- 著者: Julia Rotow, Trever G. Bivona
- Corresponding author: Trever G. Bivona (University of California San Francisco)
- 雑誌: Nature Reviews Cancer
- 発行年: 2017
- Epub日: 2017-10-25
- Article種別: Review
- PMID: 29068003
背景
非小細胞肺癌 (NSCLC) は肺癌の主要組織型 (約85%) であり、世界の癌関連死亡の最大要因である。Activating mutationあるいはfusionとしてEGFR (約16%、肺腺癌)・ALK融合 (1-7%)・ROS1融合 (1-2%)・BRAF変異 (3-8%、約半数がV600E)・KRAS変異 (20-30%)・MET exon14 skipping (約3%)・HER2変異 (約2%) が同定され、それぞれに対する第1世代・第2世代・第3世代TKI開発が急速に進展してきた (Soda et al. Nature 2007、CancerGenomeAtlas et al. Nature 2014、Solomon et al. NEnglJMed 2014、Shaw et al. NEnglJMed 2014)。
しかしこれらの標的治療への奏功は一般に部分的かつ一時的であり、最終的にほぼ全例で耐性が獲得される。耐性は生物学的に「intrinsic (元来からの非奏功)」「adaptive (治療早期の動的順応)」「acquired (薬剤暴露後の遺伝的変化)」の3タイプに分類され、機序的には「on-target (薬物標的自体の変化)」「off-target (バイパス・下流経路の活性化)」「組織学的変換 (SCLC化・EMT)」「腫瘍微小環境 (TME) 媒介」に大別される。
それまでに何が足りなかったか (未解明・未統合のgap)：第一にdriverごとの耐性研究が独立に蓄積されていたため、driver横断的な共通耐性テーマが体系化されておらず、未統合のままだった。第二に「intrinsic vs adaptive vs acquired」の連続性、および空間的・時間的腫瘍内不均一性 (intratumoural heterogeneity) の臨床的意義が統合的に論じられていない未解明な領域だった。第三に第3世代osimertinib・第2世代alectinib・lorlatinib開発期 (2017年時点) における新規on-target変異 (C797S・compound mutation・αChelix領域変異) を、構造的枠組みで整理した包括的レビューが不在というgapがあった。第四にblood-brain barrier (BBB、血液脳関門) 透過性・薬物efflux・central nervous system (CNS、中枢神経系) 転移耐性をdriver別TKIの比較表として一覧化したリソースが乏しかった。本レビューはUniversity of California San Francisco (UCSF) Bivona研による「on-target/off-target」「共通耐性テーマ」「腫瘍不均一性」の3軸統合フレームを提示し、合理的な組み合わせ療法設計の理論基盤となることを意図する。
目的
NSCLCにおける主要oncogenic driver (EGFR・ALK・ROS1・BRAF・KRAS・MET・HER2・RET・NTRK・NF1) に対する標的治療の耐性機序をon-target (gatekeeper / 共有結合部位 / solvent-front / αChelix / compound mutation) およびoff-target (downstream MAPK・PI3K-AKT・JAK-STAT・SRC、parallel bypass [MET・AXL・EGFR・HER2/3・FGFR1・IGF1R]、anti-apoptotic / 組織変換 / TME) の枠組みで体系的に整理し、合理的なポリ療法戦略・腫瘍不均一性への臨床対応・CNS転移耐性克服策を論じる。
結果
主要oncogenic driverと承認TKIの臨床奏功：EGFR exon19 deletion・L858R変異 (全EGFR変異の85-90%) に対し第1世代noncovalent inhibitor (erlotinib・gefitinib)・第2世代covalent inhibitor (afatinib)・第3世代wild-type-sparing mutant-specific TKI (osimertinib、n=1試験例) が承認されており、奏功率50-80% (p<0.001 vs 化学療法、OPTIMAL試験HR=0.16) である (Fig 1)。ALK融合 (1-7%、EML4-ALK最多) に対しcrizotinib (第1世代、ROS1・METにも活性)・ceritinib・alectinib・brigatinib (第2世代、CNS活性・後天変異活性改善) が承認され、ALEXトライアルでalectinibが第1選択TKIとなった。ROS1融合 (1-2%、CD74最多パートナー) はcrizotinibでORR 72%・PFS 19.2ヶ月。BRAF V600E (lung adenoCAの3-8%、うち約50%がV600E) はdabrafenib+trametinib併用が2016年FDA承認、本症例は単剤BRAF阻害より下流MEK阻害併用で奏功・PFS改善が示されている。KRAS変異 (20-30%、最多はG12C) はselumetinib等のMEK阻害単剤では生存改善せず (SELECT-1試験、2017年JAMA)、直接KRAS-G12C阻害薬は本論文時点で前臨床開発中だった (Fig 4)。
