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www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC4693617/
Cancer Res. 2015 Nov 15; 75(22): 4675-4680.
2015年11月2日オンライン公開。doi:10.1158/0008-5472.CAN-15-1337
pmcid:pmc4693617
NIHMSID:NIHMS713452
PMID:26527288
概要
環境条件と遺伝性細胞の表現型における豊かな時間的・空間的多様性を持つダイナミックながんの生態系は、治療の摂動に対して驚くほど頑健である。たとえ臨床的に治療が完了しても、適応的な腫瘍戦略がほぼ必然的に出現し、腫瘍は再発する。
耐性の進化は、依然としてほとんどの癌患者の近因だが、最近の分析（1）では、癌治療の成果に関する原稿の1%未満にしか進化に関する用語が含まれておらず、これは30年前から変わっていないことが分かった。ここでは、腫瘍内進化を理解し、それを利用して治療効果を長持ちさせようとする治療法について概説する。
一般に、最大数の腫瘍細胞を死滅させることを目的とした従来の戦略で転移性（すなわち治癒不能）がんを治療することは、進化的に不健全であることが分かっている。なぜなら、治療に敏感な細胞をすべて排除することにより、耐性集団の急速な増殖が可能になるからだ。
適応療法（4,5）、ersatzdroges（6）、ダブルバインド治療（7）などの代替戦略は、腫瘍細胞の除去から、抵抗性集団の増殖を抑制して長期的なコントロールを維持する進化ベースの手法に焦点を移している。
はじめに
多くの潜在的な治療法が頻繁に利用できるようになっているにもかかわらず、ほとんどの播種性がんは致命的なままである。一次治療はしばしば腫瘍の負担を軽減することに成功するが、同時に耐性クローンに対する激しいダーウィン淘汰が起こるため、完全奏効が得られたとしても腫瘍の再発はほぼ不可避である(4)。二次、三次、四次治療が利用できるかもしれないが、細胞抵抗性戦略が徐々に拡大するため、一般的に効果は低い。このように、進化はほとんどの癌患者の死因であり、腫瘍治療のパラダイムに根本的な変化がない限り、おそらくこのままであろう。興味深いことに、Atkipisら（1）は最近、このダーウィンダイナミクスの重要な役割にもかかわらず、がん治療に関する出版物の中で進化論の原理が引用されているのは1%未満であり、このことは過去30年間変わっていないことを明らかにした。
化学療法中の腫瘍の進化に関するほとんどの概念モデルは、治療開始後に何らかの突然変異によって段階的に耐性が獲得されることを強調している(8)。もし抵抗性が確率的に生じ、治療前に抵抗性細胞が存在しないならば、最大投与密度療法は突然変異を獲得しうる細胞数を最小にすることにより抵抗性の確率を減少させる。しかし、ほとんどの場合、化学療法を開始する前に耐性細胞が出現する。(8)
腫瘍の適応には「耐性変異」が必要であるという仮定は、正常なヒトゲノム内で癌細胞が利用できる、異種物質経路を含む膨大な情報量を過小評価している(4)。すなわち、多くの（おそらくほとんどの）耐性戦略は、単に1つ以上の正常な遺伝子（例えば、P糖タンパク質[PgP]（9-11）の発現を増加させる必要があるだけである。このように、耐性は「すべてかゼロか」という現象ではなく、集団内の細胞間で段階的に変化することができ、さらに重要なことに、同じ細胞でも環境ストレスに順応するにつれて変化することができる。例えば、PgPはHIF1αのクライアントであり（12）、低酸素や酸性の環境では、細胞毒がなくてもその発現が増加することが多い。さらに、de novo治療抵抗性の他の多くのメカニズムが同定されている。例えば、環境媒介性薬剤耐性（EMDR）では、腫瘍間充織の成分が、そうでなければ致死濃度の細胞毒性薬剤から癌細胞を保護する（13,14）。低酸素領域にある腫瘍細胞は、PgPの発現の増加、生存経路のアップレギュレーション、突然変異誘発の増加、薬物送達の減少により保護されている可能性がある。
