Abstract

aprovado pela FDA biomarcadores de câncer de ovário são limitados a CA-125 e HE4 para monitoramento e recorrência e OVA1, um painel multivariada consistindo de CA-125 e quatro biomarcadores adicionais, para o encaminhamento do paciente a um especialista . Devido ao desempenho relativamente fraco destes testes, são necessários biomarcadores mais precisos e amplamente aplicáveis. Nós avaliamos a desregulação de marcadores de câncer 259 candidatos em amostras de soro de 499 pacientes. Os soros foram coletados prospectivamente em 11 locais monitorados em um único protocolo bem definido. Todos os estágios do câncer de ovário e de condições ginecológicas benignas comuns foram representados. Para assegurar a coerência ea comparabilidade das comparações de biomarcadores, todas as medições foram realizadas em uma única plataforma, em um único local, utilizando um painel de rigorosamente calibrada, e de alto rendimento qualificado, imunoensaios multiplexados e todas as análises foram realizadas utilizando o mesmo software. Cada marcador foi avaliada de forma independente por sua capacidade de diferenciar o cancro do ovário de condições benignas. Um total de 175 marcadores foram desregulado nas amostras cancerosas. HE4 (AUC = 0,933) e CA-125 (AUC = 0,907) foram os biomarcadores mais informativos, seguido por α do receptor de IL-2, α1-antitripsina, C-proteína reactiva, YKL-40, fibronectina celular, CA-72-4 e prostasina (AUC 0,800). Para melhorar a discriminação entre câncer e doenças benignas, uma combinação multivariada simples dos marcadores foi explorada por meio de regressão logística. Quando combinadas em um único painel, os nove biomarcadores individuais mais informativos produziu um valor de AUC de 0,950, significativamente maior do que o obtido quando se combinam os marcadores no painel OVA1 (AUC 0,912). Além disso, com uma sensibilidade de limiar de 90%, a combinação dos marcadores de topo 9 deu 88,9% de especificidade em comparação com 63,4% de especificidade para os marcadores OVA1. Embora um estudo de validação cego ainda não foi realizada, estes resultados indicam que combinações alternativas de biomarcadores pode levar a melhorias significativas na detecção de câncer de ovário

Citation:. Yip P, Chen TH, Seshaiah P, Stephen LL, Michael Ballard-KL, JP Mapes, et al. (2011) Comprehensive Serum Profiling para a descoberta de epitelial de ovário Cancer Biomarkers. PLoS ONE 6 (12): e29533. doi: 10.1371 /journal.pone.0029533

editor: Xin-yuan Guan, The University of Hong Kong, China

Recebido: 06 de junho de 2011; Aceite: 30 de novembro de 2011; Publicação: 21 de dezembro de 2011

Direitos de autor: © 2011 Yip et al. Este é um artigo de acesso aberto distribuído sob os termos da Licença Creative Commons Attribution, que permite uso irrestrito, distribuição e reprodução em qualquer meio, desde que o autor original ea fonte sejam creditados

Financiamento:. Este estudo foi apoiada com fundos em parte do National Cancer Institute, National Institutes of Health, Departamento de Saúde e Serviços Humanos, em Números Contrato HHSN261200700037C e HHSN261200800045C. Os financiadores não tiveram nenhum papel no desenho do estudo, coleta de dados e análise, decisão de publicar ou preparação do manuscrito

Conflito de interesses:. Os autores leram a política da revista e tem as seguintes conflitos: Todos os autores são funcionários de Sistemas Correlogic, Inc. ou de regras baseadas em Medicina, Inc. Este não altera a sua adesão a todos os PLoS ONE políticas de dados e materiais de compartilhamento.

Introdução

o câncer de ovário é o mais câncer ginecológico mortal em os EUA com uma estimativa de 21,880 novos casos detectados em 2010 [1]. Quando diagnosticada e tratada precocemente, a intervenção é geralmente bem sucedido, com uma taxa de sobrevida em 5 anos de 93,5% [2]. Infelizmente, somente 15% dos cancros do ovário são encontrados no início, com a maioria dos casos detectados nas fases tardias em que o resultado é muito menos favorável. Para os pacientes com doenças malignas distantes, a taxa de sobrevida em 5 anos é de apenas 27,6%. Como resultado, cerca de 14.000 mulheres morrem a cada ano a partir desse tipo de câncer em os EUA [1]. Para complicar o diagnóstico, o câncer de ovário tem uma incidência de apenas 12,6 por 100.000 mulheres [2]. Portanto, há uma necessidade clínica para pressionar um teste que exibe uma elevada sensibilidade para doenças malignas, mas também uma elevada especificidade para minimizar o número de falsos positivos que ocorrem de tal doença de baixa incidência.