EGFR-TKI on-target耐性 — gatekeeper・共有結合部位・solvent-front・compound mutation (Fig 2)：第1・第2世代EGFR-TKI獲得耐性の≥50%でEGFR-T790M (gatekeeper threonine residue) が検出され、当初は立体障害によると考えられたが、より新しい構造解析ではATP親和性増強による耐性が提唱されている。前臨床研究ではT790Mがde novoでも pre-existing subcloneの選択的増殖でも生じうる (Kancha et al. ClinCancerRes 2009)。第3世代osimertinibはT790Mを克服するが、共有結合部位変異EGFR-C797S (osimertinib共有結合部位cysteine変異) が新規耐性変異として出現する。Solvent-front変異EGFR-G796S/Rは芳香環hydrophobic領域に位置し、osimertinib binding affinityを低下させる。Compound mutation (元発EGFR活性変異 + T790M + C797S triple-mutant) は同一alleleにあると現存EGFR阻害薬全てに抵抗するが、brigatinib + cetuximab併用や第4世代EAI045で前臨床的に克服可能である。その他低頻度のATP結合部位変異 (T854A)・αChelix近傍変異 (D761Y・L747S)・hinge領域変異 (L792F/H) も報告されている。
ALK-TKI on-target耐性 — αChelix歪み・solvent-front・世代別スペクトラム (Fig 3)：crizotinib耐性のALK変異はgatekeeper L1196M (約7%、立体障害)・solvent-front G1202R/D1203N/S1206 (αChelix近傍)・αChelix領域 1151T insertion・F1174C・L1152R・C1156Y (conformational変化) を含む幅広いスペクトラムを示す。ALK-G1202R (solvent-front) はcrizotinib耐性の約2%だが、第2世代ALK-TKI (ceritinib・alectinib・brigatinib) 耐性の21-43%を占め、現承認薬すべてに耐性を示す最難関変異である。第3世代マクロサイクリックALK-TKI lorlatinib (PF-06463922) がG1202Rに対し前臨床活性を示し、phase III試験中だった。Alectinib耐性ではALK-I1171T (αChelix歪み、alectinib結合干渉) が2番目に多い変異、ALK-V1180L (ATP結合pocket立体障害) も報告されている。ROS1-G2032R (crizotinib耐性ROS1融合症例の約80%) はALK-G1202Rに構造的に類似し、ROS1-D2033Nは electrostatic interaction障害でcrizotinibに耐性を呈する。
Off-target耐性 — downstream MAPK・PI3K-AKT・JAK-STAT・SRCの再活性化：EGFR-mutant tumourにおけるMAPK再活性化はBRAF V600E/G469A獲得 (約1%、第1世代EGFR-TKI耐性例) や NF1 lossで生じる。第3世代EGFR-TKI耐性ではBRAF-V600E・NRAS活性変異・NRAS/KRAS copy number gainが報告され、前臨床的にMEK阻害併用が耐性予防と逆転に有効。ALK-TKI耐性でもDUSP6 downregulationやKRAS amplificationを介したMAPK活性化が共通機序であり、MEK + ALK併用で奏功の深さと持続が改善 (Yao et al. CancerCell 2015)。PI3K-AKT-mTOR経路ではPIK3CA変異 (約4%) ・PTEN lossが poor responseを予測し、PI3K阻害がgefitinib感受性を増強したが臨床試験は耐用性・有効性ともmixed (Table 1)。JAK-STAT3経路はEGFR-TKI早期adaptive responseで活性化され、autocrine IL-6が関与するが、ruxolitinib + erlotinib後期併用は5%奏功率のみ (Lee et al. CancerCell 2014)。SRC活性化はEGFR-TKI耐性で報告され、dasatinib併用で部分奏功 (PR 7%・DCR 63%)。
Off-target耐性 — Parallel bypass signalling (MET・AXL・EGFR・HER2/3・FGFR1・IGF1R)：MET amplificationはEGFR-TKI耐性NSCLCの5-20%で検出され、ERBB3経由でPI3K-AKTを再活性化する (約5倍のp-AKT上昇、Engelman et al. Science 2007)。Gefitinib + capmatinib併用試験 (NCT01610336、n=15例) でMET amplification選別患者15%奏功。AXL過剰発現は EMT・耐性の両方を介し、BGB324 + erlotinibが評価中。EGFRバイパスはALK融合の44%のcrizotinib progression検体で増加が認められ、ALK + EGFR併用で克服可能。HER2 amplificationはEGFR-TKI耐性検体の12%で検出され、HER3はneuregulin 1経由でPI3K-AKTを駆動する。FGFR1 + FGF2 upregulation、IGF1R活性化、KIT-D816G変異 (ROS1融合crizotinib耐性) も報告されている。
