びまん性大細胞型B細胞リンパ腫の細胞起源サブタイプによる予後予測

第13回国際悪性リンパ腫会議
Lugano, Switzerland, June 17-20, 2015
POSTER SESSION
#214
びまん性大細胞型B細胞リンパ腫の細胞起源サブタイプによる予後予測：
遺伝子発現プロファイル/免疫組織化学染色アルゴリズムによるメタ解析
Predicting Diffuse Large B-cell Lymphoma Survival by Evaluating Cell-of-Origin Subtype: A Meta-Analysis of Gene Expression Profiling and Immunohistochemistry Algorithms
Loretta J. Nastoupil, et al.,
The University of Texas MD Anderson Cancer Center, Houston, Texas, USA
Quick Review
びまん性大細胞型B細胞リンパ腫
（DLBCL）
は、
遺伝子発現プロファイル
（GEP）
や免疫組織化学染色
（IHC）
アルゴリズムによりGCB型とABC型に
分類され、
ABC型は予後不良と言われている1-4)。
今回、
DLBCLサブタイプの無増悪生存期間
（PFS）および全生存期間
（OS）
が検証された臨床
試験についてメタ解析を行った。
対象は、
2007∼2013年に発表された英語論文で、
未治療DLBCL患者に対するリツキシマブ併用アンスラサイ
クリンベース化学療法の臨床試験24報である。
● 対象論文のサブタイプ分類にはGEPと3種類のIHCアルゴリズム
（Hans、Choi、Muris）が使用されていた。
●
GEPおよびMurisアルゴリズムに基づくGCB型DLBCLは、ABC型/非GCB型に比べてOS、PFSが有意に良好であった（図1、
図2E、F）。
● HansおよびChoiアルゴリズムでは、
PFSおよびOSに有意差は認められなかった（図2A-D）。
● GEP分類の5年OSはGCB型DLBCL
73％、ABC型DLBCL 52％であった（ゴンペルツ分布モデル）。
結論：GEPに基づく細胞起源サブタイプ分類はDLBCLの予後予測因子であるが、HansおよびChoiアルゴリズムによる分類はR-CHOP療法
施行例の予後予測因子ではないことが示された。
1）
Alizadeh AA, et al. Nature 2000; 403: 503-511 2）
Rosenwald A, et al. N Engl J Med 2002; 346: 1937-1947
Choi WW, et al. Clin Cancer Res 2009; 15: 5494-5502
3）
Hans CP, et al. Blood 2004; 103: 275-282 4）
GEPに基づくサブタイプのOS、PFS
図1
PFS
報告者、報告年
Barrans, 2012
Gutierrez-Garcia, 2011
Hu, 2013
Jais, 2008
Lanic, 2012
Lenz, 2008
全体
HR
2.01
1.97
1.34
1.62
1.88
2.59
1.80
OS
(95% Cl)
(1.12-3.63)
(0.63-6.15)
(1.00-1.79)
(0.55-4.75)
(0.61-5.74)
(1.68-3.98)
(1.36-2.38)
報告者、報告年
Barrans, 2012
Gutierrez-Garcia, 2011
Hu, 2013
Jais, 2008
Lanic, 2012
Lenz, 2008
全体
0.51
1.00
HR
2.10
2.23
1.51
1.77
3.06
2.89
(95% Cl)
(1.14-3.85)
(0.59-8.44)
(1.12-2.02)
(0.33-9.54)
(0.93-10.13)
(1.63-5.10)
1.85 (1.46-2.35)
2.00 3.00 4.00 6.00
ハザード比
0.33
2.00 4.00 6.0010.00
ハザード比
・GCB型DLBCLではPFS（HR 1.80, 95％ CI:1.36-2.38）、OS（HR 1.85, 95％ CI:1.46-2.35）ともにABC型/非GCB型に比べて有意に良好であった。
図2
IHCアルゴリズムに基づくサブタイプのOS、PFS
OS
Hans
B アルゴリズム報告者、報告年
Barrans, 2012
PFS
Hans
A アルゴリズム
