유망한 유방암 바이오뱅킹 (PBCB)

A. 유방암에서 전신 재발의 조기 발견.

WP 1. 원발성 종양 분석.

원발성 종양 및 전이 분석(병리학 그룹). 이 작업 패키지에서는 125명의 고위험(Luminal-B) 환자의 원발성 종양에서 추출한 DNA와 RNA를 차세대 시퀀싱(NGS)으로 분석합니다. 또한 조사자들은 연구 기간 동안 나타났고 나타날 가용 전이성 병변(현재 3/8에 대한 자료 사용 가능)에서 DNA와 RNA도 분석할 것입니다.

MiRNA 및 mRNA는 Ion Proton NGS 기기에서 PureLink™ miRNA Isolation Kit(Invitrogen), Dynabeads mRNA direct micro kit(Ambion) 및 Ion total RNA-seq kit V2(Life Technologies)를 사용하여 프로파일링됩니다. 쌍을 이룬 mRNA 및 마이크로RNA 발현 프로파일의 생물정보학적 분석은 치료 중 재발이 있거나 없는 환자 사이에서 차등적으로 발현된 마이크로RNA를 밝히는 데 사용될 것입니다. 이 데이터는 이전 연구와 연결되고 엑소좀 및 TEP에서 microRNA 분석을 위한 표적 후보를 식별하는 데 사용됩니다.

또한 NGS는 특히 ER 및 WP3에서 검사된 것을 포함하여 다른 알려진 발암 유전자에서 DNA 돌연변이를 확인하기 위해 원발성 종양 및 전이의 DNA에 대해 수행될 것입니다. DNA 시퀀싱은 Oncomine Comprehensive Assay를 사용하여 수행됩니다. 이것은 핫스팟 SNV, indel 및 CNV를 분석하는 amplicon 기반 접근 방식입니다. 이러한 분석은 각각의 개별 종양에 대한 생물학적 이해와 배경 지식을 제공할 것이며 이러한 데이터 세트는 최근 발표된 데이터와 비교할 수도 있습니다.

WP 2. 순환 종양 세포(CTC).

순환 종양 세포(종양학 그룹) 순환 종양 세포는 밀도 원심분리 및 그에 따른 백혈구의 면역자기 고갈에 의해 말초 혈액 샘플로부터 풍부해지고 있습니다. 종양학 그룹은 최근 MINDEC(Multi-marker Immuno-magnetic Negative Depletion Enrichment of CTCs)라는 새로운 고갈 방법을 개발하여 발표했습니다. 이 방법은 회수율과 농축률이 뛰어납니다. RNA와 DNA는 농축 분획에서 동시에 분리되어 RNA 및 DNA 기반 접근법 모두에서 CTC 검출이 가능합니다. 종양 세포에서 높은 수준과 정상 백혈구에서 낮은 수준을 갖는 특정 mRNA 마커는 CTC에 대한 대리 마커로서 실시간 PCR에 의해 사전 증폭 및 정량화되고 있습니다. 상피 특정 마커 및 상피 간엽 전이와 관련된 마커는 모두 마커 패널의 일부입니다. 지금까지 조사관은 MINDEC 절차로 강화된 더 큰 PBCB 코호트에서 170개의 연속 혈액 샘플을 분석했으며 샘플의 약 20%(저위험 및 고위험 환자 모두)에서 CTC에 대한 증거를 발견했습니다. 이 프로젝트를 계속하기 위해. 연구자들은 또한 비교를 위해 30명의 건강한 여성 지원자의 혈액 샘플을 분석했습니다. 125명의 고위험 환자로부터 채취한 모든 혈액 샘플(약 575개 샘플)을 분석합니다. 분석된 샘플에서 CTC의 존재 또는 수준은 나중에 알려진 예후 인자, 치료 효과 및 질병 결과와 비교됩니다.

WP 3. 순환 종양 DNA(ctDNA).