Clinicamente, várias linhas de provas são examinadas para avaliar a possibilidade de um indivíduo com cancro do ovário. Normalmente, estas incluem a presença de uma massa pélvica, história familiar, e outros sintomas (por exemplo, dor pélvica e abdominal, urinária de urgência /frequência, inchaço abdominal, e comer dificuldade), apoiado por um exame físico, a avaliação radiográfica, e achados laboratoriais . No entanto, nenhuma destas avaliações são específicos para câncer de ovário e nenhum diferenciar bem entre condições cancerosas e benignas [3]. Embora evidência radiográfica pode ajudar na detecção e diagnóstico de uma massa pélvica, as técnicas de imagem comumente utilizados são interpretados subjetivamente e tendem a ter baixa especificidade no uso rotineiro [4]. Alguns relatórios sugerem ultra-som por si só ou em combinação com outras variáveis ​​de prognóstico pode ser significativamente mais informativo nas mãos de um especialista de ultra-sons do ovário [5], [6]. No entanto, muitos pacientes não têm acesso a esses serviços de imagem especializadas.

Não há EUA Food and Drug Administration (FDA) biomarcadores -cleared para o rastreio do cancro do ovário. Para a aplicação mais estreita de recorrência da doença de monitorização e resposta terapêutica, dois marcadores têm sido aprovado pela FDA: antigénio CA-125 (CA-125) em 1987, e mais recentemente, humano epidídimo proteína-4 (HE4) em 2008 [7], [ ,,,0],8], [9], [10]. Apesar disso, CA-125 é frequentemente utilizado off-label para o diagnóstico inicial. No entanto, neste cenário, o desempenho de CA-125 varia amplamente, dependendo do ponto de corte selecionado, ea população de pacientes, com sensibilidades que variam de 29-100%. Uma complicação adicional é que CA-125 dá muitos falsos positivos em uma ampla variedade de doenças malignas normais, benignas e outros, levando à baixa especificidade [11], [12], [13].

Muitas abordagens têm sido tomadas para melhorar o desempenho de CA-125. especificidade melhorou tem sido relatada em um estudo retrospectivo utilizando série CA-125 medições interpretados por um Risco de Algoritmo cancro do ovário (ROCA). Os relatórios iniciais sugerem que a precisão pode ser inadequada para o diagnóstico inicial [14], embora os resultados mais definitivos são esperados após a conclusão de uma investigação clínico prospectivo no final de 2011 [15]. Muitas outras estratégias têm procurado combinar CA-125 com marcadores adicionais [16], [17], [18], [19], [20]. OvaCheck® combina CA-125 com outros sete marcadores e tem 81,1% de sensibilidade e 85,4% de especificidade, conforme determinado em um estudo de validação clínico duplo-cego [21]. No entanto, o desempenho do teste precisa ser validado em uma população não-especialista (por exemplo, ginecologista-obstetra). O risco de ovário malignidade Algorithm (ROMA) combina medições de ambos CA-125 e HE4 [22]. O índice de risco de malignidade (RMI) tenta melhorar a especificidade através da combinação de CA-125 com uma pontuação de imagem e estado de menopausa [23]. No entanto, ROMA e RMI não parecem aumentar o desempenho significativamente ao longo sozinho [24] CA-125, [25], [26]. Outro teste MultiMarker, OvPlex ™, que combina o CA-125 com a proteína C-reactiva, soro amilóide A (SAA), interleucina 6 (IL-6), e IL-8, foi referido como tendo sensibilidade de 94,1% e 93,1% de especificidade [ ,,,0],27]. No entanto, as amostras de casos e controles não eram da mesma população de pacientes, levantando preocupações significativas que vieses de seleção inflado o desempenho relatado. Do mesmo modo, um teste de Yale desenvolvido, OvaSure ™, combina leptina, prolactina, osteopontina, insulina-like growth factor II e factor inibidor de macrófagos com o CA-125 e tem uma sensibilidade reportada de 95,3% e uma especificidade de 99,4% [28]. No entanto várias preocupações sobre o desenho do estudo e população de validação também desafiaram a validade dos marcadores selecionados eo significado do desempenho relatados [29], [30].

