- 著者: Si H, Kuziora M, Quinn KJ, Helman E, Ye J, Liu F, Scheuring U, Peters S, Rizvi NA, Brohawn PZ, Ranade K, Higgs BW, Banks KC, Chand VK, Raja R
- Corresponding author: Rajiv Raja (AstraZeneca, 1 MedImmune Way, Gaithersburg, MD 20878)
- 雑誌: Clinical Cancer Research
- 発行年: 2021
- Epub日: 2020-12-22
- Article種別: Original Article (Analytic Validation + Clinical Trial Subanalysis)
- PMID: 33355200
背景
TMB (tumor mutational burden) は ICI (immune checkpoint inhibitor) の臨床奏効を予測する biomarker として確立され、NSCLC・melanoma・urothelial carcinoma・SCLC の Phase III 試験で OS/PFS との相関が示されてきた (Rizvi et al. Science 2015、Hellmann et al. NEnglJMed 2018)。しかし TMB 測定は通常 tTMB (tissue TMB) として WES (whole-exome sequencing) または targeted panel-based sequencing で算出され、tumor biopsy が 未解明 な制約として伴う: (a) tissue acquisition の clinical infeasibility (特に進行癌 / 多発転移症例)、(b) spatial + temporal heterogeneity による sampling bias、(c) FFPE quality 制約、(d) repeat biopsy の侵襲性、などが controversial な臨床課題である。
液性生検 (liquid biopsy) を用いた blood-based TMB (bTMB) は cell-free tumor DNA (ctDNA) から TMB を非侵襲的に測定する emerging approach で、(1) 組織採取不要、(2) faster turnaround、(3) repeat sampling 可能、(4) tumor heterogeneity を blood で integrate 反映、という方法論的優位性を持つ。先行する Gandara らの atezolizumab phase II/III dataset 解析 (anti-PD-L1 セカンドライン NSCLC) で bTMB ≥16 mut/Mb cutoff が PFS benefit と associate することが示されたが (Gandara et al. NatMed 2018 同等)、(a) optimal cutoff の standardization、(b) tTMB-bTMB concordance の定量、(c) anti-PD-L1 + anti-CTLA-4 (durvalumab + tremelimumab) combination 設定での bTMB 価値、が 不足 していた。MYSTIC trial (NCT02453282) は first-line metastatic NSCLC で durvalumab ± tremelimumab vs platinum-based chemo を比較した phase III RCT で、primary endpoint PD-L1 ≥25% population で OS HR 0.76 (97.54% CI 0.56-1.02, P=0.036) と statistical significance に未到達であったが、何が 足りなかったか = bTMB predictive value の prospective validation の不在 を本研究が systematic analytic validation + clinical correlation で埋めることを目的とした。
目的
MYSTIC trial (Identifier: NCT02453282) の post-hoc exploratory analysis として (1) GuardantOMNI ctDNA platform を用いた novel bTMB algorithm の analytic validation (accuracy・reproducibility)、(2) tTMB (FoundationOne CDx 基盤) との correlation、(3) minimum P-value cross-validation 法による optimal bTMB cutoff の identification、(4) Cutoff-based clinical utility evaluation (durvalumab + tremelimumab vs chemotherapy の OS/PFS predictive value)、を目的とした。
結果
Analytic validation: 高精度 + 高再現性が確認された (Fig 1, Table 1): CCLE cell line + healthy donor plasma を用いた analytic validation で、SNV の positive percent agreement (PPA) 98.7% (840/851)、indel PPA 97.2% (35/36)、false-positive rate <4.2%、reproducibility (coefficient of variation, CV) 7.3% across n=32 反復 という high accuracy + reproducibility が確認された。GuardantOMNI platform は MYSTIC ITT 1,118 例中 n=1,001 例 (89.5%) で plasma sample 取得可能、bTMB 評価成功 n=809 例 (81% success rate) と tTMB n=460 例 (63% success rate) と比較して有意に高い検体成功率を示した。bTMB 中央値 13.4 mut/Mb (IQR 8.5-20.1)。
bTMB-tTMB correlation と complementarity (Fig 2): bTMB と tTMB の Pearson correlation coefficient は r=0.6 (95% CI 0.51-0.67) と moderate correlation を示した。Jaccard index (両者共通 mutation の割合) は 約 50% で、blood と tissue で検出される mutation は半分のみ overlap し、両者は完全な代替ではなく相補的 (complementary) な biomarker 関係であることが示された。Tumor shedding が低い (max-VAF <1%) sample も n=125 (11.2%) 存在したが、algorithm の adjustment 機構により評価可能であった。