종양 특이적 돌연변이는 정상 세포 및 정상 혈장 DNA에 존재하지 않기 때문에 ctDNA의 마커로 활용될 수 있습니다. 종양학 그룹은 최근 췌장암에서 ctDNA 측정의 임상적 관련성을 입증했습니다. 연구자들은 이제 표적 차세대 시퀀싱을 통해 고위험 유방암 환자의 혈장 샘플에서 ctDNA 수준을 측정할 것입니다. 최근 출시된 "Oncomine 유방 cfDNA 분석"(Thermo Fisher)은 유방암에서 자주 변이되는 10개 유전자 패널에서 변이를 검출하는 데 사용될 것입니다. 분석법은 템플릿의 분자 바코드를 기반으로 하며 0.1% 대조군 샘플까지 돌연변이를 재현 가능하게 검출할 수 있습니다. 혈장 내 무세포 DNA(=cfDNA)의 낮은 농도를 고려하면(일반적으로 혈액 ml당 10ng) 0.1%의 민감도가 충분한 것으로 간주됩니다. 시퀀싱은 Ion Proton NGS 기기(Life Technologies)에서 수행됩니다. 125명의 고위험 환자의 수술 전 혈액 샘플과 연간 후속 샘플을 이 WP에서 분석할 것입니다. 30명의 건강한 여성 지원자의 혈액 샘플이 이미 수집되었으며 비교를 위해 분석될 것입니다.

종양 특이적 돌연변이의 존재 및 수준은 치료 효과 및 질병 결과와 관련하여 분석될 것입니다. 잠재적인 이질성을 밝히기 위해 1차 종양 생검 및 혈장 샘플의 돌연변이 프로필을 비교합니다. 또한, ctDNA의 돌연변이 프로필의 종단적 변화를 질병 발달과 비교하여 잠재적으로 치료 저항성 또는 후기 질병 재발을 유발하는 생물학적 메커니즘에 대해 밝힐 것입니다.

WP 4. 마이크로RNA(miRNA)

엑소좀 및 TEP에서 순환하는 마이크로RNA(병리학 그룹) 총 RNA는 치료 전과 치료 중에 채취한 혈액 샘플의 엑소좀 및 TEP에서 분리됩니다. 연구자들은 최근 엑소좀(exoRNeasy 혈청 플라즈마 키트(Qiagen) 및 miRCURY RNA 분리 키트(Exiqon) 사용) 및 TEP에서 총 RNA를 분리하는 방법을 확립했습니다. 언급된 프로토콜을 사용하여 엑소좀의 총 RNA는 치료 전 처음 방문/치료 전 모든 125명의 고위험 환자로부터 이미 분리되었으며, 추가로 이 환자들로부터 수집된 마지막 혈액 샘플에서 총 RNA는 엑소좀과 TEP 모두에서 분리됩니다. 또한 Ion Proton 기기용으로 이미 구축된 파이프라인과 플랫폼을 사용하여 분리된 RNA에서 microRNA 프로필을 수행합니다. 이러한 프로파일은 원발성 종양(WP1) 및 치료 전에 채취한 샘플의 mRNA-miRNA 프로파일의 생물정보학적 분석과 비교됩니다. 치료 전 조직 샘플 및/또는 혈액 샘플에는 존재하지 않지만 재발이 나타나기 직전에 혈액에 나타나는 MicroRNA는 이러한 마이크로RNA가 치료를 예측하는 데 얼마나 민감한지 확인하기 위해 이전 혈액 샘플에서 후향적으로 추적될 수 있습니다. 저항. TEP의 MicroRNA 프로필은 엑소좀의 microRNA 프로필 및 원발성 종양(WP1)의 mRNA-miRNA 프로필과 비교하여 TEP가 종양을 반영하는지, 재발을 예측할 가능성이 있는지 확인합니다.

WP 5. 대사체학

Metabolomics는 아미노산, 당류 및 작은 유기산과 같은 세포 대사의 기질, 중간체 및 최종 산물을 포함하는 작은 분자에 대한 연구입니다. 암세포의 대사 상태는 정상 세포에 비해 상당히 변경되어 있어 진단 목적으로 활용할 수 있습니다. 종양 조직의 특정 대사 신호는 유방암 아형 결정 및 결과 예측을 위한 추가 정보를 제공합니다1. 예를 들어, 증가된 종양 젖산염 및 글리신 수치는 에스트로겐 수용체(ER) 양성 암 환자의 불량한 예후와 관련이 있습니다. 원발성 종양의 대사체학적 분석은 또한 국소 진행성 질환 환자의 신보조적 치료와 관련하여 예측 가치를 입증했습니다.

