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Prospektives Brustkrebs-Biobanking (PBCB)

28. Juli 2020 aktualisiert von: Haavard Soiland, Helse Stavanger HF

Prospektives Brustkrebs-Biobanking-Projekt

Die prospektive Breast Cancer Biobanking-Studie (PBCB) wird eine fortschrittliche Überwachung in flüssigen Biopsien von Brustkrebs im Frühstadium anwenden, um A. Früherkennung systemischer Rückfälle zu erleichtern B. Adhärenz und Arzneimittelüberwachung bei der Tamoxifen-Behandlung zu verbessern C. Mikroumgebung des Tumors bei Brustkrebs - Fettstroma-Immuninfiltration und Interaktion mit dem Tumor in der Wachstumszone D. Überwachung von Nebenwirkungen, Lebensqualität, Depression, Müdigkeit und Teilnahme am Arbeitsleben

Studienübersicht

Status

Anmeldung auf Einladung

Bedingungen

Detaillierte Beschreibung

A. Früherkennung von systemischen Rückfällen bei Brustkrebs.

AP 1. Analyse des Primärtumors.

Analyse von Primärtumor und Metastasen (Gruppe Pathologie). In diesem Arbeitspaket werden sowohl DNA als auch RNA aus den Primärtumoren von 125 Hochrisikopatienten (Luminal-B) mittels Next-Generation-Sequencing (NGS) analysiert. Darüber hinaus werden die Ermittler auch DNA und RNA aus den verfügbaren metastatischen Läsionen (derzeit verfügbares Material für 3/8) analysieren, die aufgetreten sind und während des Studienzeitraums auftreten werden.

MiRNA und mRNA werden mit dem PureLink™ miRNA Isolation Kit (Invitrogen), dem Dynabeads mRNA Direct Micro Kit (Ambion) und dem Ion total RNA-seq Kit V2 (Life Technologies) auf unserem Ion Proton NGS-Instrument profiliert. Bioinformatische Analysen von gepaarten mRNA- und microRNA-Expressionsprofilen werden verwendet, um differentiell exprimierte microRNAs zwischen Patienten mit und ohne Rezidive unter Behandlung aufzudecken. Diese Daten werden mit unseren früheren Studien verknüpft und verwendet, um Zielkandidaten für die microRNA-Analyse in Exosomen und TEPs zu identifizieren.

Darüber hinaus wird NGS auch an DNA von Primärtumoren und Metastasen durchgeführt, um DNA-Mutationen insbesondere in ER und anderen bekannten Onkogenen, einschließlich der in WP3 untersuchten, zu verifizieren. Die DNA-Sequenzierung wird mit dem Oncomine Comprehensive Assay durchgeführt. Dies ist ein auf Amplikons basierender Ansatz zur Analyse von Hotspot-SNVs, Indels und CNVs. Diese Analysen werden uns ein biologisches Verständnis und Hintergrundwissen für jeden einzelnen Tumor liefern, und diese Datensätze können auch mit den kürzlich veröffentlichten Daten verglichen werden.

AP 2. Zirkulierende Tumorzellen (CTC).

Zirkulierende Tumorzellen (Gruppe Onkologie) Zirkulierende Tumorzellen werden aus peripheren Blutproben durch Dichtezentrifugation und anschließende immunmagnetische Depletion von Leukozyten angereichert. Die Gruppe für Onkologie hat kürzlich eine neue Abbaumethode namens MINDEC (Multi-marker Immuno-Magnetic Negative Depletion Enrichment of CTCs) entwickelt und veröffentlicht, die überragende Rückgewinnungs- und Anreicherungsraten aufweist. RNA und DNA werden gleichzeitig aus der angereicherten Fraktion isoliert, um den CTC-Nachweis sowohl durch RNA- als auch durch DNA-basierte Ansätze zu ermöglichen. Spezifische mRNA-Marker mit hohen Konzentrationen in Tumorzellen und niedrigen Konzentrationen in normalen Leukozyten werden voramplifiziert und durch Echtzeit-PCR als Ersatzmarker für CTCs quantifiziert. Sowohl epithelspezifische Marker als auch Marker im Zusammenhang mit dem epithelialen mesenchymalen Übergang sind Teil des Marker-Panels. Bis jetzt haben die Ermittler 170 aufeinanderfolgende Blutproben aus der größeren PBCB-Kohorte analysiert, die durch das MINDEC-Verfahren angereichert wurden, und in etwa 20 % der Proben (sowohl von Niedrig- als auch von Hochrisikopatienten) Hinweise auf CTCs gefunden, ein Ergebnis, das uns Mut macht um dieses Projekt fortzusetzen. Die Forscher haben zum Vergleich auch Blutproben von 30 gesunden weiblichen Freiwilligen analysiert. Alle gesammelten Blutproben von 125 Hochrisikopatienten werden analysiert (rund 575 Proben). Das Vorhandensein oder der Gehalt an CTCs in den analysierten Proben wird später mit bekannten prognostischen Faktoren, Behandlungseffekten und Krankheitsergebnissen verglichen.

AP 3. Zirkulierende Tumor-DNA (ctDNA).

Tumorspezifische Mutationen können als Marker für ctDNA verwendet werden, da sie in normalen Zellen und normaler Plasma-DNA nicht vorhanden sind. Die Gruppe Onkologie hat kürzlich die klinische Relevanz von ctDNA-Messungen bei Bauchspeicheldrüsenkrebs demonstriert. Die Forscher werden nun die ctDNA-Spiegel in Plasmaproben von Hochrisiko-Brustkrebspatientinnen durch gezielte Next-Generation-Sequenzierung messen. Der kürzlich veröffentlichte „Oncomine Breast cfDNA Assay“ (Thermo Fisher) wird verwendet, um Mutationen in einem Panel von zehn Genen nachzuweisen, die bei Brustkrebs häufig mutiert sind. Der Assay basiert auf molekularem Barcoding von Templates und ermöglicht den reproduzierbaren Nachweis von Mutationen bis zu 0,1 % Kontrollproben. Unter Berücksichtigung der geringen Konzentration an zellfreier DNA (=cfDNA) im Plasma (typischerweise 10 ng pro ml Blut) wird eine Sensitivität von 0,1 % als ausreichend angesehen. Die Sequenzierung wird auf unserem Ion Proton NGS Instrument (Life Technologies) durchgeführt. In diesem Arbeitspaket werden die präoperative Blutprobe und die jährlichen Nachsorgeproben von 125 Hochrisikopatienten analysiert. Blutproben von 30 gesunden Probandinnen wurden bereits gesammelt und werden zum Vergleich analysiert.

