Simple Science

最先端の科学をわかりやすく解説

# 生物学# 癌生物学

前立腺癌の治療と耐性の進展

前立腺癌の治療や耐性メカニズムに関する新しい知見が明らかになった。

― 1 分で読む


前立腺がん:新しい知見前立腺がん:新しい知見抵抗における治療の進展と課題を探る。
目次

最近、進んだ癌治療の開発が大きく進展してるよね。抗体薬物複合体(ADCs)、放射性リガンド療法(RLTs)、二重特異的T細胞エンゲージャー、キメラ抗原受容体T細胞(CAR-Ts)なんかがあって、これらは癌細胞の特定のマーカーを狙ってるんだ。ADCsは化学療法をピンポイントで届けるし、RLTsは腫瘍に直接放射線を当てる感じ。二重特異的とCAR-Tsは体の免疫システムを使って腫瘍を攻撃するよ。この治療法は癌細胞が特定のマーカーをある程度示す必要があるんだけど、癌細胞のレベルが正常細胞より高くないと、効果的に働かないかもしれないんだ。

これらの治療法の臨床試験は、必要なマーカーを表現してる腫瘍の患者を選ぶために慎重にデザインされる必要があるよ。例えば、去勢抵抗性前立腺癌の治療が開発されたんだけど、小さな分子が前立腺特異的膜抗原(PSMA)を特にターゲットにして、治療用ラジオアイソトープと組み合わせて前立腺癌細胞を攻撃するんだ。

治療抵抗性

癌は従来の治療法に対して抵抗性を持つことがあるんだ。この抵抗性は、治療が狙うターゲットの癌細胞の変化、特に突然変異から生じることが多い。最近の治療法はこの抵抗性を克服するために設計されて、肺癌や慢性骨髄性白血病などの異なるタイプの癌で持続的な反応を示すことができてるんだけど、もう一つの抵抗性の形、系統の可塑性が出てきたんだ。これは癌細胞が治療や腫瘍環境のストレスに適応し、構造や機能が変わることを指すよ。例えば、前立腺癌や肺癌は治療後に腺癌からより攻撃的な神経内分泌型に変わることがあるんだ。残念ながら、こういう変化を経た患者は生存率が低いことが多いよ。

研究アプローチ

治療抵抗性前立腺癌の異なる系統状態を理解するために、研究者たちは実験手法と計算分析を組み合わせたんだ。腫瘍の細胞生検や組織サンプルから単一細胞RNAシーケンシングデータを調べて、様々なマーカーの発現を評価したよ。この分析では、腫瘍内の細胞タイプの多様性を見て、異なるサンプルでのマーカーの存在を比較したんだ。

前立腺癌に関連するマーカーの間にかなりの変動があることが分かったよ。特に古典的な腺癌と神経内分泌癌を比較した時にね。また、神経内分泌前立腺癌と小細胞肺癌の間に共通の特徴が見つかったことで、異なる癌タイプで似たような生物学的プロセスが起こってる可能性が示唆されたんだ。

系統マーカーの重要な発見

前立腺癌で異なる細胞タイプのマーカーがどれだけ表現されているかを評価するために、研究者たちは組織サンプルに対して免疫組織化学を行ったよ。これらのサンプルは進行した前立腺癌の患者から採取されていて、一次腫瘍と転移腫瘍が含まれてた。神経内分泌的特徴に関連する様々なマーカーを調べたんだ。

一般的に、腺癌は特定の前立腺マーカーの高いレベルを示す一方で、神経内分泌腫瘍はこれらのマーカーを失うことが多く、正確な診断に挑戦をもたらすことがあるよ。たとえば、SYPという一般的な神経内分泌マーカーは、一部の腺癌でも見つかって、これらの癌タイプの区別を複雑にしてるんだ。

