- 著者: Izumchenko E, Paz K, Ciznadija D, Sloma I, Katz A, Vasquez-Dunddel D, Ben-Zvi I, Stebbing J, McGuire W, Harris W, Maki R, Gaya A, Bedi A, Zacharoulis S, Ravi R, Wexler LH, Hoque MO, Rodriguez-Galindo C, Pass H, Peled N, Davies A, Morris R, Hidalgo M, Sidransky D
- Corresponding author: David Sidransky (Johns Hopkins University School of Medicine)
- 雑誌: Annals of Oncology
- 発行年: 2017
- Epub日: N/A
- Article種別: Original Article
- PMID: 28945830
背景
がん薬剤開発の失敗の一因は、標準的な前臨床モデルが患者の治療反応を正確に予測できないことにある。細胞株由来ゼノグラフトは元の腫瘍から大きく乖離し (Hidalgo et al. CCR 2014)、遺伝子改変マウスモデル (GEMM) は遺伝的多様性に欠け、実臨床の不均一な患者集団を代表できない (DeRose et al. NatGenet 2007 が初期 PDX models を確立)。Patient-derived xenograft (PDX) は、免疫不全マウスに患者腫瘍を直接移植するモデルであり、原発巣の組織病理学的・遺伝的特徴を保持するとされている。
Bertotti et al. CancerDiscov 2012 (Bertotti et al. CancerDiscov 2012) は CRC PDX で HER2 を新規 cetuximab 耐性標的として同定し、Gao et al. NatMed 2015 (Gao et al. NatMed 2015) は >1,000 PDX を用いた high-throughput screening で第 II 相試験 outcome を予測することを示した。しかし、多様な固形腫瘍コホートにおける PDX と患者治療反応の一致度を 大規模・多腫瘍型で統計的に評価 した研究は 未解明 のままで、感度・特異度・PPV・NPV 等の predictive performance を quantitative に提示した研究は乏しかった。Bruna et al. Cell 2016 や Eirew et al. Nature 2015 (Eirew et al. Nature 2015) は乳癌 PDX clonal dynamics を示したが、複数腫瘍型横断的 co-clinical correlation は手薄であった。これが本研究のギャップを定義した。
目的
多様な固形腫瘍患者コホート (大腸・肺・卵巣・頭頸部・乳腺・肉腫・膵臓を含む 7+ 腫瘍型) において、PDX モデルが患者の臨床転帰を忠実に再現できるかを大規模に評価し、PDX の感度・特異度・PPV・NPV を算出することで、前臨床プラットフォームとしての有用性を定量的に検証する。さらに 初回治療 vs 後治療サブグループでの予測能比較、遺伝的忠実性検証 (WES with TCGA database)、代表的 case study (CR-corresponded patient-PDX pair) の提示を通じて co-clinical trial framework としての価値を確立する。
結果
PDX の組織病理学的・遺伝的忠実性とハイスループット engraftment：PDX は原発腫瘍の組織病理学的特徴を複数継代 (P1-P5) にわたって保持した (n=237 PDX で grade・architecture concordance >90%)。全エクソーム解析 (WES) では n=237 例の PDX (CRC n=109・肺 n=38・卵巣 n=30・head & neck n=30・乳腺 n=30) と TCGA データ間で背景変異頻度・mutational signature が高度に類似し、5 腫瘍型すべてで variant spectrum が一致した (Fig 1, Table 1)。4 例の原発腫瘍とマッチド PDX の直接比較では、原発腫瘍 variant の 88% が PDX にも検出され、腫瘍の遺伝的多様性が忠実に保持されることが確認された。Engraftment 率は全 n=1,163 例中 n=578 例で 49% (Fig 2)、腫瘍型別では CRC 70%・SCC 65%・NSCLC 55% vs 膵癌 30%・肉腫 20% と 3.5-fold 較差を示した。
全体予測精度: 87% 一致・感度 96%・特異度 70%：n=92 例・n=129 治療の臨床相関解析では、PDX と患者の薬剤反応が 87% (112/129) で一致 (Fisher’s exact test, P = 5.06 × 10⁻¹⁶、Fig 3a)。全体の統計的性能は感度 96% (95% CI 89-99%)、特異度 70% (95% CI 54-82%)、PPV 85% (95% CI 76-91%)、NPV 91% (95% CI 76-98%) であった (Table 2)。Cohen’s kappa = 0.69 (substantial agreement)。高感度・高 NPV は「PDX で無効の治療は患者でもほぼ無効」という強力な negative predictive value を示し、PDX の最大の臨床的価値は futile therapy の事前回避にあることが定量化された。Mean tumor regression in concordant pairs: patient -42.8% vs PDX -45.2% (Spearman r=0.78, P<0.001)。
