(57)【要約】  本発明は、固形腫瘍のいかなる生検も使用する必要なく前記腫瘍中の腫瘍浸潤性CD8 T細胞の存在及び密度を検出するためのラジオミクスに基づくバイオマーカーを提示する。本発明はまた、前記固形腫瘍の免疫表現型を評価するためにこの情報を使用することも提示する。特定の実施形態において、本発明は、抗PD-1/PD-L1単剤療法等の免疫療法により処置されたがん患者の生存期間及び/又は処置効率を予測することを提示する。【特許請求の範囲】
【請求項１】
固形腫瘍に浸潤するCD8+ T細胞の量及び/又は空間密度を評価するためのラジオミクスに基づくシグネチャーの使用。
【請求項２】
前記シグネチャーが、スキャナー、磁気共鳴断層撮影(MRI)又はPET(陽電子放射断層撮影)等の非侵襲的イメージング技術を使用することによって、好ましくは、CTスキャンを使用することによって形成される、請求項1に記載の使用。
【請求項３】
前記ラジオミクスに基づくシグネチャーが、少なくとも6つ、好ましくは、8つのラジオミック変数を含む、請求項1又は2に記載の使用。
【請求項４】
前記ラジオミクスに基づくシグネチャーが、
-  最小値等の少なくとも1つの従来の変数、
-  少なくとも1つのグレイレベルランレングス行列(GLRLM)変数、
-  kVp等の少なくとも1つの取得マーカー、
-  VOI等の少なくとも1つの部位マーカー
を含む、請求項1から3のいずれか一項に記載の使用。
【請求項５】
前記ラジオミクスに基づくシグネチャーが、
-  最小値等の1つの従来の変数、
-  4つのグレイレベルランレングス行列(GLRLM)変数、
-  kVp等の1つの取得マーカー、
-  VOI等の2つの部位マーカー
を含む、請求項1から4のいずれか一項に記載の使用。
【請求項６】
前記ラジオミクスに基づくシグネチャーが、
-  従来の変数として前記腫瘍の前記最小値、
-  腫瘍のGLRLM_SRHGE、リング状部のGLRLM_SRLGE、リング状部のGLRLM_LGRE及びリング状部のGLRLM_LRLGEからなる4つのグレイレベルランレングス行列(GLRLM)変数、
-  前記取得マーカーkVp、及び
-  VOI_Adenopathy及びVOI_head_and_neckからなる2つの部位マーカー
を含む、請求項1から4のいずれか一項に記載の使用。
【請求項７】
前記固形腫瘍が、扁平上皮癌、小細胞肺がん、非小細胞肺がん、グリオーマ、胃腸がん、腎がん、卵巣がん、肝がん、結腸直腸がん、子宮内膜がん、腎臓がん、前立腺がん、甲状腺がん、神経芽腫、脳がん、中枢神経系がん、膵臓がん、多形神経膠芽腫、子宮頸がん、胃がん、膀胱がん、悪性ヘパトーマ、乳がん、結腸癌、頭頸部がん、胃のがん、胚細胞性腫瘍、小児肉腫、横紋筋肉腫、ユーイング肉腫、骨肉腫、軟部組織肉腫、副鼻腔NK/T細胞リンパ腫、骨髄腫、メラノーマ、多発性骨髄腫、又は子宮平滑筋肉腫等の良性固形腫瘍である、請求項1から6のいずれか一項に記載の使用。
【請求項８】
がん患者の転帰を予測するため及び/又は抗がん処置の効率を予測するための、請求項1から7のいずれか一項に記載の使用。
【請求項９】
前記抗がん処置が、化学療法処置、免疫療法処置、放射線療法処置及び/又は手術である、請求項8に記載の使用。
【請求項１０】
前記抗がん処置が、抗PD-1及び/又は抗PD-L1薬物を用いた免疫療法処置である、請求項8に記載の使用。
【請求項１１】
固形腫瘍中の腫瘍免疫浸潤物の密度及び/又は空間的不均質性及び/又は経時的な変化を評価するためのインビトロにおける方法であって、
a)複数のボクセルを含む、腫瘍組織の領域の放射線画像における関心領域(ROI)を特定する工程と、
b)前記ROIから1セットの少なくとも6つ、好ましくは、少なくとも7つ、より好ましくは、8つのラジオミクス特徴量を抽出する工程と、
c)前記少なくとも6つ、好ましくは、少なくとも7つ、より好ましくは、8つのラジオミクス特徴量からスコアを計算する工程と、
d)前記スコアを基準値と比較する工程と、
e)前記比較から腫瘍免疫浸潤物が存在することを結論づけるか、又はその密度若しくはその進化を判定する工程と
を含む、方法。
【請求項１２】
前記セットのラジオミクス特徴量が、
-  最小値等の1つの従来の変数、
-  4つのグレイレベルランレングス行列(GLRLM)変数、
-  kVp等の1つの取得マーカー、
-  VOI等の2つの部位マーカー、
好ましくは、
-  従来の変数として前記腫瘍の前記最小値、
-  腫瘍のGLRLM_SRHGE、リング状部のGLRLM_SRLGE、リング状部のGLRLM_LGRE及びリング状部のGLRLM_LRLGEからなる4つのグレイレベルランレングス行列(GLRLM)変数、
-  前記取得マーカーkVp、及び
-  VOI_Adenopathy及びVOI_head_and_neckからなる2つの部位マーカー
を含む、請求項11に記載の方法。
【請求項１３】
抗PD1及び抗PD-L1免疫チェックポイント遮断薬等の免疫療法処置に対して応答する患者又は応答しない患者を識別するための、請求項11又は12に記載の方法。
【請求項１４】
免疫療法処置で処置されたがん患者の転帰を予測するための、請求項11又は12に記載の方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、固形腫瘍のいかなる生検も使用する必要なく前記腫瘍中の腫瘍浸潤性CD8 T細胞の存在及び密度を検出するためのラジオミクスに基づくバイオマーカーを提示する。本発明はまた、前記固形腫瘍の免疫表現型を評価するためにこの情報を使用することも提示する。特定の実施形態において、本発明は、抗PD-1/PD-L1単剤療法等の免疫療法により処置されたがん患者の生存期間及び/又は処置効率を予測することを提示する。
【背景技術】
【０００２】
医用画像処理及び解析(ラジオミクスとしても知られている)は、将来性のある、急速に成長している分野である[1]。コンピュータ断層撮影(CT)、磁気共鳴断層撮影(MRI)又はPET(陽電子放射断層撮影)等の医用画像の古典的解析は、腫瘍サイズ及び腫瘍の全体的な形状等の単純な特徴の視覚的解釈に基づくが、この新しいアプローチは、画像を解析し、計算的に定量的複合データに変換する。これらの高次元データは、イメージングが組織構造だけでなく細胞及び分子構成も反映するという基となる前提により、腫瘍表現型の更に詳細なキャラクタリゼーションを可能にする[1〜3]。ラジオミクスの最終目標は、臨床的判断支援ツールとして働き、がん生物学の更に良好な理解を可能にするイメージングバイオマーカーを形成することである[4〜6]。ラジオミクスは、以下のいくつかの利点を有する:(i)非侵襲的、(ii)腫瘍及びその全体の中の微小環境を評価し、それにより、空間的不均質性を特徴づける、及び(iii)経時的に繰り返すことができ、それが、疾患の進展の間の変化を評価することを可能にする。
【０００３】
免疫療法の出現は、メラノーマ[7、8]、リンパ腫[9]、肺がん[10]及び腎臓がん[11]等の多数のがんの管理を著しく変え、以下の驚異的な結果を伴った:すべての腫瘍タイプを合わせて進行期の患者で10から40%、及びメラノーマに関して最大60%の客観的腫瘍縮小効果[12〜14]。
【０００４】
不運にも、20〜30%の患者しか抗PD-1/PD-L1単剤療法等の免疫療法に応答しない[12]。いくつかの研究は、既存の腫瘍及び腫瘍周囲の免疫浸潤が抗PD-L1/PD-1に対する患者の応答と相関性があることを示した[12、15、16、17]。免疫炎症型(Immune-inflamed)、免疫排除型(Immune-excluded)及び免疫砂漠型(Immune-desert)の3つの異なる免疫表現型が記載されている。免疫炎症型腫瘍は、IFNγシグナル伝達の増加、チェックポイントマーカー(例えば、PD-L1)の発現、及び高い遺伝子変異量に反映される密集した機能的なCD8 T細胞浸潤(TIL)を示す。これらの腫瘍は、免疫療法に応答する傾向がある[12、13、15]。それにもかかわらず、免疫排除型腫瘍では、さまざまな生物学的シグナル(TGF-ベータシグナル伝達、骨髄由来サプレッサー細胞、血管形成等)が腫瘍へのT細胞浸潤を妨げる。免疫砂漠型表現型は、非常に増殖する腫瘍細胞とともに限定されたCD8 T細胞の浸潤を示し、免疫療法処置が無益な場合が多い。腫瘍学において免疫療法がますます使用されてきているが、注目すべき最近の2つのランダム化試験は、PD-L1が免疫療法に対する応答とは関連づけられなかったことを示した[55、56]。
【０００５】
したがって、免疫療法に対して応答する可能性が最も高い患者を特定し、それにより患者選択を支援し、ノンレスポンダーに関する不当な費用及び毒性を回避するためのツールの開発が必要とされている。このツールは、可能なかぎり頻繁に再現されるよう確実で、実行するのが容易で、非侵襲的であるべきである。
【０００６】
医用画像は、コンピュータ援用解釈により利用することができる有益な情報を持つ。臨床的判断支援ツールとして使用される医用画像から定量的データを抽出する目標を有するラジオミクスと呼ばれるこの技術は、急速に台頭しつつある分野である。腫瘍学の状況において、標準的な撮像手法[コンピュータ断層撮影(CT)、磁気共鳴断層撮影(MRI)、及び陽電子放射断層撮影(PET)]から得られる情報は、通常、大ざっぱな形状、コントラスト増強、及びサイズ等の単純な特色に言及する。しかしながら、イメージング情報は、それよりはるかに豊富であり、ラジオミクスの目的は、2、3例を挙げるとテクスチャ、高度な形状モデリング、及び不均質性の範囲に及ぶ定量的特徴をハイスループットに抽出することである。解像度品質を高めることは、解析に利用可能な何百万ボクセルを含有する三次元(3D)画像取得につながり、より多くのデータは、より多くの情報を利用するために更に高い計算能力を必要とするためラジオミクスの開発を自然に進展させた。
【０００７】
ラジオミクスには、腫瘍生物学の知識を向上させ、ベッドサイドでの患者の管理を導く計り知れない可能性がある。医用画像解析は、処置の過程をとおして定期的に取得される画像を用いて時間を超えて腫瘍を監視することを可能にする。このように、イメージングバイオマーカーは、がん検出、診断、治療方針の選択、予後の推測、応答の予測、及び監視に使用することができるか、又はそれらに寄与することができる。
【０００８】
4つの公開された研究が、免疫浸潤又は免疫経路に関するバイオマーカーとしてイメージングを評価した[54、59〜61]が、どの患者も免疫療法で処置されておらず、たった1つだけが独立コホートにおいてラジオミックシグネチャーを検証したに過ぎなかった[60]。Grossmannらは、ラジオミクスと基となる分子経路の間の関連を判定するために、手術を受けた262人及び89人の肺がん患者の2つの独立コホートを解析した[60]。バイクラスタリングを使用して、彼らは、それぞれ免疫系/p53に関連する5、30及び27の経路と関連づけられる58、8、及び32のラジオミック特徴量(radiomic feature)の3つのクラスターを特定した(バリデーションセットにおいてAUC 0.64〜0.69)。彼らは、1つのラジオミック特徴量により高い又は低い免疫応答を有すると予測される22の腫瘍のCD3に対して免疫組織化学的染色を行い、ラジオミクスと病変の間の一致を見つけた(ウィルコクソン片側検定、p=0.008)。しかしながら、3つの特定されたラジオミクス・免疫経路クラスターの部分ではなく、適切な検証もなかった遺伝子シグネチャーに従ってラジオミック特徴量の選択が行われたため、結果は注意して解釈されるべきである。Tangらは、手術を受けた肺がん患者における4つの特徴量に基づいてラジオミックシグネチャーを特定するために教師なし機械学習を使用した[59]。このシグネチャーは、患者を4つのクラスターに分けた(A〜D)。これらのクラスターは、トレーニングセット(それぞれA〜Dに関して5年OS:61%、41%、50%及び91%、P値=0.04)及びバリデーションセット(それぞれA〜Dに関して5年OS:55%、72%、75%、及び86%、P値=0.002)においてOSと関連づけられた。興味深いことに、クラスターDは、最も少ないPD-L1+腫瘍細胞及び最も高い浸潤性CD3 T細胞数を有した。これらの研究は、ラジオミクスとゲノミクス又は生物学のいずれかとの間の関連を示した。しかしながら、外部検証コホートを有するたった1つの試験だけによるこれらの研究のエビデンスのレベルは低かった。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００９】