腫瘍の異質性

分析から、転移性前立腺癌の細胞表面マーカーの発現において顕著な異質性が示された。この変動は、標的治療がどれだけ効果的に働くかに影響を与える可能性があって、抵抗状態が発展する前に早期介入が必要だってことを強調してるよ。特定のサインが患者の分類に役立って、治療の決定に影響を与えるかもしれないね。

腫瘍サンプルの高度な分析

研究者たちは単一細胞RNAシーケンシングという技術を使って、前立腺癌腫瘍の遺伝子発現プロファイルをさらに調査したんだ。従来の研究よりも広範囲なコホートからサンプルを集めたよ。結果は、晩期の転移腫瘍が遺伝子調節ネットワークの様々な範囲を示したことを明らかにした。これらのネットワークは細胞機能を制御するために協力する遺伝子のグループなんだ。

これらのネットワークを分析することで、異なる腫瘍が独自の遺伝子活性パターンを持っていることが分かって、治療への反応の多様性を反映してるんだ。この分析は前立腺腫瘍が時間と共に進化する方法や、これらの変化を理解する重要性を強調してるよ。

遺伝子調節ネットワークの要約

研究では、前立腺癌サンプル内の様々な遺伝子調節ネットワークが特定されたんだ。無監視クラスタリングを使って、科学者たちは遺伝子発現パターンに基づいて細胞を分類したよ。彼らは、分化が不良な特性を持つ腫瘍が、攻撃的な病気行動に関連する特定の調節ネットワークを持っていることを見つけたんだ。

これらのネットワークの中には、前立腺癌治療のターゲットとしてよく使われるアンドロゲン受容体シグナル伝達に直接関連するものもあった。その他は、炎症、胚の発生、上皮間葉転換に関連する遺伝子に高い活動を示していて、腫瘍の進行や抵抗性の潜在的な経路を示唆しているんだ。

前立腺癌と他の癌との重複

ヒト研究の結果は、前立腺癌の発展を模倣する遺伝子操作マウスモデルのデータと比較されたんだ。この比較によって、いくつかの重複する遺伝子調節ネットワークが発見されて、マウス研究からの結果がヒトの病気にも適用できるかもしれないことが分かったよ。

炎症や可塑性に関連する特定のネットワークも、ヒトとマウスモデルの両方で発見されて、腫瘍が進化して治療に抵抗する方法を理解するためにこれらのモデルが有用だってことを支持してるんだ。

発現パターンの標的化

前立腺癌における遺伝子発現パターンの多様性を認識することは、標的療法の開発に特に重要だよ。研究では、PSMAを含むいくつかのよく知られた癌マーカーを探ったんだけど、これは進行した前立腺癌の治療に増えて使われてるんだ。分析では、一部の遺伝子ネットワークが高いPSMA発現レベルを示す一方で、他はより多様なパターンを示すことが分かったよ。

これらの違いは、各患者の腫瘍の特徴を慎重に評価する必要があることを強調してる。様々なマーカーの発現を理解することで、より効果的な治療の決定に役立てられ、患者の結果を改善する可能性があるんだ。

NEPCの診断の課題

神経内分泌前立腺癌(NEPC)の診断は、他の前立腺癌タイプとのマーカー発現の重複があるから複雑なんだ。例えば、ASCL1はNEPCと関連してることが多いけど、これらの腫瘍に特有ではないんだ。この研究は、SYPのような単一のマーカーに依存すると誤診につながる可能性があるってことを強調していて、いくつかのマーカーを含むより包括的な診断アプローチを提案してるよ。

結論

まとめると、この研究は晩期の前立腺癌の複雑さに対する貴重な洞察を提供してるよ。腫瘍の異質性と遺伝子調節ネットワークを分析することで、治療反応や抵抗性に影響を与える重要な要素を特定してるんだ。マーカー発現の変動は、診断や治療に対するアプローチを個別化する必要性を強調してる。癌が治療に反応して進化するにつれて、これらの遺伝的変化を考慮した洗練された戦略を開発するために、継続的な研究が必要だよ。最終的には、異なる細胞状態とそのマーカーとの複雑な関係を理解することで、個々の患者に合わせたより効果的な癌治療が実現するだろうね。

