N2-(1-Carboxyethyl)-2'Desoxyguanosin (CEdG) ein potenzieller Biomarker für Diabetes

Primäres Ziel ist die Replikation und Validierung des CEdG-Assays zur Verwendung bei menschlichen Probanden. Ein vollautomatisierter Assay für Urin-CEdG wurde entwickelt. Die Forscher werden die Beobachtungen validieren, die in diabetischen Tiermodellen bei Menschen mit und ohne Typ-2-Diabetes mellitus (T2DM) gemacht wurden. Insbesondere werden die Forscher die Inter- und Intra-Assay-Variabilitätskoeffizienten bei menschlichen Probanden untersuchen und festlegen.

Sekundäres Ziel ist es, die Korrelation zwischen CEdG-Spiegeln und Hämoglobin A1c (HbA1c) bei menschlichen Probanden mit T2DM und dem Ansprechen auf eine Diabetesbehandlung zu bestimmen und die Beziehung von CEdG zu diabetischen Komplikationen zu definieren. Die Forscher werden die Beziehung zwischen CEdG und Blutzuckerkontrolle, basierend auf HbA1c, dem aktuellen Goldstandard, bei Patienten mit Typ-1- und Typ-2-Diabetes untersuchen. Die Forscher vergleichen auch die Veränderungen der CEdG- und Hb1Ac-Spiegel als Reaktion auf die Diabetesbehandlung bei Diabetikern. Die Beziehung von CEdG zu diabetischen Komplikationen wird auch bei Diabetikern untersucht.

Statistische Überlegungen zum primären Ziel:

Stichprobengröße: Da es bei menschlichen Probanden viel mehr Variablen gibt, berechneten die Forscher die Stichprobengröße auf der Grundlage einer viel konservativeren Annahme als die, die die Forscher bei diabetischen Tiermodellen beobachteten. Die Forscher planen eine Studie einer kontinuierlichen Antwortvariablen von unabhängigen Kontroll- und Versuchspersonen mit 1 Kontrolle pro Versuchsperson. Basierend auf den Tierdaten erwarten die Forscher, dass die Ergebnisse innerhalb jeder Probandengruppe normalverteilt sind mit einer Standardabweichung von 0,3. Wenn der wahre Unterschied im Mittelwert zwischen der diabetischen und der nicht-diabetischen Gruppe 0,5 beträgt, müssen die Forscher 9 diabetische und 9 nicht-diabetische Probanden untersuchen, um die Nullhypothese zurückweisen zu können, dass die Population Mittelwerte der Versuchs- und Kontrollgruppen darstellt gleich sind mit Wahrscheinlichkeit (Potenz) 0,9. Die mit diesem Test dieser Nullhypothese verbundene Wahrscheinlichkeit eines Fehlers 1. Art beträgt 0,05. Um eine mögliche Ausfallrate von 30 % zu berücksichtigen, werden die Forscher 12 diabetische und 12 nicht-diabetische Probanden für die Studie gewinnen.

Statistische Analyse: Die Wirkung des Diabetesstatus auf die CEdG-Werte im Urin wird unter Verwendung eines Student-t-Tests verglichen. Unterschiede in kontinuierlichen Variablen zwischen den Probandengruppen werden gegebenenfalls entweder mit der einfachen ANOVA oder dem Student's t-Test getestet. Unterschiede in den Proportionen werden durch einen Chi-Quadrat-Test bewertet. Die kontinuierlichen Variablen, die den Normalitätstest nicht bestehen, werden vor der Analyse logarithmisch transformiert. Um den Einfluss von Störvariablen zu untersuchen, wird eine schrittweise Regressionsanalyse verwendet. Ein p-Wert von weniger als 0,05 wird als statistisch signifikant angesehen.

Gemäß den NIH-Richtlinien zur Validierung von Analysemethoden für Biomarker, die in der Arzneimittelentwicklung verwendet werden, für kleine Moleküle, bioanalytische Assays, bei denen der Analyselauf als gültig akzeptiert wird, wenn mindestens 67 % (4/6) der Qualitätskontrollen innerhalb von 15 % liegen ihren Nennwert. Die Konsistenz von 6 wiederholten Läufen wird durch den Grubbs-Test auf Wiederholbarkeit innerhalb jedes Fachs bewertet. Die Gesamtkonsistenz der CEdG-Messungen kann anhand des Anteils der Probanden mit 1+ identifizierten Ausreißern unter den 6 wiederholten Läufen quantifiziert werden. Um eine Grundlinienschätzung der Konsistenz des CEdG-Assays zu erhalten, nehmen die Ermittler die Anzahl dieser sechs Messungen, die innerhalb von 15 % des Mittelwerts liegen, als unser Ergebnismaß. Die endgültige Validierung eines Biomarkers erfordert endgültige quantitative oder relativ quantitative Assay-Ansätze.

Statistische Betrachtungen zum Nebenziel:

Die Prüfärzte werden die Werte von y-var (HbA1c) der Studienteilnehmer gegen x-var (CEdG) regressieren. Frühere Daten zeigen, dass die Standardabweichung von x-var 0,15 beträgt und die Standardabweichung der Regressionsfehler 0,15 beträgt. Wenn die wahre Steigung der Linie, die durch Regression von y-var gegen x-var erhalten wird, 0,3 beträgt, müssen die Ermittler 89 Probanden untersuchen, um die Nullhypothese zurückweisen zu können, dass diese Steigung mit einer Wahrscheinlichkeit (Potenz) von 0,8 gleich Null ist. Die mit diesem Test dieser Nullhypothese verbundene Wahrscheinlichkeit eines Fehlers 1. Art beträgt 0,05. Daher werden 100 Probanden für die Studie rekrutiert, um eine mögliche Abwanderung von Probanden zu berücksichtigen.

Die demografischen und klinischen Charakteristika des Patienten werden unter Verwendung von Statistiken von Mittelwert, Standardabweichung, Median, Bereich, Anzahl und Prozentsatz, falls angemessen, tabellarisch dargestellt. CEdG-Daten werden als kontinuierliche oder transformierte Variable für das gemessene Expressionsniveau analysiert. Die univariate Korrelation zwischen der CEdG-Expression und jedem quantitativen klinischen Maß wird unter Verwendung der Pearson-Korrelation und ihres 95-%-Konfidenzintervalls bewertet. Der Zeittrend in Längsschnittdaten und seine mögliche Wechselwirkung mit anderen Risikofaktoren werden unter Verwendung von Boxplots, angepassten Kurven, verallgemeinerten linearen Modellen und verallgemeinerten Schätzungsgleichungen, soweit angemessen, untersucht. Geschätzte Korrelationen zwischen CEdG-Daten und klinischen Endpunkten und ihre möglichen Zeittrends während des 12-Monats-Zeitraums werden wertvolle Informationen für die Auswahl des primären Endpunkts und der Stichprobengröße in einer zukünftigen größeren Korrelationsstudie liefern.