Infrastructuur voor het ontwikkelen van prognostische en voorspellende markers voor gastro-intestinale kanker

Een van de huidige problemen bij het beheer van GIC is de beslissing om te behandelen en het type behandeling dat moet worden geselecteerd. Tumorstadiëring en histopathologische beoordeling geven een indicatie van de waarschijnlijke agressiviteit van een kanker en dus de noodzaak om te behandelen; maar zelfs binnen specifieke ziektestadia en histopathologische typen is er veel variabiliteit in ziekte-uitkomsten en verdere subcategorisering is wenselijk. Voor het type behandeling dat moet worden geselecteerd, zijn er momenteel geen vaste criteria, ondanks het feit dat er veel interindividuele variabiliteit is in responspercentages en het optreden van geneesmiddeltoxiciteit. Momenteel is dit ook een steeds belangrijker probleem geworden aangezien het aantal beschikbare regimes voor GIC-chemotherapie, zoals 5-FU, capecitabine, irinotecan, oxaliplatine, gefitinib, erlotinib, cetuximab en bevacuzimab, alleen of in combinatie, onlangs is toegenomen, waardoor de behandeling selectie nog moeilijker. Er is duidelijk behoefte aan aanvullende prognostische (voorspellende ziekteagressiviteit) en voorspellende (voorspellende waarschijnlijke respons op behandeling) indicatoren voor GIC.

In meer dan 10 jaar gewijd aan het ontwikkelen van prognostische en voorspellende markers in verschillende laboratoria en klinieken in Australië, Singapore, Europa en de VS, heeft de PI diepgaande ervaring opgedaan in wat er nodig is om een ​​succesvol programma voor de ontwikkeling van prognostische en voorspellende markers (Soong et al. 1996, Soong et al. 2000, Mattison et al. 2002).

Ten eerste is er een uitgebreide database nodig die de klinische, histopathologische, behandelings- en uitkomstkenmerken van elk geval met elkaar verbindt. Dit biedt meerdere functionele eindpunten om de betekenis van de kandidaat-marker te begrijpen en een volledig overzicht van waarschijnlijke beïnvloedende factoren.

Ten tweede is er een verzameling aan de database gekoppelde monsters nodig die geschikt zijn voor het testen van kandidaat-markers. In dit opzicht zijn ook de soorten geanalyseerde monsters van cruciaal belang:

De laatste jaren is gebleken dat het onderscheid tussen prognostische en voorspellende markers steeds belangrijker wordt (Elsaleh et al. 2000). Sommige vormen van kanker kunnen agressief zijn (slechte prognose), maar goed reageren op behandeling en de schijn van een goed resultaat geven, terwijl andere relatief goedaardig kunnen zijn (goede prognose), maar resistent zijn tegen behandeling, met een slecht resultaat. Zonder hiermee rekening te houden, kunnen sommige markers die als markers van een slechte prognose worden beschouwd, daadwerkelijke markers zijn van een slechte respons op de behandeling, maar een goede prognose, en alle andere mogelijke misleidende permutaties. De methoden om prognostische en voorspellende significantie duidelijk af te bakenen zijn nu gedefinieerd: Prognostische significantie voor een marker wordt bepaald door de associatie ervan met overleving bij patiënten zonder behandeling te onderzoeken. Voorspellende significantie wordt bepaald door de overleving van patiënten met behandeling te vergelijken met die zonder in patiëntensubgroepen met en zonder de kandidaat-marker. Het belang hiervan is dat om duidelijk prognostische en voorspellende markers te ontwikkelen, onderzoekers een groep gevallen nodig hebben die geen behandeling hebben gekregen. Sinds het midden van de jaren negentig werd chemotherapie een steunpilaar voor gevorderde GIC-kanker en het wordt nu als onethisch beschouwd om niet te behandelen. van hun behandelingsstatus, en dit kan worden verkregen uit gearchiveerde vaste weefselcollecties.

De andere steekproefoverweging is dat, om goed te integreren in de klinische praktijk, prognostische en voorspellende markers bij voorkeur analyseerbaar zijn op niet-invasieve monsters en kunnen worden bewezen in prospectieve analyse. Het verzamelen van minimaal hinderlijke bloedmonsters zou dit doel dienen, en om voldoende monstergrootte beschikbaar te hebben voor de validatie van toekomstige prognostische en voorspellende markers, zou het verstandig zijn om zo vroeg mogelijk met het verzamelen te beginnen.

Ten derde, om voldoende statistische power te hebben en de complexiteit van de ziekte te begrijpen vanuit verschillende invalshoeken van expertise in het beheer van GIC, is samenwerking tussen afdelingen en instellingen noodzakelijk.

Deze factoren zijn meegenomen in het voorstel van de specifieke doelstellingen van dit huidige protocol zoals hierboven vermeld.