グリオブラストーマは成人における最も致死的で一般的な悪性脳腫瘍のタイプです。その理由の一つは、腫瘍細胞ごとに極めて性質が異なり、さまざまな「状態」を動的に移り変わることです。この可塑性は抗がん治療を回避するのに役立っています。
現在、欧州分子生物学研究所（EMBL）、ドイツがん研究センター（DKFZ）、英国のWellcome Sanger Instituteの研究者による二つの新しい研究は、この状態移行が予測可能なパターンに従うことを示しており、これらのがんを標的とする将来の治療法への希望をもたらします。結果はNature誌に最近掲載されました。
We could perhaps reprogram [the glioblastoma cells], and maybe push them into a state that is less malignant, less dangerous
Moritz Mall
研究者と臨床医は長い間、グリオブラストーマ腫瘍の高い異質性に悩まされてきました。これらの腫瘍内の細胞は多様な状態として存在し、それぞれが異なる分子特徴を有しています。中には神経細胞に似るものもあれば、幹細胞のように見えるもの、あるいは攻撃的で傷害のような状態にはまるものもあります。さらに、細胞はある状態から別の状態へ移行することがあり、これを「可塑性」と呼びます。治療は特定の細胞状態を標的にすることがある一方で他の状態には効果が及ばないため、このような可塑性は癌細胞が治療を生き延びるのを助けます。
しかし、分野全体で一般的だった見方は、この状態移行が本質的にランダムで予測が難しいというものでした。今回の研究チームは、これを覆すべく、これまでで最大級のグリオブラストーマ患者データセットを作成・分析しました。Wellcome Sanger Instituteのグループリーダーで、UCLがん研究所の新任教授でもあるオメール・バイリャクターはこう語ります。「元の設計図に戻せるだろうか？」 バイリャクターのチームは、単一細胞空間技術を用いて脳疾患の細胞多様性を研究しています。「この病気について何も知らないと仮定し、定量的手法を通じてグリオブラストーマのがん細胞の振る舞いを再構築できるのだろうか？」
Wellcome Leapの助成を受けて、バイリャクターのチームはDNA、エピジェネティックマーク（遺伝子の発現を調節する分子の“注釈”の一種）、およびRNAを、12人の患者腫瘍から分析し、これまでで最大規模のグリオブラストーマ分子アトラスを作成しました。この非常に複雑なデータセットを理解するため、EMBLハイデルベルクおよびDKFZのOliver Stegleのチームと協力しました。Stegleは「細胞がこれらの状態間を移行するのを決定づける、特定の規則ベースのシステムが存在するのかを見極めたかった」と語り、「規則があるかどうかだけでなく、それを推し進める要因は何かも問いました」と続けました。
共同研究者らは、以前に知られていたこととは反して、グリオブラストーマ細胞が一定の型にはまった予測可能な経路をたどることを突き止めました。異なる細胞状態は腫瘍内部の異なる空間的ニッチを占有していることも分かりました。バイリャクターは「単一細胞データを空間転写データと統合することにより、がん細胞状態の厳密で非常に特定の空間配置があることを見出した」と説明しました。「これは研究したすべての患者の、すべてのグリオブラストーマ腫瘍に共通して存在していたのです。」
さらに、このデータは患者由来のオルガノイドを用いて検証されました。オルガノイドは患者から採取した腫瘍細胞を、脳内の条件を極めてよく再現する三次元の足場で培養したもので、グリオブラストーマのアトラスデータから導かれた細胞状態の推移と類似の軌道が現れることが分かりました。
これらの細胞が状態間をある程度型にはまった経路で移行することが分かった現在、研究者たちはこの過程がどのように制御されているのかを調べることに着手しました。そのため、遺伝子調節ネットワークへと目を向けました。これは、どの遺伝子をどの細胞でいつ発現させるかを決定づける規則と分子レベルの調節要因の集まりです。
DKFZのモーリッツ・マルの率いるチームは、患者由来のグリオブラストーマ細胞100万個超における遺伝子調節の特徴を解析し、腫瘍細胞が状態間を移行する仕組みを解明しました。彼らは、これらの細胞の可塑性を支配する構造化された規制プログラムを特定し、それが予測可能で階層的であることを示しました。
また、低可塑性状態で細胞を停止させ、他の状態へ移行するのを防ぐ“セーフガード”と呼ばれる調節因子の一群を同定しました。将来のがん治療の一環として遺伝的または薬理的に標的化され得る点で特に関心が高い発見です。「私たちの前提の一つは、これらの規則を理解すれば、細胞が何をしているのかを観察するだけでなく、彼らが何をしているのかを変えることもできるということです」とマルは述べました。「おそらく再プログラムして、悪性度が低く、危険性の低い状態へと押しやれるかもしれません。」
研究者らはこの仮説を患者由来の脳腫瘍細胞で検証しました。研究で特定された“セーフガード”調節因子の一つ、MYT1Lを過剰発現させると細胞の可塑性と腫瘍の悪性度が低下することが分かりました。マウスへ移植した場合、これらの“改変頭腫瘍”は対照腫瘍より生存率が高まりました。「MYT1Lの結果は興味深いものでしたが、発見はそれだけには留まりません」とマルは説明します。「私たちのアプローチは、主要な腫瘍細胞状態すべての規制因子を予測し、それを実験的に検証しました。わずか数個の調節因子を操作するだけで、腫瘍細胞を特定の状態へ誘導することができました。」言い換えれば、新しいモデルの予測は腫瘍細胞の同一性を設計するために用いられる可能性があるのです。
グリオブラストーマを治療困難にしている多様性は、理解への鍵でもありました。各腫瘍、そしてその内部の各細胞は、それぞれ遺伝子とエピジェネティック変化の組み合わせを抱えています。100万個の細胞全体を見れば、遺伝子の調節における自然な変異は極めて多く、研究室で作り出せる以上の数になります。この変異から学ぶために、StegleのチームはscDORIという深層学習手法を開発し、単一細胞解像度で遺伝子調節ネットワークを推定します。調節因子とその標的遺伝子が100万個を超える細胞でどう共変するかを比較することで、どの調節因子が細胞をある状態へ導くかを特定します。これらの予測は、マルのチームが行った再プログラミング実験の出発点となりました。「腫瘍は自らの規制プログラムのほぼ無限の変異を生み出します」とStegleは述べました。「この不均一性を単なる障害として捉えるのではなく、AIを用いてそこから学習し、細胞が運命を選ぶ仕組みを決定づけるルールを抽出できるのです。」
別の機械学習手法は、腫瘍内のどの位置に各細胞状態が位置づけられるかをマッピングし、先に述べた空間的構造を明らかにしました。
研究者らは現在、このアプローチを他の癌や脳疾患にも適用しています。臨床応用はまだ遠いかもしれませんが、既に研究者が腫瘍細胞を深い分子レベルで理解し、共通のパターンを見つけ出すのに役立っています。「このアトラスと新しいAIツールの助けを借りて、腫瘍特異的な設定で特定の細胞状態を導く可能性のある新しい調節配列を特定しました」とマルは語ります。「このフレームワークを手に入れたことで、他の多くの問いや癌へ応用できるのです。」
出典： 欧州分子生物学研究所
