Bewertung mehrerer Protein- und molekularer Biomarker zur Abschätzung des Krebsrisikos bei gynäkologischen Patienten mit einer Beckenmasse. (EMBER)

Diese Studie hat explorativen Charakter und soll Hypothesen generieren, um die Gestaltung zukünftiger Studien zu unterstützen. Frauen, bei denen eine Raumforderung im Beckenbereich (Eierstock, Uterus, retroperitoneal usw.) diagnostiziert wurde und bei denen eine bildgebende Biopsie, eine chirurgische Biopsie oder eine chirurgische Exzision zur Beurteilung ihrer Raumforderung im Becken geplant ist. Es wird geschätzt, dass etwa 200 Frauen in die Evaluierung der primären und explorativen Endpunkte aufgenommen werden. Bei Bedarf werden mehr als 200 Frauen in die Studie aufgenommen, um mindestens 50 auswertbare Frauen mit einer histopathologisch bestätigten Malignität, einschließlich Eierstock-, Eileiter-, Peritoneal-, Endometrium-, Gebärmutterhalskrebs usw., zu erhalten.

Innerhalb von 60 Tagen vor der Beurteilung der Raumforderung im Beckenbereich muss bei jedem Probanden eine bildgebende Untersuchung des Beckens durchgeführt werden (z. B. Ultraschall, CT-Scan, MRT usw.) durchgeführt und ausgelesen, um die Beckenmasse gemäß dem aktuellen Pflegestandard sichtbar zu machen. Die Ergebnisse der Beckenbildgebungsstudie(n) werden aufgezeichnet.

Sammeln Sie innerhalb von 30 Tagen vor oder am Tag der Beurteilung der Beckenmasse bis zu 35 ml Vollblut in einem 5-ml-SST-Röhrchen, das zuerst entnommen werden muss, gefolgt von drei separaten 10-ml-EDTA-Röhrchen. Serum aus SST-Röhrchen wird für Protein-Biomarker-Tests verwendet. Blut aus EDTA-Röhrchen wird gepoolt und auf dem Parsortix™-System verarbeitet, um seltene Zellen einzufangen und zu ernten. Die eingefangenen seltenen Zellen werden eluiert (geerntet) und lysiert, und die Gesamt-RNA wird aus dem Zelllysat extrahiert, um mehrere Genziele zu bewerten.

Eine bildgebende Biopsie, chirurgische Biopsie oder chirurgische Exzision zur Beurteilung der Beckenmasse wird von einer qualifizierten Person durchgeführt. Gewebeproben werden gemäß den üblichen institutionellen Praktiken zur histologischen Untersuchung an die örtliche Pathologieabteilung geschickt. Die Ergebnisse der histopathologischen Untersuchung werden aufgezeichnet, einschließlich der endgültigen Diagnose sowie des histologischen Subtyps und, falls verfügbar, des Stadiums des Krebses, in dem die Krankheit festgestellt wurde. Wenn möglich, werden repräsentative frisch gefrorene Gewebeproben aus der Beckenmasse zu Forschungszwecken entnommen, um die gleichen mRNA-Genziele zu bewerten, die bei der Zellernte verwendet wurden.

Die folgenden Probanden gelten als negativ hinsichtlich einer bösartigen Erkrankung:

• wenn sich die Person einer Operation unterzieht und keine Raumforderung festgestellt wird, oder;
• wenn der histopathologische Befund negativ für eine Malignität ist (d. h. harmlose Erkrankungen).

Die Probanden werden als bösartig eingestuft:

• wenn die histologische Untersuchung des zum Zeitpunkt der Biopsie oder Operation entnommenen Gewebes das Vorliegen einer bösartigen Erkrankung bestätigt (d. h. Eierstock-, primärer Peritoneal-, Eileiter-, Endometrium-, Uterus-, Gebärmutterhals-, metastasierter Krebs usw.).

Für die Zwecke der Einschreibung werden Probanden, bei denen ein niedriges bösartiges Potenzial (LMP)/grenzwertige Tumoren diagnostiziert wurden, als gutartig (negativ für Bösartigkeit) betrachtet. Es werden jedoch zwei getrennte Analysen der endgültigen Studiendaten durchgeführt: eine, bei der Probanden, bei denen ein niedriges bösartiges Potenzial (LMP)/grenzwertige Tumoren diagnostiziert wurden, als negativ für bösartige Erkrankungen eingestuft werden, und eine zweite, bei der diese Probanden als positiv für bösartige Erkrankungen eingestuft werden.

Bei Probanden, bei denen eine bösartige Erkrankung diagnostiziert wurde, wird bis zu 5 Jahre nach der Aufnahme in die Studie alle zwei Jahre eine Überprüfung der Krankenakten durchgeführt, um Informationen über ihr Ansprechen auf die Behandlung, ihre Chemotherapie-Empfindlichkeit und -Resistenz, die Zeit bis zum Wiederauftreten, die Zeit bis zur Progression und insgesamt zu sammeln Überleben.

Mithilfe der klinischen Informationen, Serumbiomarkern und mRNA-Markern wird ein Algorithmus zur Vorhersage gutartiger vs. bösartiger Erkrankungen erstellt. Zusätzliche Analysen können innerhalb und zwischen verschiedenen histopathologischen Diagnoseuntergruppen durchgeführt werden. Die Variablenauswahl und Algorithmenkonstruktion erfolgt mithilfe verschiedener statistischer Methoden, wie z. B. logistischer Regression, hierarchischem Clustering, Klassifizierungs- und Regressionsbäumen (CART), ROC-Kurvenauswertung, Sensitivitäts-/Spezifitätsanalyse, visueller Darstellung zur Bestimmung von Schwellenwerten usw. Die Eingaben für die Auswertung können kontinuierliche Variablen umfassen (z. B. Alter, Eierstock- und dominante Massendimensionen, Serum-Biomarker-Ergebnisse, mRNA-Expressionsniveaus usw.), kategoriale Variablen (z. B. Altersgruppen, Biomarker-Ergebnisse nach Bereichen, mRNA-Expressionsniveaus nach Bereichen usw.) und/oder binäre Variablen (z. B. Vorhandensein oder Fehlen bestimmter Risikofaktoren und/oder Bildgebungsmerkmale, Alter über oder unter einem bestimmten Schwellenwert, Menopausenstatus, Biomarker-Ergebnisse über oder unter einem bestimmten Schwellenwert, mRNA-Expressionsniveaus über oder unter einem bestimmten Schwellenwert usw.). Ein Schwellenwert für die Ausgabe des/der resultierenden Algorithmus(s) zur Unterscheidung zwischen gutartigen und bösartigen Erkrankungen (oder einer Untergruppe davon, z. B. nur Patienten mit epithelialem Eierstockkrebs) wird ausgewählt, um die Empfindlichkeit bei einer festgelegten Spezifität (z. B. Maximieren Sie die Sensitivität bei einem minimalen Spezifitätsniveau von >80 %.

Nach Abschluss der langfristigen Nachbeobachtungszeit wird der Zusammenhang der klinischen Daten und Marker mit dem Ansprechen des Probanden auf die Behandlung, der Chemotherapie-Empfindlichkeit und -Resistenz, der Zeit bis zum Wiederauftreten, der Zeit bis zum Fortschreiten und dem Gesamtüberleben mithilfe geeigneter statistischer Methoden bewertet ( z.B. 2x2-Tabellen, Korrelationsanalysen, Cox-Hazards-Regression, Kaplan-Meier-Diagramm usw.).