Em 2009, um teste multivariada câncer de ovário foi FDA -cleared, mas não para o rastreio de [31]. O teste, com base nas medições de CA-125 com transtirretina, apolipoproteína AI, transferrina e microglobulina β2, foi aprovado para a população muito limitado de mulheres para quem a cirurgia já está planejado para uma massa adnexal ovário, quando eles ainda não tenham sido encaminhado a um oncologista, e quando a avaliação clínica e radiológica independente do médico não indica malignidade. O desempenho de OVA1 depende da fonte da população paciente cirúrgico (especialista ou não especialista oncologista) e o estado de menopausa do paciente [31], [32]. Para a população em uso pretendido (mulheres no cuidado de um não-especialista e negativos para malignidade por avaliação clínica) a sensibilidade relatada foi de 70,0% (14/20) e a especificidade de 50,3% (82/163). Para todos os pacientes sob os cuidados de um não-especialista, quando OVA1 foi adicionada a avaliação clínica, a sensibilidade relatada aumentou de 72,2% para 91,7% [31]. No entanto, em conjunto com o aumento de 19,5% na sensibilidade, houve uma diminuição de 41,1% dramática na especificidade (82,7% a 41,6%) e uma associada diminuição de 24,0% do PVP (60,5% para 36,5%).

em uma recente série de publicações envolvendo vários grupos coordenados pela detecção precoce Research Network (EDRN) do Instituto Nacional do Câncer dos EUA (NCI), mostrou-se que para a detecção precoce, 49 biomarcadores promissores não conseguiu melhorar o desempenho ao longo do CA-125, quer sozinhos ou em combinações [33], [34], [35]. Em conclusão, os testes clínicos, simples e amplamente aplicável para a detecção de cancro do ovário permanecem ainda desconhecidos, e não há uma necessidade para uma pesquisa mais ampla para, novos, marcadores informativos e combinações de cancro. Em um relatório anterior, perfilado 104 biomarcadores séricos comum, 44 marcadores auto-imunes e 56 marcadores de doenças infecciosas [36] e informou sobre sua capacidade individual para discriminar o cancro do ovário das condições normais e benignos. Em estudos relacionados, nós construímos painéis de biomarcadores para melhorar o desempenho dos biomarcadores individuais ([21], [37]). O painel final, OvaCheck, destinava-se a ser utilizado para encaminhar as mulheres com sintomas de câncer de ovário a um oncologista ginecológica. Nossa hipótese é que perfilando biomarcadores adicionais, podemos descobrir novas e informativas biomarcadores, que poderiam ser usados ​​para modificar o painel OvaCheck existente e melhorar o seu desempenho global. Propusemos para resolver isso em duas etapas distintas. Em primeiro lugar, no estudo atual, nós estendemos o trabalho de descoberta de biomarcadores, com um adicional de 155 biomarcadores descobertos principalmente por meio de pesquisas sobre o câncer. Na segunda etapa, ainda a ser realizado, vamos avaliar o painel modificado, usando um novo coletados prospectivamente, conjunto de validação, cego de amostras. Temos agora um relatório sobre uma pesquisa de biomarcadores 259 soro de quase 500 novos pacientes com câncer de ovário ou condições benignas. Nossas amostras foram retirados de um estudo clínico grande, prospectivo de massas anexiais executadas em 11 locais independentes, com soros colhidas sob um protocolo uniforme, antes da intervenção cirúrgica, e antes do conhecimento do estado da doença. Para assegurar a consistência, todos os ensaios e as amostras foram realizadas em uma única plataforma num único local e todas as análises foram realizadas usando o mesmo software. Analisamos os dados para a evidência de marcadores individuais úteis de câncer de ovário em todo subtipo da doença e estágio. Nossos resultados apontam para a ausência de um único marcador de diagnóstico, e apoiar a crescente ênfase no desenvolvimento de ensaios multivariada por meio de regressão logística ou algoritmos mais sofisticados.

