Abstract
Bakgrunn
Aktiv overvåking (AS) er et lovende alternativ for pasienter med lav risiko prostatakreft (PCA), men dagens kriterier kan ikke velge pasientene riktig, mange pasienter som oppfylte nylig AS kriterier opplevd patologisk Gleason scorer oppgradere (PGU) etter radikal prostatektomi (RP). I denne studien ønsket vi å utvikle en nøyaktig modell for å forutsi PGU blant lavrisiko PCA pasienter ved hjelp exome genotyping.
Metoder
Vi genotypet 242,221 enkeltnukleotidpolymorfi (SNP) er på en tilpasset HumanExome BeadChip v1.0 (Illuminam Inc.) i blodet DNA fra 257 lav risiko PCA pasienter (PSA 10 ng /ml, biopsi Gleason score (GS) ≤6 og klinisk stadium ≤T2a) som gjennomgikk radikal prostatektomi. Genetiske data ble analysert ved hjelp av en ubetinget logistisk regresjon for å beregne en odds ratio som et estimat av relativ risiko for PGU, som definert patologiske GS over 7. Blant dem, valgte vi vedvarende SNPs etter gjen testing ved bruk av FDR-metoden, og vi sammenlignet nøyaktighet fra multivariate logistisk modell som omfatter kliniske faktorer mellom inkludert og ekskludert valgt SNP informasjon.
Resultater
Etter analyse av exome genotyping, 15 SNPs var viktig å forutsi PGU i lav risiko PCA pasienter. Blant dem, en SNP – forble rs33999879 betydelig etter multippel testing. Når en multivariat modell som omfatter faktorer i Epstein definisjon – PSA tetthet, biopsi GS, positive kjernenummer, svulst per kjerne forhold og alder ble utviklet for prediksjon av PGU, prediktiv nøyaktigheten av multivariate modellen var 78,4% (95% KI: 0,726 -0,834). Ved tilsetning faktor av rs33999879 i nevnte multivariat modell, prediktiv nøyaktighet var 82,9%, noe som betydelig høyere (p = 0,0196).
Konklusjon
rs33999879 SNP er en prediktor for PGU. Tillegg av genetisk informasjon fra exome sekvense effektivt forbedret prediktiv nøyaktigheten av multivariate modellen å etablere egnede aktive overvåkings kriterier
Citation. Oh JJ, Park S, Lee SE, Hong SK, Lee S, Choe G , et al. (2014) Bruk av Exome Genotyping å forutsi Patologisk Gleason Score oppgradering etter radikal prostatektomi i lav-risiko pasienter med prostatakreft. PLoS ONE 9 (8): e104146. doi: 10,1371 /journal.pone.0104146
Redaktør: Kin Mang Lau, det kinesiske universitetet i Hong Kong, Hong Kong
mottatt: 26 mars 2014; Godkjent: 10 juli 2014; Publisert: 05.08.2014
Copyright: © 2014 Oh 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:. Den forfatterne bekrefter at alle data som underbygger funnene er fullt tilgjengelig uten restriksjoner. Alle relevante data er i avisen og dens saksdokumenter filer
Finansiering:. Dette arbeidet ble støttet av tilskuddet no. 12-2013-015 fra SNUBH (Seoul National University Bundang Hospital) forskningsfond og støttes delvis av National Research Foundation of Korea (NRF) finansiert av Korea regjeringen (Ministry of Science, IKT og Future Planning) (No. 2011-0009963). 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
Aktiv overvåking (AS) for prostatakreft (PCA) med forsinket intervensjon representerer en attraktiv behandlingsalternativ, så det forsinkelser og muligens unngår sykelighet og potensiell dødelighet assosiert med radikal prostatektomi (RP) eller ulike strålebehandling alternativer [1 ] – [2]. Til tross for de lovende resultatene av flere store overvåking kohorter, og sin 10-års sykdomsspesifikk overlevelse av 97-100% [3], estimering av om pasienter bør aktivt behandles for lav-risiko PCa fortsatt kontroversielt, som flere studier har rapportert at en betydelig andel av menn som kvalifiserer for AS har aggressive kreft funksjoner på tidspunktet for RP [4] – [5]. Derfor er et veletablert utvalgskriterium blant PCA pasientene viktig. Epstein et al. [6] utviklet et sett av kriterier for prediksjon av klinisk ubetydelig PCa (CIPC) før endelig behandling. Som med Epstein kriterier, National Comprehensive Cancer Network (NCCN), definert svært lav risiko PCa som at med prostata-spesifikt antigen (PSA) 10 ng /ml, PSA tetthet ≤0.15 ng /ml /cm