がん治療の進化的ダイナミクス
「オープン」なのは、がんが周囲と自由にコミュニケーションをとるからであり、「複雑」なのは、がんが複数の要素を含んでいるからだ。そして「適応」なのは、それぞれの要素が時間とともに変化し、他の要素と複雑に、しばしば非線形的に相互作用することができるからだ。このようなシステムの重要な特性は（非線形力学に基づく）、その力学が直感的ではなく、摂動に対する反応が予期しない、意図しない結果をもたらす可能性があることである。
従来のがんに対する全身療法の適用は、直感的に魅力的な前提、すなわち可能な限り最大のがん細胞を殺すことによって最大の患者利益が得られるという前提に大きく依存していた（15、16）。伝統的に、最大限の細胞死は、致命的な毒性への懸念によってのみ制限される化学療法の最大投与密度によって直接的に得られていた。代替的なアプローチとして、低用量の治療をより頻繁に行う「メトロノミック」戦略(17)がある。これは毒性を軽減し、薬剤の総投与量を増やし、血管新生を阻害することによって腫瘍細胞死を増加させるという利点がある。しかし、最大量投与であれメトロノミック投与であれ、現代の治療の目的は、可能な限り最大の細胞死を誘導することであることに変わりはない。
がん治療を進化の過程と捉えたとき、従来の前提に重大な欠陥が浮かび上がってくる（2-6,18,19）。明確には、治癒的治療が可能であれば、その結果を得るために治療戦略を立てなければならない。しかし、患者がほぼ常に病気で死亡するような緩和的な臨床環境（例えば、ほとんどの転移性癌）では、治癒を目指す治療は無益であり、実際、進化論的に不健全である。感受性細胞の集団全体を破壊することによって、最大量療法は耐性表現型のための激しい選択を課し、潜在的な競争相手をすべて排除することによって、その増殖を最大化する-これは「競合放出」と呼ばれるよく知られた進化的現象である（20,21）。
興味深いことに、このような力学に対する洞察は、害虫や雑草の管理という意外なところに見出すことができる（20,21）。大量殺虫剤の散布は何十年にもわたって行われてきたが、この方法では害虫を根絶することはほぼ不可能であり、むしろ、制御不能な耐性株の出現を急速に促進することが明らかとなってきた。1968年以降、米国農務省の害虫管理政策はより微妙なものとなり、農作物への被害を最小限に抑えつつ、抵抗性個体の出現を防ぐために、農薬の限定散布がより重視されている（20,21）。時間的データサンプリングとダーウィンの力学を外来種の管理に取り入れることは、現在、米国農務省の政策によって義務付けられている。農業従事者が最適な処理戦略を考案するのを支援するため、私たちが提案するものと同様の、害虫管理を導く計算モデルが広く利用可能である。
がん治療における耐性への進化原理の応用
進化的治療では、通常、がん集団間の空間と資源の奪い合い、特に、耐性集団と非耐性集団の間のダーウィン的相互作用に焦点が当てられる。細胞死をもたらすいかなるがん治療も、適応戦略に対して強い選択力を課すことになる。そして、ヒトゲノムの大きさと複雑さによって、細胞死を回避するための複数の適応経路の可能性が事実上保証される。したがって、わずか9個のタンパク質コード化遺伝子を持つHIVは、複数の経路を標的とすることで制御することができるが、この戦略は、ヒト細胞における耐性の出現を防ぐことに成功したとはまだ言えない。
もし、耐性を防ぐことができないのであれば、腫瘍の制御には耐性集団の増殖を遅らせるか止めるように設計された治療が必要である。2つの一般原則を強調する必要がある。
- 1.耐性集団の成長は進化的な力に左右されるので、その集団または競合する集団の適性を変えることによって制御することが可能である。
- 2.進化する集団は、局所的かつ現在の環境の選択力にのみ適応することができ、決して将来を予測することはできない。
重要なことは、がん治療医は未来を予測することができるということである。このような時間的ダイナミクスを知ることにより、治療法を時間とともに変化させ、進化を利用して耐性集団の増殖を抑制することが可能になるという重要な利点がある。
