Extracto
análisis de orina precisos para el cáncer de vejiga (BCA) de detección sería beneficioso tanto para los pacientes y los sistemas sanitarios. A través de perfiles de genómica y proteómica de componentes de la orina, hemos identificado previamente un panel de biomarcadores que pueden superar los biomarcadores actuales basados en orina para la detección no invasiva de BCa. Aquí, se presenta la utilidad diagnóstica de varias combinaciones de estos biomarcadores multivariantes. Se realizó un estudio de validación de casos y controles en el que anula la orina de 127 pacientes (sujetos que llevan 64 tumorales) fueron analizados. Las concentraciones urinarias de 14 biomarcadores (IL-8, MMP-9, MMP-10, Sdc1, CCL18, PAI-1, CD44, VEGF, ANG, CA9, A1AT, OPN, la PTX3 y APOE) fueron evaluados por ligado a enzimas (ELISA). El rendimiento diagnóstico de cada uno de los modelos multivariados de biomarcadores y se compararon mediante curvas ROC y la prueba de chi-cuadrado. Un modelo de 8 biomarcador logra el diagnóstico más preciso BCA (sensibilidad 92%, especificidad 97%), pero una combinación de 3 de los 8 marcadores biológicos (IL-8, VEGF, y APOE) también fue muy precisa (sensibilidad 90%, especificidad 97%). A modo de comparación, la prueba BTA-Trak ELISA comercial alcanzó una sensibilidad del 79% y una especificidad del 83%, y anulada la citología de orina detecta sólo el 33% de los casos BCa en la misma cohorte. Estos DataShow que un ensayo basado en la orina multivariante marcadamente puede mejorar la precisión de la detección BCa no invasiva. Otros estudios de validación están en marcha para investigar la utilidad clínica de este panel de biomarcadores para el diagnóstico y seguimiento de la enfermedad BCa
Visto:. Goodison S, M Chang, Dai Y, Urquidi V, Rosser CJ (2012) Una multi Ensayo -Analyte para la detección no invasiva de cáncer de vejiga. PLoS ONE 7 (10): e47469. doi: 10.1371 /journal.pone.0047469
Editor: Irina Agoulnik, Universidad Internacional de la Florida, Estados Unidos de América
Recibido: 28 Junio, 2012; Aceptado: September 11, 2012; Publicado: 19 Octubre 2012
Copyright: © Goodison et al. Este es un artículo de acceso abierto distribuido bajo los términos de la licencia Creative Commons Attribution License, que permite el uso ilimitado, distribución y reproducción en cualquier medio, siempre que el autor original y la fuente se acreditan
Financiación:. Este trabajo fue apoyado por becas de investigación de asistente de vuelo de Medicina Instituto de investigación (CJR), Departamento de Salud de Florida James y Esther rey Equipo Premio Ciencia 10KT-01 (CJR), y el Instituto Nacional del cáncer RO1 CA116161 (SG). Los donantes no tenía papel en el diseño del estudio, la recogida y análisis de datos, decisión a publicar, o la preparación del manuscrito
Conflicto de intereses:. SG, VU y CJR son empleados /accionistas de Nonagen Bioscience Corp. Además, hay hay patentes emitidas, productos en desarrollo o los productos comercializados que declarar. Esto no altera la adhesión de los autores a todas las políticas de PLoS ONE sobre los datos y compartir materiales. MC y YD han declarado que no tienen interés en competencia.
Introducción
La detección no invasiva y seguimiento del cáncer de vejiga (BCA) sigue siendo un desafío. Anulado citología urinaria (VUC) sigue siendo el ensayo basado en la orina más establecido para este propósito, pero mientras VUC tiene una especificidad de & gt; 93%, el ensayo adolece de una baja sensibilidad (25-40%) y la variabilidad dependiente del observador [1] .Commercial pruebas de medición de proteínas de la matriz nuclear (NMP-22) y el antígeno de tumor de vejiga (BTA) han surgido como pruebas de proteínas en orina para diagnosticar la BCa, pero estos ensayos solo marcador carecen de la especificidad de VUC [2], [3]. El concepto de que la presencia o ausencia de un marcador molecular se ayuda en la evaluación clínica no ha demostrado ser el caso. Esto no es sorprendente si se tiene en cuenta la variación entre individuos, la diafonía entre las vías moleculares, y la heterogeneidad de los tumores sólidos.
