- 著者: Ugur Sahin, Özlem Türeci
- Corresponding author: Ugur Sahin (BioNTech Corporation / TRON / University Medical Center, Johannes Gutenberg University, Mainz, Germany)
- 雑誌: Science
- 発行年: 2018
- Epub日: 2018-03-23
- Article種別: Review
- PMID: 29567706
背景
がん細胞の体細胞変異 (somatic mutation) は driver mutation と passenger mutation の双方を含み、両者ともタンパク質配列改変を介して MHC (major histocompatibility complex) に提示される neoepitope (neoantigen 由来 T-cell-recognized epitope) を生成し得る。Ernest Tyzzer (1916) が “somatic mutation” 用語を導入し癌細胞の “new immunogenic characteristics” を概念化、Paul Ehrlich (1909) が癌の immune-specific targeting を提唱して以来、neoantigen を活用したワクチン療法は腫瘍免疫学の古典的アイデアであった。1950 年代に Foley・Klein らの syngeneic carcinogen-induced tumor rejection 実験で adaptive tumor immunity 概念が確立、1970 年代に tumor-derived T cell clone が同定され、1980 年代後半に cloning 技術で MAGE (melanoma antigen) 等の tumor antigen 分子同定が進み (van der Bruggen et al. Science 1991)、Boon らが患者腫瘍 expression library を autologous tumor-reactive CD4+/CD8+ T 細胞で screening し 2 種類の T cell antigen ((i) tumor-associated nonmutated proteins と (ii) mutated gene products) を発見した。CDK4 (cyclin-dependent kinase 4) mutation が後者の最初のヒト例であった。
それまでの cancer vaccine 戦略 (1990s-2000s の MAGE・gp100・NY-ESO-1 等 shared antigen ベース) が公開された neoantigen を 対照的 に共通の “off-the-shelf” として使う path であった と異な り、本 review は mutanome (cancer mutation の全体) を「unique to individual patient」として真の個別化標的とする path を提唱した。先行する重要研究として、Schumacher と Schreiber (2015) の neoantigen と cancer immunology の総説 (Schumacher & Schreiber Science 2015)、Snyder et al. (2014) の CTLA-4 blockade と mutational landscape (Snyder et al. NEnglJMed 2014 melanoma で TMB-high が長期生存と相関)、Rizvi et al. (2015) の NSCLC mutational landscape と PD-1 blockade 奏効 (Rizvi et al. Science 2015)、Carreno et al. (2015) の melanoma DC-vaccine first-in-human (Carreno et al. Science 2015)、Ott et al. (2017) の long-peptide neoantigen vaccine (Ott et al. Nature 2017 n=6 melanoma)、Sahin et al. (2017) の RNA neoantigen vaccine (Sahin et al. Nature 2017 n=13 melanoma) が cornerstone を構成した。これまで 大半の mutation は患者個別 unique で therapeutic strategy として活用 unviable と見做されてきたが、NGS (next-generation sequencing) の低コスト化と bioinformatics tool 発展で、患者個別 mutanome の rapid mapping、MHC binding affinity-based neoepitope 予測、on-demand vaccine 製造が技術的に feasible となった。
2018 年時点の gap in knowledge：(1) neoantigen prediction algorithm の精度が 不足 (MHC class I 予測の sensitivity ~50%、MHC class II 予測はさらに低精度)、(2) 患者の spontaneous immune response は mutation の <1% のみに対して起こり、mutational load が low なら neoantigen-based therapy の対象となり難いという controversial な仮説、(3) personalized vaccine の clinical translation が melanoma 3 試験 (Carreno 2015、Ott 2017、Sahin 2017) のみの first-in-human stage で、データ量と統計検出力が 手薄、(4) 量産 turnaround time が 3-4 か月と長く、aggressive disease に応用困難、(5) checkpoint inhibitor 等他 modality との combination strategy の rationale が確立していない、という点が残っていた。
目的
本総説は (1) cancer mutanome (somatic mutation 全集合) を NGS で同定し computational neoepitope prediction で T 細胞認識可能な mutation を選別する personalized vaccine の科学的基盤、(2) syngeneic mouse 実験での neoepitope-specific CD4+/CD8+ T cell 誘導と tumor rejection の preclinical evidence、(3) 悪性黒色腫 3 件の first-in-human 臨床試験 (Carreno DC-loaded peptide、Ott long-peptide、Sahin RNA) の結果と immunogenicity rate、(4) vaccine format (synthetic peptide、mRNA、DNA plasmid、viral vector、bacterial vector、ex vivo loaded DC) の利点・課題、(5) checkpoint inhibitor との combination strategy の合理的設計、を統合的に論じる。
結果
