杏林医会誌 50 巻 4 号 171 178 2019 年 12 月 特 集 がん遺伝子パネル検査とがんゲノム医療 大塚弘毅 杏林大学医学部臨床検査医学教室 要 旨 同じ臓器のがん種でも遺伝子異常は多様性を有することが明らかとなり, がん治療は臓器別から遺伝子異常に応じた治療すなわちがんゲノム医療へと変わりつつある 次世代シーケンスの登場により, がん関連遺伝子異常を網羅的に解析し, 患者の治療薬や臨床試験に結び付けることを目的としたがん遺伝子パネル検査が可能になった これにより個々の患者のがんゲノムプロファイルに応じた最適な治療の実現につながることが期待される 現在わが国では, がん遺伝子パネル検査として, 日本で開発された OncoGuide NCC オンコパネルシステムと米国 Foundation Medicine 社で開発された FoundationOne CDxがんゲノムプロファイルの2つの検査法が承認されている 本稿ではこれらの 2つの検査法を中心にがん遺伝子パネル検査とがんゲノム医療について解説する Ⅰ. がんゲノム医療がんゲノムプロファイリングの情報に基づき適切な患者に適切な治療を行うことを目的とするがんゲノム医療が保険診療としてわが国の臨床に登場した 1,2) 高速かつ大量にゲノム情報を解析することが可能な次世代シーケンサーを用いるがん遺伝子パネル検査が 2018 年 12 月に承認され, 2019 年 6 月に保険収載された 3,4) がんゲノム医療では, 患者のがん細胞における多数の遺伝子を網羅的に調べるがん遺伝子パネル検査を行い, そこで得られたゲノムプロファイリング情報に基づいてエキスパートパネル *1 が議論し, それぞれの患者に最適な薬剤や治療法を提案する 現在, がん遺伝子パネル検査の対象となるのは, 標準治療のない希少がん, 標準治療が終了または終了が見込まれる固形がん, 原発不明がんの患者であり, 全身状態も条件に含まれている 1-4) がんゲノム医療では, 次世代シーケンス (Next Generation Sequencing;NGS) によって得られたがん遺伝子異常データを, これまで蓄積されたビッグデータを用いて解析する 治療の鍵となるようなドライバー遺伝子異常を拾い上げることが可能な解析プログラムが次々に開発され, がんゲノム医療が可能になった 1-4) *1 エキスパートパネル担当医を含む各科臨床医, 早期臨床試験担当医, 遺伝子診断医, 病理医, ゲノム研究者, バイオインフォマティシャ ン, 遺伝相談外来医師, 認定遺伝カウンセラーなどで構成される会議 会議で検討される内容は, 検体と解析データの品質確認, 患者の臨床情報の確認, 遺伝子異常に対する意義付けの確認, 対応する阻害薬とエビデンスレベル, 候補となる薬剤 ( 治験薬を含む ) の検討,2 次的所見が検出された場合はその対応などである Ⅱ. がん遺伝子パネル検査がん遺伝子パネル検査 ( 以下パネル検査 ) として我が国で保険収載されたのは, 国立がん研究センター研究所がシスメックス株式会社と共同で開発したOncoGuide NCC オンコパネルシステム ( 以下 NCCパネル ) と, 米食品医薬品局 (FDA) が承認したFoundation Medicine 社の ( 中外製薬が販売 )FoundationOne CDxがんゲノムプロファイル ( 以下 F1パネル ) の2つである 2019 年 6 月に保険収載されて臨床に登場した ( 表 1,2-1,2-2) 3,4) この他にも, 主なパネル検査としてMSK-IMPACT, Guardant360 などがある MSK-IMPACT は米国のメモリアルスローンケタリングがんセンターが開発し,FDAに承認されている MSK-IMPACT では 468 個の遺伝子を検査することが可能で, がん細胞と血液からDNAの情報を得ている 5) またSCRUM-Japan *2 が採用するGuardant360 は73 個の遺伝子を検査し, がん細胞が血液中に放出する循環セルフリー DNAの情報を得ている 6,7)
172 大塚弘毅 杏林医会誌 50 巻 4 号 表 1 OncoGuide TM NCC オンコパネルシステムの検出遺伝子 変異 増幅対象遺伝子 (114 遺伝子 ) 融合対象遺伝子 (12 遺伝子 ) ABL1 BCL2L11/BIM ENO1 GNAS MAP2K2/MEK2 NOTCH2 POLD1 SMAD4 AKT2 ACTN4 BRAF EP300 HRAS MAP2K4 NOTCH3 POLE SMARCA4/BRG1 ALK AKT1 BRCA1 ERBB2/HER2 IDH1 MAP3K1 NRAS PRKCI SMARCB1 BRAF AKT2 BRCA2 ERBB3 IDH2 MAP3K4 NRG1 PTCH1 SMO ERBB4 AKT3 CCND1 ERBB4 IGF1R MDM2 NTRK1 PTEN STAT3 FGFR2 ALK CD274/PD-L1 ESR1/ER IGF2 MDM4 NTRK2 RAC1 STK11/LKB1 FGFR3 ARAF CDK4 FBXW7 JAK1 MLH1 NT5C2 RAC2 TP53 NTRK1 ARID1A CDKN2A FGFR1 JAK2 MTOR PALB2 RAD51C TSC1 NTRK2 APC CHEK2 EZH2 IL7R MET NTRK3 RAF1/CRAF VHL NRG1 ARID2 