Abstract

Introdução

Foi investigada a relação de células tumorais (CTCs) em câncer de pulmão de células não pequenas (NSCLC) que circula com o metabolismo da glicose tumor, conforme definido pela

18F captação fluorodeoxyglucose (FDG) uma vez que ambos têm sido associados com o prognóstico do paciente

Materiais Métodos

Foi realizada uma tela retrospectivo de pacientes em quatro centros médicos que foram submetidos a FDG PET-CT e phlebotomy antes de uma intervenção terapêutica para NSCLC. Nós usamos uma célula epitelial Molécula de adesão (EpCAM) biópsia fluido independente baseado na morfologia celular para a detecção e enumeração (definida aqui como CTCs alta definição ou “HD-CTC”) CTC. Nós então correlacionados HD-CTCs com dados de imagem captação quantitativos FDG calibrados em todos os centros em uma análise transversal.

Resultados

Foram avaliados setenta e um pacientes com NSCLC cujo tamanho médio do tumor foi de 2,8 cm ( intervalo interquartil, IQR, 2,0-3,6) e mediana de valor máximo captação padronizado (SUV

max) foi de 7,2 (IQR 3,7-15,5). Mais de 2-CTC HD foram detectados em 63% dos doentes, quer através de todos os estágios (45 de 71) ou na doença eu fase (27 de 43). HD-CTC foram fracamente correlacionadas com o volume tumoral parcial corrigido SUV

max (r = 0,27, p-valor = 0,03) e não correlacionada com o diâmetro do tumor (r = 0,07; p = 0,60). Para um determinado volume parcial corrigido SUV

max ou diâmetro tumor havia uma ampla gama de detectado HD-CTCs em circulação para ambos doença em estágio precoce e tardia.

Conclusões

CTCs são detectados frequentemente em início de carreira NSCLC usando uma abordagem não-EpCAM mediado com uma vasta gama observado para um dado nível de captação de FDG ou o tamanho do tumor. Integrando biomarcadores potencialmente complementares como estes com os dados tradicionais paciente pode, eventualmente, melhorar a nossa compreensão da clínica,

in vivo

biologia do tumor nos estágios iniciais desta doença mortal

Citation:. Nair VS, Keu KV , Luttgen MS, Kolatkar A, Vasanawala H, Kuschner W, et al. (2013) um estudo observacional de circulação células tumorais e

18F-FDG PET Captação em Doentes com tratamento prévio Non-Small Cell Lung Cancer. PLoS ONE 8 (7): e67733. doi: 10.1371 /journal.pone.0067733

Autor: John D. Minna, Univesity of Texas Southwestern Medical Center em Dallas, Estados Unidos da América

Recebido: 13 Março, 2013; Aceito: 22 de maio de 2013; Publicação: 05 de julho de 2013

Direitos de autor: © 2013 Nair 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:. VSN foi financiado pelo National Institutes of Health (NIH) T32 NHLBI bolsa de formação (HL007948), a Fundação de Pesquisa do Câncer de pulmão e da Fundação LUNGevity. KVK foi apoiada por uma Faculté de Médecine et des Sciences de la Santé de l’Université de Sherbrooke Scholarship PME Research Fellow. Este manuscrito foi apoiada por Award Número U54CA143906 do Instituto Nacional do Câncer. Financiamento para Dr. Gambhir referentes a este projecto foi fornecido através do NCI ICMIC P50CA114747, NCI CCNE-TR U54 CA119367, CCNE-T U54 CA151459, Doris Duke Foundation e da Fundação Canárias. suporte de banco de dados para este projeto foi fornecido pelo The Stanford Center for Clinical and Translational Educação e Investigação, através NIH /NCRR conceder UL1 RR025744. O conteúdo publicado aqui é da exclusiva responsabilidade dos autores e não representam necessariamente as opiniões oficiais do Instituto Nacional de Câncer ou o National Institutes of Health. 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 têm o seguinte interesse. Peter Kuhn, Kelly Betel, e Jorge Nieva tem um interesse de propriedade em Ciências da Epic, que licenciou a tecnologia HD-CTC utilizado neste estudo. Não há mais patentes, produtos em desenvolvimento ou produtos comercializados a declarar. Isto não altera a adesão dos autores para todas as políticas de PLoS One sobre os dados e materiais de compartilhamento, como detalhado em linha no guia para os autores.