進化的ながん治療において、ダーウィンの力学の重要な構成要素は、抵抗性のコストである。がん細胞はその表現型を変えて抵抗性を獲得する必要があり、通常は確立された分子防御機構をアップレギュレートすることによって抵抗性を獲得する。これらの分子経路の発現、維持、利用には資源が必要であり、基質が限られている環境では、その資源を増殖と浸潤から転用しなければならない。このような動態は、多剤耐性1（MDR1）としても知られるP-糖蛋白質（PGP）の発現上昇など、異種物質経路のアップレギュレーションにおいて最も明らかであろう(9-11)。PGPは、化学療法剤を含む多くの細胞内基質を効果的に排出し、その結果、これらの化合物の効果を減少させる膜輸送体である。PGPや他の多くの膜ポンプは、輸送される分子1つにつき2つのATPを加水分解している。実際、実験では、この操作コスト（ポンプの合成と維持のための「資本コスト」も含む）は、細胞のエネルギー予算の50%に近いと言われている(18)。資源が豊富な細胞培養条件下では、これは細胞増殖にほとんど影響を与えないかもしれない。しかし、資源が限られている場合（例えば、生体内）、がん細胞は、生存を可能にする抵抗コストと、増殖や浸潤などの非本質的な機能とをトレードオフしなければならない。この適性コストは、MDR表現型が治療前の腫瘍ではまれで、治療後に初めて一般的になるという単純な観察から推測することができる(10)。さらに、薬剤耐性表現型は、一般的に細胞毒性薬剤に慢性的にさらされることで進化し、薬剤が除去されるとすぐに失われる(6)。
したがって、細胞毒性薬剤の存在下では、耐性の分子機構の固定費と稼働費は、結果として得られる生存利益によって上回られる。しかし、治療法がない場合、耐性のコストは進化的な負担となり、それを利用することができる（22）。
抵抗性の進化的コストは、抵抗性のメカニズムとそれに関連する「建設と運営」のコストがかなり明確である従来の化学療法において最も明白である。これは、標的治療ではあまり明らかではない。しかし、Chmielkiら（23）は、チロシンキナーゼ阻害剤（TKI）に対する耐性のコストが明らかであることを示し、このコストを利用した代替投与戦略を構築できることを提案した。
抵抗のコストを利用する
セオドシウス・ドブザンスキーは、「生物学において、進化に照らされないと意味をなさない」という有名な言葉を残している(24)。しかし、典型的ながん治療は、薬物、用量、スケジュールをプロトコルに従って固定し、許容できない毒性またはがんの進行の明白な証拠がある場合にのみ変更するという、進化的に静的な方法で行われる。対照的に、がんは非常に動的なシステムであり、空間的・時間的な不均質性が非常に大きく、治療の適用などの摂動によって急速に変化する可能性がある。ほぼ間違いなく、化学療法の第2サイクルで治療された腫瘍は、第1サイクルで治療された腫瘍から大きく変化している。実際、治療後に持続または再発した腫瘍は、診断時の腫瘍とは根本的に異なる可能性が高く、新しい表現型と遺伝子型のプロファイルが必要となる。
一般に、がん治療は、治療対象となる腫瘍システムと同じようにダイナミックでなければならない、と私たちは提案する。理想的には、治療戦略は、最大限の細胞死という従来の目標から、最適な腫瘍制御という目標に移行するために、異なる薬剤と薬剤用量を戦略的に適用することによって、腫瘍内の進化に「先んじる」べきである。
そのようなアプローチの一つが適応療法（Adaptive Therapy: AT）である（4,5）。ATの前提（図1）は、現在の害虫駆除と同様、現存する抗がん剤の投与をダーウィンの原理で誘導すれば、その効果を高めることができるというものである。このアプローチには、従来の化学療法戦略とは異なるいくつかの特徴がある。第一に、ATの目標は無増悪生存期間の最大化であり、癌の負担の軽減ではない。第二に、投与する薬剤の量は最大限のものではなく、腫瘍の安定性と患者のQOLを維持するために必要な最小限のものであること。第三に、薬剤と投与スケジュールは固定されたものではなく、進化のダイナミクスを利用し、安定した腫瘍を維持するために常に調整される。
図1 進化したがん治療戦略の例
