アンドロメダ研究。乳がんスクリーニングを調整するための複合基準の予測値。

乳癌 (BC) は、世界中の女性に最も多く見られる新生物です。 イタリアでは、2006 年から 2009 年の間にイタリアのがん登録機関によって報告されたように、女性の悪性がんの約 3 分の 1 (29%) が BC (皮膚腫瘍を除く) です。 ランダム化試験の結果は、Nelson らによる米国予防タスク フォースの最新のレビューとメタ分析に要約されており、マンモグラフィ スクリーニング プログラムに参加すると、年齢層に応じて BC 死亡率が 14 ～ 32% 低下することが示されました。 イタリアでは、早期診断のためのマンモグラフィ スクリーニングがイタリアのいくつかの地域で地域ベースで実施されています。 国内および国際的なガイドラインに従って、ほとんどのプログラムでは 50 歳から 69 歳の女性に 2 年ごとにマンモグラフィーを受けるよう勧めています。

マンモグラフィーは BC スクリーニングの標準治療となっていますが、その限界は十分に認識されています (過剰診断、電離放射線の使用、乳房組織が密な女性における精度の低さ、比較的高い偽陽性率、および個人的な不快感)。 さらに、現在のスクリーニングプロトコルは女性の年齢のみに基づいており、他の危険因子を無視し、事前に指定された年齢範囲内で単一のスクリーニング周期を定義しています.

BC の管理における現在の課題には、初期の腫瘍性変化に関連する高感度で特定の低侵襲バイオマーカーの検索が含まれます。 多くの循環腫瘍マーカー (癌胎児性抗原、CEA または炭水化物抗原 15-3、CA 15-3 など) が BC 処理で広く使用されていますが、それらの感度は非常に低いです。 マイクロ RNA (miRNA) は小さな非コード RNA (約 18 ～ 25 ヌクレオチド長) で、mRNA の分解またはタンパク質合成の阻害によって細胞内の遺伝子発現を調節します。 彼らは何百もの標的を持っている可能性があるため、細胞内のいくつかの生物学的プロセスを制御することができます. miRNA が細胞外にも放出される可能性があるという証拠が増えており、腫瘍およびその微小環境によって放出される miRNA レベルの増加と、生理学的な循環 miRNA レベルの減少が、がん患者の血清/血漿ですでに検出されています。 乳がんに関する診断/予後目的でのそのような分子の使用の可能性は広く評価されており、体液中のそれらの安定性は、特にリスクの高い女性に対する低侵襲的介入により、BC 診断を予測する新しい機会を開きました。

仮説: さまざまな BC リスク基準 (すなわち、 乳腺密度、絶対リスクのモデルベースの推定値、ライフスタイルなど) は、さまざまなリスクを特徴とする女性グループでのスクリーニングの影響を最大化する可能性があります。 人口ベースのスクリーニング プログラムでリスク層別化のためのデータを収集するには、大量のリソースが必要です。 リスクの高い同じ女性を特定する独立していない基準は冗長であり、相互に排他的であると見なされるべきです。 BCリスクに関連する検証済みの非常に正確な血液分子バイオマーカーは、一次スクリーニング設定におけるマンモグラフィーを補完するツールとなる可能性があります。

この研究の最初の目的は、大規模な女性コホートにおいて、BCリスクを定義するために利用可能な基準の予測値を評価および比較して、個別化されたスクリーニングのための適切なリスクベースの層別化を特定することです。 考慮される基準は次のとおりです。