Introdução

Duas das áreas mais ativas de inquérito na pesquisa do câncer hoje estão focados em células putativos que circulam tumorais (CTCs) que são liberados a partir do tumor pai em sangue [1] e agentes de imagem molecular que pode definir a biologia do tumor

in vivo

[2]. Isto é em parte devido à crença de que ambas estas tecnologias são potencialmente robustas, de custo eficaz, e facilmente transponível para a clínica com um risco mínimo para o paciente.

18F-fluoro-2-desoxi –

D

-glucose (FDG) PET é actualmente o agente de imagem molecular única amplamente utilizado clinicamente, e capitaliza sobre o metabolismo da glicose para capturar um instantâneo da biologia do tumor imperturbável no momento do diagnóstico [3], [4]. Enquanto muitos estudos avaliaram [5] se a intensidade da captação de FDG podem dizer respeito a potencial metastático de um tumor através da Warburg Effect e bioenergética celular dementes [6] – [9]., O mecanismo para essa associação ainda permanece pouco compreendida

as teorias atuais sobre como o mecanismo de “semente e solo” de metástase do tumor ocorre posit que CTCs deve primeiro passar por uma transição epitelial-a-mesenquimal (EMT) para a liberação seguido por uma transição mesenquimal-to-epitelial (MET) para metastático deposição num ambiente adequado [10] – [13]. Uma vez que o metabolismo da glicose do tumor é impulsionado pelo Warburg efeito, durante o qual a glicólise aeróbica aberrante torna-se evolutivamente vantajoso [14], os eventos iniciadores de propagação metastática podem em parte se relacionam com a divisão mais rápida tumores que aumentaram FDG em PET [15].

Como CTCs associado com o metabolismo da glicose tumor permanece largamente inexplorado clinicamente. Para investigar essa questão, um relatório sobre a correlação de células tumorais circulantes usando um ensaio CTC base não-EpCAM com quantitativo normalizado, semi, métricas de captação tumor FDG em pacientes submetidos à avaliação para câncer de pulmão de células virgem de tratamento não-pequenas (NSCLC).

Materiais e Métodos

design Estudo

Este foi um multi-center, análise transversal dos dados existentes a partir de estudos observacionais em curso. Os dados foram obtidos retrospectivamente a partir de pacientes com NSCLC de todas as etapas (Comité Misto Americana do Cancro, 7ª edição) [16], que foram submetidos a FDG PET-CT imagiologia e análise CTC a partir de uma coleta de sangue periférico, entre Outubro de 2009 e Maio de 2012. Foram incluídos aqueles pacientes com NSCLC que tinha imagens FDG PET-CT adquiridos juntamente com uma amostra CTC no prazo de 90 dias e antes do tratamento cirúrgico, médico ou a combinação. Indivíduos submetidos a uma biópsia antes da inscrição também foram autorizados a participar

Os doentes foram recrutados consecutivamente em quatro locais:. Stanford University Medical Center (SUMC); O sistema de saúde Veterans Affairs Palo Alto (VAPAHCS); A Universidade da Califórnia San Diego Moores Cancer Center (UCSD); e da Clínica Billings (Billings) (Documento Suplementar 1, S Figura 1). Os doentes em SUMC e VAPAHCS foram inscritos no momento da FDG PET-CT, como parte de um estudo formal de detecção precoce examinar circulam biomarcadores e de imagem, e os pacientes da UCSD e Billings com qualquer fase da doença eram elegíveis se se preencheram os critérios de inclusão. Phlebotomy foi realizada utilizando técnicas padrão e as amostras foram processadas no Instituto Scripps Research (TSRI) dentro de 48 horas após a flebotomia (tempo médio = 23 horas) [17]. Os prontuários foram revisados ​​para extrair demográfica paciente, clínico, imagens e informações sobre o tratamento pela equipe de pesquisa colaborando em cada respectivo site. Universidade de Stanford, Clínica Billings e Scripps Research Institute Institucionais Review Boards (IRBs) aprovou todos os trabalhos apresentados neste estudo em seus respectivos sites. Plenamente informado, consentimento do paciente por escrito foi obtido antes da inscrição após revisão de documentos protocolo do estudo. resulta HD-CTC por nove pacientes incluídos neste estudo correlação CTC-imaging ter sido previamente publicada [18].

