El efecto del microbioma en la respuesta del inhibidor del punto de control inmunitario en pacientes con melanoma

Auxiliar-correlativo (cuestionario, recogida de muestras, TC)

Los pacientes completan un FFQ al inicio, se les recolectan muestras de heces al inicio, dentro de los 2 días posteriores al inicio del tratamiento con corticosteroides (si corresponde), cuando se les solicita una muestra de control y a las 12 semanas, y se les recolectan muestras de sangre y tomografía computarizada al inicio y 12 semanas.

Otro: Análisis de biomarcadores de laboratorio

Estudios correlativos

Procedimiento: Tomografía computarizada

Someterse a una tomografía computarizada

Otros nombres:

• Connecticut
• GATO
• Análisis de gato
• Tomografía axial computarizada
• Tomografía computarizada
• tomografía

Otro: Administración del Cuestionario

Cuestionario completo

Procedimiento: Colección de muestras biológicas

Someterse a la recolección de sangre y heces.

Otros nombres:

• Recolección de muestras biológicas

Diversidad basal del microbioma alfa en respondedores frente a (vs) no respondedores

Este análisis seguirá una estructura de regresión logística. La variable dependiente, respuesta al tratamiento, se evaluará mediante criterios estandarizados (Response Evaluation Criteria in Solid Tumors [RECIST] versión [v] 1.1). Cada paciente se clasificará como "responde", "estable" o "progresión" como variable categórica y luego se binariza, con "responde" o "estable" en la categoría "respondedores" y "progresión" en la categoría "no respondedores". -respondedores". Las variables independientes serán la diversidad alfa. Se incluirán covariables adicionales en el modelo para controlar las diferencias en edad, sexo, índice de masa corporal (IMC), índice dietético del Cuestionario de frecuencia de alimentos (FFQ) e historial de medicamentos.

Diversidad basal del microbioma alfa en pacientes a los que se les prescribió corticosteroides frente a aquellos a los que no se les prescribieron corticosteroides

Este análisis seguirá una estructura de regresión logística. La variable dependiente, toxicidad, se evaluará mediante la prescripción de corticoides. Las variables dependientes, incluida la diversidad alfa o los microbios individuales, serán variables independientes.

Tasas de reclutamiento para la recolección longitudinal de muestras biológicas, incluidas las heces, en pacientes con melanoma

Las tasas de reclutamiento se definirán como la fracción de adultos examinados que son elegibles y aceptan participar en la Clínica de Oncología Cutánea, con un reclutamiento estimado del 30%. Realizará un seguimiento de la recopilación mensual de datos y las razones documentadas por la falta de fechas de recopilación programadas. La tasa de reclutamiento se usará en combinación con la varianza de los datos de muestras biológicas en los cálculos de potencia para estimar el tamaño de muestra necesario para ensayos futuros.

Tasas de cumplimiento para la recolección longitudinal de muestras biológicas, incluidas las heces, en pacientes con melanoma

El cumplimiento se definirá como el 90% de la recolección inicial, final y de corticosteroides. Realizará un seguimiento de la recopilación mensual de datos y las razones documentadas por la falta de fechas de recopilación programadas. La tasa de cumplimiento se utilizará en combinación con la varianza de los datos de muestras biológicas en los cálculos de potencia para estimar el tamaño de muestra necesario para ensayos futuros.

Los microbios como predictores significativos en regresiones logísticas donde los resultados son binarios (respuesta clínica o toxicidad del tratamiento que requiere corticosteroides), con las entradas como abundancias relativas de microbios individuales

Las abundancias relativas de microbios individuales se compararán entre respondedores y no respondedores con filtrado adicional para adaptarse a la escasez de la matriz de datos del microbioma. En concreto, se compararán los microbios que son los más abundantes, además de estar presentes en más del 50% de las muestras. Se aplicará una transformación de raíz de arcoseno a las abundancias relativas de los microbios para aproximarse a una distribución gaussiana, y luego se aplicará un modelo lineal generalizado donde "respuesta" es la variable de respuesta y los microbios individuales son las variables predictoras.

Los valores P se corregirán mediante el método de Bonferroni y luego se visualizarán mediante un gráfico de volcanes. Los microbios y las covariables que se consideren más significativas en el modelo se combinarán en un solo modelo para estimar el porcentaje de variación explicable por estos predictores. Los análisis se realizarán en R utilizando el paquete stats.