パネルAは、感受性細胞と抵抗性細胞が混在する集団に対する治療法を示している。適応療法は腫瘍を減少させるが、治療感受性のある細胞の小さな集団は明確に維持される。最初の腫瘍反応が得られたら、治療は中止される。治療がない場合、感受性のある細胞は体力的に有利であり、抵抗性のある細胞を犠牲にして増殖する。最終的には抵抗性細胞が優勢になるが、目標は可能な限り長い期間、治療による腫瘍制御を維持することである。
パネルBは、一方の治療に対する耐性機構を他方の治療で治療するダブルバインドアプローチを示している（例については本文を参照）。2つの治療法を組み合わせても、単に代替の適応経路を選択するだけで、進行までの時間をわずかに遅らせるだけである（図示していない）。しかし、これらを順番に投与すると、進化の力学（「捕食促進」と呼ばれる）により、がん細胞は表現型の間で揺れ動くことを余儀なくされる。これは進化的に無駄なサイクルであり、侵略的な種を長期に渡って制御することができる。
がん治療中に利用される可能性のあるダーウィンの力学は数多く存在するが、ATの背後にある理論は、通常、耐性の分子メカニズムの表現型コストに焦点を当てている。適応的ランドスケープにおけるいかなる表現型の増殖も、その表現型が他の現存集団のそれと比較した場合の適応度に依存する。重要なことは、どのような表現型であっても、その適応度は文脈に左右されるということである。例えば、PgP膜ポンプを発現している表現型は、化学療法がある場合には、非発現細胞よりも適合性が高い。しかし、治療がない場合、耐性メカニズムのコストにより、耐性細胞のフィットネスは感受性細胞のフィットネスより低くなる。これを利用するために、ATは治療感受性細胞の集団を安定的に維持するという明確な目標を持って、限定的な治療を行う。腫瘍の大きさが安定したら、治療は減量されるか停止される。これによって腫瘍細胞の増殖がある程度許されるかもしれないが、感受性細胞の適性上の利点によって、耐性細胞を犠牲にしてその集団が成長することになる。その後、少量の薬剤を繰り返し投与することで、腫瘍量を減少させる。目標は常に、可能な限り最大量を投与するのではなく、必要最小限の量を投与することである。
AT仮説は、当初カタストロフィー理論を用いて組み立てられた（25）。これは、どんな薬剤や薬剤の組み合わせでも、腫瘍細胞の表現型と環境が均質であれば、すべての腫瘍細胞を根絶する確率は最大であることを示すことができる。この数学的モデルでは、腫瘍内の不均一性によって、治療と腫瘍の間に位相差が生じ、生存が可能になる。「位相差」の生物学的解釈は、治療中に耐性が進化するためではなく、治療前に耐性表現型や環境が存在し、治療の毒性効果から比較的保護され、細胞耐性戦略の迅速な進化を可能にするため、治療が失敗するというものである。
この理論モデルの実現可能性を示すため、卵巣がんの前臨床モデル（OVCAR-3細胞）を開発し、カルボプラチンで治療した。対照群、標準療法（60mg/kg×4日×3回）、適応療法の3群を設定した。適応療法のアルゴリズムは、腫瘍量のみに基づいたものであった。Carboplatinの初回投与量50mg/kgの後、3日毎に腫瘍量を測定し、腫瘍量が安定するようにCarboplatinの投与量を調節した。例えば、2回の測定で腫瘍量が増加した場合はカルボプラチンの投与量を増やし、腫瘍量が減少した場合は投与量を減らすというように、腫瘍の大きさに合わせて投与量を調整した。その結果、ATマウスの腫瘍制御は延長され、コントロールや標準療法と比較して生存率が改善された(7)。
これらの実験や乳癌細胞株を用いた最近の研究において予想外だったのは、ATに対する腫瘍の反応に二相性のパターンがあることである。すなわち、治療が最初に適用されたとき、腫瘍は通常、指数関数的に成長していた。成長曲線を強制的にプラトーにするためには、全治療量が必要であった。しかし、いったん腫瘍量が安定すると、安定性を維持するために必要な薬剤の量は急激に減少した。例えば、上記の実験では、5mg/kgのカルボプラチンを用いてしばしば腫瘍の長期的な制御が維持された。この現象は計算モデルでは予測できず、現在も調査中だが、腫瘍体積が強制的に安定化する間に腫瘍血管が「正常化」するためと考えられる。
