는 증가된 빈도로 하는 것을 포함할 수 있다. 다른 경우에 아스피린이나 비-스테로이드성 항염증제와 같은 항염증제를 투여하는 것, 또는 면역 억제제 투여를 피하거나 줄이는 것이 치료에 포함될 수 있다. 경우에 따라 치료에는 비만과 같은 잠재적 위험 요소인 다른 상태 또는 궤양성 대장염(ulcerative colitis)및 크론병(Crohn's disease)과 같은 만성 염증과 관련된 상태의 관리에 대한 주의를 높이는 것이 포함될 수 있다.
다른 경우에 치료는 수술, 화학 요법, 세포 독성 또는 비-세포 독성 화학 요법, 방사선 요법, 표적 요법, 호르몬 요법, 또는 표적화된(targeted) 소분자 약물 또는 항체, 예컨대 단일 클론 항체 또는 공동 자극 항체의 투여와 같은 암에 대한 알려진 치료 또는 예방적 치료일 수 있으며 본원에 기술된 암 치료를 포함할 수 있다.
암세포에 대한 대상의 면역 반응을 향상시키기 위한 치료는 본원에 기술된 방법을 사용하여 암에 걸릴 위험이 높은 것으로 결정된 대상에서 암 발병을 예방하거나 지연시키는 데 특히 효과적일 수 있다. 따라서 일부 경우에 치료는 면역 요법(immunotherapy) 또는 체크포인트 봉쇄 요법(checkpoint blockade therapy) 또는 체크포인트 억제제 요법(checkpoint inhibitor therapy)일 수 있다. 일부 경우에, 방법은 (i) 암의 발현과 관련된 항원의 단편인 아미노산 서열이고; (ii) 대상의 HLAT에 결합할 수 있는 T 세포 에피토프인 아미노산 서열을 포함하는 후술되는 하나 이상의 펩타이드, 또는 하나 이상의 펩티드를 인코딩하는 하나 이상의 폴리핵산 또는 벡터를 대상에게 투여하는 것을 포함한다.
개인화된 치료 방법(Personalised methods of treatment)
본 발명에 따르면, 대상의 HLAT의 TAA 인식 능력은 대상의 암 발병 위험을 예측한다. 대상의 HLAT에 의해 인식되는 TAA의 에피토프에 해당하는 펩타이드를 사용하여 대상의 면역 반응을 자극함으로써 대상의 암 발병 위험을 줄일 수 있다.
따라서 일부 경우에 본 발명은 암의 예방적 치료 방법에 관한 것이며, 여기서 상기 방법은 (i) 암의 발현과 관련된 항원의 단편인 아미노산 서열이고; (ii) 대상의 HLAT에 결합할 수 있는 T 세포 에피토프인 아미노산 서열(즉, PEPI3+)을 포함하는 하나 이상의 펩타이드, 또는 하나 이상의 펩티드를 인코딩하는 하나 이상의 폴리핵산 또는 벡터를 대상에게 투여하는 것을 포함한다. 일부 경우에 대상은 본원에 기술된 방법을 사용하여 암 발병 위험이 높은 것으로 결정된 대상이다.
하나 이상의 적합한 TAA 및 대상의 HLAT에 결합하는 TAA의 적합한 에피토프는 본원에 기술된 바와 같이 선택될 수 있다. 일부 경우에 방법은 적합한 TAA, 에피토프 및/또는 펩타이드를 확인 및/또는 선택하는 단계를 포함할 수 있다. 일반적으로 각 TAA 중 하나 이상은 암세포에서 자주 발현되는 TAA이다.
일부 경우에 대상은 암세포가 특정 TAA를 발현하는 암에 걸릴 위험이 높은 것으로 결정된다. 이는 TAA가 특정 대상에 대해 PEPI3+인 에피토프를 거의 포함하지 않거나, TAA의 에피토프가 대상의 HLAT에 의해 인식되지 않는 경우일 수 있다. 대상에 대한 치료는 (i) TAA의 단편인 아미노산 서열이고 (ii) 대상의 하나 이상의 HLAT에 결합할 수 있는 T 세포 에피토프를 포함하는 아미노산 서열을 포함하는 펩타이드의 투여를 포함할 수 있다.
다른 경우에 대상은 하나 이상의 특정 유형의 암, 예컨대 본원에 개시된 임의의 유형의 암이 발병할 위험이 높은 것으로 결정된다. 대상에 대한 치료는 (i) 해당 암 유형에서의 발현과 관련된 TAA 단편인 아미노산 서열이고 (ii) 대상의 하나 이상의 HLAT에 결합할 수 있는 T 세포 에피토프를 포함하는 아미노산 서열을 포함하는 펩타이드의 투여를 포함할 수 있다.
일부 경우에 TAA는 대상의 HLAT가 거의 인식하지 못하는 것일 수 있다. 이러한 치료는 TAA에 대한 T 세포 반응을 강화시킬 것이다. 다른 경우에 TAA는 다수의 HLAT에 의해 인식되는 것일 수 있다. 대상은 일반적으로 이미 이러한 TAA에 대한 광범위한 T 세포 반응을 하는 능력을 가지고 있을 수 있다. 이는 특히 대상의 HLAT에 의해 잘 인식되지 않을 수 있는 다른 TAA와 표적 TAA를 자주 공동발현(co-express)하는 암세포를 죽이는 데 도움이 될 수 있다.
펩타이드는 제조(engineered)되거나 비-자연발생적일 수 있다. 단편 및/또는 펩타이드는 길이가 최대 50, 45, 40, 35, 30, 25, 20, 15, 14, 13, 12, 11, 10 또는 9 개 아미노산일 수 있다. 전형적으로 펩타이드는 길이가 15 개 또는 20 개 내지 30 개 또는 35 개 아미노산일 수 있다. 일부 경우에 TAA의 단편에 상응하는 아미노산 서열은 TAA의 연속적인 서열의 일부가 아닌 추가적 아미노산이 N 및/또는 C 말단의 측면에 위치한다. 일부 경우에 서열은 N 및/또는 C말단에 최대 41 또는 35 또는 30 또는 25 또는 20 또는 15 또는 10, 또는 9 또는 8 또는 7 또는 6 또는 5 또는 4 또는 3 또는 2 또는 1 개의 추가 아미노산이 측면에 위치한다. 다른 경우에 각각의 펩타이드는 TAA의 단편으로 구성되거나, 말단에서 말단으로 배열되거나(펩타이드에서 말단에서 말단으로 순차적으로 배열됨) 단일 펩타이드에서 중첩되는 2 개 이상의 그러한 단편으로 구성될 수 있다.
일부 경우에 치료 방법은 각각 (i) TAA의 단편에 포함되고 (ii) 대상의 HLAT에 결합할 수있는 다른 T 세포 에피토프(PEPI)를 적어도 2, 또는 3, 또는 4, 또는 5, 또는 6, 또는 7, 또는 8, 또는 9, 또는 10, 또는 11, 또는 12, 또는 13, 또는 14, 또는 15, 또는 20, 또는 25, 또는 30, 또는 35, 또는 40, 또는 45, 또는 50 개 이상을 포함하는 하나 이상의 펩타이드, 또는 하나 이상의 펩타이드를 인코딩하는 하나 이상의 핵산 또는 벡터를 대상에게 투여하는 것을 포함한다. 일부 경우에 2 개 이상의 PEPI는 적어도 2 개, 3 개, 4 개, 5 개, 6 개, 7 개, 8 개, 9 개, 10 개, 11 개 또는 12 개 이상의 상이한 TAA 단편에 구성된다. 일부 경우에 하나 이상의 또는 각각의 TAA는 TSA 및/또는 CTA이다.
일부 경우에 하나 이상의 펩티드 단편은 대상의 적어도 3 개 또는 적어도 4 개의 HLA 클래스 II 대립 유전자에 결합할 수 있는 T 세포 에피토프인 아미노산 서열을 포함한다. 이러한 치료는 치료를 받는 대상에서 CD8+ T 세포 반응과 CD4+ T 세포 반응 모두를 유발할 수 있다.
일부 경우에, 치료 방법은 임의의 하나 이상의 펩타이드, 또는 하나 이상의 펩타이드를 인코딩하는 하나 이상의 핵산 또는 벡터를 대상에게 투여하거나, PCT/EP2018/055231, PCT/EP2018/055232, PCT/EP2018/055230, EP 3370065 및 EP 3369431 중 임의의 하나에 기술된 바와 같은 임의의 약제학적 조성물을 투여하는 것을 포함한다. 일부 특정 경우에서 치료는 유방암, 난소암 또는 대장암의 예방을 위한 것이며 PCT/ EP2018 /055230 및 / 또는 EP 3369431에 기술된 조성물의 투여를 포함한다.
본원에서 사용된, 용어 "폴리펩타이드"는 전장 단백질(full-length protein), 단백질의 일부 또는 아미노산 스트링(string)으로 특징지어지는 펩타이드를 지칭한다. 용어 “펩타이드(peptide)”는 짧은 폴리펩타이드를 지칭한다. 본원에서 사용한 용어 “단편(fragment)”또는 “폴리펩타이드 단편(fragment of a polypeptide)은 아미노산 스트링(string of amino acid) 또는, 참조 폴리펩타이드 또는 이에 비해 전형적으로 감소된 길이의 아미노산 서열을 말하며, 공통 부분에 걸쳐 참조 폴리펩타이드와 동일한 아미노산 서열을 포함한다. 본 발명에 있어서 단편은, 조건이 부합된다면(where appropriate), 전장 폴리펩타이드의 일부에 포함된다, 예컨대 9개의 아미노산 펩타이드 같은 전체 폴리펩타이드가 단일 T 세포 에피토프인 경우이다. 일부 경우에 펩타이드 또는 폴리펩타이드의 단편은 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 또는 15개 및 10, 11, 12, 13, 14, 15, 20, 25, 30, 35, 40, 45 또는 50개 아미노산 길이일 수 있다.
약제학적 조성물과 투여 모드(Pharmaceutical Compositions and Modes of Administration)
일부 경우에 본 발명은 본원에 기재된 바와 같은 하나 이상의 펩타이드를 대상에게 투여하는 것을 포함하는 치료 방법에 관한 것이다. 하나 이상의 펩타이드는 함께 또는 순차적으로 대상에게 투여될 수 있다. 예컨대 치료는 다수의 펩타이드를 예를 들어 1 년 까지의 기간에 걸쳐 투여하는 것을 포함할 수 있다. 일부 경우에는 면역 반응을 부스트(boost)하기 위하여 치료 주기를 반복할 수도 있다.
하나 또는 그 이상의 펩타이드에 추가적으로, 대상에게 투여하기 위한 약제학적 조성물은 약학적으로 허용되는 부형제(excipient), 담체, 희석제, 버퍼(buffer), 안정제(stabiliser), 보존제, 애주번트(adjuvant) 또는 당업자에게 잘 알려진 기타 물질을 포함할 수 있다. 이러한 물질은 바람직하게는 비-독성이고 바람직하게는 유효 성분의 약제학적 활성을 방해하지 않는다. 약제학적 담체 또는 희석제는 예를 들어 수용액일 수 있다. 담체 또는 다른 물질의 정확한 성질(precise nature)은 투여 경로(예를 들어 경구, 정맥, 피부 또는 피하, 비강, 근육, 피내 및 복강 투여)에 따라 달라질 수 있다.
조성물의 면역 원성을 증가시키기 위하여, 약리학적 조성물은 하나 또는 그 이상의 애주번트 및/또는 사이토카인을 포함할 수 있다.
적합한 애주번트(adjuvant)는 수산화 알루미늄 또는 인산 알루미늄과 같은 알루미늄 염을 포함하지만, 칼슘, 철 또는 아연의 염일 수 있거나 또는 아실화 티로신 또는 아실화 당의 불용성 현탁액 일 수 있거나, 또는 양이온 또는 음이온적으로 유도된 당류, 폴리포스파젠(polyphosphazenes), 생분해성 미세구체(biodegradable microsphere), 모노포스포릴 지질 A(MPL) (monophosphoryl lipidA), 지질 A 유도체(예를 들어, 독성 감소의), 3-0-탈 아실화 MPL[3D-MPL]( 3-Odeacylated MPL), 퀼 A(quil A), 사포닌, QS21, Freund's 불완전한 애주번트(Difco Laboratories, Detroit, Mich.), Merck 애주번트 65 (Merck and Company, Inc., Rahway, N.J.), AS-2 (Smith-Kline Beecham, Philadelphia, Pa.), CpG 올리고뉴클레오타이드(oligonucleotides), 생체접착성 및 점막접착성 마이크로입자(bioadhesives and mucoadhesives, microparticles), 리포좀, 폴리옥시에틸렌 에테르 제형(polyoxyethylene ether formulations), 폴리옥시에틸렌 에스테르 제형(polyoxyethylene ester formulations), 뮤라밀(muramyl) 펩타이드 또는 이미다조퀴놀론(imidazoquinolone) 화합물(예를 들어, 이미쿠아모드(imiquamod) 및 이의 동족체(homologues))일 수 있다. 본 발명에서 애주번트로 사용하기 적합한 인간 면역 조절제(immunomodulator)는 인터루킨(interleukin)(예를 들어, IL-1, IL-2, IL-4, IL-5, IL-6, IL-7, IL-12, 등), 대식세포 콜로니 자극 인자(macrophage colony stimulating factor, M-CSF), 종양 괴사 인자(tumour necrosis factor, TNF), 과립구 대식세포 콜로니 자극 인자(granulocyte, macrophage colony stimulating factor, GM-CSF) 또한 애주번트로서 사용될 수 있다.
일부 구현예에서, 상기 조성물은 몬타나이드(Montanide) ISA-51 (Seppic, Inc., Fairfield, N.J., United States of America), QS-21 (Aquila Biopharmaceuticals, Inc., Lexington, Mass., United States of America), GMCSF, 사이클로포스파마이드(cyclophosamide), 바실러스 칼메트-게린(bacillus Calmette-Guerin) (BCG), 코리네박테리움 파붐(corynbacterium parvum), 레바미솔(levamisole), 아지메존(azimezone), 이소프리니손(isoprinisone), 다이니트로클로로벤젠(dinitrochlorobenezene) (DNCB), 키홀 림펫 헤모시아닌 (keyhole limpet hemocyanins, KLH), Freunds 애주번트 (완전한 및 비완전한), 미네랄 겔 (mineral gels), 수산화 알루미늄(aluminum hydroxide) (Alum), 리조레시친(lysolecithin), 풀루로닉 폴리올(pluronic polyols), 폴리아니온(polyanions), 오일 에멀젼, 다이나이트로페놀(dinitrophenol), 디프테리아 톡신 (diphtheria toxin) (DT)로 이루어진 그룹에서 선택되는 애주번트를 포함한다.
폴리펩타이드 단편의 적합한 조성물 및 투여 방법의 예는 Esseku 및 Adeyeye (2011) 및 Van den Mooter G. (2006)에서 제공된다. 백신 및 면역요법 조성물 제조는 일반적으로 Vaccine Design("The subunit and adjuvant approach"(eds Powell M. F. & Newman M. J. (1995)) Plenum Press New York)에 기술되어 있다. 또한 예상되는 리포좀 내에 캡슐화하는 것은 미국 특허 4,235,877, Fullerton에 기술되어 있다.
치료 방법은 활성 성분으로서 본원에 기재된 하나 이상의 펩타이드를 포함하는 약제학적 조성물을 대상에게 투여하는 것을 포함할 수 있다. 본원에 사용된 용어 "활성 성분"은 약제학적 조성물이 투여될 수 있는 대상에서 면역 반응을 유도하도록 의도된 펩타이드를 지칭한다. 활성 성분 펩타이드는 일부 경우에 대상에게 투여된 후 인 비보(in vivo)에서 생성되는 백신 또는 면역 요법 조성물의 펩타이드 생성물일 수 있다. DNA 또는 RNA 면역 요법 조성물의 경우, 펩타이드는 조성물이 투여되는 대상의 세포에 의해 인 비보(in vivo)에서 생성될 수 있다. 세포 기반 조성물의 경우, 폴리펩타이드는 조성물의 세포, 예컨대 폴리펩타이드로 펄스되거나(pulsed) 폴리펩타이드를 인코딩하는 발현 컨스트럭트(expression construct)를 포함하는 자가(autologous) 수지상 세포 또는 항원제시 세포에 의해 가공(processed)되거나 제시될 수 있다.
일부 구현예에서, 본원에 개시된 조성물은 핵산 백신으로 제조된다. 일부 구현예에서, 핵산 백신은 DNA 백신이다. 일부 구현예에서, DNA 백신 또는 유전자(gene) 백신은 프로모터(promoter) 및 적절한 전사 및 번역 제어 요소 및 본 발명의 하나 또는 그 이상의 폴리펩타이드를 인코딩하는 핵산 서열을 갖는 플라스미드를 포함한다. 일부 구현예에서, 상기 플라스미드는 또한 인핸스하는(enhance)서열, 예컨대 발현 수준, 세포 내 표적화 또는 프로테아좀성 과정(proteasomal processing)을 인핸스하는 서열을 포함한다. 일부 구현예에서, DNA 백신은 본 발명의 하나 또는 그 이상의 폴리펩타이드를 인코딩하는 핵산 서열을 포함하는 바이러스성 백터(viral vector)를 포함한다. 추가적인 양태에서, 본원에 개시된 조성물은 생물학적 시료(biological sample)가 면역 반응성을 갖는 것으로 결정된 펩타이드를 인코딩하는 하나 또는 그 이상의 핵산을 포함한다. 예컨대 일부 구현예에서, 조성물은 환자의 적어도 세개의 HLA 클래스 I 분자에 결합할 수 있는 능력이 있는 T 세포 에피토프인 단편을 포함하는 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20, 또는 그 이상의 펩타이드를 인코딩하는 하나 또는 그 이상의 핵산 서열을 포함한다. 일부 구현예에서, 펩타이드는 암에서 발현되는 항원으로부터 유래된다. 일부 구현예에서, DNA 또는 유전자 백신은 또한 백신의 효력을 강화하거나, 면역시스템을 자극하거나 또는 면역억제를 감소시키는 것과 같은 생성된 면역 반응을 조절하는 면역조절분자(immunomodulatory molecules)를 인코딩한다. DNA 또는 유전자 백신의 면역원성을 향상시키기 위한 전략에는 항원의 이종 버전(xenogeneic versions)의 인코딩, T 세포를 활성화하거나 또는 연관 인식(associative recognition)을 유발하는 분자에 항원의 융합, 바이러스성 백터에 의한 부스팅(boosting)에 따른 DNA 백터에 의한 프라이밍(priming) 및 면역조절 분자의 이용이 포함된다. 일부 구현예에서, DNA 백신은 다른 형태들 중에서, 찰과상(abrasion)에 의해 마이크로니들(microneedle)을 통해, 패치(patches)에 의해, 에어로졸 인젝터(aerosol injector), 유전자 총(gene gun), 바늘에 의해 도입된다. 일부 형태에서, DNA 백신은 리포좀 또는 다른 나노바디의 다른형태에 의해 통합된다. 일부 구현예에서, DNA 백신은 트랜스펙션 제(transfection agent); 프로타민(protamine); 프로타민 리포좀; 다당류 입자; 양이온성 나노에멀젼; 양이온성 중합체; 양이온성 중합체 리포좀; 양이온성 나노입자; 양이온성 지질 및 콜레스테롤 나노입자; 양이온성 지질, 콜레스테롤 및 PEG 나노입자; 덴드리머 나노입자로 이루어진 그룹에서 선택되는 전달 시스템을 포함한다. 일부 구현예에서, DNA 백신은 흡입 또는 섭취로 투여된다. 일부 구현예에서, DNA 백신은 혈액, 흉선, 췌장, 피부, 근육, 종양 또는 다른 부위에 도입된다.
