薬剤併用の未来を探究：マウス腫瘍モデルを用いたin vivo相乗作用研究の洞察

オンコロジーの世界は日進月歩であり、研究者や科学者として、私たちは常に最前線でがんに対する革新的な解決策を模索しています。有望な方向性の1つは、薬剤の併用の探求です。この発想は単純ですが奥深く、2つ以上の薬剤を組み合わせることで、その効果を増幅させ、個々の影響以上の結果をもたらす可能性があります。薬の相乗作用の世界を探究してください。

薬剤を併用する理由

がんは1つの病気ではなく、遺伝子や分子の相互作用が複雑に絡み合った無数の病気であることはよく知られています。 単一の薬剤が1つのパスウェイを標的とし、他のパスウェイは潜在的にそのまま残され、がんが適応して耐性を獲得する可能性があります。そこで登場するのが薬剤の併用です。複数のパスウェイを同時に標的とすることで、薬剤の組み合わせが可能になります。

• 耐性を減らす：多面的な攻撃は、がんが治療に対する耐性を獲得する機会を減少させます。
• 効力を高める：薬剤は互いの効果を増幅させ、より強力な腫瘍抑制効果をもたらします。
• 副作用を最小限に抑える：各薬剤を低用量で使用することにより、有効性を維持しながら副作用を減らすことができます。

In Vitro 試験における薬物相乗作用の評価

薬剤併用というコンセプトはとても魅力的ですが、どの組み合わせが本当に相乗作用を発揮するのかを見極めることが常に課題となっています。歴史的に、薬剤の相乗作用は、主に細胞株の中で高度な統計的手法を用いて探究されてきました。細胞株やオルガノイドを用いたこれらの in vitro 研究は、薬剤がどのように相互作用するかについての最初の洞察を与えてくれます。動物やヒトでの試験に進む前に、潜在的な組み合わせをスクリーニングする貴重な価値があります。

In Vivo モデルにおけるブレークスルーと課題

しかし、動物試験に関しては大きな欠落があります。マウス腫瘍モデルを用いた in vivo 薬剤相乗作用試験は、しっかりした統計的手法が欠如しており、偽陽性の可能性があります。 このことを考えると、動物試験では 「相乗作用」を示した薬剤の組み合わせが、臨床試験では失敗するかもしれません。時間と資源の浪費という結果になります。

『Cancer Research Communications』誌に最近掲載された私たちの論文が、ゲームチェンジャーとなるのはこの点にあります。PDX、CDX、およびシンジェニックモデルにおいて、薬剤の相乗作用を確実に同定する方法を初めて導入しました。この方法は、腫瘍の増殖行動について仮定することなく、腫瘍容積のデータから直接相乗作用を計算できる点でとてもユニークです。

調査の主要な注目点

• invivoSynアプローチ： この方法はeGRと呼ばれる有効性評価指標を用い、試験期間中の平均腫瘍増殖率を測定します。マウス間の腫瘍容積のばらつきを考慮し、相乗作用スコア、併用指数、統計的信頼区間を計算します（図1）。
  
  
• In Vivo試験におけるIn Vitro薬剤相乗作用の検証： invivoSynを用いて、細胞株で相乗作用を示す組み合わせがマウスモデルでも相乗作用を示すことを確認しました。 例えば、SN-38とラブセルチブの併用は、個々の治療よりも効果的にマウスの腫瘍を縮小させました（図2）。
  
  
• In Vivo 併用効果の直接評価： 研究チームの方法は、マウスで併用効果を直接評価し、異なるモデルにおける腫瘍免疫の役割についての洞察を明らかにしました。 注目すべき発見は、抗PD-1療法と抗CD8療法を併用したときに見られた拮抗作用でした。

図1. 偏りのない薬効指標に基づく in vivo 相乗作用の定量化

(A) in vivo での薬効を示す偏りのない指標である eGR の定義。上のグラフは、説明のための2つの合成曲線で、腫瘍容積（TV）で測定した腫瘍の増殖と縮小を示しています。下のグラフは、同じ腫瘍成長曲線を自然対数スケールで示し、eGRの計算を示しています。eGRは2AUC/d2 として定義され、AUCは着色領域の大きさ、dは試験期間（日数）です「（詳細は刊行物の『Methods』を参照）。

(B）4群デザインは、最も一般的な in vivo 併用試験で、溶媒対照、薬剤A、薬剤B、薬剤A+Bの4つの治療グループがあり、2つの薬剤の投与量は固定されています。 通常、1つのグループには複数のマウスがあり、腫瘍成長曲線やTVデータポイントの数が異なります。

(C）4つのグループの平均腫瘍増殖曲線。 薬剤A、B、A+Bについて、特定の日のTVに基づいて相対生存率を計算し、いくつかのモデルの下で組み合わせ指数（CI）と相乗作用スコア（SS）を推定します。この図では Bliss 独立モデルのみを示しています。

(D）ブートストラップ信頼区間とp値は、組み合わせ指数と相乗作用スコアの両方について計算されます。 赤の適合密度曲線で重ねたヒストグラムは、CIまたはSSの1000ブートストラップ値の分布を示しています。赤の破線の縦線は相加効果（CIは1、SSは0）を示し、青の三角形はCIまたはSSの計算値を示し、青の横線は95％信頼区間を示しています。 invivoSynは私たちのメソッドの名前であり、それを実装したソフトウェアパッケージでもあります。

図2. in vitro 薬剤相乗作用を in vivo の併用試験で検証

TOP1 阻害剤であるイリノテカンと CHEK1 阻害剤であるラブセルチブは、3つの結腸細胞株で有意な相乗作用を示し、続いて、関連する細胞株由来の異種移植で評価されました。これらの薬剤の in vivo 併用効果を3つの異種移植について CombPDX と invivoSyn の両方の方法論を用いて再評価しました：SW837（A-D）腫瘍増殖曲線（A）。CombPDX 法による Bliss 独立モデルに基づく、95％ 信頼区間とp値で補完された局所的組み合わせ指数と全体的組み合わせ指数（gCI）の値（B）。1000ブートストラップリサンプルによって得られた Bliss 組み合わせ指数（CI）値の密度分布。実際のCI値（青い三角形で表される）、その 95％ 信頼区間（青い線で示される）、およびそのp値はすべて、当社の invivoSyn 技術を用いて導き出されました（C）。赤い破線の縦線は相加効果を示します（CIは1、SSは0）。 invivoSyn 法による Bliss 相乗作用スコアの詳細も同様です（D）。SNU-81（E-H）とLS-1034（I-L）はSW837と同じようなパターンを示します。セグメント（B、F、J）の結果は、CombPDX ウェブサイトのデータを用いて可視化されました。青いマーカーは局所的CI値を表し、縦線は95％信頼区間を示します。注目すべきは、ある局所的CI値が、それぞれの 95％信頼枠から外れていることです。

結論

結論として、invivoSyn フレームワークが、in vivo 薬剤相乗作用を評価するための強力なツールであることが明らかになりました。このフレームワークが提供する知識は確かな統計学的手法に根ざしており、併用療法研究のデザインと解釈に役立ちます。薬剤の組み合わせが治療戦略、特にオンコロジーにおいて極めて重要であることに変わりはないため、invivoSyn のようなツールは、実験デザイン、ひいては治療介入を導く上で非常に貴重なものとなります。将来的には、invivoSyn と他の薬物相互作用モデルの同化に焦点があたり、その知見がさらに多様なデータセットと共鳴すると確信します。