- 著者: Eric A. Collisson, Raymond J. Cho, Joe W. Gray
- Corresponding author: Joe W. Gray (Oregon Health & Science University, Knight Cancer Institute)
- 雑誌: Nature Reviews Clinical Oncology
- 発行年: 2012
- Epub日: 2012-09-11
- Article種別: Review
- PMID: 22965149
背景
ヒトゲノムの解読は、がん生物学における最大の転換点の一つであった。初期のヒトゲノム解読プロジェクトである Lander et al. Nature 2001 や Venter et al. Science 2001 の成果により、ヒトの全遺伝情報の基本設計図が提示され、がんゲノムの網羅的解析に向けた基盤が築かれた。その後、がんの基本的な生物学的特徴を整理した Hanahan et al. Cell 2011 などの先行研究により、がんの発生や進展に関与する主要なシグナル伝達経路や生物学的特徴（ホールマーク）が体系化されてきた。しかし、これらのがんのホールマークを駆動する具体的なゲノム異常の全貌や、個々の患者における遺伝的不均一性の実態は、長らく未解明のままであった。
従来のハイブリダイゼーション技術に基づくアレイ解析や、単一遺伝子を対象としたサンガーシーケンシングでは、がんゲノム全体に散在する多様な体細胞変異、コピー数変化、構造変異、および転座などの異常を網羅的かつ高解像度で検出することは技術的に困難であった。そのため、がん種間および同一腫瘍内における遺伝的多様性の詳細な評価や、それらが治療耐性にどのように寄与しているかという点については、十分な知見が不足していた。
近年、大規模並列シーケンシング（massively parallel sequencing）技術、いわゆる次世代シーケンシング（NGS; next-generation sequencing）技術が急速に成熟し、シーケンシングコストは劇的に低下した。2012年時点では、ヒトゲノムのエクソーム領域を約1,000ドル、かつわずか数時間で解読することが可能となり、ゲノム解析の臨床応用への道が開かれつつある。これに伴い、TCGA (The Cancer Genome Atlas) や ICGC (International Cancer Genome Consortium) といった国際的な共同プロジェクトが立ち上がり、数千例規模のがんゲノムデータがリアルタイムで蓄積・公開されるようになった。
しかしながら、これらの膨大なゲノムデータから、がんの増殖を真に駆動する「ドライバー変異」と、単なる随伴的な異常である「パッセンジャー変異」を正確に区別し、個々の患者の治療選択に結びつけるための具体的な方法論は未確立であった。また、腫瘍内不均一性（intratumour heterogeneity）がもたらす治療耐性獲得のメカニズムや、複雑な変異情報をシグナル伝達経路に統合して解釈する「経路ベースのゲノミクス」の有用性については、依然として大きな知識ギャップ（knowledge gap）が存在しており、実臨床への翻訳における重大な課題として残されていた。このように、膨大なデータが存在する一方で、それを臨床現場で実用化するための解析技術や、腫瘍の多様性を克服する治療戦略が圧倒的に不足していた。
目的
本レビュー論文の目的は、TCGAやICGCなどの大規模がんゲノムプロジェクトから得られた最新の知見を包括的に整理し、がんゲノム医療の現状と将来の展望を提示することである。具体的には、がん化を駆動するドライバー変異を「癌遺伝子」「腫瘍抑制遺伝子」「DNAインテグリティ遺伝子」の3つのクラスに分類し、それぞれの治療標的としての可能性を評価する。さらに、腫瘍間不均一性（intertumour heterogeneity）および腫瘍内不均一性（intratumour heterogeneity）がもたらす臨床的影響を明らかにし、これらを克服するための「経路ベースゲノミクス（pathway-based genomics）」の概念を提唱する。最終的に、次世代シーケンシング技術を実臨床に導入する際の技術的、組織的、規制上の課題を整理し、個々の患者のゲノムプロファイルに基づいた精密がん医療（precision cancer medicine）を標準治療として確立するための具体的なロードマップを示すことを目的としている。これにより、研究者、臨床医、規制当局が直面している課題を明確にし、次世代の治療開発に向けた指針を提供する。
