免疫チェックポイント阻害薬（ICI）は転移性淡明細胞腎細胞癌（ccRCC）の治療の中核であるが、持続的な恩恵が得られるのは一部の患者に限られ、臨床で利用可能な予測バイオマーカーは未充足の課題として残っている。RNAベースのTエフェクターシグネチャは細胞傷害性免疫生物学を反映し、臨床試験コホートにおけるICI応答と関連してきた。しかし、ccRCCにおける顕著な空間的不均一性、費用、長いターンアラウンド時間、試料品質要件、利用可能性の限界により、臨床実装は制限されている。ここでは、ヘマトキシリン・エオジン（H&E）染色の全スライド画像からT細胞が豊富な免疫スコアを直接予測する、視覚的に解釈可能な深層学習（DL）モデルを開発した。H&E形態のみではリンパ球サブセットを区別できない点に対処するため、CD8、PAX8、ERGのIHCに由来するマルチモーダルな空間的教師信号を用いてモデルを学習した。これらはそれぞれ細胞傷害性T細胞が豊富な領域、腫瘍細胞、内皮細胞を同定し、免疫予測が関連する腫瘍微小環境ニッチに制約されるようにした。得られたH&E DL免疫スコアは、病理医によるレビュー、保持したCD8 IHCアノテーションとの比較、独立データセットによって検証した。H&E DL免疫スコアは、独立した施設のコホートおよびIMmotion150の臨床試験コホートにおいて、TエフェクターRNAスコアと相関した（スピアマン相関0.726、p=5.90×10^-15および0.706、p=4.04×10^-19）。原理実証として、このスコアを大規模コホートにわたる主要な生物学的特徴との関連解析に用いた。対象には、肉腫様分化、BAP1およびPBRM1変異の状態、ならびに追加のトランスクリプトームシグネチャが含まれた。IMmotion150の臨床試験コホートでは、中央値で二分したH&E DL免疫スコアは、RNAベースのTエフェクタースコアと同様に、アテズリズマブ療法による臨床的ベネフィットと有意に関連していた。前線治療としてイピリムマブ＋ニボルマブを投与された、またはニボルマブ単剤の初回3ラインに投与された患者の現代の施設コホートでは、H&E DL免疫スコアの上位四分位に属する患者は、有意に進行までの期間が長かった。総合すると、本結果は、Tエフェクター生物学を捉える拡張可能で解釈可能なH&Eベースのバイオマーカーを支持し、ccRCCにおいてICIの恩恵を受けやすい患者の同定に役立つ可能性を示す。
https://doi.org/10.64898/2026.06.21.733614