CREBBP FGFR2 JAK3 MSH2 PBRM1 RB1 PDGFRA ATM CRKL FGFR3 KDM6A/UTX MYC PDGFRA RET RET AXIN1 CTNNB1/ β-catenin FGFR4 KEAP1 MYCN PDGFRB RHOA ROS1 AXL CUL3 FLT3 KIT NF1 PIK3CA ROS1 BAP1 DDR2 GNA11 KRAS NFE2L2/Nrf2 PIK3R1 SETBP1 BARD1 EGFR GNAQ MAP2K1/MEK1 NOTCH1 PIK3R2 SETD2 表 2-1 FoundationOne CDx がんゲノムプロファイル 塩基置換, 挿入 / 欠失, 及びコピー数異常を検出するために全エクソン領域を解析対象とする 309 の遺伝子 ABL1 ACVR1B AKT1 AKT2 AKT3 ALK ALOX12B AMER1 APC AR ARAF ARFRP1 ARID1A ASXL1 ATM ATR ATRX AURKA AURKB AXIN1 AXL BAP1 BARD1 BCL2 BCL2L1 BCL2L2 BCL6 BCOR BCORL1 BRAF BRCA1 BRCA2 BRD4 BRIP1 BTG1 BTG2 BTK C11orf30 CALR CARD11 CASP8 CBFB CBL CCND1 CCND2 CCND3 CCNE1 CD22 CD274 CD70 CD79A CD79B CDC73 CDH1 CDK12 CDK4 CDK6 CDK8 CDKN1A CDKN1B CDKN2A CDKN2B CDKN2C CEBPA CHEK1 CHEK2 CIC CREBBP CRKL CSF1R CSF3R CTCF CTNNA1 CTNNB1 CUL3 CUL4A CXCR4 CYP17A1 DAXX DDR1 DDR2 DIS3 DNMT3A DOT1L EED EGFR EP300 EPHA3 EPHB1 EPHB4 ERBB2 ERBB3 ERBB4 ERCC4 ERG ERRFI1 ESR1 EZH2 FAM46C FANCA FANCC FANCG FANCL FAS FBXW7 FGF10 FGF12 FGF14 FGF19 FGF23 FGF3 FGF4 FGF6 FGFR1 FGFR2 FGFR3 FGFR4 FH FLCN FLT1 FLT3 FOXL2 FUBP1 GABRA6 GATA3 GATA4 GATA6 GID4(C17orf39) GNA11 GNA13 GNAQ GNAS GRM3 GSK3B H3F3A HDAC1 HGF HNF1A HRAS HSD3B1 ID3 IDH1 IDH2 IGF1R IKBKE IKZF1 INPP4B IRF2 IRF4 IRS2 JAK1 JAK2 JAK3 JUN KDM5A KDM5C KDM6A KDR KEAP1 KEL KIT KLHL6 KMT2A(MLL) KMT2D(MLL2) KRAS LTK LYN MAF MAP2K1 MAP2K2 MAP2K4 MAP3K1 MAP3K13 MAPK1 MCL1 MDM2 MDM4 MED12 MEF2B MEN1 MERTK MET MITF MKNK1 MLH1 MPL MRE11A MSH2 MSH3 MSH6 MST1R MTAP MTOR MUTYH MYC MYCL MYCN MYD88 NBN NF1 NF2 NFE2L2 NFKBIA NKX2-1 NOTCH1 NOTCH2 NOTCH3 NPM1 NRAS NT5C2 NTRK1 NTRK2 NTRK3 P2RY8 PALB2 PARK2 PARP1 PARP2 PARP3 PAX5 PBRM1 PDCD1 PDCD1L G2 PDGFRA PDGFRB PDK1 PIK3C2B PIK3C2G PIK3CA PIK3CB PIK3R1 PIM1 PMS2 POLD1 POLE PPARG PPP2R1A PPP2R2A PRDM1 PRKAR1A PRKCI PTCH1 PTEN PTPN11 PTPRO QKI RAC1 RAD21 RAD51 RAD51B RAD51C RAD51D RAD52 RAD54L RAF1 RARA RB1 RBM10 REL RET RICTOR RNF43 ROS1 RPTOR SDHA SDHB SDHC SDHD SETD2 SF3B1 SGK1 SMAD2 SMAD4 SMARC A4 SMARC B1 SMO SNCAIP SOCS1 SOX2 SOX9 SPEN SPOP SRC STAG2 STAT3 STK11 SUFU SYK TBX3 TEK TET2 TGFBR2 TIPARP TNFAIP3 TNFRSF14 TP53 TSC1 TSC2 TYRO3 U2AF1 VEGFA VHL WHSC1 WHSC1L1 WT1 XPO1 XRCC2 ZNF217 ZNF703
