(57)【要約】【課題】がん免疫療法の臨床効果を予測する免疫学的バイオマーカーの提供。【解決手段】被験体のＴ細胞組成に基づく被験体のがん免疫療法に対する応答性の予測、およびその予測に基づくがん免疫療法を用いた治療の方法に関する。本発明はまた、被験体のがん免疫療法に対する応答性を改善または維持するための方法を提供する。被験体由来のサンプル中の、抗腫瘍免疫応答における樹状細胞刺激と相関するＣＤ４＋Ｔ細胞亜集団、樹状細胞亜集団、および／または、ＣＤ８＋Ｔ細胞亜集団の相対値を決定することによって、がん免疫療法に対する応答性の予測を行う。また、ＣＤ６２ＬｌｏｗＣＤ４＋Ｔ細胞などの細胞を含む癌を治療または予防するための組成物が提供される。【選択図】図２２
2020073924.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
本明細書に記載の発明。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、がん免疫療法の分野に関する。より詳細には、被験体のＴ細胞組成に基づく被験体のがん免疫療法に対する応答性の予測、およびその予測に基づくがん免疫療法を用いた治療の方法に関する。別の局面では、本発明は、被験体のがん免疫療法に対する応答性を改善または維持するための方法を提供する。
【背景技術】
【０００２】
がん免疫療法は、がん細胞の代謝等を標的とする従来の抗がん治療（アルキル化剤、白金製剤、代謝拮抗剤、トポイソメラーゼ阻害剤、微小管重合阻害剤、微小管脱重合阻害剤等）と比較し、副作用が少なく大きな効果を示すとして近年注目を集めている。がん免疫療法の中でも、抗ＰＤ−１免疫チェックポイント阻害は特に大きな関心を寄せられている治療である。
【０００３】
抗ＰＤ−１抗体であるＮｉｖｏｌｕｍａｂは非小細胞肺癌の２次治療として従来の標準治療であったドセタキセルに対して全生存期間で大きな差をつけて勝利し、肺癌学会ガイドラインでも推奨度Ａの標準治療となった（Ｂｒａｈｍｅｒ  Ｊ，  ｅｔ  ａｌ．  Ｎ  Ｅｎｇｌ  Ｊ  Ｍｅｄ  ２０１５；  ３７３：  １２３−１３５）。同じ抗ＰＤ−１抗体であるＰｅｍｂｒｏｌｉｚｕｍａｂは初回治療において従来の標準治療であった細胞傷害性抗がん剤に対して全生存期間で勝利している（ただし、腫瘍細胞上ＰＤ−Ｌ１  ５０％以上発現の患者において）。今後、非小細胞肺癌標準治療となることが決定されている。
【０００４】
抗ＰＤ−１抗体の効果は肺癌に留まらず腎がん、頭頚部癌、消化器癌、婦人科癌、悪性リンパ腫、乳癌でも証明されつつある。日本でも腎がんに対する保険適応となり、来年には頭頚部癌、消化器癌、悪性リンパ腫で適応となることが予想されている。
【０００５】
臨床的に極めて大きな成功を収めているように見える抗ＰＤ−１抗体であるが、実は大きな問題点をはらんでいる。無増悪生存期間（ＰＦＳ）のデータからは、ほぼ全ての抗ＰＤ−１抗体臨床試験において３ヶ月以内に病勢増悪する「無効群」が認められる。一方、１年以上有効であった群は、それ以降ほとんど病勢増悪が認められず、治癒に近い状態を得ていることがわかる。これは、臨床効果において「無効群」「著効群」「中間群」というような３つの異なったサブグループが存在することを示唆しているが、これを予測するバイオマーカーは知られていない。ほぼ全ての癌腫における標準治療となる事が予想される抗ＰＤ−１抗体を約４０％を占める無効群に投与することは、医学的のみならず医療経済の点からも問題となる。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００６】
【非特許文献１】Ｂｒａｈｍｅｒ  Ｊ，  ｅｔ  ａｌ．  Ｎ  Ｅｎｇｌ  Ｊ  Ｍｅｄ  ２０１５；  ３７３：  １２３−１３５
【発明の概要】
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本発明は、被験体のＣＤ４＋Ｔ細胞の組成を、被験体のがん免疫療法に対する応答を予測するための指標として用いる方法を提供する。本発明はまた、被験体の樹状細胞および／またはＣＤ８＋Ｔ細胞の組成を、被験体のがん免疫療法に対する応答を予測するための指標として用いる方法を提供する。本発明は、がん免疫療法に対する応答性が被験体におけるＴ細胞および／または樹状細胞の組成と関連しており、バイオマーカーとして使用可能であるという本発明者らの発見に部分的に基づいてなされたものである。本発明のバイオマーカーは感度、特異度とも極めて高く、従来検討されてきたバイオマーカーを大きく凌駕している。
【０００８】
本発明者らは、がん免疫療法（例えば、抗ＰＤ−１治療または抗ＰＤ−Ｌ１治療）に対する治療効果が進行（ＰＤ）、安定（ＳＤ）、奏効（完全奏効（ＣＲ）＋部分奏効（ＰＲ））となる三群が、それぞれ異なる免疫状態を呈することを見出した。これにより、本発明の一部の実施形態では、被験体にがん免疫療法を行った場合、そのがん免疫療法に対する応答が、進行（ＰＤ）、安定（ＳＤ）または奏効（完全奏効（ＣＲ）＋部分奏効（ＰＲ））のいずれかであることを予想する方法が提供される。なお、本発明においては、被験体の集団が部分奏効群（ＰＲ）に加えて完全奏効群（ＣＲ）を含む場合であっても、あるいは部分奏効群（ＰＲ）を含まずに完全奏効群（ＣＲ）を含む場合であっても、部分奏効群（ＰＲ）と同様であるとして検出され得る。
【０００９】
本発明の１つの実施形態は、抗腫瘍免疫応答における樹状細胞刺激と相関するＣＤ４＋Ｔ細胞亜集団の相対量を、該被験体のがん免疫療法に対する応答を予測するための指標として用いる方法である。抗腫瘍免疫応答における樹状細胞刺激と相関するＣＤ４＋Ｔ細胞亜集団としては、例えば、二次リンパ臓器へのホーミング分子の発現が低下したＣＤ４＋Ｔ細胞亜集団、エフェクター型Ｔ細胞にプライミングされたＣＤ４＋Ｔ細胞亜集団、および、抗原認識によるプライミングを受けたＣＤ４＋Ｔ細胞亜集団、制御性Ｔ細胞亜集団が挙げられるがこれらに限定されない。限定されることはないが、例えば、ＣＤ４＋Ｔ細胞亜集団の相対量は、以下：
ＣＤ４＋Ｔ細胞中のＣＤ６２ＬｌｏｗＣＤ４＋Ｔ細胞亜集団の割合、
ＣＤ４＋Ｔ細胞中のＣＣＲ７-ＣＤ４＋Ｔ細胞亜集団の割合、
ＣＤ４＋Ｔ細胞中のＣＤ４５ＲＡ-ＣＤ４＋Ｔ細胞亜集団の割合、
ＣＤ４＋Ｔ細胞中のＣＤ４５ＲＯ＋ＣＤ４＋Ｔ細胞亜集団の割合、
ＣＤ６２ＬｌｏｗＣＤ４＋Ｔ細胞中のＬＡＧ−３＋ＣＤ６２ＬｌｏｗＣＤ４＋Ｔ細胞亜集団の割合、
ＣＤ６２ＬｌｏｗＣＤ４＋Ｔ細胞中のＩＣＯＳ＋ＣＤ６２ＬｌｏｗＣＤ４＋Ｔ細胞亜集団の割合、
ＣＤ４＋Ｔ細胞中のＣＤ６２ＬhighＣＤ２５＋ＣＤ４＋Ｔ細胞亜集団の割合、
ＣＤ４＋Ｔ細胞中のＣＣＲ４＋ＣＤ２５＋ＣＤ４＋Ｔ細胞亜集団の割合、
ＣＤ４＋Ｔ細胞中のＣＤ１２７＋ＣＤ２５＋ＣＤ４＋Ｔ細胞亜集団の割合、および、
ＣＤ４＋Ｔ細胞中のＦｏｘｐ３＋ＣＤ２５＋ＣＤ４＋Ｔ細胞亜集団の割合、
からなる群から選択されるがこれらに限定されない。本発明は、例えば、被験体のＣＤ４＋Ｔ細胞におけるＣＤ６２ＬｌｏｗＴ細胞の割合を、該被験体のがん免疫療法に対する応答を予測するための指標として用いる方法を提供する。１つの実施形態において、方法は、被験体由来のサンプル中の、ＣＤ４＋Ｔ細胞におけるＣＤ６２ＬｌｏｗＴ細胞の割合を決定する工程を含む。該割合が閾値（無効群閾値）よりも高いことは、該被験体が該がん免疫療法に対して無効群でないことを示し得る。
【００１０】
本発明の別の実施形態は、抗腫瘍免疫応答における樹状細胞刺激と相関する樹状細胞亜集団の相対量を、該被験体のがん免疫療法に対する応答を予測するための指標として用いる方法である。抗腫瘍免疫応答における樹状細胞刺激と相関する樹状細胞亜集団としては、例えば、ＣＤ４＋Ｔ細胞集団におけるホーミング分子の発現が低下した細胞亜集団の増加に起因して増加する樹状細胞亜集団、ＣＤ４＋Ｔ細胞集団におけるエフェクター型Ｔ細胞にプライミングされたＣＤ４＋Ｔ細胞亜集団の増加に起因して増加する樹状細胞亜集団、および、ＣＤ４＋Ｔ細胞集団における抗原認識によるプライミングを受けたＣＤ４＋Ｔ細胞亜集団の増加に起因して増加する樹状細胞亜集団が挙げられるがこれらに限定されない。また、樹状細胞亜集団としては、例えば、ＨＬＡ−ＤＲ＋樹状細胞亜集団、ＣＤ８０＋樹状細胞亜集団、ＣＤ８６＋樹状細胞亜集団、およびＰＤ−Ｌ１＋樹状細胞亜集団が挙げられるがこれらに限定されない。樹状細胞としては、例えば、骨髄樹状細胞（ｍＤＣ、ＣＤ１４１＋ＣＤ１１ｃ＋樹状細胞）および形質細胞様樹状細胞（ｐＤＣ、ＣＤ１２３＋ＣＤ１１ｃ＋樹状細胞）が挙げられるがこれらに限定されない。
【００１１】
本発明の別の実施形態は、抗腫瘍免疫応答における樹状細胞刺激と相関するＣＤ８＋Ｔ細胞亜集団の相対量を、該被験体のがん免疫療法に対する応答を予測するための指標として用いる方法である。抗腫瘍免疫応答における樹状細胞刺激と相関するＣＤ８＋Ｔ細胞亜集団としては、例えば、ＣＤ４＋Ｔ細胞集団におけるホーミング分子の発現が低下した細胞亜集団の増加に起因して増加するＣＤ８＋Ｔ細胞亜集団、ＣＤ４＋Ｔ細胞集団におけるエフェクター型Ｔ細胞にプライミングされたＣＤ４＋Ｔ細胞亜集団の増加に起因して増加するＣＤ８＋Ｔ細胞亜集団、ＣＤ４＋Ｔ細胞集団における抗原認識によるプライミングを受けたＣＤ４＋Ｔ細胞亜集団の増加に起因して増加するＣＤ８＋Ｔ細胞亜集団、樹状細胞集団におけるＨＬＡ−ＤＲ＋樹状細胞亜集団の増加に起因して増加するＣＤ８＋Ｔ細胞亜集団、樹状細胞集団におけるＣＤ８０＋樹状細胞亜集団の増加に起因して増加するＣＤ８＋Ｔ細胞亜集団、樹状細胞集団におけるＰＤ−Ｌ１＋樹状細胞亜集団の増加に起因して増加するＣＤ８＋Ｔ細胞亜集団が挙げられるがこれらに限定されない。さらに、抗腫瘍免疫応答における樹状細胞刺激と相関するＣＤ８＋Ｔ細胞亜集団としては、例えば、ＣＤ６２ＬlowＣＤ８＋Ｔ細胞亜集団、ＣＤ１３７＋ＣＤ８＋Ｔ細胞亜集団、およびＣＤ２８＋Ｃ
Ｄ６２ＬｌｏｗＣＤ８＋Ｔ細胞亜集団が挙げられるがこれに限定されない。
【００１２】
本発明の１つの実施形態は、被験体における以下：
抗腫瘍免疫応答における樹状細胞刺激と相関するＣＤ４＋Ｔ細胞亜集団の量、
抗腫瘍免疫応答でのＣＤ４＋Ｔ細胞による樹状細胞刺激と相関する樹状細胞亜集団の量、
抗腫瘍免疫応答での樹状細胞刺激と相関するＣＤ８＋Ｔ細胞亜集団の量、
制御性Ｔ細胞亜集団の量または制御性Ｔ細胞と相関するＣＤ４＋Ｔ細胞亜集団の量、および
ＩＣＯＳ＋ＣＤ６２ＬｌｏｗＣＤ４＋Ｔ細胞亜集団の量、
から選択される量を、該被験体のがん免疫療法に対する応答を予測する式の変数（指標）として用いる方法である。１つの実施形態において、本発明の変数（Ｘ、Ｙ）は、それぞれ、以下：
ＣＤ６２ＬｌｏｗＣＤ４＋Ｔ細胞亜集団の量、
ＣＣＲ７-ＣＤ４＋Ｔ細胞亜集団の量、
ＬＡＧ−３＋ＣＤ６２ＬｌｏｗＣＤ４＋Ｔ細胞亜集団の量、
ＩＣＯＳ＋ＣＤ６２ＬｌｏｗＣＤ４＋Ｔ細胞亜集団の量、
ＣＤ４５ＲＡ−ＣＤ４＋Ｔ細胞亜集団の量、
ＣＤ４５ＲＯ＋ＣＤ４＋Ｔ細胞亜集団の量、
ＣＣＲ４＋ＣＤ２５＋ＣＤ４＋Ｔ細胞亜集団の量、
ＣＤ６２ＬhighＣＤ２５＋ＣＤ４＋Ｔ細胞亜集団の量、
ＣＤ１２７＋ＣＤ２５＋ＣＤ４＋Ｔ細胞亜集団の量、
ＣＤ４５ＲＡ-Ｆｏｘｐ３＋ＣＤ４＋Ｔ細胞亜集団の量、
Ｆｏｘｐ３＋ＣＤ２５＋ＣＤ４＋Ｔ細胞亜集団の量、
ＨＬＡ−ＤＲ＋樹状細胞亜集団の量、
ＣＤ８０＋樹状細胞亜集団の量、
ＣＤ８６＋樹状細胞亜集団の量、
ＰＤ−Ｌ１＋樹状細胞亜集団の量、
ＣＤ６２ＬｌｏｗＣＤ８＋Ｔ細胞亜集団の量、
ＣＤ１３７＋ＣＤ８＋Ｔ細胞亜集団の量、および
ＣＤ２８＋ＣＤ６２ＬｌｏｗＣＤ８＋Ｔ細胞亜集団の量
からなる群から選択される。
【００１３】
例えば、本発明の方法では、
抗腫瘍免疫応答における樹状細胞刺激と相関するＣＤ４＋Ｔ細胞亜集団の量、
抗腫瘍免疫応答でのＣＤ４＋Ｔ細胞による樹状細胞刺激と相関する樹状細胞亜集団の量、および、
抗腫瘍免疫応答での樹状細胞刺激と相関するＣＤ８＋Ｔ細胞亜集団の量、
からなる群から選択される値を（Ｘ）とすることができる。本発明の方法ではまた、
ＣＤ６２ＬｌｏｗＣＤ４＋Ｔ細胞亜集団の量、
ＣＣＲ７-ＣＤ４＋Ｔ細胞亜集団の量、
ＬＡＧ−３＋ＣＤ６２ＬｌｏｗＣＤ４＋Ｔ細胞亜集団の量、
ＩＣＯＳ＋ＣＤ６２ＬｌｏｗＣＤ４＋Ｔ細胞亜集団の量、
ＣＤ４５ＲＡ−ＣＤ４＋Ｔ細胞亜集団の量、
ＣＤ４５ＲＯ＋ＣＤ４＋Ｔ細胞亜集団の量、
ＨＬＡ−ＤＲ＋樹状細胞亜集団の量、
ＣＤ８０＋樹状細胞亜集団の量、
ＣＤ８６＋樹状細胞亜集団の量、
ＰＤ−Ｌ１＋樹状細胞亜集団の量、
ＣＤ６２ＬｌｏｗＣＤ８＋Ｔ細胞亜集団の量、
ＣＤ１３７＋ＣＤ８＋Ｔ細胞亜集団の量、および
ＣＤ２８＋ＣＤ６２ＬｌｏｗＣＤ８＋Ｔ細胞亜集団の量
からなる群から選択される値を（Ｘ）として、変数（Ｘ、Ｙ）を計算することができる。
【００１４】
例えば、本発明の方法では、制御性Ｔ細胞亜集団の量または制御性Ｔ細胞と相関するＣＤ４＋Ｔ細胞亜集団の量を（Ｙ）として、変数（Ｘ、Ｙ）を計算することができる。本発明の方法ではまた、
ＣＣＲ４＋ＣＤ２５＋ＣＤ４＋Ｔ細胞亜集団の量、
ＣＤ６２ＬhighＣＤ２５＋ＣＤ４＋Ｔ細胞亜集団の量、
ＣＤ１２７＋ＣＤ２５＋ＣＤ４＋Ｔ細胞亜集団の量、
ＣＤ４５ＲＡ-Ｆｏｘｐ３＋ＣＤ４＋Ｔ細胞亜集団の量、および
ＣＤ４＋Ｆｏｘｐ３＋ＣＤ２５＋Ｔ細胞亜集団の量、
からなる群から選択される値を（Ｙ）として、変数（Ｘ、Ｙ）を計算することができる。
【００１５】
本発明の方法では、例えば、ＣＤ４＋ＣＤ６２ＬｌｏｗＴ細胞の量（Ｘ）を測定する工程と、ＣＤ４＋Ｆｏｘｐ３＋ＣＤ２５＋Ｔ細胞の量（Ｙ）を測定する工程とを含む、ＸのＹに対する相対値と閾値（無効群閾値）との比較を、該被験体が該がん免疫療法に対して無効群でないことを予測するための指標として用いることができる。（Ｙ）としては、制御性Ｔ細胞亜集団の量、または制御性Ｔ細胞と相関するＣＤ４＋Ｔ細胞亜集団の量ないし割合を使用することができる。特に、ＣＤ６２ＬｌｏｗＣＤ４＋Ｔ細胞／制御性Ｔ細胞比をバイオマーカーとして検討した報告は今までになされていないが、本発明者らによって、がん免疫療法に対する応答性の予測のためのバイオマーカーとして非常に有用であることが見出された。
本発明ではまた、ＣＤ８０＋樹状細胞亜集団の量（Ｘ）を測定する工程と、ＣＤ２８＋ＣＤ６２ＬｌｏｗＣＤ８＋Ｔ細胞亜集団の量（Ｙ）を測定する工程とを含む、ＸのＹに対する相対値と閾値（無効群閾値）との比較を、該被験体が該がん免疫療法に対して無効群でないことを予測するための指標として用いることができる。
【００１６】
本発明者らによって、複数の指標が独立に応答性との相関を示していることが見出されているため、複数の指標を組み合わせて、応答性の指標として用いることが可能である。２つ以上の指標を組み合わせて、応答性の指標とする場合には、任意の数の変数を用いた式によって表される指標を用いることができる。複数の指標（Ｘ１、Ｘ２、Ｘ３・・・Ｘｎ）を用いる場合、応答性の指標としては、例えば、以下が挙げられるがそれに限定されるものではない：
Ｆ＝ａ１Ｘ１ｂ１＋ａ２Ｘ２ｂ２＋ａ３Ｘ３ｂ３・・・＋ａｎＸｎｂｎ
Ｆ＝Ｘ１ｃ１＊Ｘ２ｃ２＊Ｘ３ｃ３・・・＊Ｘｎｃｎ
（式中、各ａ、ｂ、ｃは任意の実数である）。このような式によって計算される値（指標）と閾値とを比較した大小から、応答性の予測が可能である。本発明者らによって見出された、新規な指標について、判別分析による多変量解析（例えば、ロジスティクス回帰による推定）を行うことによって各係数を決定し、被験体のがん免疫療法への応答性の指標として用いることができる。
【００１７】
代表的には、本明細書に記載される２つの指標（Ｘ，Ｙ）を変数とした式Ｆ（Ｘ，Ｙ）によって、応答性を予測することが可能であり、特定の実施形態において、式は、ＸのＹに対する相対値である。
【００１８】
ＸのＹに対する相対値としては、ＸとＹについての任意の関数（Ｆ（Ｘ，Ｙ））を用いることができる。特に、Ｘが応答性と正に相関し、Ｙが応答性と負に相関していると考えられる場合、限定されるものではないが、Ｘに対して単調増加であり、Ｙに対して単調減少である、任意のＸとＹの関数（Ｆ（Ｘ，Ｙ））を用いることができる。応答性を示す式は、応答性を表す２以上の変数が与えられた場合、それぞれの変数の応答性への寄与を計算することによって、回帰的に求めることが可能である。
【００１９】
応答性を示す式Ｆ（Ｘ，Ｙ）としては、例えば、以下が挙げられるがそれに限定されるものではない：
Ｆ＝ａＸｒ＋ｂＹｓ
Ｆ＝Ｘｒ＊Ｙｓ
（式中、ａ、ｂ、ｒ、ｓは任意の実数である）。
【００２０】
ｒ、ｓとしては、式の簡便性のため、整数を用いることができる。一部の実施形態では、ＸのＹに対する相対値の例としては、Ｘｎ／Ｙｍ（ｎおよびｍは任意の実数、例えば任意の整数）が挙げられ、例えば、Ｘ／Ｙ、Ｘ２／Ｙが挙げられるが、これに限定されるものではない。Ｘ、Ｙの因子がそれぞれ異なる機序から治療に対する応答性を示している場合、このように指標を組み合わせることは、応答性の予測をより正確なものとすることができる。本発明者らによる検証によって、rおよびｓが−５〜５の範囲の式を用いて、被
験体のがん免疫療法への応答性を正確に予測することができたことが示された。
【００２１】
本発明の別の局面では、被験体のＣＤ４＋Ｔ細胞の組成を、がん免疫療法に対する応答の指標として用いることで、無効群ではないことが示された被験体の中からさらに奏効群（完全奏効（ＣＲ）＋部分奏効（ＰＲ））である被験体を予測する方法が提供される。
【００２２】
本発明の１つの実施形態は、無効群ではないことが示された被験体のＣＤ４＋Ｔ細胞におけるＦｏｘｐ３＋ＣＤ２５＋Ｔ細胞の割合、ＣＤ６２ＬｌｏｗＣＤ４＋Ｔ細胞におけるＩＣＯＳ＋ＣＤ６２ＬｌｏｗＣＤ４＋Ｔ細胞亜集団の割合、ＣＤ６２ＬｌｏｗＣＤ４＋Ｔ細胞におけるＬＡＧ−３＋ＣＤ６２ＬｌｏｗＣＤ４＋Ｔ細胞亜集団の割合、またはＣＤ６２ＬｌｏｗＣＤ４＋Ｔ細胞におけるＰＤ−１＋ＣＤ６２ＬｌｏｗＣＤ４＋Ｔ細胞亜集団の割合を、該被験体のがん免疫療法に対する応答の指標として用いる方法である。ＣＤ４＋Ｔ細胞におけるＦｏｘｐ３＋ＣＤ２５＋Ｔ細胞の割合、ＣＤ６２ＬｌｏｗＣＤ４＋Ｔ細胞におけるＩＣＯＳ＋ＣＤ６２ＬｌｏｗＣＤ４＋Ｔ細胞亜集団の割合、ＣＤ６２ＬｌｏｗＣＤ４＋Ｔ細胞におけるＬＡＧ−３＋ＣＤ６２ＬｌｏｗＣＤ４＋Ｔ細胞亜集団の割合、またはＣＤ６２ＬｌｏｗＣＤ４＋Ｔ細胞におけるＰＤ−１＋ＣＤ６２ＬｌｏｗＣＤ４＋Ｔ細胞亜集団の割合が閾値（奏効群閾値）よりも高いことは、該被験体が奏効群であることを示し得る。被験体が奏効群であるか否かを決定するためには、被験体が無効群ではないことを決定する必要があるが、そのような無効群か否かの決定は、本明細書において記載される方法によって示すことができる。
【００２３】
本発明の別の実施例では、上記の（Ｘ、Ｙ）を用いて無効群でないと判定された被験体集団において、奏効群（ＰＲ）と安定群（ＳＤ）とを識別する方法を提供する。奏効群（ＰＲ）と安定群（ＳＤ）とを識別する方法においては、
ＩＣＯＳ＋ＣＤ６２ＬｌｏｗＣＤ４＋Ｔ細胞亜集団の量
を（Ｚ）として
ＣＤ４＋ＣＤ２５＋Ｔ細胞亜集団の量
ＣＤ４＋Ｆｏｘｐ３＋Ｔ細胞亜集団の量
ＣＤ４＋Ｆｏｘｐ３＋ＣＤ２５＋Ｔ細胞亜集団の量
ＣＤ６２ＬhighＣＤ２５＋ＣＤ４＋Ｔ細胞亜集団の量、
ＣＤ４５ＲＡ-Ｆｏｘｐ３＋ＣＤ４＋Ｔ細胞亜集団の量、
ＣＣＲ４＋ＣＤ２５＋ＣＤ４＋Ｔ細胞亜集団の量、
ＣＤ１２７＋ＣＤ２５＋ＣＤ４＋Ｔ細胞亜集団の量、
からなる群から選択される値を（Ｗ）として、変数（Ｚ、Ｗ）を計算し、被験体が奏効群（ＰＲ）であるか、または、安定群（ＳＤ）であるかを予測することができる。代表的には、奏効群（ＰＲ）と安定群（ＳＤ）とを識別する方法においては、ＩＣＯＳ＋ＣＤ６２ＬｌｏｗＣＤ４＋Ｔ細胞亜集団の量を（Ｚ）とし、ＣＤ４＋Ｆｏｘｐ３＋ＣＤ２５＋Ｔ細胞亜集団の量を（Ｗ）とし、Ｗ５＊Ｚの数値を指標として、奏効群（ＰＲ）と安定群（ＳＤ）とを判定することが可能である。
【００２４】
閾値は、感度および特異度を考慮して決定することができる。感度および特異度は、無効群の検出、奏効群の検出、または安定群の検出についての感度および特異度であり得る。１つの実施形態において、本発明のバイオマーカーは、感度、特異度とも１００％となる閾値を設定することができる。そのため、極めて正確に無効症例を選択することが可能であり、大きな技術的優位性を有している。本発明のバイオマーカーとして記載される指標の２つ以上を用いる場合、それらの指標についてそれぞれ閾値を定めることができ、必要な場合には、第１の閾値、第２の閾値、第３の閾値、第４の閾値のようにして区別して用いることができる。
【００２５】
閾値は、無効群の検出、奏効群の検出、または安定群の検出について感度が約９０％超となるように決定され得る。別の実施形態では、閾値が、無効群の検出、奏効群の検出、または安定群の検出について感度が約１００％となるように決定され得る。さらに別の実施形態では、閾値は、無効群の検出、奏効群の検出、または安定群の検出について特異度が約９０％超となるように決定され得る。さらに別の実施形態では、閾値は、無効群の検出、奏効群の検出、または安定群の検出について特異度が約１００％となるように決定され得る。
【００２６】
１つの実施形態では、被験体のＴ細胞の組成は、被験体から得られたサンプル中のＴ細胞の組成であり、好ましくは、サンプルは、末梢血サンプルである。本発明において提供されるバイオマーカーは、末梢血サンプルを使用して測定することができるものであるため、非侵襲的、安価で経時的に施行可能という、臨床応用における大きな優位性を有している。
【００２７】
１つの実施形態では、がん免疫療法は、免疫チェックポイント阻害剤の投与を含む。本発明のバイオマーカーは、特に、このようながん免疫療法に対する被験体の応答を非常に正確に予測することができる。
【００２８】
１つの実施形態では、免疫チェックポイント阻害剤は、ＰＤ−１阻害剤またはＰＤ−Ｌ１阻害剤を含む。ＰＤ−１阻害剤としては、ＰＤ−１とＰＤ−Ｌ１の相互作用（例えば、結合）を阻害する抗ＰＤ−１抗体、例えば、ニボルマブ、ペムブロリズマブなどの抗ＰＤ−１抗体が挙げられるが、これらに限定されるものではない。ＰＤ−Ｌ１阻害剤としては、ＰＤ−１とＰＤ−Ｌ１の相互作用（例えば、結合）を阻害する抗ＰＤ−Ｌ１抗体、例えば、デュルバルマブ、アテゾリズマブ、アベルマブなどの抗ＰＤ−Ｌ１抗体が挙げられるが、これらに限定されるものではない。
【００２９】
本発明のさらなる局面は、被験体のＴ細胞の組成を用いて被験体のがん免疫療法に対する応答を予測し、がんを有する被験体を治療する方法を提供する。あるいは、特定のＴ細胞の組成を有する被験体において、がんを治療する方法、またはそのための組成物を提供する。がん免疫療法、特に免疫チェックポイント阻害療法は、被験体ごとの応答性の差が大きいことが知られており、本発明のバイオマーカーによって被験体を選択してがん免疫療法を施すことは、腫瘍縮小などの治療効果が奏される確率を顕著に高めることができる。
【００３０】
本発明の１つの実施形態において、がんを有する被験体を治療する方法であって、
（１）該被験体由来のサンプル中のＣＤ４＋Ｔ細胞における、以下：
抗腫瘍免疫応答における樹状細胞刺激と相関するＣＤ４＋Ｔ細胞亜集団の相対量
抗腫瘍免疫応答におけるＣＤ４＋Ｔ細胞による樹状細胞刺激と相関する樹状細胞亜集団の相対量、および
抗腫瘍免疫応答における樹状細胞刺激と相関するＣＤ８＋Ｔ細胞亜集団の相対量
からなる群から選択される相対量を決定する工程と、
（２）該相対量が閾値（無効群閾値）よりも高い場合に、該被験体が、がん免疫療法に対する応答について無効群でないと判定する工程と、該被験体が無効群でないと判定された場合に、該被験体に該がん免疫療法を施す工程とを含む、方法が提供される。
本発明の別の実施形態において、がんを有する被験体を治療する方法であって、該被験体由来のサンプル中のＣＤ４＋Ｔ細胞における、以下：
抗腫瘍免疫応答における樹状細胞刺激と相関するＣＤ４＋Ｔ細胞亜集団の相対量
抗腫瘍免疫応答におけるＣＤ４＋Ｔ細胞による樹状細胞刺激と相関する樹状細胞亜集団の相対量、および
抗腫瘍免疫応答における樹状細胞刺激と相関するＣＤ８＋Ｔ細胞亜集団の相対量
からなる群から選択される相対量を決定する工程によって、該相対量が閾値（無効群閾値）よりも高く、がん免疫療法に対する応答について無効群でないと判定された被験体に、該がん免疫療法を施す工程を含む、方法が提供される。
ここで、前記相対量は、以下：
ＣＤ４＋Ｔ細胞中のＣＤ６２ＬｌｏｗＣＤ４＋Ｔ細胞亜集団の割合、
ＣＤ４＋Ｔ細胞中のＣＣＲ７-ＣＤ４＋Ｔ細胞亜集団の割合、
ＣＤ４＋Ｔ細胞中のＣＤ４５ＲＡ-ＣＤ４＋Ｔ細胞亜集団の割合、
ＣＤ４＋Ｔ細胞中のＣＤ４５ＲＯ＋ＣＤ４＋Ｔ細胞亜集団の割合、
ＣＤ６２ＬｌｏｗＣＤ４＋Ｔ細胞中のＬＡＧ−３＋ＣＤ６２ＬｌｏｗＣＤ４＋Ｔ細胞亜集団の割合、
ＣＤ６２ＬｌｏｗＣＤ４＋Ｔ細胞中のＩＣＯＳ＋ＣＤ６２ＬｌｏｗＣＤ４＋Ｔ細胞亜集団の割合、
ＣＤ４＋Ｔ細胞中のＣＣＲ４＋ＣＤ２５＋ＣＤ４＋Ｔ細胞亜集団の割合、
ＣＤ４＋Ｔ細胞中のＣＤ６２ＬhighＣＤ２５＋ＣＤ４＋Ｔ細胞亜集団の割合、
ＣＤ４＋Ｔ細胞中のＣＤ１２７＋ＣＤ２５＋ＣＤ４＋Ｔ細胞亜集団の割合、
ＣＤ４＋Ｔ細胞中のＣＤ４５ＲＡ-Ｆｏｘｐ３＋ＣＤ４＋Ｔ細胞亜集団の割合、
ＣＤ４＋Ｔ細胞中のＦｏｘｐ３＋ＣＤ２５＋ＣＤ４＋Ｔ細胞亜集団の割合、
樹状細胞におけるＨＬＡ−ＤＲ＋樹状細胞亜集団の割合、
樹状細胞におけるＣＤ８０＋樹状細胞亜集団の割合、
樹状細胞におけるＣＤ８６＋樹状細胞亜集団の割合、
樹状細胞におけるＰＤ−Ｌ１＋樹状細胞亜集団の割合
ＣＤ８＋Ｔ細胞中のＣＤ６２ＬｌｏｗＣＤ８＋Ｔ細胞亜集団の割合、
ＣＤ８＋Ｔ細胞中のＣＤ１３７＋ＣＤ８＋Ｔ細胞亜集団の割合、および
ＣＤ６２ＬｌｏｗＣＤ８＋Ｔ細胞中のＣＤ２８＋ＣＤ６２ＬｌｏｗＣＤ８＋Ｔ細胞亜集団の割合
からなる群から選択される。
【００３１】
好ましくは、前記相対量は、以下：
ＣＤ４＋Ｔ細胞中のＣＤ６２ＬｌｏｗＣＤ４＋Ｔ細胞亜集団の割合、
ＣＤ４＋Ｔ細胞中のＣＣＲ７-ＣＤ４＋Ｔ細胞亜集団の割合、
ＣＤ４＋Ｔ細胞中のＣＤ４５ＲＡ-ＣＤ４＋Ｔ細胞亜集団の割合、
ＣＤ４＋Ｔ細胞中のＣＤ４５ＲＯ＋ＣＤ４＋Ｔ細胞亜集団の割合、
ＣＤ６２ＬｌｏｗＣＤ４＋Ｔ細胞中のＬＡＧ−３＋ＣＤ６２ＬｌｏｗＣＤ４＋Ｔ細胞亜集団の割合、
ＣＤ６２ＬｌｏｗＣＤ４＋Ｔ細胞中のＩＣＯＳ＋ＣＤ６２ＬｌｏｗＣＤ４＋Ｔ細胞亜集団の割合、
樹状細胞におけるＨＬＡ−ＤＲ＋樹状細胞亜集団の割合、
樹状細胞におけるＣＤ８０＋樹状細胞亜集団の割合、
樹状細胞におけるＣＤ８６＋樹状細胞亜集団の割合、
樹状細胞におけるＰＤ−Ｌ１＋樹状細胞亜集団の割合
ＣＤ８＋Ｔ細胞中のＣＤ６２ＬｌｏｗＣＤ８＋Ｔ細胞亜集団の割合、
ＣＤ８＋Ｔ細胞中のＣＤ１３７＋ＣＤ８＋Ｔ細胞亜集団の割合、および
ＣＤ６２ＬｌｏｗＣＤ８＋Ｔ細胞中のＣＤ２８＋ＣＤ６２ＬｌｏｗＣＤ８＋Ｔ細胞亜集団の割合
からなる群から選択される。
【００３２】
本発明の別の実施形態において、がんを有する被験体を治療する方法であって、該被験体由来のサンプル中の、ＣＤ４＋Ｔ細胞におけるＦｏｘｐ３＋ＣＤ２５＋Ｔ細胞の割合を決定する工程と、ＣＤ４＋Ｔ細胞におけるＦｏｘｐ３＋ＣＤ２５＋Ｔ細胞の割合が閾値（無効群閾値）よりも低い場合に、該被験体が、がん免疫療法に対する応答について無効群でないと判定する工程と、該被験体が無効群でないと判定された場合に、該被験体に該がん免疫療法を施す工程とを含む、方法が提供される。本発明の別の実施形態において、がんを有する被験体を治療する方法であって、該被験体由来のサンプル中の、ＣＤ４＋Ｔ細胞におけるＦｏｘｐ３＋ＣＤ２５＋Ｔ細胞の割合を決定する工程、および、ＣＤ４＋Ｔ細胞におけるＦｏｘｐ３＋ＣＤ２５＋Ｔ細胞の割合が閾値（無効群閾値）よりも低い場合に、該被験体が、がん免疫療法に対する応答について無効群でないと判定する工程によって、無効群でないと判定された該被験体に、該がん免疫療法を施す工程を含む、方法が提供される。
【００３３】
本発明の別の実施形態において、がんを有する被験体を治療する方法であって、
（１）以下：
抗腫瘍免疫応答における樹状細胞刺激と相関するＣＤ４＋Ｔ細胞亜集団の相対量
抗腫瘍免疫応答におけるＣＤ４＋Ｔ細胞による樹状細胞刺激と相関する樹状細胞亜集団の相対量、および
抗腫瘍免疫応答における樹状細胞刺激と相関するＣＤ８＋Ｔ細胞亜集団の相対量
制御性Ｔ細胞または制御性Ｔ細胞と相関するＣＤ４＋Ｔ細胞亜集団の量、および
ＩＣＯＳ＋ＣＤ６２ＬｌｏｗＣＤ４＋Ｔ細胞亜集団の量、
からなる群から選択される量（Ｘ，Ｙ）を決定する工程と、
（２）
ＸのＹに対する相対値と閾値（無効群閾値）との比較を用いて該被験体ががん免疫療法に対する応答について無効群であるかどうかを判定する工程と、
（３）
該被験体が無効群でないと判定された場合に、該被験体に該がん免疫療法を施す工程とを含む、方法が提供される。
本発明の別の実施形態において、がんを有する被験体を治療する方法であって、
（１）以下：
抗腫瘍免疫応答における樹状細胞刺激と相関するＣＤ４＋Ｔ細胞亜集団の相対量
抗腫瘍免疫応答におけるＣＤ４＋Ｔ細胞による樹状細胞刺激と相関する樹状細胞亜集団の相対量、および
抗腫瘍免疫応答における樹状細胞刺激と相関するＣＤ８＋Ｔ細胞亜集団の相対量
制御性Ｔ細胞または制御性Ｔ細胞と相関するＣＤ４＋Ｔ細胞亜集団の量、および
ＩＣＯＳ＋ＣＤ６２ＬｌｏｗＣＤ４＋Ｔ細胞亜集団の量、
からなる群から選択される量（Ｘ，Ｙ）を決定する工程と、
（２）
ＸのＹに対する相対値と閾値（無効群閾値）との比較を用いて該被験体ががん免疫療法に対する応答について無効群であるかどうかを判定する工程と、
によって無効群でないと判定された該被験体に、該がん免疫療法を施す工程を含む、方法が提供される。
例えば、前記量（Ｘ）および（Ｙ）が、以下：
ＣＤ６２ＬｌｏｗＣＤ４＋Ｔ細胞亜集団の量、
ＣＣＲ７-ＣＤ４＋Ｔ細胞亜集団の量、
ＬＡＧ−３＋ＣＤ６２ＬｌｏｗＣＤ４＋Ｔ細胞亜集団の量、
ＣＤ４５ＲＡ-ＣＤ４＋Ｔ細胞亜集団の量、
ＣＤ４５ＲＯ＋ＣＤ４＋Ｔ細胞亜集団の量、
ＨＬＡ−ＤＲ＋樹状細胞亜集団の量、
ＣＤ８０＋樹状細胞亜集団の量、
ＣＤ８６＋樹状細胞亜集団の量、
ＰＤ−Ｌ１＋樹状細胞亜集団の量、
ＣＤ１３７＋ＣＤ８＋Ｔ細胞亜集団の量、
ＣＤ６２ＬｌｏｗＣＤ８＋Ｔ細胞亜集団の量、
ＣＤ２８＋ＣＤ６２ＬｌｏｗＣＤ８＋Ｔ細胞亜集団の量
Ｆｏｘｐ３＋ＣＤ２５＋ＣＤ４＋Ｔ細胞亜集団の量、
ＣＤ６２ＬhighＣＤ２５＋ＣＤ４＋Ｔ細胞亜集団の量、
ＣＤ４５ＲＡ-Ｆｏｘｐ３＋ＣＤ４＋Ｔ細胞亜集団の量、
ＣＣＲ４＋ＣＤ２５＋ＣＤ４＋Ｔ細胞亜集団の量、および、
ＣＤ１２７＋ＣＤ２５＋ＣＤ４＋Ｔ細胞亜集団の量、
からなる群から選択される。
【００３４】
例えば、本発明の方法では、
抗腫瘍免疫応答における樹状細胞刺激と相関するＣＤ４＋Ｔ細胞亜集団の量、
抗腫瘍免疫応答でのＣＤ４＋Ｔ細胞による樹状細胞刺激と相関する樹状細胞亜集団の量、および、
抗腫瘍免疫応答での樹状細胞刺激と相関するＣＤ８＋Ｔ細胞亜集団の量、
からなる群から選択される値を（Ｘ）とすることができる。本発明の方法ではまた、
ＣＤ６２ＬｌｏｗＣＤ４＋Ｔ細胞亜集団の量、
ＣＣＲ７-ＣＤ４＋Ｔ細胞亜集団の量、
ＬＡＧ−３＋ＣＤ６２ＬｌｏｗＣＤ４＋Ｔ細胞亜集団の量、
ＩＣＯＳ＋ＣＤ６２ＬｌｏｗＣＤ４＋Ｔ細胞亜集団の量、
ＣＤ４５ＲＡ−ＣＤ４＋Ｔ細胞亜集団の量、
ＣＤ４５ＲＯ＋ＣＤ４＋Ｔ細胞亜集団の量、
ＨＬＡ−ＤＲ＋樹状細胞亜集団の量、
ＣＤ８０＋樹状細胞亜集団の量、
ＣＤ８６＋樹状細胞亜集団の量、
ＰＤ−Ｌ１＋樹状細胞亜集団の量、
ＣＤ６２ＬｌｏｗＣＤ８＋Ｔ細胞亜集団の量、および、
ＣＤ１３７＋ＣＤ８＋Ｔ細胞亜集団の量
ＣＤ２８＋ＣＤ６２ＬｌｏｗＣＤ８＋Ｔ細胞亜集団の量
からなる群から選択される値を（Ｘ）として、変数（Ｘ、Ｙ）を計算することができる。
【００３５】
例えば、本発明の方法では、制御性Ｔ細胞または制御性Ｔ細胞と相関するＣＤ４＋Ｔ細胞亜集団の量を（Ｙ）として、変数（Ｘ、Ｙ）を計算することができる。本発明の方法ではまた、
ＣＣＲ４＋ＣＤ２５＋ＣＤ４＋Ｔ細胞亜集団の量、
ＣＤ６２ＬhighＣＤ２５＋ＣＤ４＋Ｔ細胞亜集団の量、
ＣＤ１２７＋ＣＤ２５＋ＣＤ４＋Ｔ細胞亜集団の量、
ＣＤ４５ＲＡ-Ｆｏｘｐ３＋ＣＤ４＋Ｔ細胞亜集団の量、および
ＣＤ４＋Ｆｏｘｐ３＋ＣＤ２５＋Ｔ細胞亜集団の量
からなる群から選択される値を（Ｙ）として、変数（Ｘ、Ｙ）を計算することができる。
【００３６】
本発明の別の実施形態において、がんを有する被験体を治療する方法であって、
以下：
抗腫瘍免疫応答における樹状細胞刺激と相関するＣＤ４＋Ｔ細胞亜集団の量、
抗腫瘍免疫応答でのＣＤ４＋Ｔ細胞による樹状細胞刺激と相関する樹状細胞亜集団の量、および、
抗腫瘍免疫応答での樹状細胞刺激と相関するＣＤ８＋Ｔ細胞亜集団の量、
制御性Ｔ細胞または制御性Ｔ細胞と相関するＣＤ４＋Ｔ細胞亜集団の量、および
ＩＣＯＳ＋ＣＤ６２ＬｌｏｗＣＤ４＋Ｔ細胞亜集団の量、
からなる群から選択される量（Ｘ，Ｙ）を決定する工程と、ＸのＹに対する相対値と閾値（無効群閾値）との比較を用いて該被験体ががん免疫療法に対する応答について無効群であるかどうかを判定する工程と、該被験体が無効群でないと判定された場合であり、かつ、Ｆｏｘｐ３＋ＣＤ２５＋Ｔ細胞の割合、ＩＣＯＳ＋ＣＤ６２ＬｌｏｗＣＤ４＋Ｔ細胞亜集団、ＬＡＧ−３＋ＣＤ６２ＬｌｏｗＣＤ４＋Ｔ細胞亜集団の割合、またはＰＤ−１＋ＣＤ６２ＬｌｏｗＣＤ４＋Ｔ細胞亜集団の割合の割合が閾値（奏効群閾値）よりも高い場合に、該被験体が、がん免疫療法に対する応答について奏効群であると判定する工程と、該被験体が奏効群であると判定された場合に、該被験体に該がん免疫療法を施す工程とを含む、方法が提供される。本発明の別の実施形態において、がんを有する被験体を治療する方法であって、
