がん治療研究室では、腫瘍変異負荷(TMB)が重要な指標となっています。この指標は、100万ゲノム配列あたりの非遺伝性変異の数を測定するもので、次世代シーケンシング技術によって測定能力が向上しています。研究者らは、高 TMB と DNA 損傷修復変異との関連性を観察することにより、これらの因子の増加が免疫チェックポイント阻害剤の治療効果と関連している可能性があり、それによって患者に優れた臨床的利益をもたらす可能性があることを発見しました。
TMB 値が高いことは、がんの種類、ステージ、グレードに関係なく、生存率を予測するための重要なバイオマーカーであることが示されています。
腫瘍の生存メカニズムの 1 つは、免疫チェックポイント分子の発現を増加させて特定の腫瘍 T 細胞を抑制し、それらが認識され排除されないようにすることです。免疫チェックポイント阻害剤(ICI)は、免疫系が腫瘍細胞を標的にするのを助けるのに顕著な有効性を示しています。研究では、TMB 値が高い患者は ICI 療法からより多くの恩恵を受ける傾向があることが示されており、TMB が重要な予測指標となることは間違いありません。
TMB の異なるレベルは、免疫チェックポイント阻害剤に対する患者の反応と関連しており、今後の臨床応用が期待されます。
研究では、TMB が高いほど、免疫チェックポイント療法に対する患者の反応率が高くなることが示されています。データによると、TMB レベルが 20 と高い場合の ICI 応答率は 58% ですが、20 未満の場合の応答率は 20% と低いことがわかります。複数の研究によって証明されているように、TMB は明らかに新世代の癌治療において重要な考慮事項となっています。
がん種によるTMBの変動TMB は、がんの種類によって大きな変動を示します。黒色腫や非小細胞肺がんを例にとると、これらのがんは一般に TMB レベルが高く、白血病や特定の小児腫瘍は TMB 値が低くなります。がんの種類によって TMB に対する感受性が異なるため、この変動性はがん治療戦略の開発に重要です。
TMB計算の課題腫瘍の異質性とサンプルの供給源(原発性または転移性)は、TMB の計算とその後の治療効果に大きく影響します。
現在、臨床環境や研究環境によって、TMB の計算基準にはまだ違いがあります。全体として、全ゲノム配列解析、全エクソーム配列解析、およびパネルベースのアプローチはすべて TMB の計算に使用できるため、データの一貫性に関する重要な議論が生じます。
データの正確さは、免疫チェックポイント療法に対する患者の反応を正確に予測できるかどうか、また生存予測の安定性に直接影響します。
TMB のバイオマーカーとしての可能性は広く認識されていますが、臨床応用には課題が残っています。標準化されたテスト方法と客観的な計算フレームワークは、その開発を促進する上で重要なステップです。さらに、TMB を他のバイオマーカー(PD-L1 など)と組み合わせて治療の精度をさらに向上させる方法も、現在の研究の焦点の 1 つです。
数あるがん治療指標の中で、TMB は将来、がんの診断と治療のゴールドスタンダードとなり得るでしょうか?