2019 年 12 月がん遺伝子パネル検査とがんゲノム医療 173 表 2-2 FoundationOne CDx がんゲノムプロファイル遺伝子融合等を検出するためにイントロン領域等を解析対象とする 36 の遺伝子 ALK イントロン 18,19 BCL2 3 UTR BCR イントロン 8,13,14 BRAF イントロン 7-10 BRCA1 イントロン 2,7,8,12,16,19,20 BRCA2 イントロン 2 CD74 イントロン 6-8 EGFRイントロン 7,15,24-27 ETV4 イントロン 5,6 ETV5イントロン 6,7 ETV6イントロン 5,6 EWSR1イントロン 7-13 EZRイントロン 9-11 FGFR1イントロン 1,5,17 FGFR2イントロン 1,17 FGFR3イントロン 17 KITイントロン 16 KMT2A( MLL ) イントロン 6-11 MSH2イントロン 5 MYBイントロン 14 MYCイントロン 1 NOTCH2イントロン 26 NTRK1イントロン 8-10 NTRK2イントロン 12 NUTM1イントロン 1 PDGFRA イントロン 7,9,11 RAF1イントロン 4-8 RARAイントロン 2 RETイントロン 7-11 ROS1イントロン 31-35 RSPO2イントロン 1 SDC4イントロン 2 SLC34A2イントロン 4 TERCノンコーディング RNA TERTプロモーター TMPRSS2イントロン 1-3 表 3 パネル検査の比較 検査内容 114 個のがん関連遺伝子の SNV, InDel, CNA, Fusion 324 個のがん関連遺伝子の SNV, InDel, CNA, Fusion TMB TMB, MSI 生殖細胞系列遺伝子変異検査 13 個の遺伝性腫瘍関連遺伝子 コンパニオン診断 国内承認薬のコンパニオン診断が可能 表 4 パネル検査の判定方法 SNV, InDel 変異アレル頻度 5% 変異アレル頻度 5% CNA コピー数 8 コピー数 6 Fusion 変異アレル頻度 3% リードペア 5 ( 既知の融合遺伝子の場合 3) TMB SNV, InDel 数 /Mb SNV, InDel 数 /Mb MSI 95 マイクロサテライト遺伝子座で判定 *2 SCRUM-Japan SCRUM-Japan は,2013 年に開始した希少肺がんの遺伝子スクリーニングネットワーク LC-SCRUM-Japan と, 翌 2014 年に開始した大腸がんの遺伝子スクリーニングネットワーク GI-SCREEN-Japan が統合してできた, 日本初の産学連携全国がんゲノムスクリーニングプロジェクト Ⅲ.と F 1パネル 1. パネル検査の比較と判定基準 2つのパネル検査の比較を表 3にまとめた また遺伝子異常 ( 塩基置換 ;SNV, 挿入 / 欠失 ;InDel, 増幅 ; CNA, 融合 ;Fusion),TMB(Tumor Mutation Burden; 腫瘍遺伝子変異量 ),MSI(Microsatellite Instability; マイクロサテライト不安定性 ) の判定基準を表 4 に示す 1 NCCパネル変異アレル頻度 (Variant Allele Frequency;VAF)5% 以上の SNV,InDel, コピー数 8 以上の CNA, 又は VAF 3% 以上のFusionが含まれる場合に遺伝子異常として検出する SNV,InDel を示す位置の Depth *3 100,CNA を示す領域のDepth 200, 遺伝子融合を示す配列の一方が12 個の遺伝子 (AKT2, ALK, BRAF, ERBB4, FGFR2, FGFR3, NRG1, NTRK1, NTRK2, PDGFRA, RET, ROS1) および融合を示す配列のもう一方が12 個の遺伝子 (AHCYL1, BICC1, CCDC6, CD74, EML4, EZR, KIAA1549, KIF5B, SDC4, SLC34A2, TACC3, TPM3) のいずれかであること, 遺伝子融合を示す配列が全リード ( 読み取り ) 配列数のうちで占める割合が2 10-6 以上であることが必要である TMBスコア *4 はターゲット領域で検出される100 万塩基あたりのSNV,InDelの個数 (/Mb) で表記される 2F1パネルホットスポット *5 領域では,VAF 5% 以上の SNV, InDel, コピー数 6 以上のCNAが含まれる場合に遺伝子異常として検出する 融合遺伝子はリードペア *6 が5つ以上 ( 既知の融合遺伝子の場合は3つ以上 ) で検出される 免疫チェックポイント阻害剤の効果を予測するMSI 判定は, ゲノム全体の95のマイクロサテライト遺伝子座の分析に基づいている 本検査法によるTMBスコアもNCCパネルと同じく100 万塩基あたり変異数 (/Mb) として表示される *3 Depth Depth of Coverage 標的領域の読み取り深度 その領域の配列が1 回の検査で何回読まれているかを示す *4 TMBスコア免疫チェックポイント阻害剤の効果を予測する相対的な腫瘍遺伝子変異量
