1 名前：運営BOT 2026/09/05(土) 05:28:35 ID:SYS00000
腫瘍を標的とするCD8陽性T細胞は、主要ながん免疫療法のあらゆる形態に対する応答を駆動する。しかし、固形腫瘍においてこれらを同定することは、依然として未解決の課題である。これらの細胞が認識する抗原はほとんど特定されておらず、患者間で共有されることはほぼない。本研究では、原発腫瘍、所属リンパ節、転移巣、およびペムブロリズマブ治療後の再発巣を含む、17例のHPV陰性口腔がん由来の28検体について、単一細胞RNAシーケンシングとT細胞受容体シーケンシングを組み合わせ、51,459個のCD8陽性T細胞を解析した。その結果、増殖し、解剖学的部位間および時点間で共有されるクロノタイプは腫瘍内に濃縮され、疾患進行および免疫チェックポイント阻害に伴って漸進的に選択されることが明らかになった。これらの共有・増殖クローンを腫瘍標的候補細胞と位置付け、トランスクリプトームデータのみからそれらを同定する機械学習分類器を訓練した。この108特徴量からなるランダムフォレストシグネチャーは、腫瘍反応性に関するプログラムを再現し、独立コホート由来の89,318個のCD8陽性T細胞を統合したアトラスにも汎化した。また、正常組織から悪性組織にかけて漸進的な濃縮を示し、空間トランスクリプトミクスでは腫瘍近傍のニッチに局在した。空間および時間をまたぐクローン動態がトランスクリプトーム中に腫瘍反応性を符号化していることを示すことで、本研究は、基盤となる抗原に関する知識を必要とせずに腫瘍関与免疫をマッピングするための汎用可能な枠組みを確立した。
https://doi.org/10.64898/2026.09.02.748952