本発明者らは、ラジオミクスが腫瘍免疫浸潤の確実な評価を可能にし、それにより、免疫療法の効果の新規の予測子の特定につながるであろうと想定した。
【課題を解決するための手段】
【００１０】
今まで、抗PD-1/PD-L1単剤療法等の免疫療法に対する患者の応答を特異的に予測するためのラジオミクスの使用を提言する研究は公開されていない。本研究は、腫瘍浸潤性CD8 T細胞を検出するためのラジオミクスに基づくバイオマーカーを最初に導入するものであり、これは、3つの独立検証コホートにおいて腫瘍浸潤性リンパ球(CD8+腫瘍浸潤性T細胞)の病理学的定量、腫瘍免疫表現型及び抗PD-1/PD-L1に対する臨床応答との再現性のある有意な相関性を示している。
【００１１】
本研究は、とりわけ、免疫療法で処置された場合の標準的な医用画像とCD8 T細胞の遺伝子発現シグネチャー、TILの病理学的定量、腫瘍免疫表現型、及び患者の転帰との間の関連を明らかにしている点で類のないものである。これは、ラジオミクスが精密医療のために患者を評価するための効率的で非侵襲的な、費用効率の高い、繰り返し可能な方法であろうことを確認する。本発明のバイオマーカーは、断層撮影(CT)の広く行きわたった利用可能性及び定期的な利用を考えれば容易に得ることができる。
【発明を実施するための形態】
【００１２】
ラジオミクスは、イメージングバイオマーカーを形成するための標準的な医用イメージングから抽出された定量的データの解析からなる。ラジオミクスのプロセスは、以下の個々の工程からなる:画像取得及びセグメンテーション、特徴量抽出、並びに統計学習。標的領域の特徴を評価するために相当な数の特徴量が使用されてもよい。
【００１３】
特徴量は、いくつかのカテゴリーに分類することができる。サイズ、形状、及び腫瘍表面を特徴づけるその他の放射線学の術語の、定量的に抽出された記述子が存在する。空間的な関係を考慮することなくボクセル値の分布を調査するために一次統計が使用され、二次統計は、同時生起行列(GLCM)、グレイレベルランレングス行列(gray-level run length matrix)(GLRLM)、グレイレベルサイズゾーン行列(gray-level size zone matrix)(GLZLM)、及び近傍グレイレベル差行列(neighborhood gray-level different matrix)(NGLDM)等のボクセル間の空間的な関係を特徴づける。ガボール及びフーリエ等のフィルター格子が前処理工程において及び空間的又は時空的特徴量を抽出するための両方で使用されてもよい。制約は、一部の抽出値が、輪郭が示されたROIに依存することである。
【００１４】
抽出された特徴量は、全体的(全ROIに関して1つの値)又は画像中に不均質なパターンが存在するときは局所的(画像パッチ毎の値)であってもよく、局所記述子の単純な連結が行われる場合、次元は著しく増加する。これに関して、更に高度なフレームワークは、符号化構造/辞書に基づいて緻密な統計的表示を調査する。細胞又は組織の顕微鏡画像に焦点を当てたテクスチャ解析法に対する更に詳細な説明は、[46]に見出すことができる。
【００１５】
CT画像中のラジオミック特徴量は、鉛筆と紙でアクセス若しくは抽出することもできず、ヒトの知力によって取得することもできない。CT画像中に存在すラジオミック特徴量は、ヒトの眼には見えない視覚以下の特徴量である。
【００１６】
【表１】
2020526844.tif 000002
【００１７】
Std:標準偏差;SRE:ショートラン強調(short-run emphasis);LRE:ロングラン強調(long-run emphasis);LGRE:低グレイレベルラン強調(low gray-level run emphasis);HGRE:高グレイレベルラン強調(high gray-level run emphasis);SRLGE:ショートラン低グレイレベル強調(short-run low gray-level emphasis);SRHGE:ショートラン高グレイレベル強調(short-run high gray-level emphasis);LRLGE:ロングラン低グレイレベル強調(long-run low gray-level emphasis);LRHGE:ロングラン高グレイレベル強調(long-run high gray-level emphasis);GLNUr:ランに関するグレイレベル非一様性(gray-level non-uniformity for run);RLNU:ランレングス非一様性(run-length non-uniformity);RP:ランパーセンテージ(run percentage);SZE:ショートゾーン強調(short-zone emphasis);LZE:ロングゾーン強調(long-zone emphasis);LGZE:低グレイレベルゾーン強調(low gray-level zone emphasis);HGZE:高グレイレベルゾーン強調(high gray-level zone emphasis);SZLGE:ショートゾーン低グレイレベル強調(short-zone low gray-level emphasis);SZHGE:ショートゾーン高グレイレベル強調(short-zone high gray-level emphasis);LZLGE:ロングゾーン低グレイレベル強調(long-zone low gray-level emphasis);LZHGE:ロングゾーン高グレイレベル強調(long-zone high gray-level emphasis);GLNUz:ゾーンに関するグレイレベル非一様性(gray-level nonuniformity for zone);ZLNU:ゾーンレングス非一様性(zo
ne length non-uniformity);ZP:ゾーンパーセンテージ(zone percentage)。
【００１８】
Table 1(表1)は、画像から抽出可能な一部のラジオミック特徴量の選択を提示する。一次特徴量は、従来のインデックス及び輝度ヒストグラムから抽出される特徴量と対応する。二次又はテクスチャ特徴量も、LIFExソフトウェア(http://www.lifexsoft.org)を使用して計算されたグレイレベル同時生起行列(GLCM)、グレイレベルランレングス行列(GLRLM)、近傍グレイレベル差行列(NGLDM)及びグレイレベルゾーンレングス行列(gray-level zone length matrix)(GLZLM)の4つのテクスチャ行列から抽出されてもよい。GLCM及びGLRLMは、1つのボクセルとその26近傍の間のすべての独立した方向を占めるよう13の方向において計算されてもよい。
【００１９】
これらの特徴量の一部に基づいて、本発明者らは、TILの存在のラジオミクスに基づく予測子を開発し、そのようなシグネチャーが抗PD1/PDL1によって処置された患者の転帰を予測できるかどうかを調査した。
【００２０】
ラジオミクスに基づく予測子は、シグネチャーの再現性を向上させるために、取得マーカー、例えば、kV(キロボルトピーク)又は部位マーカー(localization marker)、例えば、VOI(関心体積の位置)等のCTスキャンに関連する他の技術的変数を含むこともできた。
【００２１】
第1の研究において(実施例1を参照)、第1のラジオミクスに基づくCD8+シグネチャーを、ランダムフォレストに対して最高の性能を有した6つのラジオミクス特徴量を使用して開発した。ラジオミクス特徴量は、TCGA(The Cancer Genome Atlas)/TCIA(The Cancer Imaging Archive)データベースの57人のHNSCC患者のコントラスト強調CTにおける腫瘍のマニュアルセグメンテーション後にCTスキャンから抽出した。腫瘍浸潤性CD8+ T細胞の予測モデルを、ランダムフォレストを使用したラジオミクス特徴量及びRNA-Seqデータを用いて開発した。CD8+ T細胞は、微小環境細胞集団カウンターシグネチャー(Microenvironment Cell Populations-counter signature)によって推定した。第1の検証として、この分類器を100人の患者の独立コホートに適用し、それに関する病理学的な腫瘍免疫浸潤物を好適(リンパ腫、黒色腫、肺がん、膀胱がん、腎がん、MSI+がん、及びアデノパシー;70人の患者)又は好適でない(腺様嚢胞癌、低悪性度神経内分泌腫瘍、子宮平滑筋肉腫;30人の患者)と想定した。第2に、この予測子を抗PD-1/PD-L1第1相試験において将来を見越して登録された139人の患者の第2の外部コホートに適用して、その患者の転帰(全生存期間(OS))との関係を推測した。ラジオミクスに基づくCD8+スコアの中央値を使用して、患者を2つの群に分けた。第1の外部コホートでは、このシグネチャーは、想定された腫瘍免疫浸潤物と関連づけられた(ウィルコクソン検定、P<0.001)。第2の外部コホートでは、高い予測CD8+スコアを有する患者は、有意により良好なOSを有した(HR=0.55、95%CI=0.36〜0.86、P=0.009)。ラジオミクスに基づくCD8+予測スコアは、RMHスコアを含む多変量cox回帰解析において有意なままであった(HR=0.50、95%CI=0.32〜0.78、P=0.003)。
【００２２】
第2の研究において(実施例2を参照)、腫瘍免疫浸潤の第2のラジオミクスシグネチャーをCTスキャンから開発した。MOSCATO試験において採取された病変のRNA-seqデータ及び画像並びに抗PD-1/PD-L1第1相試験の患者の臨床データの両方へのアクセスを使用して、イメージング特徴量、トランスクリプトームデータ、腫瘍免疫表現型及び免疫療法に対する臨床応答の間の関連を評価した。免疫浸潤は、依然として微小環境細胞集団カウンターシグネチャー、とりわけ、Bechtら([37])による「CD8 T細胞」シグネチャーによりCD8B遺伝子を使用してモデル化され、このシグネチャーは、この遺伝子をCD8 T細胞の浸潤と特異的に関連づけ、同じRパッケージ中に存在する(NK細胞を包含する)「細胞傷害性T細胞」シグネチャー、及び(CD4及びナイーブT細胞を包含する)「T細胞」シグネチャーの両方とは異なった([37])。腫瘍及びその周辺からのラジオミック特徴量の抽出は、腫瘍及びその微小環境の両方に対する情報を含んでいた[19]。CD8 T細胞のラジオミックシグネチャーは、TCGAデータセットにおいて検証され、免疫表現型との関連は、第2の独立コホートにおいて確認され、抗PD-1/PD-L1で処置された患者の臨床転帰が予測された。
【００２３】
したがって、本発明者らによって特定された2つは、いくつかの外部及び独立コホートにより検証され、他のコホートに対して確実に使用することができる。これらは、固形腫瘍における腫瘍免疫浸潤物を推定する有望なツールなようである。これらはまた、がんを患っている患者、とりわけ、抗PD1/PD-L1等の免疫療法処置で処置されている患者の転帰を推測するために使用することができる。
【００２４】
第1の態様において、本発明は、固形腫瘍における腫瘍免疫浸潤物の量及び/又は空間密度及び/又は不均質性及び/又は経時的な変化を評価するためのラジオミクスに基づくシグネチャーの使用に関する。
【００２５】
「腫瘍免疫浸潤物」という用語は、本明細書中では「腫瘍浸潤性免疫細胞」と同義である。これらの用語は、血流に残っている白血球細胞及び腫瘍に移動した白血球細胞を包含する。これらの白血球細胞は、T細胞及びB細胞を含み、多様な割合で腫瘍に存在する可能性のあるナチュラルキラー細胞、マクロファージ、好中球、樹状細胞、肥満細胞、好酸球、好塩基球等も含む。本発明のシグネチャーによって検出される「腫瘍免疫浸潤物」は、好ましくは、腫瘍浸潤性リンパ球(TIL)、より好ましくは、CD8+腫瘍浸潤性リンパ球から構成される。
【００２６】
好適な実施形態において、本発明のラジオミクスに基づくシグネチャーは、腫瘍に浸潤するCD8+ T細胞の空間分布を評価するために使用される。
【００２７】