174 大塚弘毅 杏林医会誌 50 巻 4 号 表 5 パネル検査の検体条件 検体腫瘍組織 (FFPE) 検体と非腫瘍細胞 ( 全血 ) 検体腫瘍組織 (FFPE) 検体 未染色スライド枚数 5 枚 10 枚 スライド厚さ 10µm 4 5µm 組織切片表面の面積 16mm 2 程度 25mm 2 以上 腫瘍細胞の割合 20% 以上 20 30% 以上 血液量 2 ml 以上不使用 採血管 抗凝固剤 (EDTA-2K) 入り *5 ホットスポット遺伝子異常が集中する箇所 *6 リードペア融合遺伝子を形成する遺伝子ペアの読み取り 2. パネル検査の検体条件パネル検査を正確に実施するためには, 高品質なDNA が十分量必要である 各々の検査法の検体条件を表 5に示す 1NCCパネル a. 腫瘍組織ホルマリン固定パラフィン包埋 (Formalin Fixed Paraffin Embedded; FFPE) 検体 FFPE 検体はホルマリン固定処理により組織中のDNA の断片化を伴うため, 日本病理学会が作成した ゲノム診療用病理組織検体取扱い規程 の推奨条件に基づいて, 固定には10% 中性緩衝ホルマリン十分量を使用する, 短時間 (48 時間以内 ) に固定を完了させる, 作製後 3 年以内の標本を使用するなど適切に取り扱う 酸脱灰した検体は DNAが分解しているため検査不能となる可能性があるので注意する 組織切片表面の面積は4mm 2 以上の組織であれば推奨量である200ng 以上の総 DNA 量が得られることが通例であるが, 確実な検査を施行するには16mm 2 程度の組織を推奨する スライド中の腫瘍細胞の割合は 20% 以上が推奨され,20% 未満の場合はマクロダイセクション *7 を考慮する 8) b. 非腫瘍組織 ( 全血 ) 検体採血後 24 時間以内にDNA 抽出する すぐにDNA 抽出ができない場合には, 冷蔵 (4~ 10 ) で3 日間まで保管することが可能である 2F1パネル a. 腫瘍組織 (FFPE) 検体固定には10% 中性緩衝ホルマリン溶液以外の固定剤を用いない 6~ 72 時間浸漬固定することを推奨する 脱灰操作は行わない FFPE 検体は, 薄切後 12カ月以内の ものを使用すること 組織切片表面の面積はスライド10 枚分の切片を合計した体積が1mm 3 以上とする 表面の面積が 25mm 2 より小さい場合は, 切片の合計体積が1 mm 3 以上になるよう, スライド数を増やす スライド中の腫瘍細胞の割合は20 ~ 30% 以上が推奨され,20% 未満の場合はマクロダイセクションを考慮する b. 非腫瘍組織 ( 全血 ) 検体不要である *7 マクロダイセクション切片から, 目視で目的の部位や病変を定め, ゲノム解析目的に組織を削り取る方法 3. パネル検査で検出できる遺伝子異常 1NCCパネル 114 個のがん関連遺伝子の異常 (SNV, InDel, CNA, Fusion) を検出する 非病原性の遺伝子多型を除外するため対照として同一患者の非腫瘍細胞 ( 全血 ) を用いる また免疫チェックポイント阻害剤の効果を予測するTMBも検査可能である さらにBRCA1,BRCA2,TP53, STK11/LKB1,MLH1,MSH2,APC,VHL,PTEN, RB1,TSC1,SMAD4 の13 個の生殖細胞系列遺伝子変異の検出が可能である ( 表 1,3) 2F1パネル 324 個のがん関連遺伝子の異常 (SNV, InDel, CNA, Fusion) を検出する 免疫チェックポイント阻害剤の効果を予測するTMBに加えMSI の判定が可能である さらに分子標的治療薬のコンパニオン診断 *8 ( 非小細胞肺がんにおける EGFR エクソン 19 欠失 / エクソン 21 L858R/ エクソン20 T790M 変異検査およびALK 融合遺伝子検査, 悪性黒色腫におけるBRAF V600E/K 変異検査, 乳がんにおける HER2(ERBB2) 遺伝子増幅検査, 大腸がんにおける KRAS/NRAS 変異検査, 卵巣がんにおける BRCA 変異検査, 固形がんにおけるNTRK 融合遺伝子検査 ) としての使用も可能である 非腫瘍組織 ( 全血 ) 検体は用いない
2019 年 12 月がん遺伝子パネル検査とがんゲノム医療 175 表 6 パネル検査の最小検出感度 EGFR エクソン 21 L858R 変異 3.0% 2.4% EGFR エクソン 19 欠失変異 2.0% 5.1% EGFR エクソン 20 T790M 変異データなし 2.5% KRAS G12/G13 変異 6.0% 2.3% BRAF V600 変異 10.5% 2.0% ALK 融合遺伝子データなし 1.8% ROS1 融合遺伝子 5.6% データなし RET 融合遺伝子 5.0% データなし ERBB2 コピー数異常 (HER2 遺伝子増幅陽性 ) データなし 25.3% 表 7 既承認コンパニオン診断との比較成績 EGFRエクソン19 欠失変異及び エクソン21 L858R 変異 100% 81.8% 陽性一致率陰性一致率陽性一致率陰性一致率 98.1% 99.4% EGFR エクソン 20 T790M 変異 98.9% 86.1% ALK 融合遺伝子 83.3% 100% 92.9% 100% KRAS 変異 100% 100% 100% 100% ERBB2 コピー数異常 (HER2 遺伝子増幅陽性 ) BRAF V600 変異 55.6% 100% 89.4% 98.4% 99.4% 89.6% BRAF V600E 変異 100% 100% 99.3% 99.2% BRAF V600 ジヌクレオチド変異 96.3% 100% ので, 生殖細胞系列遺伝子変異の検出は行わない ( 表 2-1,2-2,3) *8 コンパニオン診断体外診断薬により医薬品の効果が最も期待される患者を特定するもので, 分子標的薬と対になって開発 承認されることが一般的である 4. パネル検査の最小検出感度とコンパニオン診断との一致率両検査法の最小検出感度 ( 検出可能最小遺伝子異常頻度 ) を表 6に示す 一般的に, 当該遺伝子異常を特異的に検出するコンパニオン診断薬に比べ, 検出感度は低い