Rilevazione del cancro del colon-retto in pazienti con un test immunochimico fecale positivo utilizzando un naso elettronico (AeoNoseTM)

Motivazione dello studio:

La colonscopia svolge un ruolo chiave in tutte le modalità di screening del cancro colorettale (CRC). Un'importante limitazione della colonscopia rimane che l'accuratezza diagnostica e la sicurezza terapeutica della colonscopia dipendono entrambe da diversi fattori correlati al medico e al paziente. Durante la colonscopia vengono perse quantità significative di polipi e gravi effetti indesiderati si verificano ancora nello 0,1%-0,3% di tutte le procedure di colonscopia, anche tra esaminatori esperti. Inoltre, la natura gravosa della procedura e la necessità di una preparazione intestinale completa influenzano negativamente i tassi di partecipazione e l'uso della colonscopia come test di screening del CRC è limitato dai costi sanitari e dall'esperienza necessaria per eseguire lo screening. Questi svantaggi della colonscopia giustificano lo sviluppo di un nuovo test di screening CRC accurato, non invasivo.

Un naso elettronico è un sistema olfattivo artificiale che analizza i composti organici volatili (COV) nel respiro espirato. L'uso di nasi elettronici è già stato valutato come un potenziale test di biomarcatori diagnostici non invasivi per il cancro del polmone, il cancro al seno e i melanomi maligni. Il presente studio mira a indagare l'accuratezza diagnostica dell'analisi del respiro esalato con AeonoseTM (The eNose Company, Zutphen, Paesi Bassi) per distinguere il respiro di pazienti sospettati di CRC (basato su un test immunochimico fecale positivo (FIT)), che sono veramente diagnosticato con CRC, da pazienti sospettati di CRC in cui questa diagnosi viene respinta dopo la colonscopia.

Obiettivi:

• Indagare l'accuratezza diagnostica dell'analisi del respiro esalato con AeonoseTM per distinguere il respiro di pazienti sospettati di CRC sulla base di un test FIT positivo, a cui è stata veramente diagnosticata una CRC, da pazienti con sospetta CRC in cui questa diagnosi viene respinta dopo la colonscopia.
• Per studiare l'accuratezza diagnostica dell'analisi del respiro esalato con AeonoseTM per altre lesioni del colon (pre)maligne (ad es. adenomi avanzati, adenomi non avanzati e lesioni dentellate sessili).
• Per valutare il tasso di accettazione dell'utilizzo del dispositivo AeonoseTM.

Disegno dello studio: il presente studio multicentrico includerà 1950 pazienti FIT-positivi. Lo studio sarà condotto in sette ospedali nei Paesi Bassi. Per prima cosa verrà sviluppato un database di impronte respiratorie per rilevare il CRC. In questa fase di studio verrà addestrato l'AeonoseTM e il database delle impronte del respiro verrà verificato utilizzando la validazione incrociata "leave 10% out". Dopo la fase di calibrazione, l'accuratezza diagnostica di AeonoseTM sarà valutata nei nuovi pazienti dello studio (convalida esterna).

Popolazione in studio: pazienti di età compresa tra 55 e 75 anni con un test FIT positivo inviati per una procedura di colonscopia.

Principali parametri/endpoint dello studio:

• La capacità di AeonoseTM di distinguere tra pazienti con e senza CRC in una popolazione FIT-positiva in termini di sensibilità e specificità.
• L'accuratezza diagnostica di AeonoseTM per altre lesioni del colon (pre)maligne.
• Tasso di accettazione di AeonoseTM

Analisi statistica:

I dati sulle caratteristiche demografiche e basali saranno riassunti per variabili continue, in caso di distribuzione normale per media e deviazione standard, e in caso di distribuzione non normale per mediana e range interquartile. Per le variabili discrete (ad es. razza e sesso) i dati saranno riepilogati per proporzioni (percentuali). Le differenze nelle caratteristiche di base saranno determinate utilizzando il test t del campione indipendente, il test esatto di Fisher o il test Chi-quadrato, se appropriato. Un valore p a due code <0,05 sarà considerato statisticamente significativo.

I dati saranno analizzati da una rete neurale artificiale (ANN) per identificare i classificatori di dati per estrarre le differenze tra i modelli nei pazienti dalla presenza o assenza di CRC nelle biopsie. Analizzando un gruppo di impronte respiratorie di pazienti con e senza CRC, è possibile filtrare le differenze individuali di dieta, farmaci, comorbilità e altri fattori per identificare le caratteristiche che distinguono i composti dei pazienti con CRC. Questo processo continua finché non viene raggiunto un determinato livello di discriminazione. La compressione dei dati e l'ANN sono state integrate in un pacchetto software proprietario (Aethena) della eNose Company (Zutphen, Paesi Bassi).

I risultati binari saranno presentati in un grafico a dispersione e in una curva delle caratteristiche operative del ricevitore (curva ROC). I coefficienti di correlazione di Matthews saranno calcolati per misurare la qualità delle classificazioni binarie. La convalida incrociata dei dati verrà eseguita utilizzando un metodo leave-10%-out. Una parte dei dati viene tralasciata per prevedere il modello più ottimale.