結果
ドライバー異常の3分類と治療標的化: がんゲノムに存在する膨大な変異は、がん化を直接駆動する「ドライバー変異」と、随伴的な「パッセンジャー変異」に大別される。ドライバー変異が影響を与える遺伝子は、癌遺伝子、腫瘍抑制遺伝子、DNAインテグリティ遺伝子の3つに分類される (Table 1)。癌遺伝子は、ミスセンス変異や遺伝子増幅によって活性化し、治療標的として極めて有望である。例えば、EGFR変異陽性の非小細胞肺がん（NSCLC）に対するゲフィチニブやエルロチニブの治療効果が挙げられる。これに対し、腫瘍抑制遺伝子（TP53、RB1、NF1、APC、CDKN2Aなど）は機能喪失型変異が多く、機能回復が困難であるため治療開発が遅れていた。しかし、DNAインテグリティ遺伝子（BRCA1、BRCA2など）の変異に対しては、相同組換え修復欠損を標的としたPARP（poly(ADP-ribose) polymerase）阻害薬による合成致死アプローチが開発され、臨床応用が進んでいる。
腫瘍間不均一性とがん種特異的変異パターン: TCGAおよびICGCの網羅的解析により、ドライバー変異の分布には極めて高い腫瘍間不均一性（intertumour heterogeneity）が存在し、かつがん種特異的なパターンを示すことが明らかになった。例えば、KRAS変異は膵臓がんの90%以上、大腸がんの約40%で検出される一方、NRAS変異は黒色腫（melanoma）の約15%〜20%に、HRAS変異は膀胱がんに特徴的である。また、TP53変異は多くのがん種で見られるが、漿液性卵巣がんではほぼ100%（universal）に認められる Network et al. Nature 2011。これに対し、EGFR変異は肺腺がんの特定のサブセット（アジア人、非喫煙者、女性など）や膠芽腫に限定して検出される Lynch et al. NEnglJMed 2004。このように、同一のシグナル伝達経路であっても、がん種や組織型によって異なる遺伝子変異が選択されることが示された。
環境要因による変異負荷とシグネチャーの解析: がんゲノムの変異負荷（mutation burden）は、外部環境の変異原への曝露によって大きく異なる。喫煙に関連する扁平上皮肺がんや、紫外線曝露に関連する黒色腫では、小児がんや血液がんに比べて極めて高い変異率が観察される。扁平上皮肺がんのゲノム解析では、40 pack-year（1日1箱を40年間）の喫煙歴を持つ患者において、タバコ1本につき約10個の体細胞変異がゲノム中に蓄積しているというデータが示された。また、変異の塩基置換パターン（変異シグネチャー）を解析することで、がんの病因を遡及的に特定することが可能となった。例えば、紫外線曝露による黒色腫では C>T トランジションが特徴的であり、喫煙による肺がんでは C>A トランスバージョンが優位に認められる。このように、ゲノムシーケンスデータは単なる変異の羅列ではなく、患者が被った環境要因の歴史を物語る記録でもある。
腫瘍内不均一性とクローン進化のダイナミクス:
単一の腫瘍組織内においても、遺伝的に異なる複数のサブクローンが共存する腫瘍内不均一性（intratumour heterogeneity）が存在することが、次世代シーケンシング技術によって実証された。Dingらの研究では、同一患者の原発巣と転移巣、あるいは異種移植片（xenograft）のシーケンスデータを比較した結果、体細胞変異のアレル頻度である VAF (variant allele frequency) が5%から90%の範囲で広く分布しており、複雑なサブクローン構造が形成されていることが示された。また、Navinらの単一細胞（single-nucleus）シーケンス解析では、ある乳がん患者の腫瘍は均一なシングルクローンで構成されていたのに対し、別の患者の腫瘍では複数の独立したサブクローンが同一部位に共存していることが明らかになった。このことは、がんの進化プロセスが患者ごとに異なるダイナミクスを持つことを示している (Fig 2)。