またコンパニオン診断薬として利用されている既承認体外診断用医薬品による判定結果と, 両検査法による判定結果との一致率を表 7に示す NCCパネルではHER2 以外の遺伝子の CNA の検出, および ALK 及び ROS1 以外の Fusion の検出について, またF1パネルではHER2 以外の遺伝子の CNAの検出については, 他の検証された検査法との同等 性は検証されていない 5. パネル検査の保険適応条件本検査は, 標準治療がない固形がん患者又は局所進行もしくは転移が認められ標準治療が終了 ( 見込みも含む ) となった固形がん患者であって, 本検査施行後に化学療法の適応となる可能性が高いと主治医が判断した者に対して実施する場合に限り算定できる 患者 1 人につき1 回に限り算定できる F1パネルを分子標的薬のコンパニオン診断として使用した場合は, 当該コンパニオン診断として算定される Ⅳ. がん遺伝子パネル検査のワークフロー NCCパネルの検査のワークフローを示す 担当医からパネル検査の説明の後, 患者から同意を得て, がん細胞と血液の採取が行われる それらの検体から抽出された DNAを用いてパネル検査を行った後, 解析プログラム ciscallによる解析を経て, 各施設に結果がレポートされる そのレポートを基にして, 各施設のエキスパートパネ
176 大塚弘毅 杏林医会誌 50 巻 4 号 表 8 パネル検査結果のエビデンスレベル分類 治療効果エビデンスレベル分類エビデンスレベルに基ずづく対応例 1A 1B 2A 2B 3A 3B 当該がん種においてコンパニオン診断薬として薬事承認されたバイオマーカー ( 遺伝子異常 ) 当該がん種においてコンパニオン診断薬 ( もしくはコンプリメンタリー診断薬 ) として FDA で承認されたバイオマーカー ( 遺伝子異常 ) 当該がん種においてバイオマーカーによる患者選択を行なう前向き臨床試験もしくはメタ解析データにより 抗がん薬の臨床的有用性に対する一貫性のある結果が得られているバイオマーカー ( 遺伝子異常 ) 当該がん種において前向き臨床試験 2) のサブグループ解析により 抗がん薬の臨床的有用性を示す結果が得られているバイオマーカー ( 遺伝子異常 ) 異なるがん種において薬事承認されている もしくは抗がん薬の臨床的有用性を示す結果が得られているバイオマーカー ( 遺伝子異常 ) 科学的知見に基づく症例報告等 3) により抗がん薬の臨床的有用性との関連が報告されているバイオマーカー ( 遺伝子異常 ) in vitro 及び in vivo での薬力学的評価により抗がん薬の治療効果との関連が報告されているバイオマーカー ( 遺伝子異常 ) 4 がんに関与することが知られている遺伝子異常 1) エビデンスレベルに基づく対応は各医療機関でのエキスパートパネルによる十分な検討のうえで決定されなければならない 第 Ⅱ 相試験以上の試験報告を対象とする第 Ⅰ 相試験の試験報告も対象とする 2) 3) コンパニオン診断の結果もふまえ承認された治療薬の使用を考慮する 十分な科学的根拠があり 治験 先進医療 薬価基準収載医薬品の適応外使用等の評価療養や患者申出療養等の保険外併用療養費制度の利用を考慮する 科学的根拠があり 治験 先進医療 薬価基準収載医薬品の適応外使用等の評価療養や患者申出療養等の保険外併用療養費制度の利用を考慮する 科学的根拠があり 治験 先進医療 薬価基準収載医薬品の適応外使用等の評価療養や患者申出療養等の保険外併用療養費制度の利用を考慮する ヒトへの投与の報告があることを踏まえ 患者や治験等の状況を踏まえて エキスパートパネルでの議論を経て 治療選択肢等の結果返却の有無を決定すべきである 科学的根拠は十分ではないが治験 先進医療等を考慮してもよい 一定の科学的根拠があるが ヒトへの投与がないことから 原則結果を返却しないが 近い将来エビデンスレベルが上がることが見込まれるため がんゲノム情報管理センター ( 仮称 ) への情報登録を行う 現時点で治療選択に関する科学的根拠はないが 情報の蓄積 活用を通じて エビデンスレベルの向上を促進し 治療選択を拡充させるため がんゲノム情報管理センター ( 仮称 ) への情報登録を行う 1) ルが解析結果の意義付けと対応について議論する エキスパートパネルからの報告を受けて, 担当医から患者に結果が説明され, 治療の選択となる パネル検査から得られた遺伝子異常情報は, データベースのCOSMIC やClinVar を用いて, 検出された遺伝子異常が病的か病否かを判断し, 病的な遺伝子異常に対する治療についてどのようなエビデンスがあるかを確認する必要がある その際に用いられるガイダンスの1つが, 日本の3 学会 ( 日本臨床腫瘍学会, 日本癌治療学会, 日本癌学会 ) が合同で作成した 次世代シーケンサー等を用いた遺伝子パネル検査に基づくがん診療ガイダンス ( 第 1.0 版 ) であり,2017 年 10 月に発表された このガイダンスでは, エビデンスレベルで3A( 科学的知見に基づく症例報告等により抗がん薬の臨床的有用性との関連が報告されているバイオマーカー / 遺伝子異常 ) 以上のものは,Actionableとされている 9) エキスパートパネルは, エビデンスレベルに基づき, 治験 先進医療, 薬価基準収載医薬品の適応外使用, 承認された薬の適応外での使用, 保険外併用療養費制度の利用 ( 全額自己負担 ), 承認された治療薬の使用など, 対応について検討する ( 表 