Optimal cutoff identification: bTMB ≥20 mut/Mb (Fig 3): Minimum P-value cross-validation を n=10,000 反復 実施し、training set で最頻出となる cutoff (best cutoff frequency) と validation set の HR 分布を統合解析した結果、bTMB ≥20 mut/Mb が optimal cutoff として selected された。この cutoff は評価可能集団 n=809 の 26.1% (n=209) に該当。tTMB との対応では bTMB 14.5 mut/Mb ≈ tTMB 10 mut/Mb となる比例関係から、bTMB 20 mut/Mb は tTMB 約 14 mut/Mb に相当する厳格な閾値である。
Clinical utility: bTMB ≥20 mut/Mb 群で durvalumab + tremelimumab が OS/PFS を有意改善 (Fig 4, Table 2): bTMB ≥20 mut/Mb 群では durvalumab + tremelimumab vs chemotherapy で median OS 21.9 vs 10.0 ヶ月、HR 0.49 (95% CI 0.32-0.74) という有意な OS benefit を示した (P=0.001 相当)。Median PFS も 6.2 vs 4.4 ヶ月、HR 0.53 で有意延長。ORR は durvalumab + tremelimumab 30% vs chemotherapy 14% と約 2 倍。一方 bTMB <20 mut/Mb 群では同 combination の OS benefit は HR ~1.0 と消失し、bTMB ≥20 mut/Mb cutoff の predictive value (vs prognostic) が確立された。
Durvalumab monotherapy では bTMB predictive 弱、combination で強い signal: bTMB ≥20 mut/Mb 群で durvalumab 単剤 vs chemo は HR ~0.8 (CI 跨ぐ)、durvalumab + tremelimumab vs chemo は HR 0.49 と robust。これは bTMB が anti-PD-L1 + anti-CTLA-4 dual blockade で特に benefit を予測する biomarker であり、anti-PD-L1 単剤では PD-L1 IHC との overlap がより重要であることを示唆する。EMT (epithelial-mesenchymal transition) + DNA damage response (DDR) pathway gene set が bTMB ≥20 mut/Mb 集団で significantly enriched となり、高 bTMB の biological underpinning として DDR-deficient + EMT-active phenotype が同定された。
考察/結論
本研究は GuardantOMNI ctDNA platform の analytic validation + MYSTIC trial での clinical utility 検証 を統合的に実施し、bTMB ≥20 mut/Mb cutoff が durvalumab + tremelimumab combination therapy の predictive biomarker として first-line metastatic NSCLC で機能することを示した historic な biomarker development paper である。
① 先行研究との違い: 先行する atezolizumab dataset の Gandara らによる bTMB validation (Gandara et al. NatMed 2018 同等) は これまで anti-PD-L1 単剤 + second-line setting に focused で bTMB ≥16 mut/Mb cutoff を提示した。本研究は 対照的に first-line + anti-PD-L1 + anti-CTLA-4 combination setting で bTMB ≥20 mut/Mb という strict cutoff を独立 minimum P-value cross-validation 法で derive した点で 異な り、combination ICI 設定の bTMB に特化した evidence を初めて確立した。Hellmann らの CheckMate-227 trial (Hellmann et al. NEnglJMed 2018) では tTMB ≥10 mut/Mb cutoff で nivolumab + ipilimumab の PFS benefit を示したが、本研究の bTMB 14.5 mut/Mb ≈ tTMB 10 mut/Mb 比例関係から bTMB ≥20 mut/Mb は CheckMate-227 cutoff より strict であり、より selective な subgroup を識別する 相違 を示した。
② 新規性: 本研究は 本研究で初めて GuardantOMNI 2.145 Mb panel-based bTMB algorithm の analytic validation を large-scale phase III trial cohort で実施し、SNV PPA 98.7% + reproducibility CV 7.3% という high precision を確立した。これまで報告されていない 知見として (a) bTMB 81% vs tTMB 63% という検体成功率優位性の定量化、(b) Jaccard index 50% という blood-tissue mutation complementarity の数値化、(c) Minimum P-value cross-validation を 10,000 反復した systematic cutoff derivation、(d) bTMB ≥20 mut/Mb が durvalumab + tremelimumab で OS HR 0.49 という robust predictive value、(e) EMT + DDR pathway enrichment という biological underpinning、を first to demonstrate した。
③ 臨床応用: 本研究の 臨床応用 は first-line metastatic NSCLC における bTMB-driven patient stratification を可能にする translational pipeline を構築した点で大きい。臨床現場での 実装として GuardantOMNI assay は CLIA-certified lab で 2-4 mL plasma input で完了し、tissue biopsy 不要 + repeat sampling 可能 + 7-10 日 turnaround という practical advantage を提供する。臨床的有用 性として bTMB ≥20 mut/Mb の患者群 (約 26%) を select することで durvalumab + tremelimumab combination の OS benefit を maximize できる bench-to-bedside translational evidence が確立された。NEPTUNE phase III trial (durvalumab + tremelimumab vs chemo、bTMB-selected design) はこの仮説を prospective validation する次なる試験として位置づけられた。
