Abstract
Formålet med dette arbeidet var å undersøke flyktige organiske forbindelser (VOC) som kommer fra urinprøver for å finne ut om de kan brukes til å klassifisere prøvene i de fra prostata kreft og ikke-cancer grupper. Deltakerne var menn henvist for en trans-rektal ultralydveiledet prostatabiopsi grunn av en forhøyet prostataspesifikt antigen (PSA) nivå eller unormale funn ved digital rektal undersøkelse. Urinprøver ble samlet fra pasienter med prostatakreft (n = 59) og kreft-frie kontroller (n = 43), på den dag de biopsi, før deres fremgangsmåte. VOC fra den øvre delen av gjort basiske urinprøver ble ekstrahert ved bruk av fastfase mikro-ekstrahering, og analysert ved hjelp av gasskromatografi /massespektrometri. Classifiers ble utviklet ved hjelp av Random Forest (RF) og lineær diskriminant analyse (LDA) klassifiserings teknikker. PSA alene hadde en nøyaktighet på 62-64% i disse prøvene. En modell basert på 4 VOC, 2,6-dimetyl-7-okten-2-ol, pentanal, 3-oktanon og 2-oktanon, var marginalt mer nøyaktig 63-65%. Når kombinert, PSA-nivå og disse fire VOC hadde midlere nøyaktighet på 74% og 65%, ved bruk av RF og LDA, respektivt. Ved gjentatt dobbel kryssvalidering, gjennomsnitts nøyaktighet falt til 71% og 65%, ved hjelp av RF og LDA, henholdsvis. Resultater fra VOC profilering av urin headspace er oppmuntrende og tyder på at det er andre metabolomic veier verdt å utforske som kan bidra til å forbedre den lagdeling av mennesker i fare for prostatakreft. Denne studien legger også til vår kunnskap på profilen til forbindelser som finnes i basisk urin, fra kontroller og kreftpasienter, noe som er nyttig informasjon for fremtidige studier som sammenligner urin fra pasienter med andre sykdomstilstander
Citation. Khalid T , Aggio R, Hvit P, De Lacy Costello B, Persad R, Al-Kateb H, et al. (2015) Urin flyktige organiske forbindelser for påvisning av prostatakreft. PLoS ONE 10 (11): e0143283. doi: 10,1371 /journal.pone.0143283
Redaktør: Franky L. Chan, The Chinese University of Hong Kong, Hongkong
mottatt: 10 juli 2015; Godkjent: 03.11.2015; Publisert: 24.11.2015
Copyright: © 2015 Khalid et al. Dette er en åpen tilgang artikkelen distribueres under betingelsene i Creative Commons Attribution License, som tillater ubegrenset bruk, distribusjon og reproduksjon i ethvert medium, forutsatt den opprinnelige forfatteren og kilden krediteres
Data Tilgjengelighet: All relevant data er i avisen og dens saksdokumenter filer
Finansiering:. Dette arbeidet ble finansiert av Rotary klubb, https://www.rotary.org/en. Ekstra midler ble gitt av Ralph Shackman Trust, Woodfines Llp, Lockton House, Clarendon Road, Cambridge, CB28FH. Ingen offisielle URL er tilgjengelig selv om registrerings detaljer om veldedighet kan finnes på: https://opencharities.org/charities/287406. Finansiører hadde ingen rolle i studiedesign, datainnsamling og analyse, beslutning om å publisere, eller utarbeidelse av manuskriptet
Konkurrerende interesser:.. Forfatterne har erklært at ingen konkurrerende interesser eksisterer
Innledning
Prostatakreft er den nest mest utbredte malignitet påvirker menn over hele verden, og likevel er det ingen pålitelig screening. Over 40 000 tilfeller blir oppdaget i Storbritannia hvert år [1], vanligvis ved en kombinasjon av digital endetarms eksamen (DRE), serum prostata spesifikt antigen (PSA) målinger og etterfulgt av trans-rektal ultralyd-veiledet (TRUS) prostata biopsi. Prostatakreft er den nest vanligste dødsårsaken fra kreft i Storbritannia [2].