Das Vorhandensein und das Ausmaß tumorspezifischer Mutationen werden in Bezug auf den Behandlungseffekt und das Krankheitsergebnis analysiert. Das Mutationsprofil in der Primärtumorbiopsie und den Plasmaproben wird verglichen, um mögliche Heterogenität aufzudecken. Darüber hinaus werden Längsveränderungen im Mutationsprofil von ctDNA mit der Krankheitsentwicklung verglichen, um möglicherweise etwas Licht auf die biologischen Mechanismen zu werfen, die Behandlungsresistenzen oder späte Krankheitsrückfälle verursachen.

AP 4. microRNA (miRNA)

Zirkulierende microRNA aus Exosomen und TEPs (Gruppe Pathologie) Aus den vor und während der Behandlung entnommenen Blutproben wird die Gesamt-RNA aus Exosomen und TEPs isoliert. Die Forscher haben kürzlich Methoden zur Isolierung von Gesamt-RNA aus Exosomen (unter Verwendung des exoRNeasy-Serum-Plasma-Kits (Qiagen) und des miRCURY-RNA-Isolationskits (Exiqon)) und TEPs etabliert. Unter Verwendung des erwähnten Protokolls wurde Gesamt-RNA aus Exosomen bereits von allen 125 Hochrisikopatienten beim ersten Besuch/vor der Behandlung isoliert, zusätzlich wird aus den letzten Blutproben dieser Patienten Gesamt-RNA sowohl aus Exosomen als auch aus TEPs isoliert. Darüber hinaus wird ein microRNA-Profil an der isolierten RNA unter Verwendung der bereits für unser Ion Proton-Instrument etablierten Pipeline und Plattform durchgeführt. Diese Profile werden mit der bioinformatischen Analyse von mRNA-miRNA-Profilen aus dem Primärtumor (AP1) und den vor der Behandlung entnommenen Proben verglichen. MicroRNAs, die vor der Behandlung nicht in der Gewebeprobe und/oder in der Blutprobe vorhanden sind, aber unmittelbar vor dem Auftreten eines Rezidivs im Blut auftreten, können dann nachträglich in früheren Blutproben nachverfolgt werden, um zu sehen, wie empfindlich diese microRNAs bei der Vorhersage einer Behandlung sind Widerstand. Das MikroRNA-Profil von TEPs wird mit dem MikroRNA-Profil von Exosomen und mit den mRNA-MiRNA-Profilen des Primärtumors verglichen (AP1, um zu sehen, ob TEPs den Tumor widerspiegeln und ob sie das Potenzial haben, einen Rückfall vorherzusagen.

AP 5. Metabolomik

Metabolomik ist die Lehre von kleinen Molekülen, die Substrate, Zwischenprodukte und Endprodukte des Zellstoffwechsels umfassen, wie Aminosäuren, Zucker und kleine organische Säuren. Der Stoffwechselzustand von Krebszellen ist im Vergleich zu normalen Zellen erheblich verändert, was für diagnostische Zwecke genutzt werden kann. Spezifische metabolische Signaturen aus Tumorgewebe liefern zusätzliche Informationen für die Bestimmung von Brustkrebs-Subtypen und die Vorhersage des Ergebnisses1. Zum Beispiel stehen erhöhte Laktat- und Glycinspiegel im Tumor im Zusammenhang mit einer schlechten Prognose bei Patienten mit Östrogenrezeptor (ER)-positivem Krebs. Metabolomische Analysen von Primärtumoren haben auch einen prädiktiven Wert in Bezug auf die neoadjuvante Behandlung von Patienten mit lokal fortgeschrittener Erkrankung gezeigt.

Es wurde auch gezeigt, dass zirkulierende Metaboliten prognostische Informationen bei operablem Brustkrebs liefern und das Risiko innerhalb bestehender genetisch festgelegter Risikokategorien weiter stratifizieren. Wichtig ist, dass metabolomische Veränderungen eher direkt oder indirekt aus einer mikrometastatischen Erkrankung als aus einem Primärtumor resultieren können. Kürzlich haben die Forscher gezeigt, dass systemische Laktat- und Pyruvatspiegel ein schlechteres Ergebnis bei Patientinnen mit operablem ER-positivem Brustkrebs vorhersagen. Tumorbenachbartes Gewebe und immunologische Reaktionen können ebenfalls zu einem veränderten Metabolomprofil beitragen. Es gibt auch Hinweise darauf, dass Metabolic Profiling für die Patientenüberwachung bei einigen Krebsarten verwendet werden kann, obwohl ein solcher Nachweis bei Brustkrebs noch fehlt. Daher wollen die Forscher untersuchen, ob ein postoperatives Monitoring mittels Metabolic Profiling im Blut sinnvoll ist, um ein Wiederauftreten von Brustkrebs frühzeitig zu erkennen.

AP 6. Integratives molekulares Monitoring zur Rezidiverkennung

Neue Technologien haben die Ebene der biologischen Informationen, die aus klinischen Proben gewonnen werden können, revolutioniert, was durch die neuen „Omics“-Begriffe Genomik, Transkriptomik, Metabolomik usw. repräsentiert wird. Die Verfügbarkeit solch großer Datensätze, selbst im öffentlichen Bereich, hat die Entwicklung integrativer Methoden gefördert, die wichtige Informationen aus mehreren kombinierten Datenquellen extrahieren können. Überraschende neue Verbindungen zwischen Omics-Datensätzen wurden durch solche Ansätze aufgedeckt, beispielhaft dargestellt durch eine Verbindung zwischen zellfreier DNA-Fragmentierung und Genexpression46. Dementsprechend hat sich auch unser Wissen über Brustkrebs um integrative Ansätze erweitert, was zu einem umfassenderen Krankheitsverständnis geführt hat. So wurde beispielsweise die prognostische Subklassifikation von Brustkrebs verfeinert und neue tumorspezifische Antigene identifiziert. Es hat sich sogar gezeigt, dass integrierte molekulare Daten eine höhere Prognosekraft haben als separate molekulare Ebenen bei Brustkrebs. Daher ist im aktuellen Projekt eine kombinierte Analyse der genetischen (ctDNA), transkriptomischen (miRNA) und metabolomischen Datenebene in peripheren Blutproben geplant, um deren gemeinsames Biomarkerpotenzial bei operablem Brustkrebs zu maximieren.