El advenimiento de técnicas de alto rendimiento ha permitido una evolución de la investigación de un solo marcador para una estrategia de evaluación más global, y hemos utilizado estos prometedores para identificar nuevos biomarcadores de BCa. Utilizando la genómica [4] y la proteómica [5] enfoques para perfilar los componentes solubles y celulares de orina espontánea, hemos identificado un panel de biomarcadores que parecen ser prometedores para el desarrollo en los ensayos precisos para la detección no invasiva BCa. Hemos llevado a cabo una serie de estudios de validación [6] - [9] para evaluar la utilidad clínica potencial de un número de estos biomarcadores. En este estudio, se combinaron los datos de 14 de nuestros biomarcadores candidatos en una cohorte de 127 sujetos con el fin de obtener un análisis multivariado precisa y robusta para la detección no invasiva de BCa.
Pacientes y métodos
muestras y recopilación de datos
Bajo aprobación de la Junta de Revisión Institucional y el consentimiento informado (IRB#560-2006), anuladas las muestras de orina, y la información clínica asociada se recogen de forma prospectiva en un banco de tejidos genitourinario. Antes de cualquier tipo de intervención terapéutica, ~ 100 ml de orina evacuada se obtuvo de cada tema. Cincuenta mililitros de orina fue utilizado para los análisis de laboratorio clínico por procedimientos estándar. La alícuota de la orina restante se le asigna un número único de identificación antes de su procesamiento inmediato de laboratorio. Cada muestra de orina se centrifuga a 600 ×
g página 4 ° C durante 5 min. El sobrenadante se decantó y se dividió en partes alícuotas, mientras que el sedimento urinario se congelaron instantáneamente. Tanto el sobrenadante y el sedimento se almacenaron a -80 ° C antes del análisis. El contenido de proteínas de alícuotas se midió usando un Pierce 660-nm de ensayo de proteínas Kit (Thermo Fisher Scientific Inc., Waltham, MA, EE.UU.) y un espectrofotómetro NanoDrop (ND-1000, ThermoScientific, Wilmington, DE, EE.UU.). El banco de tejidos fue preguntado para muestras adecuadas para el análisis, que incluyeron muestras no consecutivos a partir de 127 sujetos. La cohorte del estudio consistió en 63 individuos sin historia previa de carcinoma de células urothelia, hematuria, infección activa del tracto urinario o litiasis urinaria (65% con síntomas miccionales y 35% con hematuria microscópica) y 64 individuos con carcinoma urotelial de nuevo diagnóstico. Las muestras de los pacientes con enfermedad renal conocida o insuficiencia renal documentado no se incluyeron. De acuerdo con el Panel de Consenso Internacional sobre los marcadores tumorales de vejiga [10], esta cohorte sirvió como II (estudio de validación) de fase. Los datos se registran utilizando los criterios STARD [11]. Todos los sujetos fueron evaluados en la clínica ambulatoria Urología. Análisis de orina y VUC se realizaron en todas las materias. Todos los sujetos fueron sometidos a cistoscopia oficina y de imagen axial del abdomen y pelvis.In el grupo de cáncer, la confirmación histológica después de la operación de carcinoma urotelial, incluyendo grado y estadio, se registró. La información pertinente en la presentación clínica, puesta en escena, el grado histológico [12], [13] y los resultados se presentan en la Tabla 1. La mediana de seguimiento de nuestras cohortes de control y el cáncer fue de 11,5 y 12,0 meses, respectivamente.