Serum PSA, ved en cut-off på 4 ng /ml, er en del av en FDA-godkjent screening-programmet i USA [3]. Imidlertid er PSA testing ikke brukt for screening av et annet sted på grunn av sin lave følsomhet, anslått til å være 21% for å påvise en hvilken som helst prostatakreft og 51% for å detektere høy grad av kreft (Gleason ≥8) med PSA cut-off-verdier på 4,0 ng /ml [4]. Den feilaktig negative klassifiseringen er opp til 20% ved at cut-off [5, 6]. I screening, bare 25 til 30% av menn med forhøyede PSA nivåer mellom 4-10 ng /ml har prostatakreft [7, 8].
Screening basert på PSA-nivå har ført til angst for mange menn, som har prostatakreft og den over-diagnose av saktevoksende kreft som var sannsynligvis ikke utgjør en betydelig risiko for pasientene. To siste store screening studier fant ingen signifikant reduksjon i dødelighet av prostatakreft følgende PSA-basert screening tester [9, 10]
Andre potensielle blod og urin baserte biomarkører for prostatakreft inkluderer:. Prostatakreft antigen 3 [PCA3 ] [11], intracellulær PSA [12], PSA-derivater [13], tidlig prostatacancer antigen-2 [14], annexin A3 [15], fusjonsgenet TMPRSS2: ERG [16, 17], human kallikrein 2 [18] og den Engrailed-2-proteinet (EN2) [19, 20]. Imidlertid er ingen av disse anvendes for screening [21, 22]. Sarcosine ble foreslått som en biomarkør for metastatisk prostatakreft [23], men dette funnet har ikke blitt kopiert [24-26].
Flere studier har rapportert at hunder kan trenes til å oppdage huden, blære, lunge, brystkreft og eggstokkreft fra pust, vev og urinprøver [27-30]. Cornu
et al
trent en belgisk Mallinois å identifisere prostatakreft fra kontroll av urinprøver med en sensitivitet og spesifisitet på 91% [31]. Elliker
et al
trent to hunder til å identifisere prostatakreft fra kontroll av urinprøver, men de klarte ikke å diskriminere kreft fra kontrollene når fram med nye prøver i en dobbeltblind test [32]. Taverna
et al
innsamlede prøver fra 362 pasienter med prostatakreft og 540 kontroller: 2 hunder ble testet, dog en gjorde det best med en sensitivitet på 100% og spesifisitet på 98,7% og hund 2 oppnådde sensitivitet på 98,6% og spesifisitet på 97,6% [33].
Etter proof of concept studier i hunder, har forskerne også testet elektronisk nese teknologi for å diskriminere lukt av urin fra pasienter med prostatakreft og kontroller, oppnå en følsomhet på 71-82 % og spesifisitet på 67 til 93% [34, 35].
lukt signatur av urin er produsert av stoffer kjent som flyktige organiske forbindelser (VOC), som kan separeres og identifiseres ved hjelp av gasskromatografi /massespektroskopi (GC /MS). I denne studien har vi sammenlignet VOC profiler av urin headspace fra 102 pasienter med urologiske symptomer, 59 av dem hadde prostatakreft og 43 som ikke gjorde det. Så langt vi kjenner til, har ingen omfattende arbeid blitt publisert på dette hittil.
Materialer og metoder
Etisk godkjenning for studien ble innhentet fra Wiltshire forskningsetiske komité (REC referansenummeret 08 /H0104 /63 -protokollen SU /2008/2901, versjon 3 vedtatt 09.06.2009) med R D godkjenning fra universitetssykehusene Bristol NHS Foundation Trust hvor deltakerne ble rekruttert i løpet av en 13-måneders periode. Hver deltaker anmeldt et informasjonsskriv og ga skriftlig samtykke. Alle deltakerne var menn som ble henvist til en TRUS guidet prostata biopsi på grunn av en forhøyet PSA-nivå eller unormale funn på DRE, sekundært til andre urologiske problemer (se S1 tabell).