Berechnungen der Stichprobengröße.

Die Ermittler führten Berechnungen der Stichprobengröße mit der Software SPSS Sample Power durch. Diese Berechnungen zeigten, dass 125 Hochrisikopatienten ausreichen sollten, um eine Log-Rank-Teststärke von 80 % zu ergeben, wenn der prognostische Wert des ctDNA/CTC-Nachweises vor der Operation getestet wird. Die Berechnungen der Stichprobengröße basierten auf der qualifizierten Annahme, dass die durchschnittliche 5-Jahres-Überlebensrate in der Hochrisikogruppe 90 % beträgt, während sie in den ctDNA/CTC-positiven bzw. negativen Untergruppen 75 % bzw. 95 % beträgt. Von den geschätzten 125 Patienten wurden 30 als positiv für ctDNA/CTC und 95 als negativ angesehen.

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B. Verbesserung der Arzneimittelüberwachung von Tamoxifen bei Brustkrebs

Etwa 75 % aller Brustkrebsarten gehören zu den luminalen Subtypen, die die Hormonrezeptoren Östrogenrezeptor und Progesteronrezeptor exprimieren. Diese Patienten werden mit antiöstrogenen Medikamenten behandelt; Tamoxifen und/oder Aromatasehemmer. Die zwei aktivsten Metaboliten von Tamoxifen sind Z-4OHtam und Z-4OHNDtam (Z-Endoxifen) und haben eine 30- bis 100-mal höhere Affinität für ER als Tamoxifen. Diese Metaboliten stellen letztendlich die blockierende Wirkung auf der ER-Ebene dar, die darauf abzielt, die mikrometastasierende Erkrankung auszurotten, und sind verantwortlich für das verbesserte Überleben nach der Etablierung dieser adjuvanten systemischen Behandlung. Die direkte Messung dieser Metaboliten umgeht alle Störungen durch die Vielfalt der CYP2D6-Aktivität, d. h. alternative Stoffwechselwege, Adhärenz an das Medikament und Hemmung von Wechselwirkungen mit dem Medikament. Unsere neuartige LC / MS-MS-Methodik berücksichtigt alle oben genannten Variablen und liefert einen funktionellen Auslesebericht des Serumspiegels der aktiven Tamoxifen-Metaboliten im einzelnen Patienten. Dieses Verfahren kann auch zwischen den inaktiven und aktiven Isomeren von Endoxifen und 4-OHtam unterscheiden, die die aktivsten ER-blockierenden Metaboliten von Tamoxifen sind. In Zusammenarbeit mit der Oslo Breast Cancer Research Group haben die Forscher kürzlich in einer retrospektiven Beobachtungsstudie gezeigt, dass Patienten mit niedrigen Serumkonzentrationen von Z-4OHtam < 3,26 nM oder Z-Endoxifen < 9,00 nM (etwa 12 % aller Patienten) eine signifikante Wirkung haben schlechteres brustkrebsspezifisches und Gesamtüberleben als Patienten mit Serumkonzentrationen über diesen Schwellenwerten (angepasste HR = 4,3; KI95 = 1,9-13,6) (rote Kurven in Abbildung 4). Patienten mit einem sehr hohen Spiegel dieser Metaboliten (ca. 12 % der Patienten) hatten keine brustspezifischen Endpunkte. Nun müssen die Forscher diese Entdeckung in unabhängigem Patientenmaterial validieren. Wenn dies validiert ist, wird dies für 25 % der ER+-Brustkrebspatientinnen, die eine adjuvante Tamoxifenbehandlung planen, von direktem klinischem Nutzen sein. Ein solches therapeutisches Arzneimittelmonitoring (TDM) könnte Risikopatienten mit unzureichenden Spiegeln aktiver Tamoxifen-Metaboliten identifizieren. Dies könnte bei diesen Patientinnen zu einer Dosiserhöhung oder Umstellung auf eine alternative endokrine Behandlungsform führen. Patienten mit sehr hohen Metabolitenspiegeln können mit Tamoxifen fortfahren und müssen nicht auf einen Aromatasehemmer wechseln.

Somit könnte sich TDM als Paradigmenwechsel in der endokrinen Tam-Behandlung von ER-positivem Brustkrebs herausstellen. Wichtig ist, dass der Weg von der „Bank zum Bett“ in dieser Studie aufgrund unserer jüngsten Erkenntnisse, einer praktikablen Methode und über 30 Jahren Erfahrung mit Tamoxifen im klinischen Umfeld sehr kurz ist.

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C. Mikroumgebung des Tumors bei Brustkrebs – adipöse stromale Immuninfiltration und Wechselwirkung mit dem Tumor in der Wachstumszone

Hintergrund: Brustkrebs ist immer noch die häufigste Krebsart bei Frauen in der westlichen Welt, einschließlich Norwegen. Jährlich werden etwa 3500 neue norwegische Brustkrebspatientinnen diagnostiziert. In den letzten 50 Jahren hat sich die Inzidenz von Brustkrebs in Norwegen mehr als verdoppelt. Interessanterweise haben im gleichen Zeitraum Übergewicht und Adipositas alarmierend zugenommen. Die molekulare Subtypisierung von Brustkrebstumoren hat das Verständnis ihrer intrinsischen Biologie verbessert. Dies hat in den letzten 20 Jahren zu einem personalisierteren Behandlungsansatz geführt und die Ergebnisse für Brustkrebspatientinnen verbessert .

