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# 健康科学# 腫瘍学

神経膠芽腫の免疫環境に関する新しい発見

研究がGBM腫瘍における免疫細胞の挙動を明らかにし、今後の治療法の指針となる。

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目次

神経膠芽腫、通称GBMは、大人の間で最も一般的な攻撃的な脳腫瘍だよ。治療がすごく難しいことで知られていて、ほとんどの患者が手術や放射線治療、化学療法の後でも腫瘍が再発しちゃうんだ。科学者たちは免疫チェックポイント阻害剤みたいなさまざまな癌治療を試みてきたけど、他の癌のタイプには効果があっても、GBMにはあまり効果的じゃなかったんだ。これらの腫瘍の周りの免疫環境がすごく弱いから、治療がうまくいかないんだよね。

GBM治療の課題

GBM腫瘍は免疫系を抑圧する環境を作り出して、免疫治療がちゃんと機能するのを難しくしちゃう。この抑圧は腫瘍細胞や脳に存在するいくつかの免疫抑制因子によって引き起こされるんだ。これらの腫瘍の周りの免疫景観も、構造の違いや周りの脳細胞との相互作用によってかなり複雑だし、腫瘍からの組織サンプルを集めるのも大変なんだ。サンプルを取ると、多くの免疫細胞が損傷を受けちゃって、それがこれらの細胞を調べるテストの結果に影響を与えることもある。

GBMの中の異なる免疫環境を理解することで、特に免疫療法に焦点を当てた今後の治療を導く助けになりそうだね。

GBM管理における手術の役割

GBMの治療では、手術が通常最初のステップだ。手術中に、医者はできるだけ腫瘍を取り除くんだけど、MRIでコントラストによって強調される部分をターゲットにすることが多い。でも、以前の研究では、スキャンで普通に見える非強調腫瘍領域を取り除くことも、患者の結果を改善するのに役立つことがわかったんだ。これらの領域には、スキャンでは明らかに見えない細胞が含まれていて、再発の原因になるかもしれないんだよ。

残念ながら、手術は脳の重要な機能を制御するエリアを保護する必要があって制限されることもあるから、腫瘍の一部が取り除かれないこともあって、腫瘍の再成長が早くなっちゃう。

GBMサンプリング技術に関する新しい研究

最近の研究で、科学者たちはGBM腫瘍からのサンプルを集める新しい方法を開発したんだ。このプロセスによって、異なる腫瘍領域の中の免疫環境をよりよく理解できるようになるんだ。この方法は患者に試されて、安全で効果的だってことがわかった。集められたサンプルの生存率が高かったから、細胞が健康なまま集められて、さらなるテストに使うことができるんだ。

この方法を使って、研究者たちは腫瘍の異なる部分にいる免疫細胞を調べようとしたんだ。スキャンで強調されない部分は免疫細胞が少ないことがわかった。これは、これらの領域が腫瘍のコアや強調された部分と比べて、免疫反応が弱い可能性を示唆している。

GBMにおける免疫細胞に関する重要な発見

研究によると、非強調領域には免疫細胞が少なかったけど、存在している免疫細胞は腫瘍のより攻撃的な部分に見られる特徴と似ていることがわかった。具体的には、免疫系の重要なプレイヤーであるいくつかのT細胞はまだ存在していて、特に活性化効果記憶CD8+ T細胞のようなタイプは非強調領域でより一般的だったんだ。

この情報は、腫瘍のあまり目立たない部分でも治療のターゲットになる免疫活動があるかもしれないことを示唆していて、再発を防ぐ新しい道が開ける可能性があるんだ。

研究におけるサンプルの生存性の重要性

この研究の重要な側面は、集められたサンプルが分析のために生存していること、つまり生きていることを確認することだった。研究者たちは、ほとんどのサンプルがさらなるテストに適していて、すべての腫瘍領域で高い生存率があったことを発見したんだ。この高い細胞の生存率は、腫瘍の異なる部分で免疫細胞がどう振る舞うかをより正確に理解するために重要なんだ。

免疫細胞の活動の違い

この研究では、非強調腫瘍領域と強調腫瘍領域の間で、免疫細胞の種類やその活動レベルの違いも強調された。たとえば、研究者たちは非強調領域のT細胞は数が少ないけど、依然としてアクティブな免疫細胞の多くの特徴を保持していることを観察した。いくつかのT細胞は活性化に通常関連するマーカーの高い発現を示していて、抑圧的な環境でも機能する可能性があることを示唆している。

GBM治療の将来的な影響

この研究からの発見は、GBMの将来的な治療の指針になりそうだ。腫瘍の異なる領域で免疫細胞がどう振る舞うかを理解することで、医者は残存している腫瘍細胞に対してより効果的に治療法を調整できるようになるかもしれない。これにより、免疫細胞の不足を特定することで、ターゲット療法が腫瘍に対する免疫反応を再活性化させる可能性があるんだ。

研究は有望な洞察を提供したけど、いくつかの限界も認めていた。研究された患者の数が少なくて、健康な脳組織からの対照群が含まれてなかったんだ。GBM腫瘍が免疫系とどのように相互作用するかをより深く理解するためには、より広範な研究が必要なんだ。

結論

GBMは治療が最も難しい癌の一つだけど、新しい研究方法がこうした腫瘍に関連する免疫環境の理解を深める道を切り開いているんだ。サンプル収集技術を改善して、免疫応答を詳しく調べることで、科学者たちはこの攻撃的な病気に対抗する新しい戦略を見つけたいと思っているんだ。GBMの治療の未来は、各患者の腫瘍や免疫応答のユニークな特徴を考慮に入れたパーソナライズされたアプローチに基づいて、より効果的な療法に結びつく可能性があるよ。

オリジナルソース

タイトル: Spatial immunosampling of MRI-defined glioblastoma regions reveals immunologic fingerprint of non-contrast enhancing, infiltrative tumor margins

概要: Glioblastoma (GBM) treatment includes maximal safe resection of the core and MRI contrast-enhancing (CE) tumor. Complete resection of the infiltrative non-contrast-enhancing (NCE) tumor rim is rarely achieved. We established a safe, semi-automated workflow for spatially-registered sampling of MRI-defined GBM regions in 19 patients with downstream analysis and biobanking, enabling studies of NCE, wherefrom recurrence/progression typically occurs. Immunophenotyping revealed underrepresentation of myeloid cell subsets and CD8+ T cells in the NCE. While NCE T cells phenotypically and functionally resembled those in matching CE tumor, subsets of activated (CD69hi) effector memory CD8+ T cells were overrepresented. Contrarily, CD25hi Tregs and other subsets were underrepresented. Overall, our study demonstrated that MRI-guided, spatially-registered, intraoperative immunosampling is feasible as part of routine GBM surgery. Further elucidation of the shared and spatially distinct microenvironmental biology of GBM will enable development of therapeutic approaches targeting the NCE infiltrative tumor to decrease GBM recurrence.

著者: Alireza M Mohammadi, M. M. Grabowski, D. Watson, K. Chung, J. Lee, D. Bayik, A. Lauko, T. Alban, J. J. Melenhorst, T. Chan, J. D. Lathia, M. S. Ahluwalia

最終更新: 2023-03-09 00:00:00

言語: English

ソースURL: https://www.medrxiv.org/content/10.1101/2023.03.09.23285970

ソースPDF: https://www.medrxiv.org/content/10.1101/2023.03.09.23285970.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。

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 medrxiv に感謝します。

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