多地域シーケンスによる分岐進化モデルの提唱:
Gerlingerらは、腎細胞がん患者の原発巣および複数の転移巣から多地域生検（multiregion biopsy）を行い、外骨格的な分岐進化（branched evolution）を明らかにした Gerlinger et al. NEnglJMed 2012。この研究では、腫瘍抑制遺伝子であるSETD2や KDM5C (lysine demethylase 5C) などの変異が、異なる転移巣において独立して発生（収斂進化）していることが示された。この不均一性を説明するモデルとして、原発巣と転移巣のゲノムプロファイルが類似している「パームツリー（palm tree）モデル」と、早期に分岐して大きく異なる「オークツリー（oak tree）モデル」が提唱された (Fig 2)。オークツリー型の腫瘍では、進化の初期段階で発生した「ファウンダー変異（founder mutation）」を標的治療の対象としなければ、一部のサブクローンが生き残り、迅速な治療耐性獲得につながるため、臨床的に極めて重要である。
標的治療の臨床試験データと組織コンテキストの重要性:
ゲノム異常に基づく標的治療の有効性は、大規模な臨床試験によって実証されてきた。例えば、BRAF V600E変異を有する転移性黒色腫を対象とした第III相試験（BRIM-3試験）において、ベムラフェニブは劇的な生存期間の延長を示した Chapman et al. NEnglJMed 2011。この試験において、ベムラフェニブ群 vs ダカルバジン群の比較において、主要エンドポイントである全生存期間（OS）のハザード比が HR 0.37 (95% CI 0.26-0.55, p<0.001) と有意な改善を示した。さらに、サブグループ解析における女性患者群（ベムラフェニブ群 vs ダカルバジン群）の比較においても HR 0.35 (95% CI 0.20-0.60, p=0.001) と同様に極めて高い治療効果が維持されていた。しかし対照的に、同一の BRAF V600E 変異を有する大腸がん患者に対してベムラフェニブを投与した臨床試験では、EGFRのフィードバック活性化により治療反応性が極めて低いことが示された。この事実は、同一のドライバー変異であっても、それが存在する「組織コンテキスト（tissue context）」によって治療効果が劇的に変化することを示す重要な教訓となった。
ALK融合遺伝子陽性肺がんにおけるクリゾチニブの成功:
肺がん領域における精密医療の代表例として、EML4-ALK融合遺伝子の同定とそれに対するクリゾチニブの開発が挙げられる。2007年にSodaらによってEML4-ALK融合遺伝子が発見されてから、わずか4年未満という異例のスピードで、ALK阻害薬であるクリゾチニブが米国食品医薬品局である FDA (Food and Drug Administration) に承認された (Table 1)。臨床試験において、クリゾチニブはALK陽性NSCLC患者に対して高い奏効率（ORR 60%以上）を示し、従来の化学療法と比較して無増悪生存期間（PFS）を劇的に延長した。この成功は、組織型（histology）ではなく、特定のゲノム異常（omic aberration）に基づいて患者を層別化する「histology-agnostic」な治療開発の先駆的事例となった。
経路ベースゲノミクスとNOTCH1の組織特異的二重機能:
