PPGL における転移性疾患のリスクの予測モデルの開発、レトロスペクティブ コホート研究 (PPGL-Pred)

褐色細胞腫および傍神経節腫 (PPGL) は、それぞれ副腎髄質および副腎外交感神経系の腫瘍であり、しばしばカテコールアミンを分泌します (1)。 腫瘍は神経堤に由来し、約 50% は生殖細胞変異体によって引き起こされます。 遺伝率が高いため、すべての PPGL 患者に遺伝子検査が推奨されます (2-5)。 ほとんどの PPGL は非悪性 (非転移性と定義) の腫瘍であり、外科的治療によく反応します。 PPGL の約 15% は転移性であり、現在利用可能な治療法では不治です (1)。 最新の WHO ブルー ブックでは、すべての PPGL が予測不可能な挙動を示すため、悪性の可能性があると分類されています (6)。

PPGL は、20 を超える異なる遺伝子によって素因が生じる非常に不均一な腫瘍です (1)。 腫瘍の 3 分の 2 で、生殖細胞系列または体細胞のバリアントを特定できるため、PPGL はこれらのバリアントに基づいて異なる生物学的サブグループに分類されています (1)。 2017 年のコンセンサス ステートメントでは、すべての PPGL 患者に標的遺伝子パネル (次世代シーケンシング、NGS) が必要であり、可能であれば薬物療法の潜在的な将来の標的を特定するために腫瘍 DNA の検査が必要であると述べられています (2)。 さらに、PPGL および他の内分泌腫瘍におけるエピジェネティックな変化は、転移性疾患のリスクと関連していることが示されており (7-11)、今後の研究は、PPGL におけるエピジェネティックな変化と遺伝子の変化の両方を理解することに焦点を当てる必要があります。療法と個別化医療(11,12)。 DNA メチル化に基づく腫瘍分類は、臨床的意思決定にとって貴重な資産であることが実証されています (13)。

予後不良の多くの組織病理学的予測危険因子が提案されており、転移の可能性がある PPGL を特定するためのスコアリング システムが開発されています。 PASS (副腎褐色細胞腫スケールスコア) および GAPP (副腎褐色細胞腫および傍神経節腫のグレーディングシステム) スコアが最もよく知られています (1,14-18)。 最近のメタアナリシスでアルゴリズムが評価され、両方のアルゴリズムの陽性適中率は低いが、PPGL の陰性適中率は高いと結論付けられました。播種性疾患のリスクが高いケース。 これはおそらく、これらの採点システムに含まれる基準の主観的評価に起因する可能性があります。 著者らは、将来の転移のリスクがある症例を正確に特定するには、NGS データと全体的な分子的アプローチを含める必要があると結論付けました(19)。 さらに、ヘルシンキ スコアやレチクリン アルゴリズムなどの副腎皮質癌のアルゴリズムと同様に、PPGL の病理学的診断における客観性を確保するための客観的な測定に基づくアルゴリズムが必要です (19-21)。 この目的のために、コンピュータ支援技術は有望な結果を示しています(11,20)。

転移性疾患の将来のリスクがある PPGL を正しく特定することは、医師だけでなく患者とその家族にも影響を与える臨床上の課題です。 今日の臨床ガイドラインは、医療リソースと患者の生活の質に多大な影響を与える「オールイン」方式に基づいています。 組織病理学的、遺伝的、後成的、および臨床的変数に基づくアルゴリズムは、臨床フォローアップの必要性が異なるリスクカテゴリに患者を階層化するのに役立つ場合があります。