inmunoabsorción ligado a enzimas Los ensayos para 14 urinarios Biomarcadores y hemoglobina
Los niveles de interleucina 8 (IL-8, Cat#ab46032 Abcam, Cambridge, MA, EE.UU.), la matriz metaloproteinasa 9 (MMP-9, gato#DMP900 R & amp; D Systems Inc, Minneapolis, MN, EE.UU.), sindecano (SDC-1, Cat#ab46507 Abcam, Cambridge, MA, EE.UU.), quimiocina (motivo CC) ligando 18 (CCL18, Cat#ab100620 Abcam, Cambridge , MA, EE.UU.), inhibidor del activador del plasminógeno 1 (PAI-1, Cat#EA-0207 Signosis Inc., Sunnyvale, CA, EE.UU.), CD44 (Cat#ab 45912Abcam, Cambridge, MA, EE.UU.), factor de crecimiento vascular endotelial ( VEGF, Cat#100663 Abcam, Cambridge, MA, EE.UU.), angiogenina (ANG, Cat#CK400 CellSciences, Canton, MA, EE.UU.), anhidrasa carbónica 9 (CA9, Cat#DCA900 R & amp; D Systems Inc, Minneapolis, MN, EE.UU.), alfa-1-antitripsina (A1AT, Cat#ab108799 Abcam, Cambridge, MA, EE.UU.), osteopontina (OPN, Cat#DOST00 R & amp; D Systems, Inc., Minneapolis, MN, EE.UU.), Pentraxina 3 (PTX3, gato#DPTX30 R & amp; D Systems, Inc., Minneapolis, MN, EE.UU.) y humano de la apolipoproteína e (APOE, Cat#KA 1031 Abnova, Walnut, CA, EE.UU.) se monitorizaron en muestras de orina utilizando ensayos de inmunoabsorción ligado a enzimas comerciales (ELISA) . Un ensayo comercial (BTA-Trak © Ca#662150 Polymedco Inc. Cortlandt Manor, Nueva York, EE.UU.) para la detección BCa, y que se encuentra disponible en formato ELISA, también se monitorizó en cada muestra de orina. Además, un ensayo de ELISA disponible en el comercio se utilizó para medir los niveles de hemoglobina urinaria (Cat#E88-135 Bethyl Laboratories Inc., Montgomery, TX, EE.UU.) ensayos .ELISA se llevaron a cabo de acuerdo con las instrucciones del fabricante. Las curvas de calibración se prepararon utilizando estándares purificadas para cada proteína evaluado. El ajuste de curvas se llevó a cabo por cualquiera de lineal o de cuatro parámetros de regresión logística siguiendo las instrucciones del fabricante. El personal de laboratorio fueron cegados al diagnóstico final
Debido a la variabilidad inevitable de orina evacuada con respecto al volumen total y el tiempo dentro de la vejiga, cada biomarcador se normalizó a creatinina en orina como se describe anteriormente [5] - [9]. . La concentración de creatinina en orina se midió usando un ensayo enzimático comercialmente disponible (Cat#KGE005 R & amp; D Systems Inc., Minneapolis, MN, EE.UU.) según las instrucciones del fabricante. Creatinineconcentrations de muestras desconocidas se calcularon por comparación con una curva estándar.
Análisis de Datos
Hemos investigado el rendimiento diagnóstico de 14 biomarcadores urinarios para la detección bca, tanto individualmente como en todas las combinaciones. Se utilizaron pruebas de Wilcoxon para determinar la asociación entre cada biomarcador y BCa. Para los análisis combinatorios, los objetivos fueron identificar los modelos multivariados más precisos en general, sino también para definir modelos precisos usando un número mínimo de biomarcadores necesarios. Para la selección del modelo, se aplicó el procedimiento de regresión logística con el estado de BCA (vs. Sí No) como la variable de respuesta y los biomarcadores predictivos como variables.We utiliza el método de todos los subconjunto para evaluar el valor predictivo de cada posible subconjunto de biomarcadores. El criterio de información bayesiano (BIC) se utilizó para comparar los modelos [14]. El BIC, un criterio ampliamente utilizado en la selección del modelo, equilibra el modelo de probabilidad y el número de marcadores biológicos incluidos en los métodos de selección variable de model.Automated, como la selección por etapas, puede producir modelos inestables [15]. Según lo sugerido por Austin y Tu [15], se utilizó el método de arranque (con 1000 muestras de arranque) para seleccionar el modelo más eficiente y estable para predecir la presencia de BCa. Para el muestreo de rutina de carga, se utilizó la técnica de estratificación: Bootstrap se tomaron muestras de los sujetos en BCA y sin BCa por separado, y las dos muestras se fusionaron entre sí para formar una muestra global Bootstrap. La técnica de muestreo estratificado asegura que el número de sujetos con y sin BCa BCa en una muestra Bootstrap fueron los mismos que en el conjunto de datos original. Para cada muestra de arranque, se evaluó el valor de predicción de cada subconjunto de biomarcadores candidato usinga modelo de regresión logística, y todos los subconjuntos candidatos de biomarcadores se clasificaron desde la parte superior a la parte inferior de BIC. A continuación, el subconjunto de biomarcadores que se coloca a la cabeza con mayor frecuencia entre las muestras de arranque 1000 fue seleccionada como la mejor combinación de biomarcadores para la predicción de BCa.