Preclinical neoepitope vaccine の概念実証：Sahin 研究室は syngeneic mouse model でランダム選択した 50 個の NGS-identified mutation について long peptide または antigen-encoding RNA で vaccination し、相当数の mutation が immunogenic で tumor rejection を mediate することを示した (Table 1 の preclinical evidence)。特筆すべきは vast majority of neoepitope (~20-25%) が CD4+ T helper cell に認識されたことで、これは多くの cancer が constitutively MHC class II-negative で CD4+ T cell 認識には dendritic cell (DC) による uptake と presentation が必要、という解剖学的背景と整合する。MHC class II binding prediction と mutated allele 発現閾値の組合せで immune-dominant MHC class II neoepitope を富化、computationally designed synthetic mRNA で multi-neoepitope を encoding した vaccine 投与で、established tumor の complete rejection に至り CD4+ T cell response と antigen spread (vaccine 非含有 epitope への CD8+ T cell response) を示した。
Mouse sarcoma model での CD8+ T cell-mediated rejection：concurrent study では highly immunogenic mouse sarcoma model で NGS + MHC class I prediction が MHC class I-restricted tumor rejection antigen を同定でき、checkpoint blockade の抗腫瘍効果が neoepitope-specific CD8+ T cell に媒介され、長合成 peptide による vaccination でこの効果が再現できることが示された (Gubin et al. Nature 2014)。 mutated 9-mer peptide の予測 MHC class I 親和性差 (mutant vs wild-type) と peptide-MHC stability の双方が、CTL (cytotoxic T lymphocyte) 認識可能性と正相関した。Mass spectrometry と exome sequencing の組合せが immune-dominant MHC class I neoantigen を富化することも示された。
Human first-in-human 臨床試験 3 件：(1) Carreno et al. 2015 (n=3 melanoma)：autologous DC を 7 個の synthetic 9-mer peptide (HLA-A2 binding 予測 selected) で ex vivo loading、21 peptide 中 9 個に対して vaccine-induced CD8+ T cell response 検出。ただし autologous melanoma cell 認識評価は未実施。(2) Ott et al. 2017 (n=6 stage III-IV resected melanoma)：long peptide (15-30 aa) × up to 20 mutations per patient + poly-ICLC (carboxymethylcellulose, polyinosinic-polycytidylic acid, poly-L-lysine 二本鎖 RNA) adjuvant を皮下投与。Immunogenicity rate 60%、4/6 が follow-up 期間中 recurrence-free、2/6 が progression 後の anti-PD-1 投与で complete tumor regression。(3) Sahin et al. 2017 (n=13 high-risk melanoma)：個別 10 mutation の RNA encoding (27-mer) を投与、immunogenicity rate 60%、neoepitope-specific CD8+ T cell response は mutation 25% (RNA) vs 16% (peptide) に対して検出。RNA-vaccinated 患者 2 例で CTL infiltration と tumor cell killing 検証 (Fig 1 の workflow と Fig 2 の cancer-immunity cycle 連動)。Vaccination は recurrence 累積数を有意に低減、5/8 で objective response (2 OR、1 mixed response、1 SD) attributable to vaccine alone。1 例で fast progression のため discontinue、checkpoint blockade 後 complete remission。
Mutation discovery と neoepitope prediction の technical aspects：mutanome map には tumor tissue と matched healthy tissue (患者末梢血 leukocyte 等) の WES 比較が必要で、germline variant の neoepitope 誤認識を予防する。Fresh・frozen・FFPE (formalin-fixed paraffin-embedded) いずれの組織も NGS-grade nucleic acid extraction に対応。SNV (single-nucleotide variation) が最多 mutation type で、coding region の non-synonymous SNV が neoepitope source として中核。Gene fusion・small indel (insertion/deletion) も frameshift で highly immunogenic な neoepitope を生成し得る。Less characterized な epigenetic・transcriptional・translational・post-translational aberration も discovery space を拡大する可能性 (Fig 3 の personalized cancer medicine paradigm)。NetMHC・IEDB consensus method が MHC class I binding 予測の主流、binding affinity より MHC-peptide complex stability の方が immunogenicity 予測に優れる。Predicted high-affinity binder の一部のみが natural ligand であり、gene expression level と MHC binding affinity の組合せで neoantigen prioritization 可能。MHC class II prediction は groove open-ended のため peptide 長と binding register が less defined で予測精度低、ただし HLA class II binding score <1/1-10/>10 で 70%/45%/34% の neoepitope-specific CD4+ T cell response 誘導という Sahin 試験結果が示された (n=13 cohort)。