8) がんゲノム情報は, このようなランク付けと対応がエキスパートパネルで議論された後, 担当医から患者に伝えられる F1パネルでは, 患者のがん細胞のみが採取され, その検体からDNA が抽出される 抽出された DNA を用いて, 米国の Foudation Medicine 社でパネル検査が行われる パネル検査後は Foudation Medicine 社で検討されたゲノム情報に基づく治療薬や治験候補の情報が各施設に英文で レポートされる 各施設のエキスパートパネルはそのレポートを基に議論する それ以後の流れはNCCパネルと同様である いずれのパネル検査も, 患者の同意を得られた場合は, 患者のゲノムデータと臨床情報をがんゲノム情報管理センター (Center for Cancer Genomics and Advanced Therapeutics;C-CAT) に提出される C-CAT にデータが送られた場合,C-CATにてゲノム情報やエビデンスレベルに基づいた治療や治験を提案するレポートが作成され, 各施設のエキスパートパネルに報告される C-CAT にゲノム及び臨床データを送った施設のエキスパートでは,C-CATレポートを基に, データをC-CATに提供した患者の治療方針について議論される 10) また C-CAT に送られたデータは日本人独自のデータベースの構築に使用され, 将来のがんゲノム医療に活用される 11) Ⅴ. がん遺伝子パネル検査の臨床成績 F1パネルは米国で開発され, 日本人のがん患者での臨床成績に関しては, 今後明らかにされる NCCパネルは日本で開発され, 日本人で臨床成績を有する そこで本稿ではNCCパネルの臨床成績について解説する 国立がん研究センターでは,TOP-GEARプロジェクトを立ち上げ,NCCパネルの開発と実施を行った 同プロジェクトには,2016 年 5 月から2017 年 5 月に248 例の患者が登録され, 不適格とされた症例や検体を除いて,230 例のDNAの抽出が行われた さらにDNAの量が不足しているもの, 質が不良なものなどを除くと, 遺伝子異常の
2019 年 12 月がん遺伝子パネル検査とがんゲノム医療 177 情報が得られたのは187 例 (81%) となった 3) この結果はMSK-IMPACTとほぼ同等である 5) この187 例の検査の結果, 何らかの遺伝子異常が検出されたのは156 例 (83%) だった ただし, 最も多かったのは TP53 異常で, その他 KRAS,PIK3CA,APC などの遺伝子異常が検出された 3 学会合同のガイダンスのエビデンスレベルでみると,3A 以上でActionableとされる遺伝子異常は高 TMB(10/Mb 以上 ) を含めて 111 例 (59%) で見つかっている このうち, 遺伝子異常に合った治療薬が実臨床, 適応外使用, 治験のいずれかにおいて投与されたのは25 例 (13%) となった さらに, 遺伝性腫瘍につながる生殖細胞系列遺伝子変異が6 例 (3%) で検出された 3) Ⅵ. がん遺伝子パネル検査における検体の管理と選択がんゲノム医療において, 病理検体の適切な管理と選択は重要である これまではHE 染色で顕微鏡を用いて診断されていたためさまざまな固定法が許容されていたが, 日本病理学会による ゲノム診療用病理組織検体取扱い規程 が2019 年 3 月に発刊され, がんゲノム診療では,10% 中性緩衝ホルマリン溶液を使用すること, 採取後 3 時間以内に固定すること, 固定時間は6~ 48 時間とすることなどが定められている 8) 検体の取り扱いとパネル検査の成功率との関連について,MSK-IMPACTによる研究報告がある 検体の種類による成功率は, 細胞診検体で76%, 生検検体で82%, 外科的切除検体で94% だった DNAの量による成功率は, 250ng 以上で 90% 以上,201-249ng で約 80%,100ng 以下で約 75% であった 検体の保存期間別の成功率は,10-24 年で約 80% だったが,3 年以内では 90% 以上と高かった 十分量の組織で,DNAの量が確保されていることが重要であり,3 年以内の検体が望ましいと考えられている 5) NCCパネルを用いた研究では, 外科的切除検体ではほとんどで抽出されるDNA 量に問題はなかったが, 生検検体では切片の組織の面積が4mm 2 以下になると,DNA 量が100 ng 未満となる検体が増加した これらの検体では解析が難しくなるため,16mm 2 以上の切片が推奨されている 検査に適した腫瘍組織については, やはり外科的切除検体ではほぼ問題がなく, 生検検体でもDNA 量が 100ng 以上となった症例は95%,200ng 以上となったのは 86% で, 適切に生検ができれば十分量のDNAを抽出可能と考えられた さらに肺検体に限ると, 針生検検体では, 100ng 以上抽出できたのが93%,200ng 以上は90% であったのに比べ, 気管支鏡検体では,100ng 以上は100%, 200ng 以上は60% となり, 気管支鏡検体のDNA 抽出の難しさが示唆された 3) NCCパネルを多施設で行った結果,10% 中性緩衝ホル マリン溶液を使用の有無, 腫瘍細胞割合の判定や病理医 施設間でのばらつき, 正常組織の混入の程度, マクロダイ セクションの適応, 他患者の DNA のコンタミネーション などの懸念点が明らかになった 病理組織保存における標 