Una vez seleccionado el modelo predictivo, generamos funcionamiento del receptor no paramétrico característico (ROC) curvas que trazan el valor para la sensibilidad frente a la tasa de falsos positivos (1-especificidad). La capacidad relativa de la combinación de los biomarcadores seleccionados para indicar BCa se estimó calculando el área bajo la curva ROC (AUC), con una AUC más alta indica un predictor más fuerte. Se compararon los valores de AUC mediante la prueba de chi-cuadrado. Con cada biomarcador individual, se calculó la sensibilidad y la especificidad de cada biomarcador en el valor de corte óptimo se define por el índice de Youden [16], es decir, el valor de corte que maximiza la suma de la sensibilidad y la especificidad. Con combinaciones de los biomarcadores, se utilizó por primera vez el método de descubrimiento para identificar el modelo más preciso el uso de un número mínimo de biomarcadores necesarios como se describe en la sección de análisis de datos. Hemos encontrado que la combinación de IL-8, VEGF, y APOE fue el mejor subconjunto de los 8 biomarcadores en la predicción de BCa. A continuación realizó el análisis de regresión logística con el estado de BCA (sí vs no) como la variable de respuesta y con la IL-8, el VEGF, y APOE como las variables predictoras. Se utilizaron los coeficientes de regresión estimados en la regresión logística como coeficientes para formar una combinación lineal de IL-8, el VEGF, y APOE, y utilizamos la combinación lineal para predecir BCa. La sensibilidad y especificidad de la combinación de IL-8, VEGF, y APOE se determinó en el valor de corte óptimo para la combinación lineal, es decir, el valor de corte que maximiza la suma de la sensibilidad y la especificidad. La significación estadística en este estudio se fijó en
p Hotel & lt; 0,05 y todos los reportados
P
valores fueron de 2 caras. Todos los análisis se realizaron utilizando el software SAS versión 9.3.
Resultados
Características demográficas, clínicas y patológicas de los 127 sujetos que componen nuestro grupo de estudio se ilustran en la Tabla 1. Cinco sujetos (3 en el control grupo, grupo 2 en el cáncer) con los datos de biomarcadores desaparecidos fueron excluidos de los sujetos analysis.No finales en el grupo de control tuvo una cistoscopia anormal o imágenes axiales. Por otra parte, en el seguimiento, ninguno de los sujetos de control se observó el desarrollo de BCa o incluso hematuria macroscópica. En la cohorte de cáncer, el 41% de los sujetos tenían enfermedad invasiva no músculo y el 19% de los sujetos tenían enfermedad de bajo grado. El tamaño medio del tumor fue de 4,5 cm. De acuerdo con nuestra experiencia previa en [4], anulados citología urinaria (VUC) en la cohorte alcanzado el 98% de especificidad, sensibilidad, pero sólo el 33%.