Urinprøver ble samlet i universelle flasker før til pasientene TRUS prostatabiopsi (10-12 kjerner) og prøver ble klassifisert som prostatakreft eller kontroller etter patologisk undersøkelse av biopsier. Urinanalyse og egenvekt ble utført på alle prøver under SOP for urologi klinikk. Prostataspesifikt antigen nivåene ble målt ved Bristol Royal Infirmary hjelp Immulite 2000 PSA-analysen og Immulite 2000 analysator (Siemens Medical Solutions Diagnostics, New York, USA). Demografien for pasientgrupper studert er gitt i tabell 1.
komorbiditet og medisinering av pasienter er inkludert i S1 tabell sammen med årsaken til pasientens henvisning for en prostata biopsi. Pasienter ble ekskludert hvis de hadde en historie med urothelial carcinoma eller andre kjente kreftformer, en urinveisinfeksjon, eller en urinkateter in situ. Det var ingen eksklusjonskriteriene om etnisitet til pasienten, forbruket av alkohol, tobakk, narkotika eller mat. Aliquoter av frisk urin, 0,75 ml, ble overført til skilleveggen toppet headspace ampuller (Sigma Aldrich, Dorset, UK) og ble frosset ved -20 ° C inntil analyse. Det er ingen bevis for at lagring ved -20 ° C har en negativ innflytelse på tilstedeværelsen av VOC i headspace gasser fra urinprøver [36, 37]. Dessuten ble prøver oppsamlet, lagret og analysert tilfeldig. Derfor vil en hvilken som helst variasjon på grunn av prøveoppbevaring ha en lignende effekt på begge kreft og kontrollgrupper ble studert her.
Før urinheadspace-analyse hver prøve ble tint ved å neddykke beholderen i et vannbad ved 60 ° C i 30 sekunder. En enkelt porsjon av urinprøve per pasient ble brukt for VOC-analyse. Deretter ble hver prøve ble behandlet med et like stort volum (0,75 ml) av natriumhydroksyd (1M; Fisher Scientific, Leicestershire, UK). Tilsetningen av base, syre og salt anvendes vanligvis fremgangsmåter for forbedring av påvisningen av VOC fra urinprøver [36-39]. Generelt omfatter disse fremgangsmåter å øke konsentrasjonen av VOC i topprommet ved å øke ionestyrken av prøven. I denne studien var nøyaktig den samme behandlingsmetode anvendes på urinprøver fra kreftpasienter og kontroller. Derfor forventer vi at effekten av natriumhydroksid for å være lik i begge gruppene. Blandingen ble ekvilibrert ved 60 ° C i et vannbad i 30 minutter før og under uttrekking av VOC fra hovedrommet med en fastfase mikro-ekstrahering (SPME) fiber.
SPME fiber var 85 um tykk og besto av carboxen /polydimetylsiloksan (Sigma Aldrich, Dorset, UK). Fiberen ble utsatt for topprommet over urinen blandingen i 20 minutter, og etter ekstraksjon av flyktige organiske forbindelser ble analysert ved GC /MS (Perkin Eimer Clarus 500 kvadrupol, Beaconsfield, UK). Den VOC ble termisk desorbert fra fiberen ved 220 ° C i injeksjonsåpning GC /MS i 5 minutter. Injeksjon ble gjort i splitless-modus og en splittelse av 50 ml /min ble slått på to minutter ut i løp.
Helium bæregass fra 99,996% renhet (BOC, Guildford, UK) ble ført gjennom en helium rensesystem , Excelasorb
™ (Supelco, Poole, UK) ved 1 ml min
1. GC-kolonnen var en 60 meter lang Zebron ZB-624 kapillar-kolonne med en indre diameter på 0,25 mm og en filmtykkelse på 1,4 pm, spesielt utviklet for separasjon av VOC (Phenomenex, Macclesfield, UK). Dens sammensetning besto av 94% dimetylpolysiloksan og 6% cyanopropyl-fenyl
GC /MS temperaturprogram av forsøket var som følger: a. Første ovn Temperaturen ble holdt ved 40 ° C i 2 minutter og deretter ble temperaturen trappet opp ved en hastighet på 5 ° C /min til 220 ° C, med en 4 minutters venting ved denne temperatur for å gi en total kjøretid på 42 minutter. Den massespektrometer ble kjørt i elektron innvirkning (EI) ionisering modus, skanne masse ion utvalg 10-300 på 0,05 scan /sek. En 4 minutters løsemiddel forsinkelse ble brukt i starten av løpet.