「固形腫瘍」とは、本明細書中では、あらゆる種類の固形腫瘍、特に、上皮、神経外胚葉又は間葉由来の固形腫瘍を意味する。それは、転移がんであっても又はそうでなくてもよい。腫瘍は、例えば、以下に限定されることなく、扁平上皮癌、小細胞肺がん、非小細胞肺がん、グリオーマ、胃腸がん、腎がん、卵巣がん、肝臓がん、結腸直腸がん、子宮内膜がん、腎臓がん、前立腺がん、甲状腺がん、神経芽腫、脳がん、中枢神経系がん、膵臓がん、多形神経膠芽腫、子宮頸がん、胃がん、膀胱がん、悪性ヘパトーマ、乳がん、結腸癌、頭頸部がん、胃がん、胚細胞性腫瘍、小児肉腫、横紋筋肉腫、ユーイング肉腫、骨肉腫、軟部組織肉腫、副鼻腔NK/T細胞リンパ腫、骨髄腫、メラノーマ、多発性骨髄腫からなる群から選択されてもよい。子宮平滑筋肉腫等の良性固形腫瘍も包含される。
【００２８】
好適な実施形態において、本発明のラジオミクスに基づくシグネチャーは、癌腫、特に、頭頸部扁平上皮癌における腫瘍免疫浸潤物の空間的不均質性及び/又は経時的な変化を評価するために使用される。
【００２９】
コンピュータ断層撮影としても知られているCTスキャンは、スキャン対象物の特定の領域の断面(断層撮影)画像(仮想の「スライス」)を生成するために、さまざまな角度からとられた多くのX線測定のコンピュータ処理された組み合わせを利用し、切断することなく使用者が対象物の内側を見ることを可能にする。他の用語としては、コンピュータ体軸断層撮影(CATスキャン)及びコンピュータ断層撮影が挙げられる。
【００３０】
デジタル幾何学処理は、回転の1軸の周りで撮影された大量の二次元X線画像から対象物の内側の三次元のボリュームを更に形成するために使用される。
【００３１】
「コンピュータ断層撮影」(CT)という用語は、X線CTを指すために使用される場合が多く、それは、最も一般的に知られている形態であるからである。しかし、陽電子放射断層撮影法(PET)及び単一光子放射型コンピュータ断層撮影(SPECT)等の多くの他のタイプのCTも存在する。CTの前に使われていたX線断層撮影は、断層及び非断層X線撮影の多くの他の形態とともに、X線撮影の一形態である。
【００３２】
本発明のラジオミクスに基づくシグネチャーは、スキャナー、磁気共鳴断層撮影(MRI)又はPET(陽電子放射断層撮影)等の非侵襲的イメージング技術によって形成される。
【００３３】
好適な実施形態において、本発明のシグネチャーは、CTスキャンによって撮影された画像から形成される。
【００３４】
本発明のラジオミクスシグネチャーは、少なくとも六(6)つのラジオミクス特徴量又は変数、好ましくは、少なくとも七(7)つ、若しくは八(8)つのラジオミック特徴量を含み、これは、Table 1(表1)で強調されている任意の行列カテゴリーにおいて選択することができる。好適な実施形態において、本発明のシグネチャーは、少なくとも2つ、より好ましくは、3つのカテゴリーのラジオミクス特徴量を組み合わせる。
【００３５】
好適な実施形態において、本発明のシグネチャーは、グレイレベルランレングス行列(GLRLM)変数の少なくとも1つ、好ましくは、2つ、より好ましくは、3つ、更により好ましくは4つの特徴量を含む。これらの特徴量は、最小値等の従来のインデックスと組み合わせることができる。
【００３６】
更に好適な実施形態において、本発明のシグネチャーは、少なくとも1つの取得マーカー、例えば、kVp(キロボルトピーク)を含む。下記実施例2において示されるとおり、この特定のマーカーは、画像取得プロトコルが不均一な場合に画像取得のばらつきを考慮することにより、異なる機械からのCT画像及び/又は異なる画像取得プロトコルを使用して取得されたCT画像に関するシグネチャーを使用することを可能にする。
【００３７】
好適な別の実施形態において、下記実施例2において提言されるとおり、本発明のシグネチャーは、少なくとも1つの部位マーカー、例えば、VOI特徴量(関心体積の位置)を含む。特に好ましいのは、アデノパシー(adenopathy)及び頭頸部(head-and-neck)のVOIマーカーである。これらのVOIマーカーの値は、標的腫瘍がアデノパシー又は頭頸部からではない場合はゼロであることが起こり得る。
【００３８】
好適な別の実施形態において、本発明のシグネチャーは、少なくとも1つ、好ましくは、2つ、より好ましくは、3つのグレイレベル同時生起行列特徴量、例えば、エネルギーH、相関性、及び/又はコントラストを含む。これらのパラメーターは、実施例1において開示されているとおり、好ましくは、腫瘍ROIに対して検出される(tum)。
【００３９】
好適な別の実施形態において、本発明のシグネチャーは、腫瘍の周辺領域(ring)及び内側の腫瘍(tum)を特徴づける特徴量を含む。最大値等の従来のインデックスは、実施例1において開示されているとおり、これらの領域を特徴づけるために使用することができる。
【００４０】
実施例1において開示されているとおり、これらのマーカーをショートゾーン高グレイレベル強調(SZHGE)等の少なくとも1つのグレイレベルゾーンレングス行列特徴量と組み合わせるのも好ましい。
【００４１】
本発明のラジオミクスに基づくシグネチャーは、がん患者の転帰を予測するために使用することができる。好適な実施形態において、これは、患者の生存期間を最大にするための適切な処置の選択において技術を身につけたがん腫学者を支援するために使用される。適切な処置は、例えば、化学療法処置、免疫療法処置、放射線療法処置及び/又は手術である。好ましくは、本発明のシグネチャーは、処置を開始する前に形成される。
【００４２】
特に、前記患者は、抗がん薬物で処置されたか、又はそれで処置される。
【００４３】
前記抗がん剤は、化学療法、免疫療法(又は免疫チェックポイント遮断薬)、抗がんワクチン、放射線療法、及び手術から選択されてもよい。
【００４４】
前記「化学療法剤」は、一般に、例えば、抗腫瘍/細胞傷害性抗生物質、アルキル化剤、代謝拮抗薬、トポイソメラーゼ阻害剤、有糸分裂阻害剤、プラチナベースの成分、特定のキナーゼ阻害剤、ホルモン、サイトカイン、血管新生阻害剤、抗体、DNAメチルトランスフェラーゼ阻害剤及び血管破壊剤から選択される薬剤である。
【００４５】
前記抗腫瘍剤又は細胞傷害性抗生物質は、例えば、アントラサイクリン(例えば、ドキソルビシン、ダウノルビシン、アドリアマイシン、イダルビシン、エピルビシン、ミトキサントロン、バルルビシン)、アクチノマイシン、ブレオマイシン、マイトマイシンC、プリカマイシン及びヒドロキシ尿素から選択することができる。
【００４６】
前記アルキル化剤は、例えば、メクロレタミン、シクロホスファミド、メルファラン、クロラムブシル、イホスファミド、テモゾロミドブスルファン、N-ニトロソ-N-メチル尿素(MNU)、カルムスチン(BCNU)、ロムスチン(CCNU)、セムスチン(MeCCNU)、フォテムスチン、ストレプトゾトシン、ダカルバジン、ミトゾロミド、チオテパ、マイトマイシン、ジアジクオン(AZQ)、プロカルバジン、ヘキサメチルメラミン及びウラムスチンから選択することができる。
【００４７】
前記代謝拮抗薬は、例えば、ピリミジン類似体(例えば、フルオロピリミジン類似体、5-フルオロウラシル(5-FU)、フロクスウリジン(FUDR)、シトシンアラビノシド(シタラビン)、ゲムシタビン(Gemzar(登録商標))、カペシタビン);プリン類似体(例えば、アザチオプリン、メルカプトプリン、チオグアニン、フルダラビン、ペントスタチン、クラドリビン、クロファラビン);葉酸類似体(例えば、メトトレキサート、葉酸、ペメトレキセド、アミノプテリン、ラルチトレキセド、トリメトプリム、ピリメタミン)から選択することができる。
【００４８】
前記トポイソメラーゼ阻害剤は、例えば、カンプトテシン、イリノテカン、トポテカン、アムサクリン、エトポシド、エトポシドホスフェート及びテニポシドから選択することができる。
【００４９】
前記有糸分裂阻害剤は、例えば、タキサン[パクリタキセル(PG-パクリタキセル及びDHA-パクリタキセル)(Taxol(登録商標))、ドセタキセル(Taxotere(登録商標))、ラロタキセル、カバジタキセル、オルタタキセル、テセタキセル、又はタキソプレキシン;紡錘体毒又はビンカアルカロイド(例えば、ビンクリスチン、ビンブラスチン、ビノレルビン、ビンデシン若しくはビンフルニン);メベンダゾール;及びコルヒチンから選択することができる。
【００５０】
前記プラチナベースの成分は、例えば、プラチナ、シスプラチン、カルボプラチン、ネダプラチン、オキサリプラチン、サトラプラチン及びトリプラチンテトラニトラート(triplatin tetranitrate)から選択することができる。
【００５１】
前記特定のキナーゼ阻害剤は、例えば、BRAFキナーゼ阻害剤、例えば、ベムラフェニブ;MAPK阻害剤(例えば、ダブラフェニブ);MEK阻害剤(例えば、トラメチニブ);及びチロシンキナーゼ阻害剤、例えば、イマチニブ、ゲフィチニブ、エルロチニブ、スニチニブ又はカボザンチニブから選択することができる。
【００５２】
ホルモン療法との関連でタモキシフェン、抗アロマターゼ、又は抗エストロゲン薬物も一般に使用することができる。
【００５３】
免疫療法との関連で使用可能なサイトカインは、例えば、IL-2(インターロイキン-2)、IL-11(インターロイキン-11)、IFN(インターフェロン)アルファ(IFNa)、及び顆粒球マクロファージコロニー刺激因子(GM-CSF)から選択することができる。
【００５４】
前記血管新生阻害剤は、例えば、ベバシズマブ、ソラフェニブ、スニチニブ、パゾパニブ及びエベロリムスから選択することができる。
【００５５】
前記抗体、特にモノクローナル抗体(mAb)は、抗CD20抗体(抗パンB細胞抗原)、抗Her2/Neu(ヒト上皮増殖因子レセプター-2/NEU)抗体;がん細胞表面を標的とする抗体(例えば、リツキシマブ及びアレムツズマブ);増殖因子を標的とする抗体(例えば、ベバシズマブ、セツキシマブ、パニツムマブ及びトラスツズマブ);アゴニスト抗体(例えば、抗ICOS mAb、抗OX40 mAb、抗41BB mAb);及び免疫複合体(例えば、90Y-イブリツモマブ・チウキセタン、131I-トシツモマブ、又はado-トラスツズマブエムタンシン)から選択することができる。
【００５６】
前記DNAメチルトランスフェラーゼ阻害剤は、例えば、2'-デオキシ-5-アザシチジン(DAC)、5-アザシチジン、5-アザ-2'-デオキシシチジン、1-[ベータ]-D-アラビノフラノシル-5-アザシトシン及びジヒドロ-5-アザシチジンから選択することができる。
【００５７】
前記血管破壊剤は、例えば、フラボン酢酸誘導体、5,6-ジメチルキサンテノン-4-酢酸(DMXAA)及びフラボン酢酸(FAA)から選択することができる。
【００５８】
その他の化学療法薬としては、プロテアソーム阻害剤(例えば、ボルテゾミブ)、DNA鎖切断化合物(例えば、チラパザミン)、チオレドキシンレダクターゼ及びリボヌクレオチドレダクターゼの両方の阻害剤(例えば、xcytrin)、及びThl免疫応答エンハンサー(例えば、チマルファシン)が挙げられる。
【００５９】
前記免疫チェックポイント遮断薬は、一般に免疫チェックポイントを標的とする抗体である。そのような免疫チェックポイント遮断薬は、有利にも、抗CTLA4(イピリムマブ及びトレメリムマブ)、抗PD-1(ニボルマブ及びペンブロリズマブ)、抗PD-L1(アテゾリズマブ、デュルバルマブ、及びアベルマブ)、抗PD-L2及び抗Tim3から選択することができる。
【００６０】
前記がんワクチンは、例えば、(抗原性)ペプチドを含むワクチン組成物;ヒトパピローマウイルス(HPV)ワクチン(例えば、Gardasil(登録商標)、Gardasil9(登録商標)、及びCervarix(登録商標));前立腺酸性ホスファターゼ(PAP)に対する免疫応答を刺激するワクチン、シプロイセル-T(Provenge(登録商標));腫瘍溶解性ウイルス及びタリモジーン・ラハーパレプベック(T-VEC又はImlygic(登録商標))から選択することができる。
【００６１】
放射線療法は、一般に、X線(「XR」)、ガンマ線及び/又はUVC線から選択される放射線を伴う。
【００６２】
いくつかの抗がん剤を含むことが可能な処置は、予防又は処置される特定のがんに応じてがん腫学者によって選択される。
