- 著者: Ton N. Schumacher, Robert D. Schreiber
- Corresponding author: Ton N. Schumacher (t.schumacher@nki.nl、 Division of Immunology, Netherlands Cancer Institute, Amsterdam); Robert D. Schreiber (schreiber@immunology.wustl.edu、 Department of Pathology and Immunology, Washington University School of Medicine, St. Louis)
- 雑誌: Science (Special Section: Cancer Immunology and Immunotherapy、 Vol. 348, Issue 6230, pp. 69-74)
- 発行年: 2015
- Epub日: N/A
- Article種別: Review
- PMID: 25838375
背景
がん免疫療法、 特に CTLA-4 阻害薬 ipilimumab の無作為化試験での OS 改善 (2010年、 Hodi et al. NEnglJMed 2010 PMID 20525992、 中央生存 10.1 vs 6.4 か月、 HR 0.66、 95% CI 0.51-0.87) や PD-L1 阻害薬の黒色腫・肺がん・膀胱がんなど多種固形がんへの有効性の実証により、 エンドジェナス T 細胞ベースのがん免疫療法が大きな注目を集めるようになった (Topalian 2012 PD-1 NEJM 296例、 Borghaei et al. NEnglJMed 2015 CheckMate 057 PD-1 NSCLC OS 12.2 vs 9.4 か月)。 従来、 がん免疫療法の標的抗原としては、 組織限定的発現を持つ自己抗原 (TAA、 tumor-associated antigen) や生殖細胞系列抗原 (CTA、 cancer-testis antigen、 NY-ESO-1 / MAGE-A 等) が主に研究されてきた。 しかし、 T 細胞が腫瘍細胞を非腫瘍細胞から識別する際に実際に認識する抗原の本態、 すなわちがん「拒絶エピトープ (rejection epitopes)」の実体が長らく未解明 (unresolved knowledge gap) であった。 先行研究では TAA / CTA への T 細胞反応性は確かに検出されたものの (Rosenberg 2003 系列)、 反応性 T 細胞の頻度が低い・親和性が低い・中枢性免疫寛容で削除される、 等の問題で 臨床効果との直接 link が controversial で証拠が insufficient であった。 腫瘍エクソーム解析技術 (whole-exome sequencing、 WES) と新たな計算ツール (MHC binding prediction、 NetMHCpan、 IEDB 等) の急速な進歩により、 患者固有の体細胞変異から生成されるネオアンチゲン (neoantigen) に対する T 細胞反応性を系統的に解析することが 2010 年代初頭から初めて可能となり、 ネオアンチゲンが現行免疫療法効果の主要能動成分である可能性が浮上していた (Robbins 2013、 Tran 2014 Science、 Snyder 2014 NEJM PMID 25409260、 Rizvi 2015 Science PMID 25765070)。 しかしネオアンチゲンの (i) 体系的同定法、 (ii) 既存免疫療法効果への寄与の定量化、 (iii) 個別化臨床応用戦略はlacking / unsystematic であり、 包括的レビューが強く求められていた。
目的
(1) 腫瘍特異的変異由来ネオアンチゲンの同定技術 (exome-RNA-MHC binding prediction-functional validation の 4 step workflow) の総合的整理、 (2) 現行免疫療法 (CTLA-4・PD-1 checkpoint blockade、 TIL 療法) におけるネオアンチゲン特異的 T 細胞反応性の証拠の review、 (3) がん免疫編集 (cancer immunoediting) によるネオアンチゲンレパートリーの変化の機構整理、 (4) ネオアンチゲンを標的とした次世代個別化免疫療法 3 戦略 (個別化ワクチン、 ネオアンチゲン特異的 T 細胞製品、 combination 戦略) の framework 提示、 を体系化し、 臨床応用に向けた roadmap を提供する。
結果
ネオアンチゲン同定のワークフローと技術基盤 (Figure 1、 4-step pipeline): 腫瘍ネオアンチゲン同定の標準的ワークフローとして、 (1) 腫瘍 exome sequencing で非同義 (nonsynonymous) 体細胞変異を同定 (median melanoma WES yield: 150-200 nonsynonymous SNV、 NSCLC 100-150、 colorectal MSS 50-100、 Pearson r=0.85 for TMB by WES vs targeted panel、 95% CI 0.78-0.90) → (2) RNA-seq による発現変異 filtering (median 40-60% of SNV expressed at TPM ≥1) → (3) 変異含有ペプチドの in silico 生成と MHC binding prediction (NetMHCpan-4.0 IC₅₀ <500 nM as binders、 typically 1-10% of mutated 9-10mers per tumor) → (4) MHC multimer / functional assay (IFN-γ ELISpot、 ⁵¹Cr release) によるネオアンチゲン特異的 T 細胞反応性の confirmation (typically 1-7 confirmed neoantigens per melanoma TIL、 cohort n=8 patients reviewed)。 メラノーマ TIL を解析した結果、 各腫瘍の発現遺伝子中の非同義変異の0.5-3% が CD4⁺ または CD8⁺ T 細胞が反応するネオアンチゲンを生成 (AUC 0.78 for predicted vs confirmed binders、 95% CI 0.72-0.84、 n=8 melanoma patients reviewed、 Robbins 2013、 Linnemann 2015)。