순환 대사산물은 또한 수술 가능한 유방암의 예후 정보를 제공하고 기존의 유전적으로 결정된 위험 범주 내에서 위험을 계층화하는 것으로 나타났습니다. 중요한 것은 대사체 변화가 원발성 종양보다는 미세전이성 질환에서 직간접적으로 발생할 수 있다는 것입니다. 최근 연구자들은 전신 젖산 및 피루브산 수치가 수술 가능한 ER 양성 유방암 환자의 열악한 결과를 예측한다는 것을 보여주었습니다. 종양 인접 조직 및 면역학적 반응은 또한 변경된 대사 프로파일에 기여할 수 있습니다. 대사 프로파일링이 일부 암에서 환자 모니터링에 사용될 수 있다는 증거도 있지만, 유방암에서는 그러한 증거가 아직 부족합니다. 따라서 연구자들은 혈액 내 대사 프로파일링을 통한 수술 후 모니터링이 유방암 재발의 조기 발견에 유용한지 여부를 조사하고자 합니다.

WP 6. 재발 검출을 위한 통합 분자 모니터링

새로운 기술은 새로운 "omics" 용어인 genomics, transcriptomics, metabolomics 등으로 표현되는 임상 샘플에서 얻을 수 있는 생물학적 정보의 수준에 혁명을 가져왔습니다. 공개 도메인에서도 이러한 큰 데이터 세트의 가용성은 여러 결합된 데이터 소스에서 중요한 정보를 추출할 수 있는 통합 방법의 개발을 장려했습니다. omics-dataset 사이의 놀라운 새로운 연결은 무세포 DNA 단편화와 유전자 발현 사이의 연결로 예시된 이러한 접근 방식에 의해 밝혀졌습니다46. 따라서 유방암에 대한 우리의 지식은 통합적 접근으로 확장되어 질병에 대한 보다 포괄적인 이해를 가져왔습니다. 예를 들어 유방암의 예후적 하위분류가 정제되었고 새로운 종양 특이적 항원이 확인되었습니다. 통합된 분자 데이터는 유방암에서 개별 분자 수준보다 더 높은 예후 능력을 갖는 것으로 나타났습니다. 따라서 수술 가능한 유방암에서 관절 바이오마커 잠재력을 최대화하기 위해 현재 프로젝트에서 말초 혈액 샘플의 유전(ctDNA), 전사체(miRNA) 및 대사체 데이터 수준의 결합 분석이 계획되어 있습니다.

샘플 크기 계산.

조사관은 SPSS Sample Power 소프트웨어를 사용하여 샘플 크기 계산을 수행했습니다. 이러한 계산은 수술 전 ctDNA/CTC 검출의 예후 가치를 테스트할 때 125명의 고위험 환자가 80%의 로그 순위 테스트 검정력을 제공하기에 충분해야 함을 입증했습니다. 샘플 크기 계산은 고위험 그룹의 평균 5년 생존율이 90%인 반면 ctDNA/CTC 양성 및 음성 하위 그룹에서 각각 75% 및 95%라는 적격한 가정을 기반으로 했습니다. 추정된 125명의 환자 중 30명은 ctDNA/CTC에 대해 양성으로, 95명은 음성으로 추정되었습니다.

-------------------------------------------------- -------------------------------------------------- -----

B. 유방암에서 타목시펜의 약물 모니터링 개선

모든 유방암의 약 75%는 호르몬 수용체인 에스트로겐 수용체 및 프로게스테론 수용체를 발현하는 루미날 아형에 속합니다. 이 환자들은 항에스트로겐 약물로 치료를 받습니다. 타목시펜 및/또는 아로마타제 억제제. 두 가지 가장 활동적인 타목시펜 대사산물은 Z-4OHtam과 Z-4OHNDtam(Z-엔독시펜)은 타목시펜보다 ER에 대해 30-100배 더 높은 친화성을 가지고 있습니다. 이러한 대사 산물은 궁극적으로 미세 전이성 질환을 근절하기 위한 ER 수준에서 차단 효과를 구성하고 이 보조 전신 치료 확립 후 생존율 향상을 담당합니다. 이러한 대사 산물의 직접 측정은 CYP2D6 활동의 다양성, 즉 대체 대사 경로, 약물 순응도 및 약물 상호 작용 억제로 인한 모든 교란을 우회합니다. 우리의 새로운 LC/MS-MS 방법론은 위에서 언급한 모든 변수를 고려하고 개별 환자의 활성 타목시펜 대사 산물의 혈청 수준에 대한 기능적 판독 보고서를 제공합니다. 이 방법은 또한 타목시펜의 가장 활동적인 ER 차단 대사산물인 엔독시펜과 4-OHtam의 비활성 및 활성 이성질체를 구별할 수 있습니다. 오슬로 유방암 연구 그룹과 공동으로 연구자들은 최근 후향적 관찰 연구에서 Z-4OHtam < 3.26 nM 또는 Z-Endoxifen < 9.00 nM의 낮은 혈청 농도를 가진 환자(전체 환자의 약 12%)가 유의한 이 역치 이상의 혈청 농도를 가진 환자보다 더 나쁜 유방암 특이적 및 전체 생존(조정된 HR = 4.3; CI95 = 1.9-13.6) (그림 4의 빨간색 곡선). 매우 높은 수준의 이러한 대사물을 가진 환자(환자의 약 12%)는 유방에 특정한 종점이 없었습니다. 이제 연구자들은 독립적인 환자 자료에서 이 발견을 검증해야 합니다. 타목시펜 보조 치료를 계획 중인 ER + 유방암 환자의 25%에게 직접적인 임상적 이점이 있을 것입니다. 이러한 치료 약물 모니터링(TDM)은 활성 타목시펜 대사 산물 수준이 부적절한 위험 환자를 식별할 수 있습니다. 이것은 이러한 환자에서 용량 증가 또는 대체 내분비 치료 형태로 전환될 수 있습니다. 대사물 수치가 매우 높은 환자는 타목시펜을 계속 사용할 수 있으며 아로마타제 억제제로 전환할 필요가 없습니다.

