抗がん剤の消耗率は、他の治療カテゴリーに比べ非常に高くなっています。臨床段階に到達するのはわずか5％と言われていますが、これは前臨床データの翻訳性の低さが一因とされています。
製薬業界では従来、in vitroでの抗がん剤スクリーニングに2Dがん細胞株を用いてきました。このシステムは大半の用途には適切ですが、前臨床と臨床の結果には相関が限定的であることが分かっています。創薬の初期段階から、より高度な前臨床モデル（ハイスループット薬剤スクリーニング[HTS]など）を用いて、ヒトのがんの複雑性をよりよく再現し、早い段階で適切な意志決定を可能にすることが直ちに求められています。患者由来オルガノイド（PDO）および患者由来異種移植（PDX）由来オルガノイド（PDXO）は、腫瘍バイオロジーをin vitroで再現するものとして登場し、幅広いがんの適応症、サブタイプ、遺伝子背景をカバーするバイオバンクを作成するための貴重なツールとなっています。
このブログでは、臨床的な関連性が高く、患者に関連した腫瘍オルガノイドをHTSに利用することの価値に焦点をあてています。PDOやPDXは翻訳性、予測性に優れたモデルです。また、いくつかの利点を持つアッセイレディ（AR）オルガノイドプラットフォームの機能を示すケーススタディもここで紹介します。
- タイムラインの大幅な短縮を実現
- シングルバッチのオルガノイドで繰り返しアッセイが可能
- HTSや広範なパネル評価に最適
腫瘍オルガノイドの価値
すでに述べたように、腫瘍オルガノイドは、原腫瘍の表現型、ゲノム、形態（3D構造）の特徴を高度に再現する3D in vitroモデルであり、これらはすべて薬物応答に影響を与える重要な要因です。腫瘍オルガノイドは、拡張性があり、臨床予測性が高く、長期間の培養や凍結保存を経ても遺伝的・表現型的に安定しています。
Hubrecht OrganoidTechnology (HUB)のプロトコルを用いて開発された腫瘍オルガノイドは、がん幹細胞の構成要素が保存されているため、構造的、細胞の不均一性、体細胞突然変異を含む複数世代にわたって元の腫瘍の表現型および遺伝的特徴を予測通りに保持しながら、長期間の増殖が可能で、フォローアップ研究のために冷凍保存することもできます。腫瘍オルガノイドは、患者の腫瘍組織（PDO）から直接得られるものと、PDX（PDXO）から得られるものがあり、後者は、いくつかの重要な特徴を持ち、検証され、注釈のついた大規模なコレクションとして市販されています：
- 多様な遺伝的背景を含む患者集団の異質性を把握
- 広範な適応症に対応
- HTSなどの大規模な研究をサポート
- 反復研究の可用性を確保
PDXとPDXOは生物学的に同等であり、患者のアバターとしての役割を果たすことができます。そのため、患者の初代細胞の代替となるものです。両モデルとも、HUBのプロトコルだけを用いて開発されたもので、がん創薬の新たな機会を十分に生み出します。
大規模なオルガノイドパネルは、多くの患者関連モデルを同時に活用します。これは、初期段階の創薬への画期的なアプローチです。目的に合わせたPDO/PDXOの選択により、「シャーレ上の臨床試験」が可能になります。このようなコレクションは、患者個人だけでなく、患者集団のレベルでも患者の特性を反映しています。臨床現場でしばしば見られる薬剤耐性は、患者間および腫瘍内の不均一性が基礎になっていると考えられています。大量のモデルで同時に化合物をスクリーニングすることができるため、どのリード化合物を進めるかの意思決定が迅速に行えるようになります。創薬において大規模なオルガノイドパネルを使用し、バイオマーカー分析と組み合わせることで、応答性の高いがんのサブタイプや遺伝子型を特定し、早期に患者の層別化を可能にします。
ケーススタディ：強固で再現性の高い、臨床に即した結果が得られる汎用がんアッセイレディオルガノイドドラッグスクリーニング
本研究では、バイオバンク（冷凍保存）されたPDXO（ARオルガノイドプラットフォーム）の能力を、新鮮に調製された患者由来腫瘍オルガノイド（従来型）と比較しました。
ARプラットフォームは、7つの腫瘍タイプ（大腸がん、乳がん、肺がん、膵臓がん、卵巣がん、子宮頸がん、メラノーマ）から選択した50のPDO/PDXOモデルで表され、いくつかの（対になった）健康組織（コントロール）サンプルを保有していました（図1A）。その目的は、サンプル全体のKRAS変異の多様性によって示されるサブタイプやドライバー変異の大きな変異性を表す不均一なグループを生成することにありました（図1B）。従来の方法で14のモデルが用意され、これも様々な腫瘍の適応を表していました（非掲載）。一貫性を高めるため、すべての手順を標準化し、自動リキッドハンドリング機器を使用しました。
図1： (A）50のPDXO ARオルガノイドプラットフォームに表される腫瘍タイプ、（B）PDXO全体のKRAS変異ステータス
2つの方法で試験したPDO/PDXOモデルの増殖性と薬剤応答性を評価しました。オルガノイドの能力は、薬剤感受性試験を繰り返し、プレート内およびプレート間の変動性、CV、Z値、アッセイウィンドウ、IC50値などを評価しました。オルガノイドの薬物応答は、CellTiter-Glo（CTG、コントロールに対する相対的な細胞生存率）とハイコンテンツイメージング（HCI）リードアウト（コントロールに対するオルガノイドあたりの平均核数）の両方を用いて取得されました。