3, klinisk stadium ≤T1c, Gleason score (GS) ≤6, antall positive kjerner ≤2 og kreft engasjement per kjerne ≤50% [7] – [8]. Disse kriteriene med meget lav risiko PCa er for tiden mye brukt i utvelgelsen av pasienter for AS [9]. Men selv disse kriteriene ikke er ideelle, som 20% av pasientene som oppfylte disse kriteriene hadde ugunstige patologiske PCA egenskaper (patologiske GS ≥ 7 eller patologisk stadium ≥T3) på RP [10]. Andre studier har vist 24 til 48,6% patologisk Gleason score oppgradere (PGU) som ble definert patologisk GS 7 eller høyere, eller upstaging etter RP, blant menn som oppfylte kriteriene for CIPC [10] – [11]. Derfor har mange studier understreket viktigheten av nye molekylære biomarkører for å forutsi ugunstige patologiske utfall blant menn med klinisk ikke-aggressive PCa. En slik biomarkør kan være fungere som en passende utvalgskriterier for AS. Derfor er intensiv genomisk forskning pågår for å identifisere molekylære markører som kan forutsi utfallet av PCa [12].
I denne studien analyserte vi de genetiske varianter, som ble betydelig forbundet med PGU i lav- risiko PCA pasienter, med bruk av exome sekvensering, og vi brukte denne genetiske informasjonen til en klinisk modell for å forutsi PGU, som omfatter ulike faktorer, inkludert Epstein kriterier. Vårt mål i denne studien var å identifisere en biomarkør som har ekstra prediktiv nøyaktighet for å velge riktige pasienter for AS.
Materialer og metoder
Etikk uttalelse
Studiet ble godkjent av vår Institutional Review board, Seoul National University Bundang Hospital Institutional Review board (IRB nummer~~POS=HEADCOMP: B-1312 /232-302) og følger reglene atated i Helsinkideklarasjonen. Alle deltakerne ga skriftlig informert samtykke og ble refundert for sin deltakelse.
Study befolkningen
Etter å ha fått Institutional Review Board godkjenning ble 1002 PCA pasienter inkludert i studien fra november 2003 til juli 2013. Blood prøver ble samlet inn prospektivt fra alle pasienter. Vi ekskluderte pasienter som gjennomgikk neoadjuvant hormonet eller strålebehandling, gjennomgikk prostatabiopsi ved en annen institusjon, og gjennomgikk prostatabiopsi med 12 kjerner tatt. For å finne faktorer som påvirker PGU lavrisiko PCA pasienter (PSA 10 ng /ml, biopsi GS 6 og klinisk stadium ≤T2a), som gjennomgikk RP, ble inkludert i denne analysen. Følgelig ble 257 pasienter inkludert, med komplette registreringer av serum PSA, klinisk stadium, biopsi GS, antall positive kjerner, kumulativ lengde av kjernene i alle prostata biopsi kjerner, og patologiske utfall tilgjengelig. De 257 pasientene ble delt i to grupper etter tilstedeværelse av PGU.
Patologisk Evaluering
Transrektal ultralyd (TRUS) -Guidede multi-core (≥ 12) biopsier ble tatt fra alle menn bruker en automatisk avfyring mekanisme. Prostata ble biopsied nær bunnen, mid-kjertel, og apex, bilateralt, med minst seks biopsier per side. Dermed ble 12 baseline biopsi kjerner tatt i alle mennesker, og flere biopsier ble tatt for å inkludere mistenke vises lesjoner hvis nødvendig. Alle RP prøver ble behandlet i henhold til den Stanford protokollen [13]. Alle biopsi og RP prøver gikk patologisk analyse av en enkelt genitourinary patolog (G.C.). PGU ble definert av patologiske GS av 7 eller høyere.
