Biomarkører for utånding ved lungekreft

Vitenskapelig bakgrunn:

Lungekreft er den mest dødelige kreften, ansvarlig for 28 % av kreftdødsfallene og dreper ~1,3 millioner mennesker over hele verden hvert år. Diagnostisering og behandling av lungekreft i dens tidlige stadier kan øke 5-års overlevelsesraten 3-4 ganger med et potensial for kur4, 7. Derfor er hovedmålet med denne studien tidlig oppdagelse av lungekreft, og spesifikt med fokus på de flyktige biomarkørene for lungekreft som vil hjelpe til med enkel, rimelig diagnose basert på våre tidligere funn.

For tiden tilgjengelige diagnostiske tester av lungekreft er ikke egnet for screening, er ekstremt kostbare og involverer invasive prosedyrer (f. bronkoskopi), som ikke er fri for komplikasjoner. Målet med kreftscreening er å oppdage svulster på et tidlig stadium for å gi behandlingen større sjanse for å lykkes. Nylig har den største lungekreftscreeningsstudien (NLST) vist en dødelighetsfordel på 21 % per 5-års studie som favoriserer lavdose CT-screeningsprotokoll sammenlignet med røntgenstråler1. Derfor er det et presserende behov for et verktøy for å tillate en bedre definisjon av høyrisiko-kohorten. Et slikt verktøy kan være et panel av biomarkører.

Med fokus på de flyktige biomarkørene for lungekreft, har gruppen vår nylig definert en flyktig VOC-signatur som kan skille pusten til lungekreftpasienter fra pusten til friske individer og fra kreftceller 2, 9. Disse betydelige funnene har ført oss til forståelsen av at flyktige biomarkører vil passe for tidlig påvisning av lungekreft og for diskriminering mellom undertyper av lungekreft. Slik diskriminering vil ha betydelige implikasjoner på kliniske beslutninger og på pasientenes fordeler.

Utåndingspusteanalyse som et diagnostisk verktøy og foreløpige resultater:

Analyse av flyktige organiske forbindelser (VOC) er et nytt attraktivt ikke-invasivt felt innen medisinsk diagnostikk. Prinsippet bak denne tilnærmingen er basert på det faktum at kreftceller skiller seg fra normale celler i deres metabolismehastighet, celleapoptoseveier og proteinekspresjonsmønstre og dermed avgir og eller forbruker forskjellige VOC. Disse VOC-ene kan påvises enten direkte fra kreftcellenes headspace eller via utåndingen.

Sammen med Prof Haick-gruppen ved Technion Inst (Israel), viser dataene våre at det er en sammenheng mellom VOC-mønstrene til NSCLC og kontrollcellelinjer og tilsvarende tilstander i utåndet pust. Vi viste at det er en klar forskjellsbehandling mellom lungekreft og de friske klyngene. Vi analyserte også headspace til NSCLC- og SCLC-cellelinjer, og vi kunne skille betydelig mellom SCLC versus NSCLC basert på deres VOC-mønstre. Denne analysen tillot oss å identifisere de spesifikke VOC-ene som ble konsumert eller utelatt av kreftceller. Dette funnet har kliniske anvendelser siden SCLC skiller seg fra NSCLC ved sin følsomhet for kjemoterapi og strålebehandling og andre egenskaper. Derfor vil en ikke-invasiv og svært sensitiv test være ekstremt verdifull for klassifisering og tidlig screening av lungekreft og for målrettet terapi.

Breath Collection og den kunstige NESEN

I en typisk samling, etter normal utånding, vil forsøkspersonen puste filtrert luft gjennom et munnstykke for å fjerne alle VOC-er av eventuelle forurensninger i omgivelsene. Individer vil puste ut i en konstant strømningshastighet. Utåndingsluften holdes gjennom munnstykket av Mayler-poser og/eller føres gjennom en beholder. De innsamlede luftpusteprøvene vil bli analysert for VOC ved gasskromatografi massespektrometri (GC-MS), høysensitive nanosensorer (nanomaterialbaserte enheter, Technion - Israel Institute of Technology, Haifa, Israel) eller som online massespektrometri (Ionimed, Østerrike). Videre vil signalene bli analysert av en mønstergjenkjenningsalgoritme, slik som hovedkomponentanalyse (PCA), støttede vektormaskiner (SVM), eller neuronal nettverksanalyse kan deretter brukes på hele settet med signaler for å skaffe informasjon om identiteten, egenskaper og kjemisk sammensetning av dampen som eksponeres for sensorgruppen 5, 10.

Forskningsmål:

Målet vårt er å isolere og definere en flyktig signatur, som tillater diskriminering mellom lungekreft fra en normal tilstand. Det vil potensiale tjene som en unik biomarkør for lungekreft.

