論文No4414
Clinical impact of TP53 classifications in previously treated advanced driver-negative non-small cell lung cancer: A biomarker analysis of the OAK and POPLAR randomized clinical trials
Deborah Di-Xin Zhou,Sarah J. Lord,Frank Po-Yen Lin,...Robert John Simes,Thomas John,Chee Khoon Lee
LUNG CANCER, Volume 212, 108891, February 2026.
背景
非小細胞肺がん(NSCLC)において、TP53変異は多様(ヘテロ)であり、タンパク質の合成、機能、および臨床経過に与える影響は様々である。
我々は、変異の有無という二分法的な分類を超えた、より精緻なTP53変異分類を用いることで、予後予測を改善できるのではないかと仮定した。
さらに、特定の変異が化学療法と比較して免疫チェックポイント阻害薬(ICI)のベネフィット向上に関連している可能性も考えられた。
これを検証するため、既治療の進行ドライバー遺伝子陰性NSCLC患者においてアテゾリズマブと化学療法を比較したランダム化比較試験(OAK試験およびPOPLAR試験)のデータを解析した。
方法
治療開始前の血漿サンプルを用い、参加者をTP53変異型または野生型に分類した。
変異の分類には、コード領域の変異に基づく分類、およびOlivier(オリヴィエ)分類、Poeta(ポエタ)分類を用いた。
多変量Cox回帰分析によりTP53変異の予後因子としての意義を評価し、交互作用検定により予測因子としての価値を評価した。
結果
対象となった762名のうち、49%にTP53変異が認められた。
二分法による分類: TP53変異の有無(あり vs なし)は、野生型と比較して全生存期間(OS)の悪化傾向を示したが、統計学的に有意ではなかった(調整ハザード比 [HR] 1.15; 95% CI 0.96–1.38; P = .12)。
精緻な分類による予後: 以下の変異分類では、統計学的に有意なOSの悪化と関連していた。
ナンセンス変異(調整HR 1.71; 95% CI 1.22–2.39; P = .002)
Olivier分類における非ミスセンス変異(調整HR 1.33; 95% CI 1.03–1.74; P = .03)
Poeta分類におけるディスラプティブ(機能破壊的)変異(調整HR 1.33; 95% CI 1.37–1.77; P = .03)
予測因子としての評価: TP53の状態によって、化学療法に対するICIの優位性が変化することはなかった(交互作用 P = .45)。
結論
一次治療の化学療法後に増悪した進行ドライバー遺伝子陰性NSCLCにおいて、TP53のナンセンス変異、非ミスセンス変異、およびディスラプティブ変異は、OSの不良と強く関連していた。
これらのデータは、今後の臨床試験における層別化因子として、また予後予測を支援する臨床報告において、詳細なTP53変異分類を活用することを支持するものである。
Background
In NSCLC, TP53 mutations are heterogeneous with varied effects on protein synthesis, function and clinical outcomes. We hypothesize that a refined classification of TP53 mutations, beyond binary categorization, could improve prognostication. Furthermore, specific mutations could be associated with enhanced benefit from immune checkpoint inhibitors (ICI) versus chemotherapy. To investigate this, we analyzed data from randomized trials (OAK and POPLAR) which compared atezolizumab to chemotherapy in previously treated advanced driver-negative NSCLC.
Methods
Participants were classified as TP53 mutant or wild-type using baseline plasma, and by coding mutation, and Olivier’s and Poeta’s classification. We performed multivariable Cox regression analyses to evaluate the prognostic significance of TP53 mutations, and interaction tests to assess their predictive value.
Results
Among 762 participants, 49% harbored a TP53 mutation. TP53 mutations based on binary categorization were associated with poorer but not statistically significant OS compared to wild-type (adjusted-HR 1.15; 95 %CI 0.96–1.38; P = .12). However, nonsense mutations classified by coding mutations (adjusted-HR 1.71; 95% CI 1.22–2.39;P = .002), non-missense mutations classified by Olivier’s classification (adjusted-HR 1.33; 95% CI 1.03–1.74; P = .03) and disruptive mutations classified by Poeta’s classification (adjusted-HR 1.33; 95% CI 1.37–1.77; P = .03) were associated with statistically significant poorer OS. TP53 status did not predict differential benefit from ICI versus chemotherapy (interaction P = .45).
Conclusion
In advanced driver-negative NSCLC following progression on first-line chemotherapy, nonsense, non-missense and disruptive mutations of TP53 were strongly associated with inferior OS. These data support utilizing a nuanced classification of TP53 mutations as a stratification factor in future trials, and laboratory reporting to aid prognostication.