Uma imagem representativa de Alta Definição circulação células tumorais (HD-CTCs) de um paciente Stanford com a fase I cancro do pulmão de células não-pequenas mostrada na imunofluorescência compósita (a) e por microscopia de campo claro de Wright-Giemsa (B). HD-CTCs são caracterizados como 4 ‘, 6-diamidino-2-phenylindole (DAPI) positiva com um núcleo que é maior que envolve as células brancas do sangue (azul, c), citoqueratina (CK) positiva (vermelho, D) e de leucócitos CD45 marcador negativo (verde, E).

Circulating Tumor Análise celular

Foi utilizado um, imunofluorescência, a abordagem morfológica base não-EpCAM para quantificar CTCs como descrito anteriormente (Figura 1) [ ,,,0],17] – [20]. CTCs foram identificados por imunofluorescência (um painel de citoqueratinas, DAPI, CD45) com análises morfométricas automatizado seguido de validação manual, por um técnico treinado-patologista (MSL). O técnico, microscópios e sistema de imagem automatizado foram constantes ao longo do estudo. Resumimos os métodos [17] aqui para ser completo.

Seis a 10 ml de sangue total coletado em celular-Free DNA BCT ™ (Streck, Omaha, NE) foi submetido a lise de glóbulos vermelhos à temperatura ambiente, centrifugado e o sedimento celular resultante foi ressuspenso e ligado como uma monocamada a concebidos costume, lâminas de vidro. Quatro lâminas foram processadas para garantir amostra adequada para análise, geralmente representando 1-2 mL de sangue total. As amostras preparadas foram armazenadas a -80 ° C até se proceder à análise e protocolo de coloração. lâminas descongeladas foram fixadas, permeabilizadas e depois incubadas com um anticorpo monoclonal anti-citoqueratina (marcador de células epiteliais) que tem como alvo as citoqueratinas humanos (CK) 1, 4, 5, 6, 8, 10, 13, 18 e 19 (da Sigma-Aldrich, St. Louis, MO); um anticorpo secundário de cabra conjugado com anti-rato AlexaFluor® 555 (Life Technologies, Carlsbad, CA); um anticorpo monoclonal de CD45 direccionamento directamente conjugado com um corante AlexaFluor® 647 (ABD Serotec, Oxford, Reino Unido); e um corante de contraste nuclear de 0,5 g /mL de 4,6-diamidino-2-fenilindole (DAPI) (Life Technologies, Carlsbad, CA).

Todos os quatro lâminas, um composto que, em conjunto “teste”, foram digitalizadas na sua totalidade por um microscópio de fluorescência automatizada. eventos celulares candidatos foram classificados manualmente como

High Definition CTCs (HD-CTCs

) se fossem CK positivo, CD45 negativo, continha um núcleo positivo DAPI intacta, sem alterações apoptóticos identificáveis ​​ou uma aparência perturbada, e foram morfologicamente distinta da circundantes glóbulos brancos (leucócitos). HD-CTC enumeração foi determinada a partir de quatro conjunto de slides com o objetivo de analisar um volume de sangue banhado totais contendo 1 x 10

7 células nucleadas por teste. as contagens de leucócitos de sangue total foram determinados automaticamente (sistema de WBC, HemoCue®, Cypress, CA) e o número de células nucleadas detectados pelo ensaio por lâmina (Via DAPI e coloração CD45) foi utilizado para calcular a quantidade equivalente de sangue analisadas por slide . Esta plataforma biópsia fluido também evita descartar outras células anormais com algumas características HD-CTC que não satisfazem integralmente os critérios de inclusão (como corpos apoptóticos) e digital cataloga-los para posterior análise.

aglomerados HD-CTC para este estudo foram identificadas como descrito anteriormente [21], e foram contadas a partir de agrupamentos espaciais e, em seguida caracterizada como o número total de agregados. Clusters foram definidas como pelo menos duas células HD-CTC com citoplasma em contacto uns com os outros após a inspeção visual durante a contagem das células. Analisamos HD-CTCs em uma escala numérica contínua padronizado por 10 milhões de glóbulos brancos (referidas como HD-CTC /10M WBC) total de clusters HD-CTC por amostra e. Nós também um relatório sobre HD-CTCs padronizado por volume de sangue como HD-CTC /mL para comparação com outras plataformas existentes e para facilidade de interpretação. Para calibrar o teste de HD-CTC, as amostras foram analisadas para outros tipos de câncer do pulmão (não-NSCLC) e para nódulos benignos documentados de pulmão por biópsia, cirurgia ou acompanhamento clínico. É importante ressaltar que a análise de todas as amostras (ML) foi realizada cego ao diagnóstico para remover qualquer viés de interpretação possível.