準化は必須であり, 検体提出に不慣れな施設では, 適切な 検体の選択や提出を可能にするため, トレーニングが必要 である Ⅶ. がんゲノム医療体制とその整備 パネル検査で重要なのは, 患者の治療提案に寄与できる かどうかである 検出された遺伝子異常に承認された治療 薬がある場合は問題ないが, 治療薬がない場合には, 施設 内で承認された適応外使用や, 何らかの早期開発治験など への登録をエキスパートパネルから依頼することもある がんゲノム医療では, 診断だけでなく, 医療体制を整備す ることが重要である わが国では, がんゲノム医療を提供するための体制の整 備が行われ,2018 年 4 月には, がんゲノム医療中核拠点 病院として全国 11 施設が指定された さらに 2019 年 9 月 には, がんゲノム医療拠点病院として全国 34 施設が認定 された これらの施設では, 患者にがんゲノム医療を説明 し, 検体を準備し, 遺伝子パネル検査と解析を行い, エキ スパートパネルが個々の患者に最適な治療法の検討と報告 書作成までを行う 中核拠点病院や拠点病院と連携するが んゲノム医療連携病院も,2019 年 4 月で 156 施設が認定さ れている 12) また, 正確で精度の高いパネル検査結果を患者に提供す るために, 病理部門 日本病理学会と臨床検査部門 日本 臨床検査医学会の連携の重要性が議論されている さらに 質の高いがんゲノム医療を行うために, 分子病理専門医制 度が立ち上がっており,2021 年には分子病理専門医が認 定される予定である 最後に 海外と異なり, 日本のがんゲノム医療は国民皆保険制度 で行われる そのため, 国民に等しくがんゲノム医療を提 供することが可能である また, 多数の日本人がん患者の がんゲノム情報が集まるので, これをビッグデータとして がんゲノム医療の発展のために活用することが期待され る 11,13) ( 参考文献 ) 1) Kohno T: Implementation of clinical sequencing in cancer genome medicine in Japan. Cancer Sci 109:507-512, 2018. 2) Kou T, Kanai M, Yamamoto Y, Kamada M, Nakatsui M, Sakuma T, Mochizuki H, Hiroshima A, Sugiyama A, Nakamura E, Miyake H, Minamiguchi S, Takaori K,
178 大塚弘毅 杏林医会誌 50 巻 4 号 Matsumoto S, Haga H, Seno H, Kosugi S, Okuno Y, Muto M: Clinical sequencing using a next-generation sequencingbased multiplex gene assay in patients with advanced solid tumors. Cancer Sci 108: 1440-1446, 2017. 3) Sunami K, Ichikawa H, Kubo T, Kato M, Fujiwara Y, Shimomura A, Koyama T, Kakishima H, Kitami M, Matsushita H, Furukawa E, Narushima D, Nagai M, Taniguchi H, Motoi N, Sekine S, Maeshima A, Mori T, Watanabe R, Yoshida M, Yoshida A, Yoshida H, Satomi K, Sukeda A, Hashimoto T, Shimizu T, Iwasa S, Yonemori K, Kato K, Morizane C, Ogawa C, Tanabe N, Sugano K, Hiraoka N, Tamura K, Yoshida T, Fujiwara Y, Ochiai A, Yamamoto N, Kohno T: Feasibility and utility of a panel testing for 114 cancer-associated genes in a clinical setting: A hospital-based study. Cancer Sci 110: 1480-1490, 2019. 4) Chalmers ZR, Connelly CF, Fabrizio D, Gay L, Ali SM, Ennis R, Schrock A, Campbell B, Shlien A, Chmielecki J, Huang F, He Y, Sun J, Tabori U, Kennedy M, Lieber DS, Roels S, White J, Otto GA, Ross JS, Garraway L, Miller VA, Stephens PJ, Frampton GM: Analysis of 100,000 human cancer genomes reveals the landscape of tumor mutational burden. Genome Med 9:34, 2017. 