Extracto
Antecedentes
compuestos orgánicos volátiles Breath (COV) han sido reportados como biomarcadores de cáncer de pulmón cáncer, pero no se sabe si los biomarcadores identificados en un grupo pueden identificar la enfermedad en una cohorte independiente separada. Además, no se sabe si la combinación de biomarcadores de aliento con TC de tórax tiene el potencial de mejorar la sensibilidad y la especificidad de la detección del cáncer de pulmón.
Métodos
fase de construcción de modelos (no ciego)
: COV aliento se analizaron con cromatografía de gases acoplada a espectrometría de masas en 82 fumadores asintomáticos que tienen el pecho prueba CT, 84 sujetos sintomáticos de alto riesgo con un diagnóstico de tejido, 100 sin un diagnóstico de tejido, y 35 sujetos sanos. Múltiples simulaciones de Monte Carlo identificaron iones de masas aliento VOC con mayor que la exactitud diagnóstica al azar para el cáncer de pulmón, y éstos se combinaron en un algoritmo predictivo multivariable.
Fase-modelo de prueba (validación ciego)
: Se analizaron los compuestos orgánicos volátiles aliento en una cohorte independiente de temas similares (n = 70, 51, 75 y 19, respectivamente). El algoritmo predice valores de la función discriminante (DF) en muestras de COV aliento réplica cegados analizó de forma independiente en dos laboratorios (A y B).
Resultado de modelado
:. Modelamos los efectos esperados de la combinación de biomarcadores de la respiración con la TC de tórax en la sensibilidad y especificidad de la detección del cáncer de pulmón
Resultados
modelo- no ciego
fase de construcción. El algoritmo identifica el cáncer de pulmón con una sensibilidad 74,0%, especificidad 70,7% y C-estadística de 0,78.
modelo de prueba Cegado fase
: El algoritmo identifica el cáncer de pulmón en el Laboratorio A con sensibilidad 68,0%, especificidad 68,4%, C-estadística 0,71; y en el Laboratorio B con una sensibilidad del 70,1%, una especificidad del 68,0%, C-estadística de 0,70, con una correlación lineal entre repeticiones (r = 0,88). En un modelo de resultado proyectado, biomarcadores para respirar Incremento de la sensibilidad, especificidad y valores predictivos positivos y negativos de la TC de tórax para el cáncer de pulmón cuando las pruebas se combinaron en serie o en paralelo.
Conclusiones
Aliento biomarcadores de masas de iones de COV identifican el cáncer de pulmón en una cohorte independiente y separada, en un estudio ciego replicado. La combinación de biomarcadores de la respiración con la TC de tórax podrían mejorar la sensibilidad y la especificidad de la detección del cáncer de pulmón
Prueba de registro
ClinicalTrials.gov NCT00639067
Visto:. M Phillips, Bauer TL, Catani RN, Lebauer C, Mundada M, paso alto, et al. (2015) Blinded Validación de Biomarcadores soplo de cáncer de pulmón, un auxiliar Potencial de cribado TC de tórax. PLoS ONE 10 (12): e0142484. doi: 10.1371 /journal.pone.0142484
Editor: Konstantinos Kostikas, Universidad de la Escuela de Medicina de Atenas, Suiza |
Recibido: 6 Julio, 2015; Aceptado: 22 Octubre 2015; Publicado: December 23, 2015
Derechos de Autor © 2015 Phillips 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
Disponibilidad de datos: Todos los datos relevantes están dentro de los archivos de información en papel y soporte de
Financiación:. Michael Phillips es Presidente y CEO de Menssana Research, Inc. Renee N. Catani y Mayur Mundada son empleados por Menssana Research, Inc. El proyecto fue financiado por el NIH conceder 9R44HL070411-04A1. ClinicalTrials.gov identificador: NCT00639067. El organismo de financiación no jugó un papel en el diseño del estudio, la recogida de datos y análisis, decisión a publicar, o la preparación del manuscrito y solamente apoyo financiero proporcionado en forma de salarios de los autores y /o materiales de investigación. El donante prestado apoyo en forma de salarios de los autores MP, RNC y MM, pero no tuvo ningún papel adicional en el diseño del estudio, la recogida y análisis de datos, decisión a publicar, o la preparación del manuscrito. Las funciones específicas de estos autores se articulan en la sección "Contribuciones de autor '. Ninguno de los otros co-autores declaren cualquier interés comercial compitiendo
Conflicto de intereses:. Michael Phillips es Presidente y CEO de Menssana Research, Inc. Renee N. Catani y Mayur Mundada son empleados por Menssana Research, Inc.