HD-CTC Ensaio Reprodutibilidade

O ensaio HD-CTC foi tecnicamente validado com linha celular spiking experiências para atingir um R

2 = 0,9997 no teste de linearidade como relatado anteriormente [17]. Estas experiências foram realizadas utilizando linhas celulares SKBR3 e 0 a 3 X 10

2 células por ml de sangue de controlo dador normal. O coeficiente de variação (CV) para este ensaio é de 16% e correlação inter-processador é R

2 = 0,979. processo de preparação da amostra adere aos procedimentos operacionais padrão para as amostras do paciente através de um sistema de código de barras para todos os consumíveis e instrumentação. Todos os off-the-shelf instrumentação é calibrado de acordo com a recomendação do fabricante e toda a instrumentação personalizada é calibrado de acordo com os protocolos de validação técnicos estabelecidos durante o comissionamento.

FDG PET-CT Aquisição

Em geral, aquisição FDG PET-TC foi realizada para o paciente em jejum (mínimo de seis horas) após uma injecção de 444-555 MBq

18F-FDG, a avaliação do nível de glucose do paciente, e um período de absorção do marcador de 60-90 minutos antes da imagiologia. Ordenou maximização subconjunto expectativa (OSEM) reconstrução com CT atenuou-correção foi realizada em dados de PET em todos os centros e protocolos de imagem detalhados para cada centro estão disponíveis no Documento Suplementar 1, Tabela S1. valores semi-quantitativa (valor máximo a absorção padronizado, SUV

max) foram extraídos de imagens FDG PET-CT usando uma região de interesse desenhada sobre o tumor interpretação pelo médico para posterior análise por protocolos clínicos de cada instituição. Para os casos em SUV

max não foi relatado na altura do ditado, imagens disponíveis foram revistos pelo pesquisador colaborador em cada instituição (KVK em SUMC, MV na PAVAHCS, CH na UCSD e JN em Billings) para extrair o valor.

Protocolo fantasma

parcial correção do volume (PVC) [22] foi aplicada a SUV

dados max usando adquiridos a partir de um fantasma torácica antropomórfica que foi digitalizado em cada site participante (Documento suplementar 1 , Figura S2). Resumidamente, um fantasma que consiste em uma piscina mediastino simulada, dois pulmões e esferas “tumor” que variam de 0,4 cm a 3,1 cm, com concentrações conhecidas e idênticos FDG imitando gamas de tumores em humanos, foi feita a varredura em cada centro participante usando o seu protocolo clínico. As imagens obtidas foram reconstituídas usando o algoritmo de centro de participante e, em seguida, um coeficiente de recuperação (RC) foi gerado de acordo com os métodos anteriores [22]. Esta curva RC foi usada para corrigir os efeitos de volume parcial. Denotamos os recursos corrigidos neste estudo com um índice “PVC” de distinção (isto é, PVC SUV

max é denotado como SUV

maxPVC). Por fim, utilizou-se esta curva para determinar o quão bem scanners foram calibrados entre os centros (Documento Suplementar 1 Figura S3).

Características FDG PET-CT Captação

características captação de FDG foram extraídos usando um de três região dimensional de interesse (ROI) sobre o tumor primário em um GE Healthcare AW Workstation, v4.5 em SUMC com a implementação PET VCAR ™ (Figura 2). PET-VCAR ™ é uma plataforma de software fornecido pela GE Healthcare com recurso de anotações disponíveis como um add-on para as estações de trabalho da GE. [23] Nós re-extraído SUV

max a partir da matéria Digital Imaging em Comunicação de Medicina arquivos (DICOM) para cada instituição para verificar a interpretação clínica de SUV

max em cada local e para garantir a reprodutibilidade. Tumor SUV

maxPVC foi calculado após a extração absorção pulmonar fundo FDG e usando dados fantasmas RC (Suplementar arquivo 1, SMethods e Tabela S2).

