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新しい文化モデルが卵巣がん研究を進展させる

新しいモデルは、高度の漿液性卵巣癌とその治療法の研究を強化する。

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目次

卵巣がん、特に高悪性度漿液性卵巣癌(HGSC)は、卵巣がんの中でも最も一般的なタイプの一つだよ。このタイプは、進行した段階で見つかることが多く、治療が複雑になるんだ。残念ながら、HGSCと診断された女性の約15%しか10年生存できないんだって。多くの患者は転移を経験していて、つまりがんが他の部分に広がってしまう、主にお腹や腸を覆っている脂肪の層である大網に広がるんだ。この層はがん細胞と免疫細胞の両方にとって支えになる環境を提供することがあって、治療が難しくなる可能性があるんだ。

現在の治療オプション

HGSCの標準治療は、一般的に手術と化学療法の組み合わせを含むんだ。通常、医者はまずできるだけ腫瘍を取り除く、いわゆるプライマリー デバルキング手術を行った後、プラチナ系の薬を使った化学療法を始めるんだ。多くの患者は最初はこれらの治療にうまく反応するけど、相当な割合が3年以内に再発するんだ。

HGSCの治療における一つの進展は、PARP阻害剤(PARPi)の使用だよ。これは特定の遺伝子プロファイルを持つ患者に対して、プラチナ系化学療法への感受性を高めるために設計されているんだ。しかし、35-45%の患者がPARPiに反応しなくなるという心配な統計もあるから、新しい治療戦略が必要だね。

免疫チェックポイント阻害剤の課題

もう一つの研究分野は免疫チェックポイント阻害剤(ICIs)で、HGSCの治療には限られた成功しか見られなくて、全体的な反応率は約10%程度なんだ。この効果の欠如は、腫瘍微小環境に存在するさまざまな免疫抑制細胞やメカニズムに関連しているかもしれない。一つの有望な戦略は、腫瘍エリアで免疫反応を抑制する特定の免疫細胞をターゲットにすること。

最近のマウスモデルを使った研究では、特定の経路をターゲットにすることでCD8+ T細胞などの免疫細胞の反応が改善される可能性があることが示唆されているんだ。これらの免疫細胞はがんと戦うために重要で、特定のシグナル伝達経路を活性化することでその効果が高まることがわかったんだ。

潜在的な併用治療

ICIsを化学療法やPARPiと組み合わせる研究が現在臨床試験で行われているよ。最近の研究では、ミュテーショナルサインチャー3という特定の遺伝子変異が、PARPiと抗PD1抗体の組み合わせにどれくらい反応するかを予測できることがわかった。また、BRCA 1/2遺伝子に欠陥を持つ腫瘍は免疫活性が高いことが示されていて、免疫療法に対してより反応するかもしれないことが示唆されているんだ。

さらに、ICIsとDNA損傷応答を抑制する薬剤を組み合わせることに興味が寄せられていて、この組み合わせが治療効果を高めるかもしれない。でも、これらの組み合わせを患者でテストする前に、人間の腫瘍をよく模倣したモデルを使ってその効果を確認することが重要なんだ。

腫瘍微小環境を研究するためのより良いモデルの必要性

腫瘍と免疫細胞の相互作用をよりよく研究するために、研究者たちはさまざまな患者由来のモデルを開発しているんだ。現在の研究のほとんどは、マトリジェルやコラーゲンのような合成材料を使って細胞のための環境を作っているけど、これらの材料は動物由来のことが多くて、人間の腫瘍環境を正確に再現していない。

このギャップを埋めるために、研究者たちは人間の大網組織から作ったマトリックスを使った新しい培養システムを作ったんだ。このマトリックスはOmGelって呼ばれていて、HGSC腫瘍の患者由来の培養の成長と活性を高めることが示されていて、元の腫瘍微小環境の重要な特徴を保存するんだ。

OmGelモデルの確立

この新しいモデルを使って、39人の患者から取得した合計42のHGSC腫瘍が処理されて培養され、組織解離法の最適化に焦点が当てられた。研究では、組織解離法が腫瘍や免疫細胞の収量や生存率に大きな影響を与えないことが明らかになったけど、特定の解離法を使うことが薬剤反応の結果に偏りを避けるために好ましかったんだ。

OmGelで確立された患者由来の培養は、従来のマトリックスで培養されたものよりも成長が高まったよ。これらの培養は元の腫瘍の構造的特徴を保存し、HGSCを示す特定のマーカーを維持しているんだ。

OmGelモデルでの薬剤反応の検証

患者由来の培養が成功裏に確立された後、研究者たちはこれらのモデルが薬剤反応分析に使えるかどうかを調査したんだ。目的は、これらの培養がPARPiや化学療法のような治療に対する実際の患者の反応をどれだけ模倣できるかを評価することだったよ。HRD(相同組換え欠損)と分類された腫瘍は、オラパリブで治療された際に腫瘍細胞の存在量が大きく減少した一方、HRP(相同組換え有効)である腫瘍は反応しなかった。

腫瘍の特性と薬剤反応の相関関係は、このモデルが患者特異的な治療結果を予測する可能性を強調しているよ。iPDC培養は、薬剤に対する臨床反応を再現しただけでなく、特定の腫瘍が発展するかもしれない抵抗メカニズムへの洞察も提供したんだ。

培養における免疫反応の検討

もう一つの目的は、元の腫瘍に存在する免疫細胞が培養システムでどれだけ維持されているかを評価することだったよ。フローサイトメトリー解析では、iPDC培養が腫瘍に対抗するために重要なT細胞や樹状細胞などのさまざまな免疫細胞タイプを保持していることが示されたんだ。