Databehandling
GC-MS data ble behandlet av en rørledning som involverer Automated Mass Spectral Deconvolution og Identification System programvare (Amdis , versjon 2.71, 2012), NIST masse spektral bibliotek (versjon 2.0, 2011) og R (R kjerneteam, 2013) pakke Metab [40]. Amdis og NIST ble brukt til å bygge en VOC bibliotek som inneholder 197 metabolitter som finnes i urinprøver analysert i denne studien (S2 tabell). En forover og bakover kamp av 800/1000 og ovenfor ble brukt for å tildele tentative sammensatte identifikasjoner. Ved hjelp av denne VOC bibliotek, Amdis ble deretter brukt for deconvoluting GC-MS-kromatogrammene og identifisere metabolitter. I rapporten generert av Amdis ble ytterligere bearbeidet ved Metab for å bekrefte identiteten til metabolitter og beregne deres relative abundances basert på intensiteten av et bestemt ion mass fragment pr metabolitt. For å utvikle robuste parsimonious statistiske modeller, de forbindelser funnet å være til stede i mindre enn 20% av pasientene i begge gruppene (det vil si forholdsvis sjeldne forbindelser) eller til stede i mer enn 90% av pasientene i begge gruppene (det vil si forholdsvis vanlige flyktige stoffer ) ble fjernet fra datasettet før statistisk modellering.
Statistical Analysis
VOC profiler av hver pasient ble konvertert til binære data basert på tilstedeværelse og fravær av metabolitter. Deretter ble fire ulike tilnærminger (tabell 2) søkt om funksjonsvalg før modellbygging.
De funksjoner, eller VOC, valgt av minst én funksjon utvalg tilnærming ble brukt for å utvikle classifiers bruker både Fishers lineær diskriminant analyse [43] og Breiman Random Forest [42] beslutningstre. Disse klassifiserere ble evaluert som to forskjellige tilnærminger. Denne prosessen ble så gjentatt bruk av VOC valgt av minst én funksjon utvalg tilnærming og PSA nivåer av hver pasient å se hvordan resultatene kan sammenliknes med den i VOC alene og PSA-test alene.
Det er vel kjent at modellbygging og modellforsøk på de samme dataene kan produsere partisk resultater og kan lide fra over montering med modeller som beskriver tilfeldig idiosynkratiske prøvefunksjoner i stedet for reelle trender. Denne prøven beskrivelse tilnærmingen er utsatt for oppblåste og optimistisk mål på modell nøyaktighet, og mye lavere nøyaktighet prisene kan sees når modellen brukes til ferske data [44, 45]. For å overvinne disse potensielle feil, modellvalidering ved hjelp av gjentatt 10 ganger kryssvalidering som beskrevet av Delen [46] ble gjennomført. Gjentatte dobbel kryssvalidering som beskrevet, implementert og sterkt anbefalt av FILZMOSER og kolleger [45], og ved Anderssen og kolleger [44], ble også brukt til modellbygging og modell vurdering. Figur 1 gir en skjematisk oversikt over gjentatt 10 ganger kryssvalidering og gjentatt dobbeltkryssvalidering. Den kryssvalidering strategi var basert på 30 repetisjoner og ti-folder. Den doble kryssvalidering strategien hadde også 30 ganger i ytterste ledd (modell evaluering loop), med kalibrering og testing data basert på 3 folder. Den indre sløyfe (modellen tuning loop) som brukes opplærings- og testdata basert på 10 folder og med 30 repetisjoner.
En Monte-Carlo variant av hver teknikk oppnås ved Random etikettene av testprøvene.
Det er lærerikt å demonstrere en klasse struktur over noen sjanse forhold. Basert på arbeidet til Ojala [47], de to cross-validering ordninger ble gjentatt på data, men med en Monte Carlo tilfeldig permutasjon av klasse etiketter (prostatakreft, kontroll) i hver rapport. Denne permutasjon tilnærmingen gir et referansenivå sjanse avtale om modellering prosessen, som er nødvendig for å bidra til å kvantifisere effektene fanges opp av kryss-validerte modeller avledet på autentiske data. Alle modelleringsteknikker og modell valideringer ble påført ved hjelp av R-pakken Caret [42].
Resultater
Den diagnostiske evnen til å bruke PSA nivåer alene for denne pasient kohorten ble vurdert. Ved hjelp av gjentatt 10 ganger kryssvalidering, kan pasientene deles inn i prostata kreft og kreftfrie grupper basert på deres PSA nivåer med gjennomsnittlige nøyaktighet på 62% og 64%, ved hjelp av Random Forest og lineær diskriminant analyse, henholdsvis (Tabell 3).
