研究課題
基盤研究(C)
PD-1/PD-L1阻害薬などの免疫療法薬が有望な肺がん治療薬として台頭してきたが、治療感受性肺がんを正確に予測することは出来ず、治療抵抗性の肺がんも多い。本研究では、蛍光ナノイメージング法を活用して、PD-1/PD-L1阻害薬が効く肺がんと効かない肺がんの免疫微小環境を詳細に調べる。治療感受性バイオマーカーおよび新規免疫療法ターゲットの同定を目指した本研究の成果は、個別化免疫療法の推進に貢献することが期待される。
ゲノム科学の進歩により腫瘍細胞の特徴化は飛躍的に進んだが、種々の細胞間の相互作用からなる腫瘍微小環境は不明な点が多い。肺腺がんの微小環境を免疫細胞の種類、密度によってクラスタ解析したところ、特徴的な4群に層別化された。さらに、PD-L1陽性がんをクラスタ解析したところ、CD8陽性リンパ球数/FOXP3陽性リンパ球数が高く予後良好である1群が同定された。肺腺がんは浸潤する免疫細胞という観点からもヘテロな集団であり、遺伝子異常や臨床病理学的因子との関連がみられた。症例数と免疫細胞の種類を増やすとともに、ゲノム情報や治療効果情報を付加することにより、肺がん免疫微小環境の更なる特徴化が必要である。
PD-1/PD-L1阻害薬をはじめとする免疫療法薬は、肺がん治療の有望な選択肢として注目されているが、治療効果を正確に予測することはできない。肺がんの微小環境を、免疫細胞に基づいてクラスタ解析すると、EGFR変異等の遺伝子異常や患者の喫煙習慣などと関連する特徴的な4群に層別化された。さらに、免疫チェックポイント分子であるPD-L1を発現する肺がんの中には、炎症反応の目立つ、予後が良好な1群が存在することが明らかになった。本研究成果は、肺がんの個別化治療の開発に貢献することで、肺がん患者の治療効果向上につながることが期待される。
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