Genotyping og kvalitetskontroll
Studie prøver ble behandlet på HumanExome BeadChip 12v1-1 (Illumina, Inc., San Diego, CA), som inkluderer 242,901 markører fokusert på protein-altering varianter. Detaljer om enkeltnukleotidpolymorfi (SNP) innhold og utvalgsstrategier kan bli funnet på exome rekke utformingen webside (https://genome.sph.umich.edu/wiki/Exome_Chip_Design).
Genotype kall ble utført ved hjelp av Illumina er GenTrain versjon 2.0 clustering algoritmen med GenomeStudio programvare (V2011.1). Cluster grensene ble bestemt ved hjelp av Illumina standard klynge fil. Etter visuell inspeksjon av SNPs med en takst av 0,99, og SNPs med mindre allel frekvensen av 0,002, 242 186 av 242,901 (99,71%) forsøkt markører ble vellykket genotypet, med en takst av 95% (gjennomsnitt takst 99,98%). I alt ble 1008 av 1009 (99,9%) personer med hell genotypet (takst 98%). For 242,186 SNPs som passerte kvalitetskontroll, genotype samsvar blant de 104 blind dupliserte prøve parene var 99,998%. Ett individ per par av seks kjente tvillingpar og seks uforklarlige åpen duplikater ble ekskludert. Vi gjennomførte hovedkomponentanalyse (PCA) to ganger, en gang med unntak HapMap prøver å identifisere befolknings utliggere, og deretter inkludert HapMap prøver å hjelpe tolke uteliggere. For å unngå kunstig resultater på grunn av familien slektskap, vi beregnet hovedkomponenter som bruker SNP belastninger estimert fra en undergruppe av 7,304 ikke-close-slektninger. Vi definerte nære slektninger som de for hvem den estimerte genome-wide identisk-by-nedstigning (IBD) andel av alleler delte var 0,10. Vi beregnet IBD deling ved hjelp plink er «-genome» option38, og utført PCA hjelp SMARTPCA37 på en kobling-disequilibrium-beskjæres sett 22,464 autosomal SNPs. Disse ble oppnådd ved å fjerne store high-LD regioner, SNPs med en MAF 0,01, eller SNPs med HWE P verdi 10-6, og gjennomføre LD beskjæring ved hjelp av alternativet plink: «-indep-parvise 50 5 0,2 «. Inspeksjon de 10 første PCer, identifiserte vi 12 befolknings uteliggere, ni av dem hadde selvrapportert ikke-finsk bakgrunn; vi utelatt disse 12 personer fra nærmere analyse.
SNP analyse av exome sekvense
SNP genotypefrekvensene ble undersøkt for Hardy-Weinberg likevekt (HWE) ved hjelp av χ
2 statistikk, og alle ble funnet å være konsistent, (P 0,05), med HWE blant koreansk kontroller. Data ble analysert ved hjelp av en ubetinget logistisk regresjon for å beregne en odds ratio (OR) som et estimat av den relative risikoen for PGU forbundet med SNP genotyper. For å bestemme sammenhengen mellom genotype og haplotype distribusjoner, ble en logistisk analyse utført kontrollerer for alder (kontinuerlig verdi) som kovariat for å eliminere eller redusere eventuelle konfunderende faktorer som kan påvirke resultatene. Lewontin s D «(| D» |) og den LD koeffisienten r
2 ble undersøkt for å måle koblingsulikevekt mellom alle par av biallelic loci [14]. De haplotyper ble utledet fra vellykket genotypede SNPs bruker FASE algoritme ver. 2.0 [15], bruker SAS versjon 9.1 (SAS Inc., Cary, NC, USA). Den effektive rekke uavhengige markør loci ble beregnet for å korrigere for multiple testing, ved å bruke programvaren SNPSpD (https://www.genepi.qimr.edu.au/general/daleN/SNPSpD/), som er basert på den spektrale dekomponering ( SPD) av matriser av parvise LDs mellom SNPs [16]. Den resulterende rekke uavhengige markør loci (23,1), ble anvendt for å korrigere for multiple testing. Alle p-verdier fra resultatene ble korrigert for multippel testing ved å kontrollere for den falske funnraten (FDR) [17].