일부 구현예에서, 본원에 개시된 조성물은 RNA 백신으로 제조된다. 일부 구현예에서, 상기 RNA는 비 복제 mRNA(non-replicating mRNA) 또는 바이러스 유래의 자가 증폭 RNA(virally derived, self-amplifying RNA)이다. 일부 구현예에서, 상기 비 복제 mRNA는 본원에 개시된 펩타이드를 인코딩하고 5' 및 3' 비번역영역(untranslated regions, UTRs)을 포함한다. 일부 구현예에서, 바이러스 유래의 자가 증폭 RNA는 본원에 개시된 펩타이드뿐만 아니라 세포내 RNA 증폭 및 풍부한 단백질 발현을 가능하게 하는 바이러스 복제 기구(viral replication machinery)를 인코딩한다. 일부 구현예에서, RNA는 개체에 직접 도입된다. 일부 구현예에서, RNA는 화학적으로 합성 또는 in-vitro에서 전사된다. 일부 구현예에서, mRNA는 T7, T3 또는 Sp6 파지 RNA 중합효소를 사용하여 선형 DNA 주형으로부터 합성되고, 합성된 생성물은 본원에 개시된 펩타이드, 플랭킹 UTRs(flanking UTRs), 5'캡 및 폴리(A) 꼬리를 인코딩하는 오픈 리딩 프레임(open reading frame)을 포함한다. 일부 구현예에서, 5'캡의 다양한 버전은 백시니아 바이러스 캡핑 효소(vaccinia virus capping enzyme)를 사용하거나 또는 합성 캡(synthetic cap) 또는 역 반전 캡 유사체(anti-reverse cap analogues)를 혼입함으로써 전사 반응 동안 또는 후에 추가된다. 일부 구현예에서, 폴리(A)꼬리의 최적 길이는 인코딩 DNA 주형으로부터 직접 또는 폴리(A) 중합효소를 사용하여 mRNA에 추가된다. RNA는 환자의 적어도 세개의 HLA 클래스 I 분자에 결합할 수 있는 능력이 있는 T 세포 에피토프인 단편을 포함하는 하나 또는 그 이상의 펩타이드를 인코딩한다. 일부 구현예에서, RNA는 안정성 및 번역을 향상시키기 위한 신호를 포함한다. 일부 구현예에서, RNA는 또한 면역 자극성 프로파일(immunostimulatory profile)을 변화시키기 위해 반감기 또는 변형된 뉴클레오시드(nucleosides)를 증가시키는 비 천연뉴클레오타이드(unnatural nucleotides)를 포함한다. 일부 구현예에서, RNA는 다른 형태들 중에서, 찰과상(abrasion)에 의해, 마이크로니들(microneedle)을 통해, 패치(patches)에 의해, 에어로졸 인젝터(aerosol injector), 유전자 총(gene gun), 바늘에 의해 도입된다. 일부 형태에서, RNA 백신은 리포좀 또는 RNA의 세포 흡수를 촉진하고 분해로부터 보호하는 다른 형태의 나노바디에 통합된다. 일부 구현예에서, RNA 백신은 트랜스펙션 제(transfection agent); 프로타민(protamine); 프로타민 리포좀; 다당류 입자; 양이온성 나노에멀젼; 양이온성 중합체; 양이온성 중합체 리포좀; 양이온성 나노입자; 양이온성 지질 및 콜레스테롤 나노입자; 양이온성 지질, 콜레스테롤 및 PEG 나노입자; 덴드리머 나노입자; 및/또는 네이키드 mRNA(naked mRNA); in-vivo 전기천공법을 갖는 네이키드 mRNA; 프로타민-복합체 mRNA; 양으로 하전된 수중유(oil-in-water) 양이온성 나노에멀젼과 관련된 mRNA; 화학적으로 변형된 덴드리머 및 폴리에틸렌글리콜 지질과 복합체화된 mRNA; PEG-지질 나노입자에서의 프로타민-복합체 mRNA; 폴리에틸렌이민(polyethylenimine, PEI)과 같은 양이온성 중합체 관련된 mRNA; PEI 같은 양이온성 중합체 및 지질 성분과 관련된 mRNA; 다당류(예컨대 키토산) 입자 및 겔과 관련된 mRNA; 양이온성 지질 나노입자[예컨대 1,2-디올레오일옥시 3-트리메틸암모늄프로판(1,2-dioleoyloxy-3-trimethylammoniumpropane, DOTAP) 또는 디올레오일포스파티딜에탄올아민 (dioleoylphosphatidylethanolamine, DOPE) 지질]에서의 mRNA; 양이온성 지질 및 콜레스테롤과 복합체화된 mRNA; 또는 양이온성 지질, 콜레스테롤 및 PEG-지질과 복합체화된 mRNA. 일부 구현예에서, RNA 백신은 흡입 또는 섭취로 투여된다. 일부 구현예에서, RNA 백신은 혈액, 흉선, 췌장, 피부, 근육, 종양 또는 다른 부위에 및/또는 피내, 근육내, 피하, 비강내, 결절내, 정맥내, 비장내, 종양내 또는 다른 전달 경로에 의해 도입된다.
폴리뉴클레오타이드 또는 올리고뉴클레오타이드 성분은 네이키드 뉴클레오타이드 서열일 수 있거나 또는 양이온성 지질, 중합체 또는 표적화 시스템과 조합될 수 있다. 그들은 사용가능한 기술로 전달될 수 있다. 예컨대 폴리뉴클레오타이드 또는 올리고뉴클레오타이드는 바늘 주사, 바람직하게는 피내, 피하 또는 근육내 주사에 의해 도입된다. 또한(Alternatively), 폴리뉴클레오타이드 또는 올리고뉴클레오타이드는 입자 매개 유전자 전달(particle-mediated gene delivery)과 같은 전달 장치(delivery device)를 사용하여 피부를 가로질러 직접 전달된다. 폴리 뉴클레오타이드 또는 올리고 뉴클레오타이드는, 예를 들어 비강내, 경구 또는 직장내 투여에 의해, 피부 또는 점막 표면에 국소적으로 투여될 수 있다.
폴리뉴클레오타이드 또는 올리고뉴클레오타이드 콘스트럭트의 섭취는 몇몇 공지된 트랜스펙션 기술(예를 들어 트랜스펙션 제의 사용을 포함하는)에 의해 향상될 수 있다. 상기 트랜스펙션 제의 예시는 양이온성 제, 예를 들어 인산 칼슘(calcium phosphate) 및 DEAE-덱스트란(DEAE-Dextran) 및 리포펙턴트(lipofectants), 예를 들어 리포펙탐(lipofectam) 및 트랜스펙탐(transfectam)을 포함한다. 투여될 폴리뉴클레오타이드 또는 올리고뉴클레오타이드의 1 회 용량은 변경될 수 있다.
투여는 전형적으로 "예방적 유효량(prophylactically effective amount)" 또는 "치료적 유효량(therapeutically effective amount)"(경우에 따라, 비록 예방이 치료로 간주될 수 있지만)에 있으며, 이는 임상적 반응 또는 개인에게 임상적 이점에 대한 결과를 나타내기에 충분하다. 예를 들어 질환 또는 상태(disease or condition)의 발병을 예방 또는 지연시키거나, 하나 또는 그 이상의 증상을 개선하거나, 관해(remission)를 유도 또는 연장하고, 재발(relapse) 또는 재발(recurrence) 지연시키기 위한 유효량이다. 일부 경우에, 본 발명에 따른 치료 방법은 치유된 원발성 암 질환을 가진 사람에서 암 재발 또는 전이의 예방을 위해 수행될 수 있다.
1회 용량은 다양한 파라미터, 특히 사용되는 물질; 치료될 개인의 연령, 체중 및 상태; 투여경로; 및 필요한 요법에 의해 결정될 수 있다. 각 1회 용량에서 항원의 양은 면역반응을 유도하는 양으로서 선택된다. 의사는 특정 개인의 필요한 투여경로 및 투여량을 결정할 수 있다. 용량은 단일 용량으로 제공되거나 또는 다수의(multiple) 용량으로 제공될 수 있으며, 예를 들어 규칙적인 간격으로, 예를 들어 2, 3 또는 4 회의 용량으로 투여될 수 있다. 전형적으로 펩타이드, 폴리뉴클레오타이드 또는 올리고뉴클레오타이드는 전형적으로 입자 매개 전달에서는 1 pg 내지 1 mg, 보다 전형적으로 1 pg 내지 10 μg 및 다른 경로에서는 1 μg 내지 1 mg, 보다 전형적으로 1 μg 내지 100 μg, 보다 전형적으로 5 μg 내지 50 μg의 범위에서 투여된다. 일반적으로, 각각의 용량은 0.01 mg 내지 3 mg의 항원을 포함할 것으로 예상된다. 특정 백신에 대한 최적량은 대상에서 면역 반응의 관찰을 포함하는 연구에 의해 확인될 수 있다.
상기 언급한 기술과 프로토콜의 예는 Remington's Pharmaceutical Sciences, 20th Edition, 2000, pub. Lippincott, Williams & Wilkins.에서 확인할 수 있다.
투여 경로는 비강내, 경구, 피하, 피내 및 근육 내를 포함하지만 이에 제한되지는 않는다. 전형적으로 피하 투여한다. 피하 투여는 예컨대 복부, 상완 또는 허벅지의 측면 및 전방, 등의 견갑골 영역 또는 상부 복배의 볼기부분(upper ventrodorsal gluteal area)에 의한 것일 수 있다.
숙련된 기술자는 조성물이 하나 또는 그 이상의 용량뿐만 아니라 다른 투여 경로로 투여될 수 있다는 것을 인식할 수 있다. 예컨대 이러한 다른 경로는 피내, 정맥내, 혈관내, 동맥내, 복강내, 척수강내, 기관내, 심장내, 소엽내, 골수내, 폐내 및 질내를 포함한다. 원하는 치료기간에 따라, 본 발명에 따른 조성물은 1회 또는 수회, 예컨대 수개월 또는 수년 동안 월 단위로 및 상이한 투여량으로, 또한 간헐적으로 투여될 수 있다.
본 발명에 따른 치료 방법은 단독으로, 또는 다른 약리학적 조성물 또는 치료, 예컨대 행동 또는 생활 습관 변화, 화학 요법, 면역 요법 및/또는 백신과 조합하여 수행될 수 있다. 다른 치료 조성물 또는 치료는 예컨대 본원에 논의된 것들 중 하나 이상일 수 있고, 본 발명의 조성물 또는 치료와 동시에 또는 순차적으로(전 또는 후에) 투여될 수 있다.
일부 경우에 치료는 수술, 화학 요법, 세포 독성 또는 비-세포 독성 화학 요법, 방사선 요법, 표적 요법, 호르몬 요법 또는 표적화 된 소분자 약물 또는 항체, 예컨대 단일 클론 항체 또는 공동 자극 항체의 투여와 함께 투여될 수 있다. 화학요법은 백신 접종에 의해 유도되는 세포 독성 T 세포에 의해 종양이 사멸되도록 감작한다는(sensitize) 것이 입증되었다(Ramakrishnan et al. J Clin Invest. 2010; 120(4):1111-1124). 화학요법제의 예는 질소 머스타드(nitrogen mustards), 예컨대 메클로레타민(mechlorethamine) (HN2), 사이클로포스파마이드(cyclophosphamide), 이포스파미드(ifosfamide), 멜팔란(melphalan, L-살코리신(L-sarcolysin)) 및 크로람부실(chlorambucil),을 포함하는 알킬화 제(alkylating agents); 안트라사이클린(anthracyclines); 에포틸론(epothilones); 카르무스틴(carmustine) (BCNU), 로무스틴(lomustine) (CCNU), 세무스틴(semustine) (methyl-CCNU) 및 스트렙토조신 (streptozocin) (streptozotocin) 같은 니트로소우레아(nitrosoureas); 데카바진(decarbazine) (DTIC; dimethyltriazenoimidazole-carboxamide) 같은 트리아젠(triazenes); 헥사메칠멜라민(hexamethylmelamine), 티오테파(thiotepa) 같은 에틸렌이민(ethylenimines)/메틸멜라민(methylmelamines); 부술판(busulfan) 같은 알킬 설포네이트(alkyl sulfonates); 메토트렉세이트[methotrexate, (아메토프테린, amethopterin)]같은 폴산 유사체(folic acid analogues)를 포함하는 항대사물질(Antimetabolites); 플루오로우라실[fluorouracil, (5-플루오로우라실, 5-fluorouracil; 5-FU)], 플록수리딘[floxuridine (플루오로데옥시우리딘, fluorodeoxyuridine; FUdR)] 및 시타라빈[cytarabine, 사이토신 아라비노사이드, cytosine arabinoside)]같은 알킬화제(alkylating agents), 항대사물질(antimetabolites), 피리미딘 유사체(pyrimidine analogs); 메르캅토푸린[mercaptopurine, (6-메르캅토푸린, 6-mercaptopurine; 6-MP)], 티오구아닌[thioguanine, (6-티오구아닌, 6-thioguanine; TG)] 및 펜토스타틴[pentostatin(2'-데옥시코포르마이신, 2'-deoxycoformycin)]같은 퓨린 유사체(purine analogues) 및 관계된 억제제; 에피포도필로톡신(epipodophylotoxins); L-아스파라기나제(L-asparaginase)같은 효소; IFNα, IL-2, G-CSF 및 GM-CSF같은 생물학적 반응 조절제(biological response modifiers); 시스플라틴(cisplatin, cis-DDP), 옥살리플라틴(oxaliplatin) 및 카보플라틴(carboplatin)같은 백금 배위 복합체(platinum coordination complexes); 마이토잔트론(mitoxantrone) 및 안트라사이클린(anthracycline)같은 안트라센디온(anthracenediones); 하이드록시우레아(hydroxyurea)같은 대체 우레아(substituted urea); 프로카바진[procarbazine, (N-메틸히드라진, N-methylhydrazine, MIH)] 및 프로카바진(procarbazine)을 포함하는 메틸 히드라진 유도체(methylhydrazine derivatives); 미토탄(mitotane, o,p'-DDD) 및 아미노글루테티미드(aminoglutethimide)같은 부신피질 억제제(adrenocortical suppressants); 탁솔(taxol) 및 유사체/유도체; 프레드니손(prednisone) 및 등가물(equivalents) 같은 아드레노콜티코스테로이드 길항제(adrenocorticosteroid antagonists), 덱사메타손(dexamethasone) 및 아미노글루티미드(aminoglutethimide), 하이드록시프로게스테론 카프로에이트(hydroxyprogesterone caproate)같은 프로게스틴(progestin), 메드록시프로게스테론 아세테이트(medroxyprogesterone acetate) 및 메게스트롤 아세테이트(megestrol acetate), 디에틸스틸베스트롤(diethylstilbestrol) 및 에티닐 에스트라디올 등가물(ethinyl estradiol equivalents) 같은 에스트로겐(estrogen), 타목시펜(tamoxifen) 같은 안티에스트로겐(antiestrogen), 테스토스테론 프로피오네이트(testosterone propionate) 및 플루옥시메스테론/등가물(fluoxymesterone/equivalents) 포함하는 안드로겐(androgens), 플루타미드(flutamide) 같은 안티안드로겐(antiandrogens), 플루타미드같은 성선자극호르몬 방출 호르몬 유사체(gonadotropin-releasing hormone analogs) 및 류프로라이드(leuprolide) 및 비 스테로이드성 안티안드로겐(non-steroidal antiandrogens)을 포함하는 호르몬/호르몬 요법 및 작용제(agonists)/길항제(antagonists); 빈블라스틴(vinblastine, VLB) 및 빈크리스틴(vincristine) 같은 빈카 알칼로이드(vinca alkaloids), 에토포사이드(etoposide) 및 테니포사이드(teniposide)같은 에피포도필로톡신(epipodophyllotoxins), 닥티노마이신[dactinomycin (악티노마이신 D, actinomycin D)], 다우노루비신[daunorubicin (다우노마이신, daunomycin; 루비도마이신, rubidomycin)], 독소루비신(doxorubicin), 블레오마이신(bleomycin), 플리카마이신[plicamycin (미트라마이신, mithramycin)] 및 미토마이신[mitomycin (미토마이신 C, mitomycin C)같은 항생제(antibiotics), L-아스파라기나제(Lasparaginase)같은 효소 및 인터페론 알펜놈(interferon alphenomes)같은 생물학적 반응 조절제(biological response modifiers)을 포함하는 천연 제품을 포함한다.
시스템
본 발명은 시스템을 제공한다. 시스템은 대상(subject)의 HLA 클래스 I 유전자형 및 TAA의 아미노산 서열을 포함하는 데이터를 저장하도록 구성된 저장 모듈을 포함할 수 있다. 시스템은 TAA의 아미노산 서열의 T 세포 에피토프에 결합할 수 있는 대상(subject)의 HLAT를 정량화하도록 구성된 계산 모듈, 상기 HLAT의 각 HLA는 동일한 T 세포 에피토프에 결합할 수 있는 것인 계산 모듈을 포함할 수 있다. 시스템은 하나 이상의 대상으로부터 하나 이상의 샘플을 받기 위한 모듈을 포함할 수 있다. 시스템은 대상의 클래스 I 및/또는 클래스 II HLA 유전자형을 결정하기 위한 HLA 유전자형 분석 모듈을 포함할 수 있다. 저장 모듈은 유전형 분석 모듈에서 출력된 데이터를 저장하도록 구성될 수 있다. HLA 유전형 분석 모듈은 대상으로부터 얻은 생물학적 샘플을 받아 대상의 클래스 I 및/또는 클래스 II HLA 유전자형을 결정할 수 있다. 샘플은 일반적으로 대상 DNA를 포함한다. 샘플은 예컨대 혈액, 혈청, 혈장, 타액, 소변, 날숨(expiration), 세포 또는 조직 샘플일 수 있다. 시스템은 대상이 암에 걸릴 위험 및/또는 본원에 기술된 대상에 대한 권장 료를 표시하도록 구성된 출력 모듈을 추가로 포함할 수 있다.
