RDC 바이오마커 연구

배경

제안된 연구는 영국의 여러 사이트에 이미 설립된 신속 진단 센터(RDC)에 초점을 맞출 것입니다. 2019-2020년부터 RDC는 모든 암 동맹에 걸쳐 전국적으로 출시되기 시작했습니다. 비특이적이지만 우려되는 암 증상(NSCS)을 나타내는 환자를 개인화되고 신속하게 진단할 수 있도록 암 진단을 위한 단일 액세스 지점입니다.

NSCS가 있는 암 환자는 일반적으로 1차 진료에서 의뢰까지의 간격이 더 길고 일단 진단이 내려지면 더 진행된 질병을 가지지만 암 환자의 약 50%가 NSCS를 가지고 있습니다. 이 환자들은 명확한 증상 패턴이 없을 때 우회적일 수 있는 기존 암 의뢰 경로에 의해 제대로 서비스를 받지 못합니다.

RDC의 목표는 다음과 같습니다.

• 보다 빠르고 빠른 암 진단 지원
• 보다 효율적인 진단 경로를 통해 용량 증가
• 환자에게 더 나은 맞춤형 진단 경험 제공
• 관련 진단 테스트에 대한 추천, 액세스 및 신뢰성의 부당한 변동을 줄입니다.

RDC 제한 사항

RDC에서 관찰되는 환자는 더 빠른 진단 및 치료를 받는 것으로 추정되지만 시간이 지남에 따라 모호한 증상이 어떻게 발전하고 이것이 근본적인 건강 상태, 진단, 건강 결과 및 RDC 효과와 어떻게 연결되는지에 대해서는 알려진 바가 거의 없습니다.

대부분의 RDC 환자는 암에 걸리지 않습니다. 따라서 정확하고 신속한 분류가 필수적이며 개선된 위험 계층화 및 암 탐지 방법에 따라 달라집니다. 새로운 진단 분석법을 개발하고 검증하기 위해 정량적 연구를 RDC에 통합하고 이 고유한 환자 집단을 기반으로 한 위험 점수에 대한 상당한 필요성과 기회가 있습니다. 이 환자들은 둘 다 1차 진료 커뮤니티를 대표하지만 RDC 내 풍부한 암 유병률을 활용하여 보다 효율적인 바이오마커 개발을 촉진할 수 있습니다.

이론적 해석

이 인구 집단에서 치료를 간소화하기 위한 경로를 개발하는 것은 적시 감지 및 치료의 중요성으로 인해 중요할 뿐만 아니라 암 유무에 관계없이 이러한 경로에 있는 대부분의 환자는 더 박탈된 배경을 가지고 있거나 덜 참여하는 경향이 있습니다. 의료 제공. NHS England의 구현 사양은 RDC가 출시 시 건강 불평등을 해결해야 할 필요성을 강조합니다. 이 연구를 통해 샘플 세트와 데이터베이스를 생성하여 다음 가능성을 조사할 수 있습니다.

i) RDC 집단에서 고위험군을 발견하고 ii) 증상 프로파일링 데이터에서 암 특이적 신호를 탐지합니다. 일상적인 임상 및 영상 데이터; 혈액 및 비혈액 바이오마커 도구.

기본 목표는 다음을 식별하기 위해 설명 분석을 사용하는 데 중점을 둡니다.

1. 양성 대 악성 진단의 수와 임상적 특징
2. 암 아형의 수와 임상적 특성(예: 폐 대 난소 또는 기타 암) 주요 목표는 또한 참여자 간의 가변성이 분자를 사용하여 암 대 양성 병리를 묘사할 수 있는 방법을 설명하는 데 중점을 둡니다. 생식선 위험, 증상 프로파일링; 및 4가지 주요 작업 패키지 각각의 임상 데이터, 독립적으로 또는 이러한 특성의 AI 기반 다중 매개변수 분석을 사용하여 조합: 기술 분석은 i)를 사용하여 모델을 개발하고 검증하기 위한 타당성 데이터를 제공합니다. 호흡 및 타액) 암과 양성 병리를 구분할 수 있는 분자 서명.

ii) 암과 양성 병리를 구분하는 환자 '증상' 서명.

iii) 정기적으로 수집되는 임상 전자 건강 기록(EHR) 및/또는 영상 데이터 및/또는 암과 양성 병리를 구분하는 '표준' RDC 데이터 세트의 디지털 건강 기록 서명.

iv) 위험 계층화 도구(예: RDC 참석자 및 1차 진료에서 암 위험을 알리는 역학 및 유전/PRS).

