計算モデルのデータが、内分泌療法およびCDK4/6阻害療法で治療されたルミナルB型乳がん患者の予後を予測

要旨目的：内分泌療法とCDK4/6阻害剤（CDK4/6i）の併用治療に対する反応を治療前に予測する計算バイオマーカーの開発。実験デザイン：タンパク質シグナル伝達および薬物の作用機序を考慮した機構的数学モデルを作成し、乳がん細胞株の広範な公開データで訓練した。このモデルは、6遺伝子（CCND1、CCNE1、ESR1、RB1、MYC、CDKN1A）の発現に基づく患者個別の反応スコアを提供するよう構築された。初期または進行乳がん患者148名（5つの独立コホート）のCDK4/6iと内分泌療法の治療群で検証した。反応はネオアジュバント治療後のKi67レベルおよびPAM50再発リスク（ROR）で評価、または無増悪生存期間（PFS）で評価した。結果：全5コホートで患者の予後とモデルの関連が有意であった。モデルはKi67の高い曲線下面積（AUC）（95%信頼区間, CI）0.80（0.64–0.92）、0.81（0.60–1.00）、0.80（0.65–0.93）およびPAM50 RORの高いAUC 0.78（0.64–0.89）を予測した。この結果は化学療法群では得られなかった。その他のコホートではモデルによる患者層別がPFSのハザード比（HR）=2.92（95%CI, 1.08–7.86）、P=0.034およびHR=2.16（1.02–4.55）、P=0.043と有意に関連した。結論：数学モデルによるアプローチは、CDK4/6iと内分泌療法併用後の患者予後を精度よく予測し、ルミナルB型乳がん患者のより個別化された治療への一歩となる。