추가적인 구현예
1. 다음 단계를 포함하는 암에 걸릴 위험이 높은 인간 대상을 치료하는 방법
a. 종양 관련 항원(tumor associated antigens; TAA)의 아미노산 서열에서 T 세포 에피토프에 결합할 수 있는 대상(subject)의 HLA triplet(HLAT)를 정량화하는 단계, 상기 HLAT의 HLA는 동일한 T 세포 에피토프에 결합할 수 있는 것이고;
b. 대상(subject)이 암에 걸릴 위험을 결정하는 단계, 여기서 TAA에 관하여 T 세포 에피토프에 결합 가능한 HLAT의 수가 적을수록 대상(subject)이 암에 걸릴 위험이 더 높은 것에 해당한다; 및
c. 대상에게 다음의 아미노산 서열을 포함하는 펩타이드, 또는 펩타이드를 인코딩하는 폴리핵산 또는 벡터를 투여하는 단계
i. TAA의 단편인 아미노산 서열; 및
ii. 대상의 HLAT에 결합할 수 있는 T 세포 에피토프를 포함하는 아미노산 서열.
2. 상기 1의 방법에 있어서, 상기 TAA 단편은 TAA의 서열의 일부가 아닌 추가적 아미노산이 N 및/또는 C말단의 측면에 위치하는 것인, 방법.
3. 상기 1 또는 상기 2에 따른 방법에 있어서, 상기 암은 흑색종, 폐암, 신세포암, 대장암, 방광암, 신경아교종, 두경부 암, 난소암, 비흑색종 피부암, 전립선암, 신장암, 위암(stomach cancer), 간암, 자궁경부암, 식도암, 비호지킨 림프종, 백혈병, 췌장암, 자궁체암, 입술암, 구강암, 갑상선암, 뇌암, 신경계 암, 담낭암, 후두암, 인두암, 골수종, 비인두암, 호지킨 림프종, 고환암, 유방암, 위암(gastric cancer), 방광암, 대장암, 신세포암, 간세포암, 소아암 및 카포시육종로 이루어진 군으로부터 선택된 것인, 방법.
4. 상기 1에 따른 방법에 있어서, 상기 TAA는 표 2 또는 표 11에 나열된 것 중에서 선택된 것인, 방법.
5. 다음 단계를 포함하는 암 치료를 필요로 하는 개인의 암을 치료하는 방법:
다음을 통하여 개인이 암에 걸릴 위험이 더 높은지 결정하는 단계:
종양 관련 항원(TAA)의 아미노산 서열에서 T 세포 에피토프에 결합할 수 있는 개인의 HLA Triplet (HLAT)를 결정하기 위하여 개인의 생물학적 샘플에 대하여 정량화 분석을 수행하는 단계, 상기 HLAT의 각 HLA는 동일한 T 세포 에피토프에 결합할 수 있는 것이고; 및
개인이 대조군 개인 코호트로부터 유도된 임계값 보다 TAA의 T 세포 에피토프에 결합할 수 있는 HLAT의 수가 적은 경우, 그 개인에게 암 치료를 투여하는 단계.
6. 상기 5의 방법에 있어서, 개인으로부터 생물학적 샘플을 획득하는 것을 더 포함하는 방법.
7. 상기 5의 방법에 있어서, 상기 암은 흑색종, 폐암, 신세포암, 대장암, 방광암, 신경아교종, 두경부 암, 난소암, 비흑색종 피부암, 전립선암, 신장암, 위암(stomach cancer), 간암, 자궁경부암, 식도암, 비호지킨 림프종, 백혈병, 췌장암, 자궁체암, 입술암, 구강암, 갑상선암, 뇌암, 신경계 암, 담낭암, 후두암, 인두암, 골수종, 비인두암, 호지킨 림프종, 고환암, 유방암, 위암(gastric cancer), 방광암, 대장암, 신세포암, 간세포암, 소아암 및 카포시육종로 이루어진 군으로부터 선택된 것인, 방법.
8. 상기 5의 방법에 있어서, 상기 암 치료는 개인에게 다음의 아미노산 서열을 포함하는 펩타이드, 또는 펩타이드를 인코딩하는 폴리핵산 또는 벡터를 투여하는 단계를 포함하는, 방법
(i) TAA의 단편인 아미노산 서열; 및
(ii) 개인의 HLAT에 결합할 수 있는 T 세포 에피토프를 포함하는 아미노산 서열.
9. 상기 8의 방법에 있어서, 상기 TAA 단편은 TAA의 서열의 일부가 아닌 추가적 아미노산이 N 및/또는 C말단의 측면에 위치하는 것인, 방법.
10. 상기 5의 방법에 있어서, 상기 TAA는 표 2 또는 표 11에 나열된 것 중에서 선택된 것인, 방법.
11. 상기 5의 방법에 있어서, 상기 생물학적 샘플은 혈액, 혈청, 혈장, 타액, 소변, 날숨(expiration), 세포 또는 조직 샘플인, 방법.
12. 다음 단계를 포함하는 암 치료를 필요로 하는 개인의 암을 치료하는 방법:
대조군 개인 코호트로부터 유도된 임계값 보다 TAA의 T 세포 에피토프에 결합할 수 있는 HLA Triplet (HLAT)의 수가 적은 개인에게 암 치료를 투여하는 단계.
13. 상기 12의 방법에 있어서, 상기 암 치료는 개인에게 다음의 아미노산 서열을 포함하는 펩타이드, 또는 펩타이드를 인코딩하는 폴리핵산 또는 벡터를 투여하는 단계를 포함하는, 방법
(i) TAA의 단편인 아미노산 서열; 및
(ii) 개인의 HLAT에 결합할 수 있는 T 세포 에피토프를 포함하는 아미노산 서열; 경우에 따라 상기 TAA 단편은 TAA의 서열의 일부가 아닌 추가적 아미노산이 N 및/또는 C말단의 측면에 위치하는 아미노산 서열.
14. 상기 12의 방법에 있어서, 상기 TAA는 표 2 또는 표 11에 나열된 것 중에서 선택된 것인, 방법.
15. 상기 12의 방법에 있어서, 상기 암은 흑색종, 폐암, 신세포암, 대장암, 방광암, 신경아교종, 두경부 암, 난소암, 비흑색종 피부암, 전립선암, 신장암, 위암(stomach cancer), 간암, 자궁경부암, 식도암, 비호지킨 림프종, 백혈병, 췌장암, 자궁체암, 입술암, 구강암, 갑상선암, 뇌암, 신경계 암, 담낭암, 후두암, 인두암, 골수종, 비인두암, 호지킨 림프종, 고환암, 유방암, 위암(gastric cancer), 방광암, 대장암, 신세포암, 간세포암, 소아암 및 카포시육종로 이루어진 군으로부터 선택된 것인, 방법.
16. 다음을 포함하는 인간 대상(subject)이 암에 걸릴 위험을 결정하는 시스템:
(i) 대상(subject)의 HLA 클래스 I 유전자형 및 TAA의 아미노산 서열을 포함하는 데이터를 저장하도록 구성된 저장 모듈;
(ii) TAA의 아미노산 서열의 T 세포 에피토프에 결합할 수 있는 대상(subject)의 HLAT를 정량하도록 구성된 계산 모듈; 상기 HLAT의 각 HLA는 동일한 T 세포 에피토프에 결합할 수 있는 것이고; 및
(iii) 대상(subject)이 암에 걸릴 위험 및/또는 대상(subject)에 대한 권장 치료를 표시하도록 구성된 출력 모듈.
실시예
실시예 1 - HLA-에피토프 결합 예측 프로세스 및 검증
특정 HLA와 에피토프(9 mer 펩타이드) 간의 예측 결합은 에피토프 예측을 위한 면역 에피토프 데이터베이스 도구(www.iedb.org)를 기반으로 하였다.
HLA I-에피토프 결합 예측 프로세스는 실험실에서의 실험에 의해 결정된 HLA 클래스 I-에피토프 쌍과 비교하여 검증되었다. 데이터세트는 동료 심사(peer review)된 간행물 또는 공공 면역학 데이터베이스에 보고된 HLA I-에피토프 쌍으로 컴파일되었다.
실험적으로 결정된 데이터세트와의 일치율이 결정되었다(표 3). 데이터세트의 결합 HLA I-에피토프 쌍은 93% 확률로 정확하게 예측되었다. 우연히도 비결합 HLA I-에피토프 쌍도 93% 확률로 정확하게 예측되었다.
HLA-에피토프 쌍 | 진 에피토프(True epitopes) (n=327) (바인더 일치, Binder match) |
가 에피토프(False epitopes) (n=100) (비-바인더 일치, Non-binder match) |
HIV | 91% (32) | 82% (14) |
바이러스(Viral) | 100% (35) | 100% (11) |
종양(Tumor) | 90% (172) | 94% (32) |
기타 (진균(fungi), 세균 (bacteria), 등.) | 100% (65) | 95% (36) |
합계 | 93% (304) | 93% (93) |
다중 HLA 결합 에피토프의 예측 정확도도 결정되었다(표 4). 진양성(true positive) 및 진음성(true negative) 예측 모두 93% 확률을 사용하고 위양성(false positive) 및 위음성(false negative) 예측에 대해 7% (=100%-93%) 확률을 사용하는 분석 특이도 및 민감도를 기반으로, 한 사람에서의 다중 HLA 결합 에피토프의 존재 확률을 계산할 수 있다. 에피토프에 결합하는 다중 HLA의 확률은 에피토프에 결합하는 HLA의 수와 예상되는 최소 실제 결합 수 사이의 관계를 보여준다. PEPI 정의에 따라 에피토프에 결합하는 HLA의 예상되는 최소 숫자는 3이다(굵은 글씨).
예측 최소 실제 HLA결합 수 | 에피토프에 결합된 HLA의 예측된 수 | ||||||
0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | |
1 | 35% | 95% | 100% | 100% | 100% | 100% | 100% |
2 | 6% | 29% | 90% | 99% | 100% | 100% | 100% |
3 | 1% | 4% | 22% | 84% | 98% | 100% | 100% |
4 | 0% | 0% | 2% | 16% | 78% | 96% | 99% |
5 | 0% | 0% | 0% | 1% | 10% | 71% | 94% |
6 | 0% | 0% | 0% | 0% | 0% | 5% | 65% |
검증된 HLA-에피토프 결합 예측 프로세스를 사용하여 아래 실시예에 기재된 모든 HLA-에피토프 결합 쌍을 결정하였다.
실시예 2 - 다중 HLA에 의한 에피토프 제시는 세포 독성 T 림프구(cytotoxic T lymphocyte; CTL) 반응을 예측한다.
이 연구는 개인의 하나 이상의 HLA 클래스 I 분자가 폴리펩타이드 항원의 하나 이상의 에피토프를 제시하는 것으로 CTL 반응을 예측할 수 있는지 여부를 조사한 것이다.
이 연구는 71 명의 암 환자와 9 명의 HIV 감염 환자를 대상으로 한 6 건의 임상 시험의 후향적 분석(retrospective analysis)을 통해 수행되었다(표 5). 이 연구에서 환자들은 HPV 백신, 세 가지 다른 NY-ESO-1 특이적 암 백신, 한 가지 HIV-1 백신 및 흑색종 환자에서 NY-ESO-1 항원에대한 CTL을 재활성화하는 것으로 밝혀진 CTLA-4 특이적 단일 클론 항체(Ipilimumab) 처리를 받았다. 이러한 모든 임상 시험 마다 백신 접종 후 연구 대상(subject)에서의 항원 특이적 CD8+ CTL 반응(면역 원성)을 측정하였다. 일부 경우에는 CTL 반응과 임상 반응 사이의 상관 관계가 보고되었다.
데이터 가용성 이외의 이유로 후향적 연구에서 제외된 환자는 없다. 157개의 환자 데이터세트 (표 5)를 표준 난수 생성기로 무작위화하여 트레이닝 및 평가 연구를 위한 2개의 독립적인 코호트를 생성하였다. 일부 경우에 코호트에는 동일한 환자의 여러 데이터세트가 포함되어 있어 48 명의 환자로부터 76개의 데이터세트로 구성된 트레이닝(training) 코호트와 51 명의 환자로부터 81개의 데이터세트로 구성된 테스트/검증 코호트가 생성되었다.
임상 시험 | 면역 요법 | 표적 항원 | 질환 | # 환자* | # 데이터세트 (#항원 x #환자) |
임상시험에서 수행된 면역 분석** | HLA 유전자형 분석방법 |
1 | VGX-3100 | HPV16-E6HPV16-E7 HPV18-E6 HPV18-E7 HPV16/18 |
자궁경부암 | 17/18 | 5 x 17 | IFN-γ ELISPOT | 고해상도 SBT |
2 | HIVIS 백신 | HIV-1 Gag HIV-1 RT | AIDS | 9/12 | 2 x 9 | IFN-γ ELISPOT | 저-중 해상도 SSO |
3 | rNY-ESO-1 | NY-ESO-1 | 유방 및 난소암, 흑색종 및 육종 | 18/18 | 1 x 18 | In vitro 및 Ex vivo IFN-γ ELISPOT | 고해상도 SBT |
4 | 이필리무맙(Ipilimumab) | NY-ESO-1 | 전이성 흑색종 | 19/20 | 1 x 19 | T 세포 자극 후 ICS | 저 중 해상도 타이핑, 지노믹 DNA의 SSP, 고해상도 시퀀싱 |
5 | NY-ESO-1f | NY-ESO-1 (91-110) | 식도암, 비소세포 폐암, 위암 | 10/10 | 1 x 10 | T 세포 자극 후 ICS | SSO 프로빙 및 지노믹 DNA의 SSP |
6 | NY-ESO-1 overlapping peptides | NY-ESO-1 (79-173) | 식도암 및 폐암, 악성 흑색종 | 7/9 | 1 x 7 | T 세포 자극 후 ICS | SSO 프로빙 및 지노믹 DNA의 SSP |
Total | 6 | 7 | 80 | 157 |
보고된 트레이닝 데이터세트의 CD8+ T 세포 반응을 백신 항원의 에피토프의 HLA 클래스 I 제한 프로파일(9 mer)과 비교하였다. 각 환자의 항원 서열 및 HLA 클래스 I 유전자형은 공개적으로 사용 가능한 단백질 서열 데이터베이스 또는 동료 심사 간행물에서 얻었으며, HLA I-에피토프 결합 예측 프로세스는 CD8+ T 세포가 백신 펩타이드(9 mer)에 특이적인 CTL을 생성하는 IFN-y인 환자의 임상 CD8+ T 세포 반응 데이터에 대해 블라인드(blinded)되었다. 각 환자의 HLA 클래스 I 분자 최소 1 개(PEPI1+), 최소 2 개(PEPI2+), 최소 3 개(PEPI3+), 최소 4 개(PEPI4+), 최소 5 개(PEPI5+) 또는 6 개 모두(PEPI6+)에 결합하도록 예측된 각 항원의 에피토프의 수를 결정하였고, 결합한 HLA의 수를 보고된 CTL 반응을 분류기(classifer)로 사용하였다. 각 분류기(결합한 HLA의 수)에 대한 트레이닝 데이터세트로부터 진양성률(민감도) 및 진음성률(특이도)을 별도로 결정하였다.
각 분류기 마다 ROC 분석을 수행하였다. ROC 곡선에서, 각 컷오프 지점에 대한 위양성률(1-특이도)의 함수로 진양성률(민감도)을 플로팅하였다(도 1). ROC 곡선의 각 점은 특정 결정 임계값(에피토프(PEPI) 카운트)에 해당하는 민감도/특이성 쌍을 나타낸다. ROC 곡선 아래 영역(AUC)은 분류기로 두 진단 그룹(CTL 응답자 또는 비응답자)을 얼마나 잘 구별할 수 있는지에 대한 값이다.
분석 결과, 예기치 않게 모든 경우에서 단순히 하나 이상의 HLA 클래스 I(PEPI1+, AUC = 0.48)에 의한 에피토프 제시보다 대상(subject)의 다중 클래스 I HLA(PEPI2+, PEPI3+, PEPI4+, PEPI5+ 또는 PEPI6)에 의한 에피토프 제시가 CD8+ T 세포 반응을 더 잘 예측하는 것으로 밝혀졌다(표 6).
분류기 | AUC |
PEPI1+ | 0.48 |
PEPI2+ | 0.51 |
PEPI3+ | 0.65 |
PEPI4+ | 0.52 |
PEPI5+ | 0.5 |
PEPI6+ | 0.5 |
개인의 CTL 반응은 개인의 최소 3 개의 HLA 클래스 I 대립 유전자에 의해 제시될 수 있는 항원의 에피토프를 고려했을 때 가장 잘 예측되었다(PEPI3 +, AUC = 0.65, 표 7). 양성 CTL 반응을 가장 잘 예측 한 PEPI3+ (개인의 3 개 이상의 HLA에 의해 제시된 항원 특이적 에피토프의 수)의 임계값은 1이었다 (표 7). 즉, 적어도 하나의 항원-유도 에피토프는 최소 3 개의 대상(subject)의 HLA 클래스 I(≥1 PEPI3+)에 의해 제시되었고, 항원은 최소 하나의 CTL 클론을 촉발할 수 있고, 대상(subject)은 CTL 반응을 할 가능성이 있다. CTL 반응 가능성을 예측하기 위해 ≥1 PEPI3+ 임계값을 사용("≥1 PEPI3 + 테스트")하였고 76%의 진양성률(진단 민감도)이 제공되었다(표 7).
PEPI3+ 카운트 | ||||||||||||
1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 | 9 | 10 | 11 | 12 | |
민감도: | 0.76 | 0.60 | 0.31 | 0.26 | 0.14 | 0.02 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |
1-특이도: | 0.59 | 0.24 | 0.21 | 0.15 | 0.09 | 0.06 | 0.06 | 0.03 | 0.03 | 0.03 | 0.03 | 0.03 |
실시예 3 - PEPI 테스트를 위한 새로운 바이오마커로서 ≥1 PEPI3+ 임계값의 후향적 검증
후향적 분석에서, 51 명의 환자로부터 81 개의 데이터세트로 구성된 테스트 코호트를 사용하여 ≥1 PEPI3+ 임계값을 검증하여 항원 특이적 CD8+ T 세포 반응 또는 CTL 반응을 예측하였다. 테스트 코호트의 각 데이터세트에 대해 ≥1 PEPI3+ 임계값이 충족되었는지 여부가 결정되었다(개인의 3 개 이상의 클래스 I HLA에 의해 제시된 항원-유래 에피토프 1 개 이상). 이를 임상 시험에서 보고된 실험적으로 결정된 CD8+ T 세포 반응(CTL 반응)과 비교하였다(표 8).
후향적 검증은 PEPI3+ 펩타이드가 84% 확률로 개인에서 CD8+ T 세포 반응(CTL 반응)을 유도한다는 것을 입증하였다. 84%는 개인의 3 개 이상의 HLA에 결합하는 에피토프인 PEPI3+ 예측의 분석적 검증에서 결정된 것과 동일한 값이다(표 4). 이러한 데이터는 면역 반응이 개인의 PEPI에 의해 유도된다는 강력한 증거를 제공한다.