Los niveles de media y la mediana de los 14 biomarcadores en orina se presentan en Tabla 2. los niveles de 10 de los biomarcadores fueron significativamente elevados en sujetos con BCa, en relación con los sujetos sin BCa. CD44 y OPN fueron significativamente, pero negativamente, asociados con BCa, y SDC1 y PTX3 no se asociaron significativamente con BCa. Dado el hecho de que la mayoría de los pacientes se presentan en la clínica de urología con hematuria, uno tiene que considerar si ensayos de biomarcadores específicos son la detección de un antígeno tumoral o una proteína de suero introducida en la muestra de ensayo a través de sangrado. Para el control de esta posibilidad, su cuantificación del nivel de hemoglobina en todas las muestras y se evaluó la correlación de los 14 biomarcadores de esta medida de hematuria. Este análisis reveló que los niveles de CCL18 y A1AT tenían una alta correlación con la hemoglobina urinaria (de Spearman coeficiente de correlación & gt; 0,8)., Y por lo que estos no se incluyeron en los modelos multivariados se describen a continuación
Figura 1 ilustra el rendimiento diagnóstico de diversas combinaciones de biomarcadores. Cuando se combinaron los 8 biomarcadores asociados positivamente BCa, la precisión diagnóstica global fue del 94%, con una sensibilidad del 92% y una especificidad del 97%. La regresión logística y un strategywere 1000 muestra de arranque realizado para determinar las combinaciones de biomarcadores de diagnóstico óptimas, es decir, alta precisión con el menor número de marcadores biológicos como possible.For cada muestra de arranque, subconjuntos candidatos se clasifican utilizando el criterio de información bayesiano [15]. Los análisis revelaron que la combinación de IL-8, el VEGF, y APOE se clasificó número uno 410 veces (41%), la combinación de VEGF y APOE clasificado con el número uno 379 veces (38%), y todas las demás combinaciones número uno menos que el puesto 100 veces (& lt; 10%). La combinación de IL-8, VEGF, y APOE logró un rendimiento casi tan bueno como los 8 marcadores biológicos combinados (Figura 1). El ensayo de 3 biomarcador tenía una AUC de 0,968 (95% intervalo de confianza [IC], ,942-0,992), una sensibilidad del 90% y una especificidad del 97% (precisión global del 93%). La combinación de VEGF y APOE tenía una precisión global reducida (89%). El ensayo 2-biomarcador tenía una AUC de 0,957 (95% intervalo de confianza [IC]: 0,927 hasta 0,987), una sensibilidad del 81% y una especificidad del 97%. En comparación, el ensayo comercial BTA-Trak logra una sensibilidad del 79%, una especificidad del 83%, y la precisión global del 81% (Figura 1).
Las curvas ROC se representaron para comparar las características de rendimiento del total de 8 -biomarker combinación, una combinación 3-biomarcador (IL-8, VEGF, APOE), una combinación 2-biomarcador (VEGF, APOE), y la prueba BTA-Trak. Con base en el área bajo la curva ROC (AUROC), los valores de corte de índice Youden que maximizaron la suma de sensibilidad y especificidad se determinaron para cada biomarcador (cruzado cuadrado de la curva). Tabla proporciona los valores de rendimiento para cada combinación. Canales de pago, valor predictivo positivo. VAN, valor predictivo negativo.
Discusión
El cáncer de la vejiga urinaria se encuentra entre los cinco tumores malignos más comunes en todo el mundo. En la presentación, más del 80% de los tumores de vejiga son no músculo tumores papilares invasivos que tienen una tasa de supervivencia a 5 años de & gt; 90%, sin embargo, aproximadamente el 70% de los pacientes con estas lesiones se desarrollan recurrencia del tumor dentro de los dos años del diagnóstico inicial . El fenómeno de recurrencia no músculo invasivo BCa hace que sea uno de los cánceres más frecuentes en todo el mundo. Una vez que se detecta y se trata BCa, los pacientes de forma rutinaria obtener cistoscopia vigilancia frecuente para monitorizar la recurrencia del tumor. Si no se trata, inicialmente tumores no invasivos pueden progresar a los tumores del músculo invasivo que tienen una tasa de supervivencia a 5 años reduce significativamente. Por lo tanto, la detección precisa de BCa, idealmente a través de análisis no invasivo basado en la orina, sigue siendo un objetivo urgente.