以下：
抗腫瘍免疫応答における樹状細胞刺激と相関するＣＤ４＋Ｔ細胞亜集団の量、
抗腫瘍免疫応答でのＣＤ４＋Ｔ細胞による樹状細胞刺激と相関する樹状細胞亜集団の量、および、
抗腫瘍免疫応答での樹状細胞刺激と相関するＣＤ８＋Ｔ細胞亜集団の量、
制御性Ｔ細胞または制御性Ｔ細胞と相関するＣＤ４＋Ｔ細胞亜集団の量、および
ＩＣＯＳ＋ＣＤ６２ＬｌｏｗＣＤ４＋Ｔ細胞亜集団の量、
からなる群から選択される量（Ｘ，Ｙ）を決定する工程と、ＸのＹに対する相対値と閾値（無効群閾値）との比較を用いて該被験体ががん免疫療法に対する応答について無効群であるかどうかを判定する工程と、該被験体が無効群でないと判定された場合であり、かつ、Ｆｏｘｐ３＋ＣＤ２５＋Ｔ細胞の割合、ＩＣＯＳ＋ＣＤ６２ＬｌｏｗＣＤ４＋Ｔ細胞亜集団、ＬＡＧ−３＋ＣＤ６２ＬｌｏｗＣＤ４＋Ｔ細胞亜集団の割合、またはＰＤ−１＋ＣＤ６２ＬｌｏｗＣＤ４＋Ｔ細胞亜集団の割合の割合が閾値（奏効群閾値）よりも高い場合に、該被験体が、がん免疫療法に対する応答について奏効群であると判定する工程とによって、奏効群であると判定された該被験体に、該がん免疫療法を施す工程とを含む、方法が提供される。
【００３７】
例えば、本発明の方法では、
抗腫瘍免疫応答における樹状細胞刺激と相関するＣＤ４＋Ｔ細胞亜集団の量、
抗腫瘍免疫応答でのＣＤ４＋Ｔ細胞による樹状細胞刺激と相関する樹状細胞亜集団の量、および、
抗腫瘍免疫応答での樹状細胞刺激と相関するＣＤ８＋Ｔ細胞亜集団の量、
からなる群から選択される値を（Ｘ）とすることができる。本発明の方法ではまた、
ＣＤ６２ＬｌｏｗＣＤ４＋Ｔ細胞亜集団の量、
ＣＣＲ７-ＣＤ４＋Ｔ細胞亜集団の量、
ＬＡＧ−３＋ＣＤ６２ＬｌｏｗＣＤ４＋Ｔ細胞亜集団の量、
ＩＣＯＳ＋ＣＤ６２ＬｌｏｗＣＤ４＋Ｔ細胞亜集団の量、
ＣＤ４５ＲＡ−ＣＤ４＋Ｔ細胞亜集団の量、
ＣＤ４５ＲＯ＋ＣＤ４＋Ｔ細胞亜集団の量、
ＨＬＡ−ＤＲ＋樹状細胞亜集団の量、
ＣＤ８０＋樹状細胞亜集団の量、
ＣＤ８６＋樹状細胞亜集団の量、
ＰＤ−Ｌ１＋樹状細胞亜集団の量、
ＣＤ６２ＬｌｏｗＣＤ８＋Ｔ細胞亜集団の量、
ＣＤ１３７＋ＣＤ８＋Ｔ細胞亜集団の量、および
ＣＤ２８＋ＣＤ６２ＬｌｏｗＣＤ８＋Ｔ細胞亜集団の割合
からなる群から選択される値を（Ｘ）として、変数（Ｘ、Ｙ）を計算することができる。
【００３８】
例えば、本発明の方法では、制御性Ｔ細胞亜集団の量または制御性Ｔ細胞と相関するＣＤ４＋Ｔ細胞亜集団の量を（Ｙ）として、変数（Ｘ、Ｙ）を計算することができる。本発明の方法ではまた、
ＣＣＲ４＋ＣＤ２５＋ＣＤ４＋Ｔ細胞亜集団の量、
ＣＤ６２ＬhighＣＤ２５＋ＣＤ４＋Ｔ細胞亜集団の量、
ＣＤ１２７＋ＣＤ２５＋ＣＤ４＋Ｔ細胞亜集団の量、
ＣＤ４５ＲＡ-Ｆｏｘｐ３＋ＣＤ４＋Ｔ細胞亜集団の量、および
ＣＤ４＋Ｆｏｘｐ３＋ＣＤ２５＋Ｔ細胞亜集団の量
からなる群から選択される値を（Ｙ）として、変数（Ｘ、Ｙ）を計算することができる。
【００３９】
本発明の別の局面では、上記の（Ｘ、Ｙ）を用いて無効群でないと判定された被験体集団において、奏効群（ＰＲ）と安定群（ＳＤ）とを識別する方法を提供する。奏効群（ＰＲ）と安定群（ＳＤ）とを識別する方法においては、
ＩＣＯＳ＋ＣＤ６２ＬｌｏｗＣＤ４＋Ｔ細胞亜集団の量
を（Ｚ）として
ＣＤ４＋ＣＤ２５＋Ｔ細胞亜集団の量
ＣＤ４＋Ｆｏｘｐ３＋Ｔ細胞亜集団の量
ＣＤ４＋Ｆｏｘｐ３＋ＣＤ２５＋Ｔ細胞亜集団の量
ＣＤ６２ＬhighＣＤ２５＋ＣＤ４＋Ｔ細胞亜集団の量、
ＣＤ４５ＲＡ-Ｆｏｘｐ３＋ＣＤ４＋Ｔ細胞亜集団の量、
ＣＣＲ４＋ＣＤ２５＋ＣＤ４＋Ｔ細胞亜集団の量、
ＣＤ１２７＋ＣＤ２５＋ＣＤ４＋Ｔ細胞亜集団の量、
からなる群から選択される値を（Ｗ）として、変数（Ｚ、Ｗ）を計算し、被験体が奏効群（ＰＲ）であるか、または、安定群（ＳＤ）であるかを予測することができる。
【００４０】
本発明のさらなる局面では、ＣＤ４、ＣＤ２５、ＣＤ６２ＬおよびＦｏｘｐ３などから選択される１以上の細胞表面マーカー、例えば、以下：
・ＣＤ４およびＣＤ６２Ｌの組み合わせ、
・ＣＤ４、ＣＤ４５ＲＡおよびＣＣＲ７の組み合わせ、
・ＣＤ４、ＣＤ４５ＲＯおよびＣＣＲ７の組み合わせ、
・ＣＤ４、ＣＤ６２ＬおよびＬＡＧ−３の組み合わせ、
・ＣＤ４、ＣＤ６２ＬおよびＩＣＯＳの組み合わせ、
・ＣＤ４、ＣＤ６２ＬおよびＣＤ２５の組み合わせ、
・ＣＤ４、ＣＤ１２７およびＣＤ２５の組み合わせ、
・ＣＤ４、ＣＤ４５ＲＡおよびＦｏｘｐ３の組み合わせ、
・ＣＤ４、ＣＤ４５ＲＯおよびＦｏｘｐ３の組み合わせ、
・ＣＤ４、ＣＤ２５およびＦｏｘｐ３の組み合わせ、
・ＣＤ１１ｃ、ＣＤ１４１およびＨＬＡ−ＤＲの組み合わせ、
・ＣＤ１１ｃ、ＣＤ１４１およびＣＤ８０の組み合わせ、
・ＣＤ１１ｃ、ＣＤ１２３およびＨＬＡ−ＤＲの組み合わせ、
・ＣＤ１１ｃ、ＣＤ１２３およびＣＤ８０の組み合わせ、
・ＣＤ８およびＣＤ６２Ｌの組み合わせ、
・ＣＤ８およびＣＤ１３７の組み合わせ、ならびに
・ＣＤ２８、ＣＤ６２ＬおよびＣＤ８の組み合わせ
からなる群から選択されるマーカーの組み合わせに対する検出剤を含む被験体のがん免疫療法に対する応答を予測するためのキットが提供される。好ましくは、キットは、ＣＤ４およびＣＤ６２Ｌのそれぞれに対する検出剤を含む。このような検出剤の組み合わせを、被験体のＴ細胞組成の決定に用いることができる。このようなキットは、被験体における、本明細書に記載される新規なバイオマーカーとしての特定のＴ細胞亜集団の割合の測定に用いることができる。
【００４１】
本発明の１つの実施形態は、被験体のがん免疫療法に対する応答を予測するための、細胞表面マーカーに対する検出剤を含むキットである。被検体のＴ細胞が発現するこれらの細胞表面マーカーが、被験体のがん免疫療法に対する応答性に関係することが本発明者らによって見出された。それにより、これらの細胞表面マーカーに対する検出剤を含むキットが、がん免疫療法に対する応答性の予測に有用であることが理解される。キットは、好ましくは、ＣＤ４およびＣＤ６２Ｌに対する検出剤を含む。キットは、より好ましくは、ＣＤ４、ＣＤ２５、ＣＤ６２ＬおよびＦｏｘｐ３に対する検出剤を含む。１つの実施形態では、検出剤は抗体である。好ましくは、抗体は適切に標識されマーカーの検出を容易にする。
【００４２】
本発明の別の局面は、被験体においてがんを治療するための、免疫チェックポイント阻害剤を含む組成物である。
【００４３】
本発明の１つの実施形態は、被験体においてがんを治療するための、免疫チェックポイント阻害剤を含む組成物であって、該被験体は、以下：
抗腫瘍免疫応答における樹状細胞刺激と相関するＣＤ４＋Ｔ細胞亜集団の相対量
抗腫瘍免疫応答におけるＣＤ４＋Ｔ細胞による樹状細胞刺激と相関する樹状細胞亜集団の相対量、および
抗腫瘍免疫応答における樹状細胞刺激と相関するＣＤ８＋Ｔ細胞亜集団の相対量
からなる群から選択される相対量が閾値（無効群閾値）以上であることを特徴とする、組成物である。
【００４４】
この相対量は、例えば、代表的には、以下：
ＣＤ４＋Ｔ細胞中のＣＤ６２ＬｌｏｗＣＤ４＋Ｔ細胞亜集団の割合、
ＣＤ４＋Ｔ細胞中のＣＣＲ７-ＣＤ４＋Ｔ細胞亜集団の割合、
ＣＤ６２ＬｌｏｗＣＤ４＋Ｔ細胞中のＬＡＧ−３＋ＣＤ６２ＬｌｏｗＣＤ４＋Ｔ細胞亜集団の割合、
ＣＤ６２ＬｌｏｗＣＤ４＋Ｔ細胞中のＩＣＯＳ＋ＣＤ６２ＬｌｏｗＣＤ４＋Ｔ細胞亜集団の割合、
ＣＤ４＋Ｔ細胞中のＣＤ６２ＬhighＣＤ２５＋ＣＤ４＋Ｔ細胞亜集団の割合、
ＣＤ４＋Ｔ細胞中のＣＤ１２７＋ＣＤ２５＋ＣＤ４＋Ｔ細胞亜集団の割合、
ＣＤ４＋Ｔ細胞中のＣＤ４５ＲＡ-Ｆｏｘｐ３＋ＣＤ４＋Ｔ細胞亜集団の割合、
ＣＤ４＋Ｔ細胞中のＦｏｘｐ３＋ＣＤ２５＋ＣＤ４＋Ｔ細胞亜集団の割合、
樹状細胞におけるＨＬＡ−ＤＲ＋樹状細胞亜集団の割合、
樹状細胞におけるＣＤ８０＋樹状細胞亜集団の割合、
樹状細胞におけるＣＤ８６＋樹状細胞亜集団の割合、
樹状細胞におけるＰＤ−Ｌ１＋樹状細胞亜集団の割合、
ＣＤ８＋Ｔ細胞中のＣＤ６２ＬｌｏｗＣＤ８＋Ｔ細胞亜集団の割合、
ＣＤ８＋Ｔ細胞中のＣＤ１３７＋ＣＤ８＋Ｔ細胞亜集団の割合、および
ＣＤ６２ＬｌｏｗＣＤ８＋Ｔ細胞中のＣＤ２８＋ＣＤ６２ＬｌｏｗＣＤ８＋Ｔ細胞亜集団の割合
からなる群から選択される。
【００４５】
本発明のさらに別の実施形態は、被験体においてがんを治療するための、免疫チェックポイント阻害剤を含む組成物であって、該被験体は、該被験体由来のサンプル中の以下：
抗腫瘍免疫応答における樹状細胞刺激と相関するＣＤ４＋Ｔ細胞亜集団の量、
抗腫瘍免疫応答でのＣＤ４＋Ｔ細胞による樹状細胞刺激と相関する樹状細胞亜集団の量、
抗腫瘍免疫応答での樹状細胞刺激と相関するＣＤ８＋Ｔ細胞亜集団の量、
制御性Ｔ細胞または制御性Ｔ細胞と相関するＣＤ４＋Ｔ細胞亜集団の量、および
ＩＣＯＳ＋ＣＤ６２ＬｌｏｗＣＤ４＋Ｔ細胞亜集団
からなる群から選択される量（Ｘ，Ｙ）と、ＸのＹに対する相対値と閾値（無効群閾値）との比較によって選択された被験体であることを特徴とする、組成物である。量（Ｘ、Ｙ）は、代表的には、以下：
ＣＤ６２ＬｌｏｗＣＤ４＋Ｔ細胞亜集団の量、
ＣＣＲ７-ＣＤ４＋Ｔ細胞亜集団の量、
ＬＡＧ−３＋ＣＤ６２ＬｌｏｗＣＤ４＋Ｔ細胞亜集団の量、
ＩＣＯＳ＋ＣＤ６２ＬｌｏｗＣＤ４＋Ｔ細胞亜集団の量、
ＣＣＲ４＋ＣＤ２５＋ＣＤ４＋Ｔ細胞亜集団の量、
ＣＤ４５ＲＡ−ＣＤ４＋Ｔ細胞亜集団の量、
ＣＤ４５ＲＯ＋ＣＤ４＋Ｔ細胞亜集団の量、
ＣＤ６２ＬhighＣＤ２５＋ＣＤ４＋Ｔ細胞亜集団の量、
ＣＤ１２７＋ＣＤ２５＋ＣＤ４＋Ｔ細胞亜集団の量、
ＣＤ４５ＲＡ-Ｆｏｘｐ３＋ＣＤ４＋Ｔ細胞亜集団の量、
Ｆｏｘｐ３＋ＣＤ２５＋ＣＤ４＋Ｔ細胞亜集団の量、
ＨＬＡ−ＤＲ＋樹状細胞亜集団の量、
ＣＤ８０＋樹状細胞亜集団の量、
ＣＤ８６＋樹状細胞亜集団の量、
ＰＤ−Ｌ１＋樹状細胞亜集団の量、
ＣＤ６２ＬｌｏｗＣＤ８＋Ｔ細胞亜集団の量、
ＣＤ１３７＋ＣＤ８＋Ｔ細胞亜集団の量、および
ＣＤ２８＋ＣＤ６２ＬｌｏｗＣＤ８＋Ｔ細胞亜集団の量
からなる群から選択される。
【００４６】
例えば、本発明の方法では、
抗腫瘍免疫応答における樹状細胞刺激と相関するＣＤ４＋Ｔ細胞亜集団の量、
抗腫瘍免疫応答でのＣＤ４＋Ｔ細胞による樹状細胞刺激と相関する樹状細胞亜集団の量、および、
抗腫瘍免疫応答での樹状細胞刺激と相関するＣＤ８＋Ｔ細胞亜集団の量、
からなる群から選択される値を（Ｘ）とすることができる。本発明の方法ではまた、
ＣＤ６２ＬｌｏｗＣＤ４＋Ｔ細胞亜集団の量、
ＣＣＲ７-ＣＤ４＋Ｔ細胞亜集団の量、
ＬＡＧ−３＋ＣＤ６２ＬｌｏｗＣＤ４＋Ｔ細胞亜集団の量、
ＩＣＯＳ＋ＣＤ６２ＬｌｏｗＣＤ４＋Ｔ細胞亜集団の量、
ＣＤ４５ＲＡ−ＣＤ４＋Ｔ細胞亜集団の量、
ＣＤ４５ＲＯ＋ＣＤ４＋Ｔ細胞亜集団の量、
ＨＬＡ−ＤＲ＋樹状細胞亜集団の量、
ＣＤ８０＋樹状細胞亜集団の量、
ＣＤ８６＋樹状細胞亜集団の量、
ＰＤ−Ｌ１＋樹状細胞亜集団の量、
ＣＤ６２ＬｌｏｗＣＤ８＋Ｔ細胞亜集団の量、
ＣＤ１３７＋ＣＤ８＋Ｔ細胞亜集団の量、および
ＣＤ２８＋ＣＤ６２ＬｌｏｗＣＤ８＋Ｔ細胞亜集団の量
からなる群から選択される値を（Ｘ）として、変数（Ｘ、Ｙ）を計算することができる。
【００４７】
例えば、本発明の方法では、制御性Ｔ細胞亜集団の量または制御性Ｔ細胞と相関するＣＤ４＋Ｔ細胞亜集団の量を（Ｙ）として、変数（Ｘ、Ｙ）を計算することができる。本発明の方法ではまた、
ＣＣＲ４＋ＣＤ２５＋ＣＤ４＋Ｔ細胞亜集団の量、
ＣＤ６２ＬhighＣＤ２５＋ＣＤ４＋Ｔ細胞亜集団の量、
ＣＤ１２７＋ＣＤ２５＋ＣＤ４＋Ｔ細胞亜集団の量、
ＣＤ４５ＲＡ-Ｆｏｘｐ３＋ＣＤ４＋Ｔ細胞亜集団の量、および
ＣＤ４＋Ｆｏｘｐ３＋ＣＤ２５＋Ｔ細胞亜集団の量
からなる群から選択される値を（Ｙ）として、変数（Ｘ、Ｙ）を計算することができる。
【００４８】
本発明の方法では、例えば、ＣＤ４＋ＣＤ６２ＬｌｏｗＴ細胞の量（Ｘ）を測定する工程と、ＣＤ４＋Ｆｏｘｐ３＋ＣＤ２５＋Ｔ細胞の量（Ｙ）を測定する工程とを含む、ＸのＹに対する相対値と閾値（無効群閾値）との比較を、該被験体が該がん免疫療法に対して無効群でないことを予測するための指標として用いることができる。（Ｙ）としては、制御性Ｔ細胞または制御性Ｔ細胞と相関するＣＤ４＋Ｔ細胞亜集団の量ないし割合を使用することができる。
【００４９】
本発明のさらに別の実施形態は、被験体においてがんを治療するための、免疫チェックポイント阻害剤を含む組成物であって、該被験体は、
該被験体由来のサンプル中の、以下：
抗腫瘍免疫応答における樹状細胞刺激と相関するＣＤ４＋Ｔ細胞亜集団の量、
抗腫瘍免疫応答でのＣＤ４＋Ｔ細胞による樹状細胞刺激と相関する樹状細胞亜集団の量、
抗腫瘍免疫応答での樹状細胞刺激と相関するＣＤ８＋Ｔ細胞亜集団の量、
制御性Ｔ細胞または制御性Ｔ細胞と相関するＣＤ４＋Ｔ細胞亜集団の量、および
ＩＣＯＳ＋ＣＤ６２ＬｌｏｗＣＤ４＋Ｔ細胞亜集団の量、
から選択される量（Ｘ、Ｙ）との相対値と閾値（無効群閾値）との比較によって選択された被験体であり、かつ、該被験体由来のサンプル中のＣＤ４＋Ｔ細胞におけるＦｏｘｐ３＋ＣＤ２５＋Ｔ細胞亜集団の割合またはＣＤ６２ＬｌｏｗＣＤ４＋Ｔ細胞におけるＩＣＯＳ＋ＣＤ６２ＬｌｏｗＣＤ４＋Ｔ細胞亜集団の割合が閾値（奏効群閾値）以上であることを特徴とする、組成物である。量（Ｘ）および（Ｙ）は、代表的には、以下：
ＣＤ６２ＬｌｏｗＣＤ４＋Ｔ細胞亜集団の量、
ＣＣＲ７-ＣＤ４＋Ｔ細胞亜集団の量、
ＬＡＧ−３＋ＣＤ６２ＬｌｏｗＣＤ４＋Ｔ細胞亜集団の量、
ＩＣＯＳ＋ＣＤ６２ＬｌｏｗＣＤ４＋Ｔ細胞亜集団の量、
ＣＣＲ４＋ＣＤ２５＋ＣＤ４＋Ｔ細胞亜集団の量、
ＣＤ４５ＲＡ−ＣＤ４＋Ｔ細胞亜集団の量、
ＣＤ４５ＲＯ＋ＣＤ４＋Ｔ細胞亜集団の量、
ＣＤ６２ＬhighＣＤ２５＋ＣＤ４＋Ｔ細胞亜集団の量、
ＣＤ１２７＋ＣＤ２５＋ＣＤ４＋Ｔ細胞亜集団の量、
ＣＤ４５ＲＡ-Ｆｏｘｐ３＋ＣＤ４＋Ｔ細胞亜集団の量、
Ｆｏｘｐ３＋ＣＤ２５＋ＣＤ４＋Ｔ細胞亜集団の量、
ＨＬＡ−ＤＲ＋樹状細胞亜集団の量、
ＣＤ８０＋樹状細胞亜集団の量、
ＣＤ８６＋樹状細胞亜集団の量、
ＰＤ−Ｌ１＋樹状細胞亜集団の量、
ＣＤ６２ＬｌｏｗＣＤ８＋Ｔ細胞亜集団の量、
ＣＤ１３７＋ＣＤ８＋Ｔ細胞亜集団の量、および
ＣＤ２８＋ＣＤ６２ＬｌｏｗＣＤ８＋Ｔ細胞亜集団の量
からなる群から選択される。
【００５０】
例えば、本発明の組成物は、
抗腫瘍免疫応答における樹状細胞刺激と相関するＣＤ４＋Ｔ細胞亜集団の量、
抗腫瘍免疫応答でのＣＤ４＋Ｔ細胞による樹状細胞刺激と相関する樹状細胞亜集団の量、および、
抗腫瘍免疫応答での樹状細胞刺激と相関するＣＤ８＋Ｔ細胞亜集団の量、
からなる群から選択される値を（Ｘ）として、変数（Ｘ、Ｙ）によって特徴付けられた被験体を投与の対象とすることができる。本発明の方法ではまた、
ＣＤ６２ＬｌｏｗＣＤ４＋Ｔ細胞亜集団の量、
ＣＣＲ７-ＣＤ４＋Ｔ細胞亜集団の量、
ＬＡＧ−３＋ＣＤ６２ＬｌｏｗＣＤ４＋Ｔ細胞亜集団の量、
ＩＣＯＳ＋ＣＤ６２ＬｌｏｗＣＤ４＋Ｔ細胞亜集団の量、
ＣＤ４５ＲＡ−ＣＤ４＋Ｔ細胞亜集団の量、
ＣＤ４５ＲＯ＋ＣＤ４＋Ｔ細胞亜集団の量、
ＨＬＡ−ＤＲ＋樹状細胞亜集団の量、
ＣＤ８０＋樹状細胞亜集団の量、
ＣＤ８６＋樹状細胞亜集団の量、
ＰＤ−Ｌ１＋樹状細胞亜集団の量、
ＣＤ６２ＬｌｏｗＣＤ８＋Ｔ細胞亜集団の量、
ＣＤ１３７＋ＣＤ８＋Ｔ細胞亜集団の量、および
ＣＤ２８＋ＣＤ６２ＬｌｏｗＣＤ８＋Ｔ細胞亜集団の量
からなる群から選択される値を（Ｘ）として、変数（Ｘ、Ｙ）を計算して、変数（Ｘ、Ｙ）によって特徴付けられた被験体を投与の対象とすることができる。
【００５１】
例えば、本発明の組成物は、制御性Ｔ細胞亜集団の量または制御性Ｔ細胞と相関するＣＤ４＋Ｔ細胞亜集団の量を（Ｙ）として、変数（Ｘ、Ｙ）を計算することができる。本発明の方法ではまた、
ＣＣＲ４＋ＣＤ２５＋ＣＤ４＋Ｔ細胞亜集団の量、
ＣＤ６２ＬhighＣＤ２５＋ＣＤ４＋Ｔ細胞亜集団の量、
ＣＤ１２７＋ＣＤ２５＋ＣＤ４＋Ｔ細胞亜集団の量、
ＣＤ４５ＲＡ-Ｆｏｘｐ３＋ＣＤ４＋Ｔ細胞亜集団の量、および
ＣＤ４＋Ｆｏｘｐ３＋ＣＤ２５＋Ｔ細胞亜集団の量、
からなる群から選択される値を（Ｙ）として、変数（Ｘ、Ｙ）を計算して、変数（Ｘ、Ｙ）によって特徴付けられた被験体を投与の対象とすることができる。
【００５２】
本発明の組成物は、例えば、ＣＤ４＋ＣＤ６２ＬｌｏｗＴ細胞の量（Ｘ）と、ＣＤ４＋Ｆｏｘｐ３＋ＣＤ２５＋Ｔ細胞の量（Ｙ）とから、ＸのＹに対する相対値と閾値（無効群閾値）との比較によって、がん免疫療法に対して無効群でないことを予測された被験体を投与の対象とすることができる。（Ｙ）としては、制御性Ｔ細胞または制御性Ｔ細胞と相関するＣＤ４＋Ｔ細胞亜集団の量ないし割合を使用することができる。本発明の組成物は、任意の他の薬剤と併用されてもよい。
【００５３】
１つの実施形態では、組成物は、ＰＤ−１阻害剤を含む。ＰＤ−１阻害剤は、例えば、ＰＤ−Ｌ１とＰＤ−１との結合を阻害する抗ＰＤ−１抗体であり、例えば、ニボルマブまたはペムブロリズマブであり得る。他の実施形態では、組成物は、ＰＤ−Ｌ１阻害剤を含む。ＰＤ−Ｌ１阻害剤は、例えば、ＰＤ−Ｌ１とＰＤ−１との結合を阻害する抗ＰＤ−Ｌ１抗体であり、例えば、デュルバルマブ、アテゾリズマブまたはアベルマブであり得る。これらの免疫チェックポイント阻害剤を含む組成物は、本発明のバイオマーカーによって選択した被験体に投与した場合、特に高い確率で治療効果を奏すると考えられる。
【００５４】
本発明のさらなる局面では、被験体のがん免疫療法に対する応答性を改善または維持するための方法を提供する。以下：
ＣＤ６２ＬｌｏｗＣＤ４＋Ｔ細胞、
ＣＣＲ７-ＣＤ４＋Ｔ細胞、
ＬＡＧ−３＋ＣＤ６２ＬｌｏｗＣＤ４＋Ｔ細胞、
ＩＣＯＳ＋ＣＤ６２ＬｌｏｗＣＤ４＋Ｔ細胞、
ＣＣＲ４＋ＣＤ２５＋ＣＤ４＋Ｔ細胞、
ＣＤ４５ＲＡ−ＣＤ４＋Ｔ細胞、
ＣＤ４５ＲＯ＋ＣＤ４＋Ｔ細胞、
ＣＤ６２ＬhighＣＤ２５＋ＣＤ４＋Ｔ細胞、
ＣＤ１２７＋ＣＤ２５＋ＣＤ４＋Ｔ細胞、
ＣＤ４５ＲＡ-Ｆｏｘｐ３＋ＣＤ４＋Ｔ細胞、
Ｆｏｘｐ３＋ＣＤ２５＋ＣＤ４＋Ｔ細胞、
ＨＬＡ−ＤＲ＋樹状細胞、
ＣＤ８０＋樹状細胞、
ＣＤ８６＋樹状細胞、
ＰＤ−Ｌ１＋樹状細胞
ＣＤ６２ＬｌｏｗＣＤ８＋Ｔ細胞、
ＣＤ１３７＋ＣＤ８＋Ｔ細胞、および
ＣＤ２８＋ＣＤ６２ＬｌｏｗＣＤ８＋Ｔ細胞
からなる群から選択される細胞が、がん免疫療法に対する被験体の応答に重要であることが見出され、そのようなＴ細胞を用いることで、被験体のがん免疫療法に対する応答性を改善または維持することができると考えられる。本発明の１つの実施形態は、ＣＤ６２ＬｌｏｗＣＤ４＋Ｔ細胞を含む組成物である。ＣＤ６２ＬｌｏｗＣＤ４＋Ｔ細胞またはそれを含む組成物は、癌の治療または予防をするために有用であり、がん免疫療法と併用することができる。本発明の更なる実施形態では、組成物は、ＣＤ６２ＬｌｏｗＣＤ４＋Ｔ細胞などに加えて、ＣＤ６２ＬｌｏｗＣＤ８＋Ｔ細胞を含んでもよい。
【００５５】
本発明の１つの実施形態は、以下：
ＣＤ６２ＬｌｏｗＣＤ４＋Ｔ細胞、
ＣＣＲ７-ＣＤ４＋Ｔ細胞、
ＬＡＧ−３＋ＣＤ６２ＬｌｏｗＣＤ４＋Ｔ細胞、
ＩＣＯＳ＋ＣＤ６２ＬｌｏｗＣＤ４＋Ｔ細胞、
ＣＣＲ４＋ＣＤ２５＋ＣＤ４＋Ｔ細胞、
ＣＤ４５ＲＡ−ＣＤ４＋Ｔ細胞、
ＣＤ４５ＲＯ＋ＣＤ４＋Ｔ細胞、
ＣＤ６２ＬhighＣＤ２５＋ＣＤ４＋Ｔ細胞、
ＣＤ１２７＋ＣＤ２５＋ＣＤ４＋Ｔ細胞、
ＣＤ４５ＲＡ-Ｆｏｘｐ３＋ＣＤ４＋Ｔ細胞、
Ｆｏｘｐ３＋ＣＤ２５＋ＣＤ４＋Ｔ細胞、
ＨＬＡ−ＤＲ＋樹状細胞、
ＣＤ８０＋樹状細胞、
ＣＤ８６＋樹状細胞、
ＰＤ−Ｌ１＋樹状細胞、
ＣＤ６２ＬｌｏｗＣＤ８＋Ｔ細胞、
ＣＤ１３７＋ＣＤ８＋Ｔ細胞、および
ＣＤ２８＋ＣＤ６２ＬｌｏｗＣＤ８＋Ｔ細胞
からなる群から選択される細胞を用いて、がん免疫療法が奏効しないと予測された被験体においてがん免疫療法を奏効させるための方法、またはそのための組成物を提供する。本発明の別の実施形態は、例えば、ＣＤ６２ＬｌｏｗＣＤ４＋Ｔ細胞を用いて、がん免疫療法の効果を持続させるための方法、またはそのための組成物を提供する。本発明者らの、末梢血のＣＤ６２ＬｌｏｗＣＤ４＋Ｔ細胞が、がん免疫療法（特に、抗ＰＤ−１抗体治療および／または抗ＰＤ−Ｌ１抗体治療）における抗腫瘍免疫応答のアクセル役であることを明らかとした研究成果は、がん治療に新たな画期的な手法を提供する新規知見である。また、本発明者らは、上記に説明したＣＤ６２ＬｌｏｗＣＤ４＋Ｔ細胞と同様に、以下：
ＣＣＲ７-ＣＤ４＋Ｔ細胞、
ＬＡＧ−３＋ＣＤ６２ＬｌｏｗＣＤ４＋Ｔ細胞、
ＩＣＯＳ＋ＣＤ６２ＬｌｏｗＣＤ４＋Ｔ細胞、
ＣＣＲ４＋ＣＤ２５＋ＣＤ４＋Ｔ細胞、
ＣＤ４５ＲＡ−ＣＤ４＋Ｔ細胞、
ＣＤ４５ＲＯ＋ＣＤ４＋Ｔ細胞、
ＣＤ６２ＬhighＣＤ２５＋ＣＤ４＋Ｔ細胞、
ＣＤ１２７＋ＣＤ２５＋ＣＤ４＋Ｔ細胞、
ＣＤ４５ＲＡ-Ｆｏｘｐ３＋ＣＤ４＋Ｔ細胞、
Ｆｏｘｐ３＋ＣＤ２５＋ＣＤ４＋Ｔ細胞、
ＨＬＡ−ＤＲ＋樹状細胞、
ＣＤ８０＋樹状細胞、
ＣＤ８６＋樹状細胞、
ＰＤ−Ｌ１＋樹状細胞、
ＣＤ６２ＬｌｏｗＣＤ８＋Ｔ細胞、
ＣＤ１３７＋ＣＤ８＋Ｔ細胞、および
ＣＤ２８＋ＣＤ６２ＬｌｏｗＣＤ８＋Ｔ細胞
からなる群から選択される細胞もまた同様に抗腫瘍免疫応答を促進することを見出した。本発明の更なる実施形態では、ＣＤ６２ＬｌｏｗＣＤ４＋Ｔ細胞に加えて、ＣＤ６２ＬｌｏｗＣＤ８＋Ｔ細胞を使用してもよい。
【００５６】
本発明の一部の実施形態では、ＣＤ６２ＬｌｏｗＣＤ４＋Ｔ細胞の精製または純化方法、あるいはＣＤ６２ＬｌｏｗＣＤ４＋Ｔ細胞を含む組成物の製造方法が提供される。一部の実施形態では、ヒト由来の試料からＣＤ６２ＬｌｏｗＣＤ４＋Ｔ細胞を単離する。一部の実施形態では、被験体から単離したＣＤ６２ＬｌｏｗＣＤ４＋Ｔ細胞を、該被験体に移入するために調製する方法および該被検体に移入する方法が提供される。本発明の１つの実施形態は、ＣＤ６２ＬｌｏｗＣＤ４＋Ｔ細胞を含む組成物であって、ＣＤ６２ＬｌｏｗＣＤ４＋Ｔ細胞が、該組成物が投与される被験体由来のものである、組成物である。本発明の更なる局面では、ＣＤ６２ＬｌｏｗＣＤ８＋Ｔ細胞の精製または純化方法、あるいはＣＤ６２ＬｌｏｗＣＤ８＋Ｔ細胞を含む組成物の製造方法が提供される。同様の原理を用いて、本発明において、以下：
ＣＣＲ７-ＣＤ４＋Ｔ細胞、
ＬＡＧ−３＋ＣＤ６２ＬｌｏｗＣＤ４＋Ｔ細胞、
ＩＣＯＳ＋ＣＤ６２ＬｌｏｗＣＤ４＋Ｔ細胞、
ＣＣＲ４＋ＣＤ２５＋ＣＤ４＋Ｔ細胞、
ＣＤ４５ＲＡ−ＣＤ４＋Ｔ細胞、
ＣＤ４５ＲＯ＋ＣＤ４＋Ｔ細胞、
ＣＤ６２ＬhighＣＤ２５＋ＣＤ４＋Ｔ細胞、
ＣＤ１２７＋ＣＤ２５＋ＣＤ４＋Ｔ細胞、
ＣＤ４５ＲＡ-Ｆｏｘｐ３＋ＣＤ４＋Ｔ細胞、
Ｆｏｘｐ３＋ＣＤ２５＋ＣＤ４＋Ｔ細胞、
ＨＬＡ−ＤＲ＋樹状細胞、
ＣＤ８０＋樹状細胞、
ＣＤ８６＋樹状細胞、
ＰＤ−Ｌ１＋樹状細胞、
ＣＤ６２ＬｌｏｗＣＤ８＋Ｔ細胞、および、
ＣＤ１３７＋ＣＤ８＋Ｔ細胞、および
ＣＤ２８＋ＣＤ６２ＬｌｏｗＣＤ８＋Ｔ細胞
からなる群から選択される細胞もまた同様に調製される。
【００５７】
ＣＤ６２ＬｌｏｗＣＤ４＋Ｔ細胞を含む組成物の製造方法は、ヒト由来のＴ細胞集団からＣＤ６２ＬｌｏｗＣＤ４＋Ｔ細胞を純化する工程を含み得る。純化する工程は、Ｔ細胞集団からＣＤ６２Ｌ高発現細胞を除去すること（ネガティブセレクション）を含んでよい。ＣＤ６２ＬｌｏｗＣＤ４＋Ｔ細胞を、抗体および／または磁気ビーズおよび／またはアフィニティーカラムなどを用いてネガティブセレクションによって純化することは、使用しようとする細胞上に、抗体や磁気ビーズ等の夾雑物が残らないため、好ましい。本発明においてはまた、ＣＤ６２ＬｌｏｗＣＤ８＋Ｔ細胞を含む組成物の製造方法が提供される。
【００５８】
本発明の１つの実施形態は、ＣＤ６２ＬｌｏｗＣＤ４＋Ｔ細胞を純化するための、ＣＤ６２Ｌに特異的に結合する物質を含むキットである。ＣＤ６２Ｌに特異的に結合する物質としては、限定されるものではないが、ＣＤ６２Ｌに特異的な抗体が挙げられる。
【００５９】
（本発明のバイオマーカー）
本発明のバイオマーカーは、ＣＤ４＋Ｔ細胞、樹状細胞、および／または、ＣＤ８＋Ｔ細胞を含めた抗腫瘍免疫応答全体のバランスを評価するものであり、腫瘍免疫そのものを全体的に評価するものであると考えられる。そのため、本発明の方法は、幅広い癌腫に対して有効なものであるということができる。また、本発明は、抗腫瘍免疫応答全体のバランスを評価するものであることから、ＰＤ−１・ＰＤ−Ｌ１に対する免疫チェックポイント阻害剤のみならず、他の免疫チェックポイントに対して作用する抗癌治療に対しても有効であることが予測される。
【００６０】
本発明においては、ＣＤ６２Ｌｌｏｗの代わりに、あるいはＣＤ６２Ｌｌｏｗに加えて、エフェクターＴ細胞の指標となるマーカー、例えば、ＣＣＲ７−を用いることも可能である。あるいは、ＣＤ４５ＲＡ−および／またはＣＤ４５ＲＯ＋を用いることも可能である。例えば、ＣＤ４＋Ｔ細胞中のＣＤ４５ＲＡ−ＣＤ４＋Ｔ細胞亜集団の割合、および／または、ＣＤ４＋Ｔ細胞中のＣＤ４５ＲＯ＋ＣＤ４＋Ｔ細胞亜集団の割合を用いることも可能である。ＬＡＧ３およびＩＣＯＳの発現もまたＣＤ６２Ｌｌｏｗと同様に使用可能であること（追加ないし置換が可能であること）が判明した。同様に、ＣＣＲ４発現もまたＣＤ６２Ｌｌｏｗと同様に使用可能であること（追加ないし置換が可能であること）が判明した。
【００６１】
実施例で使用したＣＤ４＋Ｔ細胞（ＣＤ６２ＬｌｏｗＣＤ４＋Ｔ細胞）を指標とする代わりに（あるいは、それに加えて）、骨髄樹状細胞（ｍＤＣ）および／または形質細胞様樹状細胞（ｐＤＣ）集団におけるＨＬＡ−ＤＲおよび／またはＣＤ８０および／またはＣＤ８６を発現する細胞の数／割合を指標とすることもできる。また、樹状細胞上のＰＤ−Ｌ１もまた、本発明のマーカーとして利用可能であると考えられる。
【００６２】
また、実施例で使用したＣＤ４＋Ｔ細胞（ＣＤ６２ＬｌｏｗＣＤ４＋Ｔ細胞）を指標とする代わりに（あるいは、それに加えて）、ＣＤ８＋Ｔ細胞において４−１ＢＢを発現する細胞の数／割合を指標とすることもできる。
【００６３】
（本発明のメカニズム）
理論に拘束されることは望まないが、本発明者らが提唱する腫瘍局所における抗腫瘍免疫応答現象を模式的に示すと、図２２のようになる。図２２には、末梢血で観測可能な細胞であるＣＤ６２ＬｌｏｗＣＤ４＋Ｔ細胞、骨髄樹状細胞（ｍＤＣ）、形質細胞様樹状細胞（ｐＤＣ）、および、ＣＤ６２ＬｌｏｗＣＤ８＋Ｔ細胞を記載し、さらに、これら細胞で発現するマーカー分子であるＬＡＧ−３、ＩＣＯＳ、ＨＬＡ−ＤＲ、ＣＤ８０、および、ＣＤ１３７を記載した。ＰＤ−Ｌ１は樹状細胞で発現し、ＰＤ−１は、ＣＤ６２ＬｌｏｗＣＤ４＋Ｔ細胞およびＣＤ６２ＬｌｏｗＣＤ８＋Ｔ細胞で発現する。
【００６４】
抗腫瘍免疫応答においては、Ｔ細胞組成が重要であると考えられる。例えば、ＣＤ６２ＬｌｏｗＣＤ４＋Ｔ細胞による樹状細胞の刺激が重要であり、ＣＤ６２ＬｌｏｗＣＤ４＋Ｔ細胞が十分にない場合（例えば、エフェクターＴ細胞とナイーブＴ細胞のバランスがナイーブＴ細胞に傾く場合）、免疫チェックポイント阻害薬を投与しても、樹状細胞の刺激を十分に行うことができず、その結果、抗腫瘍免疫応答を十分に行うことができない。そのため、ＣＤ４＋Ｔ細胞中のＣＤ６２ＬｌｏｗＣＤ４＋Ｔ細胞の割合は、免疫チェックポイント阻害薬による抗腫瘍効果を予測する指標となる。ＣＤ６２Ｌと同様にＣＤ４＋Ｔ細胞中のＣＤ４５ＲＡ陰性ＣＣＲ７陰性Ｔ細胞の割合もまたエフェクターＴ細胞とナイーブＴ細胞のバランスを示すことから、本発明の指標として利用可能である。
【００６５】
また、ＣＤ４＋Ｔ細胞による樹状細胞の刺激は、ＨＬＡ−ＤＲを介して行われることから、樹状細胞中のＨＬＡ−ＤＲ陽性細胞の割合が低下すると、免疫チェックポイント阻害薬を投与しても、樹状細胞の刺激を十分に行うことができず、その結果、抗腫瘍免疫応答を十分に行うことができない。そのため、樹状細胞中のＨＬＡ−ＤＲ陽性細胞の割合もまた、免疫チェックポイント阻害薬による抗腫瘍効果を予測する指標となる。
【００６６】
ＣＤ４＋Ｔ細胞による刺激を受けた樹状細胞は、ＣＤ８＋Ｔ細胞を刺激し、刺激を受けたＣＤ８＋Ｔ細胞が最終的に抗腫瘍活性を発揮する。樹状細胞によるＣＤ８＋Ｔ細胞の刺激は、樹状細胞上に発現するＣＤ８０／ＣＤ８６とＣＤ８＋Ｔ細胞上のＣＤ１３７を介して行われることから、樹状細胞中のＣＤ８０陽性細胞の割合およびＣＤ８＋Ｔ細胞中のＣＤ１３７陽性細胞の割合のいずれも、免疫チェックポイント阻害薬による抗腫瘍効果を予測する指標となる。
【００６７】
上記のメカニズムから明らかとなったバイオマーカーに加え、実施例に記載のとおり、ＣＤ４＋Ｔ細胞におけるＬＡＧ−３、ＩＣＯＳ、および、ＣＣＲ４もまた、免疫チェックポイント阻害薬による抗腫瘍効果を予測する指標となることが判明した。
【００６８】
例えば、本発明は以下の項目を提供する。
（項目１）
抗腫瘍免疫応答における樹状細胞刺激と相関するＣＤ４＋Ｔ細胞亜集団の相対量を、被験体のがん免疫療法に対する応答を予測するための指標として用いる方法であって、
該被験体由来のサンプル中の、該ＣＤ４＋Ｔ細胞亜集団の相対量を決定する工程を含み、該相対量が無効群閾値よりも高いことは、該被験体が該がん免疫療法に対して無効群でないことを示す、方法。
（項目２）
項目１に記載の方法であって、ここで、前記ＣＤ４＋Ｔ細胞亜集団の相対量が、以下：
ＣＤ４＋Ｔ細胞中のＣＤ６２ＬｌｏｗＣＤ４＋Ｔ細胞亜集団の割合、
ＣＤ４＋Ｔ細胞中のＣＣＲ７-ＣＤ４＋Ｔ細胞亜集団の割合、
ＣＤ６２ＬｌｏｗＣＤ４＋Ｔ細胞中のＬＡＧ−３＋ＣＤ６２ＬｌｏｗＣＤ４＋Ｔ細胞亜集団の割合、
ＣＤ６２ＬｌｏｗＣＤ４＋Ｔ細胞中のＩＣＯＳ＋ＣＤ６２ＬｌｏｗＣＤ４＋Ｔ細胞亜集団の割合、
ＣＤ４＋Ｔ細胞中のＣＣＲ４＋ＣＤ２５＋ＣＤ４＋Ｔ細胞亜集団の割合、
ＣＤ４＋Ｔ細胞中のＣＤ６２ＬhighＣＤ２５＋ＣＤ４＋Ｔ細胞亜集団の割合、
ＣＤ４＋Ｔ細胞中のＣＤ１２７＋ＣＤ２５＋ＣＤ４＋Ｔ細胞亜集団の割合、
ＣＤ４＋Ｔ細胞中のＣＤ４５ＲＡ-Ｆｏｘｐ３＋ＣＤ４＋Ｔ細胞亜集団の割合、
および、
ＣＤ４＋Ｔ細胞中のＦｏｘｐ３＋ＣＤ２５＋ＣＤ４＋Ｔ細胞亜集団の割合、
からなる群から選択される、方法。
（項目３）
被験体のＣＤ４＋Ｔ細胞におけるＣＤ６２ＬｌｏｗＴ細胞の割合を、該被験体のがん免疫療法に対する応答を予測するための指標として用いる方法であって、
該被験体由来のサンプル中の、ＣＤ４＋Ｔ細胞におけるＣＤ６２ＬｌｏｗＴ細胞の割合を決定する工程を含み、該割合が無効群閾値よりも高いことは、該被験体が該がん免疫療法に対して無効群でないことを示す、方法。
（項目４）
抗腫瘍免疫応答での樹状細胞刺激と相関する樹状細胞亜集団の相対量を、被験体のがん免疫療法に対する応答を予測するための指標として用いる方法であって、
該被験体由来のサンプル中の、樹状細胞における該樹状細胞亜集団の割合を決定する工程を含み、該割合が無効群閾値よりも高いことは、該被験体が該がん免疫療法に対して無効群でないことを示す、方法。
（項目５）
項目４に記載の方法であって、ここで、前記樹状細胞亜集団が、以下：
ＨＬＡ−ＤＲ＋樹状細胞亜集団、ＣＤ８０＋樹状細胞亜集団、ＣＤ８６＋樹状細胞亜集団、およびＰＤ−Ｌ１＋樹状細胞
からなる群から選択される、方法。
（項目６）
抗腫瘍免疫応答での樹状細胞刺激と相関するＣＤ８＋Ｔ細胞亜集団の相対量を、被験体のがん免疫療法に対する応答を予測するための指標として用いる方法であって、
該被験体由来のサンプル中の、ＣＤ８＋Ｔ細胞における該ＣＤ８＋Ｔ細胞亜集団の割合を決定する工程を含み、該割合が無効群閾値よりも高いことは、該被験体が該がん免疫療法に対して無効群でないことを示す、方法。
（項目７）
項目６に記載の方法であって、ここで、前記ＣＤ８＋Ｔ細胞亜集団が、ＣＤ６２ＬｌｏｗＣＤ８＋Ｔ細胞亜集団、ＣＤ１３７＋ＣＤ８＋Ｔ細胞亜集団またはＣＤ２８＋ＣＤ６２ＬｌｏｗＣＤ８＋Ｔ細胞亜集団である、方法。
（項目８）
以下：
抗腫瘍免疫応答における樹状細胞刺激と相関するＣＤ４＋Ｔ細胞亜集団の量、
抗腫瘍免疫応答でのＣＤ４＋Ｔ細胞による樹状細胞刺激と相関する樹状細胞亜集団の量、
抗腫瘍免疫応答での樹状細胞刺激と相関するＣＤ８＋Ｔ細胞亜集団の量、
制御性Ｔ細胞または制御性Ｔ細胞と相関するＣＤ４＋Ｔ細胞亜集団の量、および
ＩＣＯＳ＋ＣＤ６２ＬｌｏｗＣＤ４＋Ｔ細胞亜集団の量、
からなる群から選択される量（Ｘ、Ｙ）に対する相対値を、該被験体のがん免疫療法に対する応答を予測するための指標として用いる方法であって、
該Ｘを測定する工程と、
該Ｙを測定する工程と
を含み、ＸのＹに対する相対値と無効群閾値との比較を、該被験体が該がん免疫療法に対して無効群でないことを予測するための指標として用いる、方法。
（項目９）
前記量（Ｘ）および（Ｙ）が、それぞれ、以下：
ＣＤ６２ＬｌｏｗＣＤ４＋Ｔ細胞亜集団の量、
ＣＣＲ７-ＣＤ４＋Ｔ細胞亜集団の量、
ＬＡＧ−３＋ＣＤ６２ＬｌｏｗＣＤ４＋Ｔ細胞亜集団の量、
ＩＣＯＳ＋ＣＤ６２ＬｌｏｗＣＤ４＋Ｔ細胞亜集団の量、
Ｆｏｘｐ３＋ＣＤ２５＋ＣＤ４＋Ｔ細胞亜集団の量、
ＨＬＡ−ＤＲ＋樹状細胞亜集団の量、
ＣＤ８０＋樹状細胞亜集団の量、
ＣＤ８６＋樹状細胞亜集団の量、
ＰＤ−Ｌ１＋樹状細胞亜集団の量、
ＣＤ６２ＬｌｏｗＣＤ８＋Ｔ細胞亜集団の量、
ＣＤ１３７＋ＣＤ８＋Ｔ細胞亜集団の量、および
ＣＤ２８＋ＣＤ６２ＬｌｏｗＣＤ８＋Ｔ細胞亜集団の量
からなる群から選択される、項目８に記載の方法。