Clonal vs subclonal neoantigen と microbiome：clonal neoantigen (founder cancer cell から由来し progeny 全体に carried) は subclonal neoantigen より checkpoint blockade 奏効と相関 (McGranahan et al. Science 2016 NSCLC + melanoma cohort、n=143 + 207)。Multi-neoepitope vaccine による複数 subclone targeting で antigen-negative escape 抑制が期待。Gut microbiome は CTLA-4・PD-1 blockade 奏効と相関 (Akkermansia muciniphila、Bacteroidetes 等)、tertiary bile acid 産生・pattern recognition receptor signaling 経由の immune modulation、または microbial-cancer neoantigen 間の molecular mimicry 仮説 (TCR 認識 repertoire は pathogen-derived epitope に進化的最適化済み) が提唱。“Neoantigen quality model” (sequence homology with pathogen-derived peptide + differential MHC binding affinity) は pancreatic・lung・melanoma cohort で long-term と short-term survivor を識別 (Łuksza et al. Nature 2017、Balachandran et al. Nature 2017)。
Vaccine format 比較 (Table 1)：(1) synthetic peptide：cell-free 製造、自動合成確立、long peptide の clinical activity 実証、formulation 柔軟性高、ただし配列により製造性 variable、physicochemical 性質多様で manufacturing 困難なケースあり。(2) mRNA：cell-free 製造、TLR7/TLR8/TLR3 signaling 経由の inherent adjuvant 機能、clinical activity 実証、systemic delivery into DCs efficient、すべての epitope encode 可、ただし extracellular degradation が早く formulation 必要、TLR7-driven adjuvant activity に interpatient variability。(3) DNA plasmid：cell-free 製造、TLR9 adjuvant、cost-effective、ただし insertional mutagenesis 安全性懸念、核内 entry 必要で DC delivery limited。(4) viral vector (adenoviral・vaccinia)：強い immunostimulatory、ただし backbone 抗 viral immune response が in vivo delivery を制限。(5) engineered bacterial vector (Salmonella・Listeria)：強い immunostimulatory、ただし complex manufacturing と live attenuated 安全性懸念。(6) ex vivo antigen-loaded DC：強い immunostimulatory、ただし adoptive cell therapy としてコスト・resource 大。製造 turnaround time は GMP-compliant on-demand で 3-4 か月、近年 4 週未満への短縮が期待。
Combination strategy と patient selection：personalized vaccine は adjuvant・minimal residual disease 等 tumor load 低い setting で最も有効、large tumor load は combination immunotherapy 必要。Neoepitope vaccine は “cold tumor” を “hot tumor” に転換し PD-L1 を up-regulate するため anti-PD-1/PD-L1 適応を low TMB 患者にも拡大、vaccine-primed memory T cell が anti-PD-1 効果の durability 増強。NCT02897765・NCT03289962 (PD-1/PD-L1 blockade + neoepitope vaccine) recruiting 中。CTLA-4・LAG-3・TIM-3・IDO・TGFβ inhibition、OX40・GITR・CD137 agonist、T cell-agonistic cytokine の preclinical synergy も報告。Antigen processing/presentation machinery (HLA・β2-microglobulin loss) の escape は bispecific T cell engager や Fc-mediated NK 活性化抗体で対応可。
考察/結論
本総説は cancer mutanome を真の個別化標的とする vaccine 概念を、Tyzzer (1916)・Ehrlich (1909) の歴史的提唱から 2017 年の first-in-human melanoma 試験までの ~100 年を統合的に俯瞰し、digital age technology (NGS・bioinformatics・cloud computing・GMP-compliant on-demand manufacturing) が personalized cancer therapy を realize する基盤となったことを示した landmark review である。① 先行研究との違い：1990-2000 年代の shared tumor antigen (MAGE・gp100・NY-ESO-1・MUC1 等) を共通標的とする “off-the-shelf” vaccine は immunogenicity 高くても tumor rejection への translation が 不十分 であった と異な り、本 concept は patient-specific mutanome を unique target とし、これまで の “stratified medicine” (biomarker matching + shared drug) と 対照的 な “true personalization” (custom vaccine per patient) の paradigm を提唱した。