Statistisk analyse
Det er totalt 257 lavrisiko PCA pasienter stratifisert i to grupper etter PGU. Når man sammenligner pasienter med og uten PGU, vurdert vi forskjellen i clinicopathological profiler av pasienter ved hjelp av chi-squared test, Fishers eksakte test, og Mann-Whitney test. Multivariate logistisk regresjon med justering av Epstein største kliniske faktorer, slik som PSA tetthet, klinisk stadium, antall positiv biopsi kjerne, andel av tumor i en kjerne, og alder, ble utført for å identifisere en uavhengig prediktor for kraftgeneratorenheten. Prediktiv nøyaktighet for de nevnte multivariate logistisk regresjonsmodell ble vurdert med mottaker operasjonelle egenskaper avledet arealet under kurven (AUC) analyse. En annen multivariate logistisk regresjonsmodell ble bygget med tilsetning av genetisk informasjon avledet fra exome sekvensering, ble forutsigbar nøyaktighet bestemt ved samme metode. De to AUC ble sammenlignet via en Mantel-Haenszel test. SPSS programvarepakke versjon 15.0 (Statistical Package for Social Sciences, Chicago, IL, USA) og Medicalc programvareversjon 11 (Mariakerke, Belgia) ble brukt for statistisk analyse. En 2-tailed P 0,05 ble ansett som vesentlig for alle analyser
Resultater
Blant de 257 lavrisiko PCA pasienter, 203 pasienter (78,9%) viste PGU.. Pasientens egenskaper i henhold til kraftgeneratorenheten, er beskrevet i tabell 1. De 257 pasienter i kraftgeneratorenheten gruppen hadde høyere PSA tetthet, mindre prostatavolum, høyere positiv kjerne prosent, og høyere tumor prosentandel i kjerner, enn de 54 pasientene i noen kraftgeneratorenheten gruppe.
genotypefrekvensene både PGU og ingen PGU ble analysert ved hjelp av en logistisk regresjonsmodell (fig. 1). Resultater fra genotyping 242,186 SNPs på en tilpasset HumanExome BeadChip 12v1-1 (Illumina Inc.) i blod DNA, viste at 15 SNPs (rs3795832, rs606149, rs4927635, rs3770657, rs61740794, rs3770655, rs12469465, rs33999879, rs1823068, rs117692893, rs3857984, rs12895416 , rs4805162, rs641738 og rs1801164) var signifikant assosiert med PGU hos menn med lav risiko PCa (tabell 2). De fem foreninger funnet for PGU var ikke-synonyme SNPs: rs33999879 (SMC4, Asn356Ser, OR = 0,07, P = 5,4 × 10
-7), rs117692893 (KIAA0319, Ser255Thr, OR = 0,16, P = 9,7 × 10
-6), rs641738 (TMC4, Gly17Glu, OR = 0,39, P = 8,1 × 10
-5), og rs4805162 (ZNF565, Thr188Ile, OR = 0,43, P = 9,6 × 10
-5 ) ble negativt korrelert med PGU. Den rs4927635 (SNTG2, Thr495Met, OR = 2,69, P = 3,1 × 10
-5) var positivt korrelert med PGU etter logistikk analyse. En annen betydelig SNPs – rs61740794 (OR: 2,14), rs12469465 (OR: 2,16), og rs12895416 (OR: 2,21) var positivt korrelert med PGU, men alle de andre var negativt korrelert med PGU. Blant disse toppen SNPs, rs33999879 beholdt betydning etter mindre strenge korreksjon for multippel testing, estimering en FDR av 50% for P . 0.01, (se justert p-verdi i tabell 2)
Den blå linjen representerer p = 1 × 10
-5.
den multivariate modeller med variablene alder, PSA tetthet, klinisk stadium, antall positive kjerner og tumorprosent i kjerner som inkludert og ekskludert rs33999879, er vist i tabell 3. PSA tetthet, antall positive kjerner og tumorprosent i kjerner, var en signifikant prediktor for PGU i lavrisiko PCA pasienter som gjennomgikk RP. Den prediktive mulige for den multivariate modellen, som inkludert og ekskludert rs33999879, var 82,9% og 78,3%, henholdsvis blant de med lav risiko PCA pasienter. Inkludert rs33999879 i modellen som består av Epstein kriterier, betydelig økt prediktiv nøyaktighet (95% CI: 0,0000737 til 0,0893, p = 0,0196) (fig 2).