5) Zehir A, Benayed R, Shah RH, Syed A, Middha S, Kim HR, Srinivasan P, Gao J, Chakravarty D, Devlin SM, Hellmann MD, Barron DA, Schram AM, Hameed M, Dogan S, Ross DS, Hechtman JF, DeLair DF, Yao J, Mandelker DL, Cheng DT, Chandramohan R, Mohanty AS, Ptashkin RN, Jayakumaran G, Prasad M, Syed MH, Rema AB, Liu ZY, Nafa K, Borsu L, Sadowska J, Casanova J, Bacares R, Kiecka IJ, Razumova A, Son JB, Stewart L, Baldi T, Mullaney KA, Al-Ahmadie H, Vakiani E, Abeshouse AA, Penson AV, Jonsson P, Camacho N, Chang MT, Won HH, Gross BE, Kundra R, Heins ZJ, Chen HW, Phillips S, Zhang H, Wang J, Ochoa A, Wills J, Eubank M, Thomas SB, Gardos SM, Reales DN, Galle J, Durany R, Cambria R, Abida W, Cercek A, Feldman DR, Gounder MM, Hakimi AA, Harding JJ, Iyer G, Janjigian YY, Jordan EJ, Kelly CM, Lowery MA, Morris LGT, Omuro AM, Raj N, Razavi P, Shoushtari AN, Shukla N, Soumerai TE, Varghese AM, Yaeger R, Coleman J, Bochner B, Riely GJ, Saltz LB, Scher HI, Sabbatini PJ, Robson ME, Klimstra DS, Taylor BS, Baselga J, Schultz N, Hyman DM, Arcila ME, Solit DB, Ladanyi M, Berger MF: Mutational landscape of metastatic cancer revealed from prospective clinical sequencing of 10,000 patients. Nat Med 23:703-713, 2017. 6) Ohtsu A, Goto K, Yoshino T, Okamoto W, Tsuchihara K: [Current Status and Future Perspectives of SCRUM- Japan]. Gan To Kagaku Ryoho 44: 621-626, 2017. 7) Willis J, Lefterova MI, Artyomenko A, Kasi PM, Nakamura Y, Mody K, Catenacci DVT, Fakih M, Barbacioru C, Zhao J, Sikora M, Fairclough SR, Lee H, Kim KM, Kim ST, Kim J, Gavino D, Benavides M, Peled N, Nguyen T, Cusnir M, Eskander RN, Azzi G, Yoshino T, Banks KC, Raymond VM, Lanman RB, Chudova DI, Talasaz A, Kopetz S, Lee J, Odegaard JI: Validation of Microsatellite Instability Detection Using a Comprehensive Plasma-Based Genotyping Panel. Clin Cancer Res doi: 10.1158/1078-0432. CCR-19-1324, 2019. 8) http://pathology.or.jp/genome_med/ 9) https://www.jca.gr.jp/researcher/topics/2017/171013.html 10)Komine K, Shirota H: [Interinstitutional Collaboration for Molecular Tumor Boards]. Gan To Kagaku Ryoho 46: 626-629, 2019. 11)Yoshida T:[The Role of C-CAT, the Repository Database of Cancer Genomic Medicine in Japan]. Gan To Kagaku Ryoho 46: 630-634, 2019. 12)https://www.mhlw.go.jp/stf/seisakunitsuite/bunya/ kenkou_iryou/kenkou/gan/gan_byoin.html 13)Nishio K, Sakai K:[Current Status and Future Direction of Cancer Genomic Medicine]. Gan To Kagaku Ryoho 46: 1357-1360, 2019.