성능 특성 | 설명 | 결과 | |
양성 예측값 (Positive predictive value, PPV) |
100%[A/(A + B)] | ≥1 PEPI3+ 임계값을 충족하는 개인이 면역 요법으로 치료한 후 항원-특이적 CTL 반응을 보일 가능성. | 84% |
민감도(Sensitivity) | 100%[A / (A+C)] | 면역 요법으로 치료 한 후 항원-특이적 CTL 반응이 있는 ≥1 PEPI3+ 임계값을 만족하는 대상의 비율. | 75% |
특이도(Specificity) | 100%[D / (B + D)] | 면역 요법으로 치료한 후 항원-특이적 CTL 반응이 없는 ≥1 PEPI3+임계값을 만족하지 않는 대상의 비율. | 55% |
음성 예측값(Negative predictive Value, NPV) |
100%[D/(C +D)] | ≥1 PEPI3+ 임계값을 충족하지 않는 개인이 면역 요법으로 치료한 후 항원-특이적 CTL 반응을 보이지 않을 가능성. | 42% |
전체 일치율(Overall percent Agreement, OPA) |
100%[(A + D)/ N] | 양성이든 음성이든 실험적으로 결정된 결과와 일치하는 ≥1 PEPI3+ 임계값을 기반으로 한 예측의 백분율 | 70% |
Fisher's exact (p) | 0.01 |
ROC 분석으로 PEPI3+ 카운트를 컷오프 값으로 사용하여 진단 정확도를 결정하였다(도 2). AUC 값 = 0.73. ROC 분석의 경우 AUC 0.7 ~ 0.8은 일반적으로 공정한 진단 값으로 간주된다.
최소 1 개(≥1 PEPI3+)의 PEPI3+ 카운트는 테스트 데이터세트에서 CTL 반응을 가장 잘 예측하였다(표 9). 이 결과로 트레이닝 중에 결정된 임계값을 확인하였다(표 6).
PEPI3+ 카운트 | ||||||||||||
1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 | 9 | 10 | 11 | 12 | |
민감도: | 0.75 | 0.52 | 0.26 | 0.23 | 0.15 | 0.13 | 0.08 | 0.05 | 0 | 0 | 0 | 0 |
1-특이도: | 0.45 | 0.15 | 0.05 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |
실시예 4 - PEPI 테스트를 위한 새로운 바이오 마커로서 ≥1 PEPI3+ 임계값의 임상적 검증
PEPI3+ 바이오마커-기반 백신 디자인은 OBERTO I/II 상 임상 시험(NCT03391232)에서 전이성 대장암(mCRC) 환자를 대상으로 한 임상 I 상 시험에서 처음으로 테스트되었다. 이 연구에서 우리는 mCRC에 걸린 대상(subject)의 유지 요법에 대한 애드온(add-on)으로 PolyPEPI1018의 단일 또는 다중 용량(들)의 안전성, 내약성 및 면역 원성을 평가하였다. PolyPEPI1018은 mCRC에서 자주 발현되는 7 개의 보존된 TSA에서 유래된 12 개의 고유한 에피토프를 포함하는 펩타이드 백신이다(WO2018158455 A1). 이들 에피토프는 단일 HLA에 의해 제시된 에피토프보다 T-세포 반응을 유도할 가능성이 최소 3 개의 자가 HLA 대립 유전자에 결합하도록 설계되었다(실시예 2 및 실시예 3 참조). 1차 치료 설정(the first line setting)의 mCRC 환자는 플루오로피리미딘(fluoropyrimidine) 및 베바시주맙(bevacizumab)을 사용한 유지 요법으로 전환한 직후 백신(용량 : 0.2mg / 펩타이드)을 접종받았다. 백신-특이적 T-세포 반응은 처음에 인 실리코(in silico)에서 PEPI3+-s(CRC에 대한 환자의 완전한 HLA 유전자형 및 항원 발현율 사용)의 식별에 의해 예측된 후, 백신 1주기 후 ELISpot으로 측정되었다(시험의 I 상 부분).
10 명의 환자로부터 얻은 70 개의 데이터세트 (1상 코호트 및 OBERTO 임상 시험의 데이터세트)를 사용하여 PEPI3+ 바이오마커가 항원 특이적 CTL 반응을 예측하는지 전향적으로 검증하였다. 각 데이터세트에 대해 예측된 PEPI3+-s를 in silico로 결정하고 환자의 혈액에서 ELISPOT 분석으로 측정한 백신 특이적 면역 반응과 비교하였다. 이러한 방식으로 결정된 진단 특성(양성 예측값, 음성 예측값, 전체 일치율)을 실시예 3에 기술된 후향적 검증 결과와 비교하였다.
전체적인 일치율은 64%였고, 높은 양성 예측값은 79%였으며, 이는 예측된 PEPI3+을 갖는 환자가 분석된 항원에 대해 CD8 T 세포 특이적 면역 반응을 생성할 확률이 79%임을 나타낸다. 임상 시험 데이터는 후향적 시험 결과와 유의한 상관 관계가 있었고(p = 0.01) PEPI 테스트를 통한 PEPI3 + 계산에 대한 증거를 제공하여 환자의 완전한 HLA-유전형을 기반으로 항원 특이적 T 세포 반응을 예측하였다(표 10).
파라미터 | 정의 | 후향적 검증 n = 81* |
전향적 검증 (OBERTO) n = 70** |
PPV양성 예측값(Positive Predictive Value) | PEPI 검사 결과 양성인 개인이 항원-특이적 T 세포 반응을 보일 가능성 | 84% | 79% |
NPV음성 예측값(Negative Predictive Value) | PEPI 검사 결과 음성인 개인이 항원-특이적 T 세포 반응을 보이지 않을 가능성 | 42% | 51% |
OPA전체 일치율(Overall Percent Agreement) | 양성이든 음성이든 진정한 결과인 결과의 비율 | 70% | 64% |
피셔의 직접적 확률검증 (p) | 0.01 | 0.01 |
*51 명의 환자; 6 회의 임상 시험; 81 데이터세트 **10 명의 환자; Treos I상 임상 시험 (OBERTO); 70 데이터세트
실시예 5 - HLA 클래스 I 유전자형은 흑색종 위험을 예측한다(HLAT 점수 기반 방법).
추정상의 면역-보호 종양 항원의 선택
자발적 TSA 특이적 T 세포 반응을 보이는 암 환자는 임상 경과가 유리하기 때문에 종양 특이적 항원(tumor specific antigen; TSA)이 면역-보호 항원이라는 가설이 있다. 보호적인 종양 특이적 T 세포 반응을 연구하기 위해 상이한 종양 유형에서 발현된 48 개의 TSA를 선택하였다(표 11). 이러한 TSA는 흑색종 및 기타 암에서 연구되어 왔으며 자발적 T 세포 반응을 유도하는 것으로 나타났다.
항원 | 적응증(indication) |
SPAG9 | CRC, RCC |
AKAP4 | CRC |
BORIS | 흑색종, CRC, HNSCC |
Survivin | 흑색종, 폐(NSCLC), CRC , 방광, 신경아교종, RCC |
MAGE-A1 | 흑색종, 폐(NSCLC), CRC, 방광, 신경아교종, HNSCC, RCC |
PRAME | 흑색종, 폐(NSCLC), 방광, HNSCC, RCC |
CT45 | 흑색종, 폐(NSCLC), CRC, 신경아교종, HNSCC |
NY-SAR-35 | 흑색종, 폐(NSCLC), 방광 |
FSIP1 | 방광 |
HOM-TES-85 | 폐(NSCLC), HNSCC |
NY-BR-1 | 유방암 |
MAGE-A9 | 흑색종, 방광, RCC, HNSCC |
SCP-1 | 흑색종, 폐(NSCLC), CRC, 방광, 신경아교종, HNSCC |
MAGE-A12 | 흑색종, 방광, 신경아교종, HNSCC, RCC |
MAGE-A10 | 흑색종, CRC, 방광, 신경아교종, HNSCC |
GATA-3 | RCC, HNSCC |
GAGE-7 | 흑색종, CRC |
SSX-4 | 흑색종, 폐 (NSCLC), CRC, 방광, 신경아교종, HNSCC |
SPANXC | 흑색종, 폐(NSCLC), CRC, 방광, HNSCC |
CT46 | 방광 |
MAGE-A3 | 흑색종, 폐(NSCLC), CRC, 방광, 신경아교종, HNSCC, RCC |
MAGE-C2 | 흑색종, 폐(NSCLC), CRC, 방광, 신경아교종, HNSCC |
TSP50 | 폐(NSCLC), CRC |
EpCAM | 폐(NSCLC), CRC, 방광, RCC |
CAGE | 폐(NSCLC), CRC, HNSCC |
MAGE-A8 | 흑색종, CRC, 방광 |
FBXO39 | 폐(NSCLC), CRC, RCC |
PAGE-4 | 폐(NSCLC) |
MAGE-A6 | 흑색종, CRC, 방광, RCC |
BAGE-4 | CRC, 방광, 신경아교종, HNSCC |
MAGE-C1 | 흑색종, 폐(NSCLC), CRC, 방광, HNSCC |
NY-ESO-1 | 흑색종, 폐(NSCLC), CRC, 방광, 신경아교종, HNSCC, RCC |
MAGE-A2 | 흑색종, CRC, 방광, 신경아교종, HNSCC, RCC |
XAGE-1 | 흑색종, 폐(NSCLC), 신경아교종, HNSCC |
MAGE-A11 | 흑색종, 신경아교종, HNSCC |
SSX-2 | 흑색종, 폐(NSCLC), CRC, 방광, 신경아교종, HNSCC |
LAGE-1 | 흑색종, 폐(NSCLC), CRC, 방광, 신경아교종, HNSCC |
MAGE-A4 | 흑색종, 폐(NSCLC), CRC, 방광, 신경아교종, HNSCC, RCC |
MAGE-A5 | 흑색종, 폐(NSCLC), CRC, HNSCC |
MAGE-B2 | 흑색종, 폐(NSCLC), HNSCC |
MAGE-B1 | 흑색종, 폐 |
HAGE | 흑색종, 폐(NSCLC), CRC, 방광, HNSCC, RCC |
SSX-1 | 흑색종, 폐(NSCLC), CRC, 방광, 신경아교종, HNSCC |
NXF2 | 흑색종, 폐(NSCLC), CRC, 방광, HNSCC |
SAGE | 흑색종, 폐(NSCLC), 방광, 신경아교종, HNSCC |
LEMD1 | CRC, 신경아교종 |
OY-TES-1 | 폐(NSCLC), CRC, 방광 |
LDHC | 흑색종, 폐(NSCLC), 신경아교종 |
CRC: 대장암(colorectal cancer), NSCLC: 비소세포 폐암(non-small cell lung cancer), HNSCC: 두경부 편평상피암(head&neck squamous cell carcinoma), RCC: 신세포암(renal cell carcinoma)
흑색종 발병률은 흑색종 특이적 T 세포 반응의 폭을 나타내는 HLAT 수치와 관련이 있다.
흑색종 발병률이 높은 집단에서 48 개의 TSA에 대한 HLAT 수치가 발병률이 높은 집단보다 낮을 것이라는 가설이 세워졌다. 이를 보여주기 위해 48 개의 TSA에 대한 HLAT 수치를 흑색종 발병이 가능한 여러 민족 집단에서 결정하였다(도 3).
극동 아시아/태평양 지역의 대상(subject)은 유럽이나 미국 출신 대상(subject)보다 훨씬 높은 HLAT 수치를 갖는 것으로 나타났다(도 3). 예컨대 흑색종 발병률은 대만과 미국의 아시아-태평양 섬 주민 모두 100,000 명 당 1.5 명으로, 미국 전체(100,000 명당 21.1 명)보다 상당히 낮다.
HLAT 점수(s)는 여러 국가의 흑색종 발병률과 일치한다(도 4). 평균 HLAT 점수와 발생률을 계산하기 위해 20 개의 데이터 포인트를 획득하였다(발생률은 국가별로, HLA 데이터는 민족(ethnic)별로 제공되었으므로 짝을 이루는 관측치는 한 민족이 지배적인 국가에 대해서만 얻을 수 있다). 도 4는 HLAT 평균 점수가 75점 보다 낮은 국가와 HLAT 평균 점수가 75점 보다 높은 국가 간의 발병률 차이가 유의함을 보여준다. 이러한 결과는 대상(subject)의 HLA 유전자형이 다른 민족 집단에서 흑색종 발병률에 영향을 미치고 HLAT 수치로 대상(subject)의 흑색종 특이적 T 세포 반응을 추정할 수 있음을 시사한다.
대상(subject)의 HLAT 점수는 흑색종 발병의 HLA 유전자형 관련 위험 인자이다.
HLAT 수치는 48 개의 선택된 TSA에 대한 T 세포 반응의 폭을 예측하였다. 대상(subject)의 모든 HLAT가 흑색종의 면역학적 조절에 동등하게 중요한 역할을 하는 것은 아니라는 가설이 세워졌다. 따라서 (48 개 TSA에 대한) HLAT에 일반 인구에서 흑색종 환자를 구분할 수 있는 능력을 기준으로 가중치를 부여하였다. 일반적으로 가중치가 클수록 해당 TSA가 더 중요한 것이다. 실제로 AUC는 초기 가중치(잘린(truncated) 로그 p- 값)를 사용했을 때 이미 0.6 이상이었다.
흑색종 환자를 백그라운드에서 구분할 때 이진 분류기의 성능
본 연구는 이진 분류기를 사용하여 dbMHC 데이터세트(7,189 명의 환자 코호트)의 미국 하위 집단(n = 1400)을 흑색종 대상(subject) 및 미국 origin(n = 513)과 비교하였다 (방법 참조). 도 5는 HLAT 점수를 이진 분류기로 사용하여 얻은 ROC 곡선을 나타낸다. HLAT 점수는 대상이 속할 수 있는 그룹, 즉 흑색종 암 그룹 또는 배경 집단 중 어느 그룹에 속하는지를 예측한다. ROC 곡선은 다양한 HLAT 점수 임계 값 설정에서 위양성률(FPR)에 대한 진양성률(TPR)을 플로팅하여 표시된다.
AUC 값은 0.645로 구해졌다. 이 값은 두 그룹 사이의 상당한 구분을 나타내는데, 이는 특히 흑색종/암 발병의 경우 차이의 원인(예컨대 HLAT)이 단 하나뿐이 아니기 때문이다. 가장 현저하게, 태양 및 실내 태닝 노출, 금발 또는 빨간 머리카락, 파란 눈 및 주근깨와 같은 표현형 및 Read et al. (J. Med. Genet. 2016; 53(1): 1-14)에 의해 기술된 유전적 요인(예컨대 흑색종과 관련된 높은 침투율, 3 개의 중간 침투율 및 16 개의 낮은 침투율 유전자)은 흑색종 위험의 중요한 결정 요인이다. 실제로, 본 연구에서 얻어진 변환된 z 점수는 매우 유의하다(p < 0.001).
대상(subject)의 HLAT 점수는 흑색종 발병의 HLA 유전자형 관련 위험 인자이다.
전체 테스트 집단(암 집단과 혼합된 배경 집단)을 HLAT 점수를 기준으로 5 개의 같은 크기의 그룹으로 나누었다. 각 그룹의 RiR(상대적 면역학적 위험; Relative Immunological Risk)을 평균 미국 인구의 위험과 비교하여 결정하였다 (도 6). 예를 들어, 첫번째 하위 집단에서 흑색종이 발병할 위험은 4.4%이고 미국 평균은 2.6%이므로, 이 하위 그룹은 1.7의 상대적 면역학적 위험을 갖는다. HLAT 점수가 가장 낮은 그룹은 암 발병 위험이 가장 높은 집단을 나타낸다. HLAT 점수가 가장 높은 그룹은 암 발병 위험이 가장 낮은 집단을 나타낸다. 가장 위험이 높은 하위 집단은 HLAT 점수가 26 점 미만인 대상(subject)으로 구성된다. 두번째로 위험이 높은 하위 집단의 HLAT 점수는 29 점에서 51 점 사이이다. 중간의 20%는 HLAT 점수가 51 점 이상이며 88 점 보다 낮고 RiR<1인 대상(subject)으로 구성되며, 이는 특정 HLAT 점수가 흑색종 위험 감소와 관련이 있음을 시사한다. 흥미롭게도, 51 점 - 88 점의 HLAT 점수 범위는 흑색종에 대한 발병률이 낮고 높은 집단을 구분할 수 있는 HLAT 점수(75)와 유사하다 (도 6). 두번째로 보호된(protected) 하위 집단에서 HLAT 점수는 88 점에서 164 점 사이이다. 마지막으로, 가장 보호된 하위 집단에서 각 대상(subject)은 HLAT 점수가 최소 164 점이다. 이들 하위 집단에서, 흑색종 발병의 상대적 면역학적 위험은 도 6에 도시된 바와 같이 단조롭게 감소한다. 연속된 그룹 간에 유의한 변화는 없지만, 첫번째 그룹과 마지막 그룹 간의 차이는 유의하다(p = 0.001).
실시예 6 - HLA 클래스 I 유전자형은 다양한 유형의 암 위험을 예측한다(HLAT 점수 기반 방법).
6 개의 다른 암 적응증(cancer indication)에 대해서도 유사한 분석을 수행하였다. 결과는 표 12에 요약되어 있다. AUC 값은 흑색종, 폐암, 신세포암, 대장암 및 방광암에서 유의하였다. P 값은 두경부 암에서는 유의하지 않았다. 그러나, 두경부 암은 바이러스성 HPV 감염과 관련이 있다. 본 연구에서는 TSA만 사용되었으며 바이러스 성 단백질은 포함되지 않았다. 바이러스 감염과 연관될 수 있는 두 경부 암과 같은 특정 암이 발생할 위험은 분석에 바이러스 항원을 포함함으로써 더 잘 결정될 수 있다.
암 유형 | 코호트 크기 | RiR | RiR 비율 | AUC |
p |
|
위험 그룹* | 보호 그룹* | |||||
흑색종 | 513 | 1.73 | 0.31 | 5.53 | 0.65 | < 0.001 |
폐암(비소세포) | 370 | 1.46 | 0.54 | 2.72 | 0.61 | < 0.001 |
신세포암 | 129 | 1.59 | 0.58 | 2.74 | 0.60 | < 0.001 |
대장암 | 121 | 1.83 | 0.61 | 2.97 | 0.62 | < 0.001 |
방광암 | 87 | 1.77 | 0.63 | 2.80 | 0.61 | < 0.001 |
신경아교종 | 82 | 1.36 | 0.79 | 1.71 | 0.57 | 0.017 |
두경부 암 | 58 | 1.02 | 0.17 | 5.90 | 0.54 | 0.15 |
테스트 집단(암 집단과 혼합된 배경 집단)을 HLAT 점수를 기준으로 5 개의 같은 크기의 하위 집단으로 나눔으로써, 비소세포 폐암, 신세포암 및 대장암의 경우 상대적 면역학적 위험을 계산할 수 있었다(도 7a 내지 7c). 다른 암 적응증의 경우, 하위 집단의 암에 걸린 대상(subject)의 수가 매우 적어 유사한 분석을 수행할 수 없었다.