（項目１０）
前記相対値が、Ｘ／Ｙである、項目８または９に記載の方法。
（項目１１）
前記相対値が、Ｘ２／Ｙである、項目８または９に記載の方法。
（項目１２）
前記無効群ではないことが示された被験体における、
ＣＤ４＋Ｔ細胞におけるＦｏｘｐ３＋ＣＤ２５＋Ｔ細胞亜集団の割合、
ＣＤ６２ＬｌｏｗＣＤ４＋Ｔ細胞におけるＩＣＯＳ＋ＣＤ６２ＬｌｏｗＣＤ４＋Ｔ細胞亜集団の割合、
ＣＤ６２ＬｌｏｗＣＤ４＋Ｔ細胞におけるＬＡＧ−３＋ＣＤ６２ＬｌｏｗＣＤ４＋Ｔ細胞亜集団の割合、または
ＣＤ６２ＬｌｏｗＣＤ４＋Ｔ細胞におけるＰＤ−１＋ＣＤ６２ＬｌｏｗＣＤ４＋Ｔ細胞亜集団の割合を、該被験体のがん免疫療法に対する応答の指標としてさらに用いる項目１〜１１のいずれか１項に記載の方法であって、
該ＣＤ４＋Ｔ細胞における該Ｆｏｘｐ３＋ＣＤ２５＋Ｔ細胞亜集団の割合、
該ＣＤ６２ＬｌｏｗＣＤ４＋Ｔ細胞における該ＩＣＯＳ＋ＣＤ６２ＬｌｏｗＣＤ４＋Ｔ細胞亜集団の割合
該ＣＤ６２ＬｌｏｗＣＤ４＋Ｔ細胞における該ＬＡＧ−３＋ＣＤ６２ＬｌｏｗＣＤ４＋Ｔ細胞亜集団の割合、または
該ＣＤ６２ＬｌｏｗＣＤ４＋Ｔ細胞における該ＰＤ−１＋ＣＤ６２ＬｌｏｗＣＤ４＋Ｔ細胞亜集団の割合、
が奏効群閾値よりも高いことは、該被験体が奏効群であることを示す、方法。
（項目１３）
前記無効群閾値が、無効群の検出についての感度および特異度を考慮して決定される、項目１〜１２のいずれか１項に記載の方法。
（項目１４）
前記無効群閾値が、無効群の検出について感度が約９０％超となるように決定される、項目１〜１３のいずれか１項に記載の方法。
（項目１５）
前記無効群閾値が、無効群の検出について特異度が約９０％超となるように決定される、項目１〜１３のいずれか１項に記載の方法。
（項目１６）
前記サンプルが末梢血サンプルである、項目１〜１５のいずれか１項に記載の方法。
（項目１７）
前記がん免疫療法は、免疫チェックポイント阻害剤の投与を含む、項目１〜１６のいずれか１項に記載の方法。
（項目１８）
前記免疫チェックポイント阻害剤は、ＰＤ−１阻害剤およびＰＤ−Ｌ１阻害剤からなる群から選択される、項目１７に記載の方法。
（項目１９）
前記ＰＤ−１阻害剤は、ＰＤ−１とＰＤ−Ｌ１との相互作用を阻害する抗ＰＤ−１抗体である、項目１８に記載の方法。
（項目２０）
前記ＰＤ−Ｌ１阻害剤は、ＰＤ−１とＰＤ−Ｌ１との相互作用を阻害する抗ＰＤ−Ｌ１抗体である、項目１８に記載の方法。
（項目２１）
前記ＰＤ−１阻害剤またはＰＤ−Ｌ１阻害剤は、ニボルマブ、ペムブロリズマブ、デュルバルマブ、アテゾリズマブまたはアベルマブを含む、項目１８に記載の方法。
（項目２２）
がんを有する被験体を治療する方法であって、以下の工程：
（１）以下：
抗腫瘍免疫応答における樹状細胞刺激と相関するＣＤ４＋Ｔ細胞亜集団の相対量、
抗腫瘍免疫応答におけるＣＤ４＋Ｔ細胞による樹状細胞刺激と相関する樹状細胞亜集団の相対量、および
抗腫瘍免疫応答における樹状細胞刺激と相関するＣＤ８＋Ｔ細胞亜集団の相対量
からなる群から選択される相対量を決定する工程と、
（２）該相対量が無効群閾値よりも高い場合に、該被験体が、がん免疫療法に対する応答について無効群でないと判定する工程と、
（３）該被験体が無効群でないと判定された場合に、該被験体に該がん免疫療法を施す工程とを含む、方法。
（項目２３）
項目２２に記載の方法であって、ここで、前記相対量が、以下：
ＣＤ４＋Ｔ細胞中のＣＤ６２ＬｌｏｗＣＤ４＋Ｔ細胞亜集団の割合、
ＣＤ４＋Ｔ細胞中のＣＣＲ７-ＣＤ４＋Ｔ細胞亜集団の割合、
ＣＤ６２ＬｌｏｗＣＤ４＋Ｔ細胞中のＬＡＧ−３＋ＣＤ６２ＬｌｏｗＣＤ４＋Ｔ細胞亜集団の割合、
ＣＤ６２ＬｌｏｗＣＤ４＋Ｔ細胞中のＩＣＯＳ＋ＣＤ６２ＬｌｏｗＣＤ４＋Ｔ細胞亜集団の割合、
ＣＤ４＋Ｔ細胞中のＣＣＲ４＋ＣＤ２５＋ＣＤ４＋Ｔ細胞亜集団の割合、
ＣＤ４＋Ｔ細胞中のＣＤ６２ＬhighＣＤ２５＋ＣＤ４＋Ｔ細胞亜集団の割合、
ＣＤ４＋Ｔ細胞中のＣＤ１２７＋ＣＤ２５＋ＣＤ４＋Ｔ細胞亜集団の割合、
ＣＤ４＋Ｔ細胞中のＣＤ４５ＲＡ-Ｆｏｘｐ３＋ＣＤ４＋Ｔ細胞亜集団の割合、
ＣＤ４＋Ｔ細胞中のＦｏｘｐ３＋ＣＤ２５＋ＣＤ４＋Ｔ細胞亜集団の割合、
樹状細胞におけるＨＬＡ−ＤＲ＋樹状細胞亜集団の割合、
樹状細胞におけるＣＤ８０＋樹状細胞亜集団の割合、
樹状細胞におけるＣＤ８６＋樹状細胞亜集団の割合、
樹状細胞におけるＰＤ−Ｌ１＋樹状細胞亜集団の割合、
ＣＤ８＋Ｔ細胞中のＣＤ６２ＬｌｏｗＣＤ８＋Ｔ細胞亜集団の割合、
ＣＤ８＋Ｔ細胞中のＣＤ１３７＋ＣＤ８＋Ｔ細胞亜集団の割合、および
ＣＤ６２ＬｌｏｗＣＤ８＋Ｔ細胞中のＣＤ２８＋ＣＤ６２ＬｌｏｗＣＤ８＋Ｔ細胞亜集団の割合
からなる群から選択される、方法。
（項目２４）
がんを有する被験体を治療する方法であって、
以下：
抗腫瘍免疫応答における樹状細胞刺激と相関するＣＤ４＋Ｔ細胞亜集団の量、
抗腫瘍免疫応答でのＣＤ４＋Ｔ細胞による樹状細胞刺激と相関する樹状細胞亜集団の量、および、
抗腫瘍免疫応答での樹状細胞刺激と相関するＣＤ８＋Ｔ細胞亜集団の量、
制御性Ｔ細胞または制御性Ｔ細胞と相関するＣＤ４＋Ｔ細胞亜集団の量、および
ＩＣＯＳ＋ＣＤ６２ＬｌｏｗＣＤ４＋Ｔ細胞亜集団の量、
からなる群から選択される量（Ｘ、Ｙ）を決定する工程と
ＸのＹに対する相対値と無効群閾値との比較を用いて該被験体ががん免疫療法に対する応答について無効群であるかどうかを判定する工程と、
該被験体が無効群でないと判定された場合に、該被験体に該がん免疫療法を施す工程とを含む、方法。
（項目２５）
前記量（Ｘ）および（Ｙ）が、それぞれ以下：
ＣＤ６２ＬｌｏｗＣＤ４＋Ｔ細胞亜集団の量、
ＣＣＲ７-ＣＤ４＋Ｔ細胞亜集団の量、
ＬＡＧ−３＋ＣＤ６２ＬｌｏｗＣＤ４＋Ｔ細胞亜集団の量、
ＩＣＯＳ＋ＣＤ６２ＬｌｏｗＣＤ４＋Ｔ細胞亜集団の量、
Ｆｏｘｐ３＋ＣＤ２５＋ＣＤ４＋Ｔ細胞亜集団の量、
ＨＬＡ−ＤＲ＋樹状細胞亜集団の量、
ＣＤ８０＋樹状細胞亜集団の量、
ＣＤ８６＋樹状細胞亜集団の量、
ＰＤ−Ｌ１＋樹状細胞亜集団の量、
ＣＤ６２ＬｌｏｗＣＤ８＋Ｔ細胞亜集団の量、
ＣＤ１３７＋ＣＤ８＋Ｔ細胞亜集団の量、および
ＣＤ２８＋ＣＤ６２ＬｌｏｗＣＤ８＋Ｔ細胞亜集団の量
からなる群から選択される、項目２４に記載の方法。
（項目２６）
がんを有する被験体を治療する方法であって、
以下：
抗腫瘍免疫応答における樹状細胞刺激と相関するＣＤ４＋Ｔ細胞亜集団の量、
抗腫瘍免疫応答でのＣＤ４＋Ｔ細胞による樹状細胞刺激と相関する樹状細胞亜集団の量、および、
抗腫瘍免疫応答での樹状細胞刺激と相関するＣＤ８＋Ｔ細胞亜集団の量、
制御性Ｔ細胞または制御性Ｔ細胞と相関するＣＤ４＋Ｔ細胞亜集団の量、および
ＩＣＯＳ＋ＣＤ６２ＬｌｏｗＣＤ４＋Ｔ細胞亜集団の量、
からなる群から選択される量（Ｘ、Ｙ）を決定する工程と
ＸのＹに対する相対値と無効群閾値との比較を用いて該被験体ががん免疫療法に対する応答について無効群であるかどうかを判定する工程と、
該被験体が無効群でないと判定された場合であり、かつ、Ｆｏｘｐ３＋ＣＤ２５＋Ｔ細胞亜集団の割合、ＩＣＯＳ＋ＣＤ６２ＬｌｏｗＣＤ４＋Ｔ細胞亜集団の割合、ＬＡＧ−３＋ＣＤ６２ＬｌｏｗＣＤ４＋Ｔ細胞亜集団の割合、またはＰＤ−１＋ＣＤ６２ＬｌｏｗＣＤ４＋Ｔ細胞亜集団の割合が奏効群閾値よりも高い場合に、該被験体が、がん免疫療法に対する応答について奏効群であると判定する工程と、
該被験体が奏効群であると判定された場合に、該被験体に該がん免疫療法を施す工程を含む、方法。
（項目２７）
以下：
・ＣＤ４およびＣＤ６２Ｌの組み合わせ、
・ＣＤ４およびＣＣＲ７の組み合わせ、
・ＣＤ４、ＣＤ６２ＬおよびＬＡＧ−３の組み合わせ、
・ＣＤ４、ＣＤ６２ＬおよびＩＣＯＳの組み合わせ、
・ＣＤ４、ＣＤ６２ＬおよびＣＤ２５の組み合わせ、
・ＣＤ４、ＣＤ１２７およびＣＤ２５の組み合わせ、
・ＣＤ４、ＣＤ４５ＲＡおよびＦｏｘｐ３の組み合わせ、
・ＣＤ４、ＣＤ２５およびＦｏｘｐ３の組み合わせ、
・ＣＤ１１ｃ、ＣＤ１４１およびＨＬＡ−ＤＲの組み合わせ、
・ＣＤ１１ｃ、ＣＤ１４１およびＣＤ８０の組み合わせ、
・ＣＤ１１ｃ、ＣＤ１２３およびＨＬＡ−ＤＲの組み合わせ、
・ＣＤ１１ｃ、ＣＤ１２３およびＣＤ８０の組み合わせ、
・ＣＤ８およびＣＤ６２Ｌの組み合わせ、
・ＣＤ８およびＣＤ１３７の組み合わせ、ならびに
・ＣＤ２８、ＣＤ６２ＬおよびＣＤ８の組み合わせ
からなる群から選択されるマーカーの組み合わせに対する検出剤を含む、被験体のがん免疫療法に対する応答を予測するためのキット。
（項目２８）
ＣＤ４およびＣＤ６２Ｌに対する検出剤を含む、項目２７に記載のキット。
（項目２９）
ＣＤ４、ＣＤ２５、ＣＤ６２ＬおよびＦｏｘｐ３に対する検出剤を含む、項目２７に記載のキット。
（項目３０）
前記検出剤が抗体である、項目２７〜２９のいずれか１項に記載のキット。
（項目３１）
被験体においてがんを治療するための、免疫チェックポイント阻害剤を含む組成物であって、該被験体は、以下：
抗腫瘍免疫応答における樹状細胞刺激と相関するＣＤ４＋Ｔ細胞亜集団の相対量
抗腫瘍免疫応答におけるＣＤ４＋Ｔ細胞による樹状細胞刺激と相関する樹状細胞亜集団の相対量、および
抗腫瘍免疫応答における樹状細胞刺激と相関するＣＤ８＋Ｔ細胞亜集団の相対量
からなる群から選択される相対量が無効群閾値以上であることを特徴とする、組成物。
（項目３２）
項目３１に記載の組成物であって、ここで、前記相対量が、以下：
ＣＤ４＋Ｔ細胞中のＣＤ６２ＬｌｏｗＣＤ４＋Ｔ細胞亜集団の割合、
ＣＤ４＋Ｔ細胞中のＣＣＲ７-ＣＤ４＋Ｔ細胞亜集団の割合、
ＣＤ６２ＬｌｏｗＣＤ４＋Ｔ細胞中のＬＡＧ−３＋ＣＤ６２ＬｌｏｗＣＤ４＋Ｔ細胞亜集団の割合、
ＣＤ６２ＬｌｏｗＣＤ４＋Ｔ細胞中のＩＣＯＳ＋ＣＤ６２ＬｌｏｗＣＤ４＋Ｔ細胞亜集団の割合、
ＣＤ４＋Ｔ細胞中のＣＣＲ４＋ＣＤ２５＋ＣＤ４＋Ｔ細胞亜集団の割合、
ＣＤ４＋Ｔ細胞中のＣＤ６２ＬhighＣＤ２５＋ＣＤ４＋Ｔ細胞亜集団の割合、
ＣＤ４＋Ｔ細胞中のＣＤ１２７＋ＣＤ２５＋ＣＤ４＋Ｔ細胞亜集団の割合、
ＣＤ４＋Ｔ細胞中のＣＤ４５ＲＡ-Ｆｏｘｐ３＋ＣＤ４＋Ｔ細胞亜集団の割合、
ＣＤ４＋Ｔ細胞中のＦｏｘｐ３＋ＣＤ２５＋ＣＤ４＋Ｔ細胞亜集団の割合、
樹状細胞におけるＨＬＡ−ＤＲ＋樹状細胞亜集団の割合、
樹状細胞におけるＣＤ８０＋樹状細胞亜集団の割合、
樹状細胞におけるＣＤ８６＋樹状細胞亜集団の割合、
樹状細胞におけるＰＤ−Ｌ１＋樹状細胞亜集団の割合、
ＣＤ８＋Ｔ細胞中のＣＤ６２ＬｌｏｗＣＤ８＋Ｔ細胞亜集団の割合、
ＣＤ８＋Ｔ細胞中のＣＤ１３７＋ＣＤ８＋Ｔ細胞亜集団の割合、および
ＣＤ６２ＬｌｏｗＣＤ８＋Ｔ細胞中のＣＤ２８＋ＣＤ６２ＬｌｏｗＣＤ８＋Ｔ細胞亜集団の割合
からなる群から選択される、組成物。
（項目３３）
被験体においてがんを治療するための、免疫チェックポイント阻害剤を含む組成物であって、該被験体は、
以下：
抗腫瘍免疫応答における樹状細胞刺激と相関するＣＤ４＋Ｔ細胞亜集団の量、
抗腫瘍免疫応答での樹状細胞刺激と相関する樹状細胞亜集団の量、および、
抗腫瘍免疫応答での樹状細胞刺激と相関するＣＤ８＋Ｔ細胞亜集団の量、
制御性Ｔ細胞または制御性Ｔ細胞と相関するＣＤ４＋Ｔ細胞亜集団の量、および
ＩＣＯＳ＋ＣＤ６２ＬｌｏｗＣＤ４＋Ｔ細胞亜集団の量、
からなる群から選択される量（Ｘ、Ｙ）との相対値と無効群閾値との比較によって選択された被験体であることを特徴とする、組成物。
（項目３４）
被験体においてがんを治療するための、免疫チェックポイント阻害剤を含む組成物であって、該被験体は、
以下：
抗腫瘍免疫応答における樹状細胞刺激と相関するＣＤ４＋Ｔ細胞亜集団の量、
抗腫瘍免疫応答での樹状細胞刺激と相関する樹状細胞亜集団の量、および、
抗腫瘍免疫応答での樹状細胞刺激と相関するＣＤ８＋Ｔ細胞亜集団の量、
制御性Ｔ細胞または制御性Ｔ細胞と相関するＣＤ４＋Ｔ細胞亜集団の量、および
ＩＣＯＳ＋ＣＤ６２ＬｌｏｗＣＤ４＋Ｔ細胞亜集団の量、
からなる群から選択される量（Ｘ、Ｙ）との相対値と無効群閾値との比較によって選択された被験体であり、かつ、該被験体由来のサンプル中の
ＣＤ４＋Ｔ細胞におけるＦｏｘｐ３＋ＣＤ２５＋Ｔ細胞亜集団の割合、
該ＣＤ６２ＬｌｏｗＣＤ４＋Ｔ細胞における該ＩＣＯＳ＋ＣＤ６２ＬｌｏｗＣＤ４＋Ｔ細胞亜集団の割合、
該ＣＤ６２ＬｌｏｗＣＤ４＋Ｔ細胞における該ＬＡＧ−３＋ＣＤ６２ＬｌｏｗＣＤ４＋Ｔ細胞亜集団の割合、または
該ＣＤ６２ＬｌｏｗＣＤ４＋Ｔ細胞における該ＰＤ−１＋ＣＤ６２ＬｌｏｗＣＤ４＋Ｔ細胞亜集団の割合
が奏効群閾値以上であることを特徴とする、組成物。
（項目３５）
前記免疫チェックポイント阻害剤が、ＰＤ−１阻害剤およびＰＤ−Ｌ１阻害剤からなる群から選択される、項目３１〜３４のいずれか１項に記載の組成物。
（項目３６）
前記ＰＤ−１阻害剤は、ＰＤ−１とＰＤ−Ｌ１との相互作用を阻害する抗ＰＤ−１抗体である、項目３５に記載の組成物。
（項目３７）
前記ＰＤ−Ｌ１阻害剤は、ＰＤ−１とＰＤ−Ｌ１との相互作用を阻害する抗ＰＤ−Ｌ１抗体である、項目３５に記載の組成物。
（項目３８）
前記ＰＤ−１阻害剤またはＰＤ−Ｌ１阻害剤が、ニボルマブ、ペムブロリズマブ、デュルバルマブ、アテゾリズマブまたはアベルマブである、項目３５に記載の組成物。
（項目３９）
以下：
ＣＤ６２ＬｌｏｗＣＤ４＋Ｔ細胞、
ＣＣＲ７-ＣＤ４＋Ｔ細胞、
ＬＡＧ−３＋ＣＤ６２ＬｌｏｗＣＤ４＋Ｔ細胞、
ＩＣＯＳ＋ＣＤ６２ＬｌｏｗＣＤ４＋Ｔ細胞、
ＣＣＲ４＋ＣＤ２５＋ＣＤ４＋Ｔ細胞、
ＣＤ６２ＬhighＣＤ２５＋ＣＤ４＋Ｔ細胞、
ＣＤ１２７＋ＣＤ２５＋ＣＤ４＋Ｔ細胞、
ＣＤ４５ＲＡ-Ｆｏｘｐ３＋ＣＤ４＋Ｔ細胞、
Ｆｏｘｐ３＋ＣＤ２５＋ＣＤ４＋Ｔ細胞、
ＨＬＡ−ＤＲ＋樹状細胞、
ＣＤ８０＋樹状細胞、
ＣＤ８６＋樹状細胞、
ＰＤ−Ｌ１＋樹状細胞、
ＣＤ６２ＬｌｏｗＣＤ８＋Ｔ細胞、
ＣＤ１３７＋ＣＤ８＋Ｔ細胞、および
ＣＤ２８＋ＣＤ６２ＬｌｏｗＣＤ８＋Ｔ細胞
からなる群から選択される細胞を含む、癌を治療または予防するための組成物。
（項目４０）
がん免疫療法と併用するための、項目３９に記載の組成物。
（項目４１）
前記組成物は、免疫チェックポイント阻害剤と組み合わせて投与されることを特徴とする、項目３９に記載の組成物。
（項目４２）
前記免疫チェックポイント阻害剤は、ＰＤ−１阻害剤およびＰＤ−Ｌ１阻害剤からなる群から選択される、項目４１に記載の組成物。
（項目４３）
前記ＰＤ−１阻害剤は、ＰＤ−１とＰＤ−Ｌ１との相互作用を阻害する抗ＰＤ−１抗体である、項目４２に記載の組成物。
（項目４４）
前記ＰＤ−Ｌ１阻害剤は、ＰＤ−１とＰＤ−Ｌ１との相互作用を阻害する抗ＰＤ−Ｌ１抗体である、項目４２に記載の組成物。
（項目４５）
前記ＰＤ−１阻害剤またはＰＤ−Ｌ１阻害剤は、ニボルマブ、ペムブロリズマブ、デュルバルマブ、アテゾリズマブまたはアベルマブを含む、項目４２に記載の組成物。
（項目４６）
さらに、ＣＤ６２ＬｌｏｗＣＤ８＋Ｔ細胞を含む、項目３９〜４５のいずれか１項に記載の組成物。
（項目４７）
がん免疫療法が奏効しないと予測された被験体において、がん免疫療法を奏効させるための、項目３９〜４６のいずれか１項に記載の組成物。
（項目４８）
がん免疫療法の効果を持続させるための、項目３９〜４７のいずれか１項に記載の組成物。
（項目４９）
前記ＣＤ６２ＬｌｏｗＣＤ４＋Ｔ細胞が、前記組成物が投与される被験体由来のものである、項目３９〜４８のいずれか１項に記載の組成物。
（項目５０）
ＣＤ６２ＬｌｏｗＣＤ４＋Ｔ細胞を含む癌を治療または予防するための組成物の製造方法であって、ヒト由来のＴ細胞集団からＣＤ６２ＬｌｏｗＣＤ４＋Ｔ細胞を純化する工程を含む、方法。
（項目５１）
前記純化する工程が、Ｔ細胞集団からＣＤ６２Ｌ高発現細胞を除去することを含む、項目５０に記載の方法。
（項目５２）
ＣＤ６２ＬｌｏｗＣＤ４＋Ｔ細胞を純化するための、ＣＤ６２Ｌに特異的に結合する物質を含むキット。
（項目Ａ１）
被験体のＣＤ４＋Ｔ細胞におけるＣＤ６２ＬｌｏｗＴ細胞の割合を、該被験体のがん免疫療法に対する応答を予測するための指標として用いる方法であって、
該被験体由来のサンプル中の、ＣＤ４＋Ｔ細胞におけるＣＤ６２ＬｌｏｗＴ細胞の割合を決定する工程を含み、該割合が無効群閾値よりも高いことは、該被験体が該がん免疫療法に対して無効群でないことを示す、方法。
（項目Ａ２）
被験体のＣＤ４＋Ｔ細胞におけるＦｏｘｐ３＋ＣＤ２５＋Ｔ細胞の割合を、該被験体のがん免疫療法に対する応答を予測するための指標として用いる方法であって、
該被験体由来のサンプル中の、ＣＤ４＋Ｔ細胞におけるＦｏｘｐ３＋ＣＤ２５＋Ｔ細胞の割合を決定する工程を含み、該割合が無効群閾値よりも低いことは、該被験体が該がん免疫療法に対して無効群でないことを示す、方法。
（項目Ａ３）
被験体のＣＤ４＋ＣＤ６２ＬｌｏｗＴ細胞の量（Ｘ）の、ＣＤ４＋Ｆｏｘｐ３＋ＣＤ２５＋Ｔ細胞の量（Ｙ）に対する相対値を、該被験体のがん免疫療法に対する応答を予測するための指標として用いる方法であって、
該Ｘを測定する工程と、
該Ｙを測定する工程と
を含み、ＸのＹに対する相対値と無効群閾値との比較を、該被験体が該がん免疫療法に対して無効群でないことを予測するための指標として用いる、方法。
（項目Ａ４）
前記相対値が、Ｘ／Ｙである、項目Ａ３に記載の方法。
（項目Ａ５）
前記相対値が、Ｘ２／Ｙである、項目Ａ３に記載の方法。
（項目Ａ６）
前記無効群ではないことが示された被験体のＣＤ４＋Ｔ細胞におけるＦｏｘｐ３＋ＣＤ２５＋Ｔ細胞の割合を、該被験体のがん免疫療法に対する応答の指標としてさらに用いる項目Ａ１〜５のいずれか１項に記載の方法であって、該ＣＤ４＋Ｔ細胞におけるＦｏｘｐ３＋ＣＤ２５＋Ｔ細胞の割合が奏効群閾値よりも高いことは、該被験体が奏効群であることを示す、方法。
（項目Ａ７）
前記無効群閾値が、無効群の検出についての感度および特異度を考慮して決定される、項目Ａ１〜６のいずれか１項に記載の方法。
（項目Ａ８）
前記無効群閾値が、無効群の検出について感度が約９０％超となるように決定される、項目Ａ１〜７のいずれか１項に記載の方法。
（項目Ａ９）
前記無効群閾値が、無効群の検出について特異度が約９０％超となるように決定される、項目Ａ１〜８のいずれか１項に記載の方法。
（項目Ａ１０）
前記サンプルが末梢血サンプルである、項目Ａ１〜９のいずれか１項に記載の方法。
（項目Ａ１１）
前記がん免疫療法は、免疫チェックポイント阻害剤の投与を含む、項目Ａ１〜１０のいずれか１項に記載の方法。
（項目Ａ１２）
前記免疫チェックポイント阻害剤は、ＰＤ−１阻害剤およびＰＤ−Ｌ１阻害剤からなる群から選択される、項目Ａ１１に記載の方法。
（項目Ａ１３）
前記ＰＤ−１阻害剤は、ＰＤ−１とＰＤ−Ｌ１との相互作用を阻害する抗ＰＤ−１抗体である、項目Ａ１２に記載の方法。
（項目Ａ１４）
前記ＰＤ−Ｌ１阻害剤は、ＰＤ−１とＰＤ−Ｌ１との相互作用を阻害する抗ＰＤ−Ｌ１抗体である、項目Ａ１２に記載の方法。
（項目Ａ１５）
前記ＰＤ−１阻害剤またはＰＤ−Ｌ１阻害剤は、ニボルマブ、ペムブロリズマブ、デュルバルマブ、アテゾリズマブまたはアベルマブを含む、項目Ａ１２に記載の方法。
（項目Ａ１６）
がんを有する被験体を治療する方法であって、
該被験体由来のサンプル中のＣＤ４＋Ｔ細胞におけるＣＤ６２ＬｌｏｗＴ細胞の割合を決定する工程と、
ＣＤ４＋Ｔ細胞におけるＣＤ６２ＬｌｏｗＴ細胞の割合が無効群閾値よりも高い場合に、該被験体が、がん免疫療法に対する応答について無効群でないと判定する工程と、
該被験体が無効群でないと判定された場合に、該被験体に該がん免疫療法を施す工程とを含む、方法。
（項目Ａ１７）
がんを有する被験体を治療する方法であって、
該被験体由来のサンプル中の、ＣＤ４＋Ｔ細胞におけるＦｏｘｐ３＋ＣＤ２５＋Ｔ細胞の割合を決定する工程と、
ＣＤ４＋Ｔ細胞におけるＦｏｘｐ３＋ＣＤ２５＋Ｔ細胞の割合が無効群閾値よりも低い場合に、該被験体が、がん免疫療法に対する応答について無効群でないと判定する工程と、
該被験体が無効群でないと判定された場合に、該被験体に該がん免疫療法を施す工程とを含む、方法。
（項目Ａ１８）
がんを有する被験体を治療する方法であって、
ＣＤ４＋ＣＤ６２ＬｌｏｗＴ細胞の量（Ｘ）を決定する工程と、
ＣＤ４＋Ｆｏｘｐ３＋ＣＤ２５＋Ｔ細胞の量（Ｙ）を決定する工程と
ＸのＹに対する相対値と無効群閾値との比較を用いて該被験体ががん免疫療法に対する応答について無効群であるかどうかを判定する工程と、
該被験体が無効群でないと判定された場合に、該被験体に該がん免疫療法を施す工程とを含む、方法。
（項目Ａ１９）
がんを有する被験体を治療する方法であって、
ＣＤ４＋ＣＤ６２ＬｌｏｗＴ細胞の量（Ｘ）を決定する工程と、
ＣＤ４＋Ｆｏｘｐ３＋ＣＤ２５＋Ｔ細胞の量（Ｙ）を決定する工程と
ＸのＹに対する相対値と無効群閾値との比較を用いて該被験体ががん免疫療法に対する応答について無効群であるかどうかを判定する工程と、
該被験体が無効群でないと判定された場合であり、かつ、Ｆｏｘｐ３＋ＣＤ２５＋Ｔ細胞の割合が奏効群閾値よりも高い場合に、該被験体が、がん免疫療法に対する応答について奏効群であると判定する工程と、
該被験体が奏効群であると判定された場合に、該被験体に該がん免疫療法を施す工程とを含む、方法。
（項目Ａ２０）
ＣＤ４、ＣＤ２５、ＣＤ６２ＬおよびＦｏｘｐ３から選択される１以上の細胞表面マーカーに対する検出剤を含む、被験体のがん免疫療法に対する応答を予測するためのキット。（項目Ａ２１）
ＣＤ４およびＣＤ６２Ｌに対する検出剤を含む、項目Ａ２０に記載のキット。
（項目Ａ２２）
ＣＤ４、ＣＤ２５、ＣＤ６２ＬおよびＦｏｘｐ３に対する検出剤を含む、項目Ａ２０または２１に記載のキット。
（項目Ａ２３）
前記検出剤が抗体である、項目Ａ２０〜２２のいずれか１項に記載のキット。
（項目Ａ２４）
被験体においてがんを治療するための、免疫チェックポイント阻害剤を含む組成物であって、該被験体は、該被験体由来のサンプル中のＣＤ４＋Ｔ細胞中のＣＤ６２ＬｌｏｗＴ細胞の割合が無効群閾値以上であることを特徴とする、組成物。
（項目Ａ２５）
被験体においてがんを治療するための、免疫チェックポイント阻害剤を含む組成物であって、該被験体は、該被験体由来のサンプル中のＣＤ４＋Ｔ細胞中のＦｏｘｐ３＋ＣＤ２５＋Ｔ細胞の割合が無効群閾値以下であることを特徴とする、組成物。
（項目Ａ２６）
被験体においてがんを治療するための、免疫チェックポイント阻害剤を含む組成物であって、該被験体は、該被験体由来のサンプル中のＣＤ４＋ＣＤ６２ＬｌｏｗＴ細胞の量（Ｘ）と、該被験体由来のサンプル中のＣＤ４＋Ｆｏｘｐ３＋ＣＤ２５＋Ｔ細胞の量（Ｙ）との相対値と無効群閾値との比較によって選択された被験体であることを特徴とする、組成物。
（項目Ａ２７）
被験体においてがんを治療するための、免疫チェックポイント阻害剤を含む組成物であって、該被験体は、該被験体由来のサンプル中のＣＤ４＋ＣＤ６２ＬｌｏｗＴ細胞の量（Ｘ）と、該被験体由来のサンプル中のＣＤ４＋Ｆｏｘｐ３＋ＣＤ２５＋Ｔ細胞の量（Ｙ）との相対値と無効群閾値との比較によって選択された被験体であり、かつ、該被験体由来のサンプル中のＣＤ４＋Ｔ細胞におけるＦｏｘｐ３＋ＣＤ２５＋Ｔ細胞の割合が奏効群閾値以上であることを特徴とする、組成物。
（項目Ａ２８）
前記免疫チェックポイント阻害剤が、ＰＤ−１阻害剤およびＰＤ−Ｌ１阻害剤からなる群から選択される、項目Ａ２４〜２７のいずれか１項に記載の組成物。
（項目Ａ２９）
前記ＰＤ−１阻害剤は、ＰＤ−１とＰＤ−Ｌ１との相互作用を阻害する抗ＰＤ−１抗体である、項目Ａ２８に記載の組成物。
（項目Ａ３０）
前記ＰＤ−Ｌ１阻害剤は、ＰＤ−１とＰＤ−Ｌ１との相互作用を阻害する抗ＰＤ−Ｌ１抗体である、項目Ａ２８に記載の組成物。
（項目Ａ３１）
前記ＰＤ−１阻害剤またはＰＤ−Ｌ１阻害剤が、ニボルマブ、ペムブロリズマブ、デュルバルマブ、アテゾリズマブまたはアベルマブである、項目Ａ２８に記載の組成物。
（項目Ａ３２）
ＣＤ６２ＬｌｏｗＣＤ４＋Ｔ細胞を含む、癌を治療または予防するための組成物。
（項目Ａ３３）
がん免疫療法と併用するための、項目Ａ３２に記載の組成物。
（項目Ａ３４）
前記組成物は、免疫チェックポイント阻害剤と組み合わせて投与されることを特徴とする、項目Ａ３２に記載の組成物。
（項目Ａ３５）
前記免疫チェックポイント阻害剤は、ＰＤ−１阻害剤およびＰＤ−Ｌ１阻害剤からなる群から選択される、項目Ａ３４に記載の組成物。
（項目Ａ３６）
前記ＰＤ−１阻害剤は、ＰＤ−１とＰＤ−Ｌ１との相互作用を阻害する抗ＰＤ−１抗体である、項目Ａ３５に記載の組成物。
（項目Ａ３７）
前記ＰＤ−Ｌ１阻害剤は、ＰＤ−１とＰＤ−Ｌ１との相互作用を阻害する抗ＰＤ−Ｌ１抗体である、項目Ａ３５に記載の組成物。
（項目Ａ３８）
前記ＰＤ−１阻害剤またはＰＤ−Ｌ１阻害剤は、ニボルマブ、ペムブロリズマブ、デュルバルマブ、アテゾリズマブまたはアベルマブを含む、項目Ａ３５に記載の組成物。
（項目Ａ３９）
さらに、ＣＤ６２ＬｌｏｗＣＤ８＋Ｔ細胞を含む、項目Ａ３２〜３８のいずれか１項に記載の組成物。
（項目Ａ４０）
がん免疫療法が奏効しないと予測された被験体において、がん免疫療法を奏効させるための、項目Ａ３２〜３９のいずれか１項に記載の組成物。
（項目Ａ４１）
がん免疫療法の効果を持続させるための、項目Ａ３２〜４０のいずれか１項に記載の組成物。
（項目Ａ４２）
前記ＣＤ６２ＬｌｏｗＣＤ４＋Ｔ細胞が、前記組成物が投与される被験体由来のものである、項目Ａ３２〜４１のいずれか１項に記載の組成物。
（項目Ａ４３）
ＣＤ６２ＬｌｏｗＣＤ４＋Ｔ細胞を含む癌を治療または予防するための組成物の製造方法であって、ヒト由来のＴ細胞集団からＣＤ６２ＬｌｏｗＣＤ４＋Ｔ細胞を純化する工程を含む、方法。
（項目Ａ４４）
前記純化する工程が、Ｔ細胞集団からＣＤ６２Ｌ高発現細胞を除去することを含む、項目Ａ４３に記載の方法。
（項目Ａ４５）
ＣＤ６２ＬｌｏｗＣＤ４＋Ｔ細胞を純化するための、ＣＤ６２Ｌに特異的に結合する物質を含むキット。
【図面の簡単な説明】
【００６９】
【図１】図１は、被験体から得られた末梢血サンプル中のＴ細胞のフローサイトメトリーによる分画の結果を示す図である。左上は、ＦＳＣ、ＳＳＣを用いた二次元解析によるｌｙｍｐｈｏｃｙｔｅ  ｒｅｇｉｏｎの同定である。右上は、ＣＤ８とＣＤ４の発現による分画である。左下はＣＤ２５＋ＦｏｘＰ３＋の分画である。右下は、ＣＤ６２Ｌの発現量によるヒストグラムであり、二峰性の分布によってＣＤ６２Ｌ低発現（ＣＤ６２Ｌｌｏｗ）細胞が分画される。
【図２】図２は、実施例１における治療効果測定の手順を示す模式図である。
【図３】図３は、無効群と、それ以外とでの細胞数および組成を比較した図である。Ａのパネル（ＷＢＣ）は、末梢血白血球（Ｗｈｉｔｅ  Ｂｌｏｏｄ  Ｃｅｌｌ）数の比較である。Ｂのパネル（Ｌｙｍ）は、リンパ球数の比較である。Ｃのパネルは、ＣＤ４＋細胞比率の比較である。Ｄのパネルは、ＣＤ８＋細胞比率の比較である。これらのパラメータについて無効群とそれ以外との間で有意差は認められなかった。
【図４】図４は、無効群と、それ以外とでのＴ細胞組成を比較した図である。Ａのパネルは、ＣＤ８＋Ｔ細胞中のＣＤ６２Ｌｌｏｗ細胞の比率の比較である。ＰＤ群で有意に低く、Ｐ＝０．０１３８である。Ｂのパネルは、ＣＤ４＋Ｔ細胞中のＣＤ６２Ｌｌｏｗ細胞の比率の比較である。ＣＤ８＋Ｔ細胞中のＣＤ６２Ｌｌｏｗ細胞の比率よりも、ＰＤ群で顕著な低下が観察され、Ｐ＝５．３２×１０−７であった。Ｃのパネルは、ＣＤ４＋Ｔ細胞中のＣＤ２５＋ＦｏｘＰ３＋細胞の比率の比較である。ＰＤ群で有意に高く、Ｐ＝０．０１３２であった。Ｄのパネルは、ＣＤ８＋Ｔ細胞中のＣＤ６２Ｌｌｏｗ細胞の比率と、ＣＤ４＋Ｔ細胞中のＣＤ６２Ｌｌｏｗ細胞の比率との散布図である。これらの値の間には弱い相関が認められた。Ｅのパネルは、ＣＤ４＋Ｔ細胞中のＣＤ６２Ｌｌｏｗ細胞の比率と、ＣＤ４＋Ｔ細胞中のＣＤ２５＋ＦｏｘＰ３＋細胞の比率との散布図である。これらの値の間には相関が認められず、それぞれが独立して、がん免疫療法の応答性に寄与していることが理解される。
【図５】図５は、ＣＤ４＋Ｔ細胞中のＣＤ６２Ｌｌｏｗ細胞の比率の、ＰＲ＋ＳＤ群とＰＤ群とを区別するための指標としての性能を示す。閾値を変化させた場合の感度と特異度をプロットしたものが右のパネルである。プロットした点の下の領域の面積は０．９７４であり、非常に優れたマーカーであることが理解される。
【図６】図６は、ＣＤ４＋Ｔ細胞中のＣＤ６２Ｌｌｏｗ細胞の比率の、ＰＲ＋ＳＤ群とＰＤ群とを区別するための閾値を変化させた場合の感度と特異度を示す。
【図７】図７は、ＣＤ４＋Ｔ細胞中のＣＤ６２Ｌｌｏｗ細胞の比率（Ｘ）とＣＤ４＋Ｔ細胞中のＣＤ２５＋ＦｏｘＰ３＋細胞の比率（Ｙ）との相対値（Ｘ／Ｙ）の、ＰＲ＋ＳＤ群とＰＤ群とを区別するための指標としての性能を示す。閾値を変化させた場合の感度と特異度をプロットしたものが右のパネルである。プロットした点の下の領域の面積は０．９６１であり、非常に優れたマーカーであることが理解される。
【図８】図８は、ＣＤ４＋Ｔ細胞中のＣＤ６２Ｌｌｏｗ細胞の比率（Ｘ）とＣＤ４＋Ｔ細胞中のＣＤ２５＋ＦｏｘＰ３＋細胞の比率（Ｙ）との相対値としてＸ／Ｙを使用した場合の、ＰＲ＋ＳＤ群とＰＤ群とを区別するための閾値を変化させた場合の感度と特異度を示す。
【図９】図９は、ＣＤ４＋Ｔ細胞中のＣＤ６２Ｌｌｏｗ細胞の比率（Ｘ）とＣＤ４＋Ｔ細胞中のＣＤ２５＋ＦｏｘＰ３＋細胞の比率（Ｙ）との相対値（Ｘ２／Ｙ）の、ＰＲ＋ＳＤ群とＰＤ群とを区別するための指標としての性能を示す。閾値を変化させた場合の感度と特異度をプロットしたものが右のパネルである。プロットした点の下の領域の面積は１．０であり、これは、この指標が、感度、特異度ともに１００％という判定が可能となる、極めて有利なマーカーであることを示している。
【図１０】図１０は、ＣＤ４＋Ｔ細胞中のＣＤ６２Ｌｌｏｗ細胞の比率（Ｘ）とＣＤ４＋Ｔ細胞中のＣＤ２５＋ＦｏｘＰ３＋細胞の比率（Ｙ）との相対値としてＸ２／Ｙを使用した場合の、ＰＲ＋ＳＤ群とＰＤ群とを区別するための閾値を変化させた場合の感度と特異度を示す。
【図１１】図１１は、ＣＤ４＋Ｔ細胞中のＣＤ２５＋ＦｏｘＰ３＋細胞の比率の、ＰＲ群とＳＤ群とを区別するための指標としての性能を示す。閾値を変化させた場合の感度と特異度をプロットしたものが右のパネルである。プロットした点の下の領域の面積は０．７７３である。
【図１２】図１２は、ＣＤ４＋Ｔ細胞中のＣＤ２５＋ＦｏｘＰ３＋細胞の比率の、ＰＲ群とＳＤ群とを区別するための閾値を変化させた場合の感度と特異度を示す。
【図１３】図１３は、本発明の、被験体のがん免疫療法に対する応答性を改善または維持するための方法の実施形態の一例を示す模式図である。
【図１４】図１４は、Ｔ細胞移入を行ったマウスにおける治療効果と（ＣＤ４＋Ｔ細胞中のＣＤ６２Ｌｌｏｗ細胞）／（ＣＤ４＋Ｔ細胞中のＣＤ６２ＬｈｉｇｈＣＤ２５＋細胞）の比率との関係を示す図である。横軸はマウスにおける腫瘍播種からの日数を示し、ラベルに示される組成の細胞が移入された。縦軸は腫瘍サイズ（ｍｍ）である。左のパネルでは、矢印で示される時点で、細胞移入を受けたマウスの脾臓中の（ＣＤ４＋Ｔ細胞中のＣＤ６２Ｌｌｏｗ細胞）／（ＣＤ４＋Ｔ細胞中のＣＤ６２ＬｈｉｇｈＣＤ２５＋細胞）の比率が測定され、それぞれ下段に示すとおりの値であった。右のパネルにおいては経時的にマウスの脾臓中の（ＣＤ４＋Ｔ細胞中のＣＤ６２Ｌｌｏｗ細胞）／（ＣＤ４＋Ｔ細胞中のＣＤ６２ＬｈｉｇｈＣＤ２５＋細胞）の比率が測定され、下段に示されるような推移であった。
【図１５】図１５は、異なる人種およびマウスのＣＤ６２Ｌ染色パターンを示した図である。Ａのパネルは、白人の腫瘍ワクチンをｄｒａｉｎｉｎｇしているリンパ節を用いたＦＡＣＳであり、リンパ球領域をゲーティングし、ＣＤ６２Ｌについて観察した。Ｃは日本人の末梢血由来単核球から同様にＣＤ６２Ｌについて観察したものである。さらに、Ｄのパネルは、マウスのリンパ球におけるＣＤ６２Ｌ染色パターンであり、人種・生物種を超えて類似した染色パターンが示されることが理解される。蛍光強度（ｆｌｕｏｒｅｓｃｅｎｃｅ  ｉｎｔｅｎｓｉｔｙ）１０２を境界として二峰性の分布をとる。Ｂのパネルは、Ａのパネルの被験体の細胞群からＣＤ６２Ｌｌｏｗ細胞のみを磁気ビーズで分離した後の純度を示すＦＡＣＳである。
【図１６】図１６は、骨髄樹状細胞（ｍＤＣ）におけるＨＬＡ−ＤＲ＋細胞の割合（左上）およびＣＤ８０細胞の割合（右上）と、ＰＤ、ＳＤ、およびＰＲとの関係を示すグラフ、ならびに、形質細胞様樹状細胞（ｐＤＣ）におけるＨＬＡ−ＤＲ＋細胞の割合（左下）およびＣＤ８０細胞の割合（右下）と、ＰＤ、ＳＤ、およびＰＲとの関係を示すグラフである。
【図１７】図１７は、骨髄樹状細胞（ｍＤＣ）におけるＨＬＡ−ＤＲ＋細胞の割合（左上）およびＣＤ８０細胞の割合（右上）と、ＣＤ６２Ｌｌｏｗ  ＣＤ４＋Ｔ細胞との相関関係を示すグラフ、ならびに、骨髄樹状細胞（ｍＤＣ）におけるＨＬＡ−ＤＲ＋細胞の割合（左下）およびＣＤ８０細胞の割合（右下）とＸ２／Ｙ（すなわち、ＣＤ６２Ｌｌｏｗ  ＣＤ４＋Ｔ細胞の量２／ＣＤ４＋Ｆｏｘｐ３＋ＣＤ２５＋Ｔ細胞）との相関関係を示すグラフである。
【図１８】図１８は、骨髄樹状細胞（ｍＤＣ）におけるＨＬＡ−ＤＲ＋細胞の割合（左上）およびＣＤ８０細胞の割合（右上）と、ＣＤ６２ＬｌｏｗＣＤ８＋Ｔ細胞に対するＣＤ１３７＋ＣＤ６２ＬｌｏｗＣＤ８＋Ｔ細胞の割合を示した結果である。
【図１９】図１９は、ＣＤ６２Ｌｌｏｗ  ＣＤ４＋Ｔ細胞におけるＬＡＧ３陽性細胞の割合（左）およびＩＣＯＳ陽性細胞の割合（右）と、ＰＤおよびＰＲ＋ＳＤとの関係を示したグラフである。