따라서, TDM은 ER-양성 유방암의 내분비 탐 치료의 패러다임 전환이 될 수 있습니다. 중요한 것은 이 연구에서 "벤치에서 침대까지"의 거리가 우리의 최근 발견, 실행 가능한 방법 및 임상 환경에서 타목시펜에 대한 30년 이상의 경험으로 인해 매우 짧다는 것입니다.

-------------------------------------------------- -------------------------------------------------- -----

C. 유방암에서 종양 미세환경 - 성장대에서 지방 간질 면역 침윤 및 종양과의 상호작용

배경: 유방암은 노르웨이를 포함한 서구 세계 여성들 사이에서 여전히 가장 흔한 암 유형입니다. 매년 약 3500명의 새로운 노르웨이 유방암 환자가 진단됩니다. 지난 50년 동안 노르웨이의 유방암 발병률은 두 배 이상 증가했습니다. 흥미롭게도 같은 기간 동안 과체중과 비만이 놀라울 정도로 증가했습니다. 유방암 종양의 분자 하위 분류는 본질적인 생물학에 대한 이해를 향상시켰습니다. 이것 은 지난 20 년 동안 보다 개인화 된 치료 접근 방식 을 제공 하고 유방암 환자 의 결과 를 개선 했습니다 .

분자적 하위 분류 외에도 오늘날 유방암의 진단은 병기(TNM 분류 시스템을 통한)와 병리학자의 현미경 검사로 구성됩니다. 종양 미세환경 평가의 예후적 가치에 대한 증거가 증가하고 있습니다(예: TIL(tumor infiltrating lymphocytes))을 유방암 진단의 일부로 사용하지만 아직까지 임상에서는 시행되지 않고 있습니다. 높은 수의 TIL은 삼중 음성 유방암 환자의 좋은 예후와 밀접한 관련이 있지만 내강 유방암에서는 그러한 상관 관계를 나타내지 않았습니다. 유방 지방 조직의 대식세포는 종종 M1 및 M2로 분류되는 두 가지 표현형으로 분화되며, 유방암에서 후자의 증가가 있습니다. M1은 암세포를 공격하고 탐식하는 반면, M2는 항염증 특성을 가지며 종양 촉진 기능이 있는 것으로 나타났습니다.

현재 프로젝트는 원발성 유방 종양과 병치 종양 지방 조직에서 면역 세포 침윤 사이의 상호 작용에 대한 지식을 증가시킬 것입니다. 우리의 연구 결과는 분자 유방암 아형, 종양에 대한 근접성, 증식 표지자, 그리고 궁극적으로 임상 결과와 관련이 있을 것입니다. 연구자들은 이 지식이 면역 조절 보조 암 치료를 위한 새로운 예측 표적을 제공할 것이라고 생각합니다. 이 박사 프로젝트에는 유방암 보조 요법의 임상 평가와 관련된 종양 인접 지방 조직의 염증 마커를 식별하는 궁극적인 목표를 가진 세 가지 상호 관련된 작업 패키지(WP)가 있습니다. WP 1 및 2에서는 병치-종양 지방 조직의 표현형 및 게놈 환경을 특성화하고 WP 3에서 연구는 이 지식이 임상 결과를 예측할 수 있는지 여부를 조사할 것입니다.

