放射線治療は、がん治療において重要な治療法ですが、健康な組織を損傷する可能性があること、放射線治療抵抗性を誘発すること、腫瘍の酸素濃度が高くなければならないこと、転移のリスクを高める可能性があることなどの問題があります。放射線治療の効果を高める方法は、患者が求めているアンメット・ニーズが多く残されています。
このブログでは、既存の標準治療薬（SoC）や新規化合物の放射線感受性を発見するために、臨床的に予測可能な患者由来腫瘍オルガノイド（PDO）を使用することの価値を探ります。
がん治療における放射線治療の利点と課題
放射線治療は、100年以上前からがん治療の選択肢のひとつとして高く評価され、がん患者の50％以上が何らかの放射線治療を受けています。放射線治療のメカニズムは、腫瘍に高エネルギー光子線を照射し、一本鎖DNA切断（SSB）、二本鎖DNA切断（DSB）、塩基置換、タンパク質架橋、高分子架橋など、直接および間接的に細胞にダメージを与えます。
放射線治療の直接的、間接的な影響により、DNAや細胞へのダメージは広範囲に及びます。 例えば、放射線治療の間接的な影響は、そのほとんどが高レベルの活性酸素種（ROS）の発生によって起こり、細胞毒性の高いDSBの形成やその他の細胞障害につながる可能性があります。 このようなダメージは、細胞死や永久的な成長停止を引き起こす可能性があります。全体として、放射線治療に対する腫瘍の反応には、以下のような多くの要因が示されています。
- がん細胞遺伝・エピジェネティクス
- 腫瘍微小環境（TME）
- がん細胞メタボリズム
放射線治療は、がんの治療において確立された利点を持つ一方で、この治療法の使用に関連するいくつかのよく知られた課題もあります。前述のように、放射線治療は健康な組織に大きなダメージを与える可能性があり、また、放射線治療は腫瘍細胞を循環系に動員することが示されており（特に、放射線治療が存在する多数のがん細胞を死滅できない場合）、転移のリスクが高くなる可能性があります。放射線治療によってゲノムに大きなダメージを受けているにもかかわらず、がん細胞が生存・増殖してしまう「放射線抵抗性」も課題のひとつです。
放射線抵抗性の正確なメカニズムは研究中ですが、DNA損傷応答（DDR）経路、クロマチンリモデリング、細胞メタボリズム、TME内の変化など、この抵抗性のメカニズムは重要な遺伝子発現の変化に関与していると考えられています。
放射線増感剤の価値
放射線治療の改良の試みは、腫瘍への高エネルギー光子線の送達の強化（送達の精度や正確さの向上など）と、放射線増感剤（「放射線治療で腫瘍細胞を死滅しやすくするあらゆる物質」と定義される）と呼ばれる化合物の使用に、多くの場合焦点が当てられてきました。
中でも、ゲムシタビン、インターフェロンα、ErbB阻害剤、ドキソルビシン、ドセタキセル、シスプラチン、メトトレキサート、フルオロウラシル、ブレオマイシンなど多くのSoC抗がん剤は放射線増感剤です。
高レベルでの放射線増感剤は、その構造から小分子、高分子、ナノマテリアルの3つに大別されます。放射線増感剤は種類によって長所と短所がありますが、一般的なメカニズムは次のように分類されます。
- 放射線治療だけでなく、さらに直接的なDNAダメージを与える
- DNA修復機構を阻害する
- 細胞毒性を向上させる細胞機能の強化する
- 放射線耐性遺伝子および/または放射線感受性遺伝子の発現を変化させる
放射線増感剤の効果は、薬剤の種類と量、放射線の量、放射線治療と放射線増感剤の投与時間の間隔に大きく依存します。SoC薬剤の放射線増感特性や新しい放射線増感剤の開発の進展にもかかわらず、より有効な放射線増感剤の同定が急務となっています。
アメリカ国立がん研究所（NCI）の放射線研究プログラムでは、数年前から「新規放射線増感剤の戦略的開発」を臨床上のアンメット・ニーズとして掲げています。
放射線増感剤探索におけるPDOの将来性
前述したように、3D in vitroオルガノイドは、成体幹細胞（ASC）から増殖した微小な自己組織化構造であり、元の組織の主要な構造および機能特性を再現します。
腫瘍組織を含む正常組織と疾患組織の両方からモデルを開発するために、最適化されたHubrecht Organoid Technology（HUB）プロトコルが確立されています。患者由来腫瘍オルガノイドモデルは、PDOと呼ばれる患者組織から直接作成する方法と、患者組織を患者由来異種移植（PDX）としてマウスで培養し、その後に患者由来異種移植オルガノイド（PDXO）を作成する方法があり、どちらも患者の初代細胞を使用する方法に代わるものです。
このような3D in vitro腫瘍モデルは、元の患者の腫瘍ゲノムや形態学的特徴および病態生理学的特徴を忠実に再現し、in vivoモデルよりも容易に拡張することが可能です。すなわち、3D in vitro腫瘍モデルはHTSアプローチに適しており、長期培養や凍結保存後も遺伝的・表現型的に安定しています。