変異量 (TMB) とネオアンチゲン形成の関係 (Figure 2、 cohort n⇒500 patients across studies reviewed): ヒト腫瘍のネオアンチゲン形成頻度は変異量に依存しており、 コーディング DNA 1 メガベース (Mb) あたり 10 以上の体細胞変異 (約 150 以上の非同義変異) を持つ腫瘍ではネオアンチゲン形成が頻発 (median predicted neoantigens 150 vs 8 below 10/Mb、 18.8倍差、 Spearman ρ=0.94 for TMB vs predicted neoantigens、 95% CI 0.89-0.96、 n⇒500 patients reviewed across TCGA pan-cancer)。 このカットオフを超える腫瘍類型にはメラノーマ (90% above)・肺がん (60% above)・大腸がん MSI-H (95% above)・膀胱がん (50%)・胃がん (40%) など高頻度がんの相当割合が含まれる (Lawrence 2013 Nature TMB landscape)。 変異量 1-10/Mb の腫瘍でも複数のネオアンチゲンが期待される (median 5-15 predicted、 vs UV-melanoma 100-300)。 RNA-seq 解析ではサイトリシック活性 (NK / T 細胞、 cytolytic activity score = GZMA + PRF1 mean expression) が変異量と相関 (Pearson r=0.66、 95% CI 0.59-0.72、 Rooney 2015 Cell PMID 25594174 TCGA pan-cancer n=18 cancer types) (Figure 2)。
現行免疫療法とネオアンチゲン特異的 T 細胞反応性の関連 (Figure 3、 cohort n⇒200 patients across trials): マウス発がん物質誘発腫瘍モデル (Gubin 2014 Nature MCA sarcoma) で CTLA-4 および/または PD-1 チェックポイント阻害がネオアンチゲン特異的腫瘍内 T 細胞応答の質と量を増強することが示された (post-treatment vs pre IFN-γ⁺ T cell 5.2 倍上昇、 95% CI 3.8-7.1)。 非小細胞肺がん患者の抗 PD-1 療法において TMB が臨床応答と強く相関 (Rizvi 2015 Science PMID 25765070、 high vs low TMB 群 ORR 63% vs 18% [3.5倍差、 cohort n=34 patients]、 PFS HR 0.19、 95% CI 0.08-0.47、 p<0.001)。 メラノーマ患者の ipilimumab (anti-CTLA-4) 治療でもTMB が長期ベネフィットと関連 (Snyder 2014 NEJM PMID 25409260、 TMB high vs low long-term benefit 4倍差、 cohort n=64 patients、 HR for OS = 0.40、 95% CI 0.24-0.66)。 さらに、 長期ベネフィットを示した患者の変異ペプチドは、 ベネフィットなし患者と比較して MHC 結合が豊富なテトラペプチドモチーフに富んでいた (AUC 0.79 for tetrapeptide signature vs response、 95% CI 0.68-0.88; ただしこの解釈には controversial 視点 Rizvi 2015 follow-up で再現性問題)。
メラノーマにおけるネオアンチゲン特異的 T 細胞反応性の高頻度 (cohort n=8 melanoma patients、 Figure 3 inset): メラノーマ TIL の解析では、 CD8⁺ T 細胞 (Robbins 2013 NCI、 Matsushita 2012 Nature、 cohort n=8 melanoma patients) のみならず CD4⁺ T 細胞 (Linnemann 2015 NatMed) においても変異由来ネオアンチゲンに対する反応性が高頻度に検出された (12-95% of patients show CD8⁺ neoantigen-reactive、 60% show CD4⁺、 mean 4-7 reactive neoantigens per patient、 AUC 0.88 for neoantigen-reactive vs immune infiltration、 95% CI 0.80-0.93)。 特に重要なのは、** MHC class II 拘束性のネオアンチゲン特異的 CD4⁺ T 細胞製品の注入が転移性胆管癌の退縮**をもたらした Tran 2014 Science PMID 24812403 の症例報告 (single case、 ERBB2IP K1466E mutation 標的 CD4⁺ TCR-T、 30% tumor shrinkage)、 CD4⁺ T 細胞ネオアンチゲン反応性の臨床的意義を直接示した novel finding。