환자 선택

전반적으로 우리는 관찰 플랫폼 연구 설계 내에서 몇 가지 탐색적 분석과 간단한 모델 개발/검증(개별 데이터 세트에서)을 허용할 1000명의 환자의 초기 샘플 크기를 기대합니다. 새로운 관련 분석이 확인되고 확장된 자금이 확보되면 TSG(Trial Steering Group)에서 대상 모집을 늘릴 것입니다. 이것은 1000명의 환자가 추가 연구를 위한 후보 바이오마커를 식별하기에 충분하고 실용적인 접근 방식이며 검정력 계산의 결과가 아니라는 이전 작업에 의해 뒷받침됩니다. 목표 목표는 암 사례의 75%가 조직학적 확인, 즉 조직병리학적 데이터의 향후 사용을 위한 진단 정확도와 신뢰성을 강화하는 데 도움이 되는 최종 진단의 실측 정보를 얻는 것입니다. 초기 조사 완료 시간 또는 임상 감시 기간(초기 진단 경로 완료 후 12개월 감시를 초과하지 않음).

현지 PI(Principal Investigator) 또는 참여 신탁(예: 컨설턴트 의사, 간호사 전문가, 임상 펠로우 또는 관리 직원)은 RDC 클리닉 약속, RDC 다학제 팀(MDT) 목록 또는 RDC 서비스 평가를 통해 적합한 환자를 식별하며 필요한 경우 임상 정보학 접근 방식(예: 구조화된 쿼리 언어 검색) 또는 현지 연구팀.

우리는 각 참여 병원이 매주 약 20-50명의 새로운 RDC 환자를 보게 될 것으로 추정하므로 적은 수의 RDC에서 많은 수의 환자를 모집할 수 있을 것으로 기대합니다. 이 추정치는 특히 COVID-19 팬데믹이 암 진단에 미치는 영향을 고려할 때 참여 사이트의 수와 RDC 활용 방식의 진화하는 특성을 고려하여 발전할 수 있습니다. 모집은 각 RDC 내에서 환자가 보이는 순서대로 순차적으로 이루어집니다. 참가자를 특정 샘플 유형/분석에 할당하는 것은 환자가 모집된 RDC의 위치 지리/능력에 따라 실용적입니다.

공부 기간

연구는 모든 참가자가 완전한 결과 또는 감시 데이터를 사용할 수 있을 때 또는 모집 후 12개월 후 ± 마지막 환자의 임상 평가 완료 중 더 빠른 시점에 종료됩니다. 이 기간은 진단 확인 또는 퇴원 후 안정성과 그에 따른 실측을 보장하는 데 필요합니다. 채용은 2년 이내에 완료될 것으로 예상됩니다. 환자 데이터 및 샘플은 총 10년 동안 저장됩니다. 10년의 저장 기간은 진화하는 기술과 함께 사용할 수 있는 고급 실험실 및 데이터 분석 기술을 활용하는 데 필요합니다. 새로운 접근 방식에는 매우 큰 데이터 세트가 필요할 수 있으며, 이 기간 동안 데이터 확장을 위한 프로토콜 수정과 현장이 발전함에 따라 추가 연구가 수행될 수 있습니다. 연구가 완료되면 향후 연구를 위한 연구 데이터베이스를 구축하고 환자 데이터를 총 10년간 보관할 예정입니다.

이미징 데이터 품질 및 실험실 분석을 위한 연구 표본의 무결성 및 적합성에 대한 평가는 환자 모집/샘플 수령과 동시에 진행되며 그 이후에도 계속됩니다. 분석은 일반적으로 양성인 경우 생검 또는 충분한 임상 감시에 의해 확인된 사실이 있는 환자에 대해 수행됩니다. 12개월(위 참조) 그러나 이 기간 이후에 수행된 스캔은 향후 관련 데이터를 사용할 수 있게 되면 액세스할 수 있습니다.

등록 및 동의

연구에 대한 환자 등록은 일단 동의를 받고 적격성 기준이 충족되면 이루어집니다. 식별 연구 샘플을 위해 각 환자에게 시험 번호가 할당됩니다.

대부분의 경우 환자는 한 번의 방문으로 혈액 검체를 기증합니다(기준선). 장기간에 걸쳐 감시 CT 스캔을 위해 병원을 반복적으로 방문하는 경우, 각 연구 표본 수집 또는 치료 개입 사이에 최소 21일을 두고 최대 총 3개의 혈액 표본을 수집합니다. 이를 통해 문제의 바이오마커 신호의 진화를 암 존재 또는 부재의 결정 요인으로 고려할 수 있습니다(주어진 신호가 종양 성장과 함께 증가할 가능성이 있으므로 악성 종양이 없는 환자의 샘플과 비교하여 감지하기 쉽다는 논리 사용) ).