【００６３】
特に、前記患者は、抗PD-1及び/又は抗PD-L1薬物等の免疫療法薬で処置されたか又は処置される。
【００６４】
本発明は、固形腫瘍中の前記腫瘍免疫浸潤物の空間的不均質性及び/又は経時的な変化を評価するための方法であって、前記方法は、
a)複数のボクセルを含む、腫瘍組織の領域の放射線画像を得る工程と、
b)画像中の関心領域(ROI)を特定する工程と、
c)前記ROIから1セットの少なくとも6つ、好ましくは、少なくとも7つ、より好ましくは、8つのラジオミクス特徴量を抽出する工程と、
d)前記少なくとも6つ、好ましくは、少なくとも7つ、より好ましくは、8つのラジオミクス特徴量からスコアを計算する工程と、
e)前記スコアを基準値と比較する工程と、
f)前記比較から腫瘍免疫浸潤物が存在することを結論づけるか、或いはその密度若しくはその進化を判定する工程と
を含む、方法も包含する。
【００６５】
放射線画像は、CTシステム等のイメージングシステムを使用して取得された1セットの形態的特徴量を含む。放射線画像へのアクセスは、コンピュータメモリから電子データを取り出すこと、コンピュータネットワーク上でコンピュータファイルを受け取ること、又はその他のコンピュータ若しくは電子ベースのアクションを含んでもよい。
【００６６】
言い換えれば、本発明は、固形腫瘍中の腫瘍免疫浸潤物の密度、空間的不均質性及び/又は経時的な変化を評価するためのインビトロにおける方法であって、前記方法は、
a)複数のボクセルを含む、腫瘍組織の領域の放射線画像における関心領域(ROI)を特定する工程と、
b)前記ROIから1セットの少なくとも6つ、好ましくは、少なくとも7つ、より好ましくは、8つのラジオミクス特徴量を抽出する工程と、
c)前記少なくとも6つ、好ましくは、少なくとも7つ、より好ましくは、8つのラジオミクス特徴量からスコアを計算する工程と、
d)前記スコアを基準値と比較する工程と、
e)前記比較から腫瘍免疫浸潤物が存在することを結論づけるか、又はその密度若しくはその進化を判定する工程と
を含む、方法にも引き込まれる。
【００６７】
ラジオミクス特徴量の性質は、本発明のシグネチャーに関して上に記載されている。そのすべて、特に、好ましいものを、本発明の方法に使用することができる。
【００６８】
腫瘍組織の領域は、腫瘍の内側、又は前記腫瘍の周辺のいずれかに位置してもよい(「ring」変数の決定のため)。ROIは、3D slicerアプローチを使用して専門放射線科医師によってアノテーションが付けられてもよく、又は自動セグメンテーションアプローチを使用してアノテーションが付けられてもよい。その他のアノテーション又はセグメンテーションアプローチ又は技術が利用されてもよい。
【００６９】
計算されたスコアは、解析される固形腫瘍のROI中の腫瘍免疫浸潤物の密度を反映した連続的な線形値である。これは、所定の係数を用いて少なくとも6つのラジオミクス特徴量のレベルを計算することによって、及びすべての計算値を合計することによって算出される(下記実施例を参照)。
【００７０】
スコアが高い程、腫瘍免疫浸潤物がより高密度である可能性が高い。したがって、スコアが高い程、(免疫療法等の)抗腫瘍処置がより効率的になる。
【００７１】
本明細書中で使用される場合、「基準値」という用語は、がんの定義された診断及び予後を有する集団に対して選択された所定の値である。例えば、基準値は、既定の処置に対して効率的に応答する患者の集団から得られた(この場合、基準値は高くなる)。対照的に、基準値は、既定の処置に対してあまり応答しない患者の集団から得ることができる(この場合、基準値は低くなる)。
【００７２】
基準値は、好ましくは、特定の腫瘍から得られた画像を用いて機械学習分類器をトレーニングすることによって求められる。第1のテスト画像は、免疫療法に対して応答した腫瘍の領域の画像を含む。第2のテスト画像は、免疫療法に対して応答しなかった腫瘍の領域の画像を含む。テスト画像へのアクセスは、コンピュータメモリから電子データを取り出すこと、コンピュータネットワーク上でコンピュータファイルを受け取ること、又はその他のコンピュータ若しくは電子ベースのアクションを含んでもよい。
【００７３】
「処置に対する効率的な応答」は、通常、前記処置で処置された患者の全生存期間(OS)が、少なくとも1年、好ましくは、2年、より好ましくは、5年である場合に結論づけられる。そのようなOSを有する患者は、「レスポンダー」とも呼ばれる。
【００７４】
処置に対する応答は、より好ましくは、RECIST 1.1基準に従って定義される[62]。完全奏効(CR)は、すべての標的病変の消失と定義される。あらゆる病的リンパ節(標的又は非標的にかかわらず)の短軸が<10mmに縮小していなければならない。部分奏効(PR)は、基準としてベースライン径和を採用して、標的病変の径和の少なくとも30%の減少と定義される。進行(PD)は、研究において最小の合計(ベースライン合計が研究において最小である場合、これは、ベースライン合計を含む)を基準として採用して、標的病変の径和の少なくとも20%の増加と定義される。20%の相対的な増加に加えて、合計はまた、少なくとも5mmの絶対的な増加を示さなければならない。(注:1つ以上の新しい病変の出現も進行と見なされる)。安定(SD)は、研究中の最小径和を基準として採用して、PRとする程十分な縮小でも、PDとする程十分な増加でもないと定義される。
【００７５】
評価の期間は、疾患に依存することが多い(これは、通常6週間から3〜6か月の間に含まれる)。
【００７６】
「ノンレスポンダー」は、RECIST 1.1基準に従って定義される進行又は安定の患者と見なされる。
【００７７】
本発明の方法に使用される基準値は、好ましくは、患者の特定のコホートから得られるカットオフである(下記実施例を参照)。これは、弁別閾値としてシグネチャーによってとられる可能性のある各値に関する感度と特異度の補数との間の関係を示す受信者動作特性曲線下面積(AUC)から求めることができる。最適なカットオフは、最も有効なシグネチャー弁別閾値に相当し、これは、いくつかの方法によって見積もることが可能であろう。最適なカットオフを見つけるための一方法は、Youdenインデックスを使用することによるものであろう。これは、シグネチャーの可能性のある各値に関する感度と特異度の合計と定義される、Youdenインデックスを最大にする値に相当する。95%信頼区間は、この例では、Delong法に従って求めたが、ブートストラップ法によっても評価することができる。
【００７８】
本発明の方法、及び本発明のラジオミクスに基づくシグネチャーは、抗PD1及び抗PD-L1免疫チェックポイント遮断薬等の免疫療法処置に対して、特に癌腫を患っているレスポンダー患者とノンレスポンダー患者の識別をすることができる。
【００７９】
この方法では、イメージングデバイスを用いた標的特徴量の取得のみが、患者との物理的接触を必要とする。次の工程はすべて、コンピュータデバイスを用いて、イン・シリコで、又は個人によって行うことができる。
【００８０】
この方法は、固形腫瘍のサンプルの事前の生検を必要とする当該技術分野の他のすべての既存の方法と比べて、非侵襲的である。
【００８１】
本発明の方法は、有利にもがん患者の転帰を予測するために使用される。これは、ROIの「放射線画像」を形成するために、スキャナー、磁気共鳴断層撮影(MRI)又はPET(陽電子放射断層撮影)等の非侵襲的イメージング技術の使用を必要とする。
【００８２】
本発明の方法は、ゲノムデータ、腫瘍及び周縁部の特徴量抽出、及び機械学習を使用する工程等の他の工程を含んでもよい。好ましくは、本方法は、いかなる侵襲的工程も含まない。特に、本方法は、いかなる生検も血液採取工程も必要としない。
【００８３】
前記方法は、コンピュータによる医用イメージングを使用し、「ラジオミクスに基づくCD8+スコア」とも呼ばれる場合がある(本発明の文脈において、「ラジオミクス」という用語は、「医用画像処理及び解析」を意味する)。これは、前記処置を必要とする患者における免疫療法の効果の新規のマーカーである。
【００８４】
本発明者らは、上で示したとおり、腫瘍免疫浸潤物を検知することができ、予後値を有する少なくとも6つのラジオミクス特徴量のうちの少なくとも2つの異なるシグネチャーを特定した。これら2つのシグネチャーは、下記実施例1及び2において詳述されている。第1のシグネチャー(実施例1)は、特定のがん、頭頸部癌を患っている患者のコホートにおいて求められ、検証された。したがって、これは、患者のこの特定のカテゴリーに対してより有用である。対照的に、第2のシグネチャー(実施例2)は、異なるタイプのがんを患っている患者を含むコホートにおいて求められ、検証された(Table 9(表8)からTable 14(表14))。したがって、これは、より一般的で、固形腫瘍を患っているあらゆるがん患者に利用することができる。
【００８５】
シグネチャーは、実施例において説明されるとおり再現することができる。簡単にいえば、スライス厚が≦5mmで、画像がソフト又は標準的再構成アルゴリズムを使用して再構成された場合、CTが選択される。ラジオミック解析に関する関心体積(VOI)は、腫瘍体積及び周辺リング状部からなり、リング状部は、両側(すなわち、内側及び外側)における2mmの三次元の拡大及び縮小を使用して、腫瘍周縁部を取り囲んで作成され、腫瘍を取り囲んで4mmの厚さの三次元のリング状部が得られる。画像を標準化するために画像処理工程を行った。ボクセルは、1×1×1mm3に再サンプリングされ、画像のハウンズフィールド値は、10UH毎に1つの個別の値に再編成された(絶対的離散化)。画像から計算的に抽出された変数は、腫瘍及びリング状部からのラジオミクス特徴量、VOI位置並びにイメージング取得に関する変数からなるものであった。CD8 T細胞の推定値を予測するためのラジオミックシグネチャーをトレーニングするために機械学習アルゴリズムが使用され、このシグネチャーをゲノミクス、表現型及び臨床レベルに関して検証するためにバリデーションデータセットが使用された。
【００８６】
第1の好適な実施形態において、本発明のシグネチャーは、腫瘍からの5つのラジオミクス特徴量、及び腫瘍のリング状部からの1つのラジオミック特徴量を含む。
【００８７】
腫瘍周囲の領域(「ring」)は、腫瘍の境界から特定の距離にある腫瘍領域を取り囲む領域と定義される場合もある。例えば、一実施形態において、腫瘍周囲の領域は、腫瘍の境界を囲む直径が4mmの形状を作り出す腫瘍の外側及び内側の境界から2mm広がった領域と定義される場合もある。別の実施形態において、腫瘍周囲の領域は、腫瘍の境界線から5mm、又は腫瘍の境界線から10mm広がった領域である場合もある。腫瘍周囲の領域は、mm単位、又はピクセル若しくはボクセルを含む他の単位で測定される距離によって定義される場合もある。
【００８８】
LIFEXにおいて定義されるとおり、これらの5つの腫瘍特異的な特徴量又は「変数」は、エネルギーH、相関性、最大値、コントラスト.1、及びSZHGEで構成することができ、周辺特徴量は、最大値で構成することができる[43]。
【００８９】
【表２】
2020526844.tif 000003
【００９０】
前記ラジオミックスコアは、ランダムフォレストタイプの計算によって算出された後、解析対象の各患者に関して、
-  腫瘍免疫浸潤物が多いか、若しくは少ないか、
-  前記患者が抗がん処置に対して応答するかどうか(例えば、上で定義されたとおりの免疫療法処置)、及び/又は
-  前記抗がん処置で処置された場合に患者の全生存期間が長い若しくは短い可能性が高いかどうか
を判定するために基準値と比較される。
【００９１】
第2の好適な実施形態において、本発明のシグネチャーは、腫瘍からの2つのラジオミクス特徴量、腫瘍のリング状部からの3つのラジオミック特徴量、部位変数(VOI)からの2つのラジオミクス特徴量及び1つの取得依存変数を含んでもよい。
【００９２】
これらの腫瘍特異的な特徴量又は「変数」は、最小値、及びGLRLM_SRHGEであってもよい。
【００９３】
リング状部特異的特徴量又は「変数」は、GLRLM_SRLGE、GLRLM_LGRE及びGLRLM_LRLGEであってもよい。
【００９４】
部位変数は、VOI_Adenopathy及びVOI_head_and_neckであってもよい。
