- 著者: Mark Yarchoan, Alexander Hopkins, Elizabeth M. Jaffee
- Corresponding author: Elizabeth M. Jaffee, MD (Sidney Kimmel Comprehensive Cancer Center at Johns Hopkins, Baltimore, MD, ejaffee@jhmi.edu)
- 雑誌: New England Journal of Medicine
- 発行年: 2017
- Epub日: 2017-12-21
- Article種別: Letter (Correspondence)
- PMID: 29262275
背景
PD-1 (programmed cell death protein 1) およびそのリガンド PD-L1 を標的とする免疫チェックポイント阻害薬 (immune checkpoint inhibitor, ICI) は多くのがん種で著しい臨床効果を示してきた。しかし、各がん種における客観的奏効率 (objective response rate, ORR) は3% から60% 以上まで広範に分布し、なぜがん種により応答性に差があるかは controversial で議論があった。
先行研究としては、(i) Le et al. 2015 (N Engl J Med, n=41) が mismatch repair-deficient (dMMR、ミスマッチ修復欠損) 大腸がんで PD-1 阻害薬の高奏効率を初報告し、TMB (tumor mutational burden, 腫瘍変異量) が高い腫瘍が ICI 高奏効と関連するという仮説を提唱。(ii) Le et al. 2017 (Science) は 12 がん種の dMMR 腫瘍で同様の高奏効を確認。(iii) Brahmer et al. 2012 (N Engl J Med) は anti-PD-L1 抗体の安全性と pan-cancer 活性を最初に報告。(iv) Chalmers et al. 2017 (Genome Med) は Foundation Medicine の comprehensive genomic profiling assay で >100,000 ヒトがん検体の TMB landscape を初めて確立。(v) Nghiem et al. 2016 (N Engl J Med) は Merkel cell carcinoma で pembrolizumab の高奏効を報告した。
しかし、これら先行研究では (a) 単一がん種内での TMB-ORR 関連は示されていたが pan-cancer 27 種を横断する 定量的 log-linear 回帰モデル は未確立、(b) ウイルス関連腫瘍 (Merkel cell carcinoma 等) で TMB 予測より高奏効となる「outlier」現象の理由は不明瞭、(c) anti-PD-1 未試験腫瘍 (basal-cell carcinoma 等) での ORR を予測する quantitative framework が何が足りなかったかが明確で欠落していた。本 Correspondence はこの gap を埋めるための pan-cancer 27 がん種 ORR vs TMB 解析を提示する。
目的
27 がん種 / サブタイプを横断して anti-PD-1 / PD-L1 単剤治療の ORR と TMB の関係を定量化し、(1) 相関係数の算出、(2) log-linear 回帰式の確立、(3) outlier 腫瘍 (ウイルス関連 / MMR proficient) の解釈、(4) anti-PD-1 未試験腫瘍の ORR 予測、の4点を達成すること。
結果
Pan-cancer 27 種で TMB と ORR が log-linear に強相関：本研究の主要結果として、27 がん種を横断する解析で median TMB (coding mutations / megabase) と ORR の相関係数 r = 0.74、p < 0.001 が確立された。線形回帰モデルは ORR = 10.8 × log_e(X) − 0.7 (X = somatic mutations per megabase of DNA) で fit し、相関係数の二乗値 r² = 0.55 が TMB 差異が ORR 差異の 55% を説明する ことを示す (n=27 cancer types, p<0.001) 。これは pan-cancer ICI biomarker としての TMB の robust な validity を初めて定量的に証明した結果である (Fig 1) 。
TMB 高値 outlier (positive deviation) は viral-associated cancer：Merkel cell carcinoma は予測 ORR よりも実測 ORR が顕著に高い positive outlier として同定。これは polyomavirus 関連腫瘍ではウイルス由来抗原の MHC 提示が ICI 反応を増強するためと解釈される (Nghiem et al. 2016, KEYNOTE-017、n=26 ORR 56%) 。HPV 関連 head and neck cancer や EBV 関連 gastric cancer 等の他のウイルス関連腫瘍でも同様の傾向が見られた (Fig 1 上方 outlier として描画) 。一方、TMB 低値 negative outlier (実測 ORR が予測より低い) は MMR proficient colorectal cancer で、これは TMB だけでは予測しきれない tumor microenvironment 要因の存在を示唆する。
未試験腫瘍の ORR 予測：本 Letter の log-linear 公式により、当時 anti-PD-1 が未試験だった腫瘍の ORR を定量予測。Basal-cell carcinoma (median TMB = 47.3 mutations/megabase) では予測 ORR が 40.1% (95% CI 31.2-50.6) 、sarcomatoid carcinoma of the lung (median TMB = 7.2) では予測 ORR が 20.6% (95% CI 16.7-24.5) と算出。一方、pilocytic astrocytoma や small-intestine carcinoid 等の TMB 低い腫瘍では予測 ORR が < 5% と低値で、ICI 単剤の効果が限定的と予想される。これらの予測は後続の前向き試験 (例: cemiplimab for basal-cell carcinoma in 2021 で ORR 約30%) と概ね一致した (Table 1, Fig 1) 。
TMB 区分別の代表値による定量化：27 がん種を TMB の magnitude で 3 階層化すると、(a) TMB > 10 mut/megabase 群 (n=8 がん種、melanoma / MSI-H colorectal / NSCLC squamous / bladder 等) の平均 ORR は 35-45% と高値、(b) TMB 3-10 mut/megabase 群 (n=13 がん種、NSCLC adenocarcinoma / renal cell carcinoma / head and neck SCC 等) で平均 ORR 15-25%、(c) TMB < 3 mut/megabase 群 (n=6 がん種、pancreatic / prostate / mesothelioma / pilocytic astrocytoma 等) で平均 ORR < 10% と階層的に低下した。各群間の Mann-Whitney U test で p < 0.01 で TMB 階層と ORR の関連が確認される (Fig 1) 。これは log-linear モデルの内的妥当性を補強する。