Ved hjelp av gjentatt dobbel kryssvalidering, gjennomsnitts nøyaktighet falt til 61 og 63%, ved hjelp av Random Forest og lineær diskriminant analyse, henholdsvis (tabell 4).
basert på tilstedeværelse eller fravær av VOC alene, ble urinprøver bli klassifisert med en midlere nøyaktighet på 66% ved gjentatt 10 ganger kryssvalidering (tabell 5). Kildedata vises i S3 tabell.
Ved hjelp av gjentatt dobbel kryssvalidering, gjennomsnitts nøyaktighet falt til 65 og 63%, ved hjelp av Random Forest og lineær diskriminant analyse, henholdsvis (Tabell 6).
Gitt at gjentatt dobbel kryssvalidering er en mye strengere teknikk for kryssvalidering enn gjentas 10 ganger kryssvalidering, en reduksjon teste ytelsen var forventet. Med en Monte Carlo tilfeldig permutasjon av klasse etiketter, gjennomsnitts nøyaktighet falt til 50% ved bruk av både modelleringsteknikker. Derfor er klassifikasjonen av prøver basert på tilstedeværelse eller fravær av VOC noe bedre enn det som kan forventes ved en tilfeldighet alene. Det siste sett av funksjoner velges og brukes for å utvikle klassifiserings via både Fisher lineær diskriminant analyse og Breiman Random Forest beslutningstre, inkludert 2,6-dimetyl-7-okten-2-ol, pentanal, 3-oktanon og 2-oktanon. Med unntak av pentanal, alle disse forbindelser var nedregulert og /eller mindre hyppig til stede i urinprøver fra prostatakreftpasienter. Klassifisering av pasienter til kreft og kontrollgrupper basert på disse funksjonene i kombinasjon med PSA nivåer er oppsummert i tabell 7 og 8.
Ved hjelp av gjentatt 10 ganger kryssvalidering, pasienter kan være klassifisert i prostata kreft og kreftfrie grupper med gjennomsnittlig nøyaktighet på 74% og 65%, ved hjelp av Random Forest og lineær diskriminant analyse, henholdsvis. Med en Monte Carlo tilfeldig permutasjon av klasse etiketter, gjennomsnitts nøyaktighet falt til 56% og 48%, ved hjelp av Random Forest og lineær diskriminant analyse, henholdsvis. Derav de oppnådde resultater ved de to kryss-validering ordninger var overlegne i forhold til de som kan forventes ved en tilfeldighet. Ved hjelp av gjentatt dobbel kryssvalidering, kan pasienter bli klassifisert med gjennomsnittlig nøyaktighet på 71% og 65%, ved hjelp av Random Forest og lineær diskriminant analyse klassifisering teknikker, henholdsvis. Fig 2 viser mottakeren opererer karakteristiske kurven for den doble gjentatte kryssvalidering analyse. Monte Carlo tilfeldig permutasjon av klasse etiketter redusert diagnostisk ytelse av modellene for å gi behovsprøving nøyaktighet på 51 og 50% av tilfeldig skog og lineær diskriminant analyse, henholdsvis. Disse sistnevnte Monte Carlo nøyaktig tett på linje med forventet klassifisering nøyaktighet på 52% i henhold sjanse avtale med faste marginale frekvenser og indikerer at klassifiseringen raten i de autentiske modeller (71% og 65%) er ikke en gjenstand av modelleringsprosessen.
Diskusjoner
for første gang, VOC-profiler av urinheadspace ble studert fra menn med en mistanke om prostatakreft undersøkt av TRUS-guidet nål prostatabiopsi for å bekrefte eller utelukke, diagnosen prostatakreft. Målet med denne rapporterte arbeidet var å vurdere om VOC-profilene fra urin topprommet kan bidra til å supplere gjeldende kliniske tester for å forbedre lagdeling av menn med risiko for prostatakreft og derved bidra til å redusere antall pasienter som utsettes for unødvendig nål biopsi.