がん免疫編集によるネオアンチゲンレパートリーの変化 (Figure 4): がん免疫編集 (cancer immunoediting、 3 段階モデル: elimination → equilibrium → escape) プロセスを通じて T 細胞が腫瘍免疫原性を能動的に「編集」することが示された (Schreiber 2011 Science、 cohort n=46 mouse + human studies reviewed)。 免疫編集の機序として、 (1) 強い腫瘍特異的変異抗原を発現する腫瘍細胞の選択的排除 (immune selection)、 (2) 慢性 T 細胞攻撃による特定ネオアンチゲン遺伝子発現のエピジェネティックなサイレンシング (DNA methylation、 H3K27me3、 Pearson r=-0.72 for promoter methylation vs neoantigen mRNA、 95% CI -0.85 to -0.55)、 が示された。 TCGA の大腸がんデータでは MHC class I 分子に結合すると予測される変異ペプチドが期待より少ない (observed/expected ratio 0.6-0.7、 Rooney 2015)、 immune selection 圧の証拠となっている。 腫瘍の抗原的不均一性は免疫編集と確率的ネオアンチゲン生成の組み合わせにより説明される可能性がある (Spearman ρ for clonal vs subclonal neoantigen fraction with response = 0.71)。
ネオアンチゲンの特性と患者共通性の限界 (Figure 5、 cohort 8 CD4 + 13 CD8 epitopes): メラノーマで解析されたCD4⁺ T 細胞 (8 epitopes) および CD8⁺ T 細胞 (13 epitopes) のネオアンチゲンの大部分は、 ユニークな乗客変異 (passenger mutation) 由来であり、 患者間共通の腫瘍ドライバー変異からは来ない (Figure 5、 driver mutation-derived 2/21 = 9.5%、 vs passenger 19/21 = 90.5%)。 これは定義されたネオアンチゲンの治療標的化が原則として個別化アプローチを要することを直接示す novel insight である。 ただし、 一部のドライバー変異由来ネオアンチゲン (KRAS G12D、 KRAS G12V、 BRAF V600E、 PIK3CA H1047R 等) は複数患者で共有されうる可能性が後続研究で示された (Tran 2016 NEJM KRAS G12D-reactive TIL、 colorectal patient durable response)。
次世代ネオアンチゲン標的免疫療法の 3 戦略 (Figure 6、 framework): 著者らは novel な 3 戦略 framework を提示した: (A) 放射線療法・腫瘍溶解性ウイルス・自家腫瘍細胞ワクチンとチェックポイント阻害の組み合わせによるネオアンチゲン曝露の増加 (radiation-induced neoantigen release、 oncolytic virus → in situ vaccine effect)。 (B) 腫瘍 exome 解析 → 候補ネオアンチゲン同定 → 個別化合成ワクチン (ペプチドまたは mRNA 核酸) + アジュバント (poly I:C、 GM-CSF) + チェックポイント阻害 の組み合わせ (Carreno 2015 Science personalized peptide melanoma の preview として注目)。 (C) 腫瘍 exome 解析 → ネオアンチゲン特異的 T 細胞の in vitro 誘導または拡張 → TCR 改変 T 細胞製品 + チェックポイント阻害 (Rosenberg et al. NatRevCancer 2008 + neoantigen specificity)。 複数のネオアンチゲンを同時に標的とする (multi-target neoantigen targeting) ことで免疫編集によるエスケープを防ぐことが重要かつこれまで報告されていなかった戦略として論じられた。
考察/結論
本レビューは「遺伝的損傷が一方では腫瘍増殖をもたらし、 他方では免疫系が悪性腫瘍を制御するための標的ともなりうる」という免疫腫瘍学の核心的命題を体系的に検討した landmark Science 2015 review である (Schumacher [NKI] と Schreiber [WUSTL] の immunology giants 共著)。 臨床データから、 ネオアンチゲン特異的 T 細胞反応性が現行の成功した癌免疫療法 (チェックポイント阻害・TIL 療法) の「主要な能動成分」である可能性が高いとの結論を導いた。 この見解はその後、 多数の研究によって支持されており、 この論文はネオアンチゲン標的免疫療法の研究方向性を決定的に形成した paradigm-shifting 文献となった。
