2024年に発表された《Cancer Cell International》の《Machine Learning and Single-cell RNA Sequencing Reveal Relationship Between Intratumor CD8+ T Cells and Uveal Melanoma Metastasis》の学術報告

研究背景及び目的

ぶどう膜メラノーマ（Uveal Melanoma, UM）は成人に最も多い眼内悪性腫瘍である。放射線治療や手術治療を受けた後、原発性UMの局所再発率は低い。しかし、約40%の患者で治療後に遠隔転移が発生し、特に肝臓での転移が主な原因となり、4～5年内に50%もの死亡率に至る。現在、UMの転移リスクの評価は主に多遺伝子モデルに依存しており、これらのモデルは、遺伝子発現プロファイリング（Gene Expression Profiling, GEP）データを用いて、患者の転移リスクと予後を予測するために、機械学習法を多用している。しかし、これらのモデルでは必要となる遺伝子数が多く、検査コストが高く、大規模な臨床シナリオでは適用しにくいという課題がある。また、これらのモデルは具体的な転移メカニズムに対する説明が限定的であり、特に、ぶどう膜における免疫微環境が腫瘍転移にどう影響するのかに不明点が残っている。したがって、遺伝子数が少なく、臨床的に実現可能なモデルを開発し、UMの転移メカニズムを掘り下げる必要がある。

本研究の主な目的は、少数の遺伝子で構成された予後モデルを構築し、UM患者の転移リスクを評価することである。研究チームは、機械学習アルゴリズムと単細胞転写遺伝子シーケンシング（Single-cell RNA Sequencing）データを組み合わせ、細胞タイプと機能レベルからUM転移の免疫微環境の影響メカニズムを調査した。研究結果はUM患者の臨床リスク評価に理論的サポートを提供し、UM免疫治療の研究開発への参考となる。

研究の出典

この研究は中国湖南省湘雅二医院眼科の陳樹明、唐子淳らによって共同で行われ、2024年に《Cancer Cell International》に発表された。陳樹明と唐子淳は共同第一著者であり、通訊著者は劉暁と李卓である。

研究方法とプロセス

1. データ収集と処理

研究では、TCGAデータベースから79例のUM患者のRNA-seqデータと臨床情報を使用して予後モデルを構築し検証した。さらに、GEOデータベースの2つの単細胞データ（GSE138665およびGSE139829）を使用して、UMの転移の具体的なメカニズムを探求した。転移状態に基づいて患者は転移群と非転移群に分けられ、“DESeq2”、“EdgeR”、“Limma”などのRパッケージを使用して、転移に関連する247の遺伝子を選別した。その後の機能的な富化解析では、これらの遺伝子が主にIL-17経路や代謝経路など、細胞基質微環境に関連する経路に関与していることが示された。

2. 予後モデルの構築

Log-rank検定と単一要因Cox回帰を通じて予後に関連する117の遺伝子を選別し、さらにLasso回帰と多要因Cox回帰を利用してSLC25A38、EDNRB、LURAP1の3つの遺伝子を含むモデルを構築した。これらの遺伝子はすべてUM患者の保護因子であり、Kaplan-Meier生存解析でも高い予測精度を示した。ROC曲線検証の結果、モデルは6、18、30ヶ月の予測において良好な安定性と精度を備えていることが示された。

3. 細胞実験による検証

細胞レベルで研究チームは、細胞スクラッチ実験とCCK-8細胞活性測定を実施し、SLC25A38、EDNRB、LURAP1の遺伝子発現がUM細胞の遊走能力を顕著に抑制することを確認したが、細胞増殖やアポトーシスには大きな影響を及ぼさないことが示された。これらの結果から、3遺伝子モデルがUM細胞の遊走と転移リスクに重要な調整作用を果たしていることが分かった。

4. 免疫微環境の解析

ESTIMATEおよびCIBERSORTなどのRパッケージを使用して、2群のサンプルの免疫浸潤状況を評価した結果、転移リスクの高いグループではCD8+ T細胞の浸潤レベルが顕著に増加していたが、ほとんどのCD8+ T細胞が消耗状態にあり、機能が低下していることが分かった。これは、高リスクグループにおいてはCD8+ T細胞が増加しているものの、機能的CD8+ T細胞の割合が低いため、これが高い転移リスクの一因である可能性があることを示唆している。

5. 単細胞転写遺伝子シーケンシングによる細胞間通信の解明

単細胞転写解析により、UM腫瘍微環境内の細胞間通信の様子がさらに明らかになった。CellChat解析を通じて、高リスクグループでは細胞間通信の数と強度が大幅に増加しており、特に細胞毒性CD8+ T細胞において腫瘍細胞内の通信強度が強化されていることが分かった。さらに経路解析によりAPP、MHC-I、CD99、MIF等の重要な経路が特定され、CD99が信号伝達を介してCD8+ T細胞と腫瘍細胞間の通信に影響を与え、ひいてはUMの転移を促進している可能性が推測された。

6. CD8+ T細胞の分化経路

疑似時間解析と分化マーカー遺伝子解析を通じて、研究チームは高リスクグループにおいてCD8+ T細胞が早期分化段階にある傾向が強く、機能が弱く、消耗状態が増加していることを発見した。高リスクグループにおけるCD8+ T細胞の機能的喪失はその抗腫瘍能力を低下させており、UM転移の鍵となる要素である可能性がある。

研究結果及び主要な発見

1. 三遺伝子予後モデルの構築：SLC25A38、EDNRB、LURAP1から成る簡潔なモデルを開発し、UM患者の転移リスクを評価できる。このモデルは内部および外部検証データセットにおいて高い予測精度と安定性を発揮し、臨床適用性が高い。

2. CD8+ T細胞の重要な役割：高リスクグループのCD8+ T細胞は顕著な消耗状態を示し、細胞間通信における役割が顕著に増大している。特に、CD99シグナル伝達経路のUM転移への潜在的な作用が証明された。

3. 免疫微環境の異質性：UM転移過程は独特の免疫微環境と密接に関連している。高リスクグループのCD8+ T細胞は増えるが機能が弱く、UMの免疫逃避メカニズムの複雑さを示している。研究はMHC-IとAPPなどのシグナル経路がUM腫瘍細胞の抗原提示と細胞遊走調節に関与している可能性があることを発見した。

4. CD8+ T細胞の分化と消耗状態の影響：高リスクグループでのCD8+ T細胞消耗状態の増加がUMの免疫逃避で重要な役割を果たしている。将来的には、CD8+ T細胞の消耗を防ぐ手段を通じて、UMの免疫治療法をさらに効果的に開発できる。

研究の意義

この研究で開発された三遺伝子モデルは、UM患者の転移リスク評価と予後予測のための信頼できるツールを提供している。少ない遺伝子数という特性により、遺伝子検査コストが低くなり、モデルの臨床適用性が向上した。また、単細胞レベルからUMの免疫微環境を初めて深く分析し、UM転移過程におけるCD8+ T細胞の重要な役割を明らかにし、UM免疫治療の新たな研究方向を提供した。今後は免疫微環境におけるCD8+ T細胞消耗状態を調整することで、より精密な免疫治療戦略を設計し、UM患者の生存率を向上させることができる。