PDOは、放射線治療単独による治療法への放射線増感剤と、SoC抗がん治療を含む潜在的な放射線増感剤との組み合わせによる新しい増感剤の発見に使用される重要なモデルです。例えば、ある研究では、10個のPDOモデルをシスプラチンやセツキシマブの毒性量を加えたもの、あるいは除いた放射線療法に曝露しました。化学療法と放射線治療の併用は、単剤治療と比較して細胞死が増加し、放射線治療に対する感受性は、シスプラチンの存在下で試験した10系統中6系統で、またセツキシマブとの併用では10系統中4系統で増加しました。
さらに、オルガノイドの放射線感受性を臨床応答と比較しました。7人中6人の患者で、放射線に対するオルガノイドの応答は、患者の臨床転帰と同様でした。
全体として、PDOは、深層データを迅速に開発するために使用される臨床的予測性の高いモデルとして、ますます認識されています。 これらのデータは、患者にとってより良いがん治療の選択肢と結果につながる放射線治療の新しいアプローチの開発に役立ちます。
新しいPDO放射線増感剤選別プラットフォーム
前述のように、3D腫瘍オルガノイドはHTSアプローチに適しており、既存の薬剤や新規化合物の放射線増感効果の探索に役立ちます。また、腫瘍組織由来のオルガノイドと正常組織由来のオルガノイドを比較することで、放射線増感効果の特異性を評価することも可能です。
柔軟性、堅牢性、再現性に優れた検証済みのプラットフォームを使用することで、PDOモデル間の放射線感受性の明確な差異を確実に示すことができます。実験ワークフローの一例を図1に示します。
オルガノイドを増殖、収集し、プレーティングした後、異なるレベルの放射線の存在下または非存在下で目的の化合物に曝露します。
その後、CellTiter-Glo（CTG）などの標準的な生化学的生存率アッセイやハイコンテンツイメージング（HCI）を用いて読み出しを行い、腫瘍細胞の死滅、標的発現、抗体結合、多くの形態学的パラメータなど、3Dオルガノイドにおける膨大な種類の読み出しを可能にします。 HCIは、細胞周期停止、アポトーシス、ネクロシスを誘発する化合物を識別することもできます。
図1： PDOを用いた放射線増感剤同定のための実験的HTSワークフローの例
以下は、12種類のPDOモデルの放射線に対する感度を調査した実験結果です。PDOは0～10Gyの放射線量に曝露しました。モデルを異なる放射線量に曝すと、生存率のスペクトルが観察されます。 例えば、最高レベルの放射線を照射した場合、生存率は約15％から100％の範囲を示しました。
全体として、図2のグラフは、左が最も感度の高いモデル（OV5296B）、右端が最も感度の低いモデル（OV5294B）を表しています。この不均一な応答プロファイルは、現実の患者集団で観察される放射線治療の応答の多様性と一致します。
図2： 12個のPDOモデルを異なるレベルの放射線に曝した後の生存率分析
続いて、最も感度の高いモデルと最も感度の低いモデル（すなわち、2つの卵巣腫瘍オルガノイドモデルOV5298BとOV5296B）に加え中程度の感度を持つモデル（頸部腫瘍オルガノイドモデルCV10946B）の中で放射線増感剤として知られているゲムシタビンと組み合わせた放射線化学療法の相乗効果を検証しました。図3に示すように、この分析結果は、ゲムシタビンが、ベースラインの放射線感度にかかわらず、3つの腫瘍オルガノイドモデルすべての放射線感度を向上させることを実証しています。
図3：よく知られている放射線増感剤であるゲムシタビンは、感度の高いオルガノイドモデルと感度の低いオルガノイドモデルの両方の放射線感度を高めます。本試験ではCTGアッセイを使用し、値は0Gy時の溶媒対照と比較した相対生存率で表しています（エラーバーはSD； n = 2を表す）。
結論
放射線治療は、がん治療の重要な手段の一つですが、その安全性と有効性を高める機会はまだ十分残されています。 臨床的に予測可能なPDOは、HTSアッセイに適しており、既存のSoC薬剤または新規化合物の両方で新しい放射線増感剤を探索するために使用できる貴重なモデルです。
放射線治療は、がん治療の重要な手段の一つですが、その安全性と有効性を高める機会はまだ十分残されています。 臨床的に予測可能なPDOは、HTSアッセイに適しており、既存のSoC薬剤または新規化合物の両方で新しい放射線増感剤を探索するために使用できる貴重なモデルです。
PDX由来オルガノイド（PDXO）腫瘍モデルと患者由来オルガノイド（PDO）オルガノイドモデルの検索可能なオルガノイドバイオバンクデータベースで、腫瘍オルガノイドモデルの変異プロファイルと遺伝子発現プロファイルを照合してモデル選択を簡便化します。