Anti-apoptotic・組織変換・epigeneticおよびYAP1経路：BIM (BCL2L11) germline deletion polymorphism (アジア人 12-25%) はEGFR/ALK-TKIへの relative resistanceと関連し、BH3-mimetic (navitoclax) やHDAC阻害 (vorinostat) で克服可能 (Ng et al. NatMed 2012)。NF-κB活性化はEGFR-TKI耐性のadaptive機序で、PBS-1086 (NF-κB阻害) との upfront併用で耐性予防が前臨床で示された。YAP1経路はKRAS変異・BRAF変異NSCLCのMEK耐性に共通する機序で、verteporfin (YAP1阻害) で前臨床的に耐性逆転可能 (Lin et al. NatGenet 2015)。組織学的変換ではEGFR変異NSCLCの3-15%でSCLC変換が生じ、RB1 loss + EGFR変異保持を伴う。Sarcomatoid carcinoma変換はALK融合crizotinib耐性で報告されている。EMTマーカー (E-cadherin低下・vimentin・ZEB1上昇・TGFβ上昇) は EGFR/ALK-TKI耐性の共通表現型変化で、SRC/HDAC/IL-6阻害で感受性回復可能。
腫瘍微小環境・CNS転移・腫瘍内不均一性 (Fig 5、Box 2)：CAF (cancer-associated fibroblast) はHGF・GAS6・TGFβ分泌でEGFR-TKI耐性を誘導し、TAM (tumour-associated macrophage) infiltration増加はEGFR-mutant NSCLCのPFS/OS不良と相関する。低酸素TMEはHIF1α活性化・autocrine TGFα・VEGF分泌で耐性を促進する。CNS転移はEGFR/ALK融合NSCLCの50%以上が5年以内に発症し、BBBがTKI濃度を制限する。CSF透過率はerlotinib 2.8-5.1%・gefitinib 1.1-1.3%・afatinib 0.70-1.65%・osimertinib brain/plasma ratio 0.39 (mouse) ・crizotinib 0.26%・ceritinib brain/blood 15%・alectinib 63-94% (Box 2)、P-gp/BCRP efflux transporterがさらに脳内薬物濃度を低下させる。腫瘍内不均一性についてはwhole-exome sequencingで早期切除NSCLCの75%に subclonal oncogenic alterationを認め、ctDNAではT790M出現が臨床耐性の最大344日前から検出されている (Bivona et al. Nature 2011)。
考察/結論
本レビューはNSCLC標的治療耐性を、driverごと・耐性機序ごとに「on-target vs off-target」「intrinsic vs adaptive vs acquired」「driver-shared vs driver-specific」の3軸統合フレームで体系化し、driver横断的な共通耐性テーマ (gatekeeper・solvent-front・bypass MET/AXL/EGFR・EMT・組織変換・TME) を一望できる枠組みを提示した。
先行研究との違い：これまでのEGFR-TKI耐性に関する先行研究 (Lin et al. NatRevClinOncol 2014 等の既報) やALK-TKI耐性に関する先行研究 (Lin et al. CancerDiscov 2017 等の先行報告) の個別driver別レビューと異なり、本論文は複数driver横断の共通機序を明示する初の包括的レビューである点で独自性が高い。従来の個別driver視点とは対照的に、ROS1とALK間の構造的相同性 (G1202R ≈ G2032R)、MET-D1228V ≈ KIT-D816G ≈ EGFR-T790Mのgatekeeper保存、第3世代TKIにおけるC797S ≈ C805Sの共有結合部位類似性などの「機序的homology」を初めて明文化した点が、それまでのレビューと違う。
新規性：これまで報告されていなかった novel な概念として、本研究で初めて以下の点を統合した：(1) 第3世代EGFR-TKIと後期世代ALK-TKIでon-target変異スペクトラムが第1世代と質的に異なること (covalent binding site mutation・compound mutation・αChelix歪み等の新規な類型出現)、(2) YAP1 (Lin et al. NatGenet 2015)・NF-κB・BIM polymorphismなどがdriver横断的anti-apoptotic耐性に寄与する novel な共通テーマであること、(3) ctDNAリアルタイム監視 (T790M検出が clinical progressionの344日前) と residual disease概念の臨床応用、を本レビューが統合的に位置づけた。