抗PD1抗体で治療した後、研究者たちはHRD腫瘍由来のiPDCが腫瘍細胞の存在量が減少したのに対し、HRP細胞はそうはならなかったことを観察した。また、HRD iPDCにおけるCD8+ T細胞の活性化マーカーが治療に反応して増加したことが示され、適応免疫応答を示しているんだ。

抵抗メカニズムの理解

研究の別の段階で、オラパリブや化学療法中に進行した腫瘍を持つ3人の患者が分析されたんだ。これらの患者由来のiPDCは、ATR阻害剤やWEE1阻害剤などのさまざまな薬剤で治療された。結果は、一人の患者はオラパリブに引き続き反応したのに対し、他の二人は抵抗を示し、より重篤な病気に進行したことを示したよ。

これらの腫瘍のゲノムおよびトランスクリプトームの特徴を調査することで、抵抗の可能なメカニズムが特定されたんだ。たとえば、細胞増殖に関連する特定の経路が抵抗性腫瘍で豊富に存在していて、がん細胞が治療にもかかわらず生き残るように適応したことを示唆しているんだ。

ハイスループット薬剤テスト

これらの発見を基に、研究者たちはiPDCモデルを使ったハイスループットテストプラットフォームを確立したんだ。これにより、異なる薬剤が単独でおよび組み合わせて腫瘍と免疫細胞の生存率にどのように影響するかを標準化された方法で評価できるようになったよ。

さまざまな免疫療法剤やDNA損傷剤をテストした結果、異なる組み合わせが腫瘍細胞と免疫細胞にユニークな影響を与えることがわかった。いくつかの治療は腫瘍を効果的に狙ったけど、免疫細胞の生存率にも影響を与えることがあったから、バランスの取れた薬剤戦略が必要だね。

予測バイオマーカーの使用

さらに分析を進めて、研究者たちは複製ストレスのマーカーを調べたんだ。これは特定の薬剤に対する感受性と相関があることが示されているよ。組織サンプルを調べて特定のマーカーの染色を比較することで、どの腫瘍が分子特性に基づいて特定の治療に反応する可能性が高いかを特定することができた。

結論

患者由来のiPDC培養がOmGelマトリックスでの開発は、HGSCを研究し新しい治療を試すための有望なプラットフォームを提供するよ。このモデルは患者腫瘍の遺伝的複雑さを保存するだけでなく、腫瘍と免疫細胞の重要な相互作用も維持するんだ。この革新的なアプローチは、卵巣がん治療における個別化医療への道を提供して、個々の腫瘍の挙動や反応を考慮したより適切な治療法を可能にするんだ。

ゲノム、トランスクリプトーム、機能解析を統合することで、研究者たちは薬剤感受性と抵抗のメカニズムへのより深い洞察を得ることができる。これは既存の治療法を最適化し、高悪性度漿液性卵巣癌の患者に対するより良い結果を導くかもしれない新しい組み合わせ治療を開発するために重要なんだ。

オリジナルソース

タイトル: Patient-derived functional immuno-oncology platform identifies responders to ATR inhibitor and immunotherapy combinations in ovarian cancer

概要: Responses to single agent immunotherapies have remained modest in high-grade serous ovarian cancer (HGSC), suggesting the need for combination treatments. Identifying clinically effective immunotherapy combinations (IC) requires pre-clinical testing using models representing the patient-specific immune microenvironment. Here, we established a functional immuno-oncology platform for high-throughput and functional testing of IC using HGSC patient-derived immunocompetent cultures (iPDCs) established on patient-derived omentum gel matrix. We employed genomic and single-cell analysis to assess the intricate and functional characteristics of the iPDCs combined with tumor and immune cell-specific cytotoxic responses. Corroborating the clinical response to Poly (ADP-ribose) polymerase inhibitors (PARPi), iPDCs showed homologous recombination deficiency (HRD) - specific response to PARPi. Importantly, drug responses from iPDCs of chemotherapy and PARPi refractory patients corresponded with patient outcomes and aligned with distinct pathway activities from single-cell RNA sequencing analysis. Furthermore, iPDCs from HRD tumors showed response to anti-PD1 antibody as measured by decrease in tumor cells combined with augmented T cell activation. High-throughput drug testing followed by single cell-imaging from iPDCs revealed patient-specific responses to combination of ataxia telangiectasia and Rad3-related inhibitor (ATRi) with DNA damaging agents or immunotherapies. Integration of cytotoxic responses with immune cell states uncovered patient-specific immune activation with the combination of ATRi and a novel immunotherapy targeting Autotaxin (ATX), and this response was significantly associated with a tumor-cell replication stress biomarker in single-cell analysis of tCycIF highly multiplexed imaging. In conclusion, iPDCs provide a platform for high-throughput screening and functional testing of immuno-oncology agents for precision oncology in HGSC.

著者: Anniina Färkkilä, A. S. Nagaraj, M. Salko, A. Sirsikar, E. P. Erkan, E. A. Pietilä, I. Niemiec, J. Bao, G. Marchi, A. Szabo, K. Nowlan, S. Pikkusaari, A. Kanerva, J. Tapper, R. Koivisto-Korander, L. Kauppi, S. Hautaniemi, A. Vähärautio, J. Tang, U.-M. Haltia, E. Kekäläinen, A. Virtanen, T. Salo, A. Färkkilä

最終更新: 2024-02-19 00:00:00

言語: English

ソースURL: https://www.biorxiv.org/content/10.1101/2024.02.15.579904

ソースPDF: https://www.biorxiv.org/content/10.1101/2024.02.15.579904.full.pdf

ライセンス: https://creativecommons.org/licenses/by-nc/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。

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