Neben der molekularen Subtypisierung besteht die Brustkrebsdiagnostik heute aus dem Staging (durch das TNM-Klassifikationssystem) und der mikroskopischen Untersuchung durch einen Pathologen. Es gibt zunehmend Hinweise auf den prognostischen Wert der Bewertung der Tumormikroumgebung (z. tumorinfiltrierende Lymphozyten (TILs)) als Teil der Brustkrebsdiagnostik eingesetzt, jedoch noch nicht in die klinische Praxis implementiert. Eine hohe Anzahl von TILs ist stark mit einer guten Prognose bei Patienten mit dreifach negativem Brustkrebs verbunden, hat jedoch keine solche Korrelation bei luminalem Brustkrebs gezeigt. Makrophagen im Fettgewebe der Brust differenzieren sich in zwei unterschiedliche Phänotypen, die häufig als M1 und M2 klassifiziert werden, wobei letzterer bei Brustkrebs zunimmt. M1 greift Krebszellen an und phagozytiert sie, während M2 entzündungshemmende Eigenschaften hat und nachweislich tumorfördernde Funktionen hat.

Das vorliegende Projekt wird unser Wissen über die Interaktion zwischen dem primären Brusttumor und der Immunzellinfiltration in das juxta-tumorale Fettgewebe erweitern. Unsere Ergebnisse werden mit molekularen Brustkrebs-Subtypen, der Nähe zum Tumor, Proliferationsmarkern und letztendlich mit dem klinischen Ergebnis korreliert. Die Forscher argumentieren, dass dieses Wissen neue prädiktive Ziele für eine immunmodulierende adjuvante Krebstherapie liefern wird. Dieses PhD-Projekt hat drei miteinander verbundene Arbeitspakete (AP) mit dem ultimativen Ziel, Entzündungsmarker in juxta-tumoralem Fettgewebe zu identifizieren, die für die klinische Bewertung der adjuvanten Therapie von Brustkrebs relevant sind. In AP 1 und 2 wird die phänotypische und genomische Landschaft von juxta-tumoralem Fettgewebe charakterisiert, und in AP 3 werden die Forscher untersuchen, ob dieses Wissen das klinische Ergebnis vorhersagen kann.

Das Projekt basiert auf einer starken regionalen Zusammenarbeit zwischen dem Haukeland University Hospital (HUH) und dem Stavanger University Hospital (SUH). Für das aktuelle Projekt haben die Forscher systematisch Fett- und Tumorgewebe von 30 aufeinanderfolgenden Brustkrebspatientinnen gesammelt, die sich einer Mastektomie am SUH unterzogen. Chirurgische Präparate der Brust werden unverzüglich an den Pathologen weitergeleitet, der unter morphologischer Kontrolle relevantes Gewebe von der Angriffsfront und dem Kern (0,5 x 1 x 1 cm) des Primärtumors entnimmt. Kontrollen aus normalem Brustgewebe (2000 mg) aus dem entfernten kontralateralen Quadranten werden ebenfalls gesammelt und vom Pathologen morphologisch verifiziert. Das Gewebe wird paarweise doppelt gesammelt. Eine der Proben wird zur Konservierung sofort in flüssigem Stickstoff schockgefroren, während die andere Hälfte jedes Paares in Formalin konserviert und in Paraffin (FFPE) fixiert wird. Darüber hinaus bilden drei Paare von Fettgewebeproben (jeweils 1x1x1 cm) mit zunehmendem Abstand von der Tumorgrenze einen Gradienten von Fettgewebe von der invasiven Vorderseite des Tumorbereichs. Die gesammelten Gradienten werden auch sofort in flüssigem Stickstoff schockgefroren und eine Hälfte jedes Paares als FFPE gelagert. Die Forscher haben eine Pilotstudie durchgeführt, die eine ausreichende RNA-Ausbeute aus den gefrorenen Gewebeproben für die RNA-Sequenzierung bestätigt.

Das Gewebe wird im Rahmen der allgemeinen Forschungsbiobank Prospective Breast Cancer Biobank (PBCB) (REK# 2010/1957), einem laufenden Biobank-Projekt, gesammelt.

Die retrospektive Stavanger-Kohorte besteht aus allen Brustkrebspatientinnen, bei denen zwischen 1993 und 2004 in der Abteilung für Pathologie des Universitätsklinikums Stavanger ein invasiver Brustkrebs mit Erstmanifestation diagnostiziert wurde. Da das SUH das einzige Krankenhaus in der Region ist, handelt es sich um eine echte populationsbasierte Biobank, in der bereits klinisch-pathologische Daten enthalten sind wie: Einstufung, Stadium, TNM, Behandlung und Proliferationsmarker (Ki-67, PPH3/MAI); letzte klinische Nachuntersuchung fand 2016 statt.

Die Forschungen haben vier Haupthypothesen im Zusammenhang mit Entzündungen und Infiltration von Immunzellen bei Brustkrebs:

  1. Das juxta-tumorale Fettgewebe nahe der Tumorgrenze zeigt eine erhöhte Entzündung und Infiltration von Immunzellen.
  2. Die Entzündung und Immunzellinfiltration schwächen sich mit zunehmender Entfernung von der Tumorgrenze ab.
  3. Es gibt Unterschiede in der Entzündung und Infiltration von Immunzellen zwischen verschiedenen Subtypen von Brustkrebs (Luminal A, Luminal B und Basal like).
  4. Erhöhte Entzündung und Infiltration von Immunzellen korrelieren mit unerwünschten klinischen Ergebnissen (d. h. Krankheitsrückfall).

4.1 STUDIENDESIGN, METHODEN UND ANALYSEN

Die Forschungen haben vier Haupthypothesen im Zusammenhang mit Entzündungen und Infiltration von Immunzellen bei Brustkrebs:

  1. Das juxta-tumorale Fettgewebe nahe der Tumorgrenze zeigt eine erhöhte Entzündung und Infiltration von Immunzellen.
  2. Die Entzündung und Immunzellinfiltration schwächen sich mit zunehmender Entfernung von der Tumorgrenze ab.
  3. Es gibt Unterschiede in der Entzündung und Infiltration von Immunzellen zwischen verschiedenen Subtypen von Brustkrebs (Luminal A, Luminal B und Basal like).
  4. Erhöhte Entzündung und Infiltration von Immunzellen korrelieren mit unerwünschten klinischen Ergebnissen (d. h. Krankheitsrückfall).

