数学的に導かれたアプローチを用いて、マウスモデルにおけるキメラ抗原受容体T細胞の投与数を減少させる

Less is more: reducing the number of administered chimeric antigen receptor T cells in a mouse model using a mathematically guided approach.

• Anat Globerson Levin
• Natalie Kronik
• Tamar Shiloach
• Tova Waks
• Zelig Eshhar
• Vladimir Vainstein

抄録

キメラ抗原受容体T細胞（CAR-T）療法は、血液学的悪性腫瘍に対して承認された新しい治療法であるが、固形腫瘍に対してはまだ開発中である。ここでは、速度方程式に基づいた数理モデルを用いて、CAR-Tの注入量を減らすことで毒性を軽減しながら有効性を維持するレジメンとスケジュールを発見した。自然乳癌のin vivoマウスモデルでテストしたところ、我々の数理モデルが以前の実験で得られたin vivoでの腫瘍増殖の結果を正確に再現していることを示している。さらに、この数理モデルを用いて新たな治療スケジュールの予測を行い、in vivoでの予測結果をプロスペクティブに検証することに成功した。我々は、前臨床試験で使用されたCAR-Tの全用量の10分の1、さらには1％の用量を使用することで、全用量治療と同様の効果が得られると結論付けている。

Chimeric antigen receptor T cell (CAR-T) therapy is a novel approved treatment for hematological malignancies, still under development for solid tumors. Here, we use a rate equation-based mathematical model to discover regimens and schedules that maintain efficacy while potentially reducing toxicity by decreasing the amount of CAR-T infused. Tested on an in vivo murine model of spontaneous breast cancer, we show that our mathematical model accurately recapitulates in vivo tumor growth results achieved in the previous experiments. Moreover, we use the mathematical model to predict results of new therapy schedules and successfully prospectively validated these predictions in the in vivo. We conclude that using one tenth and even one percent of a full CAR-T dose used in preclinical trials can achieve efficacious results similar to full dose treatment.