Una firma di miRNA non invasiva e di screening per il cancro gastrointestinale (MiGIC)

In questo studio, stabiliremo una coorte retrospettiva internazionale multicentrica completa costituita da campioni di sangue periferico di pazienti con i principali tumori gastrointestinali, inclusi carcinoma epatocellulare (HCC), colangiocarcinoma (CCA), adenocarcinoma duttale pancreatico (PDAC), carcinoma a cellule squamose dell'esofago (ESCC), cancro gastrico (GC) e cancro colorettale (CRC), nonché controlli non maligni. Verrà condotto il sequenziamento dei piccoli RNA per ottenere profili di espressione di miRNA circolanti ad alta risoluzione.

Durante la fase di scoperta, applicheremo un rigoroso preprocessing, normalizzazione, correzione degli effetti di batch e analisi dell'espressione differenziale per identificare i miRNA circolanti associati alla trasformazione maligna attraverso i diversi tipi di cancro gastrointestinale. La selezione delle caratteristiche basata sul machine learning (ad esempio LASSO, mRMR e selezione ensemble) e la costruzione di classificatori (ad esempio SVM, Random Forest, XGBoost) verranno quindi impiegate per derivare un pannello di miRNA minimo e robusto che distingua ottimalmente il cancro dal non cancro.

Nella fase di modellazione e valutazione, la firma di miRNA identificata subirà addestramento e validazione internazionale multicentrica, garantendo la riproducibilità attraverso regioni geografiche, piattaforme di sequenziamento e demografie cliniche. Oltre alla classificazione binaria, valuteremo inoltre la capacità del pannello di distinguere tra diversi sottotipi di cancro gastrointestinale, supportando la diagnosi differenziale e l'inferenza dell'origine tumorale. Le prestazioni del modello saranno valutate utilizzando AUROC, sensibilità a soglie di specificità clinicamente rilevanti, capacità di rilevamento specifica per stadio (con enfasi sui tumori in stadio precoce) e calibrazione in coorti indipendenti.

Attraverso questa pipeline sequenziale di scoperta → modellazione → validazione multicentrica, miriamo a costruire un pannello non invasivo di miRNA circolanti in grado di (1) distinguere accuratamente gli individui con cancro da quelli senza cancro e (2) differenziare multipli tipi di cancro gastrointestinale, fornendo così uno strumento clinicamente scalabile per la diagnosi precoce e lo screening a livello di popolazione.