SynapDx Autism Gene Expression Analysis Study (STORY) (STORY)

A tanulmány elsődleges célja az ASD-re utaló génexpressziós aláírás meghatározása, valamint annak klinikai szenzitivitásának és specificitásának megállapítása. Az ASD klinikusának diagnosztizálása a DSM-5 mint referencia standard műszer használatával történik. A széles körben használt diagnosztikai műszer Autism Diagnostic Observation Schedule (ADOS-2) az ASD-vel diagnosztizált gyermek klinikai értékelésének tipikus összetevője, és ezt az értékelést a vizsgálat összes résztvevőjén elvégzik. E tanulmány másodlagos céljai (1) az ASD-re utaló metabolitok és lipidek aláírásának meghatározása, valamint klinikai érzékenységük és specificitásuk meghatározása, valamint (2) a génexpressziós aláírás, metabolit és/vagy lipid aláírások különböző kombinációinak klinikai szenzitivitásának és specificitásának meghatározása, valamint a CMA által kimutatott ASD-vel összefüggő genetikai variáció jelenléte és a genom fehérjekódoló régióinak szekvenálása

Elemzések: Az elemzés részleteit a Statisztikai Elemzési Terv (SAP) határozza meg, amely magában foglalja a kiugró értékek, a hiányzó adatok és a helyek közötti különbségek kezelésére vonatkozó eljárásokat. Az SAP-t a vezető vizsgálókból (PI) álló bizottság felülvizsgálja és hagyja jóvá, mielőtt az érvényesítési készletet feloldják.

Elsődleges elemzések: A vizsgálat elsődleges eredménye az SDX-002 teszt klinikai szenzitivitásának és specificitásának becslése lesz, amely az alanyokat a DSM-5 ASD diagnózisa szerint osztályozza, a kapcsolódó 95%-os konfidencia intervallumokkal. Az érzékenységet és a specificitást a Validációs fázis populációján fogják értékelni, az autizmus spektrumzavar jelenlétének vagy hiányának a DSM-5 által (közzétéve 2013 májusában) megállapított klinikai diagnózissal összhangban.

A génexpressziós aláírást az 500 tárgyból álló Fejlesztési fázis készleten tanítják, ötszörös keresztellenőrzést alkalmazva több gépi tanulási algoritmus eredményeihez, beleértve a részleges legkisebb négyzeteket, a támogató vektorgépeket és a megnövelt döntési fákat. A betanítási eljárás becsült ROC-görbéket generál minden egyes módszerhez, valamint konfidenciaintervallumokat a görbe alatti területhez (AUC). A gépi tanulási algoritmus végső kiválasztása az AUC-n, valamint a ROC-görbe kiválasztott működési pontjában elért becsült teljesítményen alapul. A működési pontot úgy kell megválasztani, hogy nagy érzékenységet és elfogadható specifitást biztosítson.

Másodlagos elemzések: Az eddig beiratkozott betegek többsége megkapta a beleegyezést egy opcionális biológiai tárolóból történő minta vételéhez. A biotároló minták tervezett elemzése mostanra elkészült (lásd még a fent felsorolt ​​másodlagos célkitűzéseket). A metabolomikus és lipomikus aláírásokat hasonló módon értékelik a Fejlesztési fázisban szereplő 500 alany azon részhalmazán, akik beleegyeznek a biológiai tárolóból származó mintába. A génexpressziós aláíráson kívül a metabolit- és/vagy lipid-aláírásokat és a DNS-elemzést kombinálják a génexpressziós aláírással különböző konfigurációkban, és értékelik ezeknek a kiegészítő intézkedéseknek a klinikai érzékenységre és specificitásra gyakorolt ​​hatását. Ha ezek a további metabolomikus/lipomikus aláírások és/vagy DNS-elemzések javítják a teszt teljesítményét, ezek az elemek beépíthetők az SDX-002 vizsgálatba.

A végső SDX-002 teszt szenzitivitását és specificitását a demográfiai információk és a fejlődési tesztek eredményei alapján az alpopulációk között is értékelni fogják. Valószínűleg kevés alany van sok ilyen alpopulációban, és óvatosan kell értelmezni az eredményeket. A tervezett szubpopulációs elemzések magukban foglalják a nemet, az életkort, az etnikai hovatartozást, az ASD DSM-IV-TR diagnosztikai alkategóriát, a DSM-5 ASD súlyossági szintet (társadalmi kommunikáció és korlátozott érdeklődési körök/ismétlődő viselkedések) és az ADOS-2 pontszámokat.