新規バイオマーカー、TNBCの化学療法反応予測で既存手法を上回る

テキサス大学MDアンダーソンがんセンターの研究者らは、腫瘍内部の遺伝子発現の変化を、それぞれの腫瘍微小環境と関連づけてより適切に評価することを目的とした新しい計算手法を開発した。この手法は、三陰性乳がん（TNBC）患者における化学療法反応の予測において、既存の手法を上回る成績を示した。

新たなツールは、バイオインフォマティクス・計算生物学の教授らによって開発され、Cell Reports Medicine誌に発表された。これは、**デコンボリューション（deconvolution）**として知られる、細胞の違いを分解・計算・解釈するアプローチを用いて治療反応を予測する既存の手法を改良することを目的としている。また、このアプローチはTNBCの集団レベルの特徴に関する新たな知見ももたらした。

研究者らは最近、これら43のデコンボリューション手法を詳述した包括的なガイドを発表している。その目的は、計算科学のバックグラウンドをあまり持たない研究者が、各自の研究目的に最適な手法を理解できるようにすることだ。

しかしながら、既存の分類戦略は細胞構成を測定するものの、腫瘍内部で生じる遺伝子発現の変化を、それぞれの腫瘍微小環境との関連で考慮していない。

この課題に対処するため、研究者らはMDアンダーソンの腫瘍学データサイエンス研究所（IDSO）および乳腺腫瘍内科部門と協力し、**腫瘍特異的全mRNA発現（TmS）**も考慮する統合的バルク解析を開発した。このアプローチは、がん特異的メカニズムを特定する方法として、腫瘍細胞と非腫瘍細胞の比率を考慮する。

正常細胞ではmRNA発現が染色体数に正比例するのに対し、がん細胞は異常な染色体数を有する。TmSバイオマーカーはこの点を織り込み、がん細胞における染色体数に対する遺伝子発現の変化を考慮する。さらに、このバイオマーカーは腫瘍細胞と比較した腫瘍微小環境細胞におけるRNA活性の変化も考慮に入れる。

人種的に多様なコホートからなるTNBC患者575例のデータセットにおいて、TmSバイオマーカーは患者を、高TmS（良好な予後）群と低TmS（不良な予後）群に正確に分類することができた。

このバイオマーカーは化学療法反応の予測において既存手法を上回り、治療選択を最適化するための患者層別化の効果的な出発点となる可能性を示している。

重要なことに、この予後バイオマーカーは集団を問わず適用可能である一方、高TmS群における西洋系とアジア系の民族グループ間で腫瘍微小環境に重要な違いがあることを示しており、臨床医が各集団により効果的な追加治療をマッチングできる可能性も示唆している。

このツールを臨床応用するにはさらなる検証が必要であるものの、これらの結果は、TmSバイオマーカーが多様な集団における治療選択を最適化する有望なアプローチであることを示唆している。

本研究は、米国国立がん研究所（NCI）、国防総省、テキサス州がん予防研究所（CPRIT）、米国がん協会、およびLyda Hill Philanthropiesの支援を受けて行われた。