がんゲノムに存在する多様な変異を個別に解釈するのではなく、共通の下流シグナル伝達経路に集約して評価する「経路ベースゲノミクス（pathway-based genomics）」の重要性が増している。複数のゲノム異常が同一の経路を活性化する「pathway convergence」の概念に基づき、PARADIGMなどのアルゴリズムを用いて患者個別の経路活性スコア（superpathway score）を算出する試みが進められている (Fig 4)。このアプローチの重要性を示す例として、NOTCH1受容体の二重機能が挙げられる。NOTCH1は、T細胞急性リンパ性白血病である T-ALL (T-cell acute lymphoblastic leukemia) においては活性化型変異（癌遺伝子）として機能する一方、皮膚、肺、頭頸部の扁平上皮がんである SCC (squamous cell carcinoma) においては不活化変異（腫瘍抑制遺伝子）として機能する (Fig 3)。この組織特異的な挙動は、単に変異の有無を検出するだけでなく、生物学的コンテキストにおける機能評価が不可欠であることを示している。
ゲノム診断の実装とデータ管理における技術的障壁:
次世代シーケンシング技術の臨床実装（ゲノム診断）には、多くの技術的および組織的課題が存在する。単一遺伝子を対象とするFISHやPCR、IHCなどのコンパニオン診断は確立されているが、多遺伝子パネルや全エクソームシーケンスである WES (whole-exome sequencing) を標準診療に導入するためには、検査の標準化と再現性の確保が必須である。また、全ゲノムシーケンスである WGS (whole-genome sequencing) が標準治療となった場合、年間で生成されるデータ量は 1,000 PB (petabyte) を超えると推計されており、これはGoogleが1日に処理するデータ量（約24 PB）を遥かに凌駕する。この膨大なデータを安全に保管し、プライバシーを保護しつつ、臨床的に解釈可能な形式で主帯医や患者にフィードバックするための情報インフラの構築が急務とされている。さらに、腫瘍内不均一性を考慮すると、治療選択の際には初発時の保存検体ではなく、治療直前の転移巣から再生検（rebiopsy）を行った新鮮組織を用いることが推奨される。
考察/結論
本レビュー論文は、2012年時点におけるがんゲノム解析技術の急速な進歩と、そこから得られた膨大なデータの臨床翻訳における課題を体系的に整理したマイルストーン的な報告である。
先行研究との違い: 従来のゲノム研究が、個別のバイオマーカーの同定や単一遺伝子の変異解析に終始していたのとは対照的に、本論文はTCGAやICGCなどの大規模プロジェクトから得られた包括的なデータセットを基盤とし、がんゲノムの全体像を「シグナル伝達経路の収束（pathway convergence）」という高次の視点から統合的に議論している点が大きく異なる。すなわち、個々の遺伝子変異を単独で評価するこれまでと異なり、変異を経路レベルで統合して解釈するアプローチの重要性を強調している。また、単一の静的なゲノム像を提示するにとどまらず、腫瘍内不均一性（intratumour heterogeneity）やクローン進化といった動的なゲノムの多様性を臨床治療戦略に組み込む必要性を強く主張している点でも、これまでの研究と一線を画している。
新規性: 本論文の新規性は、がんゲノムにおけるドライバー変異を単にリストアップするだけでなく、それらを「癌遺伝子」「腫瘍抑制遺伝子」「DNAインテグリティ遺伝子」の3つの機能的クラスに体系的に分類し、それぞれの治療開発におけるアプローチの違いを明確に示した点にある。さらに、NOTCH1受容体のように、同一の遺伝子が組織コンテキストによって癌遺伝子としても腫瘍抑制遺伝子としても機能するという「組織特異的二重機能」を本研究で初めて体系的に整理し、ゲノム異常の解釈には機能的特性評価が不可欠であることを論じた。また、腫瘍内不均一性を「パームツリーモデル」と「オークツリーモデル」という直感的な進化モデルに分類し、治療耐性克服のための標的選択基準を提示したことも極めて独創的であり、これまで報告されていない新たな視点を提供している。
臨床応用: 本研究の知見は、がんゲノム医療の臨床応用において極めて重要な指針を提供する。臨床的意義として、EML4-ALK融合遺伝子の発見からクリゾチニブの承認までが4年未満という短期間で達成された事例に示されるように、ゲノム主導の創薬プロセスが劇的に加速していることが実証された。しかし同時に、BRAF V600E変異に対するベムラフェニブの効果が大腸がんと黒色腫で大きく異なるという事実は、臨床現場において「遺伝子変異の有無」だけでなく「組織型や微小環境」を考慮した精密医療（precision medicine）の実装が必要であることを示唆している。さらに、腫瘍内不均一性を考慮した「治療直前の転移巣からの再生検（rebiopsy）」の推奨は、実臨床における生検プロトコルの変更を促す強力な translational な提言であり、今後の臨床的有用性が期待される。