オリジナルソース

タイトル: Single Cell Analysis of Treatment-Resistant Prostate Cancer: Implications of Cell State Changes for Cell Surface Antigen Targeted Therapies

概要: Targeting cell surface molecules using radioligand and antibody-based therapies has yielded considerable success across cancers. However, it remains unclear how the expression of putative lineage markers, particularly cell surface molecules, varies in the process of lineage plasticity, wherein tumor cells alter their identity and acquire new oncogenic properties. A notable example of lineage plasticity is the transformation of prostate adenocarcinoma (PRAD) to neuroendocrine prostate cancer (NEPC)--a growing resistance mechanism that results in the loss of responsiveness to androgen blockade and portends dismal patient survival. To understand how lineage markers vary across the evolution of lineage plasticity in prostate cancer, we applied single cell analyses to 21 human prostate tumor biopsies and two genetically engineered mouse models, together with tissue microarray analysis (TMA) on 131 tumor samples. Not only did we observe a higher degree of phenotypic heterogeneity in castrate-resistant PRAD and NEPC than previously anticipated, but also found that the expression of molecules targeted therapeutically, namely PSMA, STEAP1, STEAP2, TROP2, CEACAM5, and DLL3, varied within a subset of gene-regulatory networks (GRNs). We also noted that NEPC and small cell lung cancer (SCLC) subtypes shared a set of GRNs, indicative of conserved biologic pathways that may be exploited therapeutically across tumor types. While this extreme level of transcriptional heterogeneity, particularly in cell surface marker expression, may mitigate the durability of clinical responses to novel antigen-directed therapies, its delineation may yield signatures for patient selection in clinical trials, potentially across distinct cancer types. SIGNIFICANCE STATEMENTTreatment of prostate cancer is rapidly evolving with several promising new drugs targeting different cell surface antigens. Selection of patients most likely to benefit from these therapies requires an understanding of how expression of these cell surface antigens varies across patients and how they change during disease progression, particularly in tumors that undergo lineage plasticity. Using immunohistochemistry and single cell mRNA sequencing, we reveal heterogeneity of cell states across a cohort of advanced disease prostate cancer patients; this heterogeneity is not captured by conventional histology-based designations of adenocarcinoma and neuroendocrine prostate cancer. We show these cell states can be identified by gene regulatory networks that could provide additional diagnostic precision based on their correlation with clinically relevant cell surface antigen expression.

著者: Charles Sawyers, S. Zaidi, J. Park, J. M. Chan, M. Roudier, J. L. Zhao, A. Gopalan, K. M. Wadosky, R. A. Patel, E. Sayar, W. R. Karthaus, D. H. Kates, O. Chaudhary, T. Xu, I. Masilionis, L. Mazutis, R. Chaligne, A. Obradovic, I. Linkov, A. Barlas, A. Jungbluth, N. Rekhtman, J. Silber, K. Manova-Todorova, P. A. Watson, L. D. True, C. M. Morrissey, H. I. Scher, D. Rathkopf, M. J. Morris, D. W. Goodrich, J. Choi, P. S. Nelson, M. Haffner

最終更新: 2024-04-12 00:00:00

言語: English

ソースURL: https://www.biorxiv.org/content/10.1101/2024.04.09.588340

ソースPDF: https://www.biorxiv.org/content/10.1101/2024.04.09.588340.full.pdf

ライセンス: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/

変更点: この要約はAIの助けを借りて作成されており、不正確な場合があります。正確な情報については、ここにリンクされている元のソース文書を参照してください。

オープンアクセスの相互運用性を利用させていただいた biorxiv に感謝します。

著者たちからもっと読む

類似の記事