トファシチニブ開始後のリンパ球数、リンパ球サブセットの推移と感染症の関連について

Evaluation of the Short‐, Mid‐, and Long‐Term Effects of Tofacitinib on Lymphocytes in Patients With Rheumatoid Arthritis

Ronald van Vollenhoven,1 Eun Bong Lee,2 Sander Strengholt,3 Christopher Mojcik,3 Hernan Valdez,3 Sriram Krishnaswami,4 Pinaki Biswas,3 Irina Lazariciu,5 Anasuya Hazra,4 James D. Clark,6 Jennifer Hodge,3 Lisy Wang,4 and Ernest Choy

Arthritis & Rheumatology Vol. 71, No. 5, May 2019, pp 685–695 DOI 10.1002/art.40780

＜背景&目的＞

• トファシチニブは、JAK/STAT pathwayを介して、複数のサイトカインを可逆的・部分的に抑制する
• IL-2, IL-4, IL-7, IL-9, IL-15, IL-21：common γ-chain familyであり、JAK1/JAK3を介してT細胞、NK細胞、B細胞の分化や増殖に重要である
• そのため、トファシチニブが免疫細胞の機能や数に影響すると考えられている
• トファシチニブは、生物学的製剤と同等の重症感染症リスクを有する
• リンパ球数（absolute lymphocyte counts (ALCs)）が低いほど重症感染症のリスクが増加する
• トファシチニブ 5 or 10mg 1日2回投与されている場合、ALCs < 500 cells/mmとなる人が~0.04%程度おり、ここまで低下した場合はトファシチニブを中止することが推奨されている
• 今回は、トファシチニブを短期間、中期間、長期間内服しているRA患者のALCs, リンパ球サブセット数（ lymphocyte subset counts (LSCs)）と感染症リスクの関連を調べた

＜方法＞

• トファシチニブのphase 1,2,3, LTEの臨床試験に組み込まれていたRA患者を解析

＜結果＞

ALC

• 短期間（ORAL Standard試験とORAL Start試験、Figure 2A,B） 
• ALCは、最初の1ヶ月では増加した。しかし、時を経るごとに徐々にALCは低下。
• 長期間（Figure 2C）
• baselineより -400 cells/mm3　程度の減少で安定
• しかし、1.2%（80/6897人）の人が ALC < 500 cells/mm となった
• この80人のうち、64人はトファシチニブと他の薬剤を併用、16人はトファシチニブ単剤だった

SLC

• T細胞：徐々に減少
• B細胞：最初は増加するも、徐々に軽度低下
• NK細胞：最初は低下するも、最終的には増加

中止後の可逆性

• 上記 ALC < 500 cells/mmとなった患者も、トファシチニブをやめればALCも回復する
• LSCも戻る

感染症リスク

• ALC < 500 だと、500以上の時よりも重症感染症のリスクが高い
• ALCが低くなるほど帯状疱疹のリスクも増加する傾向だが、帯状疱疹になった人が少なすぎて結論が出せなかった

• LSCでみると、どれかのサブセットにおいて特異的に重症感染症、帯状疱疹のリスクと関連するわけではなさそうだった
• ALC < 500 となるリスク因子を探索するためCox regression analysisをすると、以下が有意なリスク因子だった
• baseline ALC が低いこと
• 高齢
• トファシチニブの用量が多いこと
• MTX併用あり

• まとめると、トファシチニブの免疫細胞への影響は下の通り

Cell	Tofacitinib treatment effect	Reversibility	Clinical consequence	Monitoring
ALC	Gradual decrease of 400 cells/mm3 (24%) over ~48 months; ~1/100 incidence of confirmed ALC <500 cells/mm3	Post-treatment discontinuation follow-up supports return to baseline	Increased risk of SI at ALC <500 cells/mm3. HZ generally showed an increasing risk with lower ALC values	Yes, due to association with infections and lymphopenia risk; do not initiate tofacitinib, or discontinue tofacitinib, if ALC <500 cells/mm3
CD3+ T cell	Changes mirror that of ALC; decrease of 21% after ~50 months	Temporary withdrawal supports expansion of CD3+ T cells within 4 weeks	No evidence of an imbalance in infections at low values	Not required
CD4+ T cell	Changes mirror that of ALC; decrease of 28% after ~50 months	Temporary withdrawal supports expansion of CD4+ T cells within 4 weeks	No evidence of an imbalance in infections at low values	Not required
CD8+ T cell	Changes mirror that of ALC; decrease of 28% after ~50 months	Temporary withdrawal supports expansion of CD8+ T cells within 4 weeks	No evidence of an imbalance in infections at low values	Not required
NK cell	Short term decrease of ~20–40%, followed by increase of 69% after ~50 months	Temporary withdrawal supports expansion of NK cells within 4 weeks	No evidence of an imbalance in infections at low values	Not required
B cell	Short term increase of up to ~30%, followed by return to baseline at ~50 months	Temporary withdrawal supports return to baseline within 4 weeks	No evidence of an imbalance in infections at high values	Not required