【図２０】図２０は、ＣＤ６２Ｌｌｏｗ  ＣＤ４＋Ｔ細胞におけるＣＸＣＲ３陽性細胞の割合（左上）、ＣＣＲ４陽性細胞の割合（右上）、ＣＣＲ６陽性細胞の割合（左下）、および、ＣＸＣＲ５陽性細胞の割合（右下）と、ＰＤおよびＰＲ＋ＳＤとの関係を示したグラフである。ＣＣＲ４のみがマーカーとして十分な相関関係を示した（ｐ＝０．０２５０）。
【図２１】図２１は、ＣＤ４＋Ｔ細胞におけるＣＤ２５＋Ｆｏｘｐ３＋ＣＤ４＋Ｔ細胞（左上）、または、ＣＤ６２ＬｌｏｗＣＤ４＋Ｔ細胞におけるＩＣＯＳ＋ＣＤ６２ＬｌｏｗＣＤ４＋Ｔ細胞（右上）と、ＰＲおよびＳＤとの関係を示したグラフである。下のパネルは、ＣＤ４＋Ｔ細胞におけるＣＤ２５＋Ｆｏｘｐ３＋ＣＤ４＋Ｔ細胞の割合（Ｗ）、およびＣＤ６２ＬｌｏｗＣＤ４＋Ｔ細胞におけるＩＣＯＳ＋ＣＤ６２ＬｌｏｗＣＤ４＋Ｔ細胞の割合（Ｚ）の積Ｗ*Ｚを用いて、ＰＲ群とＳＤ群とを区別するためのＷ*Ｚの閾値を変化させた場合の感度と特異度を示す。
【図２２】図２２は、本発明に関連するメカニズムを記載した模式図である。
【図２３】図２３は、実施例で使用した抗体を示す表である。
【図２４】図２４は、奏効群の判定についての、示されるバイオマーカーを単独で使用した場合のロジスティック回帰を示す図である。
【図２５】図２５は、奏効群の判定についての、ＣＤ４＋Ｔ細胞におけるＣＤ２５＋Ｆｏｘｐ３＋ＣＤ４＋Ｔ細胞の割合（Ｗ）、およびＣＤ６２ＬｌｏｗＣＤ４＋Ｔ細胞におけるＩＣＯＳ＋ＣＤ６２ＬｌｏｗＣＤ４＋Ｔ細胞の割合（Ｚ）の組み合わせにおいて、適切な式を導出するためのロジスティック回帰を示す図である。
【図２６】図２６は、ロジスティック回帰によって求めたＣＤ４＋Ｔ細胞におけるＣＤ２５＋Ｆｏｘｐ３＋ＣＤ４＋Ｔ細胞の割合（Ｗ）、およびＣＤ６２ＬｌｏｗＣＤ４＋Ｔ細胞におけるＩＣＯＳ＋ＣＤ６２ＬｌｏｗＣＤ４＋Ｔ細胞の割合（Ｚ）の組み合わせの式を用いた場合のＲＯＣ解析の結果を示す図である。当該式を用いることによって、単独のバイオマーカーと比較して精度の高い奏効群の判定を行うことができることが示される。
【図２７】図２７は、無効群の判定についての、ＣＤ４＋Ｔ細胞中のＣＤ６２Ｌｌｏｗ細胞の比率（Ｘ）とＣＤ４＋Ｔ細胞中のＣＤ２５＋ＦｏｘＰ３＋細胞の比率（Ｙ）との組み合わせにおいて、適切な式を導出するためのロジスティック回帰を示す図である。
【図２８】図２８は、ＣＤ６２ＬｌｏｗとＣＤ６２Ｌｈｉｇｈとの閾値の設定方法の一例を示す図である。
【図２９】図２９は、ＣＤ６２Ｌの発現量によるヒストグラムであり、ＣＤ６２Ｌ低発現（ＣＤ６２Ｌｌｏｗ）細胞が明確に分離されることを示す例である。
【図３０】図３０は、発見用コホートおよび検証用コホートにおける治療成果の予測を示す図である。（ａ）患者発見コホートの患者における予測式の値。予測式Ｘ２／Ｙは、ＣＤ４＋細胞の全集団におけるＣＤ６２Ｌｌｏｗ細胞（Ｘ）とＣＤ２５＋ＦＯＸＰ３＋細胞（Ｙ）の比率に基づく。（ｂ）発見用コホート（ｎ＝４０）において無効群を予測した予測式の受信者動作特性曲線。予測式の閾値（１９２）における感度と特異度のパラメーターはそれぞれ、８５．７％および１００％であった（Ｐ＜０．０００１）。（ｃ）予測式の閾値（１９２）に基づいて無効群または有効群と診断された発見用コホート患者の無増悪生存率（ＰＦＳ）曲線。（ｄ）発見用コホートの全生存率（ＯＳ）。（ｅ）患者の検出用コホートにおける予測式の値。これらの患者では、ＣＴ評価の前に末梢血単核細胞を試験した。（ｆ）検証用コホート患者のＰＦＳ曲線。（ｇ）検証用コホート患者のＯＳ曲線。パネルａおよびｅにおいて、データは、平均±平均の標準誤差として表され、記号は個々の患者からの値を示す。統計的有意差は、Ｓｔｕｄｅｎｔの両側ｔ検定（ａ，ｅ）またはログランク検定（ｂ〜ｄ，ｆ，ｇ）によって評価した。
【図３１】図３１は、ＣＤ６２ＬｌｏｗＣＤ８＋Ｔ細胞におけるＣＤ２８＋細胞の割合と、予測式（Ｘ２／Ｙ；式中、Ｘ＝ＣＤ４＋Ｔ細胞集団におけるＣＤ６２ＬｌｏｗＴ細胞の割合（％）、Ｙ＝ＣＤ４＋Ｔ細胞集団におけるＣＤ２５＋ＦＯＸＰ３＋Ｔ細胞の割合（％））の値との相関を示す図である（Ｎ＝１２）。
【図３２】図３２は、異なる治療成果を有する非小細胞肺がん患者における、Ｔ細胞亜集団の比率および予測式値の違いを示す。ニボルマブ治療後の最初の腫瘍応答性評価中の８週時点で著効群（ＧＲ）、中程度有効群（ＩＲ）および無効群（ＮＲ）であった患者（合計Ｎ＝８１）の３つの亜集団の末梢血サンプルからＦＡＣＳ（Ｆｌｕｏｒｅｓｃｅｎｃｅ−ａｃｔｉｖａｔｅｄ  ｃｅｌｌ  ｓｏｒｔｉｎｇ）を行った。ＣＤ６２ＬｌｏｗＣＤ４＋細胞の全集団およびＣＤ６２ＬｈｉｇｈＣＤ４＋細胞の全集団におけるＰＤ−１＋細胞、ＬＡＧ−３＋細胞、ＩＣＯＳ＋細胞の比率を、それぞれ、ｄ〜ｆに示す。データは、平均±平均の標準誤差として表され、記号は個々の患者からの値を示す。統計的有意差は、一元配置分散分析（ＡＮＯＶＡ）とその後の事後検定（Ｂｅｎｊａｍｉｎｉ、ＫｒｉｅｇｅｒおよびＹｅｋｕｔｉｅｌｉの二段階上昇法）によって評価した。
【図３３】図３３は、ニボルマブ治療に対する良好な応答性を担う遺伝子発現を示す図である。図３３ａは、著効群（ＧＲ）、中程度有効群（ＩＲ）および無効群（ＮＲ）からのＣＤ６２ＬｈｉｇｈＣＤ４＋およびＣＤ６２ＬｌｏｗＣＤ４＋Ｔ細胞間で遺伝子発現データを比較することによって得られたシグネチャである。図３３ｂにおいては、上記シグネチャにおいて抗腫瘍免疫と関連することが周知の３９種の遺伝子のうち、２９種の遺伝子発現がニボルマブ治療に対する応答性の観点で示される。ＩＲおよびＮＲと比較してＧＲで、そして、ＮＲと比較してＧＲおよびＩＲで、比較的より高い遺伝子発現を示す遺伝子の、ＣＤ６２ＬｌｏｗＣＤ４＋Ｔ細胞における発現の程度が示される。
【図３４】図３４ａは、ＧＲ群、ＩＲ群およびＮＲ群の全ての患者において共通して、ＣＤ６２ＬｈｉｇｈＣＤ４＋およびＣＤ６２ＬｌｏｗＣＤ４＋Ｔ細胞の間で示差的な発現を示した免疫関連遺伝子を示す。記載される遺伝子は、細胞亜集団の判別において使用可能であると考えられる。図３４ｂは、Ｎｉｖｏｌｍａｂに対する応答に応じて、ＣＤ６２ＬｌｏｗＣＤ４＋Ｔ細胞上で異なる発現を示した５３遺伝子を示す。記載される遺伝子は、ＣＤ６２ＬｌｏｗＣＤ４＋Ｔ細胞上でそれらの発現を調べることによって、患者群の識別のためのマーカーとして使用可能であることが理解される。著効群；ＧＲ（Ｇｏｏｄ  Ｒｅｓｐｏｎｄｅｒ）、中程度有効群；ＩＲ（Ｉｎｔｅｒｍｅｄｉａｔｅ  Ｒｅｓｐｏｎｄｅｒ）、および無効群；ＮＲ（Ｎｏｎ−ｒｅｓｐｏｎｄｅｒ）。
【図３５】図３５は、マウス腫瘍モデルにおける、（１）対照群、（２）抗体群、および（３）抗体＋細胞群の生存率変化を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００７０】
以下に本発明を、必要に応じて、添付の図面を参照して例示の実施例により記載する。本明細書の全体にわたり、単数形の表現は、特に言及しない限り、その複数形の概念をも含むことが理解されるべきである。従って、単数形の表現は、特に言及しない限り、その複数形の概念をも含むことが理解されるべきである。また、本明細書において使用される用語は、特に言及しない限り、当該分野で通常用いられる意味で用いられることが理解されるべきである。したがって、他に定義されない限り、本明細書中で使用される全ての専門用語および科学技術用語は、本発明の属する分野の当業者によって一般的に理解されるのと同じ意味を有する。矛盾する場合、本明細書（定義を含めて）が優先する。
【００７１】
（定義）
本明細書において、「バイオマーカー」とは、通常の生物学的過程、病理学的過程、もしくは治療的介入に対する薬理学的応答の指標として、客観的に測定され評価される特性をいう。
【００７２】
本明細書において「がん」または「癌」は、互換可能に用いられ、異型性が強く、増殖が正常細胞より速く、周囲組織に破壊性に浸潤し得あるいは転移をおこし得る悪性腫瘍またはそのような悪性腫瘍が存在する状態をいう。本発明においては、がんは固形がんおよび造血器腫瘍を含むがそれらに限定されない。
【００７３】
本明細書において、「がん免疫療法」とは、生物の有する免疫機構などの生体防御機構を用いてがんを治療する方法をいう。
【００７４】
本明細書において、「抗腫瘍免疫応答」とは、生体内の腫瘍に対する任意の免疫応答をいう。
【００７５】
本明細書において、「抗腫瘍免疫応答における樹状細胞刺激」とは生体内の腫瘍に対する免疫応答の過程で発生する、樹状細胞に対して刺激を与える任意の現象をいう。この刺激は、直接的ないし間接的に抗腫瘍免疫応答を生じる要因の一つとなり得る。限定されることはないが、代表的には、抗腫瘍免疫応答における樹状細胞刺激は、ＣＤ４＋Ｔ細胞（例えば、エフェクターＴ細胞）によって与えられ、この刺激の結果、樹状細胞はＣＤ８＋Ｔ細胞に刺激を与え、刺激を受けたＣＤ８＋Ｔ細胞は抗腫瘍効果を発揮する。
【００７６】
本明細書において、「相関」するとは、２つの事象が統計学的に有意な相関関係を有することをいう。例えば、「Ａと相関するＢの相対量」とは、事象Ａが発生した場合に、Ｂの相対量が統計学的に有意に影響を受ける（例えば、増加ないし減少すること）ことをいう。
【００７７】
本明細書において、「細胞亜集団」とは、細胞集団全体の一部を構成する細胞集団をいう。
【００７８】
本明細書において、細胞に関する用語「相対量」は、「割合」と互換可能に使用される。代表的には、用語「相対量」および「割合」は、特定の細胞集団（例えば、ＣＤ４＋Ｔ細胞集団）を形成する細胞の数に対する、所期の細胞亜集団（例えば、ＣＤ６２ＬｌｏｗＣＤ４＋Ｔ細胞亜集団）を形成する細胞の数を意味する。
【００７９】
本明細書において、「感度（ｓｅｎｓｉｔｉｖｉｔｙ）」とは、被験体の集団の中から所期の特徴を有する被験体を選択する場合において、被験体集団に含まれる所期の特徴を有する総被験体数に対する、選択された対象中の所期の特徴を有する被験体数の割合、すなわち、（選択された対象中の所期の特徴を有する被験体数）／（被験体集団に含まれる所期の特徴を有する総被験体数）をいう。
【００８０】
本明細書において、「特異度（ｓｐｅｃｉｆｉｃｉｔｙ）」とは、被験体の集団の中から所期の特徴を有する被験体を選択する場合において、選択された対象の総数に対する、選択された対象中の所期の特徴を有する被験体数の割合、すなわち、（選択された対象中の所期の特徴を有する被験体数）／（選択された対象の総数）をいう。
【００８１】
本明細書において、「無効群」とは、がん治療を受けた場合の治療効果が、ＲＥＣＩＳＴ  ｖｅｒ１．１に従って判定した場合に、治療開始後約９週までの早期に病勢増悪（ＰＤ、Ｐｒｏｇｒｅｓｓｉｖｅ  ｄｉｓｅａｓｅ）と判定される被験体の群をいう。無効群は、ＰＤ群、進行群、ＮＲ（Ｎｏｎ−ｒｅｓｐｏｎｄｅｒ）とも称され、本明細書において互換的に使用される。
【００８２】
本明細書において、「部分奏効群」とは、がん治療を受けた場合の治療効果が、ＲＥＣＩＳＴ  ｖｅｒ１．１に従って判定した場合に、部分奏効（ＰＲ、Ｐａｒｔｉａｌ  ｒｅｓｐｏｎｓｅ）と判定される被験体の群をいう。部分奏効群は、ＰＲ群とも称され、本明細書において互換的に使用される。
【００８３】
本明細書において、「安定群」とは、がん治療を受けた場合の治療効果が、ＲＥＣＩＳＴ  ｖｅｒ１．１に従って判定した場合に、治療開始後約９週時点で安定（ＳＤ、Ｓｔａｂｌｅ  ｄｉｓｅａｓｅ）と判定される被験体の群をいう。「安定群」は、ＳＤ群、中間群とも称され、本明細書において互換的に使用される。また、治療開始後一旦病勢制御を得た後、約１年で病勢進行に転じる群をIR(IntermediateResponder)と呼称しているが、この群のほとんどが治療開始後９週時点でSDと判定されることから、「安定群」は、IR(IntermediateResponder)群とも互換的に使用される。
【００８４】
本明細書において、「完全奏効群」とは、がん治療を受けた場合の治療効果が、ＲＥＣＩＳＴ  ｖｅｒ１．１に従って判定した場合に、完全奏効（ＣＲ、Ｃｏｍｐｌｅｔｅ  ｒｅｓｐｏｎｓｅ）と判定される被験体の群をいう。「完全奏効群」は、ＣＲ群とも称され、本明細書において互換的に使用される。なお、本発明においては、被験体の集団が部分奏効群（ＰＲ）に加えて完全奏効群（ＣＲ）を含む場合であっても、あるいは部分奏効群（ＰＲ）を含まずに完全奏効群（ＣＲ）を含む場合であっても、部分奏効群（ＰＲ）と同様であるとして検出される。
【００８５】
本明細書において、「奏効群」は、「部分奏効群」および「完全奏効群」を包括的に称する場合に用いられ、「著効群」とも称される。また、治療開始後１年以上の長期病勢制御を得られる群を、ＧＲ（Ｇｏｏｄ  Ｒｅｓｐｏｎｄｅｒ）と呼称しているが、この群のほとんどが治療開始後９週時点で「部分奏効群」または「完全奏効群」と判定されることから、「奏効群」は、ＧＲ（Ｇｏｏｄ  Ｒｅｓｐｏｎｄｅｒ）群とも互換的に使用される。
【００８６】
本明細書において、「相対値」とは、ある値について、他の値を比較の対象として算出される値をいう。
【００８７】
本明細書において使用される場合、用語「検出剤」とは、広義には、目的の物質（例えば、細胞表面マーカーなど）を検出できるあらゆる因子をいう。
【００８８】
本明細書において、ある細胞亜集団の「量」とは、ある細胞の絶対数と、細胞集団における割合の相対量とを包含する。
【００８９】
本明細書において、「閾値」とは、ある変化する値に対して設定される値であって、変化する値がそれ以上であるか、またはそれ以下である場合に何らかの意味付けを与える値をいう。本明細書において、カットオフ（ｃｕｔ−ｏｆｆ）値とも称される。
【００９０】
本明細書において、「無効群閾値」とは、所与の被検体の集団において、無効群と、安定群＋奏効群とを識別するために使用される閾値をいう。無効群閾値は、所与の被検体の集団における無効群を選択する場合に、所定の感度および特異度を達成するように選択される。
【００９１】
本明細書において、「奏効群閾値」とは、所与の被検体の集団において、あるいは、無効群閾値を用いて所与の被検体の集団から無効群を除いた集団において、安定群と奏効群とを識別するために使用される閾値をいう。奏効閾値は、所与の被検体の集団において、あるいは、無効群閾値を用いて所与の被検体の集団から無効群を除いた集団において、奏効群を選択する場合に、所定の感度および特異度を達成するように選択される。
【００９２】
本明細書において数値を修飾して用いられる場合、「約」は、記載される数値の±１０％までの範囲を含むことを意味して用いられる。
【００９３】
本明細書において「フローサイトメトリー」とは、液体中に懸濁する細胞，個体およびその他の生物粒子の粒子数，個々の物理的・化学的・生物学的性状を計測する技術をいう。
【００９４】
（がん免疫療法）
がん免疫療法とは、生物の有する生体防御機構を用いてがんを治療する方法である。がん免疫療法には、大きく分けて、がんに対する免疫機能を強化することによるがん免疫療法と、がんの免疫回避機能を阻害することによるがん免疫療法が存在する。さらに、がん免疫療法には、体内での免疫機能を賦活化する能動免疫療法と、体外で免疫機能を賦活化させた、または増殖させた免疫細胞を体内に戻すことによる受動免疫療法とがある。本発明のバイオマーカーは、ＣＤ４＋Ｔ細胞免疫全体のバランスを評価するものであり、腫瘍免疫そのものを全体的に評価するものであると考えられるため、がん免疫療法全般の治療効果を広く予測することが可能なものであると考えられる。
【００９５】
がん免疫療法の例としては、非特異的免疫賦活薬、サイトカイン療法、がんワクチン療法、樹状細胞療法、養子免疫療法、非特異的リンパ球療法、がん抗原特異的Ｔ細胞療法、抗体療法、免疫チェックポイント阻害療法などが挙げられる。限定されるものではないが、本発明のバイオマーカーは、特に、免疫チェックポイント阻害療法の治療効果を正確に予測するものであることが本明細書の実施例において実証されている。
【００９６】
免疫チェックポイント阻害剤の代表的な例は、ＰＤ−１阻害剤である。ＰＤ−１阻害剤としては、抗ＰＤ−１抗体であるニボルマブ（Ｎｉｖｏｌｕｍａｂ；オブジーボＴＭとして販売されている）およびペムブロリズマブ（Ｐｅｍｂｒｏｌｉｚｕｍａｂ）が挙げられるがこれらに限定されない。１つの好ましい実施形態では、ニボルマブが対象として選択され得る。理論に束縛されることを望まないが、ニボルマブを用いた療法が好ましい一つの理由としては、本発明のバイオマーカーを用いると、応答性の被験者と非応答性被験者とを明確に識別することができることが実施例において示されており、特に、特定の閾値により明確に応答性と非応答性とを区別することができることが判明しているからである。もちろん、他のＰＤ−１阻害剤についても同程度に本発明のバイオマーカーを利用することができると考えられる。
【００９７】
本発明においては、ＰＤ−Ｌ１阻害剤もまたＰＤ−１阻害剤と同様に使用することが可能である。
【００９８】
抗ＰＤ−１抗体は、ＰＤ−１シグナルによるＴ細胞活性化の抑制を解除することによって抗がん効果を奏するものと考えられている。抗ＰＤ−Ｌ１抗体もまた、ＰＤ−１シグナルによるＴ細胞活性化の抑制を解除することによって抗がん効果を奏するものと考えられている。ＰＤ−１がＴ細胞機能を阻害するメカニズムは完全には解明されていないものの、ＰＤ−１（ｐｒｏｇｒａｍｍｅｄ  ｄｅａｔｈ  １）とＰＤ−Ｌ１あるいはＰＤ−Ｌ２とが相互作用すると、ＰＤ−１の細胞質ドメインにチロシン脱リン酸化酵素の一種であるＳＨＰ−１，２がリクルートされ，Ｔ細胞受容体シグナル伝達タンパク質であるＺＡＰ７０を不活性化させることにより、Ｔ細胞の活性化が抑制されると考えられている（Ｏｋａｚａｋｉ，  Ｔ．，  Ｃｈｉｋｕｍａ，  Ｓ．，  Ｉｗａｉ，  Ｙ．  ｅｔ  ａｌ．：  Ａ  ｒｈｅｏｓｔａｔ  ｆｏｒ  ｉｍｍｕｎｅ  ｒｅｓｐｏｎｓｅｓ：  ｔｈｅ  ｕｎｉｑｕｅ  ｐｒｏｐｅｒｔｉｅｓ  ｏｆ  ＰＤ−１  ａｎｄ  ｔｈｅｉｒ  ａｄｖａｎｔａｇｅｓ  ｆｏｒ  ｃｌｉｎｉｃａｌ  ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ．  Ｎａｔ．  Ｉｍｍｕｎｏｌ．，  １４，  １２１２−１２１８  （２０１３））。これは、ＩＴＳＭモチーフという部分にＳＨＰ−１，２がリクルートされ、近傍のＴ  ｃｅｌｌ  ｒｅｃｅｐｔｏｒのｐｒｏｘｉｍａｌ  ｓｉｇｎａｌｉｎｇ  ｋｉｎａｓｅを脱リン酸化することによると考えられ、換言すると、抗原刺激を受けたＴ細胞からこの「抗原刺激を受けた」という記憶を消してしまうとも言うことができる。
【００９９】
ＰＤ−１は、がん組織に浸潤しているキラーＴ細胞およびナチュラルキラー細胞において高レベルで発現している。また、腫瘍上のＰＤ−Ｌ１によって、ＰＤ−１によるＰＤ−１シグナルを介する免疫応答が減弱していると考えられている。ＰＤ−Ｌ１によって、このＰＤ−１シグナルを介する免疫応答が減弱するが、抗ＰＤ−１抗体によってＰＤ−１とＰＤ−Ｌ１との相互作用および／または相互作用によって生じるシグナル伝達を阻害すると、抗腫瘍免疫応答の増強効果が得られる。
【０１００】
免疫チェックポイント阻害剤の他の例としては、ＰＤ−Ｌ１阻害剤（例えば、抗ＰＤ−Ｌ１抗体であるアベルマブ、デュルバルマブまたはアテゾリズマブ）が挙げられる。
【０１０１】
ＰＤ−Ｌ１阻害剤は、上記のＰＤ−１経路をＰＤ−Ｌ１の側に結合して阻害し、ＰＤ−１とＰＤ−Ｌ１との相互作用および／または相互作用によって生じるシグナル伝達を阻害し、抗腫瘍免疫応答を生じさせる。したがって、理論に束縛されることを望まないが、実施例に示される結果から、本発明のバイオマーカーを用いると、ＰＤ−１経路を阻害する療法（例えば、抗ＰＤ−１抗体または抗ＰＤ−Ｌ１抗体）に対して応答性の被験者と非応答性被験者とを明確に識別することができるということができる。
【０１０２】
免疫チェックポイント阻害剤の他の例としては、ＣＴＬＡ−４阻害剤（例えば、抗ＣＴＬＡ−４抗体であるイピリムマブまたはトレメリルマブ）が挙げられる。
【０１０３】
ＣＴＬＡ−４阻害剤は、Ｔ細胞を活性化し、抗腫瘍免疫応答を生じさせる。Ｔ細胞は、表面のＣＤ２８が、ＣＤ８０またはＣＤ８６と相互作用することによって活性化される。しかしながら、一旦活性化されたＴ細胞であっても、表面に発現したＣＴＬＡ−４（ｃｙｔｏｔｏｘｉｃ  Ｔ−ｌｙｍｐｈｏｃｙｔｅ−ａｓｓｏｃｉａｔｅｄ  ａｎｔｉｇｅｎ  ４）が、ＣＤ８０またはＣＤ８６と、ＣＤ２０よりも高い親和性で優先的に相互作用し、それによって活性化が抑制されると考えられている。ＣＴＬＡ−４阻害剤は、ＣＴＬＡ−４を阻害することによって、ＣＤ２０とＣＤ８０またはＣＤ８６との相互作用が阻害されることを防ぐことによって、抗腫瘍免疫応答を生じさせる。
【０１０４】
さらなる実施形態では、免疫チェックポイント阻害剤は、ＴＩＭ−３（Ｔ−ｃｅｌｌ  ｉｍｍｕｎｏｇｌｏｂｕｌｉｎ  ａｎｄ  ｍｕｃｉｎ  ｃｏｎｔａｉｎｉｎｇ  ｐｒｏｔｅｉｎ−３）、ＬＡＧ−３（ｌｙｍｐｈｏｃｙｔｅ  ａｃｔｉｖａｔｉｏｎ  ｇｅｎｅ−３）、Ｂ７−Ｈ３、Ｂ７−Ｈ４、Ｂ７−Ｈ５（ＶＩＳＴＡ）、またはＴＩＧＩＴ（Ｔ  ｃｅｌｌ  ｉｍｍｕｎｏｒｅｃｅｐｔｏｒ  ｗｉｔｈ  Ｉｇ  ａｎｄ  ＩＴＩＭ  ｄｏｍａｉｎ）などの免疫チェックポイントタンパク質を標的としてもよい。
【０１０５】
上記のような免疫チェックポイントは、自己組織への免疫応答を抑制していると考えられるが、ウイルスなどの抗原が生体内に長期間存在する場合にもＴ細胞に免疫チェックポイントが増加する。腫瘍組織についても、生体内に長期間存在する抗原となっているため、これらの免疫チェックポイントによって抗腫瘍免疫応答を回避していると考えられ、上記のような免疫チェックポイント阻害剤は、このような回避機能を無効化し、抗腫瘍効果を奏する。理論に拘束されるものではないが、本発明のバイオマーカーは、ヒトの抗腫瘍免疫応答全体のバランスを評価するものであって、このような免疫チェックポイント阻害剤の治療効果を正確に予測するための指標として使用できるものと考えられる。
【０１０６】
本発明の１つの実施形態では、免疫チェックポイント阻害剤を含む組成物が提供される。免疫チェックポイント阻害剤を含む組成物は、本発明のバイオマーカーによって評価して選択した被験体に投与されることにより、顕著に高確率で治療効果を得ることができる。
【０１０７】
本発明の免疫チェックポイント阻害剤を含む組成物は、通常、全身的または局所的に、経口または非経口の形で投与される。
【０１０８】
投与量は、年齢、体重、症状、治療効果、投与方法、処理時間等により異なるが、通常、例えば、成人一人あたり、１回につき、０．１ｍｇから１００ｍｇの範囲で、１日１回から数回経口投与されるか、または成人一人あたり、１回につき、０．０１ｍｇから３０ｍｇの範囲で、１日１回から数回非経口投与（好ましくは、静脈内投与）されるか、または１日１時間から２４時間の範囲で静脈内に持続投与される。もちろん、投与量は種々の条件によって変動するので、上記投与量より少ない量で十分な場合もあるし、また範囲を越えて必要な場合もある。
【０１０９】
免疫チェックポイント阻害剤を含む組成物は、投与にあたり、経口投与のための内服用固形剤、内服用液剤、および非経口投与のための注射剤、外用剤、坐剤等の剤形をとり得る。経口投与のための内服用固形剤には、錠剤、丸剤、カプセル剤、散剤、顆粒剤等が含まれる。カプセル剤には、ハードカプセルおよびソフトカプセルが含まれる。
【０１１０】
本発明の組成物は、必要に応じて、１またはそれ以上の活性成分（例えば、免疫チェックポイントタンパク質に対する抗体）がそのままか、または賦形剤（ラクトース、マンニトール、グルコース、微結晶セルロース、デンプン等）、結合剤（ヒドロキシプロピルセルロース、ポリビニルピロリドン、メタケイ酸アルミン酸マグネシウム等）、崩壊剤（繊維素グリコール酸カルシウム等）、滑沢剤（ステアリン酸マグネシウム等）、安定剤、溶解補助剤（グルタミン酸、アスパラギン酸等）等と混合され、常法に従って製剤化して用いられる。また、必要によりコーティング剤（白糖、ゼラチン、ヒドロキシプロピルセルロース、ヒドロキシプロピルメチルセルロースフタレート等）で被覆していてもよいし、また２以上の層で被覆していてもよい。さらにゼラチンのような吸収されうる物質のカプセルも包含される。
【０１１１】
本発明の組成物は、経口投与のために内服用液剤として製剤化される場合、薬学的に許容される水剤、懸濁剤、乳剤、シロップ剤、エリキシル剤等を含む。このような液剤においては、ひとつまたはそれ以上の活性物質が、一般的に用いられる希釈剤（精製水、エタノールまたはそれらの混液等）に溶解、懸濁または乳化される。さらにこの液剤は、湿潤剤、懸濁化剤、乳化剤、甘味剤、風味剤、芳香剤、保存剤、緩衝剤等を含有していてもよい。
【０１１２】
非経口投与のための注射剤としては、溶液、懸濁液、乳濁液および用時溶剤に溶解または懸濁して用いる固形の注射剤を包含する。注射剤は、ひとつまたはそれ以上の活性物質を溶剤に溶解、懸濁または乳化させて用いられる。溶剤として、例えば注射用蒸留水、生理食塩水、植物油、プロピレングリコール、ポリエチレングリコール、エタノールのようなアルコール類等およびそれらの組み合わせが用いられる。さらにこの注射剤は、安定剤、溶解補助剤（グルタミン酸、アスパラギン酸、ポリソルベート８０（登録商標）等）、懸濁化剤、乳化剤、無痛化剤、緩衝剤、保存剤等を含んでいてもよい。これらは最終工程において滅菌するか無菌操作法によって調製される。また無菌の固形剤、例えば凍結乾燥品を製造し、その使用前に無菌化または無菌の注射用蒸留水または他の溶剤に溶解して使用することもできる。
【０１１３】
（がん）
本発明において対象とされるがんとしては、メラノーマ（悪性黒色腫）、非小細胞肺癌、腎細胞癌、悪性リンパ腫（ホジキンリンパ腫または非ホジキンリンパ腫）、頭頸部癌、泌尿器科癌（膀胱癌、尿路上皮癌、前立腺癌）、小細胞肺癌、胸腺癌、胃癌、食道癌、胃食道接合部癌、肝癌（肝細胞癌、肝内胆管細胞癌）、原発性脳腫瘍（膠芽腫、中枢神経系原発リンパ腫）、悪性胸膜中皮腫、婦人科癌（卵巣癌、子宮頸癌、子宮体癌、）、軟部肉腫、胆道癌、多発性骨髄腫、乳癌、大腸癌などを挙げることができるが、これらに限定されるものではない。
【０１１４】
（バイオマーカー）
本発明においては、がん免疫療法の治療効果を予測するための新規なバイオマーカーが提供される。１つの局面では、被験体のＴ細胞組成が、がん免疫療法の治療効果を予測するための指標として用いられる。
【０１１５】
１つの実施形態では、被験体のＴ細胞組成のある指標が、奏効群閾値以上である場合に、被験体ががん免疫療法に対して奏効群であることが示される。別の実施形態では、被験体のＴ細胞組成のある指標が、奏効群閾値以下である場合に、被験体ががん免疫療法に対して奏効群であることが示される。さらなる実施形態では、被験体のＴ細胞組成のある指標が、無効群閾値以上である場合に、被験体ががん免疫療法に対して無効群であることが示される。さらなる別の実施形態では、被験体のＴ細胞組成のある指標が、無効群閾値以下である場合に、被験体ががん免疫療法に対して無効群であることが示される。
【０１１６】
そのような指標のそれぞれに対して、当業者は、閾値を適切に定めることができる。当業者は、本明細書に記載される閾値（無効群閾値および／または奏効群閾値）を用いることで、示されるような感度および／または特異度で、被験体のがん免疫療法に対する応答を予測することが可能である。
【０１１７】
当業者は、本明細書に記載される指標について、リファレンスとなる被験体群のがん免疫療法の効果判定の結果から、所望の感度および特異度を達成するように適宜閾値を定めることができる。本明細書の実施例において実証されている被験体群は、１つのリファレンス被験体群と見ることが可能である。すなわち、本発明を実施するにあたり、当業者は、実施例に記載される実験結果から閾値を決めても、あるいは、新たにリファレンス被検体集団の結果から閾値を決めてもよい。
【０１１８】
感度（ｓｅｎｓｉｔｉｖｉｔｙ）は、被験体の集団の中から所期の特徴を有する被験体を選択する場合において、被験体集団に含まれる所期の特徴を有する総被験体数に対する、選択された対象中の所期の特徴を有する被験体数の割合をいう。例えば、被検体の集団に含まれる所期の特徴を有する被検体が全て選択された場合には感度は１００％であり、被検体の集団に含まれる所期の特徴を有する被検体の半数が選択された場合には感度は５０％であり、被検体の集団に含まれる所期の特徴を有する被検体が全く選択されなかった場合には感度は０％である。感度は、例えば、（選択された対象中の所期の特徴を有する被験体数）／（被験体集団に含まれる所期の特徴を有する総被験体数）として決定される。感度が高い判定は、ある状態（例えば、がん免疫療法に対して無効群である）である被験体を見つけ出したい場合に、そのような被験体が確実にそのような状態として判定され易いことを意味する。
【０１１９】
感度が高い判定を可能にする本発明のバイオマーカーは、例えば、ある治療に対する無効群を確実に見つけ出すことに非常に有用である。また、そのような目的に応じて、閾値を感度が高くなるように選択することが可能である。
【０１２０】
特異度（ｓｐｅｃｉｆｉｃｉｔｙ）は、被験体の集団の中から所期の特徴を有する被験体を選択する場合において、選択された対象の総数に対する、選択された対象中の所期の特徴を有する被験体数の割合をいう。例えば、被検体集団の中から選択された候補が全て所期の特徴を有する場合には特異度は１００％であり、被検体集団の中から選択された候補の半数が所期の特徴を有する場合には特異度は５０％であり、被検体集団の中から選択された候補の全てが所期の特徴を有さない場合には特異度は０％である。例えば、特異度は、（選択された対象中の所期の特徴を有する被験体数）／（選択された対象の総数）として決定される。特異度が高い判定は、ある状態（例えば、がん免疫療法に対して奏効群である）ではない被験体が、誤ってそうではない状態（例えば、がん免疫療法に対して奏効群である）として判定される確率が低いことを意味する。
【０１２１】
特異度が高い判定を可能にする本発明のバイオマーカーは、例えば、ある治療に対する奏効群を誤って無効群と判定し治療を行うのを中止してしまうような判定を防ぐのに有用である。また、そのような目的に応じて、閾値を特異度が高くなるように選択することが可能である。
【０１２２】
例えば、ある指標の上昇が、がん免疫療法の効果と相関している場合に、その指標がある閾値（無効群閾値）以下であれば無効群であるという識別を行う場合、閾値を高く設定するほど、無効群であるのにも拘らず無効群ではない（すなわち、安定群または奏効群）と判定される被験体は減少する（感度が上昇）が、無効群ではない（すなわち、安定群または奏効群）のに無効群であると判定される被験体が増加する（特異度が低下）。逆に、閾値を低く設定するほど、無効群ではない（すなわち、安定群または奏効群）のに無効群であると判定される被験体が減少する（特異度が上昇）が、無効群であるのに無効群ではない（すなわち、安定群または奏効群）と判定される被験体は増加する（感度が低下）。
【０１２３】
本発明のバイオマーカーは、特異度および／または感度が非常に高くなるよう閾値を設定して用いることができ、がん免疫療法の治療効果予測において、今までにない有利なマーカーとして使用可能である。また、そのような特異度および感度の両方が非常に高くなるような閾値の範囲の中でも、当業者は、目的に応じて適切に閾値を設定することが可能である。閾値の例として、具体的な値が示されている場合であっても、目的の判定を行うことができる限り、具体的な値の近傍の値が使用可能であることは理解されるべきである。
【０１２４】
被験体のＣＤ４＋Ｔ細胞におけるＣＤ６２ＬｌｏｗＴ細胞の割合を、該被験体のがん免疫療法に対する応答を予測するための指標、例えば、無効群を選択する指標として用いることができる。この場合、ＣＤ４＋Ｔ細胞におけるＣＤ６２ＬｌｏｗＴ細胞の割合が無効群閾値よりも高いことは、非常に高い精度で該被験体ががん免疫療法に対して無効群でないことを予測可能であることが本発明者らによって見出された。
【０１２５】
ＣＤ４＋Ｔ細胞におけるＣＤ６２ＬｌｏｗＴ細胞の割合に対する無効群閾値としては、当業者がリファレンスに基づいて適宜決定できる他、無効群閾値として、図６に示されるような閾値（Ｃｕｔｏｆｆ）を使用することができる。割合は以下パーセント（％）の値で表記する場合があることに留意されたい。
【０１２６】
例えば図６の結果では、無効群閾値として１９．４を用いた場合には、ＣＤ４＋Ｔ細胞におけるＣＤ６２ＬｌｏｗＴ細胞の割合を、感度９２．９％、特異度９６．７％で無効群かどうかを判別するためのバイオマーカーとして用いることができることが理解される。
【０１２７】
同様に図６の結果では、ＣＤ４＋Ｔ細胞におけるＣＤ６２ＬｌｏｗＴ細胞の割合に対する無効群閾値として１４．４５以下の値（例えば、１４．４５、１３．８、１３．３、１２．３、１０．９）を用いた場合には、特異度１００％のバイオマーカーとして無効群を予測することができる。
【０１２８】
ＣＤ４＋Ｔ細胞におけるＣＤ６２ＬｌｏｗＴ細胞の割合に対する無効群閾値として２２．５５以上の値（例えば、２３．１、２４．１、２４．８、２５．０５、２５．４５、２５．９５、２７、２８．７５など）を用いた場合には、感度１００％のバイオマーカーとして無効群を予測することができる。
