Avaliação de múltiplas proteínas e biomarcadores moleculares para estimar o risco de câncer em pacientes ginecológicos que apresentam massa pélvica. (EMBER)

Este estudo é de natureza exploratória e foi projetado para gerar hipóteses para apoiar o design de estudos futuros. Mulheres diagnosticadas com massa pélvica (ovariana, uterina, retroperitoneal, etc.) que estão agendadas para uma biópsia guiada por imagem, biópsia cirúrgica ou excisão cirúrgica para avaliação de sua massa pélvica. Estima-se que aproximadamente 200 mulheres serão inscritas para avaliação dos desfechos primários e exploratórios. A inscrição no estudo continuará além de 200 mulheres, se necessário, para obter um mínimo de 50 mulheres avaliáveis ​​com uma malignidade histopatologicamente confirmada, incluindo ovário, falópio, peritoneal, endometrial, cervical, etc.

Dentro de 60 dias antes do procedimento de avaliação da massa pélvica, cada indivíduo deve ter um estudo de imagem pélvica (por exemplo, ultrassom, tomografia computadorizada, ressonância magnética, etc.) conduzidos e lidos para visualizar a massa pélvica de acordo com o padrão de atendimento atual. Os resultados do(s) estudo(s) de imagem pélvica serão registrados.

Dentro de 30 dias antes ou no dia do procedimento de avaliação da massa pélvica, colete até 35mL de sangue total em um tubo SST de 5mL, que deve ser coletado primeiro, seguido por três tubos separados de 10mL EDTA. O soro do tubo SST será usado para testes de biomarcadores de proteínas. O sangue dos tubos EDTA será reunido e processado no Sistema Parsortix™ para capturar e colher células raras. As células raras capturadas serão eluídas (colhidas) e lisadas, e o RNA total será extraído do lisado celular para avaliação de múltiplos alvos gênicos.

Biópsia guiada por imagem, biópsia cirúrgica ou excisão cirúrgica para avaliação da massa pélvica serão realizadas por um indivíduo qualificado. Amostras de tecido serão enviadas ao departamento de patologia local para exame histológico de acordo com as práticas institucionais padrão. Os resultados da avaliação histopatológica serão registrados, incluindo o diagnóstico final junto com o subtipo histológico e, se disponível, o estágio do câncer onde a doença é identificada. Sempre que possível, serão obtidas amostras representativas de tecido fresco congelado da massa pélvica para fins de pesquisa para avaliação dos mesmos alvos de genes de mRNA usados ​​nas colheitas de células.

Os indivíduos serão considerados negativos para malignidade:

• se o sujeito for operado e não for identificada massa, ou;
• se os achados histopatológicos forem negativos para malignidade (i.e. condições benignas).

Os indivíduos serão considerados positivos para malignidade:

• se o exame histológico do tecido retirado no momento da biópsia ou cirurgia confirmar a presença de uma malignidade (ou seja, ovário, peritoneal primário, trompas de falópio, câncer endometrial, uterino, cervical, metastático, etc.).

Para efeitos de inscrição, os indivíduos diagnosticados com baixo potencial maligno (LMP)/tumores limítrofes serão considerados benignos (negativo para malignidade). No entanto, serão realizadas duas análises separadas dos dados finais do estudo: uma em que os indivíduos diagnosticados com baixo potencial maligno (LMP) / tumores limítrofes são classificados como negativos para malignidade e uma segunda vez em que esses indivíduos são classificados como positivos para malignidade.

Para indivíduos diagnosticados com malignidade, uma revisão semestral de registros médicos será realizada por até 5 anos após sua inscrição no estudo para coletar informações sobre sua resposta ao tratamento, sensibilidade e resistência à quimioterapia, tempo de recorrência, tempo de progressão e geral sobrevivência.

Um algoritmo para a previsão de doença benigna vs. maligna será construído usando as informações clínicas, biomarcadores séricos e marcadores de mRNA. Análises adicionais podem ser realizadas dentro e entre vários subgrupos de diagnóstico histopatológico. A seleção de variáveis ​​e a construção do algoritmo serão feitas usando vários métodos estatísticos, como regressão logística, agrupamento hierárquico, árvores de classificação e regressão (CART), avaliação de curva ROC, análise de sensibilidade/especificidade, plotagem visual para determinação de limiares, etc. As entradas para avaliação podem incluir variáveis ​​contínuas (por exemplo, idade, ovário e dimensões de massa dominante, resultados de biomarcadores séricos, níveis de expressão de mRNA, etc.), variáveis ​​categóricas (por exemplo, faixas etárias, resultados de biomarcadores por faixas, níveis de expressão de mRNA por faixas, etc.) e/ou variáveis ​​binárias (por exemplo, presença ou ausência de fatores de risco específicos e/ou recursos de imagem, idade acima ou abaixo de um limite específico, estado da menopausa, resultados de biomarcadores acima ou abaixo de um limite específico, níveis de expressão de mRNA acima ou abaixo de um limite específico, etc.). Um limite para a saída do(s) algoritmo(s) resultante(s) para diferenciar entre doença benigna e maligna (ou um subgrupo da mesma, como apenas pacientes com câncer epitelial de ovário) será selecionado para otimizar a sensibilidade em uma especificidade definida (por exemplo, maximizar a sensibilidade a um nível mínimo de especificidade de > 80%).

Após a conclusão do período de acompanhamento de longo prazo, a associação dos dados clínicos e marcadores com a resposta do sujeito ao tratamento, sensibilidade e resistência à quimioterapia, tempo de recorrência, tempo de progressão e sobrevida global serão avaliados usando os métodos estatísticos apropriados ( por exemplo. tabelas 2x2, análises de correlação, regressão de riscos de Cox, plotagem de Kaplan-Meier, etc.).