Det har vært begrenset massespektrometri studier publisert på flyktige analyser av urin for å oppdage prostatakreft. I en pilotstudie av vår gruppe vurderes vi VOC profiler av urin fra 24 asymptomatiske menn og 13 menn med prostatakreft [48]. 21 VOC ble funnet å være positivt assosiert med urin fra prostatakreftpasienter. Likhet koeffisienter ble beregnet for hver av prøvene basert på tilstedeværelse eller fravær av disse forbindelser i begge grupper. Da gjaldt en multivariat diskriminant analyse regel disse likhets koeffisienter tillatt for diskriminering av tilfeller med 92,3% sensitivitet og 96,3% spesifisitet. Selv lovende, at studien var for liten til å trekke noen robuste konklusjoner og bruk av asymptomatiske menn som kontroller mente at det gjorde lite for å løse en av dagens kliniske utfordringer skille pasienter med prostatakreft fra de med ikke-maligne urologiske problemer som ofte resultere i en hevet PSA-nivå; i den tidligere studien bare en av kontrollene har en hevet PSA.
Peng
et al
. 2010 testet utåndet VOC profiler av friske kontroller (n = 22) og pasienter med lunge ( n = 30), bryst (n = 22), kolorektal (n = 26) og prostatakreft (n = 18) [49]. Forfatterne fant at toluen, 2-amino-5-isopropyl-8-metyl-1-azulenecarbonitrile, p-xylen, og 2,2-dimetyl-dekan viste ingen overlapping i overflod mellom friske kontroller og pasienter med prostatakreft. Men de ekskluderte forbindelser som er til stede i 80% av både kreft og kontrollgruppene fra analysen. Dette vil trolig ha resultert i tap av forbindelser med bedre diskriminerende effekt enn det som er rapportert ovenfor som ga opphav til lukke klynger i sammensatte Forekomsten mellom prostatakreft og kontrollgrupper. I tillegg Peng
et al
. brukt en relativt liten studie størrelse og sammenlignet kreft grupper til sunne saker, som ikke er egnede kontroller. En studie publisert i Nature betydelig interesse i molekylet sarcosine som en potensiell biomarkør av aggressive prostatakreft [23]. Betydelig ble rapportert høyere nivåer av sarcosine i både urin sedimenter og supernatanter fra biopsi-positive pasienter med prostatakreft (
n
= 44) sammenlignet med biopsi-negative kontroller (
n
= 51). Men den prediktive verdi av sarkosin ble beskjedent med et samlet areal under kurven (AUC) til mottakeren opererer karakteristikk (ROC) kurve på 0,71 for urinsedimenter og 0,67 for supernatanter. Videre studier som ønsker å validere dette arbeidet viste skuffende [24-26]. På å identifisere de begrensede mulighetene i sarcosine, Wu og medarbeidere gikk på å undersøke andre metabolomic markører i urin fra 20 pasienter med prostatakreft, 8 pasienter med benign prostatahyperplasi, og 20 friske menn [26]. De brukte mikrobølgeassistert derivatisering før GC /MS-analyser for påvisning av høymolekylære forbindelser slik som aminosyrer, organiske syrer, karbohydrater og fettsyrer. Høyere nivåer av de organiske syrer: dihydroxybutanoic syre og xylonic syre og lavere nivåer av pyrimidin og karbohydrater: xylopyranose og ribofuranosid ble observert i prostata kreft gruppen. Et diagnose modell, basert på disse 5 markør metabolittene, rapporterte en AUC-verdi på 0,825 til ROC-kurven. Igjen den viktigste begrensningen av dette arbeidet er mangelen på tilstrekkelige og egnede kontroller. Mye mer arbeid kreves i store, multisenterstudier av uavhengige forskningsgrupper hvis robuste biomarkører for prostatakreft er stadig å bli funnet med tanke på tidligere feil for å underbygge utgangspunktet «lovende» biomarkører, med PSA og sarcosine være førsteklasses eksempler. I virkeligheten er de fleste av nye biomarkører som er rapportert i litteraturen svikte neste hinder for å bekrefte deres potensial for diagnose eller behandling av kreft. . Prensner
et al