【０１２９】
すなわち、ＣＤ４＋Ｔ細胞におけるＣＤ６２ＬｌｏｗＴ細胞の割合としての無効群閾値は、約１０〜約３０（％）の範囲であり得る。そのような無効群閾値の例としては、例えば、約１０、１１、１２、１３、１４、１５、１６、１７、１８、１９、２０、２１、２２、２３、２４、２５、２６、２７、２８、２９、３０（％）が挙げられる。
【０１３０】
被験体のＣＤ４＋Ｔ細胞におけるＦｏｘｐ３＋ＣＤ２５＋Ｔ細胞の割合もまた、該被験体のがん免疫療法に対する応答を予測するための指標、例えば、無効群閾値として用いることができる。被験体由来のサンプル中の、ＣＤ４＋Ｔ細胞におけるＦｏｘｐ３＋ＣＤ２５＋Ｔ細胞の割合が無効群閾値よりも低いことは、被験体ががん免疫療法に対して無効群でないことを示すことが本発明者らにより見出された。
【０１３１】
被験体のＣＤ４＋Ｔ細胞におけるＦｏｘｐ３＋ＣＤ２５＋Ｔ細胞の割合についての無効群閾値は、当業者が適宜リファレンス被験体から決定することができる。そのような無効群閾値は、約２〜約４（％）の範囲であり得る。閾値の例としては、約２．０、２．１、２．２、２．３、２．４、２．５、２．６、２．７、２．８、２．９、３．０、３．１、３．２、３．３、３．４、３．５、３．６、３．７、３．８、３．９または４．０（％）が挙げられる。
【０１３２】
本明細書において記載されるＴ細胞組成の指標は、好ましい場合には、組み合わせて用いることができる。本発明者らによって、複数の指標が独立に応答性との相関を示していることが見出されているため、複数の指標を組み合わせて、応答性の指標として用いることにより、より予測の精度を向上させることができると考えられる。
２つ以上の指標を組み合わせて、応答性の指標とする場合には、任意の数の変数を用いた式によって表される指標を用いることができる。複数の指標（Ｘ１、Ｘ２、Ｘ３・・・Ｘｎ）を用いる場合、応答性の指標としては、例えば、以下が挙げられるがそれに限定されるものではない：
Ｆ＝ａ１Ｘ１ｂ１＋ａ２Ｘ２ｂ２＋ａ３Ｘ３ｂ３・・・＋ａｎＸｎｂｎ
Ｆ＝Ｘ１ｃ１＊Ｘ２ｃ２＊Ｘ３ｃ３・・・＊Ｘｎｃｎ
（式中、各ａ、ｂ、ｃは任意の実数である）。このような式によって計算される指標の大小から、応答性の予測が可能である。本発明者らによって見出された新規な指標について、判別分析、ロジスティック回帰などによる多変量解析を行うことによって係数を決定し、被験体のがん免疫療法への応答性の指標として用いることができる。
【０１３３】
組み合わせる指標は制限されないが、抗腫瘍免疫応答における樹状細胞刺激と相関するＣＤ４＋Ｔ細胞亜集団の量、抗腫瘍免疫応答でのＣＤ４＋Ｔ細胞による樹状細胞刺激と相関する樹状細胞亜集団の量、抗腫瘍免疫応答での樹状細胞刺激と相関するＣＤ８＋Ｔ細胞亜集団の量、制御性Ｔ細胞または制御性Ｔ細胞と相関するＣＤ４＋Ｔ細胞亜集団の量、およびＩＣＯＳ＋ＣＤ６２ＬｌｏｗＣＤ４＋Ｔ細胞亜集団の量等の指標が、本発明者らによって見出されており、異なる機序から応答性を予測する指標同士を組み合わせて用いることにより、偽相関ではない応答性とのより強い相関を示す指標として用いることが可能であり得る。
例えば、以下：
ＣＤ６２ＬｌｏｗＣＤ４＋Ｔ細胞亜集団の量、
ＣＣＲ７-ＣＤ４＋Ｔ細胞亜集団の量、
ＬＡＧ−３＋ＣＤ６２ＬｌｏｗＣＤ４＋Ｔ細胞亜集団の量、
ＩＣＯＳ＋ＣＤ６２ＬｌｏｗＣＤ４＋Ｔ細胞亜集団の量、
ＣＤ４５ＲＡ−ＣＤ４＋Ｔ細胞亜集団の量、
ＣＤ４５ＲＯ＋ＣＤ４＋Ｔ細胞亜集団の量、
ＨＬＡ−ＤＲ＋樹状細胞亜集団の量、
ＣＤ８０＋樹状細胞亜集団の量、
ＣＤ８６＋樹状細胞亜集団の量、
ＰＤ−Ｌ１＋樹状細胞亜集団の量、
ＣＤ６２ＬｌｏｗＣＤ８＋Ｔ細胞亜集団の量、
ＣＤ１３７＋ＣＤ８＋Ｔ細胞亜集団の量
ＣＤ２８＋ＣＤ６２ＬｌｏｗＣＤ８＋Ｔ細胞亜集団の量、
ＣＣＲ４＋ＣＤ２５＋ＣＤ４＋Ｔ細胞亜集団の量、
ＣＤ６２ＬhighＣＤ２５＋ＣＤ４＋Ｔ細胞亜集団の量、
ＣＤ１２７＋ＣＤ２５＋ＣＤ４＋Ｔ細胞亜集団の量、
ＣＤ４５ＲＡ-Ｆｏｘｐ３＋ＣＤ４＋Ｔ細胞亜集団の量、および
ＣＤ４＋Ｆｏｘｐ３＋ＣＤ２５＋Ｔ細胞亜集団の量
からなる群から選択される、２以上の指標、例えば、３つ、４つ、５つ、またはそれ超の指標を組み合わせて用いることができる。
【０１３４】
がん免疫療法に対する応答性として、被験体ががん免疫療法に対して無効群でないことを、指標の組み合わせによって示すことが可能である。また、同様に、がん免疫療法に対する応答性として、被験体が、がん免疫療法に対する応答について奏効群であることを指標の組み合わせによって判定することも可能である。
【０１３５】
代表的には、本明細書に記載される２つの指標（Ｘ，Ｙ）を変数とした式Ｆ（Ｘ，Ｙ）によって、応答性を予測することが可能であり、一部の場合には、式は、ＸのＹに対する相対値である。
【０１３６】
ＸのＹに対する相対値としては、任意のＸとＹの関数（Ｆ（Ｘ，Ｙ））を用いることができる。特に、Ｘが応答性と正に相関し、Ｙが応答性と負に相関していると考えられる場合、限定されるものではないが、Ｘに対して単調増加であり、Ｙに対して単調減少である、任意のＸとＹの関数（Ｆ（Ｘ，Ｙ））を用いることができる。応答性を示す式は、応答性を表す２以上の変数が与えられた場合、それぞれの変数の応答性への寄与を計算することによって、例えば、ロジスティック回帰等によって回帰的に求めることが可能である。
応答性を示す式Ｆ（Ｘ，Ｙ）としては、例えば、以下が挙げられるがそれに限定されるものではない：
Ｆ＝ａＸｒ＋ｂＹｓ
Ｆ＝Ｘｒ＊Ｙｓ
（式中、ａ、ｂ、ｒ、ｓは任意の実数である）。
【０１３７】
ｒ、ｓとしては、式の簡便性のため、整数を用いることができる。一部の実施形態では、ＸのＹに対する相対値の例としては、Ｘｎ／Ｙｍ（ｎおよびｍは任意の整数）、例えば、Ｘ／Ｙ、Ｘ２／Ｙが挙げられるが、これに限定されるものではない。
【０１３８】
Ｘ、Ｙの因子がそれぞれ異なる機序から治療に対する応答性を示している場合、このように指標を組み合わせることは、応答性の予測をより正確なものとすることができる。本発明者らによる検証によって、rおよびｓが−５〜５の範囲の式を用いて、被験体のがん免疫療法への応答性を正確に予測することができたことが示されている。
【０１３９】
１つの実施形態では、抗腫瘍免疫応答での樹状細胞刺激と相関するＴ細胞の量をＸ、制御性Ｔ細胞または制御性Ｔ細胞と相関するＣＤ４＋Ｔ細胞亜集団の量をＹとして、被験体が、がん免疫療法に対して無効群でないことを示すことが可能である。この場合、rおよ
びｓが−５〜５の範囲の式を用いて、被験体のがん免疫療法への応答性を正確に予測することができたことが示されている。そのような式としては、例えば、Ｘ／Ｙ、Ｘ２／Ｙ、Ｘ３／Ｙ、Ｘ４／Ｙ、Ｘ５／Ｙ、Ｘ／Ｙ２、Ｘ２／Ｙ２、Ｘ３／Ｙ２、Ｘ４／Ｙ２、Ｘ５／Ｙ２、Ｘ／Ｙ３、Ｘ２／Ｙ３、Ｘ３／Ｙ３、Ｘ４／Ｙ３、Ｘ５／Ｙ３、Ｘ／Ｙ４、Ｘ２／Ｙ４、Ｘ３／Ｙ４、Ｘ４／Ｙ４、Ｘ５／Ｙ４、Ｘ／Ｙ５、Ｘ２／Ｙ５、Ｘ３／Ｙ５、Ｘ４／Ｙ５、Ｘ５／Ｙ５等が挙げられる。
【０１４０】
本明細書の実施例においては、被験体のＣＤ４＋Ｔ細胞におけるＣＤ６２ＬｌｏｗＴ細胞の量（Ｘ）と、ＣＤ４＋Ｔ細胞におけるＦｏｘｐ３＋ＣＤ２５＋Ｔ細胞の量（Ｙ）との組み合わせについて、ロジスティック回帰によってＦ＝Ｘ2.475／Ｙを指標として用いることが可能であることが示されているが、当業者は、本明細書に記載される指標について、異なる組み合わせや、異なる式を、同様の分析によって適宜導出することが可能である。
【０１４１】
回帰分析においては、組み合わせる変数の数＋１より多いサンプルにおける結果を用いて変数の組み合わせの式における係数を計算することができる。２つの指標の組み合わせにおける式の形を回帰分析により求める場合、少なくとも４つのサンプルにおける結果を用いて回帰分析を行う。好ましくは、２０以上のサンプルにおける結果を用いて回帰分析を行う。より好ましくは、３０以上のサンプルにおける結果を用いて回帰分析を行う。より多いサンプル数での回帰分析は、被験体の応答性をより正確に予測する指標の組み合わせを求めることができ得る点で有利であり得る。
【０１４２】
１つの実施形態では、被験体のＣＤ４＋Ｔ細胞におけるＣＤ６２ＬｌｏｗＴ細胞の量（Ｘ）と、ＣＤ４＋Ｔ細胞におけるＦｏｘｐ３＋ＣＤ２５＋Ｔ細胞の量（Ｙ）とは、組み合わせた指標として無効群閾値として用いることができ、例えば、Ｘに対するＹの相対値を、被験体のがん免疫療法に対する応答を予測するための指標として用いることができる。
本発明では、例えば、
ＣＤ６２ＬｌｏｗＣＤ４＋Ｔ細胞亜集団の量、
ＣＣＲ７-ＣＤ４＋Ｔ細胞亜集団の量、
ＬＡＧ−３＋ＣＤ６２ＬｌｏｗＣＤ４＋Ｔ細胞亜集団の量、
ＩＣＯＳ＋ＣＤ６２ＬｌｏｗＣＤ４＋Ｔ細胞亜集団の量、
ＣＤ４５ＲＡ−ＣＤ４＋Ｔ細胞亜集団の量、
ＣＤ４５ＲＯ＋ＣＤ４＋Ｔ細胞亜集団の量、
ＨＬＡ−ＤＲ＋樹状細胞亜集団の量、
ＣＤ８０＋樹状細胞亜集団の量、
ＣＤ８６＋樹状細胞亜集団の量、
ＰＤ−Ｌ１＋樹状細胞亜集団の量、
ＣＤ６２ＬｌｏｗＣＤ８＋Ｔ細胞亜集団の量、
ＣＤ１３７＋ＣＤ８＋Ｔ細胞亜集団の量、および
ＣＤ２８＋ＣＤ６２ＬｌｏｗＣＤ８＋Ｔ細胞亜集団の量
からなる群から選択される値を（Ｘ）として、変数（Ｘ、Ｙ）を計算することができる。
【０１４３】
また本発明の方法では、制御性Ｔ細胞亜集団の量または制御性Ｔ細胞と相関するＣＤ４＋Ｔ細胞亜集団の量を（Ｙ）として、変数（Ｘ、Ｙ）を計算することができる。本発明の方法ではまた、
ＣＣＲ４＋ＣＤ２５＋ＣＤ４＋Ｔ細胞亜集団の量、
ＣＤ６２ＬhighＣＤ２５＋ＣＤ４＋Ｔ細胞亜集団の量、
ＣＤ１２７＋ＣＤ２５＋ＣＤ４＋Ｔ細胞亜集団の量、
ＣＤ４５ＲＡ-Ｆｏｘｐ３＋ＣＤ４＋Ｔ細胞亜集団の量、および
ＣＤ４＋Ｆｏｘｐ３＋ＣＤ２５＋Ｔ細胞亜集団の量
からなる群から選択される値を（Ｙ）として、変数（Ｘ、Ｙ）を計算することができる。
【０１４４】
本発明はさらに、上記の（Ｘ、Ｙ）を用いて無効群でないと判定された被験体集団において、奏効群（ＰＲ）と安定群（ＳＤ）とを識別する方法を提供する。奏効群（ＰＲ）と安定群（ＳＤ）とを識別する方法においては、
ＩＣＯＳ＋ＣＤ６２ＬｌｏｗＣＤ４＋Ｔ細胞亜集団の量
を（Ｚ）として
ＣＤ４＋ＣＤ２５＋Ｔ細胞亜集団の量
ＣＤ４＋Ｆｏｘｐ３＋Ｔ細胞亜集団の量
ＣＤ４＋Ｆｏｘｐ３＋ＣＤ２５＋Ｔ細胞亜集団の量
ＣＤ６２ＬhighＣＤ２５＋ＣＤ４＋Ｔ細胞亜集団の量、
ＣＤ４５ＲＡ-Ｆｏｘｐ３＋ＣＤ４＋Ｔ細胞亜集団の量、
ＣＣＲ４＋ＣＤ２５＋ＣＤ４＋Ｔ細胞亜集団の量、および
ＣＤ１２７＋ＣＤ２５＋ＣＤ４＋Ｔ細胞亜集団の量、
からなる群から選択される値を（Ｗ）として、変数（Ｚ、Ｗ）を計算し、被験体が奏効群（ＰＲ）であるか、または、安定群（ＳＤ）であるかを予測することができる。
【０１４５】
ＸのＹに対する相対値としては、特に限定されるものではないが、Ｘに対して単調増加であり、Ｙに対して単調減少である、任意のＸとＹの関数（Ｆ（Ｘ，Ｙ））を用いることができる。そのような関数として、例えば、
Ｆ（Ｘ，Ｙ）＝Ｇ（Ｘ）／Ｈ（Ｙ）；または
Ｆ（Ｘ，Ｙ）＝Ｇ（Ｘ）−Ｈ（Ｙ）
であって、Ｇ（Ｘ）およびＨ（Ｙ）はそれぞれＸおよびＹに対して単調増加となる関数であり得る。例えば、Ｇ（Ｘ）は、ＸＲ、ｌｏｇＲＸ、またはＲＸ等であり得る（Ｒは条件を満たす任意の実数、好ましくは正の整数）。例えば、Ｈ（Ｙ）は、ＹＲ、ｌｏｇＲＹ、またはＲＹ等であり得る（Ｒは条件を満たす任意の実数、好ましくは正の整数）。このような形であれば、Ｘのがん免疫療法の治療効果に対する正の予測と、Ｙのがん免疫療法に対する負の予測を組み合わせて指標として予測の正確性を向上させることができる。
【０１４６】
ＸのＹに対する相対値の例としては、Ｘｎ／Ｙｍ（ｎおよびｍは任意の正の実数）、例えば、Ｘ／Ｙ、Ｘ２／Ｙが挙げられるが、これに限定されるものではない。Ｘ、Ｙの因子がそれぞれ異なる機序から治療に対する応答性を示している場合、このように指標を組み合わせることは、応答性の予測をより正確なものとすることができる。
【０１４７】
ＺとＷとを用いた関数としては、特に限定されるものではないが、任意のＺとＷの関数（Ｊ（Ｚ，Ｗ））を用いることができる。そのような関数として、例えば、
Ｊ（Ｚ，Ｗ）＝Ｋ（Ｚ）＊Ｌ（Ｗ）；または
Ｊ（Ｚ，Ｗ）＝Ｋ（Ｚ）＋Ｌ（Ｗ）
であって、Ｋ（Ｚ）およびＬ（Ｗ）は、代表的には、それぞれＺおよびＷに対して単調増加となる関数であり得る。例えば、Ｋ（Ｚ）は、ＺＲ、ｌｏｇＲＺ、またはＲＺ等であり得る（Ｒは条件を満たす任意の実数、好ましくは正の整数）。例えば、Ｌ（Ｗ）は、ＷＲ、ｌｏｇＲＷ、またはＲＷ等であり得る（Ｒは条件を満たす任意の実数、好ましくは正の整数）。Ｊ（Ｚ，Ｗ）に基づいて、無効群における奏効群（ＰＲ）と安定群（ＳＤ）との判定の正確性を向上させることができる。ＺのＷに対する相対値の例としては、Ｚｎ＊Ｗｍ（ｎおよびｍは任意の正の実数）、例えば、Ｗ５＊Ｚが挙げられるが、これに限定されるものではない。Ｗ、Ｚの因子がそれぞれ異なる機序から治療に対する応答性を示している場合、このように指標を組み合わせることは、応答性の予測をより正確なものとすることができる。
【０１４８】
ＣＤ４＋Ｔ細胞におけるＣＤ６２ＬｌｏｗＴ細胞の量をＸ、ＣＤ４＋Ｔ細胞におけるＦｏｘｐ３＋ＣＤ２５＋Ｔ細胞の量をＹとした場合、Ｘ／Ｙを被験体のがん免疫療法に対する応答を予測するための指標として用いることができる。本発明者らは、かかるＸ／Ｙが高い被験体では、がん免疫療法に対して無効群でないことが示されることを見出した。したがって、Ｘ／Ｙに対する値は、無効群閾値として使用可能である。
【０１４９】
Ｘ／Ｙに対する無効群閾値としては、当業者がリファレンスに基づいて適宜決定できる他、閾値として、図８に示されるような値（Ｃｕｔｏｆｆ）を無効群閾値として使用することができる。
【０１５０】
Ｘ／Ｙの無効群閾値として７．３５を用いた場合には、Ｘ／Ｙを、感度７１．４％、特異度１００％で無効群かどうかを判別するためのバイオマーカーとして無効群を予測することができる。
【０１５１】
Ｘ／Ｙの無効群閾値として７．３５以下の値（例えば、７．３５、６．８３、６．３１、５．６４、５．０１等）を用いた場合には、特異度１００％のバイオマーカーとして無効群を予測することができる。
【０１５２】
Ｘ／Ｙの無効群閾値として９．３０５以上の値（例えば、９．８９５、１０．１９、１１．７１、１２．０７、１２．３２、１２．４２など）を用いた場合には、感度１００％のバイオマーカーとして無効群を予測することができる。
【０１５３】
すなわち、Ｘ／Ｙの無効群閾値は、約５〜約１３の範囲であり得る。Ｘ／Ｙの無効群閾値の例としては、約５、６、７、８、９、１０、１１、１２または１３が挙げられる。
【０１５４】
さらに、ＸのＹに対する相対値として、Ｘ２／Ｙを被験体のがん免疫療法に対する応答を予測するための指標である無効群閾値として用いることができる。本発明者らは、かかるＸ２／Ｙが高い被験体では、がん免疫療法に対して無効群でないことが示される可能性が非常に高いことを見出した。
【０１５５】
Ｘ２／Ｙに対する無効群閾値は、当業者がリファレンスに基づいて適宜決定できる他、無効群閾値として、図１０に示されるような閾値（Ｃｕｔｏｆｆ）を使用することができる。
【０１５６】
Ｘ２／Ｙに対する無効群閾値として１７４．３．を用いた場合には、Ｘ２／Ｙは、感度、特異度ともに１００％で無効群かどうかを判別するためのバイオマーカーとして無効群を予測することができる。
【０１５７】
Ｘ２／Ｙに対する無効群閾値としては、それ以外の値としても、１１０．６、１１８．２、１３４．９、１５１．６、１５７．４、１７４．３、１９４．２、２０２．３、２０８．３等の値を用いることができる。
【０１５８】
すなわち、Ｘ２／Ｙに対する無効群閾値は、約１１０〜約２１０の範囲であり得る。Ｘ２／Ｙに対する無効群閾値の例としては、約１１０、１２０、１３０、１４０、１５０、１６０、１７０、１８０、１９０、２００、または２１０が挙げられる。
【０１５９】
その他のＸのＹに対する相対値についても、少なくとも本明細書に記載されるデータから、当業者は適切に閾値を設定して、マーカーとして使用することが可能である。
さらに本発明の２種類以上の指標（バイオマーカー、ＢＭ）を演算（例えば、乗算）した結果を用いて、ＰＲとＳＤを区別すること（被験体が奏効群であることを示すこと）も可能である。限定されることはないが一つの実施形態において、第１のバイオマーカーを「Ｚ」とし、第２のバイオマーカーを「Ｗ」とし、Ｚｎ＊Ｗｍの値（ｎとｍは正の実数）を用いてＰＲとＳＤを区別することが可能である。また、ＰＲとＳＤを区別するために３種類以上のバイオマーカーを演算（例えば、加算および／または乗算）した結果を用いることもできる。例えば、ＣＤ４＋Ｔ細胞におけるＣＤ２５＋Ｆｏｘｐ３＋ＣＤ４＋Ｔ細胞の割合（Ｗ）、およびＣＤ６２ＬｌｏｗＣＤ４＋Ｔ細胞におけるＩＣＯＳ＋ＣＤ６２ＬｌｏｗＣＤ４＋Ｔ細胞の割合（Ｚ）の積Ｗ＊Ｚを用いてＰＲ群とＳＤ群とを区別する場合、Ｗ＊Ｚの閾値を１．８１６とした場合、感度８０％、特異度８９．５％のマーカーとして利用可能であることが実証された（図２１の中央下図）。あるいは、Ｚ＊Ｗ５を用いた場合には、感度５４．５５％、特異度１００％のマーカーとして利用可能であることが実証された。
【０１６０】
その他、上記のとおり任意のＺとＷの関数（Ｊ（Ｚ，Ｗ））を用いることができる。例えば、rおよびｓが−５〜６の範囲のＪ＝Ｚｒ＊Ｗｓのような式を用いて、被験体のがん免疫療法への応答性を正確に予測することができ、そのような式としては、例えば、Ｚ＊Ｗ、Ｚ２＊Ｗ、Ｚ３＊Ｗ、Ｚ４＊Ｗ、Ｚ５＊Ｗ、Ｚ６＊Ｗ、Ｚ＊Ｗ２、Ｚ２＊Ｗ２、Ｚ３＊Ｗ２、Ｚ４＊Ｗ２、Ｚ５＊Ｗ２、Ｚ６＊Ｗ２、Ｚ＊Ｗ３、Ｚ２＊Ｗ３、Ｚ３＊Ｗ３、Ｚ４＊Ｗ３、Ｚ５＊Ｗ３、Ｚ６＊Ｗ３、Ｚ＊Ｗ４、Ｚ２＊Ｗ４、Ｚ３＊Ｗ４、Ｚ４＊Ｗ４、Ｚ５＊Ｗ４、Ｚ６＊Ｗ４、Ｚ＊Ｗ５、Ｚ２＊Ｗ５、Ｚ３＊Ｗ５、Ｚ４＊Ｗ５、Ｚ５＊Ｗ５、Ｚ６＊Ｗ５、Ｚ＊Ｗ６、Ｚ２＊Ｗ６、Ｚ３＊Ｗ６、Ｚ４＊Ｗ６、Ｚ５＊Ｗ６、Ｚ６＊Ｗ６等が挙げられる。本明細書の実施例では、例えば、ロジスティック回帰によって、ＣＤ４＋Ｔ細胞におけるＣＤ２５＋Ｆｏｘｐ３＋ＣＤ４＋Ｔ細胞の割合（Ｗ）、およびＣＤ６２ＬｌｏｗＣＤ４＋Ｔ細胞におけるＩＣＯＳ＋ＣＤ６２ＬｌｏｗＣＤ４＋Ｔ細胞の割合（Ｚ）を組み合わせた、Ｚ＊Ｗ５を好ましい予測式として用いることができることが示されている（図２５および２６）が、当業者は、本明細書に記載される指標について、異なる組み合わせや、異なる式を、同様の分析によって適宜導出することが可能である。
【０１６１】
本明細書において、さらに提供されるものは、無効群でないとして判定された被験体集団の中で、奏効群（完全奏効＋部分奏効）と、安定群（中間群）とを区別するのに用いることのできる指標である。
【０１６２】
ＣＤ４＋Ｔ細胞におけるＦｏｘｐ３＋ＣＤ２５＋Ｔ細胞の割合を、無効群ではないと予測された被験体のがん免疫療法に対する応答を予測する指標として用いることができる。本発明者らにより、無効群ではないことが示された被験体の中で、ＣＤ４＋Ｔ細胞におけるＦｏｘｐ３＋ＣＤ２５＋Ｔ細胞の割合が高いことは、該被験体ががん免疫療法に対する奏効群である可能性が高いことが見出された。ＣＤ４＋Ｆｏｘｐ３＋ＣＤ２５＋Ｔ細胞は、制御性Ｔ細胞であり、免疫抑制性の性質を持つため、このような細胞の割合が高い被験体が癌免疫療法に対して応答する可能性が高いということは予想外の発見であった。
【０１６３】
ＣＤ６２ＬｌｏｗＣＤ４＋Ｔ細胞におけるＬＡＧ−３＋ＣＤ６２ＬｌｏｗＣＤ４＋Ｔ細胞亜集団の割合、またはＣＤ６２ＬｌｏｗＣＤ４＋Ｔ細胞におけるＰＤ−１＋ＣＤ６２ＬｌｏｗＣＤ４＋Ｔ細胞亜集団の割合を、無効群ではないと予測された被験体のがん免疫療法に対する応答を予測する指標として用いることができる。本発明者らにより、このような細胞亜集団は、奏効群（完全奏効＋部分奏効）と、安定群（中間群）とを区別するのに用いることができることが示されている。
本発明ではまた、ＣＤ８０＋樹状細胞亜集団の量（Ｘ）を測定する工程と、ＣＤ２８＋ＣＤ６２ＬｌｏｗＣＤ８＋Ｔ細胞亜集団の量（Ｙ）を測定する工程とを含む、ＸのＹに対する相対値と閾値（無効群閾値）との比較を、該被験体が該がん免疫療法に対して無効群でないことを予測するための指標として用いることができる。
【０１６４】
無効群ではないことは、本明細書において記載される任意のバイオマーカーを任意の無効群閾値を組み合わせて用いて予測することが可能であり、それらの指標について設定した閾値を無効群閾値として無効群を予測し、さらに、被験体集団（好ましくは無効群を除いた被検体集団）ががん免疫療法に対する奏効群であることを予測するためのＣＤ４＋Ｔ細胞におけるＦｏｘｐ３＋ＣＤ２５＋Ｔ細胞の割合に対する閾値を、奏効群閾値として用いることが可能である。
【０１６５】
あるいは、無効群でないと判定された被験体集団において、奏効群（ＰＲ）と安定群（ＳＤ）とを識別する方法を提供する。奏効群（ＰＲ）と安定群（ＳＤ）とを識別する方法においては、
ＩＣＯＳ＋ＣＤ６２ＬｌｏｗＣＤ４＋Ｔ細胞亜集団の量
を（Ｚ）として
ＣＤ４＋ＣＤ２５＋Ｔ細胞亜集団の量
ＣＤ４＋Ｆｏｘｐ３＋Ｔ細胞亜集団の量
ＣＤ４＋Ｆｏｘｐ３＋ＣＤ２５＋Ｔ細胞亜集団の量
ＣＤ６２ＬhighＣＤ２５＋ＣＤ４＋Ｔ細胞亜集団の量、
ＣＤ４５ＲＡ-Ｆｏｘｐ３＋ＣＤ４＋Ｔ細胞亜集団の量、
ＣＣＲ４＋ＣＤ２５＋ＣＤ４＋Ｔ細胞亜集団の量、
ＣＤ１２７＋ＣＤ２５＋ＣＤ４＋Ｔ細胞亜集団の量、
からなる群から選択される値を（Ｗ）として、変数（Ｚ、Ｗ）を計算し、被験体が奏効群（ＰＲ）であるか、または、安定群（ＳＤ）であるかを予測することができる。
【０１６６】
ＣＤ４＋Ｔ細胞におけるＦｏｘｐ３＋ＣＤ２５＋Ｔ細胞の割合に対する奏効群閾値は、当業者がリファレンスに基づいて適宜決定できる他、奏効群閾値として、図１２に示され結果から適宜選択することができる。割合は以下パーセント（％）の値で表記する場合があることに留意されたい。
【０１６７】
ＣＤ４＋Ｔ細胞におけるＦｏｘｐ３＋ＣＤ２５＋Ｔ細胞の割合に対する奏効群閾値として２．０５を用いた場合には、ＣＤ４＋Ｔ細胞におけるＦｏｘｐ３＋ＣＤ２５＋Ｔ細胞の割合を、感度５２．６％、特異度１００％で奏効群かどうかを予測するためのバイオマーカーとして用いることができる。
【０１６８】
ＣＤ４＋Ｔ細胞におけるＦｏｘｐ３＋ＣＤ２５＋Ｔ細胞の割合に対する奏効群閾値として２．０５以下の値（例えば、２．０５、１．８９５、１．７６、１．７、１．６１など）を用いた場合には、特異度１００％のバイオマーカーとして奏効群を予測するために用いることができる。
【０１６９】
ＣＤ４＋Ｔ細胞におけるＦｏｘｐ３＋ＣＤ２５＋Ｔ細胞の割合に対する奏効群閾値として３．３５以上の値（例えば、３．３５、３．６３、４．３６５など）を用いた場合には、感度１００％のバイオマーカーとして奏効群を予測するために用いることができる。
【０１７０】
すなわち、ＣＤ４＋Ｔ細胞におけるＦｏｘｐ３＋ＣＤ２５＋Ｔ細胞の割合に対する奏効群閾値は、約１．６〜約４．４（％）の範囲であり得る。ＣＤ４＋Ｔ細胞におけるＦｏｘｐ３＋ＣＤ２５＋Ｔ細胞の割合に対する奏効群閾値の例としては、約１．６、１．７、１．８、１．９、２．０、２．１、２．２、２．３、２．４、２．５、２．６、２．７、２．８、２．９、３．０、３．１、３．２、３．３、３．４、３．５、３．６、３．７、３．８、３．９、４．０、４．１、４．２、４．３、４．４（％）が挙げられる。
【０１７１】
本発明の別の局面では、上記に記載したいずれかのバイオマーカー（好ましくは、バイオマーカーの組み合わせ）によって選択した被験体にがん免疫療法を施す方法が提供される。１つの実施形態では、免疫チェックポイント阻害剤を、上記のいずれかのバイオマーカーが本明細書に記載されるいずれかの閾値によって示される状態となっている被験体に投与する方法が提供される。
【０１７２】
（細胞の分画・分離）
Ｔ細胞の分画・分離のためのサンプルは、常法によって、被験体から適切に採取することができる。例えば、被験体の末梢血、骨髄、腫瘍組織、造血組織、脾臓、正常組織、リンパ液等から行うことができる。末梢血からのサンプル採取は、非侵襲的で簡便であるため、有利であり得る。
【０１７３】
被験体のサンプル中のＴ細胞の組成は、当業者が常法によって測定することができる。通常には、サンプル中の目的とする細胞亜集団を規定するマーカー（例えば、ＣＤ４）について、陽性である細胞の数を、フローサイトメトリーなどを用いて測定することが可能である。本発明の一部の実施形態は、ＣＤ４＋Ｔ細胞におけるＣＤ６２ＬｌｏｗＴ細胞の量（Ｘ）および／またはＣＤ４＋Ｔ細胞におけるＦｏｘｐ３＋ＣＤ２５＋Ｔ細胞の量（Ｙ）を測定することを含む。細胞集団の組成の測定は、フローサイトメトリーを用いることが一般的であるが、その他にも、細胞を含むサンプルに対する免疫染色、抗体アレイを用いる方法、細胞を含むサンプル中でのタンパク質発現分析（例えば、ウエスタンブロット、質量分析、ＨＰＬＣなど）、細胞を含むサンプル中でのｍＲＮＡ発現分析（例えば、マイクロアレイ、次世代シークエンシングなど）などを用いて行ってもよい。
【０１７４】
CD62Llow  CD4+  T細胞亜集団や、CD4+CD25+ＣＤ４＋Ｆｏｘｐ３＋ＣＤ２５＋Ｔ細胞亜集団等の細胞亜集団のそれぞれの細胞数を計測するには、全体の細胞からそれぞれの細胞の亜集団以外の細胞を実験的に除いておいて求めてもよい。それを実現するキットがある。たとえば、CD4+  Effector  Memory  T  cellアイソレーションキット、ヒト（Militenyi  Biotech社）を用いると、CD4抗体とCD62L抗体を用いずに、末梢血からCD4+CD62Llow  T細胞亜集団に相当する細胞を分離することができる。全体の生細胞数を数えて記録しておき、またこのキットを用いて得られた細胞の数を数え記録すればよい。またCD4+CD25+  Regulatory  T  cellアイソレーションキット、ヒト（Militenyi  Biotech社）を用いると、抗FoxP3抗体を用いずにCD4+CD25+ＣＤ４＋Ｆｏｘｐ３＋ＣＤ２５＋Ｔ細胞亜集団に相当する細胞の数を求めることができる。FoxP3は細胞内の核に局在するので、核内の分子を染色するためのステップを省く利点がある。同様なキットとして、CD4+CD25+CD127dim/-Regulatory  T  cellアイソレーションキット、ヒト（Militenyi  Biotech社）、CD25+CD49d-Regulatory  T  cellアイソレーションキット、ヒト（Militenyi  Biotech社）も選択できる。
【０１７５】
また、抗体を用いなくてもよい。抗体は、個々の細胞に発現している分子を特異的に認識して結合できるものであって、さらに抗体が細胞表面上、または細胞内で発現している分子に結合しているときに発色できるようにして検出し、発色している細胞の数を計測する。ここで、それらの細胞表面上、または細胞内で発現している分子はタンパク質であるので、そのタンパク質を発現している場合にはそれをコードしているmRNAも細胞内にできている。すなわち、個々の細胞内のmRNAを調べて、注目しているタンパク質分子をコードしているmRNAの有無を調べればよい。これを可能にしているのが、シングル・セルの遺伝子発現解析、つまり１細胞レベルのmRNA解析である。単細胞の遺伝子発現解析としては、たとえば、1)Quartz-Seqにより次世代シーケンシングを行う方法、2)Fluidigm  C1  SystemやICELL8  SIngle-Cell  Systemを用いて細胞を単離してSMART-Seq  v4でライブラリー調製する方法、3)セルソーターで細胞を分離し、Ambion  Single  Cell-to-CTキットを用い定量PCRで計測する方法、4)CyTOF  SYSTEM（Helios社）などが挙げられる。
【０１７６】
すなわち、血液を取得し、生細胞数を数え、セルソーター等で細胞を分離する。分離した個々の細胞に対し、例えば、Ambion  Single  Cell-to-CTキットを用い、特定の遺伝子について発現量を定量PCR法の装置で計測することができる。その結果に基づいて、個々の細胞がCD62Llow  CD4+  T細胞亜集団や、ＣＤ４＋Ｆｏｘｐ３＋ＣＤ２５＋Ｔ細胞亜集団のどの亜集団に該当するかを調べて、それぞれの亜集団に該当した細胞の数を数える。そして数の比（xとyの比）を求める。発現を調べる遺伝子の候補としては、αβTCR、CD3、CD4、CD25、CTLA4、GITR、FoxP3、STAT5、FoxO1、FoxO3、IL-10、TGFbeta、IL-35、SMAD2、SMAD3、SMAD4、CD62Llow、CD44、IL-7R(CD127)、IL-15R、CCR7low、BLIMP1、などがある。
【０１７７】
本明細書の実施例に示されるように、ＣＤ６２ＬｌｏｗＣＤ４＋Ｔ細胞において、ＣＤ６２ＬｈｉｇｈＣＤ４＋Ｔ細胞よりも発現が亢進している遺伝子としては、ＡＵＲＡＫＡ、ＣＣＬ１７、ＣＤ１０１、ＣＤ２４、ＦＯＸＦ１、ＧＺＭＡ、ＧＺＭＨ、ＩＬ１８ＲＡＰ、ＩＬ２１、ＩＬ５ＲＡ、ＮＤ２、ＳＭＡＤ５、ＳＭＡＤ７、およびＶＥＧＦＡが挙げられる（図３４ａ）。これらの遺伝子の発現を調べることによって、取得したＴ細胞がいずれのＴ細胞亜集団に属するかを判定し、細胞亜集団の量および／または割合を測定してもよい。
【０１７８】
本明細書の実施例に示されるように、ＣＤ６２ＬｈｉｇｈＣＤ４＋Ｔ細胞において、ＣＤ６２ＬｌｏｗＣＤ４＋Ｔ細胞よりも発現が亢進している遺伝子としては、ＢＡＣＨ２、ＣＣＬ２８、ＣＣＲ７、ＣＤ２７、ＣＤ２８、ＣＤ６２Ｌ、ＣＳＮＫ１Ｄ、ＦＯＸＰ１、ＦＯＸＰ３、ＩＧＦ１Ｒ、ＩＬ１６、ＩＬ２７ＲＡ、ＩＬ６Ｒ、ＬＥＦ１、ＭＡＬ、およびＴＣＦ７が挙げられる（図３４ａ）。これらの遺伝子の発現を調べることによって、取得したＴ細胞がいずれのＴ細胞亜集団に属するかを判定し、細胞亜集団の量および／または割合を測定してもよい。
【０１７９】
本発明における、細胞亜集団の割合の測定、または閾値との比較は、規定されたシグナルを有する標準サンプルを用いて行ってもよい。所定の細胞亜集団に対応する蛍光シグナルを生じるように調製された標準（例えば、蛍光色素を付着させた粒子）と、細胞集団を含むサンプルとの間でのシグナルを比較し、標準との比較によって、サンプル中の細胞亜集団の量または割合を測定することができる。また、所定の閾値に対応する蛍光シグナルを生じるように調製された標準（例えば、蛍光色素を付着させた粒子）と、細胞集団を含むサンプルとの間でのシグナルを比較し、標準との比較によって、サンプル中のＴ細胞組成における本発明のマーカーの有無もしくは量を判定することが可能である。
【０１８０】
本発明において、特定のマーカーについて、high（高発現）またはlow（低発現）を判定する場合、当業者は、当技術分野で一般的に用いられている発現強度の分類基準を用いて行うことができる。例えば、CD62Lについて、ＰＥ標識抗ヒトＣＤ６２Ｌ抗体を用いた場合の１０Ｅ２のシグナルに対応するシグナル強度を境界として、CD62LlowとCD62Lhighとを分割することが可能である。
【０１８１】
１つの実施形態では、CD62Lについて以下のようにhigh（高発現）またはlow（低発現）を判定することも可能である。抗CD62L抗体と同じアイソタイプのネガティブコントロールとなる抗体を用意する。ネガティブコントロールとなる抗体は、T細胞上のいかなる抗原も認識しない（結合しない）はずであるが非特異的な吸着はある。たとえば、アイソタイプコントロールとして発売されている抗体を用いる。蛍光標識も、抗CD62L抗体とネガティブコントロール抗体は同じものとしておく。調整後、それぞれの蛍光パターンを重ね合わせると、アイソタイプコントロールは蛍光量の小さい部分に１つにピーク、抗CD62L抗体は蛍光量の大きいところに１つのピークがあり、それより低いところは少しずつ蛍光量が下がっていくのが典型的なパターンである（図２８）。図２８において、紫の線がネガティブコントロール、線の下を薄い青で色づけたものが抗CD62L抗体による染色パターンである。この２つのパターンを比較すると、ネガティブコントロールと同じ蛍光量のところもあるが、ネガティブコントロールのピーク全体が右に移行した（＝染色された）と判定される。通常これで、ほぼすべての細胞が抗体によって染色されたと判定される。
【０１８２】
次にlowとhighのx軸（FL4-H）上の境目の決定について考察する。図の右側はlowとhighのピークを２つ分けたとした場合を想定した模式図である。highのピークは左右対称と思われるが、lowは複合的なピークで左右対称とは考えにくい。highのピークは、FL4-Hが400程度のところに頂点がある。highのピークのFL4-Hの最大量（=A）は2,000程度である。highのピークが左右対称とすれば、ピークのあるFL4-HのところからAまでの距離と同じだけ離れていて、Aとピークを挟んで反対側に本来のhighの最小量（=B）が90程度にある。この辺りまでlowのピークと重なっているはずである。また、このhighのピークが左右対称として、Dの辺りで左右対称が崩れている。つまりDの辺りまで、lowのピークがあることを意味する、Dがlowのピークの本来の最大値と推察できる。結局、highとlowを分ける点として、lowの最大値であるDと、highの最小値であるBの中央、つまりCにおいて、highとlowを分けることができる。この値は、10E2に対応する。すなわち、highの範囲はCからAまで、lowの範囲はEからCまでとすることが可能である。それぞれの範囲とピークで作る面積が、細胞数に相当する。BD上のCの位置は、highとlowのピークの大きさの比率、ピークの鋭さ等で変わるはずであるが、Cの位置をBDの中央とした場合との違いは小さいと考えられる。