報告者、報告年
Gutierrez-Garcia, 2011
Hong, 2012
Ilic, 2009
Kojima, 2013
Lanic, 2012
Meyer, 2011
Nitsu, 2011
Nyman, 2009a
Porrata, 2012
Song, 2010
Varoczy, 2012
Wilson, 2008
HR
0.72
1.05
1.04
0.66
2.69
1.82
1.19
1.73
3.19
1.73
2.51
2.25
(95% Cl)
(0.39-1.32)
(0.46-2.39)
(0.29-3.72)
(0.26-1.67)
(0.86-8.39)
(1.12-2.97)
(0.40-3.48)
(0.75-4.03)
(1.77-5.74)
(0.84-3.58)
(0.59-10.70)
(0.71-7.14)
全体
1.49 (1.09-2.03)
0.27
Choi
C アルゴリズム
報告者、報告年
Gutierrez-Garcia, 2011
Kojima, 2013
Meyer, 2011
HR
0.84
0.66
2.03
全体
1.12 (0.54-2.32)
2.00 4.00
Muris
報告者、報告年
Gutierrez-Garcia, 2011
Hong, 2012
Kojima, 2013
Meyer, 2011
Nyman, 2009b
HR
1.01
2.48
2.01
2.97
2.69
全体
2.07 (1.32-3.24)
全体
1.27 (0.98-1.64)
報告者、報告年
Koh, 2013
Kojima, 2013
Meyer, 2011
HR
0.70
0.94
0.81
1.67
全体
1.04 (0.69-1.58)
Choi
D アルゴリズム Gutierrez-Garcia, 2011
1.0
F
1.00
(95% Cl)
(0.32-1.50)
(0.46-1.90)
(0.33-2.00)
(0.94-2.94)
0.18
1.5 2.0 2.5 3.0
(95% Cl)
(0.55-1.85)
(1.11-5.55)
(0.87-4.68)
(1.86-4.76)
(1.01-7.17)
0.51
(95% Cl)
(0.46-1.63)
(1.02-2.72)
(0.35-1.74)
(0.24-1.93)
(0.58-3.82)
(0.17-4.74)
(0.42-2.89)
(0.65-8.70)
(0.89-2.66)
(0.17-3.07)
(0.51-1.60)
(2.08-7.90)
(0.64-1.57)
(0.77-3.27)
8.00
(95% Cl)
(0.42-1.68)
(0.26-1.67)
(1.27-3.26)
0.5
E アルゴリズム
Green, 2012
Gutierrez-Garcia, 2011
Hong, 2012
Huang, 2012
Ilic, 2009
Kojima, 2013
Lanic, 2012
Meyer, 2011
Nyman, 2009a
Ott, 2010
Porrata, 2012
Seki, 2009
Song, 2010
HR
0.87
1.67
0.78
0.68
1.49
0.90
1.11
2.39
1.54
0.72
0.90
4.06
1.00
1.58
2.00 3.00 4.00 6.008.00
ハザード比
報告者、報告年
Muris
アルゴリズム Gutierrez-Garcia, 2011
Hong, 2012
Kojima, 2013
Meyer, 2011
Nyman, 2009b
HR
1.67
1.90
1.95
2.89
1.00
全体
2.12 (1.50-3.00)
2.00 4.00 8.00
0.5
(95% Cl)
(0.76-3.65)
(0.65-5.57)
(0.81-4.72)
(1.73-4.80)
(0.32-3.12)
0.33
1.0
1.00
1.5 2.0 2.5 3.0
2.00 3.00 4.00 6.00
ハザード比
・HansおよびChoiアルゴリズムでは、
OSに有意差は認められなかった
（A-D）
。
・Murisアルゴリズムに基づくGCB型DLBCLは、
PFS
（HR 2.07, 95％ CI:1.32-3.24）
、
OS
（HR 2.12, 95％ CI: 1.50-3.00）
ともにABC型/非GCB型に比べて有意に良好であった
（E、
F）
。
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