Uitademingsbiomarkers bij longkanker

Wetenschappelijke achtergrond:

Longkanker is de meest dodelijke vorm van kanker, verantwoordelijk voor 28% van de sterfgevallen door kanker en het doden van ongeveer 1,3 miljoen mensen wereldwijd per jaar. Diagnose en behandeling van longkanker in een vroeg stadium zou de 5-jaarsoverleving met een factor 3-4 kunnen verhogen met een kans op genezing4, 7. de vluchtige biomarkers van longkanker die zullen helpen bij een gemakkelijke, goedkope diagnose op basis van onze eerdere bevindingen.

De momenteel beschikbare diagnostische tests van longkanker zijn niet geschikt voor screening, zijn uiterst kostbaar en omvatten invasieve procedures (bijv. bronchoscopie), die niet vrij zijn van complicaties. Het doel van kankerscreening is om tumoren in een vroeg stadium op te sporen om de behandeling meer kans van slagen te geven. Onlangs heeft het grootste onderzoek naar longkankerscreening (NLST) een mortaliteitsvoordeel van 21% per studie van 5 jaar aangetoond ten gunste van een laagdosis CT-screeningprotocol in vergelijking met röntgenfoto's van de borst1. Daarom is er dringend behoefte aan een tool om het cohort met een hoog risico beter te kunnen definiëren. Zo'n tool zou een panel van biomarkers kunnen zijn.

Door zich te concentreren op de vluchtige biomarkers van longkanker, heeft onze groep onlangs een vluchtige VOS-handtekening gedefinieerd die de adem van longkankerpatiënten kan onderscheiden van de adem van gezonde individuen en van kankercellen 2, 9. Deze significante bevindingen hebben ons tot het inzicht gebracht dat vluchtige biomarkers geschikt zouden zijn voor vroege detectie van longkanker en voor discriminatie tussen subtypes van longkanker. Een dergelijke discriminatie zal aanzienlijke gevolgen hebben voor klinische beslissingen en voor de voordelen voor de patiënt.

Uitademingsanalyse als diagnostisch hulpmiddel en voorlopige resultaten:

Analyse van vluchtige organische stoffen (VOC's) is een nieuw aantrekkelijk niet-invasief vakgebied in de medische diagnostiek. Het principe achter deze benadering is gebaseerd op het feit dat kankercellen zich onderscheiden van normale cellen in hun metabolismesnelheid, celapoptoseroutes en eiwitexpressiepatronen en dus verschillende VOC's uitstoten of consumeren. Deze VOC's kunnen direct worden gedetecteerd vanuit de headspace van de kankercellen of via de uitgeademde lucht.

Samen met de Prof Haick-groep van het Technion Inst (Israël) laten onze gegevens zien dat er een verband bestaat tussen de VOS-patronen van NSCLC en controlecellijnen en equivalente toestanden in uitgeademde lucht. We hebben aangetoond dat er een duidelijk onderscheid is tussen de longkanker en de gezonde clusters. We analyseerden ook de headspace van NSCLC- en SCLC-cellijnen en we konden significant onderscheid maken tussen SCLC versus NSCLC op basis van hun VOS-patronen. Deze analyse stelde ons in staat om de specifieke VOC's te identificeren die door kankercellen worden geconsumeerd of weggelaten. Deze bevinding heeft klinische toepassingen, aangezien SCLC zich onderscheidt van NSCLC door zijn gevoeligheid voor chemotherapie en radiotherapie en andere kenmerken. Daarom zou een niet-invasieve en zeer gevoelige test uiterst waardevol zijn voor de classificatie en vroege screening van longkanker en voor gerichte therapie.

Breath Collection en de kunstmatige NEUS

In een typische verzameling ademt de proefpersoon na normale uitademing door een mondstuk gefilterde lucht in om alle VOC's van omgevingsverontreinigingen te verwijderen. Individuen ademen uit met een constant debiet. De uitgeademde lucht wordt door het mondstuk vastgehouden door Mayler-zakjes en/of wordt door een houder gevoerd. De verzamelde luchtademmonsters zullen worden geanalyseerd op VOS door middel van gaschromatografie massaspectrometrie (GC-MS), zeer gevoelige nanosensoren (Nanomaterial-Based Devices, Technion - Israel Institute of Technology, Haifa, Israël) of als online massaspectrometrie (Ionimed, Oostenrijk). Verder zullen de signalen worden geanalyseerd door patroonherkenningsalgoritmen, zoals principale componentanalyse (PCA), ondersteunde vectormachines (SVM), of neuronale netwerkanalyse kan vervolgens worden toegepast op de volledige reeks signalen om informatie over de identiteit te verkrijgen, eigenschappen en chemische samenstelling van de damp die wordt blootgesteld aan de sensorenreeks 5, 10.

Onderzoeksdoelstellingen:

Ons doel is het isoleren en definiëren van een vluchtige signatuur, die onderscheid tussen longkanker en een normale toestand mogelijk maakt. Dat zal potentieel dienen als een unieke biomarker voor longkanker.

