甲状腺がんの検出における電子鼻の診断精度の検証

甲状腺がんは、世界中で最も一般的な内分泌がんです。 ほとんどの先進国では、甲状腺がんの発生率は過去 30 年間で急速に増加しています。オランダでは、毎年 700 人の患者が甲状腺がんと診断されています。 最も一般的な組織型は、すべての甲状腺がんの 80 ～ 85% を構成する高分化乳頭がんおよび濾胞がんです。

患者は、良性または悪性の甲状腺結節を呈することがよくあります。 現在の診断ワークアップには首の超音波検査が含まれており、その結果、甲状腺画像報告およびデータ システム (TI-RADS) が生まれました。 この甲状腺結節のリスク層別化システムは、超音波機能に基づいています。 必要に応じて、穿刺吸引細胞診 (FNAC) が実施され、Bethesda 分類で悪性腫瘍のリスクが報告されます。 FNAC は、甲状腺結節が疑われる場合のゴールド スタンダードの診断手順と見なされています。 残念なことに、FNAC の陰性的中率と陽性的中率の両方が低く、多くの場合、確定診断のために診断的片側甲状腺切除術が必要になります。 疑われる甲状腺結節の 40 ～ 94% は、切除後に良性であると思われます。 外科的切除後、甲状腺分化がんの患者は放射性ヨウ素による補助療法を受けることがあります。 その後、原発腫瘍の摘出から数年後に再発する可能性があるため、患者は長期の経過観察に直面します。 リスク層別化に基づいて、血清サイログロブリン (Tg) レベルは、追加の画像検査 (例: 甲状腺超音波または全身シンチグラフィー）。 そのため、甲状腺がんの診断と経過観察の両方が、患者にとって侵襲的で不快な処置と関連しています。

外科的切除後、甲状腺分化がんの患者は放射性ヨウ素による補助療法を受けることがあります。 その後、原発腫瘍の摘出から数年後に再発する可能性があるため、患者は長期の追跡調査を受けることになります。 リスク層別化に基づいて、血清サイログロブリン (Tg) レベルは、追加の画像検査 (例: 甲状腺超音波または全身シンチグラフィー）。 そのため、甲状腺がんの診断と経過観察の両方が、患者にとって侵襲的で不快な処置と関連しています。

がん検出における有望な開発は、揮発性有機化合物 (VOC)、呼気で検出可能な生化学プロセスの気体分解生成物に基づいています。 腫瘍の成長に関連する病態生理学的プロセス中に、細胞代謝の変化が VOC の生成に変化をもたらします。 VOC のパターンは、このデバイスの金属酸化物センサーへの反応を通じて、Aeonose™ によって検出できます。 マーストリヒト大学医療センターで実施されたパイロット研究+では、多数の患者の VOC パターンとその特定の組織病理学的診断から人工ニューラル ネットワーク (ANN) を作成することにより、Aeonose™ が良性甲状腺結節と悪性甲状腺結節を区別する高い診断精度を備えていることが実証されました。 .

この研究の目的は、Aeonose™ の精度を検証し、不必要な手術を防ぎ、分化型甲状腺がんの術後フォローアップにおける監視ツールとしての Aeonose™ の使用を調査することです。

標的

この研究は、次の 3 つの目的で構成されています。

1. 多施設検証研​​究で良性甲状腺結節と悪性甲状腺結節を区別するための Aeonose™ の使用に関するパイロット研究の結果を確認してください。
2. 不必要な手術を 10% 未満に減らすことを目指して、臨床現場で Aeonose™ の使用を実装します。
3. Aeonose™ を使用して再発甲状腺がんを患者にやさしく非侵襲的に検出する方法を、パイロット研究での通常のフォローアップと比較して調査します。