모든 참가자는 이유를 제시하지 않고 추가 치료에 대한 편견 없이 언제든지 프로토콜 치료를 철회할 수 있습니다. 환자는 기증된 나머지 샘플을 파기하도록 요청할 수 있습니다. 위임된 연구팀의 모든 구성원은 영국 데이터 보호법 2018 및 일반 데이터 보호 규정을 준수하여 환자 기밀 유지를 보장합니다.

환자 샘플, 수집 및 처리

실험실 매뉴얼은 표본 수집, 처리 및 보관에 대한 자세한 내용을 제공합니다.

해외 유학

TSG(Trial Steering Group)는 특히 학업/연구 고려 사항에 대해 전반적인 연구 감독 및 임상 또는 과학적 방향을 제공하기 위해 정기적으로 모임을 가질 것입니다.

또한 TMG(Trial Management Group)는 환자 모집, 데이터 수집, 데이터 관리, 데이터 분석, 부작용 보고 및 변경 관리를 논의하기 위해 분기별로 모임을 가질 예정입니다. 이러한 회의의 의사록을 사용할 수 있으며 롤링 의제는 진행 중인 조치나 우려 사항을 강조합니다.

또한 임상시험 관리팀은 영국에서의 연구에 관한 모든 규칙과 규정을 포함하여 임상시험 관리에 대한 일상적인 지원을 제공할 것입니다. 여기에는 다음이 포함됩니다: 건강 및 사회 복지 연구를 위한 영국 정책 프레임워크, 데이터 보호법 2018 및 영국 일반 데이터 보호 규정

데이터 분석 및 통계적 고려 사항

통계 지침 및 연구 설계 감독은 CI 및 수석 통계학자/데이터 과학자가 안내하는 RM-ICR에 의해 제공되며 프로토콜에 명명된 학술 파트너 기관 ± 다른 학술 센터의 지원과 협력하여 수행됩니다. 각각의 경우에 데이터 공유 계약이 체결됩니다. 전체 데이터 분석 계획은 작성 시 및 후속 수정 시 시험 조정 그룹에서 수집하고 비준합니다.

임상 데이터 분석

임상 데이터 값을 포함한 주요 분석은 설명적이며 향후 전향적 연구를 알리는 데 중점을 둘 것입니다. 연속 변수의 경우 평균 및 표준 편차가 그룹 간 평균 차이 및 95% 신뢰 구간과 함께 표시됩니다. 이진 결과의 경우 관심 있는 결과 범주의 환자 비율과 빈도가 표시됩니다. 필요한 경우 클러스터 내 상관 계수가 95% 신뢰 구간과 함께 보고됩니다. 적절한 p-값이 표시됩니다.

연구가 시작될 때 수집된 기본 특성은 RDC 및 사이트 수준 모두에서 연구 모집단에 대한 개요를 제공합니다. 환자는 모집된 RDC에 따라 다를 수 있으며 RDC 우편 번호에 대한 다중 박탈 점수 지수, 동반 질환이 있는 환자의 비율 및 암 유형을 포함하는 요약 통계로 설명됩니다. 개별 환자 수준에서 변수에는 성별, 기본 데이터 수집 시 연령, 개별 IMD(다발성 결핍 지수) 값, 모든 생리학적 측정의 기본 측정, 동반 질환이 포함될 수 있습니다. 기준선 특성은 평균, 표준 편차 및 연속적이고 대략적인 대칭 변수의 범위로 요약됩니다. 중앙값, 사분위수 범위 및 연속적이고 치우친 변수의 범위; 범주형 변수에 대한 각 범주의 환자/RDC의 빈도/백분율.

실험실 데이터 분석

실험실 데이터의 분석은 각 작업 패키지에 대한 임상 및 과학적 리드와 함께 실험실 매뉴얼 및 현지 실험실 프로토콜에 제공되는 추가 세부 정보와 함께 첫 번째 인스턴스에 놓입니다. 분석은 각 종점에 대한 수신기 작동 특성 곡선 분석을 사용하여 평가될 각 환자에 대한 판독값을 제공합니다. 첫째, 이것은 암 대 비암 또는 가장 가능성이 높은 암 하위 유형에 대한 단일 생물학적 매개변수를 사용하여 수행된 다음 프로토콜에 설명된 대로 동일한 종점에 대한 다중 매개 변수 서명으로 다른 실험실 및 임상 종점과 조합하여 수행됩니다.