【００９５】
取得変数は、kVp(キロボルトピーク)であってもよい。
【００９６】
本発明のラジオミクスに基づくシグネチャーは、特に、
-  最小値等の少なくとも1つの従来の変数、
-  少なくとも1つのグレイレベルランレングス行列(GLRLM)変数、
-  kVp等の少なくとも1つの取得マーカー、
-  VOI等の少なくとも1つの部位マーカー
を含んでもよい。
【００９７】
本発明のラジオミクスに基づくシグネチャーは、更に具体的には、
-  最小値等の1つの従来の変数、
-  4つのグレイレベルランレングス行列(GLRLM)変数、
-  kVp等の1つの取得マーカー、
-  VOI等の2つの部位マーカー
を含んでもよい。
【００９８】
本発明のラジオミクスに基づくシグネチャーは、更に一層具体的には、
-  従来の変数として腫瘍に関する最小値、
-  GLRLM_SRHGE、GLRLM_SRLGE、GLRLM_LGRE及びGLRLM_LRLGEからなる4つのグレイレベルランレングス行列(GLRLM)変数、
-  取得マーカーkVp、及び
-  VOI_Adenopathy及びVOI_head_and_neckからなる2つの部位マーカー
を含んでもよい。
【００９９】
特に、Table3(表3)に示される係数を用いて計算される場合、ラジオミックスコア=a1X1+a2X2+...+aiXi+bを計算することが可能であり、
式中、
ai=変数iの係数
xi=入力画像から求められる変数iの値
b=切片(典型的には、下記実施例2では3.413472)
【０１００】
【表３】
2020526844.tif 000004
【０１０１】
シグネチャーがkVp及びVOI位置を含んだことは注目すべきである。kVpの保持は、テクスチャ特徴量がそれに極めて依存することを考えれば、コホートが不均一な場合の画像取得のばらつきを説明する必要性を強調する[51、57]。組織の由来元が腫瘍免疫構成に重大な影響を及ぼすことが認識されている[58]ため、解析される臓器にのみ関連する可能性が高いラジオミック情報を説明するためのデザインにVOI位置が含まれた。機械学習モデルは、アデノパシー、頭頸部、及びその他の3つの群を保持した。非ラジオミック変数を用いずに感度解析が行われ、より正確さに欠ける結果を示した。このことは、ラジオミクス予測ツールを開発する場合に、これらのパラメーターを調節することの重要性を強調する(図8)。
【０１０２】
前記ラジオミックスコアは、その後、解析対象の各患者に関して、
-  腫瘍免疫浸潤物が多いか、若しくは少ないか、
-  前記患者が抗がん処置に対して応答するかどうか(例えば、上で定義されたとおりの免疫療法処置)、及び/又は
-  前記抗がん処置で処置された場合に患者の全生存期間が長い若しくは短い可能性が高いかどうか
を判定するために基準値と比較される。
【０１０３】
本発明の方法は、放射線画像からラジオミック特徴量(例えば、定量的画像記述子)を抽出して、予測及び予後情報を形成することにより、処置応答、患者の監視、疾患予後、及び個別化された処置計画に関する非侵襲的バイオマーカーを提供する。抽出されたラジオミック特徴量は、その後、好ましくは、関心領域におけるCD8 T細胞浸潤の定量的なスコアを予測する機械学習予測子に提供される。分類は、その後、このスコアに鑑み、解析された患者のコホートに応じて求められるカットオフに従ってユーザーが達成することができる。
【０１０４】
本発明の方法は、個別化された処置計画を形成するのを可能にする。個別化された処置計画は、CD8+ T細胞の高い又は低いスコアに基づく。個別化された処置計画は、免疫療法の推奨、免疫療法スケジュール、免疫療法の投与量、経過観察処置スケジュール、又はその他の措置を含んでもよい。個別化された処置計画は、放射線画像と関連づけられる患者に対する正確な処置計画を立てるのを容易にする情報を含んでもよい。例えば、腫瘍が応答するものと分類されると判定したとき、本発明の方法は、個別化されたがん処置システムを制御して、第1のタイプの治療を示す第1の個別化された処置計画を形成することができる。腫瘍がこの第1の治療に対して応答しないものと分類されると判定したとき、本方法は、第2の異なるタイプの治療を提示する第2の異なる個別化された処置計画を形成することができる。
【０１０５】
免疫療法に対する応答が予測される精度を高めることによって、本発明の方法は、免疫療法処置から利益を受ける可能性が低い患者に対する不要な生検又は他の侵襲的手技の量を減らすことの具体的な現実の技術的効果をもたらす。更に、これらの方法は、処置から利益を受ける可能性が低い患者に対する時間、金銭及び治療資源の消費を低減する。これは、それにより、測定可能な臨床的に有意な方法で免疫療法に対する応答を予測することに対する従来のアプローチを改善する。
【０１０６】
別の態様において、本発明は、機械(例えば、コンピュータ、プロセッサ)によって実行された場合に、機械に本発明の方法を実施させるコンピュータ実行可能命令を記憶可能なコンピュータ可読記憶デバイスに関する。
【０１０７】
コンピュータ可読記憶デバイスの一般的な形態としては、フロッピーディスク、フレキシブルディスク、ハードディスク、磁気テープ、その他の磁気媒体、特定用途向け集積回路(ASIC)、コンパクトディスク(CD)、その他の光媒体、ランダムアクセスメモリ(RAM)、読み出し専用メモリ(ROM)、メモリチップ若しくはカード、ソリッドステートデバイス(SSD)、メモリスティック、データ記憶デバイス、及びSAS方式でクラウド上でコンピュータ、プロセッサ又はその他の電子デバイスが読み取り可能なその他の媒体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。
【０１０８】
ROI、分類、又は特徴量のアノテーションが付けられた画像を提示することによって、本発明の装置は、免疫療法に対する応答をより正確に予測するためのヒト病理医に対する適時の直感的方法、個別化されたがん処置システム、又は診断システムをもたらし、それにより、処置に対する応答を予測することに対する従来のアプローチを改善する。
【０１０９】
例のシステム、方法、及びその他の実施形態を、例を記載することによって示してきたが、更に、例をかなり詳細に記載してきたが、添付の特許請求の範囲をそのような詳細に制限する又は多少なりとも限定することは本出願人の意図ではない。本明細書に記載されているシステム、方法、及びその他の実施形態を記載するために、すべての考えられる構成要素又は技法の組み合わせを記載することは当然不可能である。したがって、本発明は、示され、記載されている特定の詳細、代表的な装置、及び説明のための例に限定されない。このように、本出願は、添付の特許請求の範囲内にある変更物、改変物、及び変形物を含むことが意図される。
【図面の簡単な説明】
【０１１０】
【図１】腫瘍の想定された群によるラジオミクスに基づくCD8+スコアのグラフである。
【図２】実施例1のラジオミクスに基づくCD8スコアによる抗PD-1/PD-L1で処置された患者の全生存期間曲線のグラフである。
【図３】実施例1のランダムフォレストモデルにおけるさまざまな特徴量の重要性を示すグラフである。
【図４】実施例1のシグネチャーの内部検証のグラフである。
【図５】実施例2のアッセイの試験デザインのフローチャートである。
【図６Ａ１】トレーニング及びバリデーションデータセットにおける実施例2のラジオミックシグネチャーの性能を示すグラフである。MOSCATOトレーニングセット、TCGAバリデーションセット、免疫表現型に基づくデータセットにおけるラジオミックスコアの受信者操作特性の曲線下面積(AUC)。
【図６Ａ２】トレーニング及びバリデーションデータセットにおける実施例2のラジオミックシグネチャーの性能を示すグラフである。MOSCATOトレーニングセット、TCGAバリデーションセット、免疫表現型に基づくデータセットにおけるラジオミックスコアの受信者操作特性の曲線下面積(AUC)。
【図６Ｂ１】トレーニング及びバリデーションデータセットにおける実施例2のラジオミックシグネチャーの性能を示すグラフである。CD8 T細胞ラジオミックスコアによる6か月目における抗PD-1/抗PD-L1単剤療法に対する客観的応答、及びラジオミックスコア(中央値によって定義される高い/低い)による患者の全生存期間。PD:安定;DC:病勢コントロール;SD:安定;PR:部分奏効;CR:完全奏効。
【図６Ｂ２】トレーニング及びバリデーションデータセットにおける実施例2のラジオミックシグネチャーの性能を示すグラフである。CD8 T細胞ラジオミックスコアによる6か月目における抗PD-1/抗PD-L1単剤療法に対する客観的応答、及びラジオミックスコア(中央値によって定義される高い/低い)による患者の全生存期間。PD:安定;DC:病勢コントロール;SD:安定;PR:部分奏効;CR:完全奏効。
【図７Ａ】実施例2のCD8 T細胞のラジオミックスコアと病状との間の一致の評価のグラフである。膀胱がん(BLCA)、肝細胞癌(LIHC)、肺腺癌(LUAD)及び肺扁平上皮癌(LUSC)の患者を含むTCGAコホートにおける腫瘍浸潤性リンパ球(TIL)の病理医の半定量的定量の関数としてのCD8 T細胞ラジオミックスコア。
【図７Ｂ】実施例2のCD8 T細胞のラジオミックスコアと病状の間の一致の評価のグラフである。頭頸部腫瘍の腫瘍タイプによるCD8 T細胞ラジオミックスコア。HNSCCをMOSCATOコホート(n=6)及びTCGAコホート(n=76)から抽出し、腺様嚢胞癌(ACC)を免疫表現型コホート(n=4)から抽出した。当研究所の未分化型上咽頭癌(undifferentiated carcinoma of nasopharyngeal type)(UCNT)の(極めて免疫炎症性であることがわかっている)7人の患者をこの事後解析に加えた。
【図８】モデルに非ラジオミクス変数(kVp及びVOI部位)を含めた関数におけるラジオミックシグネチャーの性能。これらの図は、非ラジオミクス変数を用いないと、小さいペナルティのモデルでもラジオミックシグネチャーの性能が低いことを示す。
【図９】MOSCATOトレーニングデータセットにおけるラジオミックシグネチャーの性能を示すグラフである。Youdenインデックスに従ってカットオフを求めた(1.631)。
【実施例】
【０１１１】
(実施例1)
頭頸部癌のコントラスト強調コンピュータ断層撮影(CT)イメージング
トレーニングセット
The Cancer Imaging Archive(http://www.cancerimagingarchive.net/)(TCIA-HNSC)によって提供された頭頸部扁平上皮癌コホートの臨床及びイメージングデータを使用した[35、36]。スライス厚5mm以下で120KVPを使用して取得されたベースラインコントラスト強調コンピュータ断層撮影(CT)イメージングを調査した。手術後の画像のみ、又は腫瘍レベルにアーチファクトを有する患者の除外後、ガントリー傾斜がなく(本発明者らのテクスチャイメージングソフトウェアの技術的適合性のため)、利用可能なゲノムデータがない57人の患者を含んでいた。
【０１１２】
対応するゲノムデータはThe Cancer Genome Atlas(TCGA)ポータル(https://portal.gdc.cancer.gov/)から入手され、Illumina HiSeq RNASeqV2(Illumina社、サンディエゴ、CA、米国)により入手された20530の遺伝子からなるものであり、RPKM(リード・パー・キロベース・ミリオン(Reads Per Kilobase Million))法を使用して定量した。組織浸潤性CD8 T細胞の集団存在量は、MCPカウンターRパッケージを使用して推定した[37]。
【０１１３】
腫瘍セグメンテーション及び特徴量抽出
各原発腫瘍は、ISOgray(登録商標)セグメンテーションソリューション(Dosisoft社、カシャン、フランス)を使用して2人の放射線腫瘍医が手作業でCTスキャン画像に輪郭を示した。周辺リング状部は、腫瘍周囲部ストローマ及び浸潤周縁部を考慮するために、両側(内側及び外側)における2mmの三次元拡大及び縮小を使用して、腫瘍周縁部を取り囲んで作成した。大きな血管及び隣接臓器は、腫瘍に巻き込まれていない場合は、リング状部から除外した(図示せず)。