【０１８３】
図２９にFACS分析によるCD62Lのヒストグラムを示している。10E2を境界として、極めて明瞭にCD62Llowが分離できることが理解される。
【０１８４】
本明細書において「フローサイトメトリー」とは、液体中に懸濁する細胞，個体およびその他の生物粒子の粒子数，個々の物理的・化学的・生物学的性状を計測する技術をいう。
【０１８５】
フローサイトメトリー技術を用いて種々の細胞の解析が行われるようになっている。特に、血液細胞の分化の判定が、フローサイトメトリー技術により可能となっている。このような分化判定は、研究用のほか診断にも利用されはじめている。
【０１８６】
フローサイトメトリーの利点としては、例えば、芽球の占める割合を把握しやすいこと、特異性および感度が高いこと、再現性が高いこと、多数の細胞を解析することができること、所要時間が短いことなどが挙げられる。
【０１８７】
この技術を用いた装置は、「フローサイトメーター」という。フローサイトメーターは、細胞の均一な浮遊液より、浮遊物（細胞）の光学特性を測定する機器である。細胞は液流に乗ってレーザー光の焦点を通過するが、その通過時に毎秒５００〜４，０００個の細胞より前方散乱光、側方散乱光、及び１つ以上の異なる波長の蛍光の光学特性を、個々の細胞について同時に測定し、それら細胞の大きさ、内部構造、及び細胞膜・細胞質・核内に存在する種々の抗原あるいは核酸量等の、生物学的特性を迅速、かつ正確に測定することができる。
【０１８８】
散乱光とは、レーザーが細胞に当たって周囲に散乱した光である。前方散乱光（Ｆｏｒｗａｒｄ  Ｓｃａｔｔｅｒ：ＦＳＣ）はレーザー光軸に対して前方で検出し、散乱光強度は細胞の表面積に比例する。すなわち、相対的にＦＳＣの値が大きければ細胞も大きく、ＦＳＣの値が小さければ細胞も小さいと考えられる。側方散乱光（Ｓｉｄｅ  Ｓｃａｔｔｅｒ：ＳＳＣ）はレーザー光軸に対して９０度（直角）の位置で検出し、細胞の顆粒や細胞内構造の状態に散乱光強度が比例する。すなわち、相対的にＳＳＣの値が大きければ細胞の内部構造は複雑であり、ＳＳＣの値が小さければ細胞の内部構造は単純であると考えられる。
【０１８９】
フローサイトメトリーの結果は、代表的には、ＦＳＣをＸ軸に、ＳＳＣをＹ軸にとったドットプロットとして表現され得る。各細胞は図の中の一つのドット（点）で示されており、それらの位置は、ＦＳＣとＳＳＣとの相対値によって決められる。比較的サイズが小さく内部構造が単純なリンパ球は左下部に、サイズが大きく内部に顆粒を持つ顆粒球は右上部に、またサイズは大きいが内部構造が単純な単球はリンパ球と顆粒球の間に、それぞれお互いに分離した集団を作って表示される。
【０１９０】
蛍光とは、細胞に標識されている蛍光色素が照射されたレーザー光によって励起され、エネルギーを放出する際生じた光をいう。フローサイトメーター（例えば、製品名：Ｂｅｃｔｏｎ  ＆  Ｄｉｃｋｉｎｓｏｎ  ＦＡＣＳＣａｌｉｂｕｒ）は、代表的には、４８８ｎｍの単一波長レーザー光と６３５ｎｍの単一波長レーザー光とを照射する。細胞はそれ自体も弱い蛍光を発する性質を有しているが（自家蛍光）、実際に細胞の持つ分子を蛍光を用いて特異的に検出しようとする場合は、あらかじめ何らかの形で細胞あるいはその持つ分子に蛍光色素を結合させる必要がある。例えば、ＦＩＴＣ（Ｆｌｕｏｒｅｓｃｅｉｎ  ｉｓｏｔｈｉｏｃｙａｎａｔｅ）は、４８８ｎｍの励起光を吸収し、主に５３０ｎｍの蛍光（緑色）を発する。抗体にあらかじめＦＩＴＣを標識しておけば、細胞の表面に存在する抗原量に応じて結合する抗体量に差が生じ、その結果ＦＩＴＣの蛍光強度が異なってくるため、その細胞の表面に存在する抗原量を推定することができる。例示的に使用され得るＦＡＣＳＣａｌｉｂｕｒは、異なる蛍光波長域を検出できる４本の蛍光検出器を搭載しており、異なった波長の光を発する複数の蛍光色素を用意しておけば、最大４つの異なる抗原を同時に検出することが可能である。４８８ｎｍの単一波長レーザー光によって励起されるＦＩＴＣ以外の蛍光色素として、ＰＥ（ｐｈｙｃｏｅｒｙｔｈｒｉｎ）は主に５８５ｎｍの蛍光を発し、ＰｅｒＣＰ（ｐｅｒｉｄｉｎｉｎ  ｃｈｌｏｒｏｐｈｙｌｌ  ｐｒｏｔｅｉｎ）およびＰＥ−Ｃｙ５（ｃａｒｂｏｃｙａｎｉｎ−５）は主に６７０ｎｍの蛍光を発する。６３５ｎｍの単一波長レーザー光によって励起される蛍光色素であるＡＰＣ（ａｌｌｏｐｈｙｃｏｃｙａｎｉｎ）は、主に６７０ｎｍの蛍光を発する。これらの蛍光色素が種々の抗体と組み合わされ、細胞の二重染色や三重染色に用いられる。Ｔリンパ球の表面に発現しているＣＤ４、ＣＤ８、ＣＤ６２Ｌ、ＣＤ２５、Ｆｏｘｐ３分子などを、これらと特異的に反応するモノクローナル抗体で検出することができる。
【０１９１】
厳密にいうと、フローサイトメーターには、細胞を解析するだけの機器と、解析した細胞を分取（ソーティング）することが可能な機器の２種類があり、後者は「ＦＡＣＳ」と呼ばれる。本明細書において「ＦＡＣＳ」とは、ｆｌｕｏｒｅｓｃｅｎｃｅ−ａｃｔｉｖａｔｅｄ  ｃｅｌｌ  ｓｏｒｔｅｒの略で、レーザー光線を使ってリンパ球などの遊離細胞の表面抗原の解析をしたり、表面抗原の有無などによって、ある特定の細胞を分取する方法において用いられる装置をいう。
【０１９２】
フローサイトメトリーの結果は、ヒストグラム、ドットプロットなどで表すことができる。
【０１９３】
本明細書において「ヒストグラム」とは、フローサイトメーターを用いた蛍光測定において、各パラメータの光信号の強度をＸ軸に、細胞数をＹ軸にとったグラフをいう。このような形態により、総計で１万個以上の細胞を計数することが可能である。
【０１９４】
本明細書において「ドットプロット」とは、二種類の蛍光色素の蛍光強度をＸ軸とＹ軸にとったプロットをいう。二重染色および三重染色をした場合には、それぞれの蛍光強度をＸあるいはＹ軸におき、個々の細胞が二次元グラフ上の一つ一つの点に対応するような表示方法を用いて解析することができる。
【０１９５】
例えば、末梢血もしくは骨髄液を採取後、溶血法か比重遠心法にて赤血球を除いた後に蛍光標識抗体（目的とする抗原に対する抗体とそのコントロール抗体）と反応させ、十分に洗浄してからフローサイトメトリーを用いて観察することができる。検出された散乱光や蛍光は電気信号に変換されコンピュータにより解析される。その結果は、ＦＳＣの強さは細胞の大きさを表しＳＳＣの強さは細胞内構造を表すことによりリンパ球、単球、顆粒球を区別することが可能である。その後、必要に応じて目的とする細胞集団にゲートをかけて、それらの細胞における抗原発現様式を検討する。
【０１９６】
本発明の方法の実施において、当業者は、示される細胞の表面マーカーを適切に識別して、細胞を分画または計数することが可能である。
【０１９７】
ＣＤ抗原は、国際ワークショップによって，主にそれが認識する抗原の生化学的特徴（とくに分子量）を基準として群別（ｃｌｕｓｔｅｒ）して分類する（ｃｌｕｓｔｅｒｉｎｇ）ことが合意された。これがＣＤ分類（ＣＤ  ｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎ）とよばれるもので，これにより特定の白血球分化抗原を認識する多くの種類のモノクローナル抗体は，ＣＤに続けて番号すなわちＣＤ番号（ＣＤ  ｎｕｍｂｅｒ）をつけた形（例えばＣＤ１，ＣＤ２など）の統一的な名称がつけられている。
【０１９８】
本明細書において使用される、ＣＤマーカーを含む細胞表面マーカーの代表例の説明を以下に示す。
【０１９９】
ＣＤ４（６．２）：抗原提示細胞上のＭＨＣクラスＩＩ分子に結合しＴリンパ球抗原受容体複合体の共受容体として機能する。ＭＨＣクラスＩＩ拘束性のヘルパーＴリンパ球に発現する。
【０２００】
ＣＤ８（６．４）：α鎖とβ鎖のＳ−Ｓ結合による二量体タンパク質である。抗原提示細胞上のＭＨＣクラスＩ分子に結合し，Ｔリンパ球抗原受容体複合体の共受容体として機能する。ＭＨＣクラスＩ拘束性のキラーＴリンパ球に発現する。
【０２０１】
ＣＤ２５：ＣＤ２５は低親和性インターロイキン−２レセプターα鎖（ＩＬ−２Ｒα）としても知られている、５５ｋＤａの糖タンパク質である。ＣＤ２５は活性化したＴ細胞、Ｂ細胞とマクロファージ、また活性化していないＣＤ４＋Ｔ細胞の一部にも発現しており、これは制御性Ｔ細胞として働くため、ＣＤ２５は制御性Ｔ細胞のマーカーとして利用される。
【０２０２】
ＣＤ６２Ｌ：ＣＤ６２Ｌ（Ｌ−セレクチン）は、リンパ臓器に特異的に存在するｈｉｇｈ  ｅｎｄｏｔｈｅｌｉａｌ  ｖｅｎｕｌｅ（ＨＥＶ）を認識しホーミングするために必要な分子である。ナイーブＴ細胞はリンパ臓器を巡回して抗原提示に備えるためにこの分子を有する。ナイーブT細胞はリンパ臓器において樹状細胞により提示された抗原をT細胞レセプターで抗原認識してエフェクター型T細胞にプライミングされると同時にこのホー
ミング分子を失う。故に、抗原認識によるプライミングを受けクローン増殖したエフェクター型Ｔ細胞はＣＤ６２Lｌｏｗのフェノタイプを有する。
【０２０３】
Ｆｏｘｐ３：Ｆｏｘｐ３は制御性Ｔ細胞（Ｔｒｅｇ）のマスター転写因子、すなわち、Ｔｒｅｇの分化・機能発現・分化状態の維持すべてにおいて必須の役割を担う転写因子である。発現はＴｒｅｇにほぼ特異的であるため，Ｔｒｅｇを同定する際のマーカー分子として一般的に用いられる．Ｆｏｘｐ３はＣＤ２５やＣＴＬＡ４の発現を上昇させ，一方でエフェクターサイトカイン（ＩＬ−２、ＩＦＮγ、ＩＬ−４、ＩＬ−１７など）の産生を抑制する。
【０２０４】
ＰＤ−１は、Ｔ  ｃｅｌｌ  ｅｘｈａｕｓｔｉｏｎ（Ｔ細胞の疲弊）という現象と深く関わっている。この現象は、まとめると、大量、長期間存在する抗原に対するＴ細胞反応の減弱ということになる。一旦ナイーブＴ細胞が抗原提示細胞からのプライミングにより高いエフェクター機能を持ったＴ細胞になったとしても、大量長期の抗原提示に曝されるとＰＤ−１→ＬＡＧ−３→ＣＤ２４４と免疫チェックポイント分子が表出されるようになり機能を失い、最後にはアポトーシスに至ってしまう。がん細胞は「大量」「長期間」存在しているため、このシステムが稼働しているものと考えることができる。
【０２０５】
（ＣＤ６２ＬｌｏｗＣＤ４＋Ｔ細胞移入による癌の予防／治療効果）
本発明のさらなる局面は、特定の細胞を移入することによって、がん免疫療法の治療効果を改善、または維持・継続するための方法、またはそのための組成物である。
【０２０６】
ＣＤ６２ＬｌｏｗＣＤ４＋Ｔ細胞が、がん免疫療法に対する被験体の応答に重要であることが見出され、そのようなＴ細胞を用いることで、被験体のがん免疫療法に対する応答性を改善または維持することができると考えられる。本発明の１つの実施形態は、ＣＤ６２ＬｌｏｗＣＤ４＋Ｔ細胞を含む組成物である。ＣＤ６２ＬｌｏｗＣＤ４＋Ｔ細胞またはそれを含む組成物は、がん免疫療法と併用するために有用である。
【０２０７】
理論に拘束されることは望まないが、ＰＤ−１阻害剤および／またはＰＤ−Ｌ１阻害剤により癌に対する十分な予防／治療効果が奏されない患者に対するＣＤ６２ＬｌｏｗＣＤ４＋Ｔ細胞移入による治療効果は、以下のように理解できる。
【０２０８】
癌細胞表面に発現するＰＤ−Ｌ１がＴ細胞表面に発現するＰＤ−１と結合すると、Ｔ細胞による抗腫瘍効果が抑制される（癌細胞による免疫逃避機構）が、抗ＰＤ−１抗体は、このＰＤ−Ｌ１とＰＤ−１との結合を阻害し、癌細胞による免疫逃避機構をブロックすることによってＴ細胞による抗腫瘍効果が発揮できるようにする抗体分子である。故に、ＰＤ-１／ＰＤ-Ｌ１結合阻害による抗腫瘍効果は主にＴ細胞が腫瘍を攻撃するエフェクター相で発揮され、Ｔ細胞プライミング相における効果は少ないと考えられている。すなわち、Ｔ細胞プライミングがすでになされており、十分なエフェクターＴ細胞が予め存在しなければＰＤ−１、ＰＤ−Ｌ１阻害剤が抗腫瘍効果を発揮することは難しい。抗ＰＤ−１抗体により最大の抗腫瘍効果が発揮されるのは癌患者の２０％〜３０％程度であるが、抗ＰＤ−１抗体が抗腫瘍効果を発揮する為に必要なＴ細胞免疫状態、及びその免疫状態を評価するための方法は不明であった。
【０２０９】
ＣＤ６２Ｌ（Ｌ−セレクチン）は、リンパ球の「ホーミングレセプター」である。ＣＤ６２Ｌは、ナイーブＴ細胞の細胞表面に発現し、リンパ節内への移動を促進する。リンパ節においてナイーブＴ細胞が抗原提示細胞による抗原刺激を受けると、エフェクターＴ細胞へと活性化され、ＣＤ６２Ｌ発現量が低下し（ＣＤ６２Ｌｌｏｗ）、ＣＤ４＋Ｔ細胞（ヘルパーＴ細胞）またはＣＤ８＋Ｔ細胞（細胞傷害性Ｔ細胞）に分化する。本発明者らは、癌抗原が不明で癌抗原特異的Ｔ細胞の同定が不可能な状況において、ＣＤ６２ＬｌｏｗＴ細胞は癌抗原によりプライミングされたＴ細胞を同定する方法として極めて有効であることを見出した。マウスモデルにおいて腫瘍所属リンパ節から分離したＣＤ６２ＬｌｏｗＴ細胞を養子移入することで担癌マウスを治癒せしめることが可能である。このようにして分離したエフェクター型Ｔ細胞を用いた場合、ＣＤ６２ＬｌｏｗＣＤ４＋Ｔ細胞を導入することによってより大きな抗腫瘍効果が奏された（実施例４および図１４）。この実験に用いた腫瘍系を含めてほとんどの癌細胞はＭＨＣ  ｃｌａｓｓ  ＩＩ抗原を表出しないため、この高いＣＤ６２ＬｌｏｗＣＤ４＋Ｔ細胞の抗腫瘍効果は直接の殺細胞機能ではなく、樹状細胞などの抗原提示細胞の機能を左右することでＴ細胞免疫全体をオーケストレイトして得られていると理解される。また、ＣＤ６２ＬｌｏｗＣＤ４＋Ｔ細胞とあわせてＣＤ６２ＬｌｏｗＣＤ８＋Ｔ細胞を用いた場合にも優れた抗腫瘍効果が奏された（実施例４および図１４）。
【０２１０】
本発明者らは、総Ｔ細胞中のＣＤ６２ＬｌｏｗＣＤ４＋Ｔ細胞の割合と、抗ＰＤ−１抗体の抗腫瘍効果との間に明確な相関関係があること、具体的には、抗ＰＤ−１抗体による抗腫瘍効果が発揮されるためには、抗腫瘍効果を発揮するＴ細胞であるＣＤ６２ＬｌｏｗＣＤ４＋Ｔ細胞を多く含むことが必須であることを見出した。
【０２１１】
理論に拘束されるものではないが、この知見から、ＣＤ６２ＬｌｏｗＣＤ４＋Ｔ細胞を多く含む癌患者の場合には、本来抗腫瘍効果を発揮するのに十分なＴ細胞免疫が準備されながら、ＰＤ−１／ＰＤ−Ｌ１による抗原認識シグナルの減弱により免疫回避されているものと理解される。ＣＤ６２ＬｌｏｗＣＤ４＋Ｔ細胞は、樹状細胞などの抗原提示細胞を活性化することによりプライミング相を活性化する。また、プライミングされたＣＤ８＋Ｔ細胞が細胞障害機能を獲得するためにはエフェクターＣＤ４＋Ｔ細胞により活性化された局所抗原提示細胞からの抗原提示を受ける必要がある。この意味で、主にエフェクター相における抗原認識シグナルの減弱を回復させるＰＤ−１／ＰＤ−Ｌ１結合阻害薬とエフェクターＣＤ４＋Ｔ細胞の機能は相補的な関係にあると理解される。ＣＤ６２ＬｌｏｗＣＤ４＋Ｔ細胞を多く含まない患者では、抗ＰＤ−１抗体によって免疫逃避機構をブロックしたとしても、癌抗原を提示するべき抗原提示細胞機能が抑制されたままであり、結果として満足な抗腫瘍効果が発揮されないと考えられる。
【０２１２】
以上より、ＣＤ６２ＬｌｏｗＣＤ４＋Ｔ細胞が少なく、そのために抗ＰＤ−１抗体による抗腫瘍効果が発揮されない患者に対しては、ＣＤ６２ＬｌｏｗＣＤ４＋Ｔ細胞を投与することによって抗ＰＤ−１抗体による抗腫瘍効果を発揮することが可能であると考えられる。
【０２１３】
（細胞含有組成物の製造および使用）
ＣＤ６２ＬｌｏｗＣＤ４＋Ｔ細胞を含む組成物の製造方法は、ヒト由来のＴ細胞集団からＣＤ６２ＬｌｏｗＣＤ４＋Ｔ細胞を純化する工程を含み得る。純化する工程は、Ｔ細胞集団からＣＤ６２Ｌ高発現細胞を除去すること（ネガティブセレクション）を含んでよい。ＣＤ６２ＬｌｏｗＣＤ４＋Ｔ細胞を、抗体および／または磁気ビーズなどを用いてネガティブセレクションによって純化することは、使用しようとする細胞上に、抗体や磁気ビーズ等の夾雑物が残らないため、好ましい。
【０２１４】
本発明の１つの実施形態は、ＣＤ６２ＬｌｏｗＣＤ４＋Ｔ細胞を純化するための、ＣＤ６２Ｌに特異的に結合する物質を含むキットである。ＣＤ６２Ｌに特異的に結合する物質としては、限定されるものではないが、ＣＤ６２Ｌに特異的な抗体が挙げられる。当業者は、本明細書に記載される方法に従って、例えば、フローサイトメトリーにより、本明細書に記載される特定のＴ細胞亜集団を単離し、増殖させることが可能である。１つの実施形態で、本明細書に記載された組成物は、ＣＤ４＋ＣＤ６２ＬｌｏｗＴ細胞を提供する。
【０２１５】
Ｔリンパ球は、公知の技術に従って収集して、フローサイトメトリーおよび／または免疫磁気選択などの抗体への親和結合などの公知の技術により濃縮し、または枯渇させることができる。濃縮および／または枯渇ステップ後、所望のＴリンパ球のインビトロ増殖は、公知の技術（Ｒｉｄｄｅｌｌらの米国特許第６，０４０，１７７号に記載されたものが挙げられるが、それらに限定されない）または当業者に明らかであろうそれらのバリエーションに従って実行することができる。
【０２１６】
例えば、所望のＴ細胞集団または亜集団を、インビトロで最初のＴリンパ球集団を培地へ加え、その後、その培地へフィーダー細胞を加え（例えば、生じる細胞集団が、増殖されるべき最初の集団における１個のＴリンパ球に対して少なくとも約５個、１０個、２０個、または４０個、またはそれ以上のフィーダー細胞を含有するように）、その培養物を（例えば、Ｔ細胞の数を増加させるのに十分な時間）インキュベートすることにより増殖させてもよい。培養物は、典型的には、Ｔリンパ球の成長に適している温度などの条件下でインキュベートすることができる。ヒトＴリンパ球の成長について、例えば、温度は、一般的には、少なくとも摂氏約２５度、好ましくは少なくとも約３０度、より好ましくは約３７度であろう。
【０２１７】
細胞は、本明細書で記載される、または当技術分野で周知の方法に従って、分離および／または増殖したのち、必要に応じて保存し、その後被験体に投与することができる。
【０２１８】
本発明の細胞を含む組成物における目的の細胞（例えば、ＣＤ６２ＬｌｏｗＣＤ４＋Ｔ細胞）の量は、意図される効果を奏するように当業者が適切に決定することができるが、例えば、少なくとも２ｘ１０8個、好ましくは少なくとも６ｘ１０8個、より好ましくは少なくとも２ｘ１０9個であり得る。
本明細書に記載される細胞を含む組成物は、目的の細胞（例えば、ＣＤ６２ＬｌｏｗＣＤ４＋Ｔ細胞）に加えて、薬学的に許容しうるキャリアもしくは賦形剤を含み得る。本明細書において「薬学的に許容しうる」は、動物、そしてより詳細にはヒトにおける使用のため、政府の監督官庁に認可されたか、あるいは薬局方または他の一般的に認められる薬局方に列挙されていることを意味する。本明細書において使用される「キャリア」は、治療剤を一緒に投与する、培養液、移入液、潅流液、希釈剤、アジュバント、賦形剤、またはビヒクルを指す。本発明の細胞を含む組成物は、細胞を主成分として含むため、キャリアとしては、培養液、移入液、潅流液などの、細胞を維持し得るものが好ましい。例えば、医薬組成物を静脈内投与する場合は、生理食塩水および水性デキストロースが好ましいキャリアである。好ましくは、生理食塩水溶液、並びに水性デキストロースおよびグリセロール溶液が、注射可能溶液の液体キャリアとして使用される。医薬を経口投与する場合は、水が好ましいキャリアである。適切な賦形剤には、軽質無水ケイ酸、結晶セルロース、マンニトール、デンプン、グルコース、ラクトース、スクロース、ゼラチン、モルト、米、小麦粉、チョーク、シリカゲル、ステアリン酸ナトリウム、モノステアリン酸グリセロール、タルク、塩化ナトリウム、脱脂粉乳、グリセロール、プロピレン、グリコール、水、エタノール、カルメロースカルシウム、カルメロースナトリウム、ヒドロキシプロピルセルロース、ヒドロキシプロピルメチルセルロース、ポリビニルアセタールジエチルアミノアセテート、ポリビニルピロリドン、ゼラチン、中鎖脂肪酸トリグリセライド、ポリオキシエチレン硬化ヒマシ油６０、白糖、カルボキシメチルセルロース、コーンスターチ、無機塩等が含まれる。組成物は、望ましい場合、少量の湿潤剤または乳化剤、あるいはｐＨ緩衝剤もまた含有することも可能である。これらの組成物は、溶液、懸濁物、エマルジョン、錠剤、ピル、カプセル、粉末、持続放出配合物等の形を取ることも可能である。伝統的な結合剤およびキャリア、例えばトリグリセリドを用いて、組成物を座薬として配合することも可能である。経口配合物は、医薬等級のマンニトール、ラクトース、デンプン、ステアリン酸マグネシウム、サッカリン・ナトリウム、セルロース、炭酸マグネシウムなどの標準的キャリアを含むことも可能である。適切なキャリアの例は、Ｅ．Ｗ．Ｍａｒｔｉｎ，  Ｒｅｍｉｎｇｔｏｎ’ｓ  Ｐｈａｒｍａｃｅｕｔｉｃａｌ  Ｓｃｉｅｎｃｅｓ（Ｍａｒｋ  Ｐｕｂｌｉｓｈｉｎｇ  Ｃｏｍｐａｎｙ，  Ｅａｓｔｏｎ，  Ｕ．Ｓ．Ａ）に記載される。このような組成物は、患者に適切に投与する形を提供するように、適切な量のキャリアと一緒に、治療有効量の療法剤、好ましくは精製型のものを含有する。配合物は、投与様式に適していなければならない。これらのほか、例えば、界面活性剤、賦形剤、着色料、着香料、保存料、安定剤、緩衝剤、懸濁剤、等張化剤、結合剤、崩壊剤、滑沢剤、流動性促進剤、矯味剤等を含んでいてもよい。
【０２１９】
（好ましい実施形態）
本発明の１つの実施形態は、被験体における
以下：
抗腫瘍免疫応答における樹状細胞刺激と相関するＣＤ４＋Ｔ細胞亜集団の量、
抗腫瘍免疫応答でのＣＤ４＋Ｔ細胞による樹状細胞刺激と相関する樹状細胞亜集団の量、および、
抗腫瘍免疫応答での樹状細胞刺激とと相関するＣＤ８＋Ｔ細胞亜集団の量、
制御性Ｔ細胞または制御性Ｔ細胞と相関するＣＤ４＋Ｔ細胞亜集団の量、および
ＩＣＯＳ＋ＣＤ６２ＬｌｏｗＣＤ４＋Ｔ細胞亜集団の量、
から選択される量を、該被験体のがん免疫療法に対する応答を予測する式の変数（指標）として用いる方法である。１つの実施形態において、被験体のがん免疫療法に対する応答を予測する式の変数（指標）は、以下：
ＣＤ６２ＬｌｏｗＣＤ４＋Ｔ細胞亜集団の量、
ＣＣＲ７-ＣＤ４＋Ｔ細胞亜集団の量、
ＣＤ４５ＲＡ-ＣＤ４＋Ｔ細胞亜集団の量、
ＣＤ４５ＲＯ＋ＣＤ４＋Ｔ細胞亜集団の量
ＬＡＧ−３＋ＣＤ６２ＬｌｏｗＣＤ４＋Ｔ細胞亜集団の量、
ＩＣＯＳ＋ＣＤ６２ＬｌｏｗＣＤ４＋Ｔ細胞亜集団の量、
ＣＣＲ４＋ＣＤ２５＋ＣＤ４＋Ｔ細胞亜集団の量、
ＣＤ６２ＬhighＣＤ２５＋ＣＤ４＋Ｔ細胞亜集団の量、
ＣＤ１２７＋ＣＤ２５＋ＣＤ４＋Ｔ細胞亜集団の量、
ＣＤ４５ＲＡ-Ｆｏｘｐ３＋ＣＤ４＋Ｔ細胞亜集団の量、
ＣＤ４＋ＣＤ２５＋Ｔ細胞亜集団の量
ＣＤ４＋Ｆｏｘｐ３＋Ｔ細胞亜集団の量
Ｆｏｘｐ３＋ＣＤ２５＋ＣＤ４＋Ｔ細胞亜集団の量、
ＨＬＡ−ＤＲ＋樹状細胞亜集団の量、
ＣＤ８０＋樹状細胞亜集団の量、
ＣＤ８６＋樹状細胞亜集団の量、
ＰＤ−Ｌ１＋樹状細胞亜集団の量、
ＣＤ６２ＬｌｏｗＣＤ８＋Ｔ細胞亜集団の量、
ＣＤ１３７＋ＣＤ８＋Ｔ細胞亜集団の量、および
ＣＤ２８＋ＣＤ６２ＬｌｏｗＣＤ８＋Ｔ細胞亜集団の量
からなる群から選択される。
【０２２０】
本発明の１つの実施形態は、被験体における
以下：
抗腫瘍免疫応答における樹状細胞刺激と相関するＣＤ４＋Ｔ細胞亜集団の相対量、
抗腫瘍免疫応答におけるＣＤ４＋Ｔ細胞による樹状細胞刺激と相関する樹状細胞亜集団の相対量、
抗腫瘍免疫応答における樹状細胞刺激と相関するＣＤ８＋Ｔ細胞亜集団の相対量、
制御性Ｔ細胞または制御性Ｔ細胞と相関するＣＤ４＋Ｔ細胞亜集団の相対量、および
ＩＣＯＳ＋ＣＤ６２ＬｌｏｗＣＤ４＋Ｔ細胞亜集団の相対量、
から選択される相対量を、該被験体のがん免疫療法に対する応答を予測する式の変数（指標）として用いる方法である。１つの実施形態において、被験体のがん免疫療法に対する応答を予測する式の変数（指標）としての前記相対量は、以下：
ＣＤ４＋Ｔ細胞中のＣＤ６２ＬｌｏｗＣＤ４＋Ｔ細胞亜集団の割合、
ＣＤ４＋Ｔ細胞中のＣＣＲ７-ＣＤ４＋Ｔ細胞亜集団の割合、
ＣＤ４＋Ｔ細胞中のＣＤ４５ＲＡ−ＣＤ４＋Ｔ細胞亜集団の割合、
ＣＤ４＋Ｔ細胞中のＣＤ４５ＲＯ＋ＣＤ４＋Ｔ細胞亜集団の割合、
ＣＤ６２ＬｌｏｗＣＤ４＋Ｔ細胞中のＬＡＧ−３＋ＣＤ６２ＬｌｏｗＣＤ４＋Ｔ細胞亜集団の割合、
ＣＤ６２ＬｌｏｗＣＤ４＋Ｔ細胞中のＩＣＯＳ＋ＣＤ６２ＬｌｏｗＣＤ４＋Ｔ細胞亜集団の割合、
ＣＤ４＋Ｔ細胞中のＣＣＲ４＋ＣＤ２５＋ＣＤ４＋Ｔ細胞亜集団の割合、
ＣＤ４＋Ｔ細胞中のＣＤ６２ＬhighＣＤ２５＋ＣＤ４＋Ｔ細胞亜集団の割合、
ＣＤ４＋Ｔ細胞中のＣＤ１２７＋ＣＤ２５＋ＣＤ４＋Ｔ細胞亜集団の割合、
ＣＤ４＋Ｔ細胞中のＣＤ４５ＲＡ-Ｆｏｘｐ３＋ＣＤ４＋Ｔ細胞亜集団の割合、
ＣＤ４＋Ｔ細胞中のＣＤ４＋ＣＤ２５＋Ｔ細胞亜集団の割合、
ＣＤ４＋Ｔ細胞中のＣＤ４＋Ｆｏｘｐ３＋Ｔ細胞亜集団の割合、
ＣＤ４＋Ｔ細胞中のＦｏｘｐ３＋ＣＤ２５＋ＣＤ４＋Ｔ細胞亜集団の割合、
樹状細胞におけるＨＬＡ−ＤＲ＋樹状細胞亜集団の割合、
樹状細胞におけるＣＤ８０＋樹状細胞亜集団の割合、
樹状細胞におけるＣＤ８６＋樹状細胞亜集団の割合、
樹状細胞におけるＰＤ−Ｌ１＋樹状細胞亜集団の割合、
ＣＤ８＋Ｔ細胞中のＣＤ６２ＬｌｏｗＣＤ８＋Ｔ細胞亜集団の割合、
ＣＤ８＋Ｔ細胞中のＣＤ１３７＋ＣＤ８＋Ｔ細胞亜集団の割合、および
ＣＤ６２ＬｌｏｗＣＤ８＋Ｔ細胞中のＣＤ２８＋ＣＤ６２ＬｌｏｗＣＤ８＋Ｔ細胞亜集団の割合
からなる群から選択される。
【０２２１】
本発明の１つの実施形態は、被験体における
以下：
抗腫瘍免疫応答における樹状細胞刺激と相関するＣＤ４＋Ｔ細胞亜集団の量、
抗腫瘍免疫応答でのＣＤ４＋Ｔ細胞による樹状細胞刺激と相関する樹状細胞亜集団の量、
抗腫瘍免疫応答での樹状細胞刺激と相関するＣＤ８＋Ｔ細胞亜集団の量、および
制御性Ｔ細胞または制御性Ｔ細胞と相関するＣＤ４＋Ｔ細胞亜集団の量
から選択される量を、該被験体のがん免疫療法に対する応答を予測する式の変数（指標）として用いる方法であって、指標となる式が閾値（無効群閾値）よりも高いことは、該被験体が該がん免疫療法に対して無効群でないことを示す、方法である。１つの実施形態において、被験体のがん免疫療法に対する応答を予測する式の変数（指標）は、以下：
ＣＤ６２ＬｌｏｗＣＤ４＋Ｔ細胞亜集団の量、
ＬＡＧ−３＋ＣＤ６２ＬｌｏｗＣＤ４＋Ｔ細胞亜集団の量、
ＣＣＲ７-ＣＤ４＋Ｔ細胞亜集団の量
ＣＤ４５ＲＡ−ＣＤ４＋Ｔ細胞亜集団の量、
ＣＤ４５ＲＯ＋ＣＤ４＋Ｔ細胞亜集団の量、
ＨＬＡ−ＤＲ＋樹状細胞亜集団の量、
ＣＤ８０＋樹状細胞亜集団の量、
ＣＤ８６＋樹状細胞亜集団の量、
ＰＤ−Ｌ１＋樹状細胞亜集団の量、
ＣＤ６２ＬｌｏｗＣＤ８＋Ｔ細胞亜集団の量、
ＣＤ１３７＋ＣＤ８＋Ｔ細胞亜集団の量
ＣＤ２８＋ＣＤ６２ＬｌｏｗＣＤ８＋Ｔ細胞亜集団の量、
ＣＤ４＋Ｆｏｘｐ３＋ＣＤ２５＋Ｔ細胞亜集団の量
ＣＤ６２ＬhighＣＤ２５＋ＣＤ４＋Ｔ細胞亜集団の量、
ＣＤ４５ＲＡ-Ｆｏｘｐ３＋ＣＤ４＋Ｔ細胞亜集団の量、
ＣＣＲ４＋ＣＤ２５＋ＣＤ４＋Ｔ細胞亜集団の量、
ＣＤ１２７＋ＣＤ２５＋ＣＤ４＋Ｔ細胞亜集団の量
からなる群から選択され、指標となる式が閾値（無効群閾値）よりも高いことは、該被験体が該がん免疫療法に対して無効群でないことを示す。
【０２２２】
本発明の１つの実施形態は、被験体における
以下：
抗腫瘍免疫応答における樹状細胞刺激と相関するＣＤ４＋Ｔ細胞亜集団の相対量、
抗腫瘍免疫応答におけるＣＤ４＋Ｔ細胞による樹状細胞刺激と相関する樹状細胞亜集団の相対量、
抗腫瘍免疫応答における樹状細胞刺激と相関するＣＤ８＋Ｔ細胞亜集団の相対量、および
制御性Ｔ細胞または制御性Ｔ細胞と相関するＣＤ４＋Ｔ細胞亜集団の相対量
から選択される相対量を、該被験体のがん免疫療法に対する応答を予測する式の変数（指標）として用いる方法であって、指標となる式が閾値（無効群閾値）よりも高いことは、該被験体が該がん免疫療法に対して無効群でないことを示す、方法である。１つの実施形態において、被験体のがん免疫療法に対する応答を予測する式の変数（指標）としての前記相対量は、以下：
ＣＤ４＋Ｔ細胞中のＣＤ６２ＬｌｏｗＣＤ４＋Ｔ細胞亜集団の割合、
ＣＤ６２ＬｌｏｗＣＤ４＋Ｔ細胞中のＬＡＧ−３＋ＣＤ６２ＬｌｏｗＣＤ４＋Ｔ細胞亜集団の割合、
ＣＤ４＋Ｔ細胞中のＣＤ４＋Ｔ細胞中のＣＣＲ７-  ＣＤ４＋Ｔ細胞亜集団の割合、
ＣＤ４＋Ｔ細胞中のＣＤ４５ＲＡ−ＣＤ４＋Ｔ細胞亜集団の割合、
ＣＤ４＋Ｔ細胞中のＣＤ４５ＲＯ＋ＣＤ４＋Ｔ細胞亜集団の割合、
樹状細胞におけるＨＬＡ−ＤＲ＋樹状細胞亜集団の割合、
樹状細胞におけるＣＤ８０＋樹状細胞亜集団の割合、
樹状細胞におけるＣＤ８６＋樹状細胞亜集団の割合、
樹状細胞におけるＰＤ−Ｌ１＋樹状細胞亜集団の割合、
ＣＤ８＋Ｔ細胞中のＣＤ６２ＬｌｏｗＣＤ８＋Ｔ細胞亜集団の割合、
ＣＤ８＋Ｔ細胞中のＣＤ１３７＋ＣＤ８＋Ｔ細胞亜集団の割合、
ＣＤ６２ＬｌｏｗＣＤ８＋Ｔ細胞中のＣＤ２８＋ＣＤ６２ＬｌｏｗＣＤ８＋Ｔ細胞亜集団の割合、
ＣＤ４＋Ｔ細胞中のＣＤ４＋Ｆｏｘｐ３＋ＣＤ２５＋Ｔ細胞亜集団の割合
ＣＤ４＋Ｔ細胞中のＣＤ６２ＬhighＣＤ２５＋ＣＤ４＋Ｔ細胞亜集団の割合、
ＣＤ４＋Ｔ細胞中のＣＤ４５ＲＡ-Ｆｏｘｐ３＋ＣＤ４＋Ｔ細胞亜集団の割合、
ＣＤ４＋Ｔ細胞中のＣＣＲ４＋ＣＤ２５＋ＣＤ４＋Ｔ細胞亜集団の割合、
ＣＤ４＋Ｔ細胞中のＣＤ１２７＋ＣＤ２５＋ＣＤ４＋Ｔ細胞亜集団の割合
からなる群から選択され、指標となる式が閾値（無効群閾値）よりも高いことは、該被験体が該がん免疫療法に対して無効群でないことを示す。
【０２２３】
本発明の１つの実施形態は、被験体における
以下：
抗腫瘍免疫応答における樹状細胞刺激と相関するＣＤ４＋Ｔ細胞亜集団の量、
抗腫瘍免疫応答でのＣＤ４＋Ｔ細胞による樹状細胞刺激と相関する樹状細胞亜集団の量、
抗腫瘍免疫応答での樹状細胞刺激と相関するＣＤ８＋Ｔ細胞亜集団の量、および
制御性Ｔ細胞または制御性Ｔ細胞と相関するＣＤ４＋Ｔ細胞亜集団の量
から選択される量（Ｘ，Ｙ）を式Ｆ（Ｘ，Ｙ）の変数（指標）として用いて、該被験体のがん免疫療法に対する応答を予測する方法であって、式Ｆ（Ｘ，Ｙ）が閾値（無効群閾値）よりも高いことは、該被験体が該がん免疫療法に対して無効群でないことを示す、方法である。１つの実施形態において、被験体のがん免疫療法に対する応答を予測する式の変数（指標）は、以下：
ＣＤ６２ＬｌｏｗＣＤ４＋Ｔ細胞亜集団の量、
ＬＡＧ−３＋ＣＤ６２ＬｌｏｗＣＤ４＋Ｔ細胞亜集団の量、
ＣＣＲ７-  ＣＤ４＋Ｔ細胞亜集団の量
ＣＤ４５ＲＡ−ＣＤ４＋Ｔ細胞亜集団の量、
ＣＤ４５ＲＯ＋ＣＤ４＋Ｔ細胞亜集団の量、
ＨＬＡ−ＤＲ＋樹状細胞亜集団の量、
ＣＤ８０＋樹状細胞亜集団の量、
ＣＤ８６＋樹状細胞亜集団の量、
ＰＤ−Ｌ１＋樹状細胞亜集団の量、
ＣＤ６２ＬｌｏｗＣＤ８＋Ｔ細胞亜集団の量、
ＣＤ１３７＋ＣＤ８＋Ｔ細胞亜集団の量、および
ＣＤ２８＋ＣＤ６２ＬｌｏｗＣＤ８＋Ｔ細胞亜集団の量
からなる群から選択される値を（Ｘ）として式Ｆ（Ｘ，Ｙ）を計算することができる。１つの実施形態において、被験体のがん免疫療法に対する応答を予測する式の変数（指標）は、以下：
ＣＤ４＋Ｆｏｘｐ３＋ＣＤ２５＋Ｔ細胞亜集団の量
ＣＤ６２ＬhighＣＤ２５＋ＣＤ４＋Ｔ細胞亜集団の量、
ＣＤ４５ＲＡ-Ｆｏｘｐ３＋ＣＤ４＋Ｔ細胞亜集団の量、
ＣＣＲ４＋ＣＤ２５＋ＣＤ４＋Ｔ細胞亜集団の量、
ＣＤ１２７＋ＣＤ２５＋ＣＤ４＋Ｔ細胞亜集団の量
からなる群から選択される値を（Ｙ）として、式Ｆ（Ｘ，Ｙ）を計算することができる。式Ｆ（Ｘ，Ｙ）が閾値（無効群閾値）よりも高いことは、該被験体が該がん免疫療法に対して無効群でないことを示す。
【０２２４】
本発明の１つの実施形態は、被験体における
以下：
抗腫瘍免疫応答における樹状細胞刺激と相関するＣＤ４＋Ｔ細胞亜集団の相対量、
抗腫瘍免疫応答におけるＣＤ４＋Ｔ細胞による樹状細胞刺激と相関する樹状細胞亜集団の相対量、
抗腫瘍免疫応答における樹状細胞刺激と相関するＣＤ８＋Ｔ細胞亜集団の相対量、および
制御性Ｔ細胞または制御性Ｔ細胞と相関するＣＤ４＋Ｔ細胞亜集団の相対量
から選択される量（Ｘ，Ｙ）を式Ｆ（Ｘ，Ｙ）の変数（指標）として用いて、該被験体のがん免疫療法に対する応答を予測する方法であって、式Ｆ（Ｘ，Ｙ）が閾値（無効群閾値）よりも高いことは、該被験体が該がん免疫療法に対して無効群でないことを示す、方法である。１つの実施形態において、被験体のがん免疫療法に対する応答を予測する式の変数（指標）は、以下：
ＣＤ４＋Ｔ細胞中のＣＤ６２ＬｌｏｗＣＤ４＋Ｔ細胞亜集団の割合、
ＣＤ６２ＬｌｏｗＣＤ４＋Ｔ細胞中のＬＡＧ−３＋ＣＤ６２ＬｌｏｗＣＤ４＋Ｔ細胞亜集団の割合、
ＣＤ４＋Ｔ細胞中のＣＤ４＋Ｔ細胞中のＣＣＲ７-  ＣＤ４＋Ｔ細胞亜集団の割合、
ＣＤ４＋Ｔ細胞中のＣＤ４５ＲＡ−ＣＤ４＋Ｔ細胞亜集団の割合、
ＣＤ４＋Ｔ細胞中のＣＤ４５ＲＯ＋ＣＤ４＋Ｔ細胞亜集団の割合、
樹状細胞におけるＨＬＡ−ＤＲ＋樹状細胞亜集団の割合、
樹状細胞におけるＣＤ８０＋樹状細胞亜集団の割合、
樹状細胞におけるＣＤ８６＋樹状細胞亜集団の割合、
樹状細胞におけるＰＤ−Ｌ１＋樹状細胞亜集団の割合