Introducción
La era moderna de la prueba de alcoholemia dio cuenta en 1971, cuando Linus Pauling informó por primera vez que la respiración humana normal contiene un gran número de compuestos orgánicos volátiles (COV) en bajas concentraciones [1]. investigadores posteriores han intentado emplear COV aliento como biomarcadores de la enfermedad con distintos grados de éxito. La Food & amp EE.UU.; Drug Administration (FDA) ha aprobado un pequeño número de pruebas de aliento para uso clínico (por ejemplo, la respiración óxido nítrico para la inflamación de las vías respiratorias [2]), pero la FDA aún no ha aprobado una prueba de aliento para el cáncer de pulmón. A pesar de 30 años de investigación que resulta en más de 300 publicaciones relevantes, ningún COV aliento ha surgido como un biomarcador clínicamente útil de cáncer de pulmón cuando se emplean solos. Sin embargo, varios COV aliento parecen proporcionar biomarcadores moderadamente precisos que potencialmente podría identificar el cáncer de pulmón si se combina con otros en un algoritmo multifactorial [3].
En la búsqueda de biomarcadores soplo de cáncer de pulmón, los investigadores han empleado una amplia gama de diferentes herramientas que incluyen métodos de separación de COV [por ejemplo, cromatografía de gases-espectrometría de masas (GC MS) [3-6], los detectores no de separación (por ejemplo, narices electrónicas y sensores químicos [7-9]), el análisis de condensado de aire espirado [10], la medición de la temperatura de la respiración [11], y sniffer perros [12]. Análisis de compuestos orgánicos volátiles de la respiración con los instrumentos de análisis que emplean GC 2-dimensional ha revelado una matriz compleja de ~ 2.000 diferentes compuestos orgánicos volátiles en una sola muestra [13,14]. La inundación resultante de la información ha hecho necesario el uso de herramientas de gestión de datos para el análisis metabolómicos que fueron desarrollados originalmente para la genómica y la proteómica. Esto ha ido acompañado de un aumento del riesgo de falsos descubrimiento de biomarcadores que pueden surgir cuando un modelo multivariante sobre-ajuste a gran número de compuestos orgánicos volátiles aliento candidato a un pequeño número de sujetos de prueba, una trampa que se ha denominado "correlaciones vudú", o " ver caras en las nubes "[15].
a pesar de estas preocupaciones, los biomarcadores soplo de cáncer de pulmón se han propuesto como herramientas seguras y rentables para ayudar a determinar el riesgo de cáncer de pulmón [16] de una persona. Hay una necesidad clínica de una prueba de este tipo debido a que más personas en los Estados Unidos mueren de cáncer de pulmón que de cualquier otro tipo de cáncer [17]. La detección temprana puede salvar vidas: el Nacional de Exámenes de Pulmón de prueba encontró que el cribado con el pecho TC de baja dosis reduce la mortalidad por cáncer de pulmón en un 20% [18]. Sin embargo, el valor comparativamente bajo predictivo positivo (VPP) del TC de tórax (2,4% a 5,2%) ha expresado su preocupación de que el cribado para el cáncer de pulmón podría producir un abrumador número de resultados falsos positivos [19-21]. Una prueba de aliento auxiliares potencialmente podría mejorar la sensibilidad y la especificidad de la detección del cáncer de pulmón y reducir el número de resultados falsos positivos y falsos negativos
Diseñamos este estudio para abordar dos cuestiones principales:. En primer lugar, puede respirar biomarcadores de cáncer de pulmón identificados en un grupo de sujetos predicen la enfermedad en una cohorte independiente de los sujetos con características demográficas similares? En segundo lugar, hacer la respiración biomarcadores tienen el potencial de agregar valor diagnóstico para la detección del cáncer de pulmón con TC de tórax si las dos pruebas se emplean en combinación?