私たちは、オランダ、ベルギー、ドイツの 12 の病院で国際的な多施設共同前向き観察研究を実施して、Aeonose™ の診断性能を検証し、分化型甲状腺がんのフォローアップにおけるその有効性を調査する予定です。 まず、呼吸パターンのデータベースを構築して ANN を作成します。 最初の目的に対処するために、合計 500 人の患者の呼気パターンを使用した外部検証研究が実施されます。 検証研究からのデータと臨床パラメーターを使用して、診断的甲状腺切除術の必要性を判断します。 不要な手術の数が評価されます。 3 番目の目的に対処するために、パイロット スタディが実施されます。 組織学的に証明された分化型甲状腺がんの患者は、定期的なフォローアップの瞬間と並行して、Aeonose™ で呼吸するように求められます。 Aeonose™ は、再発を発症している患者のデータを入力するか、再発を非侵襲的に検出するための監視ツールとして使用できる ANN を作成しないようにトレーニングされます。

検証スタディを開始する前に、パイロットスタディで構築された人工ニューラルネットワーク (ANN) がトレーニングスタディで拡張されます。 より多くの患者がさまざまな呼吸パターンに含まれるほど (例えば、 性別、年齢、喫煙状況、食物摂取量、薬の使用など)、モデルがより安定して堅牢になります。 このトレーニング研究では、組織病理学的に証明された分化型甲状腺がんの合計 200 人の患者が必要です。 甲状腺結節が疑われる患者の甲状腺がんの有病率が 20% であると仮定すると、トレーニング研究には合計 1000 人の患者が必要になります。 パイロット研究に参加した患者のデータは、トレーニング研究で使用されます。 研修研究は 12 病院すべてで実施されます。

検証研究 トレーニング研究が終了した直後に、トレーニング研究に参加していない「新しい」患者で検証研究が開始されます。

甲状腺結節が疑われるすべての患者は、甲状腺の超音波検査 (TIRADS 分類につながる) とそれに続く細胞診のための細針吸引 (Bethesda 分類につながる) を含む追加の診断手順を指示され、参加するよう求められます。 調査に関する情報を提供し、署名付きのインフォームド コンセントを取得します。 特に、FNAC は、Aeonose™ によって測定された呼気中の VOC のパターンに影響を与える可能性があると予想しています。 このため、FNACが実施される前に、この研究に患者を含める予定です。

検証研究の患者は、Aeonose™ で 5 分間呼吸し、その後、呼吸パターンに影響を与える可能性のある既知の要因に関する短いアンケートに回答することで、1 回だけ参加するよう求められます。

パイロット研究の感度を検証するには、最低 500 人の患者が必要です。

この研究は、参加患者にとって特別な利点はありません。 Aeonose を使用するリスクは非常に小さいです。 測定中に考えられる副作用は、通常は過換気によるめまいと吐き気です。 その他の副作用は、測定中の唾液分泌の減少または過剰です。 血液は通常の術前採血時に採取されるため、余分な皮膚の穿刺はありません。 さらに、参加患者は簡単に回答できる 2 つの質問票と短い症例報告書 (CRF) に記入します。 Aeonose を非侵襲的で迅速かつ安価な診断ツールとして使用することは、診断プロセスがより迅速で侵襲性が低いため、甲状腺結節を有する患者にとって大きなメリットとなる可能性があります。 良性甲状腺疾患の患者にとっての利点には、(診断) 手術などの不必要な侵襲的治療をやめられる可能性が含まれます。

パイロット研究の高い負の適中率が検証研究で確認されると仮定し、臨床現場での Aeonose™ の導入により、Bethesda ≥ III 結節の患者の不要な手術の数が 10% 未満に減少すると予想しています。 フォローアップに関するパイロット研究では、Aeonose™ が再発性疾患の非侵襲的検出において重要な役割を果たすことができるという仮説を立てています。 数年以内に、Aeonose™ を使用した呼気の分析は、甲状腺がんおよび/またはその再発の検出において重要な役割を果たし、したがって、定期的な臨床的意思決定において位置付けられるようになるでしょう。