Con el fin de validar un panel de biomarcadores prometedores descubiertos usando genómica y la proteómica enfoques [4], [5] , hemos realizado una serie de estudios usando ensayos basados en ELISA [6] - [9]. En este estudio, se determinó un objetivo adicional y combinaron todos los datos -14 biomarcadores en una cohorte de 127 Subjects- para derivar los ensayos de analitos múltiples diagnósticos más precisos. También monitoreamos el rendimiento del ensayo comercial BTA-Trak en los mismos casos para la comparación, y su cuantificación de hemoglobina en cada caso con el fin de investigar las posibles correlaciones entre biomarcadores y hematuria. Dos biomarcadores, CCL18 y A1AT, se encontró que tenían una correlación relativamente alta con la hemoglobina urinaria, aumentando la posibilidad de que la fuente de estas proteínas es, al menos en parte, el suero introducido a través de sangrado. Vamos a seguir para investigar estos dos biomarcadores en cohortes independientes, pero que no se incluyeron en el análisis de regresión logística realiza para identificar combinaciones de biomarcadores de diagnóstico óptimas. Un panel de 8-biomarcador (IL-8, MMP-9, PAI-1, VEGF, ANG, CA-9, APOE, MMP-10) demostró ser el más preciso (precisión global del 94%) ensayo de múltiples analitos de la detección de BCa en la cohorte de 127 sujetos. Con las firmas moleculares múltiplex, lo habitual es que algunos de los componentes proporcionará gran parte de la capacidad de predicción, pero marcadores adicionales hará que el modelo más robusto a errores [4]. Al poner a prueba todas las combinaciones posibles a través de una estrategia de arranque, que reveló que tres de panel de biomarcadores 8 (IL-8, VEGF y APOE) contribuyeron la mayoría de la información. Como autónomo ensayo, el panel 3-biomarcador logra una precisión global de 93% y se mantiene tanto una alta sensibilidad (90%) y especificidad (97%). Para lograr una alta precisión con el menor número de biomarcadores como sea posible es óptima por razones prácticas, pero es importante que supervisamos todos los biomarcadores prometedores adicionalmente con más diversos cohortes más grandes, porque diferentes combinaciones pueden ser más robusto en condiciones específicas, tales como la presencia de la infección, o ser más preciso para la recidiva en comparación diagnóstico inicial.
los componentes del panel de 3-biomarcador (VEGF, IL-8, APOE) se han asociado con un número de cánceres, incluyendo cáncer de vejiga, en diferentes grados. En un estudio de 26 sujetos, Crews
et al.
Demostró que los niveles urinarios elevados de VEGF correlacionados con los niveles en tejido extirpado [17]. En un estudio de 219 sujetos Oriente Medio, los niveles urinarios de VEGF fueron significativamente mayores en los pacientes con BCa. En su cohorte VEGF medición superó VUC, la consecución de una sensibilidad diagnóstica del 76% [18]. Del mismo modo, Bian demostró una mejora de la sensibilidad de VEGF urinaria en comparación con VUC, el logro de 69% vs. 38%, respectivamente [19]. En otro estudio, los pacientes con niveles elevados de VEGF urinarios tenían un mayor riesgo de recurrencia de la enfermedad [20]. En informes anteriores se han implicado a la IL-8 en la biología del tumor de vejiga y su uso como un biomarcador potencial de BCa se ha investigado en algunos estudios. IL-8 se ha demostrado que tiene propiedades mitogénicas y angiogénicas, y los altos niveles de resultar en aumento de la tumorigenicidad, la progresión y la metástasis en modelos de ratón, según se informa a través de la regulación del factor kappa-B nuclear [21]. Los estudios clínicos han indicado que los niveles urinarios elevados de IL-8 pueden estar asociados con la presencia de cáncer de vejiga. En un estudio de 140 sujetos, un ensayo de IL-8 alcanzó una sensibilidad del 59% y una especificidad del 90% [22], y en un estudio de 79 sujetos, se informó de una sensibilidad de 50% y una especificidad del 90% [23]. Estos resultados están muy en línea con nuestros hallazgos en la evaluación de la IL-8 como un biomarcador individuo [7]. Los datos son escasos en el papel de APOE en los cánceres. Las funciones incluyen la mejora del transporte de lípidos en las células y la mediación de la transducción de señales tras la unión a receptores de lipoproteínas [24], [25]. APOE se ha demostrado que interactúan con el gen de transición epitelial respuesta (TERE1), un gen supresor de tumores, en las células tumorales de la vejiga, lo que resulta en un aumento de la renovación celular y la resistencia a la apoptosis [26], [27]. Recientemente, Lindén
et al.