ＣＤ８＋Ｔ細胞中のＣＤ６２ＬｌｏｗＣＤ８＋Ｔ細胞亜集団の割合、
ＣＤ８＋Ｔ細胞中のＣＤ１３７＋ＣＤ８＋Ｔ細胞亜集団の割合、および
ＣＤ６２ＬｌｏｗＣＤ８＋Ｔ細胞中のＣＤ２８＋ＣＤ６２ＬｌｏｗＣＤ８＋Ｔ細胞亜集団の割合
からなる群から選択される値を（Ｘ）として式Ｆ（Ｘ，Ｙ）を計算することができる。１つの実施形態において、被験体のがん免疫療法に対する応答を予測する式の変数（指標）は、以下：
ＣＤ４＋Ｔ細胞中のＣＤ４＋Ｆｏｘｐ３＋ＣＤ２５＋Ｔ細胞亜集団の割合
ＣＤ４＋Ｔ細胞中のＣＤ６２ＬhighＣＤ２５＋ＣＤ４＋Ｔ細胞亜集団の割合、
ＣＤ４＋Ｔ細胞中のＣＤ４５ＲＡ-Ｆｏｘｐ３＋ＣＤ４＋Ｔ細胞亜集団の割合、
ＣＤ４＋Ｔ細胞中のＣＣＲ４＋ＣＤ２５＋ＣＤ４＋Ｔ細胞亜集団の割合、
ＣＤ４＋Ｔ細胞中のＣＤ１２７＋ＣＤ２５＋ＣＤ４＋Ｔ細胞亜集団の割合
からなる群から選択される値を（Ｙ）として、式Ｆ（Ｘ，Ｙ）を計算することができる。式Ｆ（Ｘ，Ｙ）が閾値（無効群閾値）よりも高いことは、該被験体が該がん免疫療法に対して無効群でないことを示す。
【０２２５】
本発明のさらなる実施形態は、被験体におけるがん免疫療法に対する応答を予測する方法であって、式Ｆ（Ｘ，Ｙ）が閾値（無効群閾値）よりも高いことは、該被験体が該がん免疫療法に対して無効群でないことを示す、方法であり、被験体のがん免疫療法に対する応答を予測する式の変数（指標）は、以下：
ＣＤ６２ＬｌｏｗＣＤ４＋Ｔ細胞亜集団の量、
ＬＡＧ−３＋ＣＤ６２ＬｌｏｗＣＤ４＋Ｔ細胞亜集団の量、
ＣＣＲ７-  ＣＤ４＋Ｔ細胞亜集団の量
ＣＤ４５ＲＡ−ＣＤ４＋Ｔ細胞亜集団の量、
ＣＤ８０＋樹状細胞亜集団の量、
ＣＤ６２ＬｌｏｗＣＤ８＋Ｔ細胞亜集団の量、
ＣＤ１３７＋ＣＤ８＋Ｔ細胞亜集団の量、および
ＣＤ２８＋ＣＤ６２ＬｌｏｗＣＤ８＋Ｔ細胞亜集団の量
からなる群から選択される値を（Ｘ）とし、
ＣＤ４＋Ｆｏｘｐ３＋ＣＤ２５＋Ｔ細胞亜集団の量
ＣＤ６２ＬhighＣＤ２５＋ＣＤ４＋Ｔ細胞亜集団の量、および
ＣＤ４５ＲＡ-Ｆｏｘｐ３＋ＣＤ４＋Ｔ細胞亜集団の量、
からなる群から選択される値を（Ｙ）として、式Ｆ（Ｘ，Ｙ）を計算することができる。
【０２２６】
本発明のさらなる実施形態は、被験体におけるがん免疫療法に対する応答を予測する方法であって、式Ｆ（Ｘ，Ｙ）が閾値（無効群閾値）よりも高いことは、該被験体が該がん免疫療法に対して無効群でないことを示す、方法であり、被験体のがん免疫療法に対する応答を予測する式の変数（指標）は、以下：
ＣＤ４＋Ｔ細胞中のＣＤ６２ＬｌｏｗＣＤ４＋Ｔ細胞亜集団の割合、
ＣＤ６２ＬｌｏｗＣＤ４＋Ｔ細胞中のＬＡＧ−３＋ＣＤ６２ＬｌｏｗＣＤ４＋Ｔ細胞亜集団の割合、
ＣＤ４＋Ｔ細胞中のＣＤ４＋Ｔ細胞中のＣＣＲ７-  ＣＤ４＋Ｔ細胞亜集団の割合、
ＣＤ４＋Ｔ細胞中のＣＤ４５ＲＡ−ＣＤ４＋Ｔ細胞亜集団の割合、
樹状細胞におけるＣＤ８０＋樹状細胞亜集団の割合、
ＣＤ８＋Ｔ細胞中のＣＤ６２ＬｌｏｗＣＤ８＋Ｔ細胞亜集団の割合、
ＣＤ８＋Ｔ細胞中のＣＤ１３７＋ＣＤ８＋Ｔ細胞亜集団の割合、および
ＣＤ６２ＬｌｏｗＣＤ８＋Ｔ細胞中のＣＤ２８＋ＣＤ６２ＬｌｏｗＣＤ８＋Ｔ細胞亜集団の割合
からなる群から選択される値を（Ｘ）とし、
ＣＤ４＋Ｔ細胞中のＣＤ４＋Ｆｏｘｐ３＋ＣＤ２５＋Ｔ細胞亜集団の割合
ＣＤ４＋Ｔ細胞中のＣＤ６２ＬhighＣＤ２５＋ＣＤ４＋Ｔ細胞亜集団の割合、および
ＣＤ４＋Ｔ細胞中のＣＤ４５ＲＡ-Ｆｏｘｐ３＋ＣＤ４＋Ｔ細胞亜集団の割合、
からなる群から選択される値を（Ｙ）として、式Ｆ（Ｘ，Ｙ）を計算することができる。
【０２２７】
上述の式Ｆ（Ｘ，Ｙ）は、Ｘに対して単調増加であり、Ｙに対しても単調減少である、任意のＸとＹの関数（Ｆ（Ｘ，Ｙ））を用いることができる。応答性を示す式Ｆ（Ｘ，Ｙ）としては、例えば、Ｆ＝Ｘｒ＊Ｙｓ（式中、ｒ、ｓは任意の実数である）が挙げられる。Ｘが応答性と正に相関し、Ｙが応答性と負に相関する場合には、好ましくは、ｒは正の数であり、ｓは負の数である。ｒ、ｓとしては、式の簡便性のため、整数を用いることができる。例えば、Ｆ（Ｘ，Ｙ）は、Ｘｎ＊Ｙｍ（ｎおよびｍは任意の整数）と表すことができる。本発明者らによる検証によって、rおよびｓが−３〜３の範囲の式を用いて、被
験体のがん免疫療法への応答性を正確に予測することができたことが示されており、限定されるものではないが、例えば、Ｘ／Ｙ、Ｘ２／Ｙ、Ｘ＊Ｙなどが好ましい式の形として挙げられる。
【０２２８】
本発明の１つの実施形態は、無効群でないと判断された被験体における
以下：
制御性Ｔ細胞または制御性Ｔ細胞と相関するＣＤ４＋Ｔ細胞亜集団の量、
ＩＣＯＳ＋ＣＤ６２ＬｌｏｗＣＤ４＋Ｔ細胞亜集団の量、
ＬＡＧ−３＋ＣＤ６２ＬｌｏｗＣＤ４＋Ｔ細胞亜集団の量、および
ＰＤ−１＋ＣＤ６２ＬｌｏｗＣＤ４＋Ｔ細胞亜集団の量
から選択される量を、該被験体のがん免疫療法に対する応答を予測する式の変数（指標）として用いる方法であって、指標となる式が閾値（奏効群閾値）よりも高いことは、該被験体が該がん免疫療法に対して奏効群であることを示す、方法である。１つの実施形態において、被験体のがん免疫療法に対する応答を予測する式の変数（指標）は、以下：
ＩＣＯＳ＋ＣＤ６２ＬｌｏｗＣＤ４＋Ｔ細胞亜集団の量
ＣＤ４＋ＣＤ２５＋Ｔ細胞亜集団の量
ＣＤ４＋Ｆｏｘｐ３＋Ｔ細胞亜集団の量
ＣＤ４＋Ｆｏｘｐ３＋ＣＤ２５＋Ｔ細胞亜集団の量
ＣＤ６２ＬhighＣＤ２５＋ＣＤ４＋Ｔ細胞亜集団の量、
ＣＤ４５ＲＡ-Ｆｏｘｐ３＋ＣＤ４＋Ｔ細胞亜集団の量、
ＣＣＲ４＋ＣＤ２５＋ＣＤ４＋Ｔ細胞亜集団の量、
ＣＤ１２７＋ＣＤ２５＋ＣＤ４＋Ｔ細胞亜集団の量、
ＬＡＧ−３＋ＣＤ６２ＬｌｏｗＣＤ４＋Ｔ細胞亜集団の量、および
ＰＤ−１＋ＣＤ６２ＬｌｏｗＣＤ４＋Ｔ細胞亜集団の量
からなる群から選択される。
【０２２９】
本発明の１つの実施形態は、無効群でないと判断された被験体における
以下：
制御性Ｔ細胞または制御性Ｔ細胞と相関するＣＤ４＋Ｔ細胞亜集団の相対量、
ＩＣＯＳ＋ＣＤ６２ＬｌｏｗＣＤ４＋Ｔ細胞亜集団の相対量、
ＬＡＧ−３＋ＣＤ６２ＬｌｏｗＣＤ４＋Ｔ細胞亜集団の相対量、および
ＰＤ−１＋ＣＤ６２ＬｌｏｗＣＤ４＋Ｔ細胞亜集団の相対量から選択される相対量を、該被験体のがん免疫療法に対する応答を予測する式の変数（指標）として用いる方法であって、指標となる式が閾値（奏効群閾値）よりも高いことは、該被験体が該がん免疫療法に対して奏効群であることを示す、方法である。１つの実施形態において、被験体のがん免疫療法に対する応答を予測する式の変数（指標）は、以下：
ＣＤ６２ＬｌｏｗＣＤ４＋Ｔ細胞中のＩＣＯＳ＋ＣＤ６２ＬｌｏｗＣＤ４＋Ｔ細胞亜集団の割合、
ＣＤ４＋Ｔ細胞中のＣＤ４＋ＣＤ２５＋Ｔ細胞亜集団の割合、
ＣＤ４＋Ｔ細胞中のＣＤ４＋Ｆｏｘｐ３＋Ｔ細胞亜集団の割合、
ＣＤ４＋Ｔ細胞中のＣＤ４＋Ｆｏｘｐ３＋ＣＤ２５＋Ｔ細胞亜集団の割合、
ＣＤ４＋Ｔ細胞中のＣＤ６２ＬhighＣＤ２５＋ＣＤ４＋Ｔ細胞亜集団の割合、
ＣＤ４＋Ｔ細胞中のＣＤ４５ＲＡ-Ｆｏｘｐ３＋ＣＤ４＋Ｔ細胞亜集団の割合、
ＣＤ４＋Ｔ細胞中のＣＣＲ４＋ＣＤ２５＋ＣＤ４＋Ｔ細胞亜集団の割合、
ＣＤ４＋Ｔ細胞中のＣＤ１２７＋ＣＤ２５＋ＣＤ４＋Ｔ細胞亜集団の割合、
ＣＤ４＋Ｔ細胞中のＬＡＧ−３＋ＣＤ６２ＬｌｏｗＣＤ４＋Ｔ細胞亜集団の割合、および
ＣＤ４＋Ｔ細胞中のＰＤ−１＋ＣＤ６２ＬｌｏｗＣＤ４＋Ｔ細胞亜集団の割合
からなる群から選択される。
【０２３０】
本発明の１つの実施形態は、無効群でないと判断された被験体における
以下：
制御性Ｔ細胞または制御性Ｔ細胞と相関するＣＤ４＋Ｔ細胞亜集団の量、および
ＩＣＯＳ＋ＣＤ６２ＬｌｏｗＣＤ４＋Ｔ細胞亜集団の量、
から選択される量（Ｗ，Ｚ）を式Ｊ（Ｗ，Ｚ）の変数（指標）として用いて、該被験体のがん免疫療法に対する応答を予測する方法であって、式Ｊ（Ｗ，Ｚ）が閾値（奏効群閾値）よりも高いことは、該被験体が該がん免疫療法に対して奏効群であることを示す、方法である。１つの実施形態において、被験体のがん免疫療法に対する応答を予測する式の変数（指標）は、以下：
ＩＣＯＳ＋ＣＤ６２ＬｌｏｗＣＤ４＋Ｔ細胞亜集団の量
を（Ｚ）として式Ｊ（Ｗ，Ｚ）を計算することができる。１つの実施形態において、被験体のがん免疫療法に対する応答を予測する式の変数（指標）は、以下：
ＣＤ４＋ＣＤ２５＋Ｔ細胞亜集団の量
ＣＤ４＋Ｆｏｘｐ３＋Ｔ細胞亜集団の量
ＣＤ４＋Ｆｏｘｐ３＋ＣＤ２５＋Ｔ細胞亜集団の量
ＣＤ６２ＬhighＣＤ２５＋ＣＤ４＋Ｔ細胞亜集団の量、
ＣＤ４５ＲＡ-Ｆｏｘｐ３＋ＣＤ４＋Ｔ細胞亜集団の量、
ＣＣＲ４＋ＣＤ２５＋ＣＤ４＋Ｔ細胞亜集団の量、および
ＣＤ１２７＋ＣＤ２５＋ＣＤ４＋Ｔ細胞亜集団の量、
からなる群から選択される値を（Ｗ）として、式Ｊ（Ｗ，Ｚ）を計算することができる。式Ｊ（Ｗ，Ｚ）が閾値（奏効群閾値）よりも高いことは、該被験体が該がん免疫療法に対して奏効群であることを示す。
【０２３１】
本発明の１つの実施形態は、無効群でないと判断された被験体における
以下：
制御性Ｔ細胞または制御性Ｔ細胞と相関するＣＤ４＋Ｔ細胞亜集団の相対量、および
ＩＣＯＳ＋ＣＤ６２ＬｌｏｗＣＤ４＋Ｔ細胞亜集団の相対量、
から選択される量（Ｚ，Ｗ）を式Ｊ（Ｗ，Ｚ）の変数（指標）として用いて、該被験体のがん免疫療法に対する応答を予測する方法であって、式Ｊ（Ｗ，Ｚ）が閾値（奏効群閾値）よりも高いことは、該被験体が該がん免疫療法に対して奏効群であることを示す、方法である。１つの実施形態において、被験体のがん免疫療法に対する応答を予測する式の変数（指標）は、以下：
ＣＤ６２ＬｌｏｗＣＤ４＋Ｔ細胞中のＩＣＯＳ＋ＣＤ６２ＬｌｏｗＣＤ４＋Ｔ細胞亜集団の割合
を（Ｚ）として式Ｆ（Ｚ，Ｗ）を計算することができる。１つの実施形態において、被験体のがん免疫療法に対する応答を予測する式の変数（指標）は、以下：
ＣＤ４＋Ｔ細胞中のＣＤ４＋ＣＤ２５＋Ｔ細胞亜集団の割合
ＣＤ４＋Ｔ細胞中のＣＤ４＋Ｆｏｘｐ３＋Ｔ細胞亜集団の割合
ＣＤ４＋Ｔ細胞中のＣＤ４＋Ｆｏｘｐ３＋ＣＤ２５＋Ｔ細胞亜集団の割合
ＣＤ４＋Ｔ細胞中のＣＤ６２ＬhighＣＤ２５＋ＣＤ４＋Ｔ細胞亜集団の割合、
ＣＤ４＋Ｔ細胞中のＣＤ４５ＲＡ-Ｆｏｘｐ３＋ＣＤ４＋Ｔ細胞亜集団の割合、
ＣＤ４＋Ｔ細胞中のＣＣＲ４＋ＣＤ２５＋ＣＤ４＋Ｔ細胞亜集団の割合、および
ＣＤ４＋Ｔ細胞中のＣＤ１２７＋ＣＤ２５＋ＣＤ４＋Ｔ細胞亜集団の割合、
からなる群から選択される値を（Ｗ）として、Ｊ（Ｗ，Ｚ）を計算することができる。式Ｊ（Ｗ，Ｚ）が閾値（奏効群閾値）よりも高いことは、該被験体が該がん免疫療法に対して奏効群であることを示す。
【０２３２】
本発明のさらなる実施形態は、無効群でないと判断された被験体におけるがん免疫療法に対する応答を予測する方法であって、式Ｊ（Ｗ，Ｚ）が閾値（奏効群閾値）よりも高いことは、該被験体が該がん免疫療法に対して奏効群であることを示す、方法であり、被験体のがん免疫療法に対する応答を予測する式の変数（指標）は、以下：
ＩＣＯＳ＋ＣＤ６２ＬｌｏｗＣＤ４＋Ｔ細胞亜集団の量
を（Ｚ）とし、
ＣＤ４＋ＣＤ２５＋Ｔ細胞亜集団の量
ＣＤ４＋Ｆｏｘｐ３＋Ｔ細胞亜集団の量
ＣＤ４＋Ｆｏｘｐ３＋ＣＤ２５＋Ｔ細胞亜集団の量
ＣＤ６２ＬhighＣＤ２５＋ＣＤ４＋Ｔ細胞亜集団の量、および
ＣＤ４５ＲＡ-Ｆｏｘｐ３＋ＣＤ４＋Ｔ細胞亜集団の量、
からなる群から選択される値を（Ｗ）として、式Ｊ（Ｗ，Ｚ）を計算することができる。
【０２３３】
本発明のさらなる実施形態は、無効群でないと判断された被験体におけるがん免疫療法に対する応答を予測する方法であって、式Ｊ（Ｚ，Ｗ）が閾値（奏効群閾値）よりも高いことは、該被験体が該がん免疫療法に対して奏効群であることを示す、方法であり、被験体のがん免疫療法に対する応答を予測する式の変数（指標）は、以下：
ＣＤ６２ＬｌｏｗＣＤ４＋Ｔ細胞中のＩＣＯＳ＋ＣＤ６２ＬｌｏｗＣＤ４＋Ｔ細胞亜集団の割合
を（Ｚ）とし、
ＣＤ４＋Ｔ細胞中のＣＤ４＋ＣＤ２５＋Ｔ細胞亜集団の割合
ＣＤ４＋Ｔ細胞中のＣＤ４＋Ｆｏｘｐ３＋Ｔ細胞亜集団の割合
ＣＤ４＋Ｔ細胞中のＣＤ４＋Ｆｏｘｐ３＋ＣＤ２５＋Ｔ細胞亜集団の割合
ＣＤ４＋Ｔ細胞中のＣＤ６２ＬhighＣＤ２５＋ＣＤ４＋Ｔ細胞亜集団の割合、および
ＣＤ４＋Ｔ細胞中のＣＤ４５ＲＡ-Ｆｏｘｐ３＋ＣＤ４＋Ｔ細胞亜集団の割合、
からなる群から選択される値を（Ｗ）として、式Ｊ（Ｚ，Ｗ）を計算することができる。
【０２３４】
上述の式Ｊ（Ｚ，Ｗ）は、Ｚに対して単調増加であり、Ｗに対しても単調増加である、任意のＺとＷの関数（Ｊ（Ｚ，Ｗ））を用いることができる。応答性を示す式Ｊ（Ｚ，Ｗ）としては、例えば、Ｊ＝Ｚｒ＊Ｗｓ（式中、ｒ、ｓは任意の実数である）が挙げられる。Ｚが応答性と正に相関し、Ｗが応答性と負に相関する場合には、好ましくは、ｒは正の数であり、ｓは負の数である。ｒ、ｓとしては、式の簡便性のため、整数を用いることができる。例えば、Ｊ（Ｚ、Ｗ）は、Ｚｎ＊Ｗｍ（ｎおよびｍは任意の実数）と表すことができる。本発明者らによる検証によって、rおよびｓが−５〜６の範囲の式を用いて、被
験体のがん免疫療法への応答性を正確に予測することができたことが示されており、限定されるものではないが、例えば、Ｚ／Ｗ、Ｚ２／Ｗ、Ｚ＊Ｗ、Ｚ＊Ｗ５が好ましい式の形として挙げられる。
【０２３５】
上記のものを含めた本明細書に記載の方法を用いて、がん免疫療法に対して無効群でないこと、および／または奏効群であることが示された被験体に、該がん免疫療法を施すことができる。がん免疫療法は、本明細書に記載の任意のものであり得る。
【０２３６】
１つの実施形態では、上記のものを含めた本明細書に記載の方法を用いて、がん免疫療法に対して無効群でないこと、および／または奏効群であることが示された被験体においてがんを治療するための組成物が提供される、組成物は、本明細書に記載される任意の有効成分を含み、本明細書に記載される任意の構成を採り得る。
【０２３７】
（一般技術）
本明細書において用いられる分子生物学的手法、生化学的手法、微生物学的手法は、当該分野において周知であり慣用されるものであり、例えば、Ｓａｍｂｒｏｏｋ  Ｊ．ｅｔ  ａｌ．（１９８９）．Ｍｏｌｅｃｕｌａｒ  Ｃｌｏｎｉｎｇ：  Ａ  Ｌａｂｏｒａｔｏｒｙ  Ｍａｎｕａｌ，Ｃｏｌｄ  Ｓｐｒｉｎｇ  Ｈａｒｂｏｒおよびその３ｒｄ  Ｅｄ．（２００１）；Ａｕｓｕｂｅｌ，Ｆ．Ｍ．（１９８７）．Ｃｕｒｒｅｎｔ  Ｐｒｏｔｏｃｏｌｓ  ｉｎ  Ｍｏｌｅｃｕｌａｒ  Ｂｉｏｌｏｇｙ，Ｇｒｅｅｎｅ  Ｐｕｂ．ＡｓｓｏｃｉａｔＥＳａｎｄ  Ｗｉｌｅｙ−Ｉｎｔｅｒｓｃｉｅｎｃｅ；Ａｕｓｕｂｅｌ，Ｆ．Ｍ．（１９８９）．Ｓｈｏｒｔ  Ｐｒｏｔｏｃｏｌｓ  ｉｎ  Ｍｏｌｅｃｕｌａｒ  Ｂｉｏｌｏｇｙ：Ａ  Ｃｏｍｐｅｎｄｉｕｍ  ｏｆ  Ｍｅｔｈｏｄｓ  ｆｒｏｍ  Ｃｕｒｒｅｎｔ  Ｐｒｏｔｏｃｏｌｓ  ｉｎ  Ｍｏｌｅｃｕｌａｒ  Ｂｉｏｌｏｇｙ，Ｇｒｅｅｎｅ  Ｐｕｂ．Ａｓｓｏｃｉａｔｅｓ  ａｎｄ  Ｗｉｌｅｙ−Ｉｎｔｅｒｓｃｉｅｎｃｅ；Ｉｎｎｉｓ，Ｍ．Ａ．（１９９０）．ＰＣＲ  Ｐｒｏｔｏｃｏｌｓ：  Ａ  Ｇｕｉｄｅ  ｔｏ  Ｍｅｔｈｏｄｓ  ａｎｄ  Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓ，Ａｃａｄｅｍｉｃ  Ｐｒｅｓｓ；Ａｕｓｕｂｅｌ，Ｆ．Ｍ．（１９９２）．Ｓｈｏｒｔ  Ｐｒｏｔｏｃｏｌｓ  ｉｎ  Ｍｏｌｅｃｕｌａｒ  Ｂｉｏｌｏｇｙ：  Ａ  Ｃｏｍｐｅｎｄｉｕｍ  ｏｆ  Ｍｅｔｈｏｄｓ  ｆｒｏｍ  Ｃｕｒｒｅｎｔ  Ｐｒｏｔｏｃｏｌｓ  ｉｎ  Ｍｏｌｅｃｕｌａｒ  Ｂｉｏｌｏｇｙ，Ｇｒｅｅｎｅ  Ｐｕｂ．Ａｓｓｏｃｉａｔｅｓ；Ａｕｓｕｂｅｌ，Ｆ．Ｍ．（１９９５）．Ｓｈｏｒｔ  Ｐｒｏｔｏｃｏｌｓ  ｉｎ  Ｍｏｌｅｃｕｌａｒ  Ｂｉｏｌｏｇｙ：  Ａ  Ｃｏｍｐｅｎｄｉｕｍ  ｏｆ  Ｍｅｔｈｏｄｓ  ｆｒｏｍ  Ｃｕｒｒｅｎｔ  Ｐｒｏｔｏｃｏｌｓ  ｉｎ  Ｍｏｌｅｃｕｌａｒ  Ｂｉｏｌｏｇｙ，Ｇｒｅｅｎｅ  Ｐｕｂ．Ａｓｓｏｃｉａｔｅｓ；Ｉｎｎｉｓ，Ｍ．Ａ．ｅｔ  ａｌ．（１９９５）．ＰＣＲ  Ｓｔｒａｔｅｇｉｅｓ，Ａｃａｄｅｍｉｃ  Ｐｒｅｓｓ；Ａｕｓｕｂｅｌ，Ｆ．Ｍ．（１９９９）．Ｓｈｏｒｔ  Ｐｒｏｔｏｃｏｌｓ  ｉｎ  Ｍｏｌｅｃｕｌａｒ  Ｂｉｏｌｏｇｙ：  Ａ  Ｃｏｍｐｅｎｄｉｕｍ  ｏｆ  Ｍｅｔｈｏｄｓ  ｆｒｏｍ  Ｃｕｒｒｅｎｔ  Ｐｒｏｔｏｃｏｌｓ  ｉｎ  Ｍｏｌｅｃｕｌａｒ  Ｂｉｏｌｏｇｙ，Ｗｉｌｅｙ，ａｎｄ  ａｎｎｕａｌ  ｕｐｄａｔｅｓ；Ｓｎｉｎｓｋｙ，Ｊ．Ｊ．ｅｔ  ａｌ．（１９９９）．ＰＣＲ  Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓ：  Ｐｒｏｔｏｃｏｌｓ  ｆｏｒ  Ｆｕｎｃｔｉｏｎａｌ  Ｇｅｎｏｍｉｃｓ，Ａｃａｄｅｍｉｃ  Ｐｒｅｓｓ、別冊実験医学「遺伝子導入＆発現解析実験法」羊土社、１９９７などに記載されており、これらは本明細書において関連する部分（全部であり得る）が参考として援用される。
【０２３８】
本明細書において「または」は、文章中に列挙されている事項の「少なくとも１つ以上」を採用できるときに使用される。「もしくは」も同様である。本明細書において「２つの値」の「範囲内」と明記した場合、その範囲には２つの値自体も含む。
【０２３９】
本明細書において引用された、科学文献、特許、特許出願などの参考文献は、その全体が、各々具体的に記載されたのと同じ程度に本明細書において参考として援用される。
【０２４０】
以上、本発明を、理解の容易のために好ましい実施形態を示して説明してきた。以下に、実施例に基づいて本発明を説明するが、上述の説明および以下の実施例は、例示の目的のみに提供され、本発明を限定する目的で提供したのではない。従って、本発明の範囲は、本明細書に具体的に記載された実施形態にも実施例にも限定されず、特許請求の範囲によってのみ限定される。
【実施例】
【０２４１】
本明細書では、以下の実施例によって本発明を例示する。
（１）［マーカーの発明の実施可能性を実証する例］
実施例１：抗ＰＤ−１抗体の治療効果とＴ細胞集団組成
末梢血を用いてＣＤ６２ＬｌｏｗＣＤ４＋Ｔ細胞、Ｆｏｘｐ３＋ＣＤ２５＋ＣＤ４＋Ｔ細胞を解析することで抗ＰＤ−１抗体による治療を行った場合の治療効果を予測することが可能であることを示す。
（２）［細胞移入の発明の実施可能性を実証する例］
実施例２：ＣＤ６２Ｌｌｏｗ細胞を移入させる仮想例
実施例３：経過観察
患者の抗腫瘍免疫応答が、Ｔ細胞組成と相関していること、すなわち、ＣＤ６２Ｌｌｏｗ細胞が増えると抗ＰＤ−１治療を受けている患者で抗腫瘍免疫応答が増強し腫瘍が縮小することを示す。
実施例４：マウスに対する細胞移入
マウスにおいて、ＣＤ６２ＬｌｏｗＣＤ４＋Ｔ細胞を移入することでＣＤ６２ＬｌｏｗＣＤ４＋Ｔ細胞比率が増大することを示す。マウスにおいても、ＣＤ６２ＬｌｏｗＣＤ４＋Ｔ細胞とＴｒｅｇの比率が上がると抗腫瘍免疫応答が増強される。
実施例５：ＣＤ６２Ｌｌｏｗ細胞の単離・増殖
ＣＤ６２Ｌｌｏｗ細胞を成功裡に単離することができ、増殖させることができることを示す。
【０２４２】
（実施例１：抗ＰＤ−１抗体の治療効果とＴ細胞集団組成）
１−１．目的
本実施例では、末梢血を用いてＣＤ６２ＬｌｏｗＣＤ４＋Ｔ細胞、Ｆｏｘｐ３＋ＣＤ２５＋ＣＤ４＋Ｔ細胞を解析することで抗ＰＤ−１抗体による治療を行った場合の治療効果を予測することが可能であることを示すことを目的とした。抗ＰＤ−１抗体の治療効果とＴ細胞集団組成との関係性を調査した。
【０２４３】
１−２．方法および材料
図２に示されるプロトコルにしたがって非小細胞肺癌患者におけるＮｉｖｏｌｕｍａｂ治療の効果を調べた。
【０２４４】
既治療非小細胞肺癌の患者からニボルマブ治療前日に末梢血採取を行った。
【０２４５】
ニボルマブ治療開始後８週目で効果判定目的のＣＴを行い、この時点での部分奏効（ＰＲ）、安定（ＳＤ）、進行（ＰＤ）を判定した。判定基準はＲＥＣＩＳＴ  ｖｅｒ．１．１に従った。以下の表１は患者のＣｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓを示す。
【表１】
2020073924.tif 000003
【０２４６】
被験体の末梢血Ｔ細胞集団の組成を以下に示すとおり分析した。
【０２４７】
（１）採血
単核球分離用採血管（商品名ＢＤバキュティナ（Ｒ）ＣＰＴＴＭ・社名日本ＢＤ）に８ｍｌの採血を行い室温で静かに転倒混和した。
【０２４８】
（２）遠心分離（比重遠心法による単核細胞の分離）
採血後、ＢＤバキュティナ（Ｒ）ＣＰＴＴＭを１５００〜１８００×ｇで１５分間遠心した（遠心機名・社名クボタ）。
【０２４９】
（３）回収
ゲルバリアの上にある細胞層を乱さないようにして血漿層を約半分吸引した。パスツールピペットを用いてゲルバリア上の細胞層を回収し５０ｍｌチューブ（ファルコンチューブなど）に移した。１０％  ｆｅｔａｌ  ｂｏｖｉｎｅ  ｓｅｒｕｍを添加したｐｈｏｓｐｈａｔｅ−ｂｕｆｆｅｒｅｄ  ｂａｌａｎｃｅｄ  ｓａｌｔ  ｓｏｌｕｔｉｏｎ  （１０％ＦＢＳ  ＰＢＳ）を加え３０ｍｌ以上として２回遠心（４℃  ４００−４５０ｇ×５分）・洗浄を行った。
【０２５０】
（４）細胞数カウント
１回目の洗浄・遠心終了後、１０％ＦＢＳ（５６℃３０分で非働化）を添加したＰＢＳを１０ｍｌ加え、細胞を再浮遊させた。遠心管の細胞浮遊液を５０μｌとり、０．１％トリパンブルー溶液（５０μｌ）と細胞浮遊液を攪拌した。Ｉｍｐｒｏｖｅｄ  Ｎｅｕｂａｕｅｒ血球計算盤にて細胞を用いて、細胞数をカウントした。
【０２５１】
（５）凍結
２回目の洗浄・遠心終了後、ＣＥＬＬＢＡＮＫＥＲＴＭ２（タカラバイオ社）を用いて５ｘ１０５〜５ｘ１０６／ｍｌに細胞を再懸濁し、クライオジェニックバイアル２．０ｍｌ（コーニング社）に移した。処理後速やかに−８０℃  ｄｅｅｐｆｒｅｅｚｅｒ（パナソニック社）において凍結した。上記処理後２４時間以降１週間以内に、液体窒素（液相下）へ移管した。
【０２５２】
（６）培養
解凍した細胞をＲＰＭＩ１６４０培地（ＦＢＳ  １０％）で１〜５×１０５／ｍｌとなるよう調整し、Ｔ−２５細胞培養フラスコで３７℃  ５％ＣＯ２で２４〜３６時間培養した。
【０２５３】
（７）細胞調整
細胞培養液を１５ｍｌ遠心管に集め、１５００ｒｐｍ、１０分間遠心することで細胞を遠心管の底に集めた。遠心後、上清を除去した。細胞ペレットにＦＡＣＳ  ｂｕｆｆｅｒを１０ｍｌ加えてピペットで細胞を再浮遊させ、再び１５００ｒｐｍ、１０分間遠心した後、上清を吸引した。細胞数をカウントし、最終的な細胞濃度が１．０×１０６個／ｍｌになるようにした。ＦＡＣＳ  ｂｕｆｆｅｒ：２％ＦＢＳ、０．０５％  Ａｚｉｄｅ  ｉｎ  ＰＢＳ。
【０２５４】
（８）抗体反応
末梢血単核細胞の浮遊液をＦＡＣＳチューブに０．５ｍｌずつ入れた（１チューブあたり５×１０５個の細胞が入ることになる）。遠心機にて１，５００ｒｐｍ、５分間遠心して、細胞ペレットを残して上清のみを吸引除去した。
・チューブ１
ＦＩＴＣ標識抗ヒトＣＤ４抗体（２５μｇ／ｍｌ）を２０μｌ
ＰＥ標識抗ヒトＣＤ６２Ｌ抗体（５μｇ／ｍｌ）を２０μｌ
ＰＥ−Ｃｙ５標識抗ヒトＣＤ８抗体（５μｇ／ｍｌ）を２０μｌ
抗体液と細胞浮遊液を撹拌混合した。チューブを４℃に保ち３０分が経過したら、それぞれのチューブに駒込ピペットでＦＡＣＳ  ｂｕｆｆｅｒを１ｍｌずつ加え、遠心機にて１，５００ｒｐｍ、５分間遠心して、上清を吸引除去した。細胞ペレットのみを残して上清を吸引した各チューブに、１％  ｐａｒａｆｏｒｍａｌｄｅｈｙｄｅを０．５ｍｌずつ加え細胞を浮遊させた。
・チューブ２
ＦＩＴＣ標識抗ヒトＣＤ４抗体（２５μｇ／ｍｌ）を２０μｌ
ＰＥ−Ｃｙ５標識抗ヒトＣＤ２５抗体（５μｇ／ｍｌ）を２０μｌ
抗体液と細胞浮遊液を撹拌混合した。チューブを４℃に保ち３０分が経過したら、それぞれのチューブにＦＡＣＳ  ｂｕｆｆｅｒを１ｍｌずつ加え、遠心機にて１，５００ｒｐｍ、５分間遠心して、上清を吸引除去した。Ｉｎｔｒａｃｅｌｌｕｌａｒ  Ｆｉｘａｔｉｏｎ  ａｎｄ  Ｐｅｒｍｅａｂｉｌｉｚａｔｉｏｎ  ｂｕｆｆｅｒ  ｓｅｔＴＭ（ｅＢｉｏｓｃｉｅｎｃｅ）を用い、ＰＥ標識抗ヒトＦＯＸＰ３抗体（５００μｇ／ｍｌ）３μｌにて細胞質内染色を行った。細胞ペレットのみを残して上清を吸引した各チューブに、１％  ｐａｒａｆｏｒｍａｌｄｅｈｙｄｅを０．５ｍｌずつ加え細胞を浮遊させた。
【０２５５】
（９）フローサイトメトリー（商品名ＦＡＣＳ  ＣａｌｉｂｕｒＴＭ・社名日本ＢＤ）による解析
サンプルの測定
チューブ１、２の蛍光の測定を行う。
３０，０００個の細胞解析データを取り込む
解析
ＳＴＥＰ１  チューブ１を解析し、ＦＳＣ、ＳＳＣを用いた二次元解析を用いてｌｙｍｐｈｏｃｙｔｅ  ｒｅｇｉｏｎを同定する。ｌｙｍｐｈｏｃｙｔｅ  ｒｅｇｉｏｎでＧａｔｉｎｇした細胞をＣＤ４陽性分画でさらにＧａｔｅし、ＣＤ６２Ｌのヒストグラムプロットを得る（水色の領域の細胞数）。
ＳＴＥＰ２  チューブ２を解析し、ｌｙｍｐｈｏｃｙｔｅ  ｒｅｇｉｏｎかつＣＤ４陽性のｒｅｇｉｏｎでＧａｔｅしたＦｏｘｐ３とＣＤ２５による二次元解析データを得る。（橙色の領域の細胞数）
ＳＴＥＰ３  ＣＤ６２Ｌｌｏｗ  ＣＤ４＋／Ｆｏｘｐ３＋ＣＤ２５＋  ＣＤ４＋の比を算出
計算式  ＳＴＥＰ１の細胞数／ＳＴＥＰ２の細胞数
【０２５６】
フローサイトメトリーにおける細胞分画の結果の例は、図１に示される。なお、CD62LlowとCD62Lhighとの間でmicroarrayを行ってmRNAを測定した。本実施例ではフローサイト
メトリーを用いて細胞を分画しているが、他の分別方法を用いることも可能である。
【０２５７】
（判定）
所定の値より低い場合、薬が効かないＰｒｏｇｒｅｓｓｉｖｅ  Ｄｉｓｅａｓｅとなると予測される。
所定の値より高い場合、ＳＴＥＰ４へ
ＳＴＥＰ４
計算式  橙色の領域の細胞数／ＳＴＥＰ１におけるＲ１かつＲ２細胞数＊１００（％）
【０２５８】
（判定）
所定の値より低い場合、Ｓｔａｂｌｅ  Ｄｉｓｅａｓｅ（ＳＤ）となると予測される。
所定の値より高い場合、Ｐａｒｔｉａｌ  Ｒｅｓｐｏｎｓｅ（ＰＲ）となると予測される。
【０２５９】
得られたＴ細胞集団の組成と、観察された治療効果の関係について、統計的な解析を行った。
【０２６０】
１−３．結果
以下の表２は、観察された患者の治療効果を示す。
【表２】
2020073924.tif 000004
【０２６１】
本実施例で観察された、治療効果の割合は、ｃｈｅｃｋｍａｔｅ０１７およびｃｈｅｃｋｍａｔｅ０１７という第ＩＩＩ臨床試験で得られている奏効率とほぼ同じであり、Ｎｉｖｏｌｉｍａｂへの応答に偏りはないと考えられる。
【０２６２】
図３に示されるように、ＰＲ＋ＳＤ群と、ＰＤ群との間で末梢血白血球数、リンパ球数、ＣＤ４＋細胞比率、ＣＤ８＋細胞比率に有意差はなかった。今回の被検体集団は、完全奏効（ＣＲ）群を含まなかった。なお、仮にＣＲ群が存在した場合には、本発明のＰＲ群の一部として識別される。
【０２６３】
ＣＤ８細胞におけるＣＤ６２ｌｏｗ細胞の比率は、ＰＤ群で有意に低い結果となった（図４Ａ）。しかしながら、ＰＲ＋ＳＤ群とＰＤ群とで重なっている比率の範囲が大きく、有意差検定でもｐ＝０．０１３８という値であった。これに対し、ＣＤ４＋細胞におけるＣＤ６２ｌｏｗ細胞の比率は、ＰＲ＋ＳＤ群とＰＤ群とで全く異なっておりほとんど重なりはなかった（図４Ｂ）。一方、ＣＤ４＋細胞における制御性Ｔ細胞であるＣＤ２５＋Ｆｏｘｐ３＋細胞の比率はＰＤ群で有意に高い結果となった（図４Ｃ）。ＣＤ２５＋Ｆｏｘｐ３＋ＣＤ４＋細胞分画は、制御性Ｔ細胞分画として扱うことができることが当技術分野ではコンセンサスとなっている。
【０２６４】
さらに、ＰＤ群とＰＲ＋ＳＤ群との間で差がついたこれら３つのＴ細胞亜集団の間の相関について解析した結果を図４のＤおよびＥのパネルに示した。ＣＤ６２ＬｌｏｗＣＤ８＋の比率と、ＣＤ６２ＬｌｏｗＣＤ４＋の比率との間には強い相関関係が認められた（図４Ｄ）。生物学的な意義としては、ＣＤ８＋エフェクター数はＣＤ４＋エフェクターの制御下にあることが示唆されている。また、これは、バイオマーカーとして、何れか一方のみを使用するのが好ましいことを示している。ｐ値が非常に小さいＣＤ６２ＬｌｏｗＣＤ４＋の比率をエフェクター側のバイオマーカーとして使用することが、免疫チェックポイント阻害剤の治療効果の予測に非常に有用であることが実証される。
【０２６５】
さらに、制御性Ｔ細胞と、ＣＤ６２ＬｌｏｗＣＤ４＋の比率との間には相関は認められなかった。これは、異なる機序によってそれぞれの細胞数が制御されていることを示しており、これらの双方を組み合わせてバイオマーカーとして使用することによって、治療効果の予測の精度をより高めることができることが理解される。
【０２６６】
バイオマーカーとして使用することができるパラメータについてさらに検討を行った結果を図５〜１２に示した。
【０２６７】
大きな差がついているＣＤ６２ＬｌｏｗＣＤ４＋比率のみを用いても、１９．４％を閾値とすると感度９２．６％、特異度９６．７％というかなり良好な結果となった（図５）。様々な閾値を設定した場合の、感度・特異度を図６に示す。
【０２６８】
制御性Ｔ細胞と、ＣＤ６２ＬｌｏｗＣＤ４＋の比率との相対値を用いた場合の予測精度について検討した。ＣＤ６２ＬｌｏｗＣＤ４＋比率をＸ、ＣＤ２５＋Ｆｏｘｐ３＋ＣＤ４＋細胞比率をＹとした場合、ＰＤ群で異なる動きをするこの２つの因子を分子と分母に持ってきた比（Ｘ／Ｙ）の結果が図７に示される。この指標を用いることで、制御性Ｔ細胞が非常に増加して抗腫瘍効果が見られなくなっている患者をよりはっきりと区別することができると考えられる。様々な閾値を設定した場合の、感度・特異度を図８に示す。７．３５を閾値とした場合、特異度１００％、感度７１．４％というマーカーとなることが理解される。
【０２６９】
これらの因子の組み合わせの式については、これらの因子の治療効果への影響の重みを考慮し、Ｎ＝４０のサンプルにおける結果から、ロジスティック回帰を用いて適切な式を検討した。ロジスティック回帰モデルを使用して、係数を求めた結果、Ｘ２．４７５／Ｙという式が導出された（図２７）。かかる係数の近傍の式（Ｘ２〜３／Ｙ）を用いることで応答性を正確に予測することが可能であると考えられ、例えば、Ｘ２／Ｙや、Ｘ３／Ｙといった式が使用可能と考えられる。
【０２７０】
特に、ＣＤ６２ＬｌｏｗＣＤ４＋比率を２乗し、ＸとＹとの相対値としてＸ２／Ｙを用いた場合の結果を、図９および図１０に示す。感度、特異度ともに１００％という非常に優れたバイオマーカーとして利用可能であることが理解される。様々な閾値を設定した場合の、感度・特異度を図１０に示す。この値を用いた場合、１７４．３を閾値とすると、感度および特異度が１００％という極めて優れたバイオマーカーとして利用可能であることが理解される。
【０２７１】
また、ＰＤ群を鑑別した後に、ＰＲとＳＤを予測できるバイオマーカーを検討した結果を図１１に示す。予想外に、ＣＤ６２ＬｌｏｗＣＤ４＋比率ではなく、ＣＤ２５＋Ｆｏｘｐ３＋ＣＤ４＋細胞比率に差があることが見出された。また、ＣＤ２５＋Ｆｏｘｐ３＋ＣＤ４＋細胞は、Ｔｒｅｇであり、免疫抑制性の作用があることからも、より抗腫瘍免疫応答が大きいＰＲ群においてＣＤ２５＋Ｆｏｘｐ３＋ＣＤ４＋細胞比率が高くなっていることは予想外の結果であった。
【０２７２】
ＣＤ２５＋Ｆｏｘｐ３＋ＣＤ４＋細胞比率の閾値を２．０５％とすると、感度５２．８％、特異度１００％でＰＲとＳＤを識別することが可能であった（図１１）。様々な閾値を設定した場合の、感度・特異度を図１２に示す。
【０２７３】
理論に拘束されることは望まないが、本発明におけるがん免疫療法の臨床効果予測のメカニズムは、以下のように理解できる：
・ＣＤ４＋Ｔ細胞はＭＨＣクラスＩＩ分子を介して樹状細胞に指令を出し、指令を受けた樹状細胞は、ＭＨＣクラスＩ分子を介してＣＤ８＋Ｔ細胞に刺激を出すと理解される。このＣＤ４＋Ｔ細胞は、エフェクターＴ細胞（例えば、ＣＤ６２ＬｌｏｗＣＤ４＋Ｔ細胞）と制御性Ｔ細胞（例えば、Ｆｏｘｐ３＋ＣＤ２５＋Ｔ細胞）を包含するが、本発明は、ＣＤ６２ＬｌｏｗＣＤ４＋Ｔ細胞とＦｏｘｐ３＋ＣＤ２５＋Ｔ細胞の両者のバランスを評価することによって、がん免疫療法の臨床効果を予測する。ＣＤ６２Ｌ（Ｌ−セレクチン）は、リンパ臓器に特異的に存在するｈｉｇｈ  ｅｎｄｏｔｈｅｌｉａｌ  ｖｅｎｕｌｅ（ＨＥＶ）を認識しホーミングするために必要な分子であるが、ナイーブＴ細胞が抗原提示細胞からの刺激を受けるとエフェクターＴ細胞にプライミングされＣＤ６２Ｌ発現が低下するので、エフェクターＴ細胞はホーミングしなくなる。ナイーブＴ細胞のエフェクターＴ細胞へのプライミングのマーカーとしては、ＣＤ６２Ｌと同様にＣＣＲ７が挙げられ、プライミングの結果ＣＣＲ７の発現量が低下する。それゆえ、ＣＤ６２Ｌｌｏｗの代わりにＣＣＲ７を用いることも可能である。例えば、ＣＤ６２ＬｌｏｗＣＤ４＋Ｔ細胞の代わりに（あるいは、それに加えて）、ＣＣＲ７ｌｏｗＣＤ４＋Ｔ細胞および／またはＣＣＲ７−ＣＤ４＋Ｔ細胞を用いることができる。エフェクターＴ細胞の指標として使用できる細胞亜集団としては、例えば、ＣＤ６２ＬｌｏｗＣＤ４＋Ｔ細胞亜集団、ＣＣＲ７-ＣＤ
