米国がん学会特別AIカンファレンスで発表された研究結果から、免疫系の独自の機械学習モデルの使用により、イピリムマブ（抗CTLA4）抵抗性メラノーマ患者でのニボルマブ（抗PD1）の反応における脂肪細胞の関与の可能性を発見
イスラエル・テルアビブ--(BUSINESS WIRE)--#AI--（ビジネスワイヤ） --
CytoReasonが本日発表した新知見により、治療を最も必要としている患者、すなわちイピリムマブ（抗CTLA4）免疫療法がすでに奏功しなくなっている患者の治療プロセスについて、影響を与える可能性がある腫瘍微小環境の新たな細胞因子が明らかになりました。これらの知見は検証が済めば、難治性メラノーマでの重要な免疫療法の実施・順序付けのための戦略改善への方向を示す可能性があります。30周年米国がん学会特別AIカンファレンスで発表されるこれらのデータにより、将来の新薬のためのこれまで未確認の標的候補も明らかになります。
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https://www.businesswire.com/news/home/20181016005577/en/
機械学習に基づくCytoReason専有のアプローチを利用し、メラノーマ生検のデータを解析した結果、イピリムマブ抵抗性の患者コホートでニボルマブ奏功患者と非奏功患者との違いをもたらす細胞と遺伝子が特定されました。分析の結果、イピリムマブ抵抗性のニボルマブ奏功患者では、非奏功患者と比較して脂肪細胞の存在量が有意に高いことが判明しました（p値
= 2x10-7）。また今後の治療改善を追求する際に有用となり得る新たな標的候補も明らかになりました。
脂肪細胞は腫瘍微小環境の調節に関与していることが知られています。これらの知見が示すのは、イピリムマブ抵抗性ニボルマブ感受性の患者集団で、脂肪細胞がこれまで報告されていない調節的役割を持ち、ニボルマブ奏功患者と非奏功患者の違いを生じさせている可能性があるということです。これらの知見は患者の小規模の患者標本に基づく予備的知見であり、さらなる研究によって結果を検証する必要があることに留意すべきです。
CytoReason科学業務担当ヘッドのYair
Benitaは、次のように述べています。「脂肪細胞に関する知見は予想外のもので、腫瘍／免疫応答インターフェースにおける脂肪細胞の役割につき多くの疑問を提起するものです。脂肪細胞が治療の影響を受けるのか、逆に治療が脂肪細胞の影響を受けるのか、それとも腫瘍の種類が異なることを意味するのか、現時点では不明です。ただはっきりしているのは、脂肪細胞が免疫療法で果たし得る役割への理解を深めるため、CytoReasonの技術が脂肪細胞に加え、今後の研究で脂肪細胞を追究するための戦略を構築する必要性にスポットライトを当てたという点です。」
遺伝子発現解析は、疾患への理解を深めるための強力なツールです。ただし、細胞における遺伝子発現シグネチャーの特異的パターンは、その約90%がサンプルの細胞構成によって決まるものです。これにより発現プロファイリングが分かりにくくなり、問題の真の原因の特定が非常に困難となります。
CytoReasonのプラットフォームは、これらの問題を克服するように機能します。本研究でCytoReasonは、単一の公表データセットを使用し*、当社の知識ベースと技術を適用して細胞構成と細胞特異的発現を再構築することができました。これにより当社は細胞レベルの分析を実施し、隠れた細胞活動を明らかにすることで、それらの活動を治療効果が出ている時のみに見られる特定遺伝子のマッピングに落とし込むことができました。
CytoReasonのDavid
Harel最高経営責任者（CEO）は、次のように述べています。「免疫系は主として細胞を基盤としています。CytoReasonは、当社の疾患モデルが細胞レベルで特別にデザインされ、生物学的特性を再現して主要な生物学的な課題を解決すると同時に、すべてのデータセットから学習するという点で独自です。CytoReasonのコンピュテーショナルプラットフォームは、遺伝学、ゲノミクス、プロテオミクス、サイトメトリー、文献を機械学習に統合して、当社の疾患モデルを創出します。本解析により、従来の方法では多くの場合に見ることができない新たな生物学的関係についての新規仮説を生み出し、創薬と医薬品開発において非常に有益で決定的な手がかりを提供するCytoReasonの能力が一層明らかになります。」
*Cell. 2017 Nov2;171(4):934-949
CytoReasonについて
CytoReasonは世界最大級のシステム免疫学グループです。当社能力の中核を成すのは、細胞レベルでの免疫系の解釈を塗り替えるに当たっての独特で並外れた着眼です。免疫系は多様な疾患（および治療）に関与しており、これらの種類は明確に免疫と関連しているとされる疾患をはるかに上回ります。CytoReasonが10年以上かけて構築した細胞中心モデルは、利用が難しく最も広範なデータで磨かれた最も正確な機械学習技術の開発によって実現しました。CytoReasonは一般的なAI企業と異なります。当社は基礎生物学の手法を適用することで、今日の生物医学研究コミュニティーが直面している最大の課題の一部を形成する基礎生物学上の問題の解決に当たっています。CytoReasonは細胞中心モデルを設計図として使用し、疾患やその治療法の理解の中心となる遺伝子・細胞・サイトカインの相関関係と因果関係について、従来であれば不可能であった速さと精度をもって、隠されてきた知見を詳細に解き明かすことができます。
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