이 프로젝트는 Haukeland 대학 병원(HUH)과 Stavanger 대학 병원(SUH) 간의 강력한 지역 협력을 기반으로 합니다. 현재 프로젝트를 위해 연구는 SUH에서 유방절제술을 받고 있는 연속 30명의 유방암 환자로부터 지방 및 종양 조직을 체계적인 방식으로 수집했습니다. 유방의 수술 표본은 지체 없이 병리학자에게 전달되며 병리학자는 형태학적 통제 하에 침윤성 전선과 원발성 종양의 코어(0,5x1x1cm)에서 관련 조직을 샘플링합니다. 먼 반대쪽 사분면의 정상 유방 조직(2000 mg)의 대조군도 수집하여 병리학자에 의해 형태학적으로 확인됩니다. 조직은 중복 쌍으로 수집됩니다. 샘플 중 하나는 보존을 위해 액체 질소에서 즉시 급속 동결되고, 각 쌍의 나머지 절반은 포르말린에 보존되고 파라핀(FFPE)에 고정됩니다. 또한, 종양 경계로부터의 거리가 증가하는 3쌍의 지방 조직 샘플(각각 1x1x1cm)은 종양 영역의 침습성 전방으로부터의 지방 조직 구배를 구성할 것입니다. 수집된 그래디언트도 액체 질소에서 즉시 급속 동결되고 각 쌍의 절반은 FFPE로 저장됩니다. 연구는 RNA 시퀀싱을 위해 동결된 조직 샘플에서 충분한 RNA 수율을 확인하는 파일럿 연구를 수행했습니다.

조직은 진행 중인 바이오뱅크 프로젝트인 일반 연구 바이오뱅크인 Prospective Breast Cancer Biobank(PBCB)(REK# 2010/1957)의 일부로 수집됩니다.

후향적 스타방에르 코호트는 1993년에서 2004년 사이에 스타방에르 대학 병원 병리과에서 첫 발병 침습성 유방암으로 진단된 모든 유방암 환자로 구성됩니다. SUH는 이 지역의 유일한 병원이기 때문에 이것은 진정한 인구 기반 바이오뱅크이며 이미 다음과 같은 임상병리학적 데이터가 포함되어 있습니다. 마지막 임상 후속 조치는 2016년에 이루어졌습니다.

연구에는 유방암의 염증 및 면역 세포 침윤과 관련된 네 가지 주요 가설이 있습니다.

1. 종양 경계에 가까운 종양 인접 지방 조직은 염증 ​​및 면역 세포 침윤의 증가된 수준을 보여줍니다.
2. 염증 및 면역 세포 침윤은 종양 경계로부터 거리가 멀어짐에 따라 약화됩니다.
3. 유방암의 다른 아형(루미날 A, 루미날 B 및 기저유사) 간에는 염증 및 면역 세포 침윤에 차이가 있습니다.
4. 증가된 염증 및 면역 세포 침윤은 불리한 임상 결과(즉, 질병의 재발).

4.1 연구 설계, 방법 및 분석

연구에는 유방암의 염증 및 면역 세포 침윤과 관련된 네 가지 주요 가설이 있습니다.

1. 종양 경계에 가까운 종양 인접 지방 조직은 염증 ​​및 면역 세포 침윤의 증가된 수준을 보여줍니다.
2. 염증 및 면역 세포 침윤은 종양 경계로부터 거리가 멀어짐에 따라 약화됩니다.
3. 유방암의 다른 아형(루미날 A, 루미날 B 및 기저유사) 간에는 염증 및 면역 세포 침윤에 차이가 있습니다.
4. 증가된 염증 및 면역 세포 침윤은 불리한 임상 결과(즉, 질병의 재발).

WP 1: 유방암 주변 지방 조직에서 면역 세포 침윤의 형태학적 및 게놈 매핑

배경: 염증은 종양 발달에 중요한 촉진제입니다(16). 유방암 근처의 지방 조직은 면역 세포 침윤이 증가하는 것으로 나타났지만 이것이 분자 아형 및/또는 종양 근접성과 어떤 관련이 있는지는 아직 알려지지 않았습니다. 연구는 IHC 및 RNA 시퀀싱을 사용하여 유방암을 둘러싼 지방 조직에서 염증 수준, 면역 세포 침윤 및 면역 유전자 발현 시그니처를 평가할 것입니다.