AP 1: MORPHOLOGISCHE UND GENOMISCHE KARTIERUNG DER IMMUNZELLINFILTRATION IN FETTGEWEBE UMGEBEND VON BRUSTKREBS

Hintergrund: Entzündungen sind ein wichtiger Faktor für die Tumorentwicklung (16). Es wurde gezeigt, dass Fettgewebe in der Nähe von Brustkrebs eine erhöhte Infiltration von Immunzellen aufweist, aber es ist noch nicht bekannt, wie dies mit molekularen Subtypen und/oder der Nähe zum Tumor zusammenhängt. Die Forscher werden IHC- und RNA-Sequenzierung verwenden, um das Ausmaß der Entzündung, die Infiltration von Immunzellen und die Signaturen der Immungenexpression im Fettgewebe um Brustkrebs herum zu bewerten.

Design: Prospektive explorative Studie Patienten, Material und Leistungsberechnung: Fettgewebe wird von den prospektiv gesammelten Mastektomieproben gesammelt. Gewebeproben werden aus drei verschiedenen molekularen Untergruppen (Luminal A, Luminal B und Basal wie Brustkrebs) entnommen, 10 in jeder Gruppe. Stanzbiopsien werden in einem Gradienten mit zunehmender Entfernung von der Tumorgrenze entnommen (Abb. 1). Das Norwegian Genomics Consortium (NGC) hat bestätigt, dass die Stichprobengrößen, die auf der Auswahl bestimmter Brustkrebs-Subtypen basieren, für die statistische Aussagekraft ausreichen.

Methoden: Objektträger von formalinfixiertem Gewebe aus Tumor-, invasivem Front- und Fettgewebe (Abb. 1) werden mit IHC und Antikörpern gegen Immunzellen (Gesamtimmunzellen, CD45; T-Zellen, CD3, CD8, FoxP3; myeloide Zellen, CD68) gefärbt , HLA-DR). Die Objektträger werden mikroskopisch ausgewertet und die Ergebnisse mit molekularen Untergruppen von Brustkrebs, Lokalisation in Bezug auf Tumor- und Proliferationsmarker (d. h. Ki67, PPH3 und MAI). Parallel dazu werden die Forscher eine RNA-Sequenzierung an gefrorenem Gewebe durchführen, das aus denselben Gewebeproben wie oben beschrieben entnommen wurde. Auf die RNAseq-Daten werden mehrere Analyseansätze angewendet. Abgesehen von der Analyse der Daten sind explorative, spezifische Analysealgorithmen, die unter anderem die Dekonvolution von Immunzellen (ABIS, CIBERSORTx) und die spezifischere Betrachtung von Tumorimmunsignaturen (TIP-Analyse) umfassen.

Erwartetes Ergebnis: Die Forscher erwarten eine erhöhte Entzündung und Infiltration von Immunzellen im juxta-tumoralen Fettgewebe und eine veränderte Expression von entzündlichen Gensignaturen, die die Forscher in WP 2 weiter untersuchen können.

AP 2: BEWERTUNG DER ENTZÜNDUNGSREAKTION IN JUXTA-TUMORALEM FETTGEWEBE BEI ​​BRUSTKREBS MITTELS IMMUNOHISTOCHEMIE UND BILDGEBENDER MASSENZYTOMETRIE.

Hintergrund: Brustkrebszellen interagieren mit dem umliegenden Gewebe und verursachen Entzündungen und das Eindringen von Immunzellen in den Tumor und das Fettgewebe. Die bildgebende Massenzytometrie hat gezeigt, dass die Immunzellinfiltration in Tumoren mit der Prognose korreliert, aber bisher gibt es keine Studien, die untersuchen, ob das Fettgewebe, das den Tumor umgibt, auch strukturelle Muster der Immunzellinfiltration aufweist. Daher werden die Forscher das Fettgewebe, das Brustkrebstumore umgibt, mit Hyperion™ Imaging Mass Cytometry untersuchen.

Design: Prospektive explorative Studie Patienten-, Material- und Leistungsberechnung: Gewebeproben werden von 30 prospektiv erhaltenen Mastektomieproben mit drei verschiedenen molekularen Untergruppen (Luminal A, Luminal B und Basal wie Brustkrebs), 10 in jeder Gruppe, entnommen. Fettgewebe wird in einem Gradienten weg vom Tumor und vom kontralateralen Quadranten als Kontrollprobe entnommen (Abb. 2). Für eine solche explorative Studie wird eine Stichprobengröße von 30 Patienten als ausreichend erachtet.

Methoden: Ein Hyperion™ IMC-Panel mit bis zu 50 einzigartigen Antikörpern wird auf der Grundlage eines bereits bestehenden und validierten Panels entwickelt, das in der UoB Core Facility verfügbar ist und das die Forscher zuvor erfolgreich in anderen Projekten eingesetzt haben. Das verfügbare Panel wird basierend auf den Erkenntnissen aus AP 1 weiter ausgebaut und zunächst an „nicht essentiellen“ Brustgewebeproben validiert, bevor es an den oben beschriebenen Studienproben verwendet wird. Unter Verwendung von Hyperion™ IMC beabsichtigen die Forscher, das Ausmaß der Entzündungsreaktion im juxta-tumoralen Fettgewebe zu analysieren. IMC-Daten werden mit histoCAT+, MAV und FlowJo analysiert (typischerweise für die Analyse von Durchflusszytometriedaten verwendet, aber auch sehr gut geeignet für die High-Parameter-Imaging-Analyse). Darüber hinaus werden die Forscher in der Lage sein, Genexpressionsdaten bekannter und neuer Faktoren, die in Arbeitspaket 1 identifiziert wurden, zu verwenden und zu visualisieren, ob die Expression im Fettgewebe generalisiert oder kompartimentiert ist. Als Kontrolle wird normales Brustfettgewebe aus dem kontralateralen Quadranten verwendet. Um den Einfluss von BC auf die Entzündung von juxta-tumoralem Fettgewebe der verschiedenen molekularen Subtypen genauer zu untersuchen, wollen die Forscher auch Gewebe aus drei vom Tumor ausgehenden Gewebesegmenten anfärben, um festzustellen, ob die Werte davon abhängen der Abstand zum Tumor oder der molekulare Subtyp (Abb. 1). Die Entzündung im juxta-tumoralen Fettgewebe wird ebenfalls morphologisch mittels IHC beurteilt. Auf diese Weise können wir interessante Regionen auswählen, die mit IMC untersucht werden sollen.