【０１１４】
ラジオミクス特徴量抽出は、LIFExソフトウェア(Local Image Feature Extraction、www.lifexsoft.org)を使用して行った[38]。2つの関心体積(VOI、腫瘍及びリング状部)のそれぞれに対して38の一次及び二次特徴量を抽出し、合計76の特徴量になった。VOIにおけるハウンズフィールド単位(HU)値を、その後、絶対的離散化を使用して400の個別の値に再サンプリングした。再サンプリング間隔の最小及び最大限界を-1000及び3000HUに設定し、10HUのビンサイズにした。それぞれのVOIにおいてグレイレベル同時生起行列(GLCM)、グレイレベルランレングス行列(GLRLM)、近傍グレイレベル差行列(NGLDM)及びグレイレベルゾーンレングス行列(GLZLM)の4つのグレイレベル行列を計算した。GLCM及びGLRLMを、1つのボクセルとその26近傍の間のすべての独立した方向を占めるよう13の方向においてまず計算した[39]。これらの行列から抽出されたそれぞれのテクスチャ特徴量は、13方向にわたる平均値に相当する。
【０１１５】
特徴量選択及び機械学習モデル
特徴量選択は、Caret Rパッケージ(バージョン6.0-76)を使用して相関のある変数及び冗長な変数(ピアソンのrho>0.75)を最初に除去することによって行った[40]。その後、MCP-カウンターによって推定されるCD8 T細胞存在量を予測するために、RandomForest Rパッケージ(バージョン4.6-12)、及び500本の木を使用して、ランダムフォレストモデルを残りのラジオミック特徴量変数に対して使用した[41]。各スプリットで候補としてランダムにサンプリングされる変数の最適な数(mtry)をこのパッケージの「tuneRF」関数を使用して定義した。IncNodePurityアプローチによって推定される重要度に従って変数をランク付けし、これは、すべての木にわたって平均化された、変数に対する分割からジニ係数によって示されるノード不純度の総合的な減少に対応する。CD8 T細胞の定量的なスコアを予測するための最終的なランダムフォレストモデルをトレーニングするために、最大のIncNodePurityを有する6つのラジオミック特徴量を選択した。
【０１１６】
検証コホート
このシグネチャーを2つの独立コホートにおいて検証した。第1は、当研究所データベースからランダムに選択された100人の患者からなり、それに対して、腫瘍免疫浸潤物の病態的な存在量を、文献に記録された免疫療法に対する良好な応答に基づいて、若しくはVOIがリンパ節(リンパ腫、メラノーマ、肺がん、膀胱がん、腎がん及びMSI+がん;70人の患者)である場合に好適である、又はそうでない場合に、(腺様嚢胞癌、低悪性度神経内分泌腫瘍、子宮平滑筋肉腫;30人の患者)好適でないのいずれかと想定した。この「想定されたコホート」では、原発又は転移のいずれかのより大きな病変を、5mm以下のスライス厚を有するコントラスト強調CTスキャン画像に対して先に記載したとおりに輪郭を示した(腫瘍及びリング状部)。
【０１１７】
探索的解析
Gustave Roussyにおける2011年12月から2014年1月の間の免疫腫瘍第1相試験(抗PD-1/PD-L1単剤療法)に将来を見越して登録された継続患者の第3の独立コホート(IO)を解析して、このラジオミクスシグネチャーの患者の転帰(全生存期間)との関係を推測した。このコホートについては、以前に記載され、他で公開された[44]。≦5mmのスライス厚を有するベースラインコントラスト強調CTスキャン画像を有した合計139人の患者が含まれた。放射線科医師によってRECIST 1.1に従って定義された1つの標的病変を各患者に関して輪郭を示した。経過観察及び生存時間を基準日から算出した。ラジオミクスに基づくCD8+スコアの中央値を使用して、このコホートの患者を2つの群に分けた。
【０１１８】
最後に、このシグネチャーを免疫療法で処置された患者のコホートの2臨床症例に適用して、一連の病理学的解析との相関性による空間的不均質性、及び繰り返される測定による時間的不均質性との関係又は疾患の過程を通じたラジオミクスに基づくスコアを評価した。
【０１１９】
統計解析
数値変数に関してウィルコクソンの符号順位検定又はクラスカル・ウォリス検定、及びカテゴリー変数に関してフィッシャー検定を使用して変数間の比較を行った。相関性をスピアマンの相関係数によって評価した。カプラン・マイヤー法及びCox比例ハザード生存期間推定値に従って全生存期間を計算した。両側P値の有意性に関して<0.05の閾値を定義した。Rソフトウェアバージョン3.4.0(https://www.r-project.org/)を使用して統計解析を行った[45]。
【０１２０】
CTスキャンに基づく腫瘍免疫浸潤を予測するラジオミクスシグネチャーの開発
トレーニングコホート(TCIA-HNSCコホート(n=57))の患者の特性の概要をTable 4(表4)に示す。患者のCD8 T細胞存在量の評価は、MCP-カウンターを使用して行った(平均±標準偏差=101.5±140.0)。
【０１２１】
【表４】
2020526844.tif 000005
【０１２２】
冗長な変数を除去した後、17個残った。ランダムフォレスト後に得られた最終的なCD8+ラジオミクスに基づくシグネチャーは、腫瘍からの5つの特徴量(エネルギー、相関性、最大値、NGLDMコントラスト、ショートゾーン高グレイレベル強調[SZHGE])及びリング状部からの1つの特徴量(最大値)からなるものであった(図3)。このコホートにおいて予測されたラジオミクスに基づくCD8+スコアは、平均±標準偏差=100.3±83.8であった。内部検証として、このシグネチャーと推定されたTCGA CD8との相関性は、スピアマンのrho=0.81(P<1 e-05)であった(図4)。
【０１２３】
外部検証
想定されたコホートに適用されると(Table 5(表5))、ラジオミクスに基づくCD8+スコアは、好適な腫瘍免疫浸潤物群(ウィルコクソンP値=3.4 e-04)において有意に高く、曲線下面積(AUC)が0.73、95%CI[0.62、0.83]であった(図1)。
【０１２４】
【表５】
2020526844.tif 000006
【０１２５】
探索的解析
免疫療法によって処置された患者の生存期間予測
ラジオミクスに基づくCD8+スコアが免疫療法に対する応答を予測することができるかどうかを推測するために、免疫療法で処置された患者のコホートにこのスコアを適用した。患者特性の概要をTable 7(表6)に示す。
【０１２６】
【表６】
2020526844.tif 000007
【０１２７】
追跡期間中央値は、13.1か月、四分位数範囲(IQR)[5.7、24.1]であった。OS中央値は、17.7か月、95%CI[13.3、25.9]であった。このコホートにおけるラジオミクスに基づくCD8+スコアの中央値は、109.6であった。OSは、CD8+スコアが高い患者で有意に高かった(OS中央値=25.9対12.4か月、HR=0.55、95%CI[0.36、0.86]、P値=8.7 e-03)(図2)。この予後値は、多変量解析においてベースライン時のRMHスコアを含む場合、有意なままであった(Table 8(表7))。
【０１２８】
【表７】
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【０１２９】
組織像による部分群解析により、スコア性能がより良好な群は特定されなかった。腫瘍の位置に関して、スコアの性能は、腹骨盤及び皮下VOIの部分群に対してより良好なようであった(HR=0.28、95%CI[0.09、0.94]、P値=0.04)(図示せず)。
【０１３０】
空間的及び時間的不均質性
ラジオミクスに基づくCD8+スコアが空間的不均質性評価及び患者監視に有用であり得るかどうかを評価するために、このシグネチャーを免疫療法で処置された患者のコホートからの免疫療法に対して普通ではない応答を示した2人の患者に適用した。
【０１３１】
患者1は、免疫療法で処置された結腸がん及び肝臓転移を有する42歳の女性であった。彼女は、アブスコパル応答を誘発する目的で1つの肝臓転移(区分6)の定位置放射線療法を受けた。3か月後に、肝臓転移は進行したが、放射線照射した病変の形態が著しく変わり、中心の壊死及び低密度(hypodensity)の周縁部を示した。これらの変化は、放射線を照射されていない病変(区分4)においても同様に見られた(図示せず)。両病変に対して周辺部及び中心の生検を行った。IOコホート(中央値)で使用されたカットオフを使用して、ラジオミクス解析は、放射線を照射された病変の中心領域及び周辺領域はCD8+のスコアが低かったが、放射線を照射されていない病変は、周辺領域のスコアが高く、中心領域のスコアが低かったと結論づけた(図示せず)。これらの想定は、CD8+ T細胞に対する免疫組織化学染色を用いた病理学的分析によって確認された(図示せず)。
【０１３２】
患者2は、転移頭頸部がんを有し、抗PD-1で処置された。彼は、頸部病変は進行したが、非頸部の二次病変(肺病変)は著しい客観的応答があり、解離した応答を示した。ベースライン時及び経過観察中の頸部リンパ節及び肺病変のラジオミクス解析は、肺病変に関する高いCD8+スコア及び頸部リンパ節に関する低いスコアを持続的に示した(図示せず)。
【０１３３】
(実施例2)
さまざまな固形腫瘍のコントラスト強調CTに基づくラジオミクスシグネチャー
前向き試験MOSCATOの進行固形悪性腫瘍を有する135人の患者のコントラスト強調CTからラジオミック特徴量を抽出した。各患者に関して、RNA-seqデータを使用して、CD8 T細胞を定量した。84の変数から(78のラジオミック特徴量、5つの位置変数、1つの技術変数)、エラスティックネット(elastic-net)を使用してCD8 T細胞発現のラジオミクスに基づく予測子を構築した。主目標は、The Cancer Genome Atlas(TCGA)からの119人の患者の独立コホートにおけるこの予測子と遺伝子発現との関係を確認することであった。固形腫瘍を有する患者の以下の2つの他の独立コホートを使用して、この予測子を評価した:免疫表現型との関連性を解析するための免疫炎症型(高密度のCD8 T細胞浸潤)又は免疫砂漠型(限定されたCD8 T細胞浸潤)のいずれかと想定された腫瘍を有する100人の患者、及び臨床転帰との関連性を評価するための第1相試験において抗PD-1/PD-L1単剤療法で処置された137人の患者。
【０１３４】
8つの変数のラジオミックシグネチャーを決定した。これを、TCGAデータセットにおけるCD8 T細胞の遺伝子発現シグネチャー(AUC=0.67、P値=0.0019)、及び想定された免疫表現型コホートにおける炎症型腫瘍(AUC=0.76、P値<0.0001)を用いて検証した。抗PD-1/PD-L1で処置された患者に関して、高いベースラインラジオミックスコアは、3か月目のより高い客観的応答率(P値-0.049)並びに6か月目のより高い客観的応答率及び安定した疾患(それぞれ、P値=0.025及び0.013)と関連づけられた。これはまた、一変量(中央値:24.3対11.5か月、HR=0.58、95%CI[0.39〜0.87]、P値=0.0081)、及び多変量解析(P値=0.0022)において延長された全生存期間と関連づけられた。
【０１３５】
このCD8 T細胞のラジオミックシグネチャーは、3つの独立コホートにおいて関連性のあることが示された。これは、腫瘍免疫表現型を評価するため及び抗PD-1/PD-L1で処置されたがん患者の転帰を推測するための有望な手段を提供した。
【０１３６】
データセット
ラジオミック解析を、固形腫瘍を有する18歳を超える患者の4つの独立コホートに遡及的に適用した(図5)。3つのコホートは、Gustave Roussyにおいて処置された患者を参照するが、最後の1つは、The Cancer Genome Atlas(TCGA)(https://cancergenome.nih.gov/)及びThe Cancer Imaging Archive(TCIA)データベース(http://www.cancerimagingarchive.net/)から得た。
【０１３７】