私。標準化されたリスク質問票を通じて収集された一般的なリスク要因 (例: 生殖因子、第一度家族歴、生検歴、身体活動、BMI およびアルコール消費量)。 このカテゴリでは、Petracci らのリスク予測モデルを使用して絶対リスクが評価されます。これは、イタリア人向けに開発され、イタリア人女性の独立したコホートで検証されました。

ii.乳房密度; iii.女性のライフスタイル（食習慣と身体活動に関する詳細なアンケートによる）。

この研究は、最初の目的に関連する次の二次的な目的を達成するために設計されています。

年齢別およびリスク別のスクリーニング パフォーマンス指標を測定するため（つまり、 検出率、再現率、良性/悪性外科生検比)。

対象集団における危険因子分布の知識を通じて、健康転帰と費用に対するテーラードスクリーニングの潜在的な介入の影響を定量化する;テーラード介入の経済的および組織的な実現可能性を評価し、将来のパイロット スクリーニング プログラムの実施に向けた階層化乳がんスクリーニング戦略を設計する。プロジェクトの 3 年間の期間を超えてフォローアップを延長することで、上記の予測値のさらに一貫した推定値を決定し、この研究で考慮された基準/リスク要因を多変量解析で評価することができます。

2 番目の主な目的は、以前に BC リスクに関連することが判明した選択された循環 miRNA が、対応する健康な対照と比較してがん患者の血漿中で有意に変化しているかどうか、およびそれらが最小限に許容されると見なされる事前に指定された真陽性率および偽陽性率を満たしているかどうかを調査することです。スクリーニング設定で。

関連するサブ目標:

• 年齢、乳腺密度、生殖因子、家族歴などの要因と、がんのない集団におけるライフスタイルと miRNA レベルとの関連性を評価します。 そのような要因がバイオマーカーに影響を与える場合、スクリーニング陽性の閾値は、それぞれの偽陽性率を低いレベルに保つために、スクリーニング亜集団に対して個別に定義する必要があるかもしれません。 - がん症例における miRNA レベルに関連する因子、特に病期、グレード、利用可能な予後因子などの疾患特性を評価する。 バイオマーカーで検出されるがんの性質を理解することは重要な問題です。 初期段階でがんを検出するバイオマーカーは、末期がんのみを検出するバイオマーカーよりも予防​​目的で価値があります。
• 複数の遺伝子座で乳がんリスクに関連する一般的な浸透度の低い対立遺伝子を特定したゲノムワイド関連研究 (GWAS) によって得られた、現在確立されている 18 の乳がんリスク SNP の存在を評価し、循環 miRNA、乳房密度およびスクリーニングとの関連性をテストする結果。

フェーズ 1 - 登録 選択された地域で BC スクリーニング プログラムに参加している約 36,600 人の女性 (年齢範囲: 46-67 歳) がアンドロメダ研究への参加を提案され、そのうち 22,000 人がインフォームド コンセントを提供することが期待されます。 登録時に、乳がんの危険因子とライフスタイルに関する情報が収集され、血清、血漿、およびバフィーコートを保存するための乳房密度と血液サンプルが収集されます。

アンドロメダに参加することに同意する女性は、BC 標準リスクを設計するためのアンケートと、ライフ スタイルに関する詳細なアンケートに記入するよう求められます。 また、血液サンプルを提供するよう求められます。

さらに、乳房検査中に乳房密度が計算されます。 検査は 2 人の放射線専門医によって読まれ、乳房密度は乳房画像レポートおよびデータ システム (BI-RADS) によってカテゴリに分類されます。