Materiais e Métodos

Cohort Study

Sera eram de uma coleção prospectivo desenvolvido por sistemas de Correlogic, Inc. especificamente para desenvolver e validar o desempenho de um teste de câncer de ovário [21]. Todas as amostras foram recolhidas ao abrigo de um protocolo uniforme de 11 locais diferentes, que foram monitorados durante a aderência. A Institutional Review Board Ocidental (Olympia, WA) e os CEPs dos sites individuais aprovou os estudos sob FDA Investigational Device Isenção (IDE) número G050132. Os locais de coleta (e IRBs) foram: Cedars-Sinai Medical Center, Los Angeles, CA (Cedars-Sinai Institutional Review Board); Florida Oncologia Ginecológica, Fort Meyers, FL (Comitê de Revisão Institucional do Sistema de Saúde Lee Memorial); Florida Institute Hospital do Câncer, Orlando, FL (Florida Hospital Institutional Review Board); O Instituto Harry e Jeanette Cancer Weinberg em Franklin Square Hospital, Baltimore, MD (Instituto de Pesquisa MedStar Georgetown Oncology Institutional Review Board); Santo Hospital da Cruz, Silver Spring, MD (Santa Cruz Institutional Review Board); North Shore – Long Island Health System judaica, Manhasset, NY (Institutional Review Board North Shore-Long Island Health System judaica); SUNY at Stony Brook, NY, Stony Brook, Nova Iorque (Comissão de Pesquisa Envolvendo Seres Humanos SUNY Stony Brook); Universidade do Alabama em Birmingham, Birmingham, AL (A Universidade de Alabama em Birmingham Institutional Review Board para Uso Humano); University of Southern California, Norris Cancer Center, Los Angeles, Hospital da CA e da Mulher e da Criança, Los Angeles, CA (University of Southern California Ciências da Saúde Campus Institutional Review Board); Wake Forest University Health Sciences, Winston-Salem, Carolina do Norte (Institutional Review Board acordar Escola de Medicina da Universidade de Floresta); e Mulheres e Crianças Hospital de Rhode Island, Providence, RI (Institutional Review Board Mulher e Hospital dos infantes de Rhode Island). Os critérios de inclusão no estudo eram mulheres, pelo menos, 18 anos de idade, sintomáticas do câncer de ovário de acordo com o National Comprehensive Cancer Network orientações Tratamento do Câncer (NCCN) ovário para pacientes [3], que inclui mulheres com ou sem uma massa pélvica. Os participantes tinham de ser agendada para cirurgia ginecológica com base na preocupação que eles tinham era necessário câncer de ovário e avaliação patológica pós-cirúrgica dos ovários e tecidos excisadas para estabelecer a verdade clínico do estado da doença. Os critérios de exclusão eram mulheres que não preenchiam os critérios de inclusão, não poderia fornecer consentimento informado, estavam grávidas, ou previamente tratados para o câncer de ovário. consentimento livre e esclarecido foi obtido para cada participante no estudo. foram de-identificados todos os dados e não houve resultados foram devolvidos aos médicos ou pacientes.

No presente estudo, utilizou-se 149 amostras de pacientes com câncer de ovário confirmou-patologia e 350 amostras dos pacientes com pathology- condições benignas confirmados (Tabela 1). As amostras de cancro do ovário incluídas todas as fases e subtipos comuns da doença. As amostras benignas incluídos os tipos comuns de condições benignas visto em toda a população estudada. relatórios clinicopathology completos, obtidos após a cirurgia, juntamente com o paciente idade, raça, encenação, subtipo e local de coleta codificado acompanhado cada amostra.

Processamento de Soro, armazenamento, manipulação e expedição

antes de qualquer intervenção, amostras de sangue (10 ml) foram recolhidas em tubos Vacutainer de vidro de topo vermelho. O sangue foi coagulado durante pelo menos 30 minutos à temperatura ambiente, centrifugada a 3500 g durante 10 minutos, e o soro obtido foi removido em criotubos pré-rotulados e armazenado imediatamente a -80 ° C. Processamento de coleta de sangue ao congelamento foi concluída dentro de 2 horas. Todas as amostras foram enviadas em gelo seco para um único local designado para armazenamento. Para alíquota, todas as amostras foram descongeladas em uma pasta de água e gelo, em seguida, transferido para tubos de amostras marcadas com identificadores codificados que cega todos os experimentadores subsequentes ao estado da doença amostra. As amostras foram então enviadas em gelo seco para Medicina baseada em regras, Inc. (RBM; Austin, TX) para ensaiar. Um documento de acompanhamento desde que a lista de identificadores de amostras codificadas e especificou uma ordem de análise projetado para remover qualquer viés posição tipo de amostra durante a análise. Como resultado dessas precauções, o site analítica RBM foi completamente cegos para o status câncer, patologia e todos os outros detalhes da amostra.

