N2-(1-карбоксиэтил)-2'дезоксигуанозин (CEdG) — потенциальный биомаркер диабета

Основная цель состоит в том, чтобы воспроизвести и утвердить анализ CEdG для использования на людях. Был разработан полностью автоматизированный анализ мочи CEdG. исследователи подтвердят наблюдения, сделанные на животных моделях диабета у людей с сахарным диабетом 2 типа (СД2) и без него. В частности, исследователи будут исследовать и устанавливать меж- и внутритестовые коэффициенты изменчивости у людей.

Вторичная цель состоит в том, чтобы определить корреляцию между уровнями CEdG и гемоглобулином A1c (HbA1c) у людей с СД2 и ответом на лечение диабета, а также определить связь CEdG с диабетическими осложнениями. Исследователи изучат взаимосвязь CEdG с гликемическим контролем на основе HbA1c, который в настоящее время является золотым стандартом, у пациентов с диабетом 1 и 2 типа. Исследователи также сравнивают изменения уровней CEdG и Hb1Ac в ответ на лечение диабета у пациентов с диабетом. Связь CEdG с диабетическими осложнениями также будет исследована у пациентов с диабетом.

Статистические соображения для основной цели:

Размер выборки: поскольку у людей гораздо больше переменных, исследователи рассчитали размер выборки на основе гораздо более консервативного предположения, чем то, что исследователи наблюдали на моделях животных с диабетом. Исследователи планируют исследование непрерывной переменной ответа от независимых контрольных и экспериментальных субъектов с 1 контролем на каждого экспериментального субъекта. Основываясь на данных о животных, исследователи ожидают, что результаты в каждой группе субъектов будут нормально распределены со стандартным отклонением 0,3. Если истинная разница в среднем между диабетической и недиабетической группами составляет 0,5, исследователям потребуется изучить 9 диабетиков и 9 недиабетиков, чтобы иметь возможность отвергнуть нулевую гипотезу о том, что популяционные средние значения экспериментальной и контрольной групп равны с вероятностью (степенью) 0,9. Вероятность ошибки первого рода, связанная с этой проверкой этой нулевой гипотезы, составляет 0,05. Чтобы учесть возможный коэффициент отсева в 30%, исследователи привлекут к исследованию 12 пациентов с диабетом и 12 пациентов без диабета.

Статистический анализ. Влияние диабетического статуса на уровни CEdG в моче будет сравниваться с использованием t-критерия Стьюдента. Различия в непрерывных переменных между группами субъектов будут проверены либо с помощью однофакторного дисперсионного анализа, либо с помощью t-критерия Стьюдента, когда это необходимо. Различия в пропорциях будут оцениваться с помощью критерия хи-квадрат. Непрерывные переменные, не прошедшие тест на нормальность, будут логарифмически преобразованы перед анализом. Чтобы изучить влияние смешанных переменных, будет использован пошаговый регрессионный анализ. Значение р менее 0,05 будет считаться статистически значимым.

В соответствии с рекомендациями NIH по валидации аналитических методов для биомаркеров, используемых при разработке лекарств, для малых молекул биоаналитические анализы, в которых аналитический цикл считается действительным, когда по крайней мере 67% (4/6) контрольных показателей качества находятся в пределах 15% их номинальная стоимость. Согласованность 6 повторных прогонов будет оцениваться с помощью теста Граббса на повторяемость для каждого субъекта. Общая согласованность мер CEdG может быть количественно определена долей субъектов с 1+ выявленными выбросами среди 6 повторных запусков. Чтобы получить базовую оценку согласованности анализа CEdG, исследователи возьмут количество этих шести измерений, которые находятся в пределах 15% от среднего значения, в качестве меры результата. Для окончательной проверки биомаркера потребуются окончательные количественные или относительные количественные подходы к анализу.

Статистические соображения для вторичной цели:

Исследователи регрессируют значения y-var (HbA1c) участников исследования по сравнению с x-var (CEdG). Предыдущие данные показывают, что стандартное отклонение x-var составляет 0,15, а стандартное отклонение ошибок регрессии будет равно 0,15. Если истинный наклон линии, полученной путем регрессии y-var против x-var, равен 0,3, исследователям потребуется изучить 89 субъектов, чтобы иметь возможность отвергнуть нулевую гипотезу о том, что этот наклон равен нулю с вероятностью (степенью) 0,8. Вероятность ошибки первого рода, связанная с этой проверкой этой нулевой гипотезы, составляет 0,05. Таким образом, для исследования будет набрано 100 субъектов, чтобы учесть потенциальный отсев субъектов.

Демографические и клинические характеристики пациентов будут сведены в таблицу с использованием статистики среднего значения, стандартного отклонения, медианы, диапазона, числа и процента, когда это необходимо. Данные CEdG будут анализироваться как непрерывная или преобразованная переменная для измеренного уровня экспрессии. Одномерная корреляция между экспрессией CEdG и каждым количественным клиническим показателем будет оцениваться с использованием корреляции Пирсона и ее 95% доверительного интервала. Временной тренд продольных данных и его возможное взаимодействие с другими факторами риска будут изучаться с использованием коробчатых диаграмм, аппроксимированных кривых, обобщенных линейных моделей и обобщенных оценочных уравнений по мере необходимости. Предполагаемые корреляции между данными CEdG и клиническими конечными точками, а также их возможные временные тенденции в течение 12-месячного периода предоставят ценную информацию для выбора первичной конечной точки и размера выборки в будущем более крупномасштабном корреляционном исследовании.