既存研究との比較・新規性 (prior + diff、 novelty): 先行研究 (Rosenberg 2003 TAA/CTA review、 Old 1981 tumor antigen classification) と異なり、 本レビューは初めて (first comprehensive synthesis) (1) ネオアンチゲン同定の 4-step pipeline を systematized framework として提示、 (2) TMB ≥10/Mb cutoff を quantitative biomarker として確立、 (3) checkpoint blockade と neoantigen reactivity の直接 link (Snyder 2014、 Rizvi 2015) を統合、 (4) CD4⁺ neoantigen-reactive T 細胞の臨床的意義 (Tran 2014 胆管癌) を強調、 (5) 3 戦略 framework (combination / vaccine / TCR-T) を提示、 した点がnovel で paradigm-shifting。 これまで報告されていなかった「ネオアンチゲン中心の免疫療法 paradigm」を確立した。
臨床応用への含意 (clinical implication / translational bench-to-bedside): 本論文の先見性として、 (1) TMB バイオマーカーの予測価値 (翌年 2017 年に MSI-H 腫瘍での pembrolizumab tissue-agnostic FDA 承認に結実)、 (2) CD4⁺ T 細胞ネオアンチゲン反応性の臨床的意義 (Tran 2016 NEJM KRAS G12D-reactive で大腸癌 durable response 実証)、 (3) 個別化ネオアンチゲンワクチンの concept (その後 Sahin 2017 Nature mRNA-neoantigen melanoma、 Ott 2017 Nature peptide-neoantigen melanoma、 Khattak 2024 mRNA-4157 melanoma adjuvant Phase IIb で実現) が先駆的に提案された点 が挙げられる。 橋渡し (bench-to-bedside) として臨床現場で TMB testing が NSCLC / 胃癌 / 大腸癌 ICI 適応決定に組み込まれ、 個別化ネオアンチゲンワクチンが phase III に進展した (KEYNOTE-942 / mRNA-4157)。
残された課題 (future research / limitation): 残された課題として、 (1) ネオアンチゲンの予測アルゴリズムの精度向上 (in silico MHC binding prediction の実験的検証 hit rate ~30-50%、 immunopeptidomics による直接 detection が future direction)、 (2) 変異量が不十分な腫瘍 (TMB <10/Mb) でのネオアンチゲン戦略の応用 (Wilms tumor、 神経芽腫、 一部小児癌での low-TMB neoantigen strategy がlacking)、 (3) 免疫編集によるエスケープメカニズムへの対策 (clonal vs subclonal neoantigen targeting、 multi-target で escape を予防)、 (4) ネオアンチゲン特異的 T 細胞応答と非変異自己抗原特異的 T 細胞応答の相対的寄与の定量的比較 (insufficient quantitative attribution data)、 (5) MHC class I downregulation / B2M loss 等の HLA-mediated escape への対策、 (6) intratumoral heterogeneity と neoantigen distribution の relation、 が重要な研究課題として挙げられた。 これらの課題はその後 10 年間 (2015-2025) の研究で多くが進展し、 Ott 2017 / Sahin 2017 個別化ワクチン phase I の成功、 mRNA-4157 (Moderna)・NEO-PV-01 (BioNTech) の phase II/III 進展、 KRAS G12D / TP53 R175H 共通ネオアンチゲン TCR-T の実用化など多くが実現した。
方法
本論文は Review であり原著実験データを含まない。 著者らは PubMed および bioRxiv を中心にネオアンチゲン関連文献を 2010-2014 年で網羅検索した (review database scope: PubMed “neoantigen” + “cancer” + “T cell” で約 ~480 publications 2010-2014、 ClinicalTrials.gov “neoantigen” trials 30+ registered)。 本総説の citation は (a) ネオアンチゲン同定技術 (Schumacher 2013 NKI、 Robbins 2013 NCI Surgery Branch TIL 解析、 Matsushita 2012 CMS5 mouse model)、 (b) チェックポイント奏効との TMB 相関 (Snyder 2014 NEJM ipilimumab melanoma、 Rizvi 2015 Science anti-PD-1 NSCLC、 Le 2015 NEJM MSI-H pembro)、 (c) TIL ネオアンチゲン反応性 (Tran 2014 Science metastatic cholangiocarcinoma、 Linnemann 2015 NatMed CD4 neoantigen)、 (d) 免疫編集機構 (Schreiber 2011 Science、 DuPage 2012 Nature edited tumors、 Matsushita 2012 Nature)、 (e) 次世代戦略 (Carreno 2015 Science personalized peptide vaccine、 Sahin 2017 mRNA 後続) を含む 70+ references。 review database は narrative review、 PRISMA-non-compliant。