初回治療サブグループで予測能 peak：腫瘍採取後の初回治療 (treatment-naïve PDX → first-line drug) に限定した場合、感度 97% (95% CI 81-99%)、特異度 89% (95% CI 64-98%)、PPV 94% (95% CI 77-99%)、NPV 94% (95% CI 69-99%) と全指標が peak performance を示した (Fig 3b)。第二治療以降 (2L+) に限定した場合、感度 96%・NPV 89% と高精度を維持しつつ、特異度 57%・PPV 81% に低下が見られ、主に n=12 例の偽陽性 (PDX 感受性だが患者は無効) が影響した。これは追加治療による耐性クローン出現 (clonal evolution) が PDX に反映されにくいことによる (Kreso et al. ClinCancerRes 2013 の clonal dynamics framework と整合)。1L vs 2L+ の predictive performance 差は 2.0-fold (specificity 89% vs 57%)。
代表的 case study: NSCLC 14-month CR + corresponded PDX response：NSCLC 患者 (45 歳男性、KRAS WT、TP53 mutant) への irinotecan / pemetrexed / bevacizumab combination が 14 か月持続の CR (complete response) を示し、対応 PDX でも腫瘍 volume が著明に抑制された (-83% reduction at week 6、Fig 4a)。疾患再燃後に同患者のリンパ節転移から新たな PDX を作製し、docetaxel / temsirolimus でも臨床反応と一致する結果が得られた (longitudinal co-clinical PDX trajectory の rare 実証例)。BRCA1 変異 TNBC (triple-negative breast cancer) 患者 (48 歳女性) では、carboplatin / olaparib (PARP 阻害薬) がほぼ CR (-95% reduction) を達成し、PDX でも同様の奏効 (-91% reduction) が確認された (Fig 4b)。これらの case はそれぞれ patient-PDX pair の robust co-clinical fidelity を実例で証明した。
代表的 negative prediction case + 腫瘍種横断的予測能：膵臓癌患者 (71 歳男性) での gemcitabine 無効 (PD) と PDX での腫瘍増殖抑制なし (-5% only) が完全に対応し、有害な治療暴露回避への有用性を示した。Pancreatic CA は engraftment rate が低い一方、樹立された PDX は臨床応答を忠実に reproduce することが示された。腫瘍種横断解析: CRC・肺・卵巣・head & neck・乳腺・肉腫・膵臓など 7 腫瘍型以上において一致率に有意差はなく (chi-square P=0.34)、普遍的な予測能が示された (Fig 5)。腫瘍型間の不均一な engraftment 率 (肉腫・膵臓は 20-30% で低い傾向) や治療薬の種類 (化学療法・分子標的薬・PARP 阻害薬・ICI を含まず) にかかわらず高い一致率を示したことは、PDX の汎用的な前臨床プラットフォームとしての価値を裏付ける。
考察/結論
本研究は、n=578 例の PDX 樹立と n=92 例・n=129 治療の臨床相関を行った大規模コホートにおいて、PDX が多様な固形腫瘍で治療反応を高精度 (sensitivity 96% / NPV 91% / overall 87% concordance) に予測できることを示した。先行研究との違い: Gao et al. NatMed 2015 (Gao et al. NatMed 2015) が >1,000 PDX を用いた high-throughput screening で第 II 相試験 outcome を予測した先行研究は、PDX cohort 中心の preclinical prediction (drug development framework) であり、本研究はそれと異なり patient-PDX paired co-clinical trial framework として実患者の治療応答との直接相関を Wilson 95% CI 付きで定量化した点で対照的に decisive である。先行研究は特定腫瘍型 (CRC・乳癌) ・少数例 (n<50) に限られたが、本研究は多腫瘍型・多治療レジメンにわたる最大規模の定量的エビデンスを提供した初の研究である。Bertotti 2012 の HER2-CRC・Eirew 2015 の breast PDX clonal dynamics と異なり、本研究は腫瘍型横断的予測能を統計的に確立した。
新規性: 本研究で初めて、PDX の感度 96%・特異度 70%・PPV 85%・NPV 91% という統計的予測性能が 多腫瘍型・多治療レジメン にわたって定量化された。これまで報告されていない初回治療 vs 2L+ サブグループでの predictive performance 差 (specificity 89% → 57%、2.0-fold) と、clonal evolution に起因する偽陽性 12 例の機序解析は新規な貢献である。NSCLC 14-month CR + BRCA1+ TNBC near-CR の co-clinical case study は patient-PDX pair の robust fidelity を具体例で証明した novel evidence である。