A tridimensional, projeção de intensidade máxima, de corpo inteiro

18F -FDG PET-CT (à esquerda). absorção fisiológica é vista no cérebro, coração e fígado, com excreção através da pélvis renal e da bexiga. Este tumor mostrou uma captação de FDG intensa com SUV

max de 19, SUV

média de 9,6, e TLG de 65,6 usando um 50% SUV

limite máximo (superior direito). No CT, o volume da lesão foi estimada em 6,0 cm

3 com um diâmetro máximo de 22 mm (inferior direito).

FDG PET-CT volumétrica Análise

Uma vez que estavam interessados ​​na determinação de como total da lesão glicólise (TLG, definida aqui como SUV

significa x volume do tumor metabólica) [24] correlacionada com HD-CTC quando comparado com o volume tumoral anatómica na porção CT do estudo FDG PET-CT, usamos PET-VCAR ™ para o segmento e calcular volumes de imagens de PET e CT. Para imagens de PET, este limiar tinha uma configuração padrão de 50%, e representou o sinal de drop-off que delimitado o algoritmo de crescimento de regiões para definir a captação de FDG. Para os casos em que esta segmentação não representam com precisão o tumor, um limiar foi otimizada manualmente para capturar totalmente a atividade FDG usando a imagem CT co-registrada. diâmetro do tumor Anatomic eo volume foram capturadas a partir da imagem CT por inspeção visual. De nota, o médico interpretação (KVK) foi cegado para resultados HD-CTC.

Análise Estatística

As estatísticas descritivas para clínicos, de imagem e variáveis ​​patológicas foram determinados utilizando a mediana e intervalo interquartil (IQR ) ou um número com por cento, conforme apropriado. Diferenças entre os centros foram avaliadas por ANOVA para variáveis ​​contínuas pelo teste de Tukey, a Chi-quadrado e teste exato de Fisher para as variáveis ​​categóricas, como apropriado, e um teste de Kruskal-Wallis para variáveis ​​ordinais. Normalidade para as variáveis ​​incluídas na modelagem foi formalmente testado utilizando o método de Kolmogorov-Smirnov. contagens de HD-CTC foram correlacionados com a captação de FDG através de um teste de Spearman para explicar a distribuição não-paramétrica das variáveis ​​subjacentes. Log-normalizado de imagem e métricas HD-CTC também foram comparados por meio de Spearman e correlações Tau de Kendall para avaliar a consistência. Para análises adicionais, definimos um tumor ávido FDG como um com um SUV

≥2.5 max, uma vez que esta é uma distinção clinicamente relevante [25], e os tumores não-metastáticos como qualquer tumor estágio T, sem que acompanha lesões satélites, nodal ou metástases à distância, de acordo com as mais recentes orientações AJCC 7.0.

as análises estatísticas foram realizadas utilizando Excel ™ (Excel para Mac, 2010, Seattle, WA) e SAS Enterprise Guia ™ (v4.3, Cary, NC) .

resultados

de 153 pacientes examinados nos quatro locais envolvidos neste estudo (Documento suplementar 1, a figura S1), setenta e um pacientes eram, em última análise elegíveis para análise, e 62 desses pacientes teve de imagens raw (DICOM) arquivos disponíveis para extração de características a imagem mais detalhada (Tabela 1). A idade média para a coorte foi de 71 anos (intervalo 44-96 anos), 59% eram do sexo masculino, ea maioria dos pacientes eram brancos (73%). Quarenta e três pacientes tiveram fase I da doença, 5 tiveram fase II, e 23 tinham estadio III-IV NSCLC, com o diâmetro do tumor primário médio é de 2,8 cm (IQR 2,0-3,7 cm).

A tempo médio de PET para HD-CTC empate foi de 1 dia (IQR 0-14 dias, variando de 24 antes de PET de 84 dias após) e uma mediana de 1,23 mL de sangue (IQR 0,95-1,55) compreendia um teste para HD-CTC A análise por amostra. Quarenta e quatro pacientes (62%) tiveram uma biópsia do tumor primário durante o curso de seu trabalho-up e 27 (38%) dessas biópsias foram antes de HD-CTC empate, mas apenas 2 foram dentro de 7 dias e nenhum estavam dentro de 24 horas-de HD-CTC amostragem. As amostras foram normalmente processados ​​dentro de um dia de flebotomia (faixa de 17-43 horas). Localizada NSCLC predominou na SUMC eo PAVAHCS, enquanto Billings e UCSD inscritos mais pacientes localmente avançados e metastáticos (Tabela 1).