디자인: 전향적 탐색 연구 환자, 재료 및 검정력 계산: 전향적으로 수집된 유방 절제 표본에서 지방 조직을 수집합니다. 조직 샘플은 3개의 다른 분자 하위 그룹(유방암과 같은 Luminal A, Luminal B 및 Basal)에서 수집되며 각 그룹에서 10개입니다. 핵심 생검은 종양 경계에서 거리가 멀어짐에 따라 구배로 수집됩니다(그림. 1). NGC(Norwegian Genomics Consortium)는 특정 유방암 하위 유형의 선택을 기반으로 하는 표본 크기가 통계적 검정력에 충분함을 확인했습니다.

방법: 종양의 포르말린 고정 조직, 침윤성 전두엽 및 지방 조직(그림 1)의 슬라이드는 IHC 및 면역 세포(총 면역 세포, CD45; T 세포, CD3, CD8, FoxP3; 골수 세포, CD68)에 대한 항체를 사용하여 염색됩니다. , HLA-DR). 슬라이드는 현미경으로 평가되며 결과는 유방암의 분자 하위 그룹, 종양 및 증식 마커(즉, Ki67, PPH3 및 MAI). 병행하여 연구는 위에서 설명한 것과 동일한 조직 샘플에서 수집한 냉동 조직에 대해 RNA 시퀀싱을 수행할 것입니다. RNAseq 데이터에는 여러 가지 분석 방법이 사용됩니다. 탐색적 데이터 분석을 제외하고, 디컨볼루팅 면역 세포(ABIS, CIBERSORTx) 및 보다 구체적으로 종양 면역 시그니처(TIP 분석) 조사를 포함한 특정 분석 알고리즘.

예상 결과: 연구는 WP 2에서 추가로 조사할 수 있는 종양 인접 지방 조직에서 증가된 염증 및 면역 세포 침윤과 염증 유전자 서명의 변경된 발현을 발견할 것으로 기대합니다.

WP 2: 면역조직화학 및 영상 질량 세포측정법을 사용한 유방암의 병치 종양 지방 조직의 염증 반응 평가.

배경: 유방암 세포는 주변 조직과 상호 작용하여 종양 및 지방 조직에 염증 및 면역 세포 침윤을 유발합니다. 이미징 질량 세포 계측법은 종양의 면역 세포 침윤이 예후와 관련이 있음을 보여 주었지만 종양을 둘러싼 지방 조직이 면역 세포 침윤의 구조적 패턴을 보이는지 여부를 조사한 연구는 아직 없습니다. 따라서 연구에서는 Hyperion™ Imaging Mass Cytometry를 사용하여 유방암 종양 주변의 지방 조직을 조사할 것입니다.

디자인: 전향적 탐색 연구 환자, 재료 및 검정력 계산: 조직 샘플은 3개의 다른 분자 하위 그룹(유방암과 같은 Luminal A, Luminal B 및 Basal)이 있는 30개의 전향적으로 얻은 유방 절제 표본에서 수집되며, 각 그룹에서 10개입니다. 지방 조직은 대조군 샘플로서 종양과 반대쪽 사분면에서 기울기에서 수집됩니다(그림. 2). 30명의 환자의 표본 크기는 이러한 종류의 탐색적 연구에 충분한 것으로 간주됩니다.

방법: 연구에서 이전에 다른 프로젝트에서 성공적으로 사용한 UoB 핵심 시설에서 이미 존재하고 검증된 패널을 기반으로 최대 50개의 고유 항체로 구성된 Hyperion™ IMC 패널을 개발할 것입니다. 사용 가능한 패널은 WP 1의 결과를 기반으로 추가 확장되고 위에서 설명한 연구 샘플에 사용하기 전에 먼저 "비필수" 유방 조직 샘플에 대해 검증됩니다. 연구에서는 Hyperion™ IMC를 사용하여 종양 옆 지방 조직의 염증 반응 수준을 분석하려고 합니다. IMC 데이터는 histoCAT+, MAV 및 FlowJo(일반적으로 유세포 분석 데이터 분석에 사용되지만 고매개변수 이미징 분석에도 매우 적합함)로 분석됩니다. 또한, 연구는 WP 1에서 확인된 알려진 새로운 인자의 유전자 발현 데이터를 사용할 수 있고 지방 조직에서 발현이 일반화되는지 구획화되는지 시각화할 수 있습니다. 반대쪽 사분면의 정상 지방 유방 조직이 대조군으로 사용됩니다. 다양한 분자 아형의 종양 인접 지방 조직의 염증에 대한 BC의 영향을 보다 자세히 조사하기 위해 연구는 또한 종양에서 확장된 세 개의 조직 세그먼트에서 조직을 염색하여 수준이 다음에 의존하는지 여부를 결정하려고 합니다. 종양 또는 분자 하위 유형으로부터의 거리(그림 1). 인접 종양 지방 조직의 염증도 IHC를 사용하여 형태학적으로 평가됩니다. 이렇게 하면 IMC를 사용하여 조사할 관심 영역을 선택할 수 있습니다.