상대적 면역학적 위험 비율은 평균 미국 인구의 위험과 비교하여 위험이 높은 하위 그룹 (테스트 집단의 HLAT 점수가 가장 낮은 20%)과 보호된 하위 그룹(테스트 집단의 HLAT 점수가 가장 높은 20%)간에 계산하였다. 예를 들어, 가장 위험이 높은 하위 집단에서 흑색종이 발생할 위험은 4.4%이다. 미국 평균은 2.4%이므로 위험 그룹은 1.7의 상대적 면역학적 위험을 가진다. 보호된 그룹에서 흑색종이 발병할 위험은 0.7%이다. 따라서, 가장 보호된 그룹의 상대적 면역학적 위험은 0.31이다. 즉, 이 그룹은 평균 인구에 비해 흑색종 발병 위험이 3 배 이상 낮은 것이다. 흑색종에 대해 얻어진 위험 비율은 5.53이다(표 12).
실시예 5, 실시예 6 및 실시예 10에서 사용된 방법
일반 인구에서 대상(subject)의 HLA 유전자형 데이터
완전한 4 자리 HLA 유전자형을 가진 7,189 명의 적격 있는 대상(subject)이 dbMHC 데이터베이스에서 확인되었다. 각 대상(subject)의 민족이 표시되었다. 분석에 따르면 서로 다른 지역의 하위 집단의 HLA 배경이 상당히 달랐다. 이러한 지리적 효과를 제거하기 위해 미국 하위 집단 (1400 명의 대상(subject))을 배경 (건강한) 집단으로 선택하였고, 이 하위 그룹의 HLA 세트를 지리적/민족적으로 매치된 암에 걸린 대상(subject)의 HLA 세트와 비교하였다. 미국 하위 집단은 모든 코카시안, 히스패닉, 아시안-아메리칸, 아프리칸-아메리칸 및 원주민으로 구성된다.
암 환자의 HLA 유전자형 데이터
완전한 4 자리 HLA 클래스 I 유전자형을 가진 513 명의 적격 있는 흑색종 환자의 데이터를 다음의 출처에서 얻었다:
3 개의 동료 심사 간행물에서 429 명의 흑색종 대상(subject)의 완전한 4 자리 HLA 클래스 I 유전자형을 사용할 수 있었다(Snyder et al. N Engl J Med. 2014;371(23):2189-99; Van Allen et al. Science. 2015;350(6257):207-11; Chowell et al. Science. 2018;359(6375):582-7). 환자들은 뉴욕 메모리얼 슬로언 케터링 암센터 (Memorial Sloan Kettering Cancer Center; MSKCC)에서 항-CTLA-4 및/또는 PD-1/PD-L1 억제제로 치료받았다. DNA 시퀀싱 데이터 또는 LabCorp의 임상적으로 검증된 HLA 유형 분석을 사용하여 정상 DNA의 고분해능 HLA 클래스 I 유전형 분석을 하였다. 17 명의 III기/IV기 흑색종 환자의 HLA 유전자형은 MSKCC에서 친절하게 제공하였다. 이 환자들은 뉴욕의 MSKCC에서 이필리무맙(Ipilimumab)으로 치료받았다(Yuan et al. Proc Natl Acad Sci U S A. 2011;108(40):16723-8). 3 상 무작위 이중 맹검 다기관 연구(CA184007, NCT00135408), 2 상(CA184002, NCT00094653) 절제 불가능한 III기 또는 IV기 및 이전에 절제 불가능한 III기 또는 IV기 흑색종 병력이 있는 환자의 2 상(CA184002, NCT00094653)에서 65 명의 흑색종 환자. 뉴욕 MSKCC에서 치료받은 65 명의 환자는 Bristol-Myers-Squibb에서 친절하게 제공한 HLA 테스트에 사용할 수 있는 샘플을 가지고 있었다. 샘플은 NGS G 그룹 분해능으로 후향적으로 테스트되었으며 HLA 대립 유전자 해석은 IMGT/HLA 데이터베이스 버전 3.15를 기반으로 하였다. HLA 결과는 필요한 분해능을 얻기 위해 필요에 따라 서열 기반 타이핑(sequence based typing; SBT), 서열 특이적 올리고뉴클레오타이드 프로브(sequence specific oligonucleotide probes; SSOP) 및/또는 서열 특이적 프라이머(sequence specific primers; SSP)를 사용하여 얻었다. HLA 테스트는 미국 LabCorp에서 수행하였다.
비소세포 폐암 환자 370 명, 신세포암 129 명, 방광암 87 명, 신경아교종 82 명, 두경부암 대상(subject) 58 명의 HLA 유전자형 데이터를 동료 심사 간행물에서 수집하였다(Chowell et al.).
37 명의 대장암(CRC) 환자의 HLA 유전자형 데이터는 미국 국립생물정보센터(NCBI)의 Sequence Read Archive, Encyclopedia of deoxyribonucleic acid elements(Boegel et al. Oncoimmunology. 2014;3(8):e954893)에서 수집하였다. 211 명의 베트남인과 84 명의 비-히스패닉 백인 CRC 환자의 혈액 샘플을 Asterand Bioscience에서 수집하였으며 HLA 유전자형은 LabCorp (Burlington NC)에서 확인하였다.
TSA 서열 데이터
48 개의 TSA를 선별하였다. 이 항원들의 아미노산 서열 데이터는 UniProt에서 수집하였다.
발병률
발병률은 http://globocan.iarc.fr/Pages/online.aspx에서 수집하였다.
인간 백혈구 항원 Triplets(HLATs)
HLA 클래스 I 유전자는 대부분의 세포에서 발현되며 T 세포 수용체에 의해 인식되는 에피토프에 결합한다. 사람의 6 개 HLA 대립 유전자 중 3 개 이상의 HLA(HLA triplet 또는 HLAT)에 결합하는 에피토프는 T 세포 반응을 생성할 수 있다. 각 j=1, 2, ... 6에 대해, 에피토프에 얼마나 잘 결합할 수 있는지에 따라 대상(subject)의 면역 체계에 점수를 매기는 점수 시스템을 설정하였다. 조합 이론에 따르면, 특정 에피토프에 대해 의 가능한 HLA 대립 유전자 j-세트가 있으며, 여기서 k는 에피토프에 결합할 수 있는 자가 HLA 대립 유전자의 수이다. HLA triplet에 대해 본다면, j=3이다. 즉, 항원에 대한 대상(subject)의 HLAT 수치는 HLAT의 총합으로 정의된다.
대상(subject)의 HLAT는 93%의 정확도로 HLA 결합 에피토프를 확인하는 것으로 검증된 PEPI 테스트로 확인된다.
면역유전적 예측인자 : HLAT 점수
대상(subject) x의 HLAT 점수는 다음과 같이 정의된다:
여기서 C는 TSA 세트, c는 특정 TSA, w(c)는 TSA c의 가중치, p(x,c)는 대상x에서 TSA c의 HLAT 수치이다.
HLAT 점수 가중치 최적화
HLAT 점수가 암 환자를 배경 집단과 유의하게 구분하지 않은 각 TSA에 대한 초기 가중치는 0이었다. HLAT가 있는 것이 암 발병 가능성이 증가시키지 않는다고 가정했기 때문에 음이 아닌 가중치만 고려되었다. 초기 가중치는 다음과 같이 정의되었다.
여기서 t(c)는 암 및 배경 집단의 TSA c의 HLAT 점수에 대한 편측 t-테스트의 p-값을 나타내고, 48은 Bonferroni 보정이다.
초기 가중치는 Parallel Tempering을 사용하여 더욱 최적화하였다. 온도 RT = 0.001, 0.01, 0.02, 0.04, 0.1, 0.2로 6 개의 병렬 마르코프 체인을 적용하였다. 가상적인 에너지는 RiRR (상대적 면역학적 위험 비율, 아래 참조)과 AUC의 합의 -1 배로 정의되었다. 가장 큰 상대적 위험 비율을 제공하는 가중치가 보고되었다.
상대적 면역학적 위험(Relative Immunological Risk; RiR)
RiR은 95% 신뢰 구간 (CI)으로 하위 집단과 전체 테스트 집단(암 집단 및 배경 집단) 간의 위험 비율로 계산되었다. 이를 위해 일반 인구를 평생위험도(lifetime risk)를 고려하여 일반 미국 인구에서 다른 암 환자의 비율과 유사한 방식으로 모았다. 다양한 유형의 암 발병의 평생위험도는 미국 암 학회(American Cancer Society) 웹 사이트에서 얻었다. 일반적으로 남성과 여성의 평생위험도가 다르므로 이들의 (조화) 평균을 취하였다. 이렇게 얻은 위험은 : 흑색종의 경우 1:38, 폐암의 경우 1:16, 신세포암의 경우 1:61, 대장암의 경우 1:23, 방광암의 경우 1:41, 두경부 암의 경우 1:55 및 신경아교종의 경우 1:161이다. RiR>1은 대상(subject)이 평균 인구의 대상(subject)에 비해 특정 암 발병 위험이 더 높다는 것을 나타낸다.
RiR 비율(RiR Ratio; RiRR)
RiR 비율은 HLAT 점수가 가장 높은 그룹과 가장 낮은 그룹 간의 비율로 계산하였다.
실시예 7 - HLA triplet을 기반으로 한 HLA 점수는 암 대상과 배경 대상을 가장 잘 구분한다
스크리닝 검사를 개발할 때 몇 가지 점수 체계를 고려하였다. 잠재적인 점수 체계는 대상의 점수에 기여하는 것으로 간주되는 하나의 특정 에피토프에 결합하는 HLA 대립 유전자 세트의 최소 크기에 대해 다르다. HLA 대립 유전자 하위 세트 j = 1, 2, …6의 각 크기에 대해 특정 에피토프에 결합하는 HLA j개 조에 각 대립 유전자가 얼마나 빈번하게 참여하는지를 기준으로 각 대립 유전자의 유의성 점수를 계산하였다. 간략하게, 주어진 HLA 대립 유전자가 있는 대상(subject)이 주어진 HLA 대립 유전자가 없는 대상(subject)보다 HLA j-mer가 있는 에피토프가 현저히 많으면 유의성 점수를 양으로 간주하였다. 주어진 HLA 대립 유전자가 있는 대상(subject)이 주어진 HLA 대립 유전자가 없는 대상(subject)보다 HLA j-mer가 있는 에피토프가 현저히 적 으면 유의성 점수는 음이었다. 그 후 각 대상(subject)에 대해 HLA 대립 유전자의 유의성 점수를 합산하였다. 다음으로, 수신기 작동 특성 곡선(receiver operating characteristic curve) (ROC-AUC, AUC) 아래 영역을 계산하여 합산된 점수가 흑색종 대상(subject)과 배경 대상(subject)을 얼마나 잘 구별할 수 있는지 테스트하였다. 표 13에 따르면, j = 2 및 j = 3에서 동일하게 흑색종과 배경 집단이 가장 잘 구분되었다. 1 세트 대 j 세트(j> 1)에 기초한 점수들에 대한 AUC 값 간의 현저한 차이는 복수의 HLA 대립 유전자에 의한 에피토프의 제시가 효율적인 항-종양 면역 반응을 일으키는 데 중요한 역할을 할 수 있음을 시사한다. 또한, 이러한 결과는 HLA 유전자형의 단일 대립 유전자를 기반으로는 암 대상(subject)과 배경 대상(subject)을 구분하는 것이 어려울 수 있음을 시사한다. j = 6 일 때 AUC 값이 감소하는데, 이는 6 개의 HLA 대립유전자가 모두 에피토프에 결합할 수 있는 경우, 매우 제한된 수의 에피토프-HLA 대립유전자 조합만이 존재한다는 것으로 설명할 수 있다.
j | AUC | j | AUC |
1-세트 | 0.60 | 4-세트 | 0.68 |
2-세트 | 0.69 | 5-세트 | 0.68 |
3-세트 | 0.69 | 6-세트 | 0.61 |
실시예 8 - RiR 및 RiRR의 설명과 HLA 점수는 흑색종의 위험 또는 보호 지표이다
미국 흑색종 대상(subject)과 배경 대상(subject)을 비교한 AUC 값(0.69)은 HLA 점수를 사용하여 두 그룹 간의 유의한 구분을 나타낸다. 실제로 변환된 z점수는 12.57로 매우 유의하였다(p <0.001). 이 결과는 대상(subject)의 HLA 유전자형이 흑색종 발병의 유전적 위험에 영향을 미친다는 것을 보여준다. 배경 및 흑색종 집단을 HLA 점수(s)에 따라 5 개의 동일한 크기의 하위 그룹으로 나누었다; s<34, 34≤s<55, 55≤s<76, 76≤s<96 및 96<s. 각 하위 그룹의 상대적 위험(Relative Risk; RR)을 계산하였다(도 8). 흑색종 발병 위험이 가장 높은 대상(subject)(6.1%)이 가장 낮은 HLA 점수의 하위 그룹(s<34)에 속하는 것으로 나타났다. 미국에서 흑색종의 평균 위험이 2.6%이기 때문에 s<34 하위 그룹의 대상(subject)은 평균적인 미국 대상(subject)보다 흑색종에 대한 위험이 2.3 배 더 높다. 대조적으로, HLA 점수가 가장 높은 하위 그룹(96<s)은 흑색종 발병 위험이 가장 낮은 대상(subject) (1.1%)을 나타낸다. 이 하위 그룹의 대상(subject)은 미국의 평균 대상(subject) 보다 위험이 0.42 배 낮다. 첫 번째 하위 그룹과 마지막 하위 그룹의 차이가 유의하였다(p <0.05).
가장 보호된 그룹과 가장 위험이 높은 그룹의 위험 비율(RRextremities)을 계산하였다. 흑색종에 대한 RRextremities는 5.69로, HLA 점수가 34 미만인 대상(subject)이 HLA 점수가 96 보다 높은 대상(subject)에 비해 흑색종 발병 위험이 약 6 배 더 높음을 나타낸다(표 14).
실시예 9 - 다양한 유형의 암 발병 위험을 예측하는 HLA 점수의 성능
일부 경우에서, HLA 대립 유전자의 유의성 점수(h)는 다음과 같이 정의된다.
여기서 u(h)는 HLAT의 수가 개인의 2 개의 하위 세트에서 다른 지를 결정하는 대립 유전자 h에 대한 양측 u-테스트의 p 값으로, 한 하위 세트는 개인이 HLA h를 가지며, 다른 하위 세트에서 개인은 HLA h를 갖지 않는다. B는 Bonferroni 보정이고, sign(h)는 평균 HLAT의 수가 h 대립 유전자를 갖지 않는 하위 집단에서 보다 h 대립 유전자를 갖는 하위 집단에서 더 크면 +1, 반대의 경우는 -1이다. 일부 경우에, 이 초기 점수는 당업자에게 알려진 임의의 적절한 방법을 사용하여 추가로 최적화될 수 있다. 일부 경우에서, 이러한 유의성 점수의 합계를 사용하여 대상(subject)이 암에 걸릴 위험이 대상(subject)이 암에 걸릴 위험과 관련이 있는지를 결정한다.
사용되는 구체적인 점수는 징후와 선험적(a priori) 데이터에 따라 달라진다. 일부 경우에는 사용 가능한 테스트 데이터세트에 대한 다양한 계산의 성능을 기반으로 선택한다. 성능은 AUC 값(ROC 곡선 아래 영역) 또는 당업자에게 알려진 다른 성능 점수에 의해 평가될 수 있다.
흑색종에 대해 기술된 것과 동일한 방법을 사용하여 비소세포 폐암, 신세포암, 대장암, 방광암, 두경부 암 및 신경아교종에 대한 ROC 곡선, RR 및 RRextremities를 결정하였다(표 14). 그러나, 모든 암 적응증에 대한 RRextremities> 2는 HLA 유전자형이 암 발병의 상당한 유전적 위험을 나타냄을 보여준다.
암 유형 | 코호트 크기 | RR | RR extremities | AUC | p | |
위험 그룹* | 보호 그룹* | |||||
흑색종 | 513 | 2.34 | 0.41 | 5.69 | 0.69 | <0.001 |
폐암(비소세포) | 370 | 1.84 | 0.41 | 4.49 | 0.66 | <0.001 |
신세포암 | 129 | 1.73 | 0.51 | 3.41 | 0.63 | <0.001 |
대장암 | 121 | 1.28 | 0.55 | 2.35 | 0.55 | 0.008 |
방광암 | 87 | 1.89 | 0.46 | 4.14 | 0.66 | <0.001 |
신경아교종 | 82 | 1.83 | 0.48 | 3.81 | 0.63 | <0.001 |
두경부 암 | 58 | 1.21 | 0.51 | 2.38 | 0.62 | 0.001 |
*위험 그룹은 일반 인구에서 가장 HLA 점수가 낮은 20%; 보호 그룹은 일반 인구에서 가장 HLA 점수가 높은 20%. 각 암 적응증은 같은 배경 집단에서 분류되었다. RRextremities는 가장 위험이 높은 그룹과 가장 보호된 그룹의 위험 비율이다; AUC는 ROC 곡선 아래 영역이다. 0.007 보다 작은 Bonferroni 보정된 p 값은 유의성을 나타낸다.
실시예 10 - 대장암 환자-D와 백신 디자인을 위한 위험 스크리닝
이 실시예는 실시예 20에 기술된 환자-D의 HLAT 점수를 계산하는 방법을 보여준다. 환자-D는 전이성 대장암 진단을 받았다. 선택된 48 개의 TSA에서 예상되는 PEPI3, PEPI4, PEPI5 및 PEPI6 에피토프 수를 환자 -D의 HLA 유전자형을 사용하여 결정하였다(표 15). 통계를 기반으로 각 TSA에 대한 총 HLAT 수(표 15의 6, 14 및 22 행)와 각 TSA에 대한 가중 점수(표 15의 8 행, 16 행 및 24 행)를 계산하였다. 이 가중 점수는 단순히 총 HLAT 수와 TSA 가중치를 곱한 값이다(표 15의 7 행, 15 행 및 23 행). 가중치는 실시예 6의 "HLAT 점수 가중치 최적화" 섹션에 기술된 방법으로 획득되었다. 합산된 가중 점수(수식 (1)에 설명됨)는 43.09이다. 미국 CRC와 미국 배경 집단의 비교에 따르면 환자-D는 미국의 일반인보다 대장암 발병 위험이 1.26 배이다. 미국에서 CRC가 발생할 위험이 4.2%이기 때문에 결과에 따른 환자-D의 위험은 5.3%이다.