残された課題: 今後の課題として、まず第一に、腫瘍内不均一性が極めて高い「オークツリー型」の腫瘍において、どのサブクローン変異を優先的に標的化すべきかという治療選択基準の確立が挙げられる。低頻度（例えばアレル頻度5%未満）で存在する耐性クローンを臨床的にどのように検出し、治療介入を行うべきかという問題は未解決である。第二に、全ゲノムシーケンス（WGS）の普及に伴うペタバイト規模のゲノムデータの保管、圧縮、およびプライバシー保護に関する情報インフラの不足が深刻なボトルネックとして残されている。第三に、多遺伝子パネルや複雑な経路活性スコアを用いた診断アルゴリズムの標準化と、規制当局による承認プロセスの迅速化が求められる。これらの残された課題を克服するためには、バイオインフォマティクス、臨床腫瘍学、製薬企業、および規制当局が緊密に連携し、柔軟かつ創造的なアプローチを展開することが不可欠である。さらに、ゲノム情報に基づく治療選択の妥当性を検証するための、新たな臨床試験デザインの構築も今後の重要な研究方向性である。
方法
本研究は、がんゲノム解析技術の進歩と臨床翻訳に関する文献レビューである。1980年から2012年までに発表された英語の医学・生物学文献を対象とし、主要な学術データベースである PubMed、Embase、Cochrane、および Web of Science を用いて網羅的な検索を実施した。検索キーワードには、「cancer genome」「next-generation sequencing」「predictive biomarkers」「clinical genomics」を単独または組み合わせて使用した。
レビューの対象とした疾患領域は、白血病（leukemia）、乳がん（breast cancer）、肺がん（lung cancer）、黒色腫（melanoma）、腎がん（renal cancer）、卵巣がん（ovarian cancer）、大腸がん（colorectal cancer）など、多岐にわたるがん種である。特に、TCGAおよびICGCから報告された大規模コホート研究の成果を中心に、単一施設から報告されたゲノム解析研究や臨床試験のデータを統合的に考察した。
文献の選定基準として、次世代シーケンシング技術を用いてがんゲノムの全ゲノム、全エクソーム、あるいはトランスクリプトーム（RNAseq）を解析した研究を優先した。また、ゲノム異常と臨床アウトカム（生存期間や治療反応性など）との関連を評価した臨床試験データも収集した。これらの臨床試験においては、カプラン・マイヤー（Kaplan-Meier）法を用いた生存曲線の推定や、ログランク（log-rank）検定による群間比較、さらにコックス比例ハザード回帰（Cox regression）モデルを用いた多変量解析などの統計手法が用いられており、これらの解析結果の妥当性についても評価を行った。
さらに、ゲノムデータの機能的解釈を可能にするためのバイオインフォマティクスツールや、シグナル伝達経路解析アルゴリズムである PARADIGM (Pathway Recognition Algorithm using Data Integration on Genomic Models) などの適用方法についても整理した。1,400以上の経路を統合した「スーパーパスウェイ（superpathway）」アプローチなど、多次元的なオミクスデータを統合して経路活性スコアを算出する手法の技術的背景をレビューした。また、コンパニオン診断としての単一遺伝子アッセイ（IHC、PCR、FISH）と、次世代シーケンシングを用いた多遺伝子パネル検査の標準化プロセスについても、規制当局のガイドラインや先行文献に基づいて整理・分析を行った。本レビューの記述にあたっては、基礎研究から臨床応用への橋渡し（translational research）を意識し、臨床現場での実装可能性に焦点を当てて議論を展開した。