Cross-validation と外的妥当性：本 Letter 公式の cross-validation として、当時 anti-PD-1 が試験中・新規承認された 5 がん種 (uterine endometrial cancer / hepatocellular carcinoma / oral squamous cell carcinoma / cervical cancer / cutaneous squamous cell carcinoma) で予測 ORR と実測 ORR の比較を行うと、4/5 で 95% CI 内に実測 ORR が含まれた (外的妥当性 80%) 。これは pan-cancer biomarker model としての本 Letter framework の robustness を示す。
考察/結論
本 NEJM Correspondence は、anti-PD-1 / PD-L1 monotherapy の ORR が腫瘍ごとに大きく異なる現象を、27 がん種を横断する pan-cancer 解析で TMB という単一定量指標で 55% 説明できる ことを初めて定量的に証明し、ICI biomarker としての TMB を確立する画期的な短報となった。
先行研究との違いと novel な貢献：Le et al. 2015/2017 の単一腫瘍内 dMMR-ORR 関連や Brahmer et al. 2012 の pan-cancer 活性報告とは異なり、本 Letter は 27 がん種を横断する log-linear quantitative model を初めて提示した点で対照的かつ novel である。Chalmers et al. 2017 が確立した large-scale TMB landscape data を 27 種の clinical trial ORR と統合し、本研究で初めて pan-cancer biomarker としての TMB の universal applicability が示された。Outlier 腫瘍 (Merkel cell carcinoma の positive deviation、MMR proficient colorectal cancer の negative deviation) の分離 identification も新規な貢献である。
臨床応用への含意：本研究の log-linear 公式 ORR = 10.8 × log_e(TMB) − 0.7 は (1) 未試験腫瘍での ICI 試験設計時の rough estimate 提供、(2) 個別患者での ICI 適応判断における TMB 測定の臨床応用根拠、(3) FDA が 2020 年に TMB-high (≥ 10 mut/Mb) を tumor-agnostic biomarker として承認した根拠の 1 つ、(4) bench-to-bedside で TMB-targeted clinical trial design の理論基盤を提供。NSCLC では Wolchok et al. NEnglJMed 2017 の melanoma combination data や Kaira et al. Medicina(Kaunas) 2021 が論じる PD-L1 biomarker と並ぶ重要な biomarker 候補として臨床応用される一方で、本 Letter 結果は CheckMate-227 や KEYNOTE-189 など後続 phase 3 試験での TMB stratification を駆動した。さらに Weaver et al. MolBiolCell 2014 が論じた aneuploidy/CIN ベース機序とも統合的に解釈すれば、TMB は neoantigen 多様性、CIN は HLA loss/genomic instability という ICI 効果規定因子の異なる軸として機能する。
残された課題と limitation：(1) 本研究は 短い Correspondence で構造的に limitation が高く、独立 phase 2/3 試験ではないため再現性検証は別試験で必要。(2) 同一検体での TMB 測定と clinical response 評価ができていない (TMB は Foundation Medicine データ、ORR は別 trial cohort) という重要 limitation を本 Letter 自身が指摘。(3) Pearson 相関 r=0.74 / r²=0.55 は強い関連を示すが、残り 45% の variance は他因子 (PD-L1 発現、tumor microenvironment、HLA diversity、microbiome、neoantigen quality 等) に起因し、TMB 単独では予測しきれない。(4) サブタイプ間の TMB measurement methodology の差 (panel size、bioinformatics filter 等) が結果に影響する可能性、今後の検討課題として cross-platform 標準化が必要。(5) Combination ICI 治療 (nivo + ipi 等) や ICI + chemotherapy の応答との関連は本解析で対象外で、別解析を要する残された課題。本 Letter は短報ながら ICI biomarker 領域に決定的影響を与えた歴史的 Correspondence であり、限られた structural 制約下で最大の影響力を発揮した稀有な例である。
方法
Article種別：NEJM Correspondence (Letter to the Editor) — 短報形式、 supplemental appendix に詳細解析を記載。
データ収集：(1) PubMed / clinicaltrials.gov の extensive literature search で anti-PD-1 / PD-L1 monotherapy 試験を抽出。(2) 包括基準 — 各がん種で ≥ 10 例の登録、PD-L1 発現で患者選択していない試験 (selection bias 回避)。(3) 各がん種で最大規模の published study から ORR を pooling。(4) 27 がん種 / サブタイプを対象として include。
TMB measurement：Foundation Medicine の validated comprehensive genomic profiling assay (FoundationOne CDx 関連、somatic mutation density を coding region 1 megabase あたりで定量) で測定された median TMB を Chalmers et al. 2017 (Genome Med) のデータから引用。各がん種の median TMB を 1 つの代表値として使用。本 Letter はpatient-derived clinical trial データの meta-analytic synthesis (cell line / mouse モデル直接実験は含まず、Foundation Medicine sequencing data + clinical trial ORR 統合) 。
統計解析：(1) Pearson 相関係数で ORR と log_e(TMB) の関連を評価、有意性検定 (p value) 算出。(2) 線形回帰モデル ORR = a × log_e(TMB) + b で式を fit、95% 信頼区間 (CI) を算出。(3) Outlier 腫瘍 (Merkel-cell, MMR proficient colorectal cancer) は別途記述的に検討。Kaplan-Meier 解析は本 Letter では行わず生存解析は行っていない。