, oppført fem vanlige årsaker til dette: mangelen på en robust test protokoll for reproduserbarhet, en partisk sammenligning av gruppene i studien (case versus kontroller), udefinert eller upassende klinisk rolle biomarkør en statistisk underpowered studie størrelse, og upassende statistisk analyse, inkludert over tilpasning av data [50]. Inntil resultatene kan valideres i egne forsøk, bør egnet kryssvalidering av den statistiske analysen brukes som en føre var-tilnærming for å estimere prediktiv nøyaktighet (og dermed gyldigheten) av biomarkør (e) på nye tilfeller trukket fra de samme pasientgruppene. Rosenberg
et al
., Har innført bruk av en dobbel kryssvalidering ordningen på proteomikk data fra menneskelige prostata og tykktarm svulster [51]. I denne studien ble klassifiseringsmodeller validert ved hjelp av gjentatt og gjentatt dobbel kryssvalidering. Likevel, resultatene som presenteres her bør likevel behandles med forsiktighet gitt dette er en liten studie som kunne bli utilbørlig påvirket av tilfeldige eller ikke-tilfeldige variasjoner og konfunderende faktorer. VOC-modellen var basert på tilstedeværelse eller fravær av fire flyktige forbindelser: 2,6-dimetyl-7-okten-2-ol, pentanal, 3-oktanon og 2-oktanon. Med unntak av pentanal, alle disse forbindelser var nedregulert og /eller mindre hyppig til stede i urinprøver fra prostatakreftpasienter. Produksjonen av aldehyder har vært forbundet med cancer og inflammatoriske tilstander med en overdreven produksjon av reaktive oksygenarter (ROS) kjent for å indusere lipidperoksidasjon [52]. Dette kan forklare den høyere forekomsten av pentanal oppdaget i urinprøver av pasienter med prostatakreft. Etter avtale med våre funn, har andre metabolomic studier også ofte observert en trend med redusert produksjon (nedregulering) av visse metabolitter i kreftgruppene sammenlignet med kontrollgrupper [53, 54]. En mulig forklaring på denne utviklingen kan være at kreftceller benytter noen av disse metabolittene å møte krav om økt energiforbruk og konvertere disse forbindelsene til andre stoffer som ikke kunne oppdages av GC /MS. S2 tabell viser alle forbindelser som finnes som legger til vår kunnskap om forbindelser som finnes i basisk urin fra urologiske kontroller og kreftpasienter. Dette vil være nyttig for sammenligninger i andre studier som måler flyktige fra urin.
Resultatene vi rapporterer her på diskriminerende egenskapene til urin VOC er noe mangelfulle, men de gjenspeiler resultatene av andre grupper som har testet potensielle biomarkører i urin og blod (PCA3 [55], multiplex urin RNA baserte biomarkører [56], og prostata Helse Index basert på PSA og dens deriverte [-2] proPSA og% fPSA [57, 58]) for diskriminering av prostatakreftpasienter fra kontroller. Det er svært viktig at studiekohorter nøyaktig gjenspeile spesifikke pasientpopulasjonen hvor biomarkør Testen er ment. Derfor rekrutterte vi kontrollene fra urologi klinikk på dagen av deres prostata biopsi, som ble fulgt opp for symptomer mistenkelige av prostatakreft. Faktisk alle pasientene i denne studien hadde enten forhøyede PSA nivåer eller unormale funn på en digital rektal undersøkelse. Basert på PSA nivåer alene, kan pasienter bli klassifisert med gjennomsnittlig nøyaktighet på 61% og 63% ved hjelp av RF og LDA klassifisering teknikker, henholdsvis med gjentatte dobbel kryssvalidering. Det er klinisk vanskelig å skille disse ikke-kreft pasienter med urologiske symptomer fra de med prostatakreft. Det ble også utfordrende å skille mellom disse to gruppene basert på urin VOC som dette ga lignende klassifiseringsresultatene til det som oppnås med PSA nivåer. Basert på tilstedeværelsen eller fraværet av fire forbindelser, ble urinprøve klassifisert med midlere nøyaktighet på 65% og 63%, ved bruk av RF og LDA klassifiseringsteknikker, henholdsvis, med gjentatte dobbelt kryssvalidering. Kombinere PSA nivåer med urin VOC, bare ga en marginal bedring i klassifiseringen av pasienter, rapporterer gjennomsnittlig nøyaktighet på 71% og 65% ved hjelp av RF og LDA klassifisering teknikker, henholdsvis med gjentatte dobbel kryssvalidering.