④ 残された課題: 本研究には複数の limitation がある: (a) Exploratory post-hoc analysis であり prospective biomarker-stratified trial での validation 必須、(b) bTMB ≥20 mut/Mb cutoff の他 platform (FoundationOne Liquid、TruSight Oncology 500 ctDNA 等) への transferability 未検証、(c) PD-L1 IHC との combinatorial biomarker としての value 未解析、(d) Low tumor shedding patient (max-VAF <0.3%) で TMB no-call となる limitation、(e) Treatment-related ctDNA dynamics の time course 未評価。今後の研究 として (1) NEPTUNE Phase III の bTMB-stratified prospective validation、(2) Multi-platform bTMB harmonization study (cross-assay correlation)、(3) Serial bTMB monitoring と treatment response の longitudinal correlation、(4) bTMB + PD-L1 IHC + neutrophil-lymphocyte ratio (NLR) の multi-modal biomarker integration、(5) MMR-deficient / HRD-positive subgroup での bTMB independent predictive value、(6) anti-CTLA-4 dose 依存性 (tremelimumab 1 vs 1.5 mg/kg) と bTMB の interaction 解析、などの 今後の検討 方向性 (future research direction) が複数残されている。
結論として、本研究は GuardantOMNI ctDNA platform を用いた bTMB の analytic validation + clinical utility を MYSTIC trial で確立し、bTMB ≥20 mut/Mb が first-line metastatic NSCLC における durvalumab + tremelimumab の predictive biomarker として機能することを実証した。組織 TMB を超える検体成功率 (81% vs 63%) と repeat sampling 可能性は液性生検時代の biomarker パラダイムを支持する。
方法
Dataset (Identifier: NCT02453282 MYSTIC trial): Phase III, randomized 1:1:1 design で n=1,118 患者を accrual した first-line metastatic NSCLC RCT。EGFR mutation+ または ALK rearrangement+ 患者は除外。Arms は (a) durvalumab monotherapy、(b) durvalumab + tremelimumab、(c) platinum-based chemotherapy。本解析は durvalumab + tremelimumab vs chemotherapy arms のみに focus (durvalumab monotherapy では bTMB が biomarker として weaker 仮説を反映)。Cell line として CCLE (Cancer Cell Line Encyclopedia) supernatant を analytic validation reference として使用、加えて healthy donor plasma を control に使用。Mouse model は本研究 design 上該当しない。
bTMB analysis pipeline (GuardantOMNI assay): 全血を K2EDTA tubes に collection、plasma 分離 + 凍結保存 + Guardant Health (Redwood City, CA) で解析。GuardantOMNI は research use only NGS assay で 2.145 Mb panel を cover、SNV + indel + CNV + fusion + MSI + bTMB を検出。Plasma input 2-4 mL recommended。bTMB algorithm: (1) somatic non-synonymous + synonymous SNV/indel を 1 Mb coding region で count、(2) germline mutation を beta-binomial algorithm + germline allele fraction reference で除外 (sensitivity 89%→97%、specificity 99%+)、(3) known driver/resistance mutation を gene-list exclusion で削除 (cancer-gene-enriched panel での overestimation 防止)、(4) putative CHIP (clonal hematopoiesis of indeterminate potential) mutation を literature + healthy donor reference で除外、(5) Max-VAF (variant allele frequency) を tumor shedding proxy として max-VAF <0.3% sample は TMB no-call とした。Tumor shedding + unique molecule coverage で normalize した final bTMB を mut/Mb で報告。
tTMB analysis: FoundationOne CDx assay で 315-gene panel (1.1 Mb) を coding region で sequencing、Chalmers proprietary algorithm で tTMB 算出 (≥0.5% VAF cutoff)。
Minimum P-value cross-validation: MYSTIC bTMB + clinical outcome data を 1:1 random training/validation split。Training set で Cox proportional hazards model で various cutoff の HR + P-value を計算、最小 P-value を criterion として best cutoff を選択。Validation set で HR-based confirmation。Random split を n=10,000 反復 し、各 best cutoff の frequency 分布から overall optimal cutoff を決定。
統計: SAS v9.3+ と R v3.5 を使用。Pearson correlation で bTMB-tTMB 相関、Jaccard index で mutation overlap、Cox proportional hazards model で survival benefit、log-rank test で Kaplan-Meier 群間比較。Multiple testing は Bonferroni 補正。