Multiplex imunoensaios

Duzentos e cinqüenta e nove marcadores biológicos foram medidos usando um conjunto de imunoensaios proprietárias multiplexados (DiscoveryMAP® Humano v1.0 e v1.0 OncologyMAP® Humano; Tabela S1) na RBM em seu laboratório certificado pela CLIA baseado em Luminex. Cada ensaio foi calibrado utilizando uma curva padrão de 8 pontos, realizadas em duplicado. medições média da intensidade da fluorescência (MFI) foram interpolados em concentrações de proteína finais que utilizem software de ajuste de curva de propriedade da RBM. O desempenho do ensaio foi verificada utilizando amostras em níveis elevados para cada analito, em duplicado, de baixa, média e de controlo de qualidade (QC). Todas as amostras normais e QC foram em uma matriz à base de soro complexo para coincidir com a matriz de fundo da amostra. Uma vez que os soros foram analisados ​​a uma diluição previamente optimizado, qualquer leitura acima, a concentração máxima da curva de calibração foi atribuído a concentração do nível mais elevado, ao passo que qualquer abaixo da concentração mínima foi atribuído o valor 0. Para a análise, a ordem de execução amostra foi randomizado para evitar qualquer viés sequencial devido à presença ou ausência de doença, subtipo ou estágio da doença, a idade do paciente, ou a idade da amostra de soro.

Análise de dados

a estatística descritiva, receiver operating characteristic (ROC ) curvas e mostra gráficos (gráficos de pontos) para as concentrações de analitos de soro foram realizadas utilizando GraphPad Prism versão 5.0a (GraphPad Software, Inc., San Diego, CA). As diferenças estatísticas foram determinadas pelo teste de Kruskal-Wallis (ANOVA) seguido do pós-teste de comparação múltipla de Dunn. Para todas as comparações estatísticas um P-valor

0,05 foi interpretado como estatisticamente significativo. A matriz de correlação de Pearson foi criada usando o aplicativo proprietário multi-espectral análise SpectraViewer ™ (Correlogic Systems).

Regressão Logística

modelos multivariados foram construídos por meio de regressão logística, utilizando um script python desenvolvido in-house .

resultados e Discussão

Usando imunoensaios multiplexados, medimos simultaneamente os níveis de 259 moléculas em soros de 149 pacientes com câncer epitelial de ovário confirmou-patologia e 350 indivíduos com condições de ovário benignos (Tabela 1 ). Desde que estávamos interessados ​​na capacidade de biomarcadores para diferenciar entre o câncer sintomaticamente semelhante e condições ginecológicas benignas, todas as amostras foram obtidas a partir da mesma população clínica – mulheres que se apresentam para a cirurgia com base principalmente na presença de uma massa anexial. Todas as amostras foram coletadas antes de qualquer intervenção e antes de o estatuto da doença era conhecida. estado da doença foi posteriormente identificado por exames de patologia do tecido extirpado. Os soros foram coletados por meio de um único protocolo de coleta de amostra que foi monitorada pela conformidade. O estudo foi realizado prospectivamente em 11 sites que também foram monitorados para a adesão de protocolo. Isso garantiu a qualidade da amostra e removeu a possibilidade de qualquer recolha, tratamento ou preconceitos biológicos no conjunto da amostra, uma preocupação para muitos outros estudos [30]. Nenhuma amostra saudáveis ​​normais foram utilizados neste estudo, uma vez que são tipicamente mais fáceis de classificar de condições benignas [21] e introduzir factores de confusão, tais como níveis de tensão mais baixos em comparação com os pacientes que enfrentam a cirurgia [38]. Como esperado, a média de idade do paciente foi maior nos indivíduos com cancro do ovário (61 anos) do que aqueles com condições benignas (51 anos) e aumentou com o estágio da doença presente (Tabela 1; [28], [36]). A distribuição dos subtipos de cancro do ovário foi semelhante à distribuição observada para todos os casos de cancro do ovário na população dos EUA como um todo, com uma proporção maior de carcinoma seroso (55%) do que outros subtipos (Tabela 1). Os controles benignos no estudo eram representativos das condições de ovário benignos comuns, incluindo cystadenoma, cystadenofibroma e fibroma.