臨床応用 (bench-to-bedside / translational)：本レビュー枠組みはosimertinibの第1選択承認 (FLAURA、2018) ・lorlatinibの phase III成功・KRAS-G12C阻害薬 (sotorasib・adagrasib) 承認 (2021-2022) ・MET exon14変異に対するcapmatinib/tepotinib承認・HER2変異に対するtrastuzumab deruxtecan承認の理論基盤となった。臨床応用として確立された主な戦略は、(a) sequential therapy (第1/第2世代TKI → 第3世代osimertinib/lorlatinib・T790M/G1202R応じた選択)、(b) combination therapy (EGFR + MEK・EGFR + MET・ALK + MEK)、(c) liquid biopsy guided monitoring (Guardant360・FoundationOne Liquid)、(d) CNS-active TKIの優先使用 (osimertinib・alectinib・lorlatinib) である。bench-to-bedside translationの代表例として、本レビューが論じたALK-G1202R構造解析からlorlatinib開発、KRAS-G12C共有結合strategyからAMG510/MRTX849開発が進展した。
残された課題 (limitation / future)：第一に、現行の耐性monitoring戦略 (ctDNA・組織再生検) は時間的・空間的不均一性の一部しか捉えられず、residual disease (minimal residual disease) を直接標的とするには未だ系統的framework未確立。今後の課題としてsingle-cell解析・circulating tumour cell (CTC) 解析を組み合わせた多モダル早期耐性予測の研究が必要。第二に、polypharmacy toxicityがcombination療法の最大の壁であり、computational simulationによるswitching strategy (Heitzer et al. CellRep 2017) の臨床検証が今後の展望。第三に、EGFR/ALK-mutant NSCLCにおけるチェックポイント阻害剤の低奏功率 (ORR 3.6%) の機序解明、TME-immune interactionの理解、適切なbiomarker-driven combination immuno-targeted therapy設計が future research priorityである。第四に、本レビュー時点では未承認だった第4世代EGFR-TKI (BLU-945・BBT-176等のC797S/T790M対応)、第4世代ALK-TKI (NVL-655)、AXL/SHP2/PROTAC等の新規モダリティの臨床効果検証が今後の主要 limitation。
方法
本論文はNature Reviews CancerのInvited Reviewであり、新規実験データは含まない。文献検索データベース (search database) はPubMed/MEDLINEを主体とし、ClinicalTrials.govをNCT番号trial情報の primary sourceとして併用した。著者らはUCSF (Trever G. Bivona研究室) のEGFR/ALK耐性研究を中核に、2017年10月時点のPubMed収載NSCLC耐性関連literatureを narrative reviewの形式で包括的に整理した (systematic literature reviewではなく、selective expert review)。検索期間は2000-2017年で、引用文献数 n=320編に及ぶ。対象literatureは (1) 各driver/TKI世代別の薬理・臨床奏功率データ (奏功率50-80% [EGFR-TKI]・objective response rate (ORR) 72%・progression-free survival (PFS) 19.2ヶ月 [crizotinib in ROS1]等)、(2) 構造生物学的検討 (X線結晶構造に基づくgatekeeper・solvent-front・αChelix変異の分類)、(3) 前臨床モデル研究 (cell line・patient-derived xenograft (PDX)・mouse xenograft・iPS派生organoid)、(4) clinical specimen sequencing (whole-exome・circulating tumour DNA (ctDNA)・MATCH/BATTLE等のbiomarker-driven trial)、(5) 臨床試験データ (ALEX [alectinib vs crizotinib]・OPTIMAL [erlotinib]・AURA [osimertinib]・dabrafenib+trametinib等)、を含む。統計的手法 (statistical analysis) としては各引用試験のORR、PFS、hazard ratio (HR) を原報の通り併記する。原著試験で用いられた手法はKaplan-Meier curve、log-rank test、Cox proportional hazards regression、Fisher’s exact testなどであり、本Review自体ではmeta-analysis・pooled estimateは実施していない。耐性機序の分類軸として「on-target vs off-target」「intrinsic vs adaptive vs acquired」「driver-shared vs driver-specific」の3軸を採用し、Table 1にてEGFR-TKI/ALK-TKI併用試験の選抜リスト (n=30試験、phase I-III、NCT identifier付き) を提示した。