Våre mål er:

• For å teste muligheten for å oppdage tidlig stadium av lungekreft via analyse av utåndet pust uavhengig av sub-histologien.
• For å teste gjennomførbarheten av pustebiomarkørene for å overvåke responsen på lungekreftbehandling (kirurgi, kjemoterapi eller andre kreftbehandlinger)
• For å sammenligne sensitiviteten og selektiviteten til pusteanalysen med konvensjonelle kreftmarkører og/eller diagnostikk (CT, PET, sirkulerende tumorceller, blodmarkører etc.)
• Korrelasjon av histologi og/eller andre kliniske mål til pustesignaturen.

Studiepopulasjon

På det kliniske oppsettet vil vi prøve tre populasjoner:

Gruppe A - pasienter med lungekreft (NSCLC og SCLC), hvilket som helst stadium; denne gruppen deles senere som for:

1. SCLC (før og etter behandling).

2. NSCLC:

   1. Kirurgisk behandlet (Før og etter terapi 3 års oppfølging).
   2. Avansert sykdom (før og etter behandling, 3 års oppfølging). Gruppe B - høyrisikopasienter som er under utredning relatert til lungekreft eller lungeknute.

Gruppe C - alders- og komorbiditetstilpassede kontroller uten bevis for kreft/pre-kreft.

Alle innsamlinger vil følge lokale IRB-retningslinjer. Informasjon vil bli samlet inn fra alle fag, inkludert epidemiologiske data, histologiske egenskaper, svulstens metabolske aktivitet (SUV-aviditet gjennom PET-skanning). Den kliniske informasjonen vil inkludere helsestatus, lungekreftsubtype, patologisk underklassifisering og differensiering, avansert analyse og farging hvis tilgjengelig, bilderesultater (inkludert CT, PET-skanning og dens SUV-aviditet), plassering av kreften, totalvolum av svulsten , sykdomsstadium, genetisk klassifisering av svulsten og epidemiologiske data, f.eks. alder, kjønn, røyking og familiehistorie, familiehistorie, luftveissykdom, eksponering for asbest etc.

Ved kreft er utvalget for terapi i henhold til standardene for omsorg og den rutinemessige etablerte omsorgen gitt av personalet ved det lokale instituttet. Denne protokollen er ikke ment å forstyrre eller diktere denne prosessen.

Eksamensprosedyre

Den totale varigheten av studien for hvert emne tar 10-20 minutter mens forsøkspersonene vil holde seg på oppfølging i opptil 3 år.

Studiet vil pågå i 5 år.

Nydiagnostiserte pasienter med ikke-småcellet lungekreft:

Pusteprøver:

1. To tester rett før enhver terapi (kirurgi/annet; en ukes mellomrom for å teste reproduserbarhet).
2. Hvis ble operert for kur, deretter 3,6,12,18,24,36 måneder senere.
3. Hvis ble utstrålet, deretter ved midten og slutten av strålingen og ved 3,6,12,18,24,36 måneder.
4. Hvis kjemoterapi, deretter hver 3. måned, mellom sykluser.

Oppfølgingsfase:

Hver tredje måned for å sammenfalle med pasienter regelmessig oppfølging av sine behandlende leger. I henhold til standardene for omsorg vil hver pasient på dette tidspunktet bli overvåket med en CT-skanning av bryst og mage med jevne mellomrom. Denne CT-en vil bli brukt for å fastslå sykdomsresidiv eller for å dokumentere remisjon.

Korrelative studier

1. Sputumcytologi (Indusert sputum vil bli samlet inn for cytologisk undersøkelse).
2. Det vil bli tatt blodprøver for analyse av sirkulerende tumorceller og andre systemiske markører.

Innsamling av pusteprøver

I en typisk samling, etter normal utånding, vil forsøkspersonen puste filtrert luft gjennom et munnstykke for å fjerne alle VOC-er av eventuelle forurensninger i omgivelsene. Individer vil puste ut i en konstant strømningshastighet. Utåndingsluften holdes gjennom munnstykket av Mayler-poser og/eller føres gjennom en beholder. De innsamlede luftpusteprøvene vil bli analysert for VOC ved gasskromatografi massespektrometri (GC-MS), høysensitive nanosensorer (nanomaterialbaserte enheter, Technion - Israel Institute of Technology, Haifa, Israel) eller som online massespektrometri (Ionimed, Østerrike). Videre vil signalene bli analysert av en mønstergjenkjenningsalgoritme, slik som hovedkomponentanalyse (PCA), støttede vektormaskiner (SVM), eller neuronal nettverksanalyse kan deretter brukes på hele settet med signaler for å skaffe informasjon om identiteten, egenskaper og kjemisk sammensetning av dampen som eksponeres for sensorgruppen 5, 10.