Sessenta e dois arquivos raw de imagem (DICOM) estavam disponíveis para análise quantitativa de imagens e 40 de 71 tumores necessário um ajuste de PVC com base em estudos fantasmas. variação inter-scan através destes quatro centros estava dentro das estimativas relatados (Documento Suplementar 1, Figura S3) [26]. Vinte e quatro dos 62 imagens (39%) necessitaram de acionamento manual para a segmentação tumor automatizado, e este limite override variou de 45% a 70% em comparação com o padrão de 50%. Oito imagens foram segmentadas manualmente como não podíamos limite-los adequadamente. Relatado mediana tumor primário SUV

max foi de 7,2 (IQR 3,7-15,5) e acordou bem com valores extraídos a partir de arquivos DICOM (Documento Suplementar 1, Tabela S2), enquanto o SUV

maxPVC foi ligeiramente maior do que a métrica não corrigido (8,8 , IQR 4,5-16,8).

Quatro não NSCLC, nódulos metastáticos tinha uma gama de 0,0-2,2 HD-CTC /10 M WBC (0-1,9 HD-CTC /mL), enquanto que detectou um semelhante gama de 0,0-2,2 HD-CTC /10 M WBC por quatro nódulos benignos (0-0,8 HD-CTC /mL). Por isso, escolheu um limiar de 2,2 HD-CTC /M 10 WBC ( 1,9 HD-CTC /mL) para análise posterior. É de notar, não há aglomerados CTC foram detectadas em qualquer um destes grupos.

A gama de HD-CTC /10 M WBC para doentes com NSCLC detectado variou entre os centros de 0-779 para todas as fases TNM e 0-695 nos 43 pacientes com doença de fase I, que foi semelhante ao enumerar HD-CTC /ml (Tabela 1). Superior a 2,2 HD-CTC /10 M WBC foram detectados em 45/71 (63%) pacientes para todas as fases TNM e 27/43 (63%) pacientes com apenas uma doença estágio I. Para enumerado HD-CTC /mL, 61% (43/71) de todas as fases TNM e 60% (26/43) dos pacientes estágio I teve mais de 2 HD-CTC /mL. Para todos os estádios TNM, 33/71 pacientes (46%, mediana = 5, IQR 2-6) e 21/43 pacientes com doença em estágio I (49%, mediana = 6, IQR 2-10) tiveram pelo menos um HD- aglomerado CTC detectado.

tumor O consumo máximo de FDG, ambos não corrigida (SUV

max) e corrigida para o tamanho do tumor (SUV

maxPVC), foi significativamente diferente entre a fase I-IV NSCLC (valor-p = 0,004 e 0,03, respectivamente). Isso também era verdadeiro para o tipo histológico, com a histologia escamoso ter valores mais elevados do que os cancros sem tipo não-pequenas de pulmão de células ou adenocarcinoma (valor-p = 0.0008 e 0.002 para o SUV

max e SUV

maxPVC respectivamente). Em contraste com isso, os números-se HD-CTC por 10 M WBC, mL ou enumerados pelo cluster de contagem não variam significativamente pelo agrupamento TNM fase (valor-p = 0,64, 0,60 e 0,78, respectivamente) ou por tipo histológico (p value = 0,97, 0,96 e 0,90, respectivamente).

HD-CTCs, por 10 M WBC, mL ou por conjuntos totais, não se relacionou com o diâmetro do tumor como medido por CT (mm) ou com volume extraído CT de o tumor primário (Figura 3). Aumentar SUV

maxPVC correlação fraca com o aumento da contagem de HD-CTC e clusters totais (Figura 3). Ao examinar o volume em vez de métricas escalares, TLG correlacionados fracamente com contagens de HD-CTC e clusters total, quando comparado com o volume CT, que não se correlacionou em tudo. Estes dados foram semelhantes para as métricas normalizou-log (Documento Suplementar 1, Tabela S3). Quando o subgrupo de pacientes que tiveram de imagem e phlebotomy dentro de quatro semanas de si apenas foi analisada (n = 65), as correlações na Figura 3 foram em geral mais fraco do que forte

TLG = Total Lesão glicólise.; SUV = Padronizado de Captação de Valor; PVC = volume parcial corrigido; 10 M WBC = 10 milhões de células brancas do sangue. números em negrito são significativos pelo valor de p 0,05. Metade da matriz só é apresentada, uma vez que é simétrica em torno de um e correlações são sombreadas pela magnitude de correlação. * correlações de Spearman são mostrados para 62 de 71 pacientes com dados extraídos pelo PET-VCAR.