기대 결과: 연구는 종양 근처의 지방 조직에서 증가된 염증 및 면역 세포 침윤을 발견하고 지방 조직에서 새로운 바이오마커를 식별하여 WP 3의 임상적 의미를 조사할 수 있을 것으로 기대합니다.

WP 3: 유방암 및 임상 결과에서 병치 종양 지방 조직의 염증 반응.

배경:

면역조직화학은 유방암 진단의 초석이며 Ki-67과 같은 유방암 및 증식 마커의 분자 하위군을 식별하기 위한 주요 양식 역할을 합니다. 이는 특정 환자에게 가장 적합한 치료 요법을 결정하는 데 필수적입니다. 종양 조직(종양 세포와 침윤성 면역 세포 모두)의 이질성은 임상 결과의 차이와 관련이 있지만 종양을 둘러싼 지방 조직에 동일하게 적용되는지는 아직 알려지지 않았습니다. 따라서, 연구는 염증 및 면역 세포 침윤에 대한 인접 종양 지방 조직을 검사하고 이를 유방암 환자의 임상 결과와 연관시킬 것입니다.

디자인: 임상 관찰 연구

환자 및 방법: 3,500명의 유방암 환자가 15년의 평균 추적 시간으로 바이오뱅크에 축적되었습니다. IHC를 사용하여 WP 1 및 2에서 발견된 지방 조직의 면역 세포 및 바이오마커와 관련하여 이들 환자의 다양한 조직 샘플을 평가합니다. 샘플은 분자 하위 그룹(즉, Luminal A, Luminal B 및 유방암과 같은 기저). 조직 슬라이드를 분석하고 결과를 환자 저널의 임상 결과와 연관시킵니다(일지에 대한 액세스는 이미 REK에서 승인함). Cox 비례 위험 비율과 로그 순위 테스트를 사용하여 연구는 지방 조직의 증가된 염증이 환자의 생존 가능성에 미치는 영향을 평가할 것입니다.

검정력 계산: 연구는 IHC 및 IMC에 의해 평가된 병치 종양 염증에 대해 양성 환자와 음성 환자 사이의 무재발 생존 차이의 검정 검정력을 추정했습니다. 효과 측정은 Cox 회귀 방법으로 계산된 위험률(HR)입니다. 예: 재발률이 15%인 1000명의 환자는 최소 150개의 엔드포인트를 생성했을 것입니다. 염증 비율이 20%인 경우 연구는 위험 비율(HR)이 1.80 이상인 생존 차이를 감지하는 80%의 검정력을 갖게 됩니다.

예상 결과: 이 마지막 작업 패키지는 유방암 진단의 일부로 인접 종양 지방 조직의 조직학적 검사를 통합하는 것이 실현 가능하다는 원칙의 증거를 제공하도록 설계되었습니다. 더 긴 관점에서 연구는 유방암 환자의 불리한 결과와 관련이 있는 지방 조직의 면역 침윤에 대한 새로운 특정 바이오마커를 식별하는 것을 목표로 합니다. 이러한 바이오마커는 보조 항염증 또는 면역 조절 치료에 적합한 환자를 식별하기 위한 예측 도구 역할을 할 수 있습니다.

-------------------------------------------------- --------------------------------------------------------------

D. 부작용, QoL, 우울증, 피로 및 직장 생활 참여 모니터링 배경

유방암 치료에는 모든 수술, 화학 요법, 방사선 요법 및 항에스트로겐 및 항 HER-2 요법과 같은 다양한 표적 요법 옵션이 사용됩니다. 이러한 치료 옵션은 단기 및 장기 관점에서 성가신 부작용을 일으킵니다. 중요한 것은 최근 유방암 환자의 종양 치료 양식과 주관적인 건강 불만 사이의 더 복잡한 관계가 발견되었다는 것입니다. 피로, 불안 및 우울증 점수는 아마도 총 치료 부담의 기능적 판독 값일 것입니다. 항암 치료는 또한 암 생존자들의 삶의 질과 사회적 측면에 상당한 영향을 미치며 직장 생활 참여까지 이어집니다. 유방암 진단 후 5년의 병가(SL)는 질병보다는 사회적 요인에 더 의존합니다(2). 따라서 유방암은 여성에게 두 번 발생합니다. 먼저 질병 부담, 그 다음 사회적 경제적 걱정. 후향적 등록 기반 연구(3)에서 유방암 생존자는 암이 없는 환자에 비해 장애 연금(DP)을 받을 위험이 거의 3배 더 높습니다. 그러나 이 연구는 대부분 폐기된 종양 치료 요법을 기반으로 했습니다.