＜考察＞

• MTX naiveやMTX-IRなど異なる集団を解析対象としていることに注意が必要
• ALC < 500となるのは1%程度で、かつそのうち80%は他の治療薬を併用していた。ALC < 500 となってトファシチニブを中止しても、中止後3-6週で > 500まで改善する
• しかし、ALC < 500となると重症感染症や帯状疱疹のリスクが増加する
• baseline ALCは、トファシチニブを開始したのちにALC < 500となるリスク因子であり、baseline時点で500未満の場合はトファシチニブは勧められない
• 特にLSCのモニターは必要なさそうであり、ALCをモニターすれば十分だろう
• トファシチニブの開始直後のALC増加は、トファシチニブによる疾患活動性の低下や、リンパ球のtraffickingやmarginationの阻害の影響が考えられる
• IL-7/IL-15はCD4/CD8 T cellの生存や増殖に必要であり、IL-15はNK細胞の生存にも必要である
• 先にNK細胞がT細胞よりも減るのは、半減期の違いからだろう
• その後徐々にT細胞が減ることで、NK細胞とT細胞によるIL-15の競合が緩和し、NK細胞にIL-15が作用しやすくなることで長期的にNK細胞が増加するのだろう
• B細胞の変化の理由に関しては全くわからない
• 上記は全て推論であり、トファシチニブがALC/SLCに影響を及ぼす機序はわかっていないことが多い

発症早期RAにおけるMTXの有効性を予測する遺伝子：治療前、治療開始4週間後の遺伝子発現量データでおこなったWGCNAにて

Profiling of Gene Expression Biomarkers as a Classifier of Methotrexate Nonresponse in Patients With Rheumatoid Arthritis 

Darren Plant,1 Mateusz Maciejewski,2 Samantha Smith,3 Nisha Nair,3 the Maximising Therapeutic Utility in Rheumatoid Arthritis Consortium, the RAMS Study Group, Kimme Hyrich,1 Daniel Ziemek,2 Anne Barton,1 and Suzanne Verstappen1 

Arthritis & Rheumatology
Vol. 71, No. 5, May 2019, pp 678–684
DOI 10.1002/art.40810

＜背景&目的＞

• MTXはRAのkey drugである
• ガイドラインでは、MTXの有効性を確認するのに6ヶ月投与することを推奨している
• しかし、発症早期に有効な治療をすることで関節破壊の進行を抑制することがわかっており、もっと早く効果判定したい
• MTXの有効性を予測するデータは限られている
• 年齢、seropositivity（RF, ACPA）と、有効性の関連ははっきりしない
• 男性の方が女性より有効な傾向がある
• 疾患活動性が低い人の方が有効な傾向がある
• NSAIDsを併用している人の方が有効な傾向がある
• DMARD使用歴は、MTX不応と関連する
• 遺伝的な要因も報告されているが、いずれもサンプルサイズが少なく、検討された遺伝子の種類が少ない
• 今回は、発症早期RAにおけるMTX開始6ヶ月後の有効性に関連するbiomarkerを探索するため、MTX開始前と開始4w後の遺伝子発現量データを解析した

＜方法＞

• 対象
• the Rheumatoid Arthritis Medication Study (RAMS)のRA患者
• 治療前、MTX開始４週間後の全血からRNAを抽出して遺伝子発現量を測定
• European League Against Rheumatism (EULAR) response criteriaにて、治療開始6ヶ月後にgood responderとnonresponderに分類
• 有効性予測のモデルは、以下の3つの方法で作成
• a linear method (regularized logistic regression)
• a nonlinear method (random forest)
• a pathway-supported approach（遺伝子発言量データを使用したモデル）
• モデル作成に使用した臨床項目は、治療前と3ヶ月後の、以下の項目を使用
• sex
• age at disease onset
• HAQ score
• smoking habits
• ACPA positivity (titer >10 units/ml)
• number of swollen joints
• number of tender joints
• CRP levels
• patient’s assessment of overall well-being
• いずれのモデル作成の際にも、10-fold nested cross-validation をおこなった
• hub geneやkey coexpression networkの探索のため、Weighted genetic coexpression network analysis （WGCNA）もおこなった
• hub geneの機能解析のため、パスウェイ解析も追加した