Erwartetes Ergebnis: Die Forscher erwarten, verstärkte Entzündungen und Infiltrationen von Immunzellen im Fettgewebe in der Nähe des Tumors zu finden und neue Biomarker im Fettgewebe zu identifizieren, die eine Untersuchung der klinischen Bedeutung in AP 3 ermöglichen.

AP 3: ENTZÜNDUNGSREAKTION IN JUXTA-TUMORALEM FETTGEWEBE BEI ​​BRUSTKREBS UND KLINISCHES ERGEBNIS.

Hintergrund:

Die Immunhistochemie ist ein Eckpfeiler in der Brustkrebsdiagnostik und dient als Hauptmodalität zur Identifizierung molekularer Untergruppen von Brustkrebs und von Proliferationsmarkern wie Ki-67. Dies ist wichtig, um zu bestimmen, welches Behandlungsschema für den jeweiligen Patienten am besten geeignet ist. Heterogenität im Tumorgewebe (sowohl Tumorzellen als auch infiltrierende Immunzellen) wurden mit unterschiedlichen klinischen Ergebnissen in Verbindung gebracht, aber es ist noch nicht bekannt, ob dies auch für das den Tumor umgebende Fettgewebe gilt. Daher werden die Forschungen juxta-tumorales Fettgewebe auf Entzündungen und Infiltration von Immunzellen untersuchen und dies mit dem klinischen Ergebnis bei Brustkrebspatientinnen korrelieren.

Design: Klinische Beobachtungsstudie

Patientinnen und Methoden: In einer Biobank sind 3500 Brustkrebspatientinnen mit einer medianen Nachbeobachtungszeit von 15 Jahren erfasst. Eine große Auswahl an Gewebeproben dieser Patienten wird hinsichtlich Immunzellen im Fettgewebe und in AP 1 und 2 entdeckter Biomarker mittels IHC untersucht. Die Proben werden nach molekularen Untergruppen in drei Gruppen geschichtet (d.h. Luminal A, Luminal B und Basal wie Brustkrebs). Die Gewebeschnitte werden analysiert und die Ergebnisse mit klinischen Ergebnissen aus den Patientenzeitschriften korreliert (Zugriff auf Zeitschriften ist bereits durch REK genehmigt). Unter Verwendung des Cox-Proportional-Hazard-Verhältnisses und des Log-Rank-Tests werden die Forscher die Auswirkungen einer erhöhten Entzündung im Fettgewebe auf die Überlebensfähigkeit der Patienten bewerten.

Power-Berechnung: Die Forscher schätzten die Teststärke des Unterschieds im rezidivfreien Überleben zwischen Patienten, die positiv und negativ für eine Juxta-Tumorentzündung waren, wie von IHC und IMC bewertet. Das Wirkungsmaß ist die nach der Cox-Regressionsmethode berechnete Hazardrate (HR). Beispiel: 1000 Patienten mit einer Rezidivrate von 15 % haben mindestens 150 Endpunkte erstellt. Wenn die Entzündungsrate 20 % beträgt, haben die Forscher eine 80 %ige Aussagekraft, um einen Überlebensunterschied mit einer Hazard Ratio (HR) von 1,80 oder mehr zu erkennen.

Erwartetes Ergebnis: Dieses letzte Arbeitspaket soll den prinzipiellen Nachweis erbringen, dass es möglich ist, die histologische Untersuchung von juxta-tumoralem Fettgewebe in die Brustkrebsdiagnostik einzubeziehen. Langfristig zielen die Forschungsarbeiten darauf ab, neue spezifische Biomarker der Immuninfiltration im Fettgewebe zu identifizieren, die mit unerwünschten Folgen bei Brustkrebspatientinnen korrelieren. Solche Biomarker können als Vorhersageinstrumente zur Identifizierung von Patienten dienen, die für eine adjuvante entzündungshemmende oder immunmodulierende Behandlung geeignet sind.

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D. Überwachung von Nebenwirkungen, QoL, Depression, Müdigkeit und Teilnahme am Arbeitsleben Hintergrund

Die Behandlung von Brustkrebs umfasst alle Operationen, Chemotherapie, Strahlentherapie und verschiedene gezielte Therapieoptionen wie Antiöstrogen- und Anti-HER-2-Therapie. Diese Behandlungsoptionen verursachen sowohl kurz- als auch langfristig lästige Nebenwirkungen. Wichtig ist, dass kürzlich komplexere Beziehungen zwischen onkologischen Therapiemodalitäten und subjektiven Gesundheitsbeschwerden bei Brustkrebspatientinnen entdeckt wurden. Ermüdungs-, Angst- und Depressionswerte sind wahrscheinlich funktionelle Messwerte der gesamten Behandlungsbelastung. Die Anti-Krebs-Behandlung hat auch einen erheblichen Einfluss auf die Lebensqualität und die sozialen Aspekte für die Krebsüberlebenden, was sich auf die Teilhabe am Arbeitsleben erstreckt. Der Krankenstand (SL) fünf Jahre nach der Brustkrebsdiagnose ist stärker von sozialen Faktoren als von Krankheit abhängig (2). Daher trifft Brustkrebs die Frauen zweimal; zuerst die Krankheitslast, dann die sozioökonomischen Sorgen. Brustkrebsüberlebende haben in einer retrospektiven registerbasierten Studie ein fast 3-mal höheres Risiko, eine Invaliditätsrente (DP) zu erhalten, als krebsfreie Patientinnen (3). Diese Studie basierte jedoch auf größtenteils aufgegebenen onkologischen Behandlungsschemata.

