CT画像から腫瘍浸潤CD8細胞の存在を予測するRadiomicsアプローチ
A radiomics approach to assess tumour-infiltrating CD8 cells and response to anti-PD-1 or anti-PD-L1 immunotherapy: an imaging biomarker, retrospective multicohort study
背景
がん免疫療法の効果は患者によって差があり、有効性マーカーの開発が課題である。フランスGustave Roussy Cancer CampusのSunらは、MOSCATO研究に参加した患者（n=135）のCTおよびRNAデータに基づき、機械学習を用いて腫瘍中のCD8細胞の存在を予測するradiomicシグネチャーを確立し、TCGAその他のコホートでこれを検証した。
結論
8つの変数を含むCD8シグネチャーが開発され、TCGAコホートでの検証では曲線下面積0.67であった。このシグネチャーはまた、免疫学的に活性な腫瘍と不活性な腫瘍をよく弁別した（0.76）。抗PD-1／PD-L1療法を受けた患者では、ベースラインでのRadiomicスコアが中央値を上回る患者では、3ヶ月客観的奏功率および6ヶ月客観的奏功率・病勢安定率が高かった。さらにRadiomic高スコアの患者は全生存期間が24.3ヶ月と、低スコア患者の11.5ヶ月より有意に延長した（単変量解析ハザード比0.58）。
評価
Radiomicsは、放射線医学と臨床情報・遺伝子情報などを統合する注目領域である。この研究では腫瘍中のCD8の存在を高精度で予測する画像バイオマーカーが開発された。非侵襲かつコスト効率的な有望アプローチである。