＜結果＞

• データキュレーション
• 82人のRA患者の全血から採取したRNAのうち、QC後に残った22,271 probeを解析対象とした
• MTX開始6ヶ月後のRA患者の転帰は下記
• good responder：42人
• non-responder：43人

• 遺伝子発現量データに基づいた有効性予測モデル
• 治療前〜治療開始4週間後の差を使用したロジスティック回帰モデル（linear model、Figure 1の一番右側の列の青色）が最もよかった

• そのモデルの性能が下記グラフ

• 臨床情報のみのモデルだとあまりよくない

• どの遺伝子が最も影響を与えたかは、以下の図
• 縦軸がGene symbol（Gene symbolがないものはillumina probe IDで表示）、横軸が回帰係数で、正の値、負の値ともに絶対値がトップ20のものを表示

• WGCNA
• MTX non-responderのRA患者の、治療前の遺伝子データに含まれる遺伝子について
• 9個の遺伝子module（クラスター＝モジュール）（midnight blue, light green, royal blue, magenta, grey60, black, salmon, green-yellow, and light-yellow）が、good responderとnon-responderのデータを一緒に解析して形成されたmoduleにはない、non-responderに特異的なmoduleとして特定された
• 行名がnon-responder(NR)のmodule名、列名がgood responderとnon-responderを一緒に解析したデータ（consensus）のmodule名
• セルの赤色は、log(p-value)と一致し、赤いほど有意にNRとconsensusのmoduleがoverlapしている（＝NR特異的ではない）
• セルの中の数字は、遺伝子の数

• 同様に、治療開始４週間後のデータの場合は下記
• 4つのmodule（salmon, light cyan, grey60, and yellow colors）がNR特異的な遺伝子クラスター

• Pathway analysis
• 上記で特定されたmoduleの意義を推定するために、各moduleに含まれる遺伝子のパスウェイ解析をおこなった
• type1 IFN pathwayに関わる遺伝子、type1 IFN signaling pathwayは、治療前のMTX non-responderに特異的なmodule（light green）、治療開始４週間後のMTX non-responderに特異的なmodule（light cyan）のいずれにも含まれていた

• light green（上）, light cyan（下）の遺伝子ネットワーク

• IFN pathwayに関わるtranscriptがMTXの有効性を予測できるかについて検討した
• 全遺伝子を組み込んだモデルより精度はよくなかった

＜考察＞

• type 1 IFNは、JAK/STAT pathwayを活性化し、innateとadaptive immune responseを活性化させる
• RAでもtype 1 IFN responseが増加しており、自己抗体産生量と相関することは知られている
• TNFa阻害薬の反応性ともpotentiallyだが関連するかもしれないと言われている
• 今回もそうだったが、coexpressed genesは必ずしも遺伝子発現量が増加もしくは低下しているわけではない（具体的なデータは示さず）
• この研究の強みはサンプルサイズ、治療前後のデータで検討していること、genome-wideの遺伝子で検討していること
• limitationとしては、MTXの有効性を２元的に決めていること

pre-clinical RAの腸内細菌では、Prevotella sppが増加している

Prevotella copri in individuals at risk for rheumatoid arthritis
Alpizar-Rodriguez D, et al. Ann Rheum Dis 2019;78:590–593. doi:10.1136/annrheumdis-2018-214514

＜背景&目的＞

• Prevotella copriは、RA発症早期の患者の腸内細菌で増加しており、免疫学的反応を惹起することでRA発症に関与していることが想定されている
• RA特異的な自己抗原とPrevotella copri由来の蛋白のアミノ酸配列が類似していることは報告されているが、詳細な機序はわかっていない
• RA患者の腸内細菌における Prevotella spp.　とRA発症リスクを調べる

＜方法＞

• 以下に集団を群わけ
• FDR control：無症状かつ自己抗体陰性の、RA患者の第一度近親者（first-degree relatives, FDRs)
• pre-clinical RA：ACPA陽性もしくはRF陽性 and/or RAを示唆する症状
• 便から腸内細菌を採取

＜結果＞

• 133人から採取
• FDR control：50人
• pre-clinical RA：83人

• pre-clinical RAで、有意に Prevotellaceaeが増加
• linear discriminant analysis (LDA) effect size (LEfSe)：異なる種のうち、どの種が有意に多いか比較するアルゴリズム
• Figure 1：そのアルゴリズムを用いると、LDA score > 2かつ p< 0.05で、pre-clinical RA群に有意にPrevotellaceaeが多い