採血を受け入れる女性は、採血を超えて、訓練を受けた担当者が人体測定値を収集し、必要に応じて研究のアンケートに記入するのをサポートする特定の予約を受け取ります。

高濃度乳房、ゲイル スコア、ライフスタイル関連リスク、および miRNA の陽性が同じ被験者で決定されることを考えると、2 つの異なる因子の相対 (陽性対陰性) 陽性適中率 (PPV) 比の最も効率的な推定値が得られます。 a x b/c x d、ここで、a = 癌は因子 1 に陽性ですが、因子 2 には陽性ではありません。 b = マンモグラフィに異常があるが癌ではなく、因子 2 が陽性であるが因子 1 が陽性ではない女性。 c = 因子 2 に対して陽性であるが因子 1 に対して陽性ではない癌; d = マンモグラフィに異常があるが癌ではなく、第 1 因子が陽性で第 2 因子が陽性ではない女性。 miRNA によると、研究対象の女性の 11% が乳がんを患っており、マンモグラフィの全体的な PPV は 20% であり、100 ～ 120 の一致しないがんと、640 ～ 740 人の不一致の女性が異常なマンモグラフィーを持っていますが、考慮された要因のカップルではがんは発生しないと予想されます。 これらの仮定の下で、その真の値が少なくとも 1.8 ～ 2.0 の場合、相対 PPV 比が =1 であるという帰無仮説を棄却する 80% の検出力 (アルファ = 0.05) が研究にあり、 考慮されるいくつかの要因に応じて。

フェーズ 2 - バイオマーカー分析 Andromeda 研究は、登録された女性のコホートから抽出された適切な症例対照サンプルに対して盲目的に実行される SNP および循環 miRNA を評価するための分子分析で構成され、BC 症例の最小数に達するとすぐに. 盲検化することで、被験者の転帰状態に関する知識がアッセイ結果の解釈や標本の取り扱いに影響を与えることを回避できます。 ゲノム DNA は、ハイ ピュア PCR テンプレート プレパレーション キットを使用してバフィー コートから抽出されます。 18 SNPs は PCR によって増幅され、特定の試金の qPCR 装置で評価されます。 The 18 breast cancer risk related SNPs are: rs11249433, rs1045485, rs13387042, rs4973768, rs10941679, rs889312, rs2046210, rs13281615, rs1011970, rs2981582, rs2380205, rs10995190, rs704010, rs3817198, rs614367, rs999737, rs3803662 and rs6504950.

血漿サンプルからの循環全 RNA 抽出は、Exiqon プロトコルに従って miRNeasy ミニキットを使用して実行されます。これは、RNA キャリア（batteriofage MS2 RNA、Roche Diagnostics）を使用して RNA 沈殿と膜での精製を促進することを意味します。 Cel-miR-139 は、hasmiR-1228 とともに、抽出収量を確認し、データを正規化するためのスパイクイン コントロールとして使用されます。 RNAサンプルはヌクレアーゼを含まない水で溶出され、-80℃で保存されます。溶血をチェックするための新しい方法が適用されます。

バイオマーカーの極めて重要な評価に必要なサンプルサイズ (連続スケールで表される) を計算するには、真陽性率 (TPR) や偽陽性率 ( FPR) が定義されています。 一般集団のスクリーニングでは、膨大な数の人々が不必要に費用のかかる医療処置を受けるのを避けるために、偽陽性率は非常に低くなければなりません。 したがって、最大許容偽陽性率 (FPR0) は 4% (したがって、最小許容特異度は 96%) であり、最小許容感度は 80% (TPR0) であるという仮説を立てました。 棄却される帰無仮説は次のとおりです。H0: TPR0≤0.80 または FPR0≥0.04。

TPR1=0.90 および FPR1=0.05 の望ましい真陽性率および偽陽性率を想定し、80% 検出力 (alpha=5%) で必要なサンプル サイズは、 それぞれ、179 のケースと 537 のコントロールのだった。 サンプル サイズの計算は、理論的には ROC 曲線に基づいていました。 研究の最初の年に年間 BC 検出率 (DR) が 0.006、2 年目に 0.005 であると仮定すると (したがって、考慮される 2 年間の DR は 0.011 でした)、研究の最初の 2 年間で合計 233 人の患者が予測されます。したがって、必要な 179 を超えています。 これらの推定値は、この研究で検討した同じセンターで過去数年間に観察された DR に基づいています。 したがって、分子分析は、233 のケースと 699 の一致したコントロールに対して実行されます。 各ケースについて、次の基準に基づいて、女性のコホートから 3 人の対照被験者が選択されます。採血。