Diskusjoner
Denne studien ble gjennomført for å undersøke mulige genetiske biomarkører for PGU i lav-risiko PCA pasienter. Logistisk regresjonsanalyse antydet at en SNP, (rs33999879), var signifikant omvendt assosiert med risiko for PGU i prostata kreft, sammenlignet med dem som ikke opplever PGU. I tillegg har vi brukt denne informasjonen fra genetiske studier til en reell klinisk modell basert på tidligere etablerte faktorer, og vi fant en ekstra prediktiv gevinst i å oppdage CIPC.
AS er et lovende alternativ for PCA å redusere aktiv behandling relatert komplikasjoner og for å opprettholde livskvaliteten, men det har vært bekymring for forsinket behandling [10], [11]. Derfor er det riktig valg av kandidater til AS svært viktig, og en rekke kriterier har blitt introdusert og validert [18]. Blant dem, er Epstein kriterium for å forutsi CIPC sannsynligvis den mest nyttige i selve klinisk miljø. For tiden er Epstein kriteriet, som brukes ved NCCN, kan uten tvil være det beste verktøyet for prediksjon av CIPC. Men tidligere rapporterte valideringsstudier av Epstein kriteriene viste noe skuffende resultater. Bastian et al. [19] viste at Epstein kriteriene var unøyaktig i forutsi ubetydelig svulst i 16% av tilfellene. Jeldes et al. [20] viste også at 24% av menn som inngår i Epstein kriteriene hadde opplevd patologisk GS oppgradering etter RP i europeiske kohorter. I koreanere, samme etnisitet som i denne studien, Lee et al. [21] viste 30,5% patologisk GS oppgradering etter RP, hos menn som oppfylte kriteriene for Epstein. I den senere tid Sundi et al. [11] viste 27,3% av afrikansk-amerikanske menn med svært lav risiko for PCa utstilt patologisk GS oppgradering.
For å overvinne denne disharmoni mellom kliniske kriterier og reelle kliniske utfall, etterforskning nye biomarkører for å bedre evnen til å kategorisere PCa er avgjørende [18]. På grunn av fremskritt i forståelsen av molekylærbiologi av prostata kreftutvikling, flere resistensgener, og mange flere mekanismer som er involvert i kreftutvikling og kreft progresjon har blitt oppdaget [22]. Men det er ingen enkelt biomarkør i stand til å forbedre på de vanligste kliniske parametre som inngår i dag brukes prediksjonsmodeller. Studien av haese et al. [23] undersøkte bruken av PCA3 (prostatakreft antigen 3) testing i en rebiopsy innstilling av pasienter med en negativ prostata biopsi. I sitt arbeid, evnen til å oppdage PCa risikoen øker med økende PCA3 score, og derfor PCA3 testing kan være aktuelt for overvåking uten aktiv behandling. Imidlertid Deras et al. [24] viste at PCA3 var uavhengig av tumorvolumet, som er grunnen til den sanne verdien av PCA3 tiden er fortsatt uklart.