抵抗コストの増加 – Ersatzdroges
前述のように、膜の押し出しポンプは、化学療法に対するがん細胞の耐性の一般的なメカニズムである。ポンプの維持のための代謝資本と運用コストは多大である。Broxtermanら（26）は、ベラパミルによって活性化されたPgPポンプの押し出し活性が、細胞のATP生産の50%を消費する可能性があることを証明した。これまでの臨床試験では、PgPの活性を阻害するか、あるいは他のPgP基質を化学療法と同時に投与して競合阻害剤とし、細胞障害性薬剤の滲出を減少させることに焦点が当てられてきた。しかし、これらのアプローチは、毒性と薬物動態の複合的な問題により、一般的に成功していない(27)。
私たちは、治療法がない場合、無毒な（あるいは最小限の毒性を持つ）基質を投与することによって、ポンプ活性を最大化しようとする新しい戦略を提案している(6)。つまり、化学療法と「偽薬」を代替的に投与するのだ。そして、細胞に「偽薬」を押し出すためのエネルギー消費を強いることで、（それゆえ「ersatzdroges」と名付けられた）この戦略は、細胞の抵抗戦略の表現型コストを増加させる。基質が限られている典型的な腫瘍の微小環境では、ersatzdrogesの押し出しのためにエネルギー需要が増加した細胞は、ポンプ活動を支えるために増殖と浸潤からリソースを転用する必要がある。
現在入手可能な偽薬は、抗生物質や不整脈の治療に処方されるカルシウム拮抗薬ベラパミルなど、他の病気の治療にも使用されている。したがって、腫瘍細胞はこれらの「偽薬」の存在を感知すると、MDR1システムなどの耐性機構を利用して、細胞質から薬剤を汲み上げるのだ。
乳癌の前臨床モデルにおいて、ベラパミルの曝露は、癌細胞とのエネルギー力学を劇的に変化させ、増殖と浸潤を減少させた。In vivoおよび試験管内試験において、様々なエルサツドロップを投与すると、腫瘍内のグルコースフラックスが有意に増加し、腫瘍の増殖が抑制された(6)。
逆転の発想：適応策をターゲットにする
一般に、腫瘍治療を最適化するために進化的戦略を適用するには、「時間的」思考が必要である。ATで示されたように、治療者は治療の直接的効果（すなわち腫瘍細胞の減少）を超えて、新しい表現型の特性が選択されるにつれて、より長期的な変化を予測する必要がある。このアプローチのもう一つの例は、「ダブルバインド」（7）あるいは「スカーズギャンビット」（28）と呼ばれ、（図1）一次治療で表現型の適応を誘導し、それを二次治療で利用するものである。興味深いことに、この戦略はHeliobacter Pyloriの抗生物質治療に応用され、成功を収めている(29)。がん治療では、Antoniaらが小細胞肺がん患者（n=29）を対象に、p53ワクチンの有効性を検討した（30）。ほとんどの患者で免疫応答が得られたが、1人だけ部分応答が観察された。しかし、その後に化学療法を行ったところ、67%の奏効率（過去の奏効率は5%未満）が認められ、免疫活性が最も高かった患者において有効性が高まった（31）。これは、免疫療法に対する腫瘍細胞の適応戦略が、細胞障害性薬剤に対してより脆弱になるという、進化的ダブルバインドの一例であると解釈している。
図1に示すように、二重結合治療の理想的な応用は、治療法を周期的に適用することで、基礎となるがん集団の耐性進化パターンに正確に一致する、進化的に無駄なサイクルを作り出すことである。
複雑な力学系の特性を利用した癌の制御
現在のすべてのがん治療法は、がん細胞を殺す何らかのメカニズムで作用している。これは確かに合理的だが、必然的に耐性を促進するダーウィン的な力を生み出す。別のアプローチでは、環境選択力をターゲットにして、増殖性や浸潤性の低い腫瘍の表現型を促進するという明確な目標をもって、根底にある進化のダイナミクスを変化させることができる。一般に、がんは開かれた複雑な力学系と見なすことができる。「複雑」とは多くの構成要素を持つこと、「動的」とは構成要素が相互作用し、時間とともに変化する（しばしば非線形に）こと、そして「開放的」とは宿主と自由に相互作用することである。このようなシステム（気象はおそらく最も身近な複雑系力学系）の従来の分析では、非線形力学と初期条件への感受性のために、結果を予測することが困難であることが強調される。例えば、有名な「バタフライ効果」は、アジアで羽ばたく昆虫が北米で竜巻を引き起こすと仮定している。