Se presenta aquí un estudio clínico ciego replicado de dos fases de biomarcadores de la respiración de los pulmones cáncer que fue diseñado para minimizar posibles fuentes de error (Fig 1). En la fase de construcción de modelos no ciego, se analizaron muestras de aliento de pacientes con cáncer de pulmón y de los controles sin cáncer con un ensayo altamente sensible y selectiva GC MS. Un método estadístico que emplea múltiples simulaciones de Monte Carlo identificó un conjunto de biomarcadores de aliento no aleatorias de cáncer de pulmón, que luego fueron empleados en un algoritmo predictivo multivariable. En la fase de modelo de prueba ciega, hemos probado la capacidad del algoritmo para predecir cáncer de pulmón en un conjunto diferente de los sujetos. Todos los ensayos de aliento y predicciones de cáncer de pulmón se replicaron en dos laboratorios de análisis independientes. Además, se estimó el potencial de los biomarcadores de la respiración para mejorar la sensibilidad y la especificidad de la detección del cáncer de pulmón con TC de tórax cuando se emplean las dos pruebas en combinación.
Métodos
Diseño del estudio
Una visión general del diseño del estudio se muestra en la figura 1. las pruebas de aliento se llevaron a cabo en dos fases de la investigación humana, y cada sujeto se estudió sólo una vez. En la fase de construcción de modelos no ciego de la investigación, hemos identificado biomarcadores soplo de cáncer de pulmón y los combinamos en un algoritmo de predicción. En la fase de prueba modelo ciego, se validó el algoritmo predictivo en una nueva e independiente cohorte de sujetos. En ambas fases del estudio, cuatro grupos de voluntarios fueron reclutados a partir de pacientes externos:
Grupo 1.
los sujetos de alto riesgo asintomáticos que comprenden los fumadores de tabaco 50 y más años de edad sometidos a baja la dosis de tomografía computarizada (TC de tórax) la detección del cáncer de pulmón
[22].
Grupo 2.
los sujetos de alto riesgo sintomáticos sin un diagnóstico de tejido
. Estos sujetos fueron sometidos a un examen médico ante un síntoma pulmonar, por ejemplo, tos crónica inexplicada o hemoptisis que pueden o no haber sido relacionado con un cáncer de pulmón subyacente. Los sujetos fueron trasladados en el Grupo 3 si un diagnóstico de tejido se convirtió posteriormente disponibles antes del análisis de los datos.
Grupo 3.
los sujetos de alto riesgo sintomáticos con un diagnóstico de cáncer del tejido u otro
patología.
Grupo 4.
sujetos aparentemente sanos. Estos sujetos fueron los no fumadores varones o mujeres sin signos o síntomas de carcinoma de pulmón, mayores de 18 años.
Fase modelo de construcción de --Unblinded
Los sujetos humanos (Tabla 1)
los diagnósticos patológicos emplear la clasificación de la OMS 2004
los sujetos fueron reclutados en cinco centros médicos:. sistema Christiana Care Health, Newark, dE, New York Presbyterian /Columbia University Medical Center, Nueva York, Nueva York, Nueva York University Langone Medical Center, Nueva York, NY, el MD Anderson Cancer Center de Orlando, Orlando, FL, y el Instituto de cáncer de Suecia, Seattle, WA. La Junta de Revisión Institucional en todos los sitios aprobó el estudio y todos los sujetos dieron su consentimiento informado firmado y testigos a participar.
