2022年4月1日
長年にわたり、臨床医はゲノミクスを使用して、治療により良い情報を提供し、治療法を個別化してきました。テネシー州（米国）に拠点を置く免疫診断企業Verici Dxは、この個別化医療レンズを別の分野である腎臓移植に変えたいと考えています。
世界中の何万人もの患者が腎臓移植を受けており、さらに多くの患者が待機しています。しかし、臓器移植後も、拒絶反応のリスクは予測不可能です。現在のところ、レシピエントが移植を拒否するリスクが高いかどうかの正確な測定が不足しているため、レシピエントが免疫系に対処するためにより多くの薬物を必要とするかどうかが不明確になり、これが拒否を媒介しています。
臨床医は、尿中のタンパク質濃度、または血中のクレアチニンと呼ばれる分子の濃度を測定することで、腎移植片の拒絶反応を予測します。クレアチニンやタンパク質の濃度が高いと、臨床医はより侵襲的なアプローチをとり、損傷を評価するために腎臓を生検する必要がある可能性があります。しかし、生検の必要性は必ずしもタンパク質やクレアチニンの高値と相関しない、とVerici DxのCOOであるPatti Connolly氏は説明しています。全員の生検を行えば、約20%が拒絶反応を示していますが、尿タンパク質や血清クレアチニンからのシグナルは正常です。これらの患者は治療を受けない可能性があり、その拒絶反応は煮沸し、長期的な損傷のリスクを負う可能性があります。
Verici Dxは現在、米国および欧州で進行中の臨床試験において、人工知能を使用して、傷害、拒絶反応、または移植片不全と相関するRNAシグネチャを作成するテクノロジーを検証しています。何百人もの患者を登録することで、この治験は検査性能を検証し、RNAシグネチャーと病理学所見を比較して、移植レシピエントのためのより正確でカスタマイズされたケア計画をサポートします。
Verici Dxが開発したテクノロジーは、ニューヨークのマウントサイナイ医科大学の有名な移植腎臓学者である故バーバラ・マーフィー博士が率いる研究に基づいています。2008年から2015年まで、米国とオーストラリアのMurphy氏とその共同研究者は、約600人の患者を臨床試験に登録し、腎臓移植を拒否した理由に関する手がかりを得るためにトランスクリプトームを調べました。GoCAR試験（Genomics of Chronic Renal Allograft Rejection：慢性腎同種移植拒絶のゲノム）と呼ばれるこの研究では、独自のアルゴリズムを用いて、患者が腎移植後の治療をどのように行うかを予測することができる、免疫反応に関与する一連の遺伝子が確立されました。このデータこそが、Verici Dxの解析のためのトレーニングセットの基礎となった、とConnolly氏は述べています。
Verici Dxの治験では、臨床医は移植前と移植後のさまざまな時点で腎移植患者から血液サンプルを採取し、Illumina NextSeq−(* 2000を使用してトランスクリプトームを分析しています。Verici Dxは、Amazon Web Services（AWS）クラウドにデプロイされた安全なゲノムデータプラットフォームであるIllumina Connected Analytics（ICA）を使用して、RNAシーケンス結果の保存、シーケンスデータの処理、およびアルゴリズムを使用してデータセットを解釈しています。Verici DxのCEOであるSara Barrington氏は、臨床試験から収集している大規模なデータを理解すると、ICAは絶対的に基本的なものになると述べています。
ICAにより、Verici Dxは大規模なデータセットを処理し、ソフトウェアプラットフォーム内のサンプル全体で機械学習アルゴリズムを実行することができます。このアルゴリズムは、患者が拒絶反応のリスクが高い可能性があるかどうかを示す遺伝子シグネチャの解析に役立ち、移植後の免疫抑制剤レジメンに対するよりカスタマイズされたアプローチを可能にします。この検査結果は、最終的に臨床医が患者の免疫系がどの程度攻撃的または良性であるかを理解するのに役立ちます、とBarrington氏は説明しています。
イルミナが目指していることは、臨床医がよりパーソナライズされたアプローチを取る機会を生み出すことです。
将来的には、Verici Dxの予測能力により、血液サンプルが患者の拒絶状態に対する十分な手がかりとなるため、侵襲的生検の必要性を完全になくすことが期待されています。バリントン氏は、当社のテクノロジーの実用的なデータに重要性があると述べています。臨床医は、これをツールベルトに追加し、臨床判断やその他の要因とともに意思決定を行うことになります。