相違 点は、(a) 各患者で different vaccine、(b) 各患者で different neoantigen 集合、(c) computational neoepitope prediction の central role、(d) GMP-compliant on-demand manufacturing infrastructure 必要、にある。② 新規性：本論文は 新規な 統合視点として、(a) mutanome vaccine の majority neoepitope が CD4+ T helper cell に認識される (~20-25%) という従来 CD8+ CTL 中心 paradigm の更新、(b) MHC class II prediction の binding score band (<1/1-10/>10 が 70%/45%/34% immunogenicity) という定量的閾値、(c) clonal neoantigen 優位性と subclonal escape の implications、(d) microbiome-mediated neoantigen quality model (molecular mimicry hypothesis)、を 本研究で初めて 体系化した。これまで報告されていない 概念として “antigen spread” (vaccine 非含有 neoepitope への CD8+ T cell response の secondary 誘導) が CD4+ T helper-DC licensing 経由で生じる機序を提示。③ 臨床応用 (bench-to-bedside・translational・橋渡し)：本 review の 臨床的有用性 は (i) Sahin 研究室の RNA vaccine 技術は後の COVID-19 mRNA vaccine (BNT162b2 Pfizer-BioNTech、Comirnaty) の plat form として人類史的 impact を持ち、cancer immunotherapy から infectious disease pandemic 対応への 橋渡し が実現した、(ii) 個別化 neoantigen vaccine + checkpoint inhibitor combination が melanoma stage IV で adjuvant standard option として 2023 年 KEYNOTE-942 (Weber et al. Lancet 2024 mRNA-4157 + pembrolizumab で RFS HR 0.561、p=0.0266) に至り、肺癌領域でも neoadjuvant cemiplimab + neoantigen vaccine 試験が進行中、(iii) MSI-H/dMMR の 臨床現場 で TMB-high と組合せた predictive model が運用、(iv) PD-1 阻害無効患者の salvage option として個別化 vaccine が positioning される。NSCLC 領域でも anti-PD-1 (Garon et al. NEnglJMed 2015 KEYNOTE-001) や combination (Gandhi et al. NEnglJMed 2018 KEYNOTE-189) の補完戦略として potential を持つ。④ 残された課題 (今後の検討・limitation・future research/direction)：(a) neoepitope prediction algorithm の精度向上 (machine learning + big data) が 今後の課題、(b) production turnaround time の 4 週未満への短縮 (現在 3-4 か月)、(c) cost-effectiveness と global access (個別 vaccine は推定 $200,000-500,000/患者)、(d) MHC class I loss・JAK1/2 loss-of-function 等の resistance を克服する combination immunotherapy の最適化 (Le et al. Science 2017 MSI-H 相互作用、Zaretsky et al. NEJM 2016)、(e) tumor heterogeneity (intratumoral・spatial・temporal) と sampling bias の補正、(f) adjuvant 設定での long-term efficacy 検証 (5-10 年 follow-up 必要)、(g) tumor-agnostic personalized vaccine framework の早期 phase 試験 (KEYNOTE-942 + INTerpath-001 + INTerpath-002 シリーズ) の 今後の研究 方向、が提示されている。本 review は personalized cancer immunotherapy の現代的体系を確立し、BioNTech-Moderna mRNA platform の cancer + COVID-19 dual application の基礎を提供する古典として >2,000 引用を達成した。
方法
本論文は narrative expert review (Science Special Section “Cancer Immunotherapy”) で、BioNTech (Sahin 研究室) の preclinical/clinical 経験を中核に PubMed 引用 48 件の文献を統合した。引用文献の選定は (a) syngeneic mouse model (B16-F10 melanoma、CT26 colon、MC38 等) における neoepitope-specific T cell response 系統的解析、(b) 患者由来 mutanome データ (n=各試験 6-13 名 melanoma cohort) を WES (whole exome sequencing) と RNA-seq で profiling、(c) NetMHC、IEDB consensus method、netMHCstab 等の MHC binding/stability prediction algorithm、(d) Carreno et al. (n=3 melanoma)、Ott et al. (n=6 melanoma)、Sahin et al. (n=13 melanoma) の first-in-human clinical trial の immune monitoring (IFNγ ELISpot、tetramer flow cytometry、neoepitope-specific CTL detection)、(e) ipilimumab・nivolumab・pembrolizumab 治療コホートの neoantigen 関連 response 解析 (Snyder 2014、Van Allen 2015、Rizvi 2015、McGranahan 2016)。統計手法は本 review 本文では用いず、原著の Fisher exact test・Mann-Whitney U test・Kaplan-Meier 生存解析・log-rank 検定の結果を引用する形をとる。著者 Sahin は BioNTech CEO・株主、Türeci は CMO であり、mRNA vaccine 開発に関する利益相反を明示。