Nós também plotados SUV

maxPVC pelo HD-CTC /M WBC 10 para examinar a estrutura do de dados (Figura 4). Embora estas duas variáveis ​​foram fracamente correlacionadas, como descrito acima, quando se examina SUV

maxPVC no contexto de quantidades HD-CTC, 8 PET tumores “negativos” (SUV

maxPVC 2,5) tinha um HD-CTC /10 fardo M WBC que varia de 0-38, enquanto 19 PET tumores “positivos” não tinha apreciável carga HD-CTC. Além disso, para um determinado SUV

maxPVC ou diâmetro do tumor, houve uma ampla distribuição de HD-CTCs no sangue do paciente, tanto estágio precoce e tardia NSCLC.

pacientes não-metastáticos são destacadas em vermelho (ver métodos para definição) e os eixos estão apresentados como o log

2 (X, Y) para facilidade de interpretação. Aumentar SUV

maxPVC (à esquerda) foi fracamente correlacionadas (r = 0,27, p = 0,03) com o aumento da HD-CTC /10 M contagem de leucócitos em comparação com o diâmetro do tumor na tomografia computadorizada (direita; r = 0,07, p = 0,60), que não mostrou nenhuma correlação. * Exibido em 62 de 71 pacientes com dados extraídos pelo PET-VCAR.

Discussão

Embora vários estudos examinaram a prevalência e utilidade prognóstica de CTCs em carcinomas [27], incluindo NSCLC [28], [29], apenas alguns têm avaliado a relação de CTCs enumerados individualmente com FDG PET-CT na prática clínica [30] – [32]. Estes estudos anteriores voltados para o cancro da mama metastático [30], [31], mas um estudo recente analisou a mudança na CTC conta em resposta ao tratamento para câncer de pulmão recaída e essa associação com FDG PET SUV

max [32]. Enquanto esta investigação não foi capaz de encontrar um nível preditivo para SUV

max e resposta CTC, os autores fizeram notar uma tendência para uma mudança no CTC conta com tratamento e inicial FDG PET SUV

max do tumor recidivante quando estratificar por respondedores e não-respondedores. É importante notar que, enquanto este foi um estudo multicêntrico, sem calibragem do scanner FDG PET foi realizada.

Para o nosso conhecimento, poucos estudos-se houver-se agregadas um número significativo de início de carreira, pacientes virgens de tratamento com características de imagem anotada para NSCLC. Além disso, o EpCAM estudos citados anteriormente utilizado enriquecido plataformas baseadas em captura de células, que é uma diferença essencial uma vez que a abordagem mediada não-EpCAM foi utilizado aqui parece ser independente da fase TNM quando em comparação com estes outros estudos com rendimentos pobres para fase inicial tumores [33]. Enquanto o ensaio de HD-CTC tenha sido previamente aplicada NSCLC, [18], [19] Este estudo estende o ensaio a uma configuração virgem de tratamento com os pacientes em fase inicial predominantemente que estão associados com características de imagem.

FDG captação via SUV

max foi fortemente palco e dependentes [15] histologia, [22] neste estudo, mas as mesmas associações não foram evidentes para CTCs e não fomos capazes de mostrar até mesmo uma modesta correlação entre esses dois biomarcadores. Isto sugere que estes dois biomarcadores podem capturar instantâneos ortogonais da biologia tumoral, que em conjunto descrevem mais adequadamente a diversidade biológica de doentes com NSCLC clinicamente semelhantes. Como exemplo, examinamos dois fase III (AJCC 7) pacientes que foram tratados da mesma (chemoradiation sem cirurgia). Ambos os pacientes tiveram de pré-tratamento, os tumores glucoavid (SUV

maxPVC 15,5 51,9), mas as contagens CTC discordantes (130 0). Enquanto o SUV

max + /CTC + paciente tem, infelizmente, expirou em 9 meses (com recorrência em 3 meses), o SUV

max + /CTC paciente permanece livre da doença em quase um ano. Isto sugere que a t

4N

0 (NSCLC NOS) tumor sem CTC em comparação com o t

3N

2 (adenocarcinoma) tumor com doença nodal e muitas CTC pode ser fenotipados mais precisamente com um sistema integrado abordagem biomarcador. Claramente, porém, essa observação deve ser confirmado em mais pacientes como se reunir dados adicionais ao longo do tempo.