Los sujetos con una historia documentada previamente de cáncer de cualquier localización anatómica fueron excluidos del estudio. Todos los datos fueron anónimos con un número de identificación del sujeto de modo que ningún sujeto pudo ser identificado por su nombre. Un monitor independiente (Schiff & amp; Co, West Caldwell, NJ 07006) mantiene una base de datos clínicos y de garantizar el cumplimiento de los requisitos normativos y la buena práctica clínica [23] en todos los sitios de estudio
Recogida de muestras de aliento de COV
El método ha sido descrito [3,24]. Un sujeto lleva una pinza en la nariz y respira normalmente a través de una boquilla con válvula desechable y filtro bacteriano en el BCA durante 2,0 min. VOCs aliento alveolares son capturados en una trampa de sorbente que se sella inmediatamente en un recipiente hermético. Puesto que hay una baja resistencia a la espiración (~ 6 cm de agua), las muestras de aliento podrían ser recogidos y sin las molestias de los pacientes ancianos y las personas con enfermedades respiratorias. Con el fin de minimizar el riesgo de posibles factores de confusión dependientes del sitio, tales como la contaminación ambiental del aire de la habitación, los sujetos en los cuatro grupos donaron muestras de aliento en la misma habitación en cada sitio clínico. Las muestras de aliento y compuestos orgánicos volátiles COV aire de la habitación se obtuvieron de todos los sujetos con el fin de controlar los efectos potenciales de los contaminantes ambientales. Duplicar muestras de aliento de COV fueron recogidos de todos los temas, para el ensayo en paralelo de dos laboratorios independientes (Menssana Research, Inc y American Westech, Inc., Harrisburg, PA). Las muestras fueron almacenadas a -15 ° C antes del análisis.
Análisis de muestras de aliento de COV.
El método ha sido descrito [3,24]. El uso de instrumental automatizado, compuestos orgánicos volátiles fueron desorbidos térmicamente de la trampa adsorbente, criogénicamente se concentraron y se analizaron mediante cromatografía de gases acoplada a espectrometría de masas (GC MS). Una cantidad conocida de un patrón interno (bromofluorobenceno) se cargó automáticamente en todas las muestras con el fin de normalizar la abundancia de compuestos orgánicos volátiles y para facilitar la alineación de los cromatogramas. Un cromatograma de iones totales típico de aliento VOCs se muestra en la figura 2, panel superior. iones Masa detectada en un pico típico cromatógrafo se muestran en la Fig 2, panel inferior.
cromatograma de iones totales de VOCs de aliento (panel superior) [3, 24]. Los COV se desorbe térmicamente de la trampa adsorbente, separados por cromatografía de gases, y se inyecta en un detector de masas sensibles en los que son bombardeados con electrones de alta energía en el vacío y degradan en un conjunto de fragmentos iónicos, cada uno con su propia masa /carga (m /z) relación de. Esta figura muestra la corriente de iones total como una función del tiempo, como una serie de compuestos orgánicos volátiles entrar en el secuencialmente detector. La corriente iónica total de un pico que contiene tolueno está marcado, y el espectro de masas de los iones constituyentes de masas se muestra en el panel inferior. Un cromatograma de iones totales típico derivado de una muestra de VOCs aliento humano por lo general muestra ~ 150 a 200 picos separados. Espectro de masas de los iones en un pico cromatógrafo (panel inferior). El espectro de masas de los iones de derivados de tolueno (que se muestra en el panel central) comprende un patrón característico de fragmentos. Coincidencia de este patrón para un espectro de masas similar en una biblioteca basada en ordenador permite la identificación de la estructura química de la fuente de VOC. En las mezclas complejas, como la respiración, la identificación es normalmente provisional porque biomarcadores se han identificado erróneamente si VOCs co-elución contaminan un espectro de masas, y si el patrón espectral coincide inexacta con un estándar de biblioteca. Sin embargo, los iones de masas individuales de un COV se pueden identificar con confianza y proporcionan biomarcadores robustos, incluso cuando la identidad del biomarcador COV padre es incierto.
Análisis de los datos.
GC MS los datos de ambos laboratorios se agruparon para el análisis y desarrollo de un único algoritmo predictivo.
Alineación de masas de iones individuales en los cromatogramas.
Los cromatogramas se procesaron con el software de análisis de metabolómica (XCMS en I [25, 26]) con el fin de generar una tabla que enumera los tiempos de retención con sus masas e intensidades de iones asociados. Los tiempos de retención y las intensidades de masas de iones se normalizaron a la bromofluorobenceno (masas de iones 95) del patrón interno en cada cromatograma. a continuación, los datos alineados fue desechado en una serie de segmentos de tiempo de retención de 5 seg.
Identificación de iones de masas de biomarcadores.