 

• Figure 2：限られた人ではなく、pre-clinical RAの多くの人がPrevotella sppが有意に多かったとしての個々の人を見ても、（特にPrevotella spp, p=0.04）
• Supplementary Tableによると、特にRF陽性の人で、Prevotella sppが多かった

• 特にP. copriが多い

RA患者の長期予後を検討する：COBRA-trial cohortの23年間

Normal mortality of the COBRA early rheumatoid arthritis trial cohort after 23 years of follow-up
Poppelaars PBM, et al. Ann Rheum Dis 2019;78:586–589. doi:10.1136/annrheumdis-2018-214618

＜背景&目的＞

• RA患者のmortalityは一般集団より高いと言われている
• しかし、発症早期に疾患活動性をしっかり抑えることが長期的な予後改善に繋がるかはわかっていない
• COBRA-trial cohortを23年間フォローし、オランダの一般集団のSMR (standardised mortality ratio) と比較し、予後不良因子を調べた

＜方法＞

• COBRA trial (The Lancet 1997;350:309–18)
• 多くがDMARD naive（22%が抗マラリア薬で治療歴あり）
• 平均して発症4ヶ月で以下の２群に分けて治療開始
• SSZ(sulfasalazine) mono-therapy; n=79
• SSZ + MTX + PSL漸減 (COBRA); n=76
• 試験期間である56週がすぎたら個々のリウマチ専門医に治療内容はお任せ

（The Lancet 1997;350:309–18 より引用）

• reference groupはgeneral populationからCOBRA trialと性別、年齢を調整した仮想集団を抽出して用意

• SMR: standardised mortality ratio（標準化死亡比）. 2017年における、観察集団の年齢構成を基準となる集団の年齢構成を当てはめて、実際の死亡数と基準母集団の死亡数の比 （Wikipedia参照）
• SMR=(A/B)×100  [A:実際の死亡数、B:計算上の期待（予想）死亡数]
• 死亡リスク因子は、以下の項目の中からstepwise forward and backward Cox regression により調べた
• smoking
• education level
• disease duration defined from start of complaints, from first clinic visit and from diagnosis
• disease activity score (DAS-44 joints)
• functional disability (Health assessment questionnaire)
• rheumatoid factor
• Sharp van der Heijde damage score
• rheumatoid factor (anti-citrullinated protein antibody (ACPA) not available at that time)
• presence of HLA-DR1, 2, 3 or 4
• treatment group
• change in DAS44 at 16 weeks
• change in damage score at 28 and at 56 weeks. 

＜結果＞

• 生存しているRA患者のフォロー期間は平均 23年間 (range 22–24年)（つまり、フォロー中のほとんどの期間は生存していた）
• COBRA群のうち、1人はフォロー漏れ
• RA患者全体では、44人が死亡 (28%, SMR=0.80 [95% CI 0.59 to 1.06])
• COBRA群：75人中、20 人が死亡 (27%, SMR 0.75 [0.47 to 1.14])
• SSZ mono群：79人中、24 人が死亡 (30%, SMR 0.85 [0.56 to 1.25]); p=0.61) 
•  mortalityの差は有意でなかった（p=0.61).
• Figure 1をみると、時系列とともに２群は接近してくる
• 一般集団としてのcontrol群： 55 人 (36%) が死亡
• RA患者の死亡リスク因子は5個（stepwise forward Cox regressionとbackward stepwise Cox regressionで同じ結果だった）
• 28週時点での damage progression
• HAQ scoreが高い
• HLA-DR 2 を有していない
• HLA-DR 3 を有していない
• 症状出現からの期間が長い
• しかし個々にsurvival curveを描いても、罹病期間の項目のみ、Cox regression analysisの結果とは違った（10ヶ月をcut-offとして２群でsurvival curveを描いても差なし）

＜考察＞

• RA患者のmortalityは一般集団と同等だった
• 過去の報告と合わせて解釈と、発症初期に治療をきちんとすることで、mortalityを正常化することができたのかもしれない
• 今回は治療群によるmortalityの差は有意でなかったが、CPBRAがその後のdamage progressionを抑制することを考慮すると、特に予後不良因子を有するRA患者は、初期にT2Tを意識してきちんと治療を強化することが長期的な予後改善に繋がるかもしれない。
• しかしながら今回の規模では、死亡という比較的稀なアウトカムを検証するには不十分な要素もあるだろう