しかし、重要なことは、このような複雑なシステムには小さな摂動が大きくなる傾向があることを利用すれば、最小限の力でシステムを望ましい軌道に導くことができるということである（32）。このことは、もちろん、根底にある腫瘍内動態を十分に理解する必要があるが、がんシステムを消滅させないまでも、小さな生物学的力を選択的に加えることによって、少なくとも臨床的に攻撃性の低い経路に誘導できる戦略があるはずであることを示唆するものである。例えば、ほとんどの腫瘍は酸の純生産者であり、腫瘍内アシドーシスは運動性と侵襲性の高い表現型を選択することが示されている。しかし、細胞外pHのわずかな乱れ（〜0.2pH単位の上昇）は、これらのダーウィンの力学を変え、より侵襲性の低い、より緩やかな表現型を選択することができる（33）。
臨床応用
複雑なシステムを（天気予報のように）使いこなすには（32）、3つの要素が必要である。
- 1.第一原理の定義と数学的枠組み
- 2.数学的モデルをパラメータ化するための必要かつ十分なデータ
- 3.高度な計算手法
私たちは、進化的および生態学的ダイナミクスが癌治療の第一原理として機能し、計算機モデルが容易に構築できることを提案する（例えば、害虫管理を導くための計算機モデルは広く利用されている）。進化論の原理をがん治療に臨床応用する際の最大の障害は、使用可能なデータがないことである。分子解析による「ビッグデータ」を扱うことへの懸念が腫瘍学ではしばしば表明されるが、これらのデータは空間的・時間的解像度を欠くため、進化モデルでの価値は限定的である。実際、腫瘍学における真のダイナミックデータは、血清マーカーや繰り返し行われる断面画像にほぼ限定されている。したがって、疎なデータを計算モデルに利用し、利用可能な臨床データからより多くの情報を抽出できる手法の開発が急務となっている（例えば、CTやMRI画像のラジオーム解析(34)
このような制約があるにもかかわらず、進化的力学をうまく応用した臨床試験がいくつか行われ、現在も進行中である(35)。
まとめと今後の方向性
がんは複雑で動的なシステムであり、どのような治療法を適用してもすぐに耐性戦略を進化させ始める。一方、現在のがん治療は、プロトコルが終了するか、腫瘍が進行するまで、同じ薬剤、投与量、スケジュールを投与する静的な治療が一般的である。腫瘍が治療に反応した場合、同じものをさらに投与するのが一般的な戦略である。これに対して、進化型治療は、治療対象の腫瘍集団と同じように適応性と柔軟性を高めようとするものである。例えば、ATでは、特定の治療法に対する腫瘍の反応が見られたら、治療を中止するか、新しい治療法に切り替えるのが最良の方法かもしれない。なぜなら、成功した薬剤でさらに治療を続けると、耐性がより強く選択されることになるだけだからだ。
前臨床実験（5、6、18）において、従来の化学療法剤に進化原理を適用することで、乳癌と卵巣癌の両方で無増悪生存期間を大幅に延長できることを証明した。Schweizerら（35）は最近、去勢抵抗性前立腺癌の男性コホートにおいて、進化的原理を用いて抗アンドロゲン療法に対する反応を延長できることを証明した。去勢抵抗性前立腺癌の男性におけるアビラテロン療法に適応療法アルゴリズムを使用する臨床試験が最近開始された。
しかし、臨床応用には多くの課題がある。例えば、がん内部の進化的な動態を推定できるような信頼性の高いデータを経時的に収集することが必要である。実際、腫瘍の時間的・空間的変化を測定する動的データは、一般的に非常にまばらであり、血清マーカーと臨床画像にほぼ限定される。したがって、今後の方向性としては、臨床データを、治療に対する腫瘍の進化を促す複雑な環境と表現型の変化に関する動的な理解に変換することに焦点を合わせる必要がある。最終的には、この理解には、がん治療を最適化するための意思決定支援ツールを治療医に提供する、患者固有の高度な計算モデルが必要になると思われる。