Onze doelstellingen zijn:

• De haalbaarheid testen van het opsporen van longkanker in een vroeg stadium via analyse van uitgeademde lucht, ongeacht de subhistologie.
• Om de haalbaarheid van de adembiomarkers te testen voor het monitoren van de respons op longkankerbehandeling (chirurgie, chemotherapie of andere kankerbehandelingen)
• Om de sensitiviteit en selectiviteit van de ademanalyse te vergelijken met conventionele kankermarkers en/of diagnostiek (CT, PET, circulerende tumorcellen, bloedmarkers etc.)
• Correlatie van histologie en/of andere klinische metingen met de ademsignatuur.

Studie Bevolking

In de klinische opstelling zullen we drie populaties bemonsteren:

Groep A - patiënten met longkanker (NSCLC en SCLC), elk stadium; deze groep wordt later verdeeld wat betreft:

1. SCLC (voor en na therapie).

2. NSCLC:

   1. Chirurgisch behandeld (voor en na therapie 3 jaar follow-up).
   2. Gevorderde ziekte (voor en na therapie, 3 jaar follow-up). Groep B - hoogrisicopatiënten die onderzoek ondergaan in verband met longkanker of longknobbeltje.

Groep C - qua leeftijd en co-morbiditeit gematchte controles zonder bewijs van kanker/pre-kanker.

Alle collecties volgen de lokale IRB-richtlijnen. Van alle proefpersonen zal informatie worden verzameld, waaronder epidemiologische gegevens, histologische kenmerken, de metabolische activiteit van de tumor (SUV-aviditeit via PET-scan). De klinische informatie omvat gezondheidsstatus, subtype longkanker, subclassificatie en differentiatie van pathologie, geavanceerde analyse en kleuring indien beschikbaar, beeldvormingsresultaten (inclusief CT, PET-scan en zijn SUV-aviditeit), locatie van de kanker, totaal volume van de tumor , ziektestadium, genetische classificatie van de tumor en epidemiologische gegevens, b.v. leeftijd, geslacht, roken en familiegeschiedenis, familiegeschiedenis, aandoeningen van de luchtwegen, blootstelling aan asbest enz.

Als het om kanker gaat, is de selectie voor therapie volgens de zorgstandaarden en de routinematige zorg die wordt geboden door het personeel van het plaatselijke instituut. Dit protocol is niet bedoeld om dit proces te verstoren of te dicteren.

Onderzoeksprocedure

De totale duur van het onderzoek voor elke proefpersoon duurt 10-20 minuten, terwijl proefpersonen tot 3 jaar op follow-up blijven.

De studie duurt 5 jaar.

Nieuw gediagnosticeerde patiënten met niet-kleincellige longkanker:

Ademtesten:

1. Twee tests direct voorafgaand aan een therapie (operatie/overig; een week na elkaar om de reproduceerbaarheid te testen).
2. Als werd geopereerd voor genezing, dan op 3,6,12,18,24,36 maanden later.
3. Als werd bestraald, dan halverwege en einde van de bestraling en op 3,6,12,18,24,36 maanden.
4. Als chemotherapie, dan elke 3 maanden, tussen cycli.

Vervolgfase:

Elke drie maanden om samen te vallen met patiënten die hun behandelende artsen regelmatig opvolgen. Volgens de zorgstandaarden zal elke patiënt op dit moment regelmatig worden gecontroleerd met een CT-scan van de borst en de buik. Deze CT zal worden gebruikt voor het bepalen van ziekterecidief of om remissie te documenteren.

Correlatieve studies

1. Sputumcytologie (geïnduceerd sputum wordt verzameld voor cytologisch onderzoek).
2. Er zullen bloedmonsters worden genomen voor analyse van circulerende tumorcellen en andere systemische markers.

Verzameling van de ademmonsters

In een typische verzameling ademt de proefpersoon na normale uitademing door een mondstuk gefilterde lucht in om alle VOC's van omgevingsverontreinigingen te verwijderen. Individuen ademen uit met een constant debiet. De uitgeademde lucht wordt door het mondstuk vastgehouden door Mayler-zakjes en/of wordt door een houder gevoerd. De verzamelde luchtademmonsters zullen worden geanalyseerd op VOS door middel van gaschromatografie massaspectrometrie (GC-MS), zeer gevoelige nanosensoren (Nanomaterial-Based Devices, Technion - Israel Institute of Technology, Haifa, Israël) of als online massaspectrometrie (Ionimed, Oostenrijk). Verder zullen de signalen worden geanalyseerd door patroonherkenningsalgoritmen, zoals principale componentanalyse (PCA), ondersteunde vectormachines (SVM), of neuronale netwerkanalyse kan vervolgens worden toegepast op de volledige reeks signalen om informatie over de identiteit te verkrijgen, eigenschappen en chemische samenstelling van de damp die wordt blootgesteld aan de sensorenreeks 5, 10.