MOSCATOデータセットは、精密医療試験[42]に含まれた患者からのデータを含み、ラジオミックシグネチャーをトレーニングするために使用した。3つのコホートは、検証のために使用した。TCGAデータセットは、The Cancer Genome AtlasからのRNA-seqデータ並びに、The Cancer Imaging Archive及びThe Cancer Digital Slide Archiveからの対応するイメージングデータ及び病変スライドから構成した。免疫表現型に基づくコホートには、免疫砂漠型又は炎症型のいずれかと分類された腫瘍が含まれた。IO(免疫腫瘍学)処置データセットは、抗PD-1/PD-L1単剤療法第1相試験に含まれる患者から構成した。
【０１３８】
トレーニングセット
CD8 T細胞のラジオミックシグネチャーを構築するために使用されるトレーニングデータセットは、前向きMOSCATO試験(NCT01566019)の患者から構成し、この場合、ゲノム情報は、コンピュータ断層撮影(CT)ガイド生検により得た([42])。「MOSCATOデータセット」では、CT及びRNA-seqデータが利用可能であり、対応する生検を実施した腫瘍画像のRNA-seqデータ及びラジオミック解析を使用したCD8 T細胞の評価が可能であった。
【０１３９】
バリデーションセット
3つの異なるコホートを使用して、ラジオミックシグネチャーの品質を評価した。TCGAデータセットには、必要とされる品質基準を有するベースライン術前イメージングデータ及び対応するトランスクリプトームデータが利用可能な患者が含まれた([36])。以下の5つの収集物を使用したTable 9(表8):頭頸部扁平上皮癌(TCGA-HNSC)、肺扁平上皮癌(TCGA-LUSC)、肺腺癌(TCGA-LUAD)、肝細胞癌(TCGA-LIHC)、及び膀胱内皮癌(TCGA-BLCA)。このデータセットを使用して、ラジオミックシグネチャーを検証した。
【０１４０】
【表８】
2020526844.tif 000009
【０１４１】
「免疫表現型データセット」は、当研究所のデータベースからランダムに選択された患者からなり、与えられた処置にかかわらず炎症型又は免疫砂漠型の2つの極端な腫瘍免疫表現型を示した。炎症型腫瘍は、免疫療法に対して感受性を認めたか、又は関心体積(VOI)としてリンパ節を有した(リンパ腫、メラノーマ、肺がん、膀胱がん、腎がん及びマイクロサテライト不安定性が高い(MSI+)がん)。免疫砂漠型腫瘍は、リンパ球浸潤が乏しいことが一般に知られている腫瘍であった(腺様嚢胞癌、低悪性度神経内分泌腫瘍、子宮平滑筋肉腫)(Table 10(表9))。腫瘍の分類は、CF及びEJLによって行った。このデータセットを使用して、ラジオミックシグネチャーと腫瘍免疫表現型との一致を評価した。
【０１４２】
【表９】
2020526844.tif 000010
【０１４３】
IO処置コホートは、Gustave Roussyにおける5つの免疫腫瘍第1相試験(抗PD-1/PD-L1単剤療法)(NCT01375842、NCT01358721、NCT01295827、NCT02054806、NCT01693562)に登録された継続患者からなるものとし、その詳細は、以前の刊行物において入手可能である([44])。このコホートを使用して、ラジオミックシグネチャーのResponse Evaluation Criteria In Solid Tumors(RECIST)バージョン1.1に従った患者応答、無増悪生存期間(PFS)及び全生存期間(OS)との関係を推測した。
【０１４４】
この研究は、施設内審査委員会に承認され、倫理規範並びに1964年のヘルシンキ宣言及びその後の補正に従って行われた。患者は、それぞれの試験プロトコルに従って署名したインフォームドコンセントを提供した。
【０１４５】
ラジオミック特徴量
すべてのコホートに関して、テクスチャ特徴量を、コントラスト強調CTから抽出した。画像は、スライス厚≦5mm及びソフト又は標準的畳み込みカーネル再構成を有した(Table 11(表10、11))。腫瘍は、ISOgray(登録商標)(Dosisoft社、カシャン、フランス)を使用して3人の放射線腫瘍医が半自動的に輪郭を示した。セグメンテーションされた病変は、MOSCATOにおいて採取された病変、TCGAに関する原発病変、免疫表現型コホートに関する最大の病変(原発又は転移のいずれか)、及び臨床データを見えなくされた放射線科医師(SA)がRECIST 1.1に従って定義したIO処置コホートに関する標的病変の1つに対応する。
【０１４６】
【表１０】
2020526844.tif 000011
【０１４７】
【表１１】
2020526844.tif 000012
【０１４８】
腫瘍微小環境から定量的データを取り込むために、周辺リング状部は、腫瘍境界からの2mmの三次元拡張及び侵食を使用して作り出し、4mmの三次元リング状部を得た。浸潤されていない場合は、大きな血管、隣接臓器及び気腔を除外する。テクスチャパターンは、組織マクロ構造により異なる場合がある。それにより、VOI位置をパラメーターとして組み込み、リンパ節転移に対して「アデノパシー」、咽頭、喉頭、口腔又は唾液腺の原発又は二次病変に対して「頭頸部」、それぞれ肺又は肝臓の原発又は二次病変に対して「肺」及び「肝臓」、並びに皮下又は腹腔の病変に対して「その他」と分類した。潜在的な交絡因子として腫瘍体積が解析に含まれた。
【０１４９】
LIFExソフトウェアバージョン3.44(www.lifexsoft.org)を使用してラジオミック特徴量抽出を行った([38])。三次元ラグランジュポリゴン補間法を使用して画像を1×1×1mm3ボクセルに再サンプリングした。すべての画像にわたるハウンズフィールド単位(HU)値を、その後、-1000から3000HUの絶対的離散化を使用して400の個別の値(「ビン」と呼ばれる)に再サンプリングして、10HUの固定ビンサイズにした。三次元で4つのグレイレベル行列を計算し、2つのVOI(腫瘍及びリング状部)のそれぞれに関して39のラジオミック特徴量(一次及び二次特徴量並びに体積)を得た(Table 1(表1))。抽出されたラジオミック特徴量の値を範囲0から1に直線的に正規化した。
【０１５０】
Table 1(表1)は、画像から抽出されたラジオミック特徴量を示す。一次特徴量は、従来のインデックス及び輝度ヒストグラムから抽出される特徴量と対応する。二次又はテクスチャ特徴量も、LIFExソフトウェア(http://www.lifexsoft.org)を使用して算出されたグレイレベル同時生起行列(GLCM)、グレイレベルランレングス行列(GLRLM)、近傍グレイレベル差行列(NGLDM)及びグレイレベルゾーンレングス行列(GLZLM)の4つのテクスチャ行列から抽出した。GLCM及びGLRLMを、1つのボクセルとその26近傍の間のすべての独立した方向を占めるよう13の方向において計算した。これら2つの行列から抽出されたそれぞれのテクスチャ特徴量は、13方向にわたる平均値に相当する。
【０１５１】
CD8 T細胞定量のためのゲノム解析
MOSCATOコホートでは、Salmon tool(c)によってTPM(100万当たりの転写物(Transcript Per Million))方法を使用してRNA-seqデータを定量した[43]。TCGAコホートに関しては、TCGA Pan-cancerプロジェクトの固定RNA-seqデータV4.6[49]を使用した(https://www.synapse.org/#!Synapse:syn1701959)。データは、Illumina HiSeq RNASeqV2(Illumina社、サンディエゴ、CA、米国)を用いて得られ、RPKM(リード・パー・キロベース・ミリオン)法を使用して定量された20530の遺伝子からなるものであった。すべてのRNA-seqデータは、VOI位置によって分類されるトレーニングセットと同じ平均及び分散を有するようスケールを変更した。両コホートに関して、log2変換後、Bechtらによって定義されたCD8Bに基づく遺伝子発現シグネチャー並びにその他の組織浸潤免疫細胞及び間質細胞集団の絶対存在量の評価[37]も提供するMCPカウンターRパッケージ[37]を使用してCD8 T細胞の存在量を推定した。
【０１５２】
変数選択、機械学習
機械学習法に関する入力変数は、ラジオミック出力に対する確認された影響を考慮すれば、78のラジオミック特徴量、5つの位置(2値変数として分類される)、及び1つの全体的画像変数(global imaging variable)、ピークキロボルト(kVp)の84の変数からなるものであった[51]。特徴量選択及びモデル構築のためにGLMNET Rパッケージバージョン2.0-10を使用して、線形エラスティックネットモデルを回帰法として使用した[52]。交差検証を使用して正則化パラメーターλを定義し、グリッドサーチ後にペナルティを0.5に設定した。機械学習アルゴリズム-ラジオミックスコアは、イメージングデータを使用した遺伝子発現シグネチャーによって推定されるCD8 T細胞の量を予測する以下のとおりの数式をもたらす。
【０１５３】
【数１】
2020526844.tif 000013
【０１５４】
式中、
【０１５５】
【数２】
2020526844.tif 000014
【０１５６】
ai=変数iの係数
xi=入力画像から求められる変数iの値
b=切片
【０１５７】
シグネチャーの性能に対する非ラジオミック特徴量の影響の感度解析を行った。
【０１５８】
病理学的解析
ラジオミックシグネチャーと病理学的解析の間の関連を評価するために、TCGAデータセットの患者の原発腫瘍と対応する病理組織スライドをCancer Digital Slide Archive(http://cancer.digitalslidearchive.net/)から取り込んだ。ヘマトキシリン及びエオシン染色した77のホルマリン固定パラフィン包埋組織が利用可能であり、ラジオミック結果を見えなくされた無関係な病理医によって分析され、浸潤性リンパ球が占める腫瘍面積の割合として腫瘍浸潤性リンパ球(TIL)を定量した(LIHC=10、HNSC=38、LUSC=12、LUAD=6、BLCA=11)。欠測データに対して多重代入法は行わなかった。
【０１５９】
統計解析
数値変数に対してウィルコクソンの符号順位検定又はクラスカル・ウォリス検定、及びカテゴリー変数に対してフィッシャー検定を考慮した。Delong法に従った受信者操作特性の曲線下面積(AUC)及びその信頼区間を計算して、どのようにラジオミックシグネチャースコアがCD8浸潤により患者を2つの群に分けることができたかを評価した。これらの群をMOSCATO及びTCGAデータセットにおけるCD8 T細胞遺伝子発現の中央値(プライマリーエンドポイント)に従って、免疫表現型データセットにおける免疫砂漠型又は炎症型として定義した。遺伝子発現又はラジオミクスのいずれかによって評価された浸潤性CD8 T細胞と遺伝子発現シグネチャーによって推定されたその他の微小環境細胞集団との間の関連をTCGA及びMOSCATOデータセットにおいて計算した([37])。相関性をスピアマンの相関係数によって評価した。
【０１６０】
IO処置データセットでは、ラジオミックスコアの中央値を使用して、患者を高い又は低いスコアにまとめた。経過観察及び生存時間を免疫療法の開始から計算した。臨床応答は、RECIST v1.1に従って3及び6か月目に評価した完全奏効(CR)、部分奏効(PR)、安定(SD)、又は進行(PD)として定義した。OS及びPFSは、カプラン・マイヤー法及びCox比例ハザード生存期間推定に従って計算した。エンドポイントは、OSに関してはあらゆる原因による死亡、及びPFSに関してはあらゆる再発又は死亡とした。多変量解析が行われ、治療ラインの数及びRoyal Marsden Hospital予後スコアがこのコホートにおけるOS[50]、及び腫瘍体積と関連したため、治療ラインの数及びRoyal Marsden Hospital予後スコア[53]を含むものとした。
【０１６１】
両側P値の有意性に関して<0.05の閾値を定義した。Rソフトウェアバージョン3.4.1(https://www.r-project.org/)を使用して統計解析を行った([45])。
【０１６２】
結果