KPBORIS | Survivin | MAGE-A11 | PRAME | CT45 | NY-SAR-35 | FSIP1 | HOM-TES-85 | NY-BR-1 | MAGE-A9 | SCP-1 |
0 | 0 | 3 | 6 | 0 | 2 | 0 | 0 | 3 | 2 | 1 |
0 | 0 | 0 | 4 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |
0 | 0 | 0 | 2 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |
0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |
0 | 0 | 3 | 42 | 0 | 2 | 0 | 0 | 3 | 2 | 1 |
.080.48840 | 3.32572 | 2.02242 | 0.08729 | 0.12114 | 0.00360 | 0.13681 | 2.20805 | 0.02666 | 0.42470 | 1.48437 |
.180 | 0 | 6.06728 | 3.66633 | 0 | 0.00720 | 0 | 0 | 0.07997 | 0.84941 | 1.48437 |
NCT46 | MAGE-A3 | MAGE-C2 | TSP50 | EpCAM | CAGE | MAGE-A8 | FBXO39 | PAGE-4 | MAGE-A6 | BAGE-4 |
2 | 1 | 2 | 1 | 0 | 2 | 2 | 5 | 1 | 2 | 0 |
0 | 0 | 0 | 0 | 2 | 0 | 0 | 1 | 0 | 0 | 0 |
0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |
0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |
2 | 1 | 2 | 1 | 8 | 2 | 2 | 9 | 1 | 2 | 0 |
.660.72798 | 2.00253 | 0.23195 | 0.02072 | 0.31689 | 0.04891 | 1.13916 | 0.01892 | 2.92234 | 0.91159 | 3.14030 |
1.45597 | 2.00253 | 0.46391 | 0.02072 | 2.53515 | 0.09782 | 2.27833 | 0.17030 | 2.92234 | 1.82318 | 0 |
SSX-2 | LAGE-1 | MAGE-A4 | MAGE-A5 | MAGE-B2 | MAGE-B1 | HAGE | SSX-1 | NXF2 | SAGE | LEMD1 |
0 | 1 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 1 | 0 |
0 | 0 | 0 | 0 | 1 | 0 | 1 | 0 | 2 | 1 | 0 |
0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 1 | 0 | 0 | 0 | 0 |
0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |
0 | 1 | 0 | 0 | 4 | 0 | 14 | 0 | 8 | 5 | 0 |
21.5775 | 0.0725 | 0.4303 | 1.6607 | 0.1694 | 0.6205 | 0.0258 | 0.1048 | 1.3551 | 0.0164 | 1.1897 |
2 | 0.0725 | 0.6778 | 0.3614 | 10.841 | 0.0821 |
실시예 11 - CRC I 상 시험 결과: PEPI 대 HLAT 대 면역 원성
OBERTO 임상 시험에서 우리는 7 개의 항원과 11 명의 대상(subject)에 대한 면역 반응을 예측하고 10 명의 환자 표본에서 면역 반응을 측정하였다. 백신의 7 가지 항원은 48 개의 TSA의 일부이다. 예측 및 측정은 표 16에 요약되어 있다. 전체 비율 일치는 64%이다.
환자/AG | 10002 | 10003 | 10004 | 10005 | 10007 | 10008 | 20001 | 20002 | 20003 | 20004 | |||||||||||
Mea. | Pred. | Mea. | Pred. | Mea. | Pred. | Mea. | Pred. | Mea. | Pred. | Mea. | Pred. | Mea. | Pred. | Mea. | Pred. | Mea. | Pred. | Mea. | Pred. | ||
TSP50 | - | - | - | - | + | - | - | - | + | + | + | + | + | + | + | - | + | + | + | + | |
EpCAM | + | + | - | - | + | + | + | + | + | - | + | + | + | + | + | - | + | - | + | + | |
Survivin | + | + | - | - | + | + | - | - | + | - | + | - | - | - | + | - | + | - | + | - | |
MAGE-A8 | + | - | - | - | - | - | - | - | + | - | + | + | + | - | + | - | - | - | + | + | |
CAGE1 | + | + | - | - | + | + | - | + | + | - | + | + | + | + | - | + | - | - | - | + | |
SPAG9 | - | - | - | + | - | - | - | - | + | - | + | + | - | - | - | + | + | - | + | + | |
FBXO39 | - | + | - | + | - | - | + | - | + | + | + | + | - | - | + | + | + | + | + | + | |
OPA: | 71% | 71% | 86% | 71% | 29% | 86% | 86% | 14% | 57% | 71% | |||||||||||
OPA Full: | 64% |
HLAT 점수와 면역 반응이 측정된 항원의 수를 비교하였다(도 9). HLAT 점수와 면역 반응이 있는 항원 수 사이에서 양의 상관 관계가 발견되었다. 그러나, 적은 수(n=10)만을 측정하였고, HLAT 점수는 48 개 항원에 대한 예측된 에피토프 결합을 고려하는 반면 이 측정에서는 7 개의 항원의 면역 반응을 측정하였으므로 유의한 상관관계를 기대하기는 어렵다. 따라서 이 분석은 상관관계를 나타낼 수는 있으나 통계학적으로는 힘이 약하다.
실시예 12 - HLAT 점수 기반 분류와 HLA 점수 기반 분류의 비교
암 유형 | 코호트 크기 | RR | RR extremities | AUC |
p |
|
위험 그룹* | 보호 그룹* | |||||
흑색종 | 513 | 1.73 | 0.31 | 5.53 | 0.65 | <0.001 |
폐암(비소세포) | 370 | 1.46 | 0.54 | 2.72 | 0.61 | <0.001 |
신세포암 | 129 | 1.59 | 0.58 | 2.74 | 0.60 | <0.001 |
대장암 | 121 | 1.83 | 0.61 | 2.97 | 0.62 | <0.001 |
방광암 | 87 | 1.77 | 0.63 | 2.80 | 0.61 | <0.001 |
신경아교종 | 82 | 1.36 | 0.79 | 1.71 | 0.57 | 0.017 |
두경부 암 | 58 | 1.02 | 0.17 | 5.90 | 0.54 | 0.15 |
암 유형 | 코호트 크기 | RR | RR extremities | AUC | p | |
위험 그룹* | 보호 그룹* | |||||
흑색종 | 513 | 2.34 | 0.41 | 5.69 | 0.69 | <0.001 |
폐암(비소세포) | 370 | 1.84 | 0.41 | 4.49 | 0.66 | <0.001 |
신세포암 | 129 | 1.73 | 0.51 | 3.41 | 0.63 | <0.001 |
대장암 | 121 | 1.28 | 0.55 | 2.35 | 0.55 | 0.008 |
방광암 | 87 | 1.89 | 0.46 | 4.14 | 0.66 | <0.001 |
신경아교종 | 82 | 1.83 | 0.48 | 3.81 | 0.63 | <0.001 |
두경부 암 | 58 | 1.21 | 0.51 | 2.38 | 0.62 | 0.001 |
알 수 있듯이 HLAT 점수 기반 분류는 대장암의 경우에 더 나은 반면 HLA 점수 기반 분류는 두경부 암의 경우에 더 효과적이다.
실시예 13 - 민족 집단 간 유전적 차이 및 암 위험과의 연관성
HLA 유전자형이 인구 수준에서도 암 발병 위험에 영향을 미친다는 것을 증명하기 위하여 국가 별 발병률과의 관계를 조사하였다. 평균 HLA 점수, 즉 흑색종 발병률이 높은 집단의 암 특이적 T 세포 반응이 발병률이 낮은 집단의 HLA 점수보다 상당히 낮을 것이라는 가설을 세웠다. 평균 HLA 점수, 즉 흑색종 발병률이 높은 집단의 암 특이적 T 세포 반응이 발병률이 낮은 집단의 HLA 점수보다 상당히 낮을 것이라는 가설을 세웠다. 따라서 59 개국을 대표하는 대상(subject)의 HLA 점수를 결정하였다. 유럽 또는 미국 출신의 대상(subject)(HLA 점수 50-90의 범위, 발병률 12.6-13.8)보다 극동 아시아 및 태평양 지역의 대상(subject)이 높은 HLA 점수(75-140의 범위)와 낮은 발병률(0.4-3.4의 범위)을 갖는다는 사실이 발견되었다(도 10). 미국 인구를 중심으로, 미국의 대만 및 아시아-태평양 섬 주민들의 발병률은 100,000 명당 1.5 명으로 일반 미국 인구 (연간 100,000 명당 21.1 명)보다 현저히 낮다. 발병률은 국가별로 제공되었으며 HLA 유전자형 데이터는 민족별로 제공되었다. 따라서, 짝을 이루는 관측치는 한 민족이 지배적인 국가에 대해서만 얻을 수 있었다. 지배적인 민족의 HLA 유전자형 데이터를 사용하여 20 개 국가를 식별했으며(도 10에서 검은 색으로 강조 표시됨), 이에 대해 평균 HLA 점수를 결정하고 흑색종 발병률과 비교하였다. 흑색종 발병률과 평균 HLA 점수 사이에 유의한 상관 관계가 있음을 발견하였다(도 11). 상관 계수 R2 = 0.5005는 주어진 포인트 수 (n = 20, 자유도, df = 18)에서 매우 유의하다. 국가별 흑색종 발병률이 낮은지 높은지는 80>의 명백한 HLA 점수로 잘 구분되며, 이는 미국에서 위험이 낮은지 높은지를 구분하는 임계값과 일치한다(HLA 점수≥96, 도 11). 이러한 결과는 대상(subject)의 HLA 유전자형이 각기 다른 민족 집단에서 흑색종 발병률에 영향을 미치며, HLA 점수가 흑색종에 대한 면역유전적 위험을 결정하는 데 사용될 수 있음을 일관되게 제안한다.
실시예 14 - CLL 관련 HLA의 HLA 점수.
A*02:01, C*05:01, C*07:01는 CLL(chronic lymphocytic leukemia; 만성림프성 백혈병)과 관련된 HLA 대립 유전자로(Gragert et al, 2014), 이들 HLA 클래스 I 대립 유전자 중 어느 하나를 갖는 대상(subject)은 CLL 발병 위험이 높은 것을 의미한다. HLA 점수 트레이닝 동안, 우리는 이러한 HLA 중 어느 하나가 있는 트레이닝 집단의 대상(subject)이 이러한 HLA가 없는 대상(subject)보다 분석된 48 TSA에 대해 HLAT가 현저히 적다는 것을 관찰하였다. 표 19는 9 개의 가장 빈번한 HLA 대립 유전자의 경우에서 48 개의 TSA에 대한 평균 HLAT 수치를 보여준다. 그러나 이러한 소수의 HLA 대립 유전자는 인구의 극히 일부에서만 발견될 수 있으므로, 암과 이러한 소수의 대립 유전자 간의 연관성에서 얻을 수 있는 정보는 이러한 대립 유전자가 없는 대상(subject)에게는 사용할 수 없다. 반면에 HLA 점수 방법은 모든 대상(subject)에게 정보 점수를 할당하므로 전체 집단을 분류하는 데 사용할 수 있다. 따라서 HLA 점수 방법은 개별 HLA 대립 유전자와 암 간의 연관성에 대한 정보만 사용하는 방법보다 더 나은 분류를 제공한다.
Average HLAT number | |||
HLA 이름 | HLA*02:01 또는 C*05:01 또는 C*07:01를 갖는 대상 | 이러한 HLA가 없는 대상 | t-테스트 p 값 |
HLA-A*01:01 | 181.0 | 401.3 | 1.1503E-27 |
HLA-A*02:01 | 325.6 | 403.6 | 8.67296E-09 |
HLA-A*03:01 | 143.5 | 405.0 | 2.88788E-68 |
HLA-A*33:03 | 101.5 | 385.7 | 0.720659487 |
HLA-B*07:02 | 193.2 | 399.4 | 1.01724E-65 |
HLA-B*08:01 | 115.5 | 393.1 | 6.31134E-36 |
HLA-B*44:02 | 192.2 | 393.7 | 2.85151E-48 |
HLA-C*05:01 | 150.2 | 391.8 | 8.36983E-54 |
HLA-C*07:01 | 164.6 | 407.4 | 6.53173E-70 |
실시예 15 - 하나의 대립 유전자 또는 불완전한(non-complete) HLA 유전자형은 유전적 위험을 결정하는 데 적절하지 않다.
Epstein-Barr 바이러스 (EBV) 감염은 미분화 비인두암(undifferentiated nasopharyngeal carcinoma; UNPC)을 유발할 수 있는 것으로 알려져 있다. Pasini et al.은 동일 집단에서 286 명의 골수 기증자와 82 명의 이탈리아 UNPC 환자들을 분석하였고, 주어진 영역의 일부 EBV 에피토프에 결합할 수 있는 보존된 대립 유전자 A*0201, B*1801, and B*3501 HLA가 UNPC 대상(subject)에서 과소표현(underrepresent)됨을 관찰하였다(Pasini E et al. Int. J. Cancer: 125, 1358-1364 (2009)). 그러나 집단에서 빈도가 높은 대립 유전자에 대한 조사는 개인의 HLAT 풀(pool) 분석과 같은 실제 표적 HLA-조합을 유도하는 면역 반응 조사와는 완전히 다른 접근 방식이다. 후자는 사람이 면역유전적 “진행(advance)” 또는 위험을 설명하는 메커니즘인 세포 사멸 T 세포 레퍼토리를 생성할 가능성을 제시하기 때문이다. 그들은 또한 보호 HLA 대립 유전자에 대한 추가 효과를 발견하였다. 그러나 그들은 이러한 HLA 대립 유전자가 동일한 에피토프 또는 다른 EBV 항원의 다른 에피토프에 결합할 수 있는지 여부는 추론하지 않았다. 그들은 또한 UNPC와 긍정적으로 연관된 HLA 대립 유전자를 발견했지만, 이러한 HLA 대립 유전자가 EBV 에피토프에 결합하는 능력이 얼마나 감소됐는지는 측정할 수 없었다. 그들은 EBV의 항원만을 고려하였으므로 이 방법을 다른 암으로 일반화하여 적용할 수는 없다. 가장 빈도가 높은 HLA 대립 유전자조차도 전체 집단의 제한된 부분만을 다루기 때문에, 이들만을 기반으로 진단 장치를 구성할 수는 없다. 예를 들어, A*02:01 대립 유전자만을 기반으로 하는 장치는 0.573의 AUC 값만 가질 수 있다(도 12). 조합된 일배체형(haplotype) A*02:01/B*18:01은 훨씬 더 드물며, 높은 OR 값에도 불구하고 해당 단일 '일배체형' 분석에 기반한 장치의 AUC 값은 0.556이다. 즉, 이는 286 명의 대상의 배경에서 82 명의 UNPC 환자로 구성된 집단을 유의하게 분리할 수 없으며, 변환된 Z 값은 1.65이고 해당 p-값(편측 테스트(one sided testing)의 경우)은 0.06입니다.
실시예 16 - OBERTO I/II 상 임상 시험 연구 설계 및 예비 안전성 데이터
OBERTO 임상 시험은 전이성 대장암 치료를 위한 PolyPEPI1018 백신 및 CDx의 I/II 상 시험이다(NCT03391232). 연구 설계는 도 13에 제시되어 있다.
등록 기준
● 조직학적으로 확인된 결장 또는 직장에서 발생한 전이성 선암(adrenocarcinoma)
l최소 1 개의 RECIST 1.1에 따른 측정 가능한 기준 병변(reference lesion)의 존재
● 전신 화학 요법과 1 개의 생물학적 요법을 사용한 1 차 치료(first-line treatment) 중 PR 또는 안정 질환(stable disease)
● 플루오로피리미딘(5-플루오로우라실 또는 카페시타빈(capecitabine))과 유도 동안 사용된 동일한 생물학적 제제(베바시주맙(bavacizumab), 세툭시맙(cetuximab) 또는 파니투무맙(panitumumab))를 사용한 유지 요법, 연구 약물로 치료 제1일 전에 시작하도록 예정
● 치료 제1일 전 3 주 이내에 마지막 CT 스캔
대상 탈퇴(withdrawal) 및 중지(discontinuation)
● 연구 1차 부분(12W) 동안 환자가 질환 진행을 경험하고 2 차 치료(second-line therapy)를 시작해야하는 경우 환자는 연구에서 탈퇴한다.
● 연구 2 차 부분(2 차 투여 후) 동안 환자가 질병의 진행을 경험하고 2 차 치료를 시작해야하는 경우 환자는 연구에 남아 있으며 예정된 대로 세 번째 예방 접종을 받고 완전한 후속 조치를 취한다.
● 예방 접종 부위의 일시적인 국소 홍반(erythema)과 부종(edema)이 예상대로 관찰되었으며, 경미한 열과 피로를 동반한 독감 유사 증후군이 관찰되었다. 이러한 반응은 이미 펩타이드 백신 접종의 경우 잘 알려져 있으며 일반적으로 작용 기전과 관련이 있다. 열과 독감 유사 증후군은 면역 반응이 유도된 결과 및 징후 일 수 있기 때문이다(이는 아동 예방 접종에 대한 전형적인 백신 반응으로 알려져 있다).
● 백신과 "관련이 있을 가능성이 있는(possibly related)" 심각한 유해 사례(serious adverse event; SAE)가 단 하나만 기록되었다(표 20).
● 백신과 관련 없는 용량 제한 독성(dose limiting toxicity; DLT)이 1 개 발생하였다(실신).
안정성 결과는 표 19에 요약하였다.
환자 ID | SAE | 관련도 |
010001 | 질환 진행으로 인한 사망 | 관련 없음(Unrelated) |
010004 | 색전증 | 관련이 없을 것(Unlikely Related) |
010004 | 복통 | 관련 없음 |
010007 | 장폐색 | 관련 없음 |
020004 | 비-감염성 급성 뇌염 | 관련이 있을 가능성이 있음 (Possibly Related) |
실시예 17 - 백신 설계 중 발현 빈도 기반 표적 항원 선택 및 mCRC에 대한 임상 검증
공유된(shared) 종양 항원을 사용하면 돌연변이 부담이 적은 종양을 포함한 모든 종양 유형을 정확하게 타겟팅할 수 있다. 2,391 개의 CRC 생검에서 이전에 수집된 집단 발현 데이터는 전세계 CRC 환자의 항원 발현의 가변성을 나타낸다(도 14a).
PolyPEPI1018은 mCRC에서 자주 발현되는 7 개의 보존된 고환 특이 항원(TSA)에서 파생된 12 개의 고유한 에피토프를 포함하도록 설계한 펩타이드 백신이다. 모델에서, CRC에서 자주 표현되는 TSA를 선택함으로써 정확하게 표적을 확인할 수 있고 종양 생검의 필요성이 제거될 것이라고 가정하였다. 7 개의 TSA 중 3 개가 각 종양에서 발현될 확률이 95 % 이상이라고 계산하였다(도 14b).
I 상 연구에서 전이성 대장암(mCRC)에 걸린 대상(subject)에 대한 유지 요법에 대한 애드온(add-on)으로서 PolyPEPI1018의 안전성, 내약성 및 면역 원성을 평가하였다(NCT03391232) (실시예 4 참조).