Para garantir a coerência e ajuda na comparações biomarcadores, todos os 259 marcadores e 499 amostras foram medidos em uma única plataforma em um único local utilizando um painel de, de alto rendimento rigorosamente qualificado, imunoensaios multiplexados. Esta pesquisa construída sobre o nosso perfil anterior de 104 marcadores biológicos [36]. A maioria dos 155 marcadores biológicos adicionais no presente estudo foram desenvolvidos como parte de prêmios de dois NCI-financiados Small Business Innovative Research (SBIR) especificamente orientadas para os marcadores que tiveram suporte da literatura razoável sugerir um papel significativo na biomarcador câncer. Os biomarcadores seleccionados abrangeram uma ampla gama de funções biológicas, implicadas essencialmente em cancro, incluindo antigénios de cancro, hormonas, factores de coagulação, factores de modelação do tecido, constituintes de lipoproteínas, proteases e inibidores da protease, marcadores de risco cardiovascular, factores de crescimento, citocinas /quimiocinas, formas solúveis de receptores de sinalização celular, e reagentes de fase e inflamatórias agudas (Tabela S1). Para o nosso conhecimento, o presente estudo é o mais amplo e mais consistente único estudo de caracterização imunoensaio de moléculas utilizando amostras totalmente caracterizados, de qualidade controlada.

Para cada biomarcador, uma curva ROC foi gerado e sua área sob a curva valor (AUC) em comparação com a de um marcador informativo (AUC = 0,500). Um total de 175 biomarcadores foram desregulado (valores de p 0,05) nas amostras de cancro do ovário em relação às condições ginecológicas benignas. Destes, 136 foram biomarcadores-regulada e 39 sub-regulada (Tabela 2 e Tabela S2). Os biomarcadores com os maiores valores AUC foram predominantemente-regulada no cancro do ovário (Tabela 2, Fig. 1 e Tabela S2) com valores que variam ,599-,933. Os maioria dos marcadores supra-regulados foram, não surpreendentemente, HE4 e CA-125 com os valores da AUC de 0,933 e 0,907, respectivamente, seguido por α interleucina-2 dos receptores (IL-2 alfa do receptor), α1-antitripsina, a proteína C-reactiva, YKL-40, fibronectina celular, cancro do antigénio 72-4 (AC-72-4) e a prostasina, com valores de AUC entre 0,829 e 0,800 (Tabela 2). Os restantes 127 biomarcadores up-regulamentados teve um continuum de valores da AUC 0,797-,556 (Tabela S2). Trinta e quatro dos restantes marcadores 127 tinham valores de AUC acima de 0,700. Para biomarcadores regulada para baixo, os valores da AUC variou 0,556-0,745 (Tabela S2). Os dois mais informativo destes se destacou como transtirretina (0,745) e apolipoproteína A-IV (0,713), enquanto que os biomarcadores restantes tiveram os valores da AUC abaixo 0.700.

Treze dos vinte biomarcadores com os mais altos valores de AUC, a saber, He4, IL-2 receptor α, YKL-40, fibronectina celular, CA 72-4, prostasina, MMP-7, o VEGF-B, a calprotectina, IGFBP-2, LOX-1, a neuropilina-1 e MPIF-1 não estavam presentes em nosso estudo anterior (Tabela 2; [36]). Portanto, os critérios de selecção baseados em literatura para biomarcadores parece ter sido bem sucedido. Enquanto implicados em cancros antes de [22], [39], esta é a primeira vez que essas moléculas foram quantificados com precisão juntos, em um conjunto coerente de amostras, em condições de análise uniformemente controladas, para determinar o seu poder discriminativo para câncer de ovário. Acreditamos que esta abordagem melhora comparações de biomarcadores e deve ajudar na seleção de biomarcadores no desenvolvimento de painéis multi-biomarcadores.