最初に、ARオルガノイドプラットフォームに含まれるすべての腫瘍の適応症を表す14のオルガノイドモデルを、CTGベースの薬剤スクリーンアッセイでアッセイ能力を比較しました。全体として、従来モデルとARモデルは、同様に高いZ値、低いプレート内およびプレート間の変動（CV）（15％未満）、大きなアッセイウィンドウ（ネガティブコントロール／ポジティブコントロール）（図2）など、高い再現能力を示しました。ARプラットフォームは、従来のモデルと比較して、コストを大幅に削減し、キックオフからデータ提供までのプロジェクト期間を数ヶ月から数週間に短縮（6倍以上）しました（データ非掲載）。
図2： ARオルガノイドプラットフォームと従来方法の比較
CTGおよびHCIアッセイでは、ARプラットフォームと従来の方法で同様の結果が得られました。図3は、従来方法（3A、3C）とARプラットフォーム（3B、3D）を用いて増殖させたパクリタキセル、カルボプラチン、シスプラチンに対する薬物応答を比較する代表的なプロットです。
図3： ARオルガノイドプラットフォームと従来方法との薬物応答比較（すべてのアッセイでn = 4、データはコントロール群に対して正常化）
表1に示すように、従来方法とAR法を用いて調製された試験済の卵巣オルガノイドモデル（OV5296B）では、非常に類似したIC50（μM）値が得られました。GraphPad prismでの可変勾配（4パラメータ）フィッティングは、2つの方法とCTGおよびHCIアッセイの間で同等のデータを示しています。この類似性は、多様な遺伝的背景を持つ7つの適応症のサブセットをカバーする、追加の23のモデルで確認されました（データ非掲載）。両プラットフォームは、数ヶ月の間隔を空ける、あるいはCrown Bioscienceの異なる拠点でアッセイを実施した場合でも、一貫したIC50出力することができました（データ非掲載）。
表1： 従来モデル、ARモデル、CTG法、HCI法のIC50（uM）値
大腸がんPDXO（CR5043B）モデル（従来方法とAR法の比較）については、数週間にわたる実験（CTGアッセイ、n = 4）でSN38薬剤感受性を評価しました（図4A）。CR5043Bを従来方法で10継代以上増殖し、4つの異なる継代（p19、p20、p21、p29）で薬剤感受性を試験しました。薬物応答曲線は高いオーバーラップを示し、同様のIC50値（CTGアッセイ、n = 4）を示しました（図4B）。
AR大腸がんオルガノイド（P18T）を、異なるリキッドハンドリングシステムを用い、異なる場所（Crown Bioscience LeidenおよびUtrecht）で播種しました。5-フルオロウラシル（5-FU）に対する薬物応答は、HCI分析を用いて決定しました（n = 4）。これらの実験では、曲線の形状や位置の類似性から、実験間の再現性が高いことを示しています（図4C）。
図4： ARオルガノイドプラットフォームと従来方法の異なるアッセイにおける薬剤感受性
全体として、どちらのシステムも良好なパフォーマンスを示しました。ただし、ARオルガノイドプラットフォームは、顧客にとってタイムラインと関連コストを大幅に削減し、物流上の課題を最小限に抑え、大規模な腫瘍オルガノイドパネルを同時にスクリーニングすることを可能にします。 このケーススタディでは、ARプラットフォームにより、感受性の高いモデル、部分的に感受性の高いモデル、感受性の低いモデルを効果的に区別し、オルガノイドが患者の層別化を可能にする能力を実証しています。
結論
がん創薬のパラダイムは、コストがかかり、リスクが高く、時間がかかり、非効率的です。 より臨床に近く、HTSに適合する優れたモデルは、創薬に革命をもたらす可能性があります。
患者由来オルガノイドは、HTSで一般的に使用されている従来の2D細胞培養システムと比較して、患者との関連性が高いin vitroプラットフォームです。患者由来オルガノイドを用いた前臨床薬剤スクリーニングは、in vivoでの評価に先立ち、3D in vitro腫瘍モデルが元の腫瘍のゲノム、形態、病態生理学的特徴を忠実に再現するため、迅速かつ拡張可能でトランスレーショナルなプラットフォームを提供します。 さらに、長期間の培養や凍結保存を経ても、遺伝的・表現型的に安定であることが証明されています。
オルガノイドを用いたHTSを実施するには、いくつかの重要な要素が組み合わされ、高いトランスレータビリティと臨床的成功をもたらす薬剤候補を選択する機会を最大限に高めるプラットフォームを形成することが必要です。さらに、ARオルガノイドプラットフォームは、時間とコストを大幅に削減することができます。PDO/PDXOモデルの大半はPDXとしても利用できるため、研究者は応答性の高いin vivoマッチングモデルに直接アクセスすることができ、それらを補完的に使用することで、初期のin vitro試験から後期の動物ベースの検証試験へと効率的に移行することができます。
OrganoidBaseTMでがん創薬を次のステップに進めましょう。これらのオルガノイドは、翻訳性や予測性に優れているため、タイムラインの短縮、シングルバッチでの繰り返しアッセイ、ハイスループットな薬剤スクリーニングへの適性など、大きな利点があります。今すぐOrganoidBaseTMをご覧いただき、腫瘍オルガノイドの研究への可能性を切り開いてください。