면역 원성 측정은 기존의 면역 반응을 입증하였으며 환자의 표적 항원 발현을 간접적으로 확인하였다. 면역 원성은 백신 접종 이전에 분리된 PBMC 샘플로부터 농축된(enriched) Fluorospot 분석(ELISPOT)으로 측정되었으며, 백신 유도 T 세포 반응을 확인하기 위해 PolyPEPI1018를 사용한 다음 단일 면역화 후 여러 시점에서 측정되었다; PBMC 샘플을 백신 특이적 펩티드(9 mer 및 30 mer)로 인 비트로(in vitro)에서 자극하여 기준선 이상의 백신 유도 T 세포 반응을 결정하였다. 평균 4 명, 최소한 2 명의 환자가 각 표적 항원에 대해 기존의 CD8 T 세포 반응을 보였다(도 14c). 10 명의 환자 중 7 명은 적어도 1 개의 항원(평균 3 개)에 대해 기존의 면역 반응을 보였다(도 14d). PolyPEPI1018 백신으로 백신 접종하기 전 CRC 특이적 표적 TSA에 대한 CD8+ T 세포 반응이 분석된 환자에서 해당 표적 항원이 발현됨을 확인하므로, 이 결과는 적절한 표적 선택에 대한 증거를 제공한다. 실제 (발현된) TSA를 표적으로 하는 것은 효과적인 종양 백신의 전제 조건이다.
실시예 18 - PolyPEPI1018 백신의 전임상 및 임상 면역 원성이 적절한 펩타이드 선택을 입증한다.
PolyPEPI1018 백신은 6 개의 30 mer 펩타이드를 포함하며, 각 펩타이드는 7 개의 TSA (도 15)에서 파생된 2 개의 면역 원성 15 mer 단편(각각 9 mer PEPI를 포함하고, 결과적으로 각 30 mer에 2 개의 PEPI가 있음)을 결합하여 설계되었다(도 15). 이들 항원은 2,391 건의 생검 분석에 기초할 때 CRC 종양에서 자주 발현된다(도 14).
모델 집단(n=433) 및 CRC 코호트(n = 37)에 대해 계산한 전임상 면역 원성 결과는 PEPI 테스트 예측을 기반으로 98% 및 100% 예측된 면역 원성이었으며, 이는 OBERTO 시험에서 환자의 90 %에서 하나 이상의 항원에 대해 면역 반응이 측정됨으로써 임상적으로 입증되었다(n=10). 더 흥미롭게도 환자의 90%는 최소 2 개의 항원에 대해 백신 펩타이드 특이적 면역 반응을 보였고, 80%는 3 개 이상의 서로 다른 백신 항원에 대해 CD8+ T 세포 반응을 보였으며, 이는 PolyPEPI1018의 설계 중의 적절한 표적 항원 선택에 대한 증거를 보여준다. CD4+ T 세포 특이적 및 CD8+ T 세포 특이적 임상 면역 원성은 표 21에 자세히 설명되어 있다. CD4+ 및 CD8+ T 세포 모두에 대해 이펙터(effector) T 세포 및 기억 이펙터(memory effector) T 세포 모두에서 높은 면역 반응률이 발견되었으며, 10 명의 환자 중 9 명의 환자의 면역 반응이 백신에 의해 증폭되거나 드 노보(de novo) 유도되었다. 또한, 예방 접종 후 환자의 PBMC에서 CRC-반응성, 다기능성 CD8+ 및 CD4+ T 세포의 비율이 각각 2.5 배 및 13 배 증가하였다.
면역학적 반응 | % 환자 (n) |
CD4+ T 세포 반응 | 100% (10/10) |
≥3 항원에 대한CD8+ T 세포 반응 | 80% (8/10) |
CD8+ 및 CD4+ T 세포 반응 전부 | 90% (9/10) |
Ex vivo 검출된 CD8+ T 세포 반응 | 71% (5/7) |
Ex vivo 검출된 CD4+ T 세포 반응 | 86% (6/7) |
백신 접종 전과 비교하였을 때 다작용성(polyfunctional) (IFN- 및 TNF-α 양성) CD8+ T 세포 비율의 평균 증가 | 0.39% |
백신 접종 전과 비교하였을 때 다작용성(polyfunctional) (IL-2 및 TNF-α 양성) CD4+ T 세포 비율의 평균 증가 | 0.066% |
실시예 19 - PolyPEPI1018 치료에 대한 임상 반응
실시예 4, 16, 17 및 18에 기술된 OBERTO 임상 시험(NCT03391232)을 예비 객관적 종양 반응률(RECIST 1.1)에 대해 분석하였다(도 16). 유지 요법을 받은 11명의 백신 접종 환자 중, 5명은 예비 분석 시점(12 주)에 안정 질환(SD)을 보였고, 3명은 치료(유지 요법 + 백신 접종)에서 관찰된 예상치 못한 종양 반응을 보였으며, 3 명은 RECIST 1.1 기준에 따를 때 진행 질환(progressed disease)(PD)을 보였다. 유지 요법(카페시타빈 및 베바시주맙)을 받은 환자의 69%에서 최상의 반응(best response)으로서 안정 질환이 달성되었다. 환자 020004는 12 주 후 지속적인 치료 효과를 보였고, 010004 환자는 근치 수술(curative surgery) 자격이 있는 오래 지속되는 치료 효과를 보였다. 3차 백신 접종 후, 이 환자는 도 16의 스위머 플롯(swimmer plot)에 나타난 바와 같이 질병의 증거가 없으므로 완전 반응자(complete responder)였다.
1 회 예방 접종 후 ORR은 27%, DCR은 63%였으며, (3 회 투여 중) 최소 2 회 투여 받은 환자에서 5 명 중 2 명은 ORR (40%)이었고 DCR은 80%까지 높았다(5명 중 4명의 환자에서 SD+PR+CR)(표 22).
백신 접종 횟수 | 객관적 반응률 (CR+PR) |
질병 통제율 (SD + PR+CR) |
≥1 | 27% (3/11) | 63% (7/11) |
≥2 | 40% (2/5) | 80% (4/5) |
OBERTO-101 임상 시험에서 다중 용량의 PolyPEPI1018 백신을 투여 받은 5 명의 환자에 대한 데이터를 기반으로, 예비 데이터는 더 높은 AGP 수치(> 2)가 더 긴 PFS 및 증가된 종양 크기의 감소와 관련이 있음을 시사한다(도 14b 및 c).
실시예 20 - 난소암, 유방암 및 대장암에 대한 개인화된 면역 요법(Personalised Immunotherapy; PIT) 설계 및 치료
본 실시예는 개인화된 면역 요법 백신 조성물로 치료받은 4 명의 전이성 암 환자로부터의 개념 증명 데이터를 제공하여, 본 발명이 부분적으로 기초하고 있는 원리인 세포 독성 T 세포 반응을 유도하기 위한 대상의 다중 HLA에 의한 에피토프의 결합 원리를 지지한다.
POC01-PIT를 이용한 난소암 치료용 조성물(환자-A)
본 실시예는 개인화된 면역 요법 조성물을 사용한 난소암 환자의 치료를 설명하며, 여기서 조성물은 본원에 기재된 발명에 기초하여 그녀의 HLA 유전자형에 기초하여 환자를 위해 특이적으로 설계되었다.
전이성 난소 선암(metastatic ovarian adenocarcinoma cancer) 환자(환자-A)의 HLA 클래스 I 및 클래스 II 유전자형은 타액 샘플에서 결정되었다. 환자 A를 위한 개인화된 약제학적 조성물을 만들기 위해 다음 두 가지 기준을 충족하는 13 개의 펩타이드를 선택하였다: (i) 동료 심사 과학 간행물에 보고된 바와 같이 난소암에서 발현되는 항원에서 유래될 것; 및 (ii) 최소 3 개의 환자-A의 HLA 클래스 I에 결합 가능한 T 세포 에피토프인 단편을 포함할 것(표 23). 또한, 각 펩타이드는 환자의 HLA 클래스 II의 최대 수에 결합하도록 최적화되어 있다.
환자-A를 위한POC01 백신 | 표적 항원 | 항원 발현 | 20mer 펩타이드 | 최대 HLA 클래스 I |
최대 HLA 클래스 II | 서열 번호 |
POC01_P1 | AKAP4 | 89% | NSLQKQLQAVLQWIAASQFN | 3 | 5 | 1 |
POC01_P2 | BORIS | 82% | SGDERSDEIVLTVSNSNVEE | 4 | 2 | 2 |
POC01_P3 | SPAG9 | 76% | VQKEDGRVQAFGWSLPQKYK | 3 | 3 | 3 |
POC01_P4 | OY-TES-1 | 75% | EVESTPMIMENIQELIRSAQ | 3 | 4 | 4 |
POC01_P5 | SP17 | 69% | AYFESLLEKREKTNFDPAEW | 3 | 1 | 5 |
POC01_P6 | WT1 | 63% | PSQASSGQARMFPNAPYLPS | 4 | 1 | 6 |
POC01_P7 | HIWI | 63% | RRSIAGFVASINEGMTRWFS | 3 | 4 | 7 |
POC01_P8 | PRAME | 60% | MQDIKMILKMVQLDSIEDLE | 3 | 4 | 8 |
POC01_P9 | AKAP-3 | 58% | ANSVVSDMMVSIMKTLKIQV | 3 | 4 | 9 |
POC01_P10 | MAGE-A4 | 37% | REALSNKVDELAHFLLRKYR | 3 | 2 | 10 |
POC01_P11 | MAGE-A9 | 37% | ETSYEKVINYLVMLNAREPI | 3 | 4 | 11 |
POC01_P12a | MAGE-A10 | 52% | DVKEVDPTGHSFVLVTSLGL | 3 | 4 | 12 |
POC01_P12b | BAGE | 30% | SAQLLQARLMKEESPVVSWR | 3 | 2 | 13 |
표 4에 표시된 PEPI 테스트의 검증에 따르면, 이 면역 요법 조성물에 포함된 11 개의 PEPI3 펩티드는 84 % 확률로 환자 A에서 T 세포 반응을 유도할 수 있고, 2 개의 PEPI4 펩티드 (POC01-P2 및 POC01-P5)는 98 % 확률로 유도할 수 있다. T 세포 반응은 난소암에서 발현되는 13 개의 항원을 표적으로 한다. 환자-A에서 이러한 암 항원의 발현은 테스트되지 않았다. 대신 환자의 암세포에서 항원이 발현될 확률과 ≥1 PEPI3+ 검사(AGP 수)의 양성 예측값을 기반으로 암세포의 성공적인 사멸 확률을 결정하였다. AGP 수는 대상에서 백신의 효과를 예측한다: PEPI로 환자의 종양(난소 선암)에서 발현되는 백신 항원의 수. AGP 수는 백신이 인식하고 환자의 종양에 대해 T 세포 반응을 유도하는 종양 항원의 수를 나타낸다(목표 달성). AGP 수는 대상의 종양에서 백신-항원 발현율과 대상의 HLA 유전자형에 따라 다르다. 정확한 값은 0 (임의의 발현된 항원에 의해 PEPI가 제시되지 않음)과 최대 항원 수(모든 항원이 발현되고 PEPI가 제시됨) 사이이다.
환자-A가 13 개의 항원 중 하나 이상을 발현할 확률은 도 17에 나와 있다. AGP95 (95% 확률의 AGP) = 5, AGP50 (이산 확률 분포의 평균-기대값-) = 7.9, mAGP (AGP가 최소 2 일 확률) = 100%, AP = 13.
환자-A에 대한 약제학적 조성물은 13 개 펩타이드(표 23) 중 최소 2 개로 구성될 수 있고, 이는 백신 또는 면역 요법 조성물에서 개인의 3 개 이상의 HLA에 결합할 수 있는 2 개 이상(≥2 PEPI3+)의 폴리펩타이드 단편(에피토프)의 존재가 임상 반응을 예측할 수 있는 것으로 결정되었기 때문이다. 펩타이드는 합성되어 약제학적으로 허용되는 용매에 용해되고 주사 전에 애주번트(adjuvant)와 혼합된다. 환자가 최소 2 개의 펩타이드 백신으로 개인화된 면역 요법을 받는 것이 바람직하지만, 암세포를 죽일 확률을 높이고 재발 가능성을 줄이는 것이 더 바람직하다.
환자-A의 치료를 위해 13 개의 펩타이드가 4 x 3 또는 4 개(POC01/1, POC01/2, POC01/3, POC01/4)의 펩타이드로 제형화되었다. 하나의 치료주기는 30 일 이내에 모든 13 개의 펩티드를 투여하는 것으로 정의된다.
환자 병력(patient history):
진단: 전이성 난소 선암
나이: 51 세
가족 병력(Family anamnesis): 결장 및 난소암(모) 유방암(조모)
종양 병리:
2011: 난소 선암 첫 진단; 베르트하임 수술(Wertheim operation) 및 화학 요법; 림프절 제거
2015: 심낭 지방 조직의 전이, 절제
2016: 간 전이
2017: 복막뒤(retroperitoneal) 및 장간막 림프절로 진행됨; 작은 복수를 동반한(small accompanying ascites) 초기 복막 암종증(incipient peritoneal carcinosis)
사전 치료:
2012: 파클리탁셀-카르보플라틴(Paclitaxel-carboplatin) (6x)
2014: 케릭스-카르보플라틴(Caelyx-carboplatin) (1x)
2016-2017(9개월): 린파자(올라파립)(Lynparza(Olaparib)) 2x400 mg/일, 경구
2017 : 하이캄틴(Hycamtin) inf. 5x2,5 mg (3x 1 seria/월)
PIT 백신 치료는 2017년 4월 21일에 시작되었다. 도 18.
2017-2018: 환자-A는 애드온(add-on)으로 8주기의 백신 접종을 받았으며 치료 시작 후 17개월(528 일)을 살았다. 이 기간 동안 그녀는 3 차 및 4 차 백신 치료 후 부분 반응이 최상의 반응으로 나타났다. 그녀는 2018년 10월에 사망하였다.
인터페론(IFN)-γ ELISPOT 바이오어세이(interferon (IFN)-γELISPOT bioassay)로 13 개 펩타이드에 대한 환자-A의 예상 T 세포 반응을 확인하였다. 환자-A의 최대 HLA 클래스 I 대립 유전자에 결합할 수 있는 각 펩타이드의 PEPI의 서열을 갖는 모든 13 개의 20-mer 펩티드 및 모든 13 개의 9-mer 펩타이드에 대해 양성 T 세포 반응(대조군보다 5배 이상 높거나 대조군보다 3배 이상 및 50개 이상의 스팟으로 정의됨)이 검출되었다(도 19).
환자의 종양 MRI 결과 (기준치(baseline) 2016년 4월 15일) (BL: 도 20의 종양 반응 평가를 위한 기준치(baseline))
질병은 주로 간과 림프절에 국한되었다. MRI의 사용은 폐(lung)(pulmonary) 전이의 검출을 제한한다.
2016년 5월 - 2017년 1월: 올라파립 치료(FU1: 도 20의 후속 조치(follow up) 1)
2016년 12월 25일(PIT 백신 치료 전) (FU2: 도 20의 후속 조치 2)에서 얻은 반응의 확인과 함께 종양 부담의 극적인 감소가 있었다.
2017년 1월 - 3월 - TOPO 프로토콜 (국소이성화효소(topoisomerase))
2017년 4월 6일(도 20의 FU3)은 기존 병변의 재성장 및 질환 진행으로 이어지는 새로운 병변의 출현을 설명하였다. 복수의 양이 증가한 복막 암종증. 진행성 간 종양 및 림프절
2017년 4월 21일 PIT 시작(START PIT)
2017년 7월 26일(PIT 2주기 이후): (도 20의 FU4) 진행/가짜 진행(pseudo-progression)
림프절, 간, 복막뒤 및 흉부 부위의 급속한 진행, 상당한 흉수 및 복수. 카보플라틴, 젬시타빈(Gemcitabine), 아바스틴(Avastin)을 시작하였다.
2017년 9월 20일(PIT 3주기 이후): (도 20의 FU5) 부분적인 반응
흉막 부위(pleural region)/흉수 및 복수의 완전한 관해
간, 복막뒤 부위 및 림프절의 관해
결과는 가짜 진행을 시사한다.
2017년 11월 28일(PIT 4주기 이후): (도 20의 FU6) 부분적인 반응
흉부 부위(thoracic region)의 완전한 관해. 간, 복막뒤 부위 및 림프절의 관해
2018년 4월 13일: 진행
흉부 및 복막뒤 부위의 완전한 관해. 간 중심부(hepatic center) 및 림프절의 진행
2018년 6월 12일: 안정 질환
흉부 및 복막뒤 부위의 완전한 관해. 간 중심부(hepatic center) 및 림프절의 최소 퇴행(regression)
2018년 7월: 진행
2018년 10월: 환자-A 사망
환자-A에 대한 부분 MRI 데이터는 표 24 및 도 20에 제시되어 있다.
병변/ 시점(Time Point) |
기준치(BL)
(%△ from BL) |
FU1
(%△ from BL) |
FU2
(%△ from BL) |
FU3
(%△ from BL) |
FU4
(%△ from BL) |
FU5
(%△ from BL) |
FU6
(%△ from BL) |
최상의 반응 주기 | PD 시점(PD Time Point) |
TL1 | NA | -56.1 | -44.4 | -44.8 | +109.3 | -47.8 | -67.3 | FU6 | FU4 |
TL2 | NA | -100.0 | -100.0 | -47.1 | -13.1 | -100.0 | -100.0 | FU1 | FU3 |
TL3 | NA | -59.4 | -62.3 | -62.0 | -30.9 | -66.7 | -75.9 | FU6 | FU4 |
TL4 | NA | -65.8 | -100.0 | -100.0 | -100.0 | -100.0 | -100.0 | FU2 | NA |
SUM | NA | -66.3 | -76.0 | -68.9 | -23.5 | -78.2 | -85.2 | FU6 | FU4 |
전이성 유방암 치료를 위한 개인화된 면역 요법 조성물 PBRC01의 설계, 안전성 및 면역 원성 (환자-B)
전이성 유방암 환자-B의 HLA 클래스 I 및 클래스 II 유전자형은 타액 샘플에서 결정되었다. 환자-B를 위한 개인화된 약제학적 조성물을 만들기 위해 12개의 펩타이드가 선택되었으며, 각각 다음 두 가지 기준을 충족하였다: (i) 동료 심사 과학 간행물에 보고된 바와 같이 유방암에서 발현되는 항원에서 유래될 것; 및 (ii) 최소 3 개의 환자-B의 HLA 클래스 I에 결합 가능한 T 세포 에피토프인 단편을 포함할 것(표 25). 또한, 각 펩타이드는 환자의 HLA 클래스 II의 최대 수에 결합하도록 최적화되어 있다. 12 개의 펩타이드는 12 개의 유방암 항원을 표적으로 한다. 환자-B가 12 개의 항원 중 하나 이상을 발현할 확률은 도 21에 제시되어 있다.