Ziele

Das Ziel dieser Studie ist es, durch eine eingehende qualitative Analyse und einen Mixed-Method-Ansatz durch Triangulation von PROM-Daten, klinischen/biologischen Daten und den NAV-Daten Risikofaktoren dafür zu identifizieren, ein Langzeit-SL-, WAA- oder DP-Empfänger zu werden. Die Verwendung von NAV-Daten als Endpunkte wird Klinikern und Allgemeinmedizinern wertvolle Informationen liefern, die die Nachsorge auch im Hinblick auf die Teilhabe am Berufsleben optimieren können. Daher verfügen die Forscher über ein robustes Studiendesign, um fisk-Faktoren für hohe SL-, WAA- und DP-Raten zu identifizieren. Letztendlich zielen die Forscher darauf ab, die finanziellen Kosten zu senken, die Brustkrebs für die Gesellschaft verursacht.

Studiendesign / Material & Methoden.

Das Studiendesign ist eine Beobachtungsstudie, bei der die Forscher in der vorliegenden Studie die Raten und Denty-Fisk-Faktoren für hohe SL, WAA und DP bei Brustkrebsüberlebenden mit den aktuellen Behandlungsplänen abbilden. Die Ermittler verfolgen einen 4-stufigen translationalen Ansatz:

  1. Die Ermittler werden zunächst eine explorative qualitative Studie durchführen, die eine Dokumentenanalyse der Gesundheits- und Arbeitslebenspolitik im norwegischen Kontext verwendet, kombiniert mit empirischen Daten aus halbstrukturierten Interviews und einer Fokusgruppe mit 20 Hochrisikopatienten, um sie thematisch zu analysieren. Der theoretische Rahmen für dieses qualitative Projekt leitet sich aus dem symbolischen Interaktionismus ab, in dem das Aufdecken und Verstehen von Bedeutung in bestimmten Kontexten ein Ziel ist. Da sinnvolle soziale und berufliche Interaktionen für die psychosoziale Rehabilitation von Brustkrebspatientinnen wichtig sind, ist der symbolische Interaktionismus ein geeigneter methodischer Rahmen. Dieser qualitative Ansatz wird die Grundlagen für den Ansatz in den folgenden PROM-basierten und NAV-Datenbank-orientierten Studien schaffen.
  2. NAV-Daten

    Die Ermittler arbeiten derzeit mit der stellvertretenden Direktorin Anneline Christine Teigen und dem leitenden Berater Günter Olsborg von NAV-Rogaland und der Mikrodatenabteilung von Statistics Norway (SSB) zusammen. Ziel dieser Zusammenarbeit ist es, gemeinsam mit den NAV-Rogaland-Experten mehr Wissen über die Inanspruchnahme von Sozialversicherungsleistungen bei Brustkrebspatientinnen zu gewinnen und gemeinsam mit SSB die FD-trygd-Datenbank zu nutzen, um zuverlässige prospektive soziodemografische Daten zu SLs (sowohl kurz als auch lang) zu erhalten Term), Work Assessment Allowance (WAA) (Arbeidsavklaringspenger) und DPs (beide befristet

    & lebenslang) für jeden Patienten in der vorliegenden PerMoBreCan-Studie.

  3. Patient Reported Outcome Measure (PROM)-Daten werden zu Studienbeginn und danach jährlich von allen PerMoBreCan-Patienten erhoben. Die PROM-Daten bestehen aus 1.HRQoL-Instrumenten (EORTC QLQ-C30, EORTC QLQ-BR23 und FACT B), 2.Hospital Anxiety and Depression Scale, HAD, 3. Fatigue Instruments Fatigue Impact Scale, FIS; Fatigue Severity Scale (FSS) und VAS-Müdigkeit, 4. Fragebögen zu Nebenwirkungen, 5. Fragebogen zu Gelenkschmerzen, 6. Die Mishel-Unsicherheit in der Krankheitsskala, MUIS; und 7. Fragebogen zu Ernährungsgewohnheiten und 8. ROMA III-Fragebogen zu Darmbeschwerden (CED und IBS).
  4. Identifizierung von Biomarkern.

Alle Patienten, die an dieser Studie teilnehmen, werden auf zirkulierende Biomarker im Zusammenhang mit Müdigkeit untersucht. Diese Biomarker befinden sich auf Proteinebene, genetischer Expressionsebene und auch auf epigenetischer Ebene. Unsere langjährige angenehme Zusammenarbeit mit Prof. Roald Omdal vom Universitätskrankenhaus Stavanger, klinischer Immunologe und transnationaler Ermüdungsforscher, hat sich verpflichtet, diese Analysen in seinem Forschungslabor durchzuführen.

Studientyp

Beobachtungs

Einschreibung (Voraussichtlich)

1200

Kontakte und Standorte

Dieser Abschnitt enthält die Kontaktdaten derjenigen, die die Studie durchführen, und Informationen darüber, wo diese Studie durchgeführt wird.

Studienorte

    • Rogaland
      • Stavanger, Rogaland, Norwegen, 4068
        • Helse Stavanger HF
    • Vestland
      • Bergen, Vestland, Norwegen, 5021
        • Helse Bergen HF

Teilnahmekriterien

Forscher suchen nach Personen, die einer bestimmten Beschreibung entsprechen, die als Auswahlkriterien bezeichnet werden. Einige Beispiele für diese Kriterien sind der allgemeine Gesundheitszustand einer Person oder frühere Behandlungen.

Zulassungskriterien

Studienberechtigtes Alter

16 Jahre bis 83 Jahre (Erwachsene, Älterer Erwachsener)

Akzeptiert gesunde Freiwillige

N/A

Studienberechtigte Geschlechter

Weiblich

Probenahmeverfahren

Wahrscheinlichkeitsstichprobe

Studienpopulation

Frauen im Einzugsgebiet des Universitätskrankenhauses Haukeland (Bergen) und des Universitätskrankenhauses Stavanger (Stavanger) in Westnorwegen

Beschreibung

Einschlusskriterien:

  • Brustkrebs im Frühstadium
  • DCIS gr III

Ausschlusskriterien:

  • Kann Norwegisch nicht lesen
  • Kann sich nicht auf Norwegisch verständigen
  • Früher mit Krebs diagnostiziert
  • Demenz

Studienplan

Dieser Abschnitt enthält Einzelheiten zum Studienplan, einschließlich des Studiendesigns und der Messung der Studieninhalte.