O número de CTCs na circulação é uma função da intravasation tumor primário de células, a sobrevivência de células tumorais no sangue e tumor depuração de células a partir da corrente sanguínea [11]. Dados anteriores sugerem que a maioria das CTCs são eliminados da circulação rapidamente [34] e apenas uma fração muito pequena proliferam em um local distante [35]. Nossos dados mostram que existem muitas CTCs na doença, seja em estágio inicial, individualmente ou em grupos-implica a granel tumor (ou seja, a doença, mais avançado) pode não ser o principal condutor do estado estacionário CTC e sobrevivência CTC à metástase. Estes resultados estão de acordo com um outro estudo anterior utilizando não-EpCAM detecção de CTC base [29], precisem de ser confirmados em estudos adicionais, e follow-up no banco.

Este estudo baseia-se em trabalho anterior [21 ] examinar a alta prevalência de clusters CTC ou tumor “microembolias” em avançado estágio de carcinomas humanos, mostrando que estes depósitos são numerosos na doença em estágio inicial também. Uma vez que estes “microembolias” têm sido relatados para ter um potencial metastático superior [36], os clusters CTC poderia ser jogadores importantes no meio biomarcador. Uma descoberta recente e provocativo notar que os clusters CTC exibir um fenótipo principalmente mesenquimais, que apoia esta hipótese. [37] No entanto, os agregados CTC apareceu correlacionar apenas fracamente com a captação de FDG do tumor primário com base no nosso estudo piloto.

Nós estabelecemos um modelo clínico para estudar o metabolismo do cancro do pulmão e seu efeito sobre o resultado do paciente que pode levar a observações adicionais e importantes, mas este estudo tem limitações claras que exigem discussão. Embora tenhamos usado uma plataforma viável de detecção de CTC, e fomos responsáveis ​​por inter-varredura ea variabilidade intra-scan com a padronização de imagem FDG PET-CT em todos os centros para doentes sem tratamento prévio com diferentes tamanhos de tumor, ainda ficaram com uma coorte heterogêneo de pacientes em relação à fase e histologia-ambos os quais podem confundir a interpretação de FDG e análise CTC. Também capturou amostras que foram desenhados dias a semanas de aquisição FDG PET-CT ou próximo a uma biópsia do tumor primário. O efeito desta variação pode ter introduzido algum erro em nossas estimativas de ambos detecção de CTC e captação de FDG, embora a natureza dessa imprecisão não é fácil de estimar. Além disso, é bem possível que analisar características epiteliais de CTCs putativos pode não definir adequadamente subpopulações com mais mesenquimais ou células-tronco como propriedades [37] e que estas subpopulações poderiam associar de forma diferente com o metabolismo da glicose tumor. Finalmente, reconhecemos que este é um estudo piloto e mais pacientes são obrigados a estudar mais detalhadamente a utilidade destes dados e instituir modelagem mais sofisticada dada a distribuição não-linear das variáveis ​​analisadas. Estudando pacientes adicionais ao longo do tempo vai construir sobre estas descobertas iniciais.

Conclusão

Foi utilizado um modelo clínico de câncer de pulmão de não pequenas células que sugere enquanto CTCs correlacionados fracamente com captação de FDG PET tumoral, um grande variação do número de CTC para um determinado SUV

max ou tumor diâmetro existiu. Nós também observou que CTCs foram predominantes na doença em estágio inicial quando se utiliza um “biópsia fluido” plataforma não-enriquecido CTC. Estas conclusões exigem um estudo mais aprofundado e sugerem que a integração biomarcadores complementares, não-invasivas podem ser úteis para a compreensão da heterogeneidade paciente nas fases iniciais desta doença mortal.

Informações de Suporte

arquivo S1.

Figura S1. O fluxo de pacientes com a participação dos Centros Médicos. Figura S2. Fantasma torácica para FDG PET-CT calibração. Figura S3. Recuperação Coeficiente (RC) Curves em todos os centros. Tabela S1. Parâmetros de imagem para FDG PET-CT Aquisição pelo Centro. Tabela S2. Tabela S3.