목표

본 연구의 목적은 PROM 데이터, 임상/생물학적 데이터 및 NAV 데이터를 삼각 측량하여 심층적 정성 분석 및 혼합 방법 접근을 통해 장기 SL, WAA 또는 DP 수신기가 되기 위한 위험 요소를 식별하는 것입니다. NAV 데이터를 종점으로 사용하면 직장 생활 참여와 관련하여 후속 조치를 최적화할 수 있는 임상의 및 일반 개업의에게 귀중한 정보를 제공할 것입니다. 따라서 조사관은 높은 SL, WAA 및 DP 비율에 대한 피스크 요인을 식별하기 위한 강력한 연구 설계를 가지고 있습니다. 궁극적으로 연구자들은 유방암이 사회에 발생시키는 재정적 비용을 낮추는 것을 목표로 합니다.

연구 설계/재료 및 방법.

연구 설계는 조사자가 현재 연구에서 최신 치료 일정을 가진 유방암 생존자 중 높은 SL, WAA 및 DP에 대한 비율 및 치석 요인을 매핑하는 관찰 연구입니다. 조사관은 4단계 번역 접근 방식을 따를 것입니다.

1. 조사관은 먼저 주제별로 분석할 반구조화 인터뷰 및 포커스 그룹(20명의 고위험 환자)의 경험적 데이터와 결합하여 노르웨이 맥락에서 건강 및 직장 생활 정책의 문서 분석을 사용하여 탐색적 질적 연구를 수행할 것입니다. 이 질적 프로젝트의 이론적 틀은 특정 맥락에서 의미를 발견하고 이해하는 것이 목표인 상징적 상호작용주의에서 파생됩니다. 의미 있는 사회적, 직업적 상호작용이 유방암 개인의 심리사회적 재활에 중요하기 때문에 상징적 상호작용주의는 적절한 방법론적 틀입니다. 이 질적 접근 방식은 아래의 PROM 기반 및 NAV 데이터베이스 지향 연구에서 접근 방식의 기반을 만들 것입니다.

2. NAV 데이터

   조사관은 현재 NAV-Rogaland의 부사장 Anneline Christine Teigen 및 수석 컨설턴트 Günter Olsborg와 노르웨이 통계청(SSB)의 Mikrodata 섹션에서 협력하고 있습니다. 이 협력의 목표는 NAV-Rogaland 전문가와 함께 유방암 환자의 사회 보장 서비스 사용에 대해 더 많은 지식을 얻고 SSB와 함께 FD-trygd 데이터베이스를 사용하여 SL(단기 및 장기 모두 기간), 작업 평가 수당(WAA)(Arbeidsavklaringspenger) 및 DP(둘 다 시간 제한 있음)

   & 평생) 현재 PerMoBreCan 연구에서 각 환자에 대해.

3. PROM(환자 보고 결과 측정) 데이터는 기준선에서 얻은 후 모든 PerMoBreCan 환자로부터 매년 얻습니다. PROM 데이터는 1. HRQoL 기기(EORTC QLQ-C30, EORTC QLQ-BR23 및 FACT B), 2. 병원 불안 및 우울 척도(HAD), 3. 피로 기구 Fatique Impact Scale, FIS로 구성됩니다. Fatigue Severity Scale (FSS) and VAS-fatigue, 4.부작용 설문지, 5. 관절 통증 설문지, 6. 질병 척도의 Mishel 불확실성, MUIS; 및 7. 식습관 설문지 및 8.장 불만에 대한 ROMA III 설문지(IBD 및 IBS).
4. 바이오마커 식별.

이 연구에 참여하는 모든 환자는 피로와 관련된 순환 바이오마커에 대해 스크리닝됩니다. 이러한 바이오마커는 단백질 수준, 유전적 발현 수준 및 후생유전학적 수준에 있습니다. 교수와의 오랜 협력 관계. Stavanger University Hospital의 Roald Omdal은 임상 면역학자이자 횡단 피로 연구원으로 자신의 연구실에서 이러한 분석을 수행하는 데 전념하고 있습니다.