４＋Ｔ細胞亜集団、ＬＡＧ−３＋ＣＤ６２ＬｌｏｗＣＤ４＋Ｔ細胞亜集団、ＩＣＯＳ＋ＣＤ６２ＬｌｏｗＣＤ４＋Ｔ細胞亜集団、ＣＤ４５ＲＡ−ＣＤ４＋Ｔ細胞亜集団、ＣＤ４５ＲＯ＋ＣＤ４＋Ｔ細胞亜集団、ＨＬＡ−ＤＲ＋樹状細胞亜集団、ＣＤ８０＋樹状細胞亜集団、ＣＤ８６＋樹状細胞亜集団、ＰＤ−Ｌ１＋樹状細胞亜集団、ＣＤ６２ＬｌｏｗＣＤ８＋Ｔ細胞亜集団、および、および、ＣＤ１３７＋ＣＤ８＋Ｔ細胞亜集団からなる群から選択される細胞亜集団が挙げられるがこれらに限定されない。これら細胞亜集団の量（絶対量）および／または比率（相対量）を、エフェクターＴ細胞の指標として利用することが可能である。制御性Ｔ細胞の指標として使用できる細胞亜集団としては、例えば、ＣＣＲ４＋ＣＤ２５＋ＣＤ４＋Ｔ細胞亜集団の量、ＣＤ６２ＬhighＣＤ２５＋ＣＤ４＋Ｔ細胞亜集団の量、ＣＤ１２７＋ＣＤ２５＋ＣＤ４＋Ｔ細胞亜集団の量、ＣＤ４５ＲＡ-Ｆｏｘｐ３＋ＣＤ４＋Ｔ細胞亜集団の量、ＣＤ４＋Ｆｏｘｐ３＋ＣＤ２５＋Ｔ細胞亜集団の量、および、ＩＣＯＳ＋ＣＤ６２ＬｌｏｗＣＤ４＋Ｔ細胞亜集団からなる群から選択される細胞亜集団が挙げられるがこれらに限定されない。これら細胞亜集団の量（絶対量）および／または比率（相対量）を、制御性Ｔ細胞の指標として利用することが可能である。
【０２７４】
（実施例２：がん免疫療法の治療効果を改善または維持継続する細胞療法）
がん免疫療法による治療を開始する前に、被験体の末梢血サンプルからＣＤ６２ＬｌｏｗＣＤ４＋Ｔ細胞を単離し、保存する。単離したＣＤ６２ＬｌｏｗＣＤ４＋Ｔ細胞を、ｅｘ  ｖｉｖｏで増殖させる（図１３の「ｅｘ  ｖｉｖｏ  ｅｘｐａｎｓｉｏｎ」）。単離したＣＤ６２ＬｌｏｗＣＤ４＋Ｔ細胞は、凍結して保存しておくことができる。
【０２７５】
被験体が実施例１に示されるような手順によって無効群ではないことが判定されている場合、例えば、図１３上図のように、ＣＤ６２ＬｌｏｗＣＤ４＋Ｔ細胞／ＣＤ２５＋Ｆｏｘｐ３＋ＣＤ４＋Ｔ細胞の比率が高い場合には、Ｎｉｖｏｌｕｍａｂのような抗ＰＤ−１抗体による治療などのがん免疫療法を施す。治療中に、実施例１に示される手法によって、被験体のＣＤ４＋Ｔ細胞組成をモニタリングする。
【０２７６】
ここで、被験体のＣＤ４＋Ｔ細胞組成において、ＣＤ６２ＬｌｏｗＣＤ４＋比率／ＣＤ２５＋Ｆｏｘｐ３＋ＣＤ４＋細胞比率等の指標が低下し、無効群型の免疫状態となった場合には、ｅｘ  ｖｉｖｏで増殖させたＣＤ６２ＬｌｏｗＣＤ４＋Ｔ細胞を移入することで、元の免疫状態に戻し、がん免疫療法の効果を持続させる。
【０２７７】
ＣＤ６２ＬｌｏｗＣＤ４＋Ｔ細胞のみを培養して移入することで保存・培養コストを抑えることができ、抗ＰＤ−１抗体等の免疫チェックポイント阻害剤のみを２週間ごとに継続するよりも経済的である。
【０２７８】
また、被験体のＣＤ４＋Ｔ細胞組成において、ＣＤ６２ＬｌｏｗＣＤ４＋比率／ＣＤ２５＋Ｆｏｘｐ３＋ＣＤ４＋細胞比率等の指標が低く、無効群であると判定された被験体（例えば、図１３下図のように、ＣＤ６２ＬｌｏｗＣＤ４＋Ｔ細胞／ＣＤ２５＋Ｆｏｘｐ３＋ＣＤ４＋Ｔ細胞の比率が低い場合）に、被験体から単離してｅｘ  ｖｉｖｏで増殖させたＣＤ６２ＬｌｏｗＣＤ４＋Ｔ細胞を移入することで、奏効型の免疫状態に変化させ、その後、Ｎｉｖｏｌｕｍａｂのような抗ＰＤ−１抗体によるがん免疫療法を施す。これにより、従来は抗ＰＤ−１抗体によるがん免疫療法の恩恵を受けられなかった被験体においても、がん免疫療法の抗腫瘍免疫応答を生じさせることができる。
【０２７９】
（実施例３：経過観察）
７名の被験体について、経過を追って、ＣＤ６２ＬｌｏｗＣＤ４＋Ｔ細胞比率を観察した。４週間ごとに末梢血単核球解析を行った。
【０２８０】
結果は、以下の表３に示され、１〜７はそれぞれ異なる患者についての結果を表している。
【表３】
2020073924.tif 000005
【０２８１】
１．の患者では、Ｎｉｖｏｌｕｍａｂ治療開始早期に腫瘍縮小が認められたが、一時期頸部リンパ節の腫大があった。ＰＤかとも思われたが、８週間後の評価ＣＴ時点では縮小しており、ＰＲと判定された。腫瘍増大が観察された時に、ＣＤ６２ＬｌｏｗＣＤ４＋Ｔ細胞比率が低下していた。再び腫瘍が縮小した時点でＣＤ６２ＬｌｏｗＣＤ４＋Ｔ細胞比率が再上昇している。他の被験体は全て治療前からＣＤ６２ＬｌｏｗＣＤ４＋Ｔ細胞比率が高い状態を保っており、ＰＲまたはＳＤと判定されている。
【０２８２】
実施例１の知見と併せると、ＣＤ６２ＬｌｏｗＣＤ４＋比率が１９．４％未満になるような場合には奏効しなくなると考えられるが、さらにＣＤ６２ＬｌｏｗＣＤ４＋Ｔ細胞比率が再び回復した場合には奏効するようになることも理解される。
【０２８３】
（実施例４：マウスに対する細胞移入）
腫瘍モデルマウスにおいて、ＣＤ６２ＬｌｏｗＣＤ４＋  ２ｘ１０６／ＣＤ６２ＬｌｏｗＣＤ８＋  ５ｘ１０６（図１４Ａ「●」）、ＣＤ６２ＬｌｏｗＣＤ８＋  ５ｘ１０６（図１４Ａ「△」）、およびＣＤ６２ＬｌｏｗＣＤ４＋  １ｘ１０６（図１４Ｂ「●」）の組成の細胞を移入した。その後、経時的に腫瘍サイズの推移を観察した。
【０２８４】
さらに、ＣＤ６２ＬｌｏｗＣＤ４＋  ２ｘ１０６／ＣＤ６２ＬｌｏｗＣＤ８＋  ５ｘ１０６（図１４Ａ「●」）、ＣＤ６２ＬｌｏｗＣＤ８＋  ５ｘ１０６（図１４Ａ「△」）の細胞を移入した群と、細胞を移入しなかった群（図１４Ａ「〇」）では、腫瘍播種後１３日目に脾臓における（ＣＤ４＋Ｔ細胞中のＣＤ６２Ｌｌｏｗ細胞）／（ＣＤ４＋Ｔ細胞中のＣＤ６２ＬｈｉｇｈＣＤ２５＋細胞）の比率を測定した。ＣＤ６２ＬｌｏｗＣＤ４＋  １ｘ１０６の細胞を移入した群（図１４Ｂ「●」）では、経時的に脾臓における（ＣＤ４＋Ｔ細胞中のＣＤ６２Ｌｌｏｗ細胞）／（ＣＤ４＋Ｔ細胞中のＣＤ６２ＬｈｉｇｈＣＤ２５＋細胞）の比率を測定した。マウスでは末梢血液のＴ細胞解析は難しく、代替として一般的に脾臓の細胞解析が用いられ、マウスの脾臓におけるＴ細胞解析はヒトにおけるＰＢＭＣと同等と考えられている。ＣＤ４＋ＣＤ６２ＬｈｉｇｈＣＤ２５＋のＴ細胞画分は、制御性Ｔ細胞（Ｔｒｅｇ）を含む画分である。
【０２８５】
結果は、図１４に示される。１３日目のＴ細胞組成の解析では、（ＣＤ４＋Ｔ細胞中のＣＤ６２Ｌｌｏｗ細胞）／（ＣＤ４＋Ｔ細胞中のＣＤ６２ＬｈｉｇｈＣＤ２５＋細胞）の比率は、ＣＤ６２ＬｌｏｗＣＤ４＋  ２ｘ１０６／ＣＤ６２ＬｌｏｗＣＤ８＋  ５ｘ１０６の細胞を移入した群で１０．６、ＣＤ６２ＬｌｏｗＣＤ８＋  ５ｘ１０６の細胞を移入した群で２．９４、細胞を移入しなかった群で２．７０となっており、ＣＤ６２ＬｌｏｗＣＤ４＋細胞を移入することにより、Ｔ細胞組成中のＣＤ６２ＬｌｏｗＣＤ４＋細胞の比率が増大していることが理解される。さらに、（ＣＤ４＋Ｔ細胞中のＣＤ６２Ｌｌｏｗ細胞）／（ＣＤ４＋Ｔ細胞中のＣＤ６２ＬｈｉｇｈＣＤ２５＋細胞）の比率が高くなっているＣＤ６２ＬｌｏｗＣＤ４＋  ２ｘ１０６／ＣＤ６２ＬｌｏｗＣＤ８＋  ５ｘ１０６の細胞を移入した群では、顕著な腫瘍縮小が観察されている（図１４Ａ「●」）。
【０２８６】
上記の結果は、ＣＤ６２ＬｌｏｗＣＤ４＋細胞を移入すること、および、ＣＤ６２ＬｌｏｗＣＤ４＋細胞とＣＤ６２ＬｌｏｗＣＤ８＋細胞の混合物を移入することによって、抗腫瘍効果が奏されることを示す。
【０２８７】
ＣＤ６２ＬｌｏｗＣＤ４＋  １ｘ１０６の細胞を移入した群では、腫瘍縮小が停止した段階では、細胞移入により、ＣＤ４＋Ｔ細胞中のＣＤ６２Ｌｌｏｗ細胞比率／ＣＤ４＋Ｔ細胞中のＣＤ６２ＬｈｉｇｈＣＤ２５＋細胞の比率が高くなっている（３．７０→９．０９）ことが分かるが、腫瘍が再増大に転じた時点では（ＣＤ４＋Ｔ細胞中のＣＤ６２Ｌｌｏｗ細胞）／（ＣＤ４＋Ｔ細胞中のＣＤ６２ＬｈｉｇｈＣＤ２５＋細胞）の比率が低下（４．５５）していることが分かる。この結果は、ＣＤ４＋Ｔ細胞集団の中で腫瘍縮小効果を奏するのは、ＣＤ６２Ｌｌｏｗ細胞であり、ＣＤ６２ＬｈｉｇｈＣＤ２５＋細胞のようなＣＤ６２Ｌ高発現細胞ではないこと、さらには、抗腫瘍効果を奏する細胞含有組成物からＣＤ６２Ｌ高発現細胞を除去することが好ましいことを示す。
【０２８８】
（実施例５：ＣＤ６２Ｌｌｏｗ細胞の単離・増殖）
異なる人種およびマウスについて、ＣＤ６２Ｌ染色パターンを観察した。結果は、図１５に示される。Ａのパネルは、白人の腫瘍ワクチンをｄｒａｉｎｉｎｇしているリンパ節を用いたＦＡＣＳであり、リンパ球領域をゲーティングし、ＣＤ６２Ｌについて観察した。Ｃは日本人の末梢血由来単核球から同様にＣＤ６２Ｌについて観察したものである。さらに、Ｄのパネルは、マウスのリンパ球におけるＣＤ６２Ｌ染色パターンであり、人種・生物種を超えて類似した染色パターンが示されることが理解される。蛍光強度（ｆｌｕｏｒｅｓｃｅｎｃｅ  ｉｎｔｅｎｓｉｔｙ）１０２を境界として二峰性の分布をとる。
【０２８９】
Ｂのパネルは、Ａのパネルの被験体の細胞群からＣＤ６２Ｌｌｏｗ細胞のみを磁気ビーズで分離した後の純度を示すＦＡＣＳである。蛍光強度１０２を超える細胞集団をほぼ完璧にｄｅｐｌｅｔｅすることができている。この細胞を分離した後に疑似ＴＣＲ刺激を加えて低濃度ＩＬ−２存在下で培養した。細胞数を１０００倍以上に増殖させることが可能であった。
【０２９０】
（実施例６：樹状細胞上に発現するマーカーの利用）
６−１．目的
抗ＰＤ−１抗体の治療効果と樹状細胞上に発現するマーカーとの関係性を調査し、樹状細胞上に発現するマーカーを用いて本発明におけるがん免疫療法の臨床効果予測に利用できるか検討した。
【０２９１】
６−２．方法および材料
方法および材料は、実施例１と同様である。樹状細胞上に発現するＨＬＡ−ＤＲおよびＣＤ８０／ＣＤ８６を検出するために、図２３に示す抗体を使用した。判定手法は、実施例１と同様である。
【０２９２】
６−３．結果
結果を図１６に示す。骨髄樹状細胞（ｍＤＣ、ＣＤ１４１＋ＣＤ１１ｃ＋樹状細胞）および形質細胞様樹状細胞（ｐＤＣ、ＣＤ１２３＋ＣＤ１１ｃ＋樹状細胞）におけるＨＬＡ−ＤＲ＋細胞の割合およびＣＤ８０細胞の割合は、ＰＤ、ＳＤ、および、ＰＲを識別するのに優れた指標であった。ｐＤＣにおけるＨＬＡ−ＤＲ、ｐＤＣにおけるＣＤ８０、ｍＤＣにおけるＨＬＡ−ＤＲ、および、ｍＤＣにおけるＣＤ８０をＰＤ対ＰＲ＋ＳＤの判別に使用した時のｐ値は、それぞれ、０．０００８７３５、０．００２６８９３５１、６．８７８５２×１０−６、および、０．００３０３３０９５という優れた値であった。また、図１７に示すように、ｍＤＣにおけるこれらマーカーの結果は、ＣＤ６２ＬｌｏｗＣＤ４＋Ｔ細胞の割合と相関していた。
【０２９３】
以上の結果から、ＣＤ４＋Ｔ細胞（ＣＤ６２ＬｌｏｗＣＤ４＋Ｔ細胞）を指標とする代わりに（あるいは、それに加えて）、骨髄樹状細胞（ｍＤＣ）および／または形質細胞様樹状細胞（ｐＤＣ）集団におけるＨＬＡ−ＤＲおよび／またはＣＤ８０および／またはＣＤ８６を発現する細胞の数／割合を指標とすることもできる。
【０２９４】
（実施例７：ＣＤ８＋Ｔ細胞上に発現するマーカーの利用）
７−１．目的
抗ＰＤ−１抗体の治療効果とＣＤ８＋Ｔ細胞上に発現するマーカーとの関係性を調査し、ＣＤ８＋Ｔ細胞上に発現するマーカーを本発明におけるがん免疫療法の臨床効果予測に利用できるか検討した。
【０２９５】
７−２．方法および材料
方法および材料は、実施例１と同様である。ＣＤ８＋Ｔ細胞上に発現する４−１ＢＢ（ＣＤ１３７）を検出するために、図２３に示す抗体を使用した。判定手法は、実施例１と同様である。
【０２９６】
７−３．結果
結果を図１８に示す。骨髄樹状細胞（ｍＤＣ、ＣＤ１４１＋ＣＤ１１ｃ＋樹状細胞）におけるＨＬＡ−ＤＲ＋細胞の割合およびＣＤ８０細胞の割合は、ＣＤ６２ＬｌｏｗＣＤ８＋Ｔ細胞上に発現するマーカー４−１ＢＢ（ＣＤ１３７）と相関していた。実施例６の結果と同様に実施例７の結果は、ＣＤ６２ＬｌｏｗＣＤ８＋Ｔ細胞中の４−１ＢＢ細胞の数／割合を、ＣＤ６２ＬｌｏｗＣＤ４＋Ｔ細胞の数／割合と同様に本発明のがん免疫療法の臨床効果予測に利用できることを示す。
【０２９７】
理論に拘束されることは望まないが、（１）ＣＤ４＋Ｔ細胞はＭＨＣクラスＩＩ分子を介して樹状細胞に指令を出し、ＨＬＡ−ＤＲおよび／またはＣＤ８０および／またはＣＤ８６を発現する樹状細胞が増加し、（２）指令を受けた樹状細胞は、ＭＨＣクラスＩ分子を介してＣＤ８＋Ｔ細胞に刺激を出し、ＣＤ６２ＬｌｏｗＣＤ１３７（４−１ＢＢ）＋ＣＤ８＋Ｔ細胞が増加する、ことから、ＣＤ６２ＬｌｏｗＣＤ４＋Ｔ細胞の数／割合と同様に、ＨＬＡ−ＤＲおよび／またはＣＤ８０および／またはＣＤ８６を発現する樹状細胞、ならびに、ＣＤ６２ＬｌｏｗＣＤ１３７（４−１ＢＢ）＋ＣＤ８＋Ｔ細胞の数／割合を本発明におけるがん免疫療法の臨床効果予測に使用できると考えられる。
【０２９８】
さらに、この一連の抗腫瘍メカニズムにおける疲弊（ｅｘｈａｕｓｔｉｏｎ）が抗ＰＤ−１抗体および抗ＰＤ−Ｌ１抗体によって復活する一方で、Ｔ細胞上のＰＤ−１の発現は本発明の効果予測に有効ではない（データ示さず）。この結果から、樹状細胞上のＰＤ−Ｌ１発現もまた、本発明におけるがん免疫療法の臨床効果予測に使用できると考えられる。
【０２９９】
（実施例８：ＣＤ４＋Ｔ細胞上に発現する他のマーカーの利用）
８−１．目的
ＣＤ４＋Ｔ細胞上に発現するＣＤ６２Ｌ以外のマーカーを治療効果予測に利用できるか検討した。
【０３００】
８−２．方法および材料
方法および材料は、実施例１と同様である。ＣＤ４＋Ｔ細胞上に発現する各種マーカーを検出するために、図２３に示す抗体を使用した。判定手法は、実施例１と同様である。
【０３０１】
８−３．結果
結果を図１９および図２０に示す。ＣＸＣＲ３、ＣＣＲ６、および、ＣＸＣＲ５と比較して、ＣＤ４＋Ｔ細胞上に発現するＬＡＧ３、ＩＣＯＳ、およびＣＣＲ４のいずれも本発明におけるがん免疫療法の臨床効果予測により有効に使用できると考えられる。
【０３０２】
（実施例９：ＰＲとＳＤを分ける他のマーカー）
９−１．目的
実施例１では、ＣＤ２５＋Ｆｏｘｐ３＋ＣＤ４＋細胞比率がＰＲとＳＤを分ける優れたマーカーであることが示された。ＰＲとＳＤを分ける他のマーカーについて検討した。
【０３０３】
９−２．方法および材料
方法および材料は、実施例１と同様である。ＣＤ４＋Ｔ細胞上に発現するＩＣＯＳを検出するために、以下の抗体を使用した。マーカーは、実施例８で使用した抗体と同一である。判定手法は、実施例１と同様である。
【０３０４】
９−３．結果
図２１に示す結果から明らかなように、ＣＤ４＋Ｔ細胞上に発現するＩＣＯＳは、Ｆｏｘｐ３＋ＣＤ２５＋よりもさらに優れたマーカーであることが判明した。さらに、ＣＤ４＋Ｔ細胞におけるＣＤ２５＋Ｆｏｘｐ３＋ＣＤ４＋Ｔ細胞の割合（Ｗ）、およびＣＤ６２ＬｌｏｗＣＤ４＋Ｔ細胞におけるＩＣＯＳ＋ＣＤ６２ＬｌｏｗＣＤ４＋Ｔ細胞の割合（Ｚ）を、積Ｚ*Ｗとして組み合わせて用いてＰＲ群とＳＤ群とを区別する場合、Ｚ＊Ｗの閾
値を１．８１６とすると、感度８０％、特異度８９．５％のマーカーとして利用可能であることが判明した（図２１）。またこの結果は、本発明の２種類以上のＷを演算（例えば、乗算）した結果を用いて、ＰＲとＳＤを区別することも可能であることを示す。限定されることはないが一つの実施形態において、
ＩＣＯＳ＋ＣＤ６２ＬｌｏｗＣＤ４＋Ｔ細胞亜集団の量
を（Ｚ）として
ＣＤ４＋ＣＤ２５＋Ｔ細胞亜集団の量
ＣＤ４＋Ｆｏｘｐ３＋Ｔ細胞亜集団の量
ＣＤ４＋Ｆｏｘｐ３＋ＣＤ２５＋Ｔ細胞亜集団の量
ＣＤ６２ＬhighＣＤ２５＋ＣＤ４＋Ｔ細胞亜集団の量、
ＣＤ４５ＲＡ-Ｆｏｘｐ３＋ＣＤ４＋Ｔ細胞亜集団の量、
ＣＣＲ４＋ＣＤ２５＋ＣＤ４＋Ｔ細胞亜集団の量、
ＣＤ１２７＋ＣＤ２５＋ＣＤ４＋Ｔ細胞亜集団の量、
からなる群から選択される値を（Ｗ）として、変数（Ｚ、Ｗ）、例えば、Ｚ＊ＷまたはＺｎ＊Ｗｎ（ｎおよびｍは、それぞれ正の実数）の値を用いてＰＲとＳＤを区別することが可能である。また、ＰＲとＳＤを区別するために３種類以上のバイオマーカーを演算（例えば、加算および／または乗算）した結果を用いることもできる。
【０３０５】
さらに詳細な指標の式を導出するため、ロジスティック回帰を行い、ＣＤ４＋Ｔ細胞におけるＣＤ２５＋Ｆｏｘｐ３＋ＣＤ４＋Ｔ細胞の割合（Ｗ）、およびＣＤ６２ＬｌｏｗＣＤ４＋Ｔ細胞におけるＩＣＯＳ＋ＣＤ６２ＬｌｏｗＣＤ４＋Ｔ細胞の割合（Ｚ）を組み合わせた式をさらに検討した。
【０３０６】
図２４および２５に示されるように、Ｎ＝３２のサンプルにおける結果から、Ｊ＝Ｚ＊Ｗ５という式が導出された。Ｊ＝Ｚ＊Ｗ５の式を指標として、ＰＲとＳＤの分離を行ったところ、Ｚ、Ｗのそれぞれと比較して能力が改善されていることが、ＲＯＣ解析により示された（図２６）。この他、類似した形の式、Ｊ＝Ｚ＊Ｗ４〜６を用いることで、ＰＲとＳＤの分離を成功裡に行うことができると考えられる。
【０３０７】
ＣＤ４＋Ｔ細胞は、ＰＤ−１／ＰＤ−Ｌ１遮断治療のＮＲを予測するために重要であるので、発明者らは次に、ＣＤ４＋Ｔ細胞上での、ＰＤ−１およびＬＡＧ−３の発現が、ＰＲ群とＳＤ群とを識別するマーカーとなるかを、ＩＣＯＳの発現に加えてさらに検証した。活性型Ｔ細胞上に発現されるリンパ球活性化遺伝子３（ＬＡＧ−３）タンパク質は、Ｔ細胞においてＰＤ−１と相互作用して、Ｔ細胞の消耗を維持する。ＬＡＧ−３は、ＭＨＣクラスＩＩ抗原と結合し、抗原活性化後に拡大したエフェクターＴ細胞集団のサイズを調節する（28-30  Hui,  E.,  et  al.  T  cell  costimulatory  receptor  CD28  is  a  primary  target  for  PD-1-mediated  inhibition.  Science  355,  1428-1433  (2017)；Baixeras,  E.,  et  al.  Characterization  of  the  lymphocyte  activation  gene  3-encoded  protein.  A  new  ligand  for  human  leukocyte  antigen  class  II  antigens.  J  Exp  Med  176,  327-337  (1992)；Workman,  C.J.,  et  al.  Lymphocyte  activation  gene-3  (CD223)  regulates  the  size  of  the  expanding  T  cell  population  following  antigen  activation  in  vivo.  J  Immunol  172,  5450-5455  (2004)）。したがって、発明者らは、ゲーティングしたＣＤ６２ＬｈｉｇｈおよびＣＤ６２ＬｌｏｗＣＤ４＋Ｔ細胞上のＰＤ−１、ＬＡＧ−３およびＩＣＯＳの発現を調べた。
【０３０８】
結果を図３２に示した。これらの分子は、ＣＤ６２ＬｌｏｗＣＤ４＋Ｔ細胞上では発現されたが、ＣＤ６２ＬｈｉｇｈＣＤ４＋Ｔ細胞上では最小限にしか検出されなかった（図３２ｄ〜ｅ）。特筆すべきことに、一元配置分散分析（ＡＮＯＶＡ）後の事後検定は、ＩＲ（ＳＤ）が、ＣＤ６２ＬｌｏｗＣＤ４＋Ｔ細胞集団全体において、ＧＲ（ＰＲ）およびＮＲと比較して有意に低いＰＤ−１＋細胞、ＬＡＧ−３＋細胞およびＩＣＯＳ＋細胞の比率を有することを示した（図３２ａ〜ｃ）。ＩＲはおそらく、ＧＲのものとは異なるＣＤ４＋Ｔ細胞免疫状態を有することから、これらの細胞亜集団の量を用いてＰＲをＳＤと区別することが可能である。
【０３０９】
本実施例の結果から、ＩＣＯＳ＋ＣＤ６２ＬｌｏｗＣＤ４＋Ｔ細胞に加えて、ＬＡＧ−３＋ＣＤ６２ＬｌｏｗＣＤ４＋Ｔ細胞およびＰＤ−１＋ＣＤ６２ＬｌｏｗＣＤ４＋Ｔ細胞亜集団の量／割合が、ＰＲをＳＤと区別するマーカーとして使用可能であることが理解される。
【０３１０】
（実施例１０：生存分析）
１０−１．概要
予測式（Ｘ２／Ｙ；式中、Ｘ＝ＣＤ４＋Ｔ細胞集団におけるＣＤ６２ＬｌｏｗＴ細胞の割合（％）、Ｙ＝ＣＤ４＋Ｔ細胞集団におけるＣＤ２５＋ＦＯＸＰ３＋Ｔ細胞の割合（％））による治療効果の予測をさらに実証するため、治療効果（ＰＤ、ＳＤ、ＣＲ）を判定した発見用コホート（実施例１で対象とした患者集団の一部）において、その後の生存期間の分析を行った。また、予測式の分析が腫瘍応答性の評価の前になされた４１人の治療継続患者から構成される独立した検証用コホートにおいて、予測式がＮＲ（ＰＤ）を区別できたかどうかを調査した。
【０３１１】
１０−２．材料および方法
発見用コホートおよび検証用コホートに含まれる患者群の特性は、以下の表に示すとおりであった。各患者についての予測式の値の算出は、実施例１に記載される手順に従った。
【表４】
2020073924.tif 000006
【０３１２】
１０−３．結果
発見用コホートにおける各患者についての予測式（Ｘ２／Ｙ；式中、Ｘ＝ＣＤ４＋Ｔ細胞集団におけるＣＤ６２ＬｌｏｗＴ細胞の割合（％）、Ｙ＝ＣＤ４＋Ｔ細胞集団におけるＣＤ２５＋ＦＯＸＰ３＋Ｔ細胞の割合（％））の値を図３０ａに示す（Ｐ＜０．００４７，ｔ＝３．００４，ｄｆ＝３８）。発見用コホートにおいて８週時点での無効（ＮＲ）群を検出するための予測式の受信者動作特性（ＲＯＣ）分析を図３０ｂに示す。予測式の閾値＝１９２のとき、感度と特異度はそれぞれ８５．７％および１００％であった。ニボルマブ治療を受ける前に得られたＰＢＭＣに基づいて有効型（Ｘ２／Ｙ≧１９２）およびＮＲ型（Ｘ２／Ｙ＜１９２）と診断された患者の無増悪生存率（ＰＦＳ）と全生存率（ＯＳ）曲線をそれぞれ、図３０ｃ、ｄに示す。発見用コホート（閾値＝１９２）において、有効型と無効型は、ＰＦＳとＯＳの両方で有意に異なっていた（Ｐ＜０．０００１）。
【０３１３】
続いて、ニボルマブ治療を受ける前に末梢血が発見用コホートとして採取されたが、その分析が腫瘍応答性の評価の前になされた４１人の治療継続患者から構成される独立した検証用コホートにおいて、予測式の閾値（Ｘ２／Ｙ＜１９２）がＮＲを区別できたかどうかが調査された。図３０ｅに示すように、予測式の値は、検証用コホートのうち有効であった患者において有意により高かった（Ｐ＝０．０００６８，ｔ＝３．６９３，ｄｆ＝３９）。予測式の閾値が＜１９２のとき、検証用コホートのＮＲ患者予測の感度と特異度はそれぞれ９０．９％および８９．５％であった。検証用コホートにおいて、有効型のＰＦＳは、ＮＲ型よりも有意に長かった（図３０ｆ；Ｐ＜０．０００１）。追跡期間の中央値は１９５日に過ぎなかったが、有効型の患者はまた、有意により高いＯＳも有した（図３０ｇ；Ｐ＝０．００２２）。
【０３１４】
各コホートにおける客観的な８週時点での応答性は以下のとおりであった。
【表５】
2020073924.tif 000007
本実施例における結果から、本明細書に記載されるがん免疫療法に対する応答性の予測方法は、前向きの試験においても、がん免疫療法に対する応答性を正確に予測することが示された。また、がん免疫療法に対する応答性の予測は、患者の全体としての治療反応（全生存（ＯＳ）または無増悪生存（ＰＦＳ））に対しても直接的な予測を提供する。
【０３１５】
（実施例１１：ＣＤ２８＋Ｔ細胞亜集団のマーカーとしての使用可能性）
近年、ＣＤ２８はＰＤ−１依存性シグナル阻害の主要標的であるが、Ｔ細胞受容体（ＴＣＲ）はそうではないことが実証された。したがって、発明者らは、ＣＤ８＋Ｔ細胞の全集団におけるＣＤ２８＋細胞の比率が、予測式の値と相関するかどうかを調べた。
【０３１６】
発明者らは、予測式（Ｘ２／Ｙ；式中、Ｘ＝ＣＤ４＋Ｔ細胞集団におけるＣＤ６２ＬｌｏｗＴ細胞の割合（％）、Ｙ＝ＣＤ４＋Ｔ細胞集団におけるＣＤ２５＋ＦＯＸＰ３＋Ｔ細胞の割合（％））の値が、ＣＤ６２ＬｌｏｗＣＤ８＋Ｔ細胞の全集団におけるＣＤ２８＋細胞の比率と有意に相関する（Ｐ＝０．００４５）ことを見い出した（図３１）。本実施例の結果から、ＣＤ２８＋ＣＤ６２ＬｌｏｗＣＤ８＋Ｔ細胞亜集団の量、および／またはＣＤ６２ＬｌｏｗＣＤ８＋Ｔ細胞集団におけるＣＤ２８＋細胞亜集団の割合を、上記予測式の値と同様に、患者のがん免疫療法に対する応答の予測に使用可能であることが理解される。
【０３１７】
（実施例１２：各群の患者におけるＣＤ６２ＬｌｏｗＣＤ４＋Ｔ細胞遺伝子の発現）
１２−１．概要
ＰＢＭＣフローサイトメトリー（ＦＣＭ）分析は、ＣＤ６２ＬｌｏｗＣＤ４＋Ｔ細胞の量と質が抗腫瘍免疫において重要な役割を担い、ＰＤ−１遮断治療の応答性を決定づけることを明らかにした。発明者らは、本実施例において、ＧＲ患者、ＩＲ患者およびＮＲ患者間で、ＣＤ６２ＬｌｏｗＣＤ４＋Ｔ細胞の分子レベルでの違いを検討するためにマイクロアレイ分析を行った。発明者らはまず、ＣＤ６２ＬｈｉｇｈＣＤ４＋およびＣＤ６２ＬｌｏｗＣＤ４＋Ｔ細胞における遺伝子発現の違いを明らかにした。次いで、各群の患者のＣＤ６２ＬｌｏｗＣＤ４＋Ｔ細胞において発現に差がある遺伝子の探索を行った。
【０３１８】
１２−２．材料および方法
ＴＲＩｚｏｌ試薬（Ｔｈｅｒｍｏ  Ｆｉｓｈｅｒ  Ｓｃｉｅｎｃｅ，Ｗａｌｔｈａｍ，ＭＡ）を用いて、各有効型の２人から精製されたＰＢＭＣ中のＣＤ６２ＬｈｉｇｈＣＤ４＋およびＣＤ６２ＬｌｏｗＣＤ４＋Ｔ細胞から全ＲＮＡを単離した。ＷＴ  Ｐｌｕｓ  Ｒｅａｇｅｎｔ  Ｋｉｔ（Ｔｈｅｒｍｏ  Ｆｉｓｈｅｒ  Ｓｃｉｅｎｔｉｆｉｃ）を用い、製造メーカーの説明書に従って、ｃＤＮＡおよびｃＲＮＡの合成と、一本鎖ｃＤＮＡ（ｓｓＤＮＡ）標識反応を行った。全ＲＮＡ（０．５μｇ）をｃＤＮＡに逆転写し、その後、ｃＲＮＡへと合成した。ｓｓＤＮＡを１５μｇのｃＲＮＡから逆転写し、標識を付けた。１．８μｇの標識ｓｓＤＮＡをＧｅｎｅＣｈｉｐ  Ｈｙｂｒｉｄｉｚａｔｉｏｎ  Ｏｖｅｎ  ６４５において、ヒト用マイクロアレイＣｌａｒｉｏｍ  Ｓアッセイ（Ｔｈｅｒｍｏ  Ｆｉｓｈｅｒ  Ｓｃｉｅｎｔｉｆｉｃ）とハイブリダイズさせた。ハイブリダイズさせたアレイを、ＧＣＳ３０００  ７Ｇ  Ｓｙｓｔｅｍ（Ｔｈｅｒｍｏ  Ｆｉｓｈｅｒ  Ｓｃｉｅｎｔｉｆｉｃ）を用いてスキャンした。遺伝子発現データのアクセッション番号ＩＤはＧＳＥ１０３１５７である。
【０３１９】
２セットの遺伝子発現データから遺伝子発現シグネチャを同定するために、発明者らは以下のようにして２つのセット間の遺伝子発現の違いを見積もった。まず、プローブのすべての値について外れ値検定を行い、次いで、外れ値を除いたプローブ値の平均と分散を用いて、各プローブについてｚ−スコアを計算した。２つの遺伝子セットのｚ−スコアを比較するために、各遺伝子のｚ−スコアを確率に変換し、次いで、２セット間の遺伝子の確率のそれぞれの違い、ｐｄを計算した；つまり、
【数１】
2020073924.tif 000008
上記式において、２つの遺伝子セット（ａとｂ）間でｋ番目の遺伝子を比較した。この分析において、発明者らは、
【数２】
2020073924.tif 000009
を持つ遺伝子を遺伝子シグネチャとして選択した。
【０３２０】
１２−３．結果
このために発明者らはまず、ＣＤ６２ＬｈｉｇｈＣＤ４＋およびＣＤ６２ＬｌｏｗＣＤ４＋Ｔ細胞における遺伝子発現の違いを明らかにした。ＣＤ６２ＬｈｉｇｈＣＤ４＋Ｔ細胞およびＣＤ６２ＬｌｏｗＣＤ４＋Ｔ細胞は、別個の遺伝子発現プロフィールを有する（図３３ａおよび３４ａ）。以前の報告と一致して、ＣＤ６２ＬｈｉｇｈＣＤ４＋Ｔ細胞の大部分はナイーブなＴ細胞と考えられる。なぜなら、ＧＲ群、ＩＲ群およびＮＲ群の全ての患者で、ＣＤ６２ＬｈｉｇｈＣＤ４＋Ｔ細胞においてＣ−Ｃケモカイン受容体７型（ＣＣＲ７）、ＣＤ２８および転写因子７（ＴＣＦ７）遺伝子が高発現されていたからである。少数のＣＤ６２ＬｈｉｇｈＣＤ４＋Ｔ細胞は、ｆｏｘｐ３発現がより高いことから、調節性Ｔ細胞と考えられる。
【０３２１】
さらに、発明者らは、ＧＲとＩＲ、ＧＲとＮＲ、ＩＲとＮＲ、ＧＲ＋ＩＲとＮＲ、および、ＧＲとＩＲ＋ＮＲからの細胞間で比較したシグネチャ内の遺伝子（それぞれ、１８８４、１８２６、１４１０、１１６７および１５１３遺伝子）をマージした（合計３４８４遺伝子）（図３３ｂ）。これらのうち、Ｔ細胞免疫と関連することが知られる５３種の遺伝子らの３０種の発現が、ニボルマブ治療に対する応答性の観点で示された（図３４ｂ）。これにより、ＧＲおよび／またはＩＲ由来のＣＤ６２ＬｌｏｗＣＤ４＋Ｔ細胞において、Ｃ−Ｘ−Ｃケモカイン受容体３型（ＣＸＣＲ３）、インターロイキン−２３受容体（ＩＬ２３Ｒ）、インターロイキン−１３受容体サブユニットα２（ＩＬ１３ＲＡ２）、ＰＤ−１リガンド２（ＰＤＬ２）、ＣＤ８０、Ｃ型レクチンドメインファミリー２メンバーＡ（ＣＬＥＣ２Ａ）、インターロイキン７（ＩＬ７）、トランスフォーミング増殖因子β受容体３（ＴＧＦＢＲ３）およびヒストンデアセチラーゼ９（ＨＤＡＣ９）などが優先的に発現されることが示された。
【０３２２】
本実施例の結果から、ＣＤ６２ＬｈｉｇｈＣＤ４＋およびＣＤ６２ＬｌｏｗＣＤ４＋Ｔ細胞において異なる発現を示す遺伝子の発現を調べることにより、取得された細胞の属する細胞亜集団の判定が可能であり、これにより細胞亜集団の量および／または割合を測定することが可能であることが理解される。さらに、ＣＤ６２ＬｌｏｗＣＤ４＋Ｔ細胞上において、各患者群ごとに異なる発現を示す遺伝子の発現を調べることにより、患者群の識別が可能であることも理解される。
【０３２３】
（実施例１３：細胞移入実験）
腫瘍流入リンパ節からのＣＤ６２ＬｌｏｗＣＤ４＋Ｔ細胞の調製
Ｂ６マウスに１．５ｘ１０６  Ｂ１６ＢＬ６メラノーマ細胞（ＨＢＳＳ中）を、皮下に播種した。９〜１０日後に、鼠径部リンパ節を回収した。回収したリンパ節から、ＣＤ４＋Ｔ  ｃｅｌｌアイソレーションキット＋ＬＳカラムでＣＤ４＋Ｔ細胞を分離した。さらに、ＣＤ６２Ｌマイクロビーズによるネガティブセレクション（ＬＳカラム）でＣＤ６２ＬｌｏｗＣＤ４＋Ｔ細胞を精製した。このＣＤ６２ＬｌｏｗＣＤ４＋Ｔ細胞を、腫瘍モデルマウスに経静脈的移入するのに用いた。
【０３２４】
腫瘍モデル
ＨＢＳＳ中３ｘ１０６  Ｂ１６ＢＬ６メラノーマ細胞を、Ｂ６マウスの腹部の正中線上で皮下に播種した。マウスを、（１）対照群（Ｎ＝１０）、（２）抗体群（Ｎ＝１７）、および（３）抗体＋細胞群（Ｎ＝４）に分割した。対照群には処置を施さなかった。抗体＋細胞群には、腫瘍播種後、上記ＣＤ６２ＬｌｏｗＣＤ４＋Ｔ細胞（１＊１０６）を、腫瘍播種後４日目または５日目に移入し、抗ＰＤ−１抗体（ＲＭＰ１−１４  ＢｉｏＸｃｅｌｌ  ２５０μｇ）を腹腔内投与した（細胞投与日、３日後、６日後）。抗体群には、腫瘍播種後、抗ＰＤ−１抗体（ＲＭＰ１−１４  ＢｉｏＸｃｅｌｌ  ２５０μｇ）を腹腔内投与した（細胞投与日、３日後、６日後）。各群のマウスの生存率を追跡した。
【０３２５】
結果
抗体および／またはＴ細胞の投与後１６日目において、対照群の全個体が死亡したが、細胞＋抗体群の生存率は、５０％であり、抗体群よりも高かった（図３５）。これらの結果から、ＣＤ６２ＬｌｏｗＣＤ４＋Ｔ細胞の移入によって、抗ＰＤ−１抗体の効果を増強できることが示唆された。
【産業上の利用可能性】
【０３２６】
ほぼ全ての進行期癌治療の基幹的治療となると考えられる抗ＰＤ−１／ＰＤ−Ｌ１抗体であるが、高価な薬剤費は社会保障費の拡大を招くことが危惧され、増分費用効果比（薬剤費増加に対する治療効果増分比）を高くすることが厚生労働省からも勧告されている。本発明において提供されるバイオマーカーは、簡便、安価、正確に抗ＰＤ−１／ＰＤ−Ｌ１抗体効果を予測することに利用でき、医学的、社会的に必須である。本発明は、全世界、全癌腫において必要な技術と考えられ、極めて大きな市場的価値を有しているものと考えられる。
【図１】
2020073924.tif 000010
【図２】
2020073924.tif 000011
【図３】
2020073924.tif 000012
【図４】
2020073924.tif 000013
【図５】
2020073924.tif 000014
【図６】
2020073924.tif 000015
【図７】
2020073924.tif 000016
【図８】
2020073924.tif 000017
【図９】
2020073924.tif 000018
【図１０】
2020073924.tif 000019
【図１１】
2020073924.tif 000020
【図１２】
2020073924.tif 000021
【図１３】
2020073924.tif 000022
【図１４】
2020073924.tif 000023
【図１５】
2020073924.tif 000024
【図１６】
2020073924.tif 000025
【図１７】
2020073924.tif 000026
【図１８】
2020073924.tif 000027
【図１９】
2020073924.tif 000028
【図２０】
2020073924.tif 000029
【図２１】
2020073924.tif 000030
【図２２】
2020073924.tif 000031
【図２３】
2020073924.tif 000032
【図２４】
2020073924.tif 000033
【図２５】
2020073924.tif 000034
【図２６】
2020073924.tif 000035
【図２７】
2020073924.tif 000036
【図２８】
2020073924.tif 000037
【図２９】
2020073924.tif 000038
【図３０】
2020073924.tif 000039
【図３１】
2020073924.tif 000040
【図３２】
2020073924.tif 000041
【図３３】
2020073924.tif 000042
【図３４】
2020073924.tif 000043
【図３５】
2020073924.tif 000044