Medidata AcornAIーASCO 2022でCAR-T療法における重篤なサイトカイン放出症候群の予測因子を特定する重要な研究を発表
キメラ抗原受容体（CAR）遺伝子導入T細胞T細胞療法は、いくつかの血液がん、特に他の治療法を試し尽くした患者さんにとって、非常に有望な新規免疫療法です。CAR-T細胞療法は、患者さん自身の血液を改変して、体内のがん細胞を認識・排除するT細胞受容体を遺伝子操作により人工的に作り出すことで効果を発揮します。1 最も一般的なCAR-T細胞療法は、ほとんどのB細胞がんが発現するCD19抗原を標的とした抗CD19療法です2
CAR-Tは、治療法の選択肢が限られているがん患者さんにとって新たな希望をもたらすものですが、同時に強い副作用を伴うこともあります。サイトカイン放出症候群（CRS）は、最も一般的で生命を脅かす有害事象です。CRSは、CAR-T療法に対する過剰な免疫反応によって引き起こされ、「サイトカインストーム」とも呼ばれます。3 CRSは、CAR-T臨床試験に困難をもたらし、2016年以降、この症状によって15以上の試験が失敗しています。
もし、CAR-Tの研究者がビッグデータのモデリング技術を使って、患者さんが重症CRSを発症する可能性を予測できる検査マーカーを見つけることができたらどうでしょうか？
メディデータのAcorn AIは、クリーブランド・クリニックのMichael Kattan博士とともに、このようなアプローチを模索しています。2022 年米国臨床腫瘍学会（ASCO）年次総会で、AcornAI は、2 万 7000 件以上の過去の臨床試験から成るメディデータの臨床試験リポジトリからプールした臨床試験データを使用した、この世界初の研究を発表しました。
これまで、重症CRSの生理学的マーカーは測定が難しいことで知られており、監視、緩和、管理のための実際的な課題を提起してきました。重症CRSの臨床的危険因子に関するこれまでの研究は、通常1つのCAR T試験から抽出された非常に小さな患者集団に依存しており、1つのCAR-T試験は平均してわずか11名の患者を対象としています。4
この最新の研究において、AcornAIは、複数のCAR-T臨床試験から得られた540人以上の患者に及ぶ抗CD19 CAR-T治療に関する現存する最大のプール臨床試験データセットをコンパイルし、分析しました。Caleb Strait博士、Jacob Aptekar博士、Michael Kattan博士、Vibhu Agarwal博士からなる研究チームは、ビッグデータモデリング技術を使用して、患者の臨床検査値と重症CRSの発症との関係を定量化しました。彼らは、血小板数、血清アルブミン濃度、クレアチニン、好中球数などの一般的なマーカーを分析し、CAR-T治療経路の主要なマイルストーンに続く数日間で生じる変化やパターンを特定しました。
これらの画期的な結果は、一般的な検査マーカーの定期的なモニタリングに基づく、重症CRSに対する新しいリスク評価および軽減戦略（REMS）が、正確なリスク層別化と先制的な介入を可能にすることを示唆しています。
Innovations in Cancer Researchの寄附講座を務めるDr. Keyhan と Dr. Jafar Mobasseri 、 Cleveland Clinic の Quantitative Health Sciences 部門の会長である Michael Kattan, PhD は次のように述べています。「腫瘍学全体の傾向として、治療と研究の精度が高まっています。このメディデータ調査は CAR-T 治療にとって重要なパズルの一部であり、研究者と医療提供者の双方が特定の患者における治療の安全性と有効性をより良く理解できるようになっています。CRSの警告サインがどこにあるのかを理解することで、より安全な試験をデザインし、試験の失敗を避け、よりよく理解し、より良い、より安全な革新的治療を、より多くの医療現場で、より多くの患者に提供することができます。」
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Acorn AIは、製薬、バイオテクノロジー、医療機器のリーダーに対して、比類のない臨床試験データ、高度な分析、業界の専門知識を提供し、何が可能かを再想像し、画期的なインサイトを見出し、自信を持って意思決定し、研究開発から商業的な発売まで継続的なイノベーションを追求することを支援します。
3https://my.clevelandclinic.org/health/diseases/22700-cytokine-release-syndrome
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