Разработка классификатора горизонтальной интеграции данных для неинвазивной ранней диагностики рака молочной железы (RENOVATE)

Актуальность: В настоящее время ранняя диагностика инвазивного рака молочной железы основывается на комбинированном использовании маммографии и ультразвука. Эти подходы все еще неоптимальны с точки зрения точности, и в случае радиологического подозрения необходимы подтверждающая биопсия или повторные тесты. В последнее время огромный интерес вызывает изучение неинвазивных биомаркеров рака, чему способствует развитие технологий и возможность раннего выявления злокачественных новообразований. Однако до сих пор ни в одном исследовании не пытались применить одновременную оценку биологически различных аналитов и алгоритмы характеристики данных (радиомные подходы) для повышения точности ранней диагностики рака молочной железы.

Гипотеза: Несколько биологических аналитов должны быть объединены с уточнением алгоритмов радиомики, чтобы преодолеть текущие ограничения ранней диагностики рака молочной железы. Общая цель проекта — разработать классификатор горизонтальной интеграции данных (HDI), позволяющий проводить раннюю неинвазивную диагностику инвазивного рака молочной железы с высокой точностью.

Цели: Цель 1: Проверить эффективность диагностики мелкоинвазивного рака молочной железы: а) сверхчувствительного секвенирования нового поколения на циркулирующей опухолевой ДНК (цДНК); б) массивы протеомики на основе аптамеров на плазматических белках; в) алгоритмы машинного обучения радиомики. Цель 2: Разработать классификатор HDI на основе вышеупомянутых методов с целью снижения потребности в инвазивных процедурах при ранней диагностике рака молочной железы. Цель 3: повысить эффективность классификатора HDI за счет интеграции других потенциально преобразующих методов неинвазивной диагностики.

План эксперимента: Образцы периферической крови и мочи будут взяты у предполагаемой когорты из 750 пациентов с рентгенологически подозреваемыми небольшими поражениями молочной железы, которым будет проведена диагностическая биопсия в диагностическом сенологическом отделении больницы Сан-Мартино. Сверхчувствительное секвенирование следующего поколения (NGS) на цДНК плазмы будет выполняться с использованием специальной панели с мечеными ампликонами, разработанной нами для когорты из 3269 секвенированных случаев рака молочной железы в рамках инициативы GENIE. Мы также будем применять новый протокол, называемый бесклеточной иммунопреципитацией метилированной ДНК и высокопроизводительным секвенированием (cfMeDIP-seq) в сотрудничестве с Институтом рака Даны Фарбер, Бостон, для анализа метилома небольших количеств цДНК из плазмы и мочи. Белки плазмы, потенциально связанные с раком, будут проанализированы с использованием массивов белков на основе аптамеров SomaScan в сотрудничестве с Медицинским центром Сидра, Доха, Катар. Классификатор радиомики, разработанный группой Senology в исследовательской подгруппе исследования ASTOUND, спонсируемого Университетом Генуи, будет обучен и протестирован на той же когорте. Будут оценены и другие неинвазивные методы диагностики. Классификатор HDI будет создан на основе результатов ctDNA, протеомики и радиомики с использованием передовых методов машинного обучения. Наш классификатор HDI, наконец, будет интегрирован по мере необходимости с другими предикторами и проверен на нашей когорте.

Ожидаемые результаты: 1. Оценка эффективности передовых неинвазивных методик в контексте ранней диагностики рака молочной железы. 2. Разработка неинвазивного классификатора HDI для раннего рака молочной железы. 3. Новые биологические данные о маленьком раке молочной железы.

Воздействие на рак: 1. Повышение точности ранней диагностики молочной железы по сравнению с существующими методами. 2. Снижение потребности в повторных и инвазивных тестах при диагностике рака молочной железы. 3. Долгосрочное влияние на смертность от рака молочной железы.