乳がんの非侵襲的早期診断のための水平データ統合分類子の開発 (RENOVATE)

背景: 現在、浸潤性乳がんの早期診断は、マンモグラムと超音波の併用に依存しています。 これらのアプローチは、正確さの点でまだ最適ではなく、放射線の疑いがある場合には、確認生検またはリコール テストが必要です。 最近、がんの非侵襲的バイオマーカーの研究は、技術の進歩と悪性腫瘍の早期発見の可能性によって助長され、大きな関心を集めています。 しかし、これまでのところ、生物学的に異なる検体の同時評価とデータ特性評価アルゴリズム (ラジオミクス アプローチ) を適用して早期乳がん診断の精度を高めようとした研究はありません。

仮説: 早期乳がん診断の現在の限界を克服するには、複数の生物学的分析物をラジオミクス アルゴリズムの改良と組み合わせる必要があります。 このプロジェクトの全体的な目標は、浸潤性乳がんの早期非侵襲的診断を高精度で可能にする水平データ統合 (HDI) 分類器を開発することです。

目的: 目的 1: a) 循環腫瘍 DNA (ctDNA) の超高感度次世代シーケンシング; b) 血漿タンパク質上のアプタマー ベースのプロテオミクス アレイ。 c) ラジオミクス機械学習アルゴリズム。 目的 2: 早期乳がん診断における侵襲的処置の必要性を減らすことを目的として、前述の方法に基づく HDI 分類子を開発すること。 目的 3: 非侵襲的診断の他の潜在的に変革的な方法を統合することにより、HDI 分類子のパフォーマンスを向上させること。

実験計画: 末梢血サンプルと尿サンプルは、サン マルティーノ病院の診断セノロジー ユニットで診断生検を受けている、放射線学的に小さな乳房病変が疑われる 750 人の患者の前向きコホートから収集されます。 プラズマ ctDNA の超高感度次世代シーケンシング (NGS) は、GENIE イニシアチブからシーケンスされた 3,269 のシーケンスされた乳がん症例のコホートで、当社が設計したカスタムのタグ付きアンプリコン パネルを使用して実行されます。 また、血漿および尿からの少量の ctDNA のメチローム分析のために、ボストンのダナ ファーバー癌研究所と共同で、無細胞メチル化 DNA 免疫沈降およびハイスループット シーケンス (cfMeDIP-seq) と呼ばれる新しいプロトコルを適用します。 潜在的ながん関連の血漿タンパク質は、カタールのドーハにあるシドラ医療センターと協力して、SomaScan アプタマーベースのタンパク質アレイを使用して分析されます。 ジェノバ大学が後援する ASTOUND 試験の探索的サブグループで Senology チームによって開発されたラジオミクス分類器は、同じコホートでトレーニングおよびテストされます。 他の非侵襲的診断法も同様に評価されます。 HDI 分類子は、高度な機械学習手法を使用して、ctDNA、プロテオミクス、およびラジオミクスの結果で生成されます。 私たちの HDI 分類器は、最終的に必要に応じて他の予測因子と統合され、コホートで検証されます。

期待される結果: 1. 早期乳がん診断のコンテキストにおける最先端の非侵襲的方法論のパフォーマンスの評価。 2. 早期乳がんの非侵襲的 HDI 分類器の開発。 3. 小さな乳癌に関する新しい生物学的洞察。

がんへの影響: 1. 現在の方法よりも早期の乳房診断の精度が向上します。 2. 乳癌診断におけるリコールおよび侵襲的検査の必要性の低減。 3. 乳がん死亡率に対する長期的な影響。