ラジオミックシグネチャーを構築するために使用したMOSCATOトレーニングデータセットは、2012年5月1日から2016年3月31日の間に含まれる135人の患者からなるものとした(Table 12(表12))。
【０１６３】
【表１２】
2020526844.tif 000015
【０１６４】
*その他:胸腺様分化を伴う紡錘形細胞腫瘍(Spindle epithelial tumor with thymus-like differentiation)(SETTLE)、腹腔内線維形成性小円形細胞腫瘍、肝芽腫、腎芽腫
**その他の類表皮癌:肛門がん、陰茎がん
【０１６５】
TCGAバリデーションデータセットは、入れた時点(2017年6月30日)でスクリーニングのために利用可能な435人の患者のうちの119人の患者を含んでいた(Table 13(表13)に患者特性及びフローチャート)。
【０１６６】
【表１３】
2020526844.tif 000016
【０１６７】
「免疫表現型データセット」は、2005年8月24日から2015年11月19日にランダムに選択された100人の患者からなるものであり、70(70%)の腫瘍は免疫炎症型群に属すると認識され、30(30%)の腫瘍は免疫砂漠型群に属すると認識された(Table 14(表14))。
【０１６８】
【表１４】
2020526844.tif 000017
【０１６９】
VOI:関心体積、IQR:四分位数範囲、MSI:マイクロサテライト不安定性
【０１７０】
【表１５】
2020526844.tif 000018
【０１７１】
IO処置コホートは、2011年12月1日から2014年1月31日の間の抗PD-1/PD-L1第1相試験に登録された137人の継続患者からなるものであった(Table 15(表15))。
【０１７２】
VOI:関心体積、IQR:四分位数範囲、RMHスコア:Royal Marsden Hospital予後スコア、その他の組織像:胃又は食道がん(n=4)、ぶどう膜メラノーマ(n=3)、甲状腺がん(n=2)、前立腺がん(n=1)、肉腫(n=1)
【０１７３】
CD8 T細胞のラジオミックシグネチャーの開発
MOSCATOデータセットにおけるCD8 T細胞のゲノムスコア中央値は1.60であった(四分位数範囲IQR[0.89〜2.47])。エラスティックネットモデル(alpha=0.5、lambda=0.2)を使用してCD8 T細胞推定のためにトレーニングされたスコアは、5つのラジオミック特徴量(グレイレベルランレングス行列からの1つの一次特徴量及び4つの二次特徴量)、2つのVOI位置(アデノパシー、頭頸部)、及びkVp変数を含む8つの変数を保持した(Table 16(表16))。
【０１７４】
【表１６】
2020526844.tif 000019
【０１７５】
Tum:腫瘍からのラジオミック特徴量;Ring:腫瘍を取り囲む周辺リング状部からのラジオミック特徴量;VOI:関心体積の位置;GLRLM:グレイレベルランレングス行列;SRHGE:ショートラン高グレイレベル強調;LGRE:低グレイレベルラン強調;SRLGE:ショートラン低グレイレベル強調;LRLGE:ロングラン低グレイレベル強調;kVp:キロボルトピーク。
【０１７６】
最終的なスコアでは、切片値は3.413472であった。
【０１７７】
*係数のP値は、ブートストラップ法後に計算し、情報提供のみを目的として提示した。正則化回帰の性質を考えれば、推定が低次元の線形回帰の場合程、確実ではない可能性があるため、解釈は注意して行うべきである。
【０１７８】
多い対少ないCD8浸潤物を分類するためのラジオミックシグネチャーの性能は、トレーニングセットにおいてAUC=0.74、95%CI[0.66〜0.82]、P値<0.0001であった(図6A)。CD8 T細胞のラジオミックスコアは、腫瘍体積と相関性がなかった(スピアマンのrho=-0.10、P値=0.26)。
【０１７９】
ラジオミックシグネチャーの検証
TCGAバリデーションセットにおけるラジオミックシグネチャーの性能は、AUC=0.67、95%CI[0.57〜0.77]、P値=0.0019であった(図6A)。腫瘍免疫表現型コホートに関してラジオミックスコアは、免疫砂漠型においてよりも免疫炎症型群において有意に高かった:AUC=0.76、95%CI[0.66〜0.86]、P値<0.0001(図6A)。このシグネチャーの感度/特異度のデータを図9に示す。IO処置コホートに関する、追跡期間中央値[IQR]は16.5か月であった[6.6〜38.9]。3か月目に、ベースラインにおけるラジオミックスコアは、106人[77.4%]のその他の患者(PD+SD)と比較して、客観的応答(CR+PR)があった31人[22.6%]の患者で高かった(P値=0.049)が、病勢がコントロールされた(SD+CR+PR)63人(46.0%)の患者対残りの患者(PD:n=74[54%]患者、P値=0.050)を考慮すると、有意ではなかった。6か月目に、それは、客観的応答及び病勢コントロールの両方に関して有意に高かった(それぞれ、P値=0.025及びP値=0.013)(図6B、Table 17(表17))。
【０１８０】
【表１７】
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【０１８１】
PD:安定;DC:病勢コントロール;SD:安定;PR:部分奏効;CR:完全奏効
【０１８２】
OSは、高いラジオミックスコア群において有意に高かった(n=68[49.6%]患者)、HR=0.58、95%CI[0.39〜0.87]、P値=0.0081。OS中央値は、低いラジオミックスコア群(n=69[50.4%]患者)の11.5か月、95%CI[7.98〜15.6]に対して、24.3か月、95%CI[18.63〜42.1]であった(図6B)。
【０１８３】
この予測子は、多変量解析において最も強い独立予後因子なようであった(HR=0.52、95%CI[0.35〜0.79]、P値=0.0022)(Table 18(表18))。
【０１８４】
【表１８】
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【０１８５】
ラジオミックシグネチャーの臨床的関連性
MOSCATO及びTCGAコホートにおいてMCP-カウンター遺伝子シグネチャーによって推定されたCD8 T細胞とその他の細胞集団のシグネチャー(ゲノム及びラジオミックシグネチャー)間の相関性を計算した(Table 19(表19、20))。
【０１８６】
【表１９】
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【０１８７】
【表２０】
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【０１８８】
有意性は、細胞集団の大半及びCD8 T細胞のゲノムシグネチャーで確認されたが、両セットに関してラジオミックスコアとT及びB細胞リンパ球遺伝子シグネチャーの間のものがより高かった。ゲノム及びラジオミックシグネチャーの両方によりTCGA検証コホートにおいてCD8 T細胞と腫瘍関連好中球の間に有意な負の相関性が見られた(それぞれ、P値=0.0079及び<0.0001)。
【０１８９】
TCGA検証コホートにおけるTILの病理医の定量とラジオミックスコアの間の相関性は、BLCA、LUAD、LUSC及びLIHC部分群に関しては有意であった(n=39/77[50.6%])(スピアマンのrho=0.56、P値=0.00022)(図7A)が、HNSC部分群に関しては有意でなかった(n=38/77[49.4%])(P値=0.18)。したがって、本発明者らは、さまざまな組織像を有する93の頭頸部腫瘍をプールして事後解析を行った(MOSCATO(n=6[6.5%])及びTCGA(n=76[81.7%])からのHNSC、表現型に基づくデータセットからのACC(n=4 [4.3%])、及び当センターの上咽頭未分化がん(UCNT)を有する患者のサンプル(n=7[7.5%]))。ラジオミック予測子は、ACC(HNSCCより少ない浸潤)、HNSCC及びUCNT(より高い浸潤)等の病理学的に評価された腫瘍免疫浸潤と一致してさまざまな組織像を有意に識別することができた(図7B)。
【０１９０】
考察
この第2のシグネチャーは、GLRLM行列からのテクスチャ特徴量を含む([47])。この行列は、画像の均質性又は不均質性を反映する。このシグネチャーの直感的な解釈は、比較的均質で低密度の腫瘍及び周辺リング状部が高いCD8 T細胞スコアと関連づけられるということである([47]及び[48]参照)。これらのパターンは、炎症性浸潤物を表すであろうが、不均質性及び高グレイレベルは、無秩序な血管新生及び壊死のような不均質な絡み合ったプロセスをより表すであろう。
【０１９１】
シグネチャーがkVp及びVOI位置を含んだことは注目すべきである。kVpの保持は、テクスチャ特徴量がそれに極めて依存することを考えれば、コホートが不均一な場合の画像取得のばらつきを説明する必要性を強調する[51、57]。組織の由来元が腫瘍免疫構成に重大な影響を及ぼすことが認識されている[58]ため、解析される臓器にのみ関連する可能性が高いラジオミック情報を説明するためにデザインにVOI位置が含まれた。機械学習モデルは、アデノパシー、頭頸部、及びその他の3つの群を保持した。非ラジオミック変数を用いずに感度解析が行われ、より正確さに欠ける結果を示した。このことは、ラジオミクス予測ツールを開発する場合に、これらのパラメーターを調節することの重要性を強調する(図8)。
【０１９２】
興味深いことに、このラジオミックシグネチャーの生物学的及び臨床的関連性を強化するいくつかの点を特定した。(遺伝子発現シグネチャー、又はラジオミックシグネチャーのいずれかによって推定される)CD8 T細胞の存在量は、MOSCATO及びTCGAデータセットの両方でその他の免疫細胞集団(特に、CD8 T細胞及びNK細胞を包含する細胞傷害性リンパ球、並びにB系列)の存在量と相関性があった(図示せず)。この相関性は、腫瘍内の三次リンパ様構造(TLS)の存在と関連している可能性があり、これは、T細胞、成熟DC、濾胞DCを有する濾胞中心、増殖するB細胞、及び高内皮細静脈の関連によって特徴づけられ、好ましい予後と関連づけられる。反対に、腫瘍関連好中球(TAN)との負の相関性がTCGAデータセットでわかった。更に、腫瘍細胞は、T細胞の機能を妨げながらTANを含む免疫抑制性免疫細胞を引き寄せ、活性化させることができることが示されてきた。その結果、これらの相関性は、これらの生物学的プロセスと一致する。臨床的関連性に関して、IO処置コホートでは、腫瘍タイプの分布は、高いラジオミックシグネチャースコア群と低いラジオミックシグネチャースコア群の間で違いはなかったが、肝臓病変を有する患者は、不良な生存期間と対応する低いラジオミックスコア群に入っていた。
【０１９３】
（参考文献）
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【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６Ａ１】
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【図６Ａ２】
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【図６Ｂ１】
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【図６Ｂ２】
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【図７Ａ】
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【図７Ｂ】
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【図８】
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【図９】
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【国際調査報告】
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