パイロット研究: コペンハーゲンのコペンハーゲン大学病院で追跡された患者は、症例の臨床症状に対する SDHX バリアントを持つ家族の遺伝子スクリーニングの効果に関するパイロット研究の一部でした。 SDHX (SDHA、-AF2、-B、-C、-D) 遺伝子のバリアントは、家族性 PPGL の頻繁な原因です。 研究者らは、SDHB の遺伝子バリアント間の臨床的および組織病理学的特徴に明確な違いがあることを発見しました。 SDHBバリアントの家族スクリーニングにより、2つの家族で腫瘍が早期に検出されました。 SDHA、SDHC、および SDHD バリアントを持つ患者も重度の表現型を示し、発端者の幅広い遺伝子スクリーニングの必要性を強調しています。 この研究は、予後不良マーカーの以前の発見を裏付け、遺伝的変異と臨床表現型が関連しており、したがって臨床フォローアップの決定に役立つことを発見しました。 この研究は、2019 年にコペンハーゲン大学で修士論文 (グレード A) として発表され、原稿が公開されました (22)。 この研究は、現在のプロジェクトの実現可能性を裏付けています。

研究のプロセス

パート 1: PPGL または PPGL の素因となる生殖細胞系列の遺伝的バリアントを持つ約 400 人の患者の全国的なコホートにおける遺伝子型 - 表現型の関連付けの説明。臨床データ、生化学的変数、腫瘍の特徴、および画像結果を使用。 この全国コホートは、患者の特徴付けを提供し、転移性および非転移性の臨床経過をそれぞれ特定することを可能にします。

パート 2: 遺伝子検査 (体細胞バリアントの NGS)、DNA メチル化、PASS スコアリング、および免疫組織化学マーカーのためのホルマリン固定パラフィン包埋腫瘍組織サンプルを使用した新規予後バイオマーカーの同定。 デンマークの首都圏から、予後不良（転移の証拠）の20人の患者と予後良好（転移なし）の20人の患者が含まれます。 この結果は、臨床予後のための新しいアルゴリズムの開発に使用されます。

パート 3: 全国コホートから無作為に選択された腫瘍組織標本を持つ患者の 2 番目のサブコホートにおける新しいアルゴリズムの検証。 腫瘍標本は、パート 2 で特定されたものと同じ新しい予後バイオマーカーの調査に供されます。結果は新しいアルゴリズムに入力され、臨床経過が正確に予測できるかどうかがテストされます。

普及 肯定的、否定的、または決定的でない結果は、査読済みの国際ジャーナルに掲載され、科学会議や関連する患者フォーラムで発表されます。 研究グループのメンバーは、ENDO-ERN (希少内分泌疾患に関する欧州参照ネットワーク) に所属しています。これは、希少な内分泌疾患を治療し、結果を広めることができる高度に専門化されたセンターの欧州共同体です (https://endo-ern.eu/)。

結果の報告における完全性と透明性を確保するために、研究者はコホート研究に関連する STROBE 報告ガイドラインを使用します。

患者の関与:

生きた経験を持つ患者は、追加の専門知識に貢献し、貴重で斬新な洞察を提供し、研究の有効性を向上させます。 さらに、結果の提示には患者の視点が不可欠です。 当院の外来診療所から当該疾患に関連する患者は、運営委員会に参加するよう招待されます。

安全性と倫理的配慮 個人データの取り扱い: 一般データ保護規則を厳守します。 首都圏の倫理委員会による承認が付与されました (H-20065699、2021 年 2 月 19 日)。

データベース: データベースは RedCap の下に確立されます。これは全国的にアクセス可能であり、首都圏のデータ保護部門によって集中管理されます。

統計: 同様のアルゴリズムを開発した以前の研究 (20,21) に基づいて、研究者は、より大きなコホートでアルゴリズムの検証に関連する統計的検出力を達成するために、約 200 人の患者を必要とします。 研究集団の特徴は、記述統計を使用して提示されます。 グループの違いは、主にノンパラメトリック検定 (Mann-Whitney、Wilcoxon) または t 検定を使用してテストされます。 遺伝子型と表現型の間の関連性は、ANOVA (分散分析) および関連する交絡因子、すなわち年齢と性別を適切に制御する回帰分析によって分析されます。 不良または良好な転帰を予測するためのアルゴリズムの感度と特異性は、重回帰分析、Chi2 および ROC (受信者動作特性) を使用して決定されます。 調査員は、コペンハーゲン大学の博士課程の学生と健康科学部の学生向けの統計諮問サービスの専門統計学者に助けを求めます。