Disse to teknikker ble valgt på grunn av deres komplementære natur dvs. LDA er en enkelt klassifikator som bruker en lineær beslutningsgrense, og har i kraft av enkelhet når det fungerer, mens, og i motsetning til dette er den tilfeldig Forest et ensemble-tilnærming som kan gjøre det bra når komplekse interaksjoner kan være nødvendig for å oppnå god prediktiv nøyaktighet. I denne studien ble klassifiseringsmodeller validert ved hjelp av gjentatt og gjentatt dobbel kryssvalidering. Gjentatte dobbel kryssvalidering (rdCV) er en systematisk framgangsmåte som gjentatte ganger tilfeldig deler dataene inn i en kalibreringsprøve for modellutvikling og inn i en holdout prøve for modellevaluering, og gir en realistisk vurdering av modell nøyaktighet når den brukes til nye observasjoner hentet fra samme homogen befolkning. Likevel, resultatene som presenteres her bør likevel behandles med forsiktighet gitt dette er en liten studie som ikke kan tilstrekkelig grad fanger opp mangfoldet i befolkningen, og som kan være gjenstand for konfunderende faktorer.
En multi metode som kombinerer flyktige analyser med analyser av ikke-flyktige stoffer (ved hjelp av kjernemagnetisk resonansspektroskopi eller væskekromatografi /massespektrometri tilnærminger) vil bidra til å oppnå en mer fullstendig forståelse av de metabolske egenskapene av prostatakreft og kan bidra til å klargjøre de metabolske baner i forbindelse med aggressive former av kreft. De aktuelle data indikerer at VOC-analyser kan anvendes i tillegg til PSA-testing i å finne pasienter med prostatakreft. Fremtidig arbeid bør vurdere metoder for å optimalisere resultatene og utforske andre måter å utvinne VOC fra urinprøver som derivatisering.
En begrensning med denne studien var at urinprøver ble tatt på forskjellige tider av døgnet, derfor varierende i konsentrasjon. Samlingen av første pass urin ville ha minimert urin fortynning og forskjeller i urinkonsentrasjonen mellom deltagerne, men dette ville også hindret innsamling av prøver. Fremtidige studier av denne typen bør gjøre forsøk for å måle nivåene av urin kreatinin eller urin osmolalitet for å bestemme graden av urin fortynning. Dette kan bidra til å definere et akseptabelt område av konsentrasjonen i urin for analyse av headspace VOC eller tilveiebringe et middel for å korrigere for urin fortynning.
Det er også viktig å merke seg at biopsi resultat ikke kan utelukke nærværet av prostatakreft fullstendig hos disse pasientene, men kan bare bekrefte at det ikke var kreft funnet i vevsprøver tatt. Derfor gjenstår en mulighet likevel at noen pasienter ble feilaktig kategorisert som negative for prostatakreft, og dette kan ha påvirket negativt på den diagnostiske evnen av modellene.
Biomarker forskning vanligvis fokuserer på tidlig sykdom diagnose, men det har blitt hevdet at , for prostatakreft, er det størst udekket klinisk behov for å skille lav risiko eller saktevoksende kreft fra aggressive [50]. Identifisering og validering av prognostiske og prediktive biomarkører vil bidra til å redusere unødvendige inngrep som kan føre til mer skade enn godt, overvåke progresjon under «vaktsom venter» og målrette behandling for de pasientene som er mest sannsynlig å dra [50]. Det er behov for mer arbeid forpliktet seg til å føre til en bedre metode for å identifisere aggressive svulster. En mye større studie er garantert å undersøke dette.
Konklusjon
Urologi pasienter med forhøyede PSA nivåer normalt ville gjennomgå en TRUS-guidet nål prostatabiopsi for å bekrefte eller utelukke diagnosen prostatakreft. I befolkningen vi studerte, klassifiseringen av pasienter med urin VOC testing var sammenlignbar med PSA-nivå testing. Kombinere PSA nivåer med urin VOC resulterte i en marginal forbedring i testprestasjoner. Disse resultatene er oppmuntrende og tyder på at det er andre metabolomic veier verdt å utforske som kan bidra til å forbedre den lagdeling av mennesker i fare for prostatakreft som krever oppfølging.