Wie ist die Studie aufgebaut?

Designdetails

  • Beobachtungsmodelle: Nur Fall
  • Zeitperspektiven: Interessent

Kohorten und Interventionen

Gruppe / Kohorte
Intervention / Behandlung
Brustkrebs im Frühstadium (Stadium I und II)
Konsekutive Brustkrebspatientinnen im Frühstadium, die gemäß den nationalen Leitlinien behandelt werden. Beobachtung über 11 Jahre.
Nationale Behandlungsrichtlinien in Norwegen
Andere Namen:
  • Strahlung
  • Zoledronsäure
  • Chemotherapie
  • Anti-Östrogen-Behandlung
  • Anti-HER-2-Behandlung

Was misst die Studie?

Primäre Ergebnismessungen

Ergebnis Maßnahme
Maßnahmenbeschreibung
Zeitfenster
Rückfallfreies Überleben
Zeitfenster: 0-10 Jahre
Zeit von der Operation bis zum Rückfall aller Art
0-10 Jahre
Brustkrebsspezifisches Überleben
Zeitfenster: 0-10 Jahre
Zeit von der Operation bis zum Tod durch Brustkrebs
0-10 Jahre
Gesamtüberleben
Zeitfenster: 0-10 Jahre
Zeit von der Operation bis zum Tod durch alle Ursachen
0-10 Jahre

Sekundäre Ergebnismessungen

Ergebnis Maßnahme
Maßnahmenbeschreibung
Zeitfenster
Ermüdung
Zeitfenster: 0 - 10 Jahre
Bewertung der Ermüdung auf einer visuellen Analogskala > 40 mm (Skala 0-100; eine höhere Bewertung entspricht einem höheren Grad der Ermüdung
0 - 10 Jahre
Teilhabe am Arbeitsleben
Zeitfenster: 0-3 Jahre
Prozentsatz der Patienten, die nach 3 Jahren nicht an den Arbeitsplatz zurückkehren (0-100 %). Eine höhere Punktzahl bedeutet, dass ein geringerer Anteil der Patienten wieder an den Arbeitsplatz zurückkehrt
0-3 Jahre
Einhaltung der endokrinen Behandlung
Zeitfenster: 0-10 Jahre
Anteil der Patientinnen, die Tamoxifen oder Aromatasehemmer nicht wie verordnet einnehmen (=Non-Compliance). Ein höherer Prozentsatz der Nichteinhaltung bedeutet, dass mehr Patienten das Medikament nicht wie vorgeschrieben einnehmen.
0-10 Jahre
Absetzen einer endokrinen Behandlung
Zeitfenster: 0-10 Jahre
Prozentsatz der Patienten, die die Einnahme der Medikamente beendet haben (Medikamentenabbruch). Ein höherer Prozentsatz bedeutet, dass mehr Patienten die Einnahme des Medikaments eingestellt haben.
0-10 Jahre

Mitarbeiter und Ermittler

Hier finden Sie Personen und Organisationen, die an dieser Studie beteiligt sind.

Mitarbeiter

Ermittler

  • Studienleiter: Gunnar Mellgren, PhD, Helse Bergen HF; Haukeland University Hospital
  • Hauptermittler: Håvard Søiland, PhD, Helse Stavanger HF; Stavanger University Hospital

Publikationen und hilfreiche Links

Die Bereitstellung dieser Publikationen erfolgt freiwillig durch die für die Eingabe von Informationen über die Studie verantwortliche Person. Diese können sich auf alles beziehen, was mit dem Studium zu tun hat.

Studienaufzeichnungsdaten

Diese Daten verfolgen den Fortschritt der Übermittlung von Studienaufzeichnungen und zusammenfassenden Ergebnissen an ClinicalTrials.gov. Studienaufzeichnungen und gemeldete Ergebnisse werden von der National Library of Medicine (NLM) überprüft, um sicherzustellen, dass sie bestimmten Qualitätskontrollstandards entsprechen, bevor sie auf der öffentlichen Website veröffentlicht werden.

Haupttermine studieren

Studienbeginn (Tatsächlich)

1. September 2011

Primärer Abschluss (Voraussichtlich)

15. Juli 2022

Studienabschluss (Voraussichtlich)

15. Juli 2030

Studienanmeldedaten

Zuerst eingereicht

19. Juli 2020

Zuerst eingereicht, das die QC-Kriterien erfüllt hat

25. Juli 2020

Zuerst gepostet (Tatsächlich)

28. Juli 2020

Studienaufzeichnungsaktualisierungen

Letztes Update gepostet (Tatsächlich)

30. Juli 2020

Letztes eingereichtes Update, das die QC-Kriterien erfüllt

28. Juli 2020

Zuletzt verifiziert

1. Juli 2020

Mehr Informationen

Begriffe im Zusammenhang mit dieser Studie

Plan für individuelle Teilnehmerdaten (IPD)

Planen Sie, individuelle Teilnehmerdaten (IPD) zu teilen?

Nein

Arzneimittel- und Geräteinformationen, Studienunterlagen

Studiert ein von der US-amerikanischen FDA reguliertes Arzneimittelprodukt

Nein

Studiert ein von der US-amerikanischen FDA reguliertes Geräteprodukt

Nein

Diese Informationen wurden ohne Änderungen direkt von der Website clinicaltrials.gov abgerufen. Wenn Sie Ihre Studiendaten ändern, entfernen oder aktualisieren möchten, wenden Sie sich bitte an register@clinicaltrials.gov. Sobald eine Änderung auf clinicaltrials.gov implementiert wird, wird diese automatisch auch auf unserer Website aktualisiert .

Klinische Studien zur Brustkrebs

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