Nós comparamos a informatividade dos biomarcadores que foram medidos tanto em nosso estudo atual e anterior. CA-125 foi o biomarcador mais informativo que foi medido em ambos os estudos, e teve os valores da AUC notavelmente semelhantes de 0,907 (atual) e 0,906 (anterior). No entanto, enquanto os mesmos biomarcadores emergiu em ambos os estudos como valores informativos, AUC ao longo dos estudos variaram. Por exemplo, o mais informativo biomarcadores, α-1-antitripsina (0,817 contra 0,642), proteína C-reactiva (0,806 contra 0,756), TIMP-1 (0,797 contra 0,701), IL-8 (0,795 contra 0,717), IL-6 (0,786 contra 0,693) e TNFR2 (0,748 contra 0,625) todos tinham valores de AUC que eram consideravelmente mais elevados no estudo atual. Além disso, a IL-10 (0,665 contra 0,725), EGFR (0,635 contra 0,733) e insulina (0,626 contra 0,671) tinha valores de AUC que eram consideravelmente mais baixas no estudo corrente. Há três razões possíveis para as diferenças de valores da AUC. Em primeiro lugar, os dois estudos utilizaram amostras diferentes de doentes de diferentes fontes. O estudo anterior utilizou amostras do Grupo de Oncologia Ginecológica National Cancer Institute-financiados (GOG), enquanto que no presente estudo foram utilizadas amostras de nossa própria coleção prospectivo, que também podem ter sido monitorados de forma mais activa para o estrito cumprimento do protocolo. Em segundo lugar, as amostras de câncer não-ovarianos no estudo anterior não foram completamente restrito a condições benignas, mas também incluiu amostras de indivíduos normais saudáveis ​​(19,7%) e indivíduos com outros tipos de câncer (9,5%). Em terceiro lugar, os métodos de preparação de amostras diferia, as amostras foram GOG coagulado em gelo, em oposição a temperatura ambiente no presente estudo, uma diferença conhecida por ser importante para níveis consistentes de marcadores séricos [40], [41]. As diferenças observadas entre os estudos destacam a importância crítica de controle completo de coleta de amostra, manuseio e seleção da população ao realizar e interpretar estudos de biomarcadores.

Como uma comparação entre os dois biomarcadores mais informativo neste estudo, a sensibilidade para HE4 e CA-125 foi determinada ao longo de uma gama de valores de especificidade. Além disso, o valor de cut-off óptima, definida como a soma produzindo a maior sensibilidade e de especificidade foi calculada para cada biomarcador. A sensibilidade para HE4 sozinha diminuiu de 89,0% para 57,1% com especificidade aumentada de 80% para 99,6%, enquanto que para o CA-125 sozinho a sensibilidade diminuiu de 85,2% para 30,2%. O ponto de corte ideal para HE4 e CA-125 foi de 54,8 pM e 52,5 U /mL, respectivamente, dando valores de sensibilidade de 86,6% e 74,5%, respectivamente, e os valores de especificidade de 89,4% e 93,7%, respectivamente. Como esperado de curvas ROC, existem trade-offs quando nenhum biomarcador indivíduo apresenta alta especificidade em um valor de sensibilidade alta predeterminada. Por exemplo, a 100% de sensibilidade, tanto HE4 e CA-125 foram de 0% de especificidade. No sensibilidade de 98%, HE4 tinha 30,6% de especificidade e CA-125, 35,4% de especificidade. No entanto, ao ver relativamente bons valores de especificidade, as sensibilidades teve que ser reduzido para cerca de 95%. Em 95% de sensibilidade, HE4 tinha 50,9% de especificidade e CA-125 tinha 45,4% de especificidade. Estes valores, juntamente com os valores da AUC, indicaram que nesta população, HE4 realizada ligeiramente melhor do que o CA-125. Além disso, estes resultados mostram que nenhum dos biomarcadores neste estudo são suficientemente informativos independentes como biomarcadores de cancro do ovário para aplicações gerais e que os painéis de biomarcadores podem ser necessários para melhorar o desempenho a níveis clinicamente aceitáveis.