Nye genom-wide assosiasjonsstudier (GWAS) av PCa har identifisert mange regioner i genomet husing mottakelighet lene der det gis risiko for PCa. Eeles et al. [12] identifisert 23 nye PCa mottakelighet loci i et godt organisert, stor kohort, studere. Schumacher et al. [25] viste at 2q37.3 (rs2292884) var en ny mottakelighet locus forbundet med total PCa. Men disse studiene stammer fra case-control studier der kontrollgruppen var fra en normal sunn befolkning. Vår studie er den første som tar sikte på å identifisere genetiske markører for å forbedre prediktiv nøyaktighet PGU blant homogene menn som gjennomgikk RP.
rs33999879 SNP ligger på 3q26.1 innenfor strukturelle vedlikehold region av kromosom 4 (SMC4) , som er avgjørende for mitotisk kromosom kondensering og DNA reparasjon. En tidligere studie på SMC4 i leverkreft og lymfom viste at SMC4 var assosiert med tumorstørrelse og de avanserte stadier av kreft [26], men det er ingen studier som undersøker SMC4 og PCa. Ved bio-molekylær undersøkelse om SMC4 i prostata kreft, bør vi bekrefte mekanismen for SMC4 ved PCA. Styrkene i vår studie var at vi benyttet informasjon fra genetikk til en reell klinisk setting, justere tidligere etablerte faktorer, for eksempel PSA tetthet, klinisk stadium, og biopsi tumorvolumet, som er faktorer i Epstein kriterier. Etter inkludert genetisk informasjon, ble prediktiv kraft om PGU betydelig økt, derfor denne genetiske informasjonen kan være en passende genetisk markør for å velge pasienter for AS.
Denne studien hadde flere begrensninger. Liten utvalgsstørrelse og avvik på hver gruppe representerer en av dem, men av alle menn i denne studien var fra en homogen rase befolkning. PCA diagnostisert i asiatiske, amerikanske og europeiske menn kan ha medfødte forskjeller knyttet til rasistiske og /eller miljømessige faktorer. Som PCa er hormonavhengig, har ulike forskere antydet at rasemessige variasjoner i serumnivåer av testosteron, sammen med dets derivater, kan bidra til forskjeller i PCa risiko og prognoser, mellom ulike raser [27], [28]. Noen har antydet at slike forskjeller i hormonelle miljøet, i tillegg til en mangel på PSA-screening, kan også spille en rolle i den generelt mer aggressiv profil av PCa diagnostisert i moderne koreanske menn, sammenlignet med deres vestlige motstykker [29]. Disse effektene av rase forskjellen kan ha sin opprinnelse i genetiske forskjeller; Derfor kan våre data fra en asiatisk befolkning avvike fra det fra studiet av vestlige befolkningen. En annen begrensning var høyt antall PGU i lav-risiko PCA pasienter. Singelen patolog som har en spesialitet for uro-onkologi anmeldt alle de prøvene som inngår i denne studien gjennom International Society of Urologisk patologi (ISUP) anbefaling av modifisert Gleason scorer som annonsert i 2005 etter å ha håndtert av svært tynn seksjonert. Uansett omfanget av svulsten, noe Gleason mønster fire ble funnet i noen avsnitt ved radikal prostatektomi prøven med 99% Gleason mønster tre, derfor Gleason score var 3 + 4. I våre resultater, ble 174 pasienter (85,7%) patologisk oppgradert til Gleason scorer 3 + 4 og bare 29 pasienter (14,3%) til Gleason vurdering 4 + 3 blant 203 pasienter hadde opplevd PGU etter RP. Tidligere våre sykehus data viste 30,5% PGU blant klinisk ubetydelig prostatakreft [21], men nylig anmeldt Gleason scoring system hadde trenden en høyere rate av PGU etter RP. Til tross for disse begrensningene, bør potensialet prediktiv markør dømmes på sin evne til å forbedre eksisterende optimalisert prediktiv modell i stedet for bare på sin status som en uavhengig variabel [30]. Våre funn er nyttig for pasienter og klinikere som jobber med komplekse behandlingsbeslutninger, og vi kan ha identifisert en roman, klinisk nyttig, biomarkør, som vil selvsagt ha å få den godkjent i stor skala, multietnisk studie.
konklusjoner
Vi viste at rs33999879 var en signifikant prediktor for PGU, og at tillegg av genetisk informasjon fra exome sekvense effektivt forbedret prediktiv nøyaktigheten av multivariate modellen, som innarbeidet ulike faktorer, blant annet kriterier for AS. Disse resultatene skal valideres i en fremtidig studie, og dette kan føre til en nøyaktig modell som gjør det mulig egnede CIPC pasienter til å bli valgt for AS.