BRC01 백신 펩타이드 | 표적 항원 | 항원 발현 | 20mer 펩타이드 | MAXHLA 클래스 I | MAXHLA 클래스 II | 서열 번호 |
PBRC01_cP1 | FSIP1 | 49% | ISDTKDYFMSKTLGIGRLKR | 3 | 6 | 14 |
PBRC01_cP2 | SPAG9 | 88% | FDRNTESLFEELSSAGSGLI | 3 | 2 | 15 |
PBRC01_cP3 | AKAP4 | 85% | SQKMDMSNIVLMLIQKLLNE | 3 | 6 | 16 |
PBRC01_cP4 | BORIS | 71% | SAVFHERYALIQHQKTHKNE | 3 | 6 | 17 |
PBRC01_cP5 | MAGE-A11 | 59% | DVKEVDPTSHSYVLVTSLNL | 3 | 4 | 18 |
PBRC01_cP6 | NY-SAR-35 | 49% | ENAHGQSLEEDSALEALLNF | 3 | 2 | 19 |
PBRC01_cP7 | HOM-TES-85 | 47% | MASFRKLTLSEKVPPNHPSR | 3 | 5 | 20 |
PBRC01_cP8 | NY-BR-1 | 47% | KRASQYSGQLKVLIAENTML | 3 | 6 | 21 |
PBRC01_cP9 | MAGE-A9 | 44% | VDPAQLEFMFQEALKLKVAE | 3 | 8 | 22 |
PBRC01_cP10 | SCP-1 | 38% | EYEREETRQVYMDLNNNIEK | 3 | 3 | 23 |
PBRC01_cP11 | MAGE-A1 | 37% | PEIFGKASESLQLVFGIDVK | 3 | 3 | 24 |
PBRC01_cP12 | MAGE-C2 | 21% | DSESSFTYTLDEKVAELVEF | 4 | 2 | 25 |
예상 효능: AGP95=4; PIT 백신이 환자-B의 유방암 세포에서 발현된 4개의 TSA에 대해 CTL 반응을 유도할 가능성은 95 %이다. 추가 효능 파라미터: AGP50 = 6.45, mAGP = 100%, AP = 12.
환자-B의 치료를 위해 12개의 펩타이드가 4 x 3 펩타이드(PBR01/1, PBR01/2, PBR01/3, PBR01/4)로 제형화되었다. 하나의 치료주기는 30일 이내에 12가지 다른 펩타이드 백신을 모두 투여하는 것으로 정의된다(도 21c).
환자 병력:
2013: 진단: 유방 암종(breast carcinoma) 진단; CT 스캔과 뼈 스캔은 전이성 질환을 배제하였다.
2014: 양측 유방 절제술, 수술 후 화학 요법
2016: 횡경막 위와 아래 모두에 결절 관여하는 광범위한 전이성 질환. 다발성 간 및 폐 전이.
치료:
2013-2014: 아드리아마이신(Adriamycin)-시클로포스파미드(Cyclophosphamide) 및 파클리탁셀(Paclitaxel)
2017: 레트로졸(Letrozole), 팔보시클립(Palbociclib) 및 고세렐린(Goserelin) 및 PIT 백신
2018: 상태 악화, 1월에 환자 사망
2017년 4월 7일에 PIT 백신 치료를 시작했다. 환자-B의 치료 일정과 질병의 주요 특징은 표 26에 나와 있다.
시기(Date) (2017) | 3월 | 5월 | 6월 | 9월 | 11월 | 12월 |
치료 요법
(Treatment regimen) |
PIT 백신 | |||||
팔보시클립 레트로졸 고세렐린 |
항암 약물치료 중단 | |||||
호중구
(1.7-3.5/mm 3 ) |
ND | 1.1 | 4.5 | 3.4 | 2.4 | 3 |
CEA(<5.0 ng/ml) | 99 | 65 | 23 | 32 | 128 | 430 |
CA 15-3(<31.3 U/ml | 322 | 333 | 138 | 76 | 272 | 230 |
T1: 오른쪽 액와 림프절 | 15 mm & 11.6 SUVmax | 9 mm & 2.0 SUVmax | nd* | nd | nd | 6 mm & 0 SUVmax |
T2: 오른쪽 폐 전이 | 10 mm & 4.8 SUVmax | 7 mm & 0 SUVmax | nd | nd | nd | 4 mm & 0 SUVmax |
왼쪽 장골 전이 | Non measurable & 4.0 SUVmax | Regression & 0 SUVmax | nd | nd | nd | 퇴행 & 0 SUVmax |
다발성 간 전이 | Non measurable & 11.5 SUVmax | Partial regression & 6.1 SUVmax | nd | nd | nd | 진행 & 16.8 SUVmax |
*no data(데이터 없음)
8-12개의 백신 펩타이드가 환자 B에서 T 세포 반응을 유도할 것이라고 95%의 신뢰도로 예측되었다. 인터페론(IFN)-γELISPOT 바이오어세이를 사용하여 모든 이용 가능한 PBMC 샘플에서 펩타이드 특이적 T 세포 반응을 측정하였다(도 22). 결과는 예측을 확인하였다: 9 개의 펩타이드가 양성 반응을 보였으며 이는 T 세포가 FISP1, BORIS, MAGE-A11, HOM-TES-85, NY-BR-1, MAGE-A9, SCP1, MAGE-A1 및 MAGE-C2 항원을 발현하는 환자-B의 종양 세포를 인식할 수 있음을 설명한다. 일부 종양 특이적 T 세포는 1 차 백신 접종 후 존재하였고 추가 처리로 부스트(boost)되었으며(예컨대 MAGE-A1), 다른 것들(예컨대 MAGE-A9)은 부스트한 이후 유도되었다. 이러한 광범위한 종양 특이적 T 세포 반응은 말기 암 환자에서 현저하다.
환자-B 이력 및 결과
2017년 3월 7일: PIT 백신 치료 이전
총담낭관(choledochal duct)의 기원의 진정 외부 압박 및 전체 간내 담관(intrahepatic biliary tract)의 대량 확장이 있는 간 다발성-전이 질환. 복강(Celiac), 간 폐문(hepatic hilar) 및 복막뒤 선병(adenopathy).
2017년 5월: 치료 시작-레트로졸, 팔보시클립, 고세렐린 및 PIT 백신
2017년 5월: 약물 중단
2017년 5월 26일: PIT 1주기 이후
종양 대사 활동(PET CT) 간, 폐 림프절 및 다른 전이의 83 % 감소
2017년 6월: 정상화된 호중구 값은 환자가 확인한 팔보시클립 중단을 나타낸다.
4 개월 지연된 종양 마커의 반동
2017년 3월-5월: CEA와 CA는 항암 치료 결과와 함께 지속적으로 상승하였다(Ban, Future Oncol 2018)
2017년 6월-9월: CEA 및 CA는 면역 요법에 대한 반응이 지연되면서 지속적으로 감소했다.
삶의 질
2017년 2월-3월: 나쁨(poor), 황달로 입원
2017년 4월-10월: 우수함(excellent)
2017년 11월: 상태 악화(종양 탈출?)
2018년 1월: 환자-B 사망
면역 원성 결과는 도 22에 요약되어 있다.
환자의 임상 결과 측정: PIT 백신 치료를 시작하기 한 달 전에 PET CT는 횡격막 위 및 아래 모두에 결절 관여를 갖는 광범위한 DFG 열성 질환을 기록하였다(표 26). 그녀는 진행성 다발성 간, 다초점 골성(multifocal osseous) 및 폐 전이와 복막뒤 선병이 있었다. 그녀의 간내 효소는 빌리루빈과 황달 증가와 간 전이로 인한 손상과 일치하여 증가하였다. 그녀는 항암 치료제로 레트로졸, 팔보시클립 및 고세렐린을 받았다. PIT 백신 접종 시작 2개월 후 환자는 매우 기분이 좋았고 삶의 질이 정상화되었다. 실제로, 그녀의 PET CT는 간, 폐, 뼈 및 림프절 전이에서 상당한 형태체대사(morphometabolic) 퇴행을 보였다. 횡격막 위 단계(supra-diaphragmatic stage)에서는 대사성 선병이 확인되지 않았다.
팔보시클립과 개인화된 백신의 조합은 백신 투여 후 관찰된 현저한 초기 반응의 원인이 되었을 가능성이 높다. 팔보시클립은 HLA에 의한 TSA 제시를 증가시키고 Treg 증식을 감소시킴으로써 면역 요법의 활성을 향상시키는 것으로 나타났다(Goel et al. Nature. 2017:471-475). 환자-B 치료 결과는 PIT 백신이 최대의 효능을 얻기 위해 최첨단 치료법에 애드온(add-on)으로 사용될 수 있음을 시사한다.
환자-B의 종양 바이오마커를 추적하여 PIT 백신의 효과와 최첨단 치료법의 효과를 구분하였다. 종양 마커는 치료 초기 2-3 개월 동안 변하지 않았고, 그 후 급격히 감소하여 면역 요법에서 전형적인 지연된 효과를 시사한다(표 26). 또한, 종양 바이오마커가 감소했을 시점에 환자는 이미 자발적으로 치료를 중단하였고 호중구 수의 증가로 확인되었다.
5차 PIT 치료 후 환자는 증상을 경험하였다. 종양 마커와 간 효소 수치가 다시 증가하였다. 마지막 PIT 접종 33일 후, 그녀의 PET CT는 간, 복막, 골격 및 좌측 부신 부위에서 상당한 대사 진행을 보여 실험실 결과를 확인하였다. 원격 전이의 불연속적 재발은 잠재적 면역 저항 때문일 수 있다; 이는 아마도 두 HLA 발현의 하향 조절로 PIT 유도된 T 세포에 의한 종양 인식이 손상되는 것이 원인이다. 그러나 PET CT는 모든 액와 및 종격 액와 횡격막 위 표적(mediastinal axillary supra-diaphragmatic targets)의 대사 활성의 완전한 퇴행을 감지하였다(표 26). 이러한 국소 종양 반응은 항암 약물 치료 중단 후 이러한 종양 부위가 재발하지 않을 가능성이 낮기 때문에 면역 요법에 대해 알려진 지연된 지속적 반응으로 설명될 수 있다.
전이성 유방암 환자(환자-C)를 치료하기 위한 개인화된 면역 요법 조성물
전이성 유방암종 환자(환자-C)의 치료를 위해 환자-A 및 환자-B에 대해 기술된 것과 유사한 디자인의 PIT 백신을 준비하였다. PIT 백신에는 12개의 PEPI가 포함되어 있다. PIT 백신의 예상 효능은 AGP = 4이다. 환자의 치료 일정은 도 23에 나와 있다.
종양 병리
2011 원래 종양: HER2-, ER +, 감시 림프절 음성
2017 다발성 뼈 전이: ER+, cytokeratin 7+, cytokeratin 20-,CA125-, TTF1-, CDX2-
치료
2011 넓은 국소 절제(Wide local resection), 감시 림프절 음성; 방사선 요법
2017- 항암 요법(Tx): 레트로졸(2.5 mg/일), 데노수맙(Denosumab);
방사선(Rx): 뼈 1개
표준 치료의 애드-온으로서 PIT 백신(3주기)
바이오어세이로 PIT 백신의 20-mer 펩타이드 12개 중 11개와 9-mer 펩타이드 12개 중 11개에 대한 양성 T 세포 반응을 확인하였으며, 각 펩타이드의 PEPI 서열은 환자의 최대 HLA 클래스 I 대립 유전자에 결합할 수 있다(도 24). 마지막 접종 14 개월 후 오래 지속되는 기억 T 세포 반응이 감지되었다(도 24c-d).
치료 결과
환자-C 치료의 임상 결과는 표 27에 나와 있다. 환자-C는 부분적인 반응과 뼈 전이 치유의 징후를 보인다.
PIT 전 | +70 일* (10w) | +150 일* (21w) | +388 일* (55w) | |
뼈 생검 | Met. 유방암 DCIS | 실행하지 않음 (Not done) |
RIB5 음성 | 실행하지 않음 |
PET CT | 다발성 전이 | Only RIB5 is DFG avid | 실행하지 않음 | 실행하지 않음 |
CT | 다발성 전이 | 실행하지 않음 | 실행하지 않음 | 치유 중인 뼈 mets (경화성 병소(sclerotic foci)) |
CA-15-3 | 87 | 50 | 32 | 24 |
* PIT 백신 접종 3주기 후
면역 반응은 도 24에 제시되어 있다. 예상 면역 원성, PEPI = 12 (CI95% [8,12])
검출된 면역 원성: 3 회 PIT 백신 접종 후 11 (20-mer) 및 11 (9-mer) 항원 특이적 T 세포 반응(도 24a, b). 마지막 백신 접종 4.5, 11 또는 14 개월 후에도 PIT 백신 특이적 면역 반응이 여전히 검출될 수 있었다(도 24c, d).
전이성 대장암 환자(환자-D) 치료를 위한 개인화된 면역 요법 조성물
종양 병리
2017년 2월
간 전이된 mCRC (MSS), 프라이머(primer) 종양 수술(s상 결장). pT3 pN2b (8/16) M1. KRAS G12D, TP53-C135Y, KDR-Q472H, MET-T1010I 돌연변이. SATB2 발현. EGFR wt, PIK3CA-I391M(non-driver).
2017년 6월
부분 간 절제: KRAS-G12D (35G>A) NRAS wt,
2018년 5월
2차 절제: SATB2 발현, 폐 전이 3 → 21
치료
2017년
FOLFOX-4 (옥살리플라틴(oxaliplatin), Ca-엽산, 5-FU) →2 차 치료 중 알레르기 반응
드그라몬트(DeGramont) (5-FU + Ca-엽산)
2018년 1월 → FOLFIRI + 라무시루맙(ramucirumab), 격주; 화학 색전술
2018년 10월
표준 치료의 애드-온으로 PIT 백신 접종(13 환자-특이적 펩타이드, 4 회 투여)
환자의 치료 일정은 도 25에 나와 있다.
치료 결과
환자의 전반적인 상태 양호, 8 개월 후 폐에서 질환 진행을 CT로 확인. PIT 유도 및 기존 T 세포 반응을 자극을 위해 9mer 및 20mer 펩티드를 사용하여 PBMC의 농축된 Fluorospot에 의해 측정하였다(도 26).
면역 반응 속도 및 면역 원성 결과의 요약은 표적 항원 선택을 위한 적절한 설계뿐만 아니라 CD4+ 및 CD8+ 특이적 면역 반응을 표적으로 하는 다중 펩타이드의 유도를 입증한다.
환자 ID | 다양한 백신 펩타이드에 대해 측정된 면역 원성 * | |
CD4+ T 세포 | CD8+ T 세포 | |
환자-A | 13/13 (100%) | 13/13 (100%) |
환자-B | 9/12 (75%) | 1/12 (8%) |
환자-C | 11/12 (92%) | 11/12 (92%) |
환자-D | 7/13 (54%) | 13/13 (100%) |
IRR (면역 반응 환자 비율) | 4/4 | 4/4 |
면역 원성 펩타이드 비율 (중앙값) | 10/12-13 | 10/12-13 |
* 1-3주기의 백신 접종 후 |
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Glu Lys Val Ala Glu Leu Val Arg Phe Leu Leu Arg Lys Tyr
20 25 30
">서열목록 전자파일 첨부
Claims (9)
- 다음 단계를 포함하는 인간 대상(subject)이 암에 걸릴 위험을 결정하는 방법:
종양 관련 항원(tumor associated antigens; TAA)의 아미노산 서열에서 T 세포 에피토프에 결합할 수 있는 대상(subject)의 HLA triplet(HLAT)를 정량화하는 단계; 상기 HLAT의 HLA는 동일한 T 세포 에피토프에 결합할 수 있는 것이고; 및
대상(subject)이 암에 걸릴 위험을 결정하는 단계; TAA에 관하여 T 세포 에피토프에 결합 가능한 HLAT의 수가 적을수록 대상(subject)이 암에 걸릴 위험이 더 높은 것에 해당한다.
- 제1항에 있어서, 상기 암은 흑색종, 폐암, 신세포암, 대장암, 방광암, 신경아교종, 두경부 암, 난소암, 비흑색종 피부암, 전립선암, 신장암, 위암(stomach cancer), 간암, 자궁경부암, 식도암, 비호지킨 림프종, 백혈병, 췌장암, 자궁체암, 입술암, 구강암, 갑상선암, 뇌암, 신경계 암, 담낭암, 후두암, 인두암, 골수종, 비인두암, 호지킨 림프종, 고환암, 유방암, 위암(gastric cancer), 방광암, 대장암, 신세포암, 간세포암, 소아암 및 카포시육종으로 이루어지는 군으로부터 선택된 것인, 방법.
- 제1항 또는 제2항에 있어서, 상기 대상(subject)이 암에 걸릴 위험이 높은 것으로 결정되고, 대상에 대한 암의 치료를 선택하는 단계를 추가적으로 더 포함하는, 방법.
- 제3항에 있어서, 상기 치료는 대상(subject)에게 다음의 아미노산 서열을 포함하는 펩타이드, 또는 펩타이드를 인코딩하는 폴리핵산 또는 벡터를 투여하는 단계를 포함하는, 방법:
(a) TAA의 단편인 아미노산 서열; 및
(b) 대상(subject)의 HLAT에 결합할 수 있는 T 세포 에피토프를 포함하고; 경우에 따라 상기 TAA 단편은 TAA의 서열의 일부가 아닌 추가적 아미노산이 N 및/또는 C말단의 측면에 위치하는 아미노산 서열.
- 제4항에 있어서, 상기 TAA는 표 2 또는 표 11에 나열된 것 중에서 선택된 것인, 방법.
- 제4항 또는 제5항에 있어서, 대상(subject)에게 하나 이상의 펩타이드, 폴리핵산 또는 벡터를 투여하는 단계를 추가적으로 더 포함하는, 방법.
- 대상(subject)이 제1항 또는 제2항의 방법을 사용하여 암에 걸릴 위험이 높은 것으로 결정되고; 다음의 아미노산 서열을 포함하는 하나 이상의 펩타이드, 또는 펩타이드를 인코딩하는 하나 이상의 폴리핵산 또는 벡터를 투여하는 단계를 포함하는, 대상(subject)의 암을 치료하는 방법.
(i) TAA의 단편인 아미노산 서열; 및
(ii) 대상(subject)의 HLAT에 결합할 수 있는 T 세포 에피토프를 포함하고; 경우에 따라 상기 TAA 단편은 TAA의 서열의 일부가 아닌 추가적 아미노산이 N 및/또는 C말단의 측면에 위치하는 아미노산 서열.
- 제7항에 있어서, 상기 TAA는 표 2 또는 표 11에 나열된 것 중에서 선택된 것인, 방법.
- 다음을 포함하는 인간 대상(subject)이 암에 걸릴 위험을 결정하는 시스템:
(a) 대상(subject)의 HLA 클래스 I 유전자형 및 TAA의 아미노산 서열을 포함하는 데이터를 저장하도록 구성된 저장 모듈;
(b) TAA의 아미노산 서열의 T 세포 에피토프에 결합할 수 있는 대상(subject)의 HLAT를 정량하도록 구성된 계산 모듈; 상기 HLAT의 각 HLA는 동일한 T 세포 에피토프에 결합할 수 있는 것이고; 및
(c) 대상(subject)이 암에 걸릴 위험 및/또는 대상(subject)에 대한 권장 치료를 표시하도록 구성된 출력 모듈.
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