Informó que APOE era un componente de un panel de biomarcadores detectados por espectroscopía de masas, y puede estar asociado con no músculo invasivo BCa [28].
Reconocemos que nuestro estudio tiene varias limitations.First como un centro de atención terciaria, que tienden a ver más de alto grado, la enfermedad en estadio alto, que se refleja en nuestra cohorte de estudio. Para confirmar la solidez de nuestra firma, estudios posteriores deben evaluar las cohortes más grandes que incluyen sujetos con bajo grado, la enfermedad en un estadio bajo. En segundo lugar, se analizaron muestras de orina procesadas, peraltadas. Orinas se centrifugaron y se separaron en pellet celular y el sobrenadante antes de su almacenamiento a -80 ° C. Es factible que las muestras de orina recién evacuadas pueden proporcionar diferentes resultados, y es orina fresca que sería el material utilizado para los ensayos de punto de cuidado. Actualmente estamos investigando el rendimiento de los biomarcadores seleccionados en muestras de orina procesadas a través de una serie de diferentes protocolos, incluyendo orinas recién evacuadas. A continuación, la sensibilidad de VUC en nuestra cohorte de predominantemente de alto grado (grado 3) enfermedad (33%) fue menor de lo esperado. Esto pone en tela de juicio la conocida variabilidad entre observadores de interpretar VUC. En estudios posteriores, vamos a utilizar dos citopatólogos de interpretar estos resultados. Además, no se sabe cómo la composición de proteínas del sobrenadante de la orina puede cambiar durante el almacenamiento congelado. El número de ciclos de congelación-descongelación se mantuvo a 1-2 dividiendo el sobrenadante de la orina en varias alícuotas pequeñas. Por último, nuestro tamaño de muestra de 127 es pequeño y los dos grupos que componen los 127 sujetos eran relativamente homogénea, es decir, ya sea activo contra el cáncer, o de casos control sin cáncer activo, sin antecedentes de cáncer, no hay infección del tracto urinario, sin litiasis urinaria, y sin hematuria macroscópica. Por tanto, no fue posible evaluar la sensibilidad /especificidad de los marcadores biológicos entre las diferentes etapas /grades.The especificidad de prometer biomarcadores deben ser probados en las cohortes que son conocidos por ser problemático con otros ensayos basados en la orina (por ejemplo, hematuria, infección del tracto urinario , piedras y disfunción miccional).
la identificación de biomarcadores asociados robustos-BCA y el establecimiento de ensayos basados en orina múltiplex tendrá múltiples impactos a corto plazo y largo plazo. Muchos de los biomarcadores validados en este estudio no se han asociado con el cáncer previamente. Análisis del papel de estas proteínas en la biología de las células tumorales puede dilucidar los mecanismos en la iniciación del tumor o la progresión, y puede revelar nuevas dianas terapéuticas. BCa, ensayos precisos clínicamente tendrán un claro impacto en el rendimiento diagnóstico inicial, y en el manejo clínico de los pacientes después del tratamiento. Si los análisis de biomarcadores diagnósticos fiables urinarios pueden reducir el número de cistoscopías invasivas e incómodas necesarias, las mejoras en el cumplimiento y la satisfacción del paciente va a seguir, y el aumento de la eficiencia y el ahorro de costes se beneficiarán del sistema de salud. El objetivo final es ser capaz de detectar BCa en tiempo y forma tal que el paciente puede esperar una mejor calidad de vida y el resultado general.
Conclusiones
A través de los estudios de fase descubrimiento de que aplican avanzada de perfiles técnicas al, analito prueba clínica real preferido, en este caso, la orina espontánea, se han identificado las firmas moleculares que pueden detectar BCa con una precisión excepcional. Validación de las combinaciones de estos biomarcadores urinarios utilizando ensayos inmunoquímicos confirma que las pruebas de analitos múltiples podrían mejorar significativamente la detección no invasiva de BCa, y proporcionar una base para futuros estudios de mayor tamaño, para ser llevado a cabo.
Reconocimientos
los autores agradecen a los 127 sujetos que participaron en este estudio clínico.