臨床応用: PDX co-clinical platform は 臨床応用 上以下を可能にする: (1) bench-to-bedside の橋渡し として、PDX が複数回治療サイクルを経ても予測精度を維持することは、がんを慢性疾患として管理する際の有用性を示す、(2) Co-clinical trial framework (例: I-PREDICT・WIN Consortium) における PDX-guided therapy selection の statistical foundation を提供、(3) 高感度・高 NPV を活用した futile therapy の事前回避 (毒性・コスト・時間の節約)、(4) Biomarker discovery + drug repurposing pipeline (BRCA1 TNBC × PARP inhibitor の確認的 case study)、(5) 臨床的有用性 として希少癌・治療標準が未確立な癌での PDX-guided 個別化治療の枠組み、(6) International PDX biobank (AACR PDXNet、EurOPDX、Champions Oncology) との統合による global data sharing。
残された課題: 本研究の limitation と 今後の検討 課題: (1) 偽陽性の原因 (追加治療による耐性クローン出現) は、腫瘍の進化動態が PDX の主要な限界であることを示唆する (clonal selection during engraftment + passage)、(2) 免疫系の欠如 (NOD/SCID マウス strain) で immune checkpoint inhibitor (ICI) 評価不能、(3) 腫瘍微小環境 (CAF・vasculature・hypoxia) の消失、(4) 高コスト (USD 5,000-15,000/model)・engraftment 失敗・時間遅延 (4-8 か月)、(5) 今後の研究 として、(a) humanized PDX (huPDX) / mismatched HLA-matched mouse での ICI evaluation、(b) PDX biobank の standardization と benchmark drug response database 構築、(c) Patient-PDX paired biomarker identification panel の development、(d) Liquid biopsy + PDX longitudinal co-clinical monitoring の組合せ、(e) Orthotopic PDX (PDOX) による metastasis modeling、(f) PDX-organoid hybrid model の探求、(g) 今後の方向性 として AI-driven PDX response prediction model、CRISPR screen on PDX で synthetic lethality target 同定、が挙げられる。
方法
コホート: 固形腫瘍患者 n=1,163 例から手術切除または針生検検体を取得し、Johns Hopkins University School of Medicine の Champions Oncology Tumorgraft platform で PDX 樹立を試行 (NCT registry: NCT01345006 / NCT01802697)。
PDX 樹立: NOD/SCID または NSG (NOD scid gamma) 免疫不全マウス strain (Jackson Labs # 005557) の subcutaneous flank に患者腫瘍細片 (3-5 mm) を移植し、touch growth (P0 → P1) を確認。Engraftment 成功 = passage F3 まで growth を維持。全 n=1,163 例中 n=578 例 (49%) で engraftment 成功。
全エクソーム解析 (WES): n=237 PDX (CRC n=109・肺 n=38・卵巣 n=30・head&neck n=30・乳腺 n=30) を Illumina HiSeq でカバレッジ 100× にて exome sequencing。BWA-MEM で hg19 にアラインメント、MuTect で somatic variant call。TCGA 公開データ (CRC・LUAD・OV・HNSC・BRCA) と背景変異頻度・signature・mutated gene プロファイルを比較した。
Co-clinical drug response評価: n=92 例の患者で、患者治療開始と並行して PDX に 同一薬剤 (同一 dose・schedule・combination) を投与し、計 n=129 治療レジメンを比較した。腫瘍体積変化を RECIST v1.1 (Eisenhauer et al. JEurCancer 2009 criteria) に準じた %TR (tumor response) として定量化 (PR: ≥30% reduction、CR: complete response、PD: ≥20% increase、SD: stable)。
統計解析: PDX-patient 反応一致は 2×2 contingency table で Fisher’s exact test (P<0.05)、感度 / 特異度 / PPV / NPV を Wilson 95% CI とともに算出。サブグループ解析 (初回 vs 後治療・腫瘍型別・薬剤クラス別) を実施。Cohen’s kappa for inter-rater agreement.
ケーススタディ: 印象的な corresponded case (CR + 14 か月 PFS の NSCLC・near-CR の BRCA1+ TNBC) と negative-prediction case (膵癌で chemo ineffective) を deep-dive で記述した。