Para determinar se algum biomarcadores podem ter maior discriminação para diferentes estágios do câncer, especialmente fase inicial, foram comparados os nove biomarcadores com os valores da AUC acima de 0,800 no palco FIGO I e II amostras onde há a maior necessidade de detecção baseada marcador (Fig. 2). Para amostras de estágio I da FIGO, tanto HE4 e CA-125 foram altamente discriminativo (valores de P 0,001), seguido em ordem decrescente de proteína C-reativa e CA 72-4 (valores P 0,001-0,01), em seguida, α1-antitripsina, YKL-40 e prostasina (valores P 0,01-0,05). Para α-receptor IL2 e fibronectina celular, não houve diferenças estatísticas entre câncer em estágio I e condições benignas (valores P 0,05). Para amostras FIGO estágio II, ambos HE4 e CA-125 foram novamente altamente discriminativo (valores de p 0,001), seguido por para α-receptor de IL2, α1-antitripsina, YKL-40 e CA 72-4 (valores p 0,001 0,01) e, em seguida, a proteína C-reactiva e a fibronectina celular (valores P 0,01-0,05). Para prostasina, não houve diferença estatística (P-value 0,05).

A caixa de limites representam os percentis 25 e 75, eo bar dentro da caixa representa o valor mediano. Os valores mínimos e máximos são representadas pelos extremos dos bigodes. ***, P-valor 0,001; ** P-valor 0,001-,01; *, P-valor 0,01-0,05; NS, valor P 0,05. Abreviaturas: OVCA, câncer de ovário; Não OVCA, o câncer não-ovariano; CA, antigénio do cancro; IL, interleucina.

Para os mesmos nove biomarcadores também determinaram se houve diferenças estatisticamente significativas entre amostras de mulheres com doenças benignas e mulheres com cada subtipo individual de câncer de ovário (Fig. 3). Para carcinomas de células claras, α1-antitripsina e proteína C-reativa foram altamente discriminatória (valores de P 0,001), seguido em ordem decrescente por HE4, CA-125 e α-receptores IL2 (valores de p 0,01-0,05). Para YKL-40, fibronectina celular, CA 72-4 e prostasina não houve diferenças estatísticas (P-value 0,05). Para carcinomas endometrióides, houve diferenças altamente significativas para HE4 e CA-125 (valores de P 0,001) e diferenças significativas para a proteína C-reativa, fibronectina celular, CA 72-4 (valores P 0,01-0,05). Para α1-antitripsina, α-receptor IL2, YKL-40 e prostasina não houve diferenças estatísticas (valores P 0,05). Para carcinomas mucinosos, única CA 72-4 teve uma diferença significativa (P-valor 0,01-0,05). Para carcinomas serosos e mistos, todos os nove biomarcadores tiveram diferenças altamente significativas (P-valor 0,001). Portanto, com excepção dos carcinomas mucinosos, os nove biomarcadores são informativas para todos os subtipos de cancro do ovário comuns, no entanto, as suas potências discriminativos diferentes sugere que diferentes combinações de marcadores pode ser útil para os diferentes subtipos. Embora tivesse sido preferencial para encontrar biomarcadores mais informativos para o subtipo mucinoso, é relativamente raro. Com efeito, apenas 6,0% dos cânceres no estudo eram do subtipo mucinoso (Tabela 1).

A caixa de limites representam os percentis 25 e 75, eo bar dentro da caixa representa o valor mediano. Os valores mínimos e máximos são representadas pelos extremos dos bigodes. ***, P-valor 0,001; ** P-valor 0,001-,01; *, P-valor 0,01-0,05; NS, valor P 0,05. Abreviaturas: OVCA, câncer de ovário; Não OVCA, o câncer não-ovariano; CA, antigénio do cancro; IL, interleucina.

Para simplicidade e eficácia de custo, a utilização de um único biomarcador é preferido sobre biomarcadores múltiplos. No entanto, é evidente que os biomarcadores individuais não pode ser capaz de capturar a diversidade inerente de doenças complexos, tais como o cancro do ovário. Um teste informativo procura combinar vários biomarcadores de uma forma que cada marcador adiciona um tipo diferente de discriminação, quer para toda a população paciente ou das subdivisões da população feitas pelos outros marcadores. Simplificando, marcadores com baixa correlação com o outro tem uma chance maior de contribuir individualmente para um painel de marcadores com forte correlação com o outro.