Los métodos estadísticos se han descrito anteriormente [27, 14, 13]. Hemos clasificado iones de masas como biomarcadores candidatos de cáncer de pulmón mediante la comparación de sus valores de intensidad en sujetos con cáncer de pulmón (Grupo cáncer de pulmón 3 confirmado por diagnóstico de tejido) en comparación con los controles sin cáncer (Grupo 1 con la TC de tórax negativa). En cada segmento de tiempo de 5 segundos, la exactitud diagnóstica de cada ion de masa se clasifica de acuerdo a su valor estadístico C [(área bajo la curva (AUC) de la característica de funcionamiento del ROC) (receptor]. Empleamos múltiples simulaciones de Monte Carlo con el fin para reducir al mínimo el riesgo de incluir los identificadores de azar de la enfermedad mediante la selección de los iones de masa en cada segmento de tiempo que identifica el cáncer de pulmón activo con mayor que la precisión al azar. el comportamiento aleatorio promedio de iones de masas en cada segmento de tiempo se determinó mediante la asignación al azar sujetos a la " "cáncer de pulmón" o "la" libre de cáncer "grupo y la realización de 40 estimaciones de la C-estadística. para cualquier valor dado de la C-estadística, fue entonces posible identificar los biomarcadores iónicos que mostraron una mayor precisión diagnóstica con la asignación correcta que con varios asignación aleatoria.
Desarrollo del algoritmo de predicción.
iones de biomarcadores que se haya detectado el cáncer de pulmón con una precisión mayor que al azar se emplearon para construir un algoritmo de predicción mediante análisis digital ponderada multivariado (WDA) [ ,,,0],28]. WDA es un método no lineal de análisis multivariante que genera una función discriminante para predecir la pertenencia a un grupo (enfermedad o sin enfermedad) mediante la determinación del peso (la C-estadística de cada variable predictora), un valor de corte, y un signo para cada predictor variable empleada en el modelo.
modelo de prueba fase ciega-
el cegamiento procedimientos
el monitor independiente mantiene una base de datos de todos los datos clínicos y de diagnóstico, y esta información fue no se comparte con ningún participante en la investigación. Laboratorios no recibieron ninguna información clínica y sólo el número de identificación acompañada trampas absorbentes sujetos enviado para su análisis.
Los sujetos humanos (Tabla 1).
Un nuevo conjunto de sujetos humanos fue reclutado en la misma forma que se ha descrito anteriormente en la fase de construcción de modelos. Ningún sujeto de la fase no cegada se incluyó en la fase ciega de la investigación.
Recogida de muestras de aliento de COV y análisis de muestras de COV aliento se llevaron a cabo de la misma manera como se ha descrito anteriormente en la fase de construcción de modelos.
Predicción de resultados.
el algoritmo de predicción desarrollado en la fase no cegada se aplicó a los iones de masas en cada uno de los cromatogramas de aliento cegados a fin de generar una función discriminante valor (DF). Este procedimiento se repitió en muestras de aliento duplicados que se analizaron en dos laboratorios. Al concluir el estudio, los valores de los FD resultantes con sus números de identificación de sujetos asociados se transmiten al monitor que luego rompió el cegamiento y determina la exactitud predictiva de la prueba de aliento.
Proyectado Modelado Resultado
Hemos modelado los efectos esperados de la combinación de biomarcadores de la respiración con la TC de tórax en la sensibilidad y especificidad de la detección del cáncer de pulmón mediante un modelo matemático para calcular el resultado de la combinación de dos pruebas diferentes para una enfermedad en serie y en paralelo [29]. El modelo de los valores de sensibilidad y especificidad de la prueba de aliento se determina en la fase de modelo de prueba cegado empleada, y los valores reportados en el Estudio Nacional de Exámenes de pulmón para la prevalencia del cáncer de pulmón (1,1%) y cribado TC de tórax (sensibilidad 93,8%, especificidad 73,4% ) [18].
Resultados
los sujetos humanos.
No se observaron efectos adversos asociados con pruebas de aliento en cualquiera de las fases del estudio.
Modelo -Construcción Fase
análisis estadístico de Monte Carlo de iones de masas (figura 3, panel superior). Se observaron más de 70.000 iones de masas en todos los segmentos de tiempo cromatográficas. Sin embargo, menos de 1.000 iones de masas exhiben precisión diagnóstica útil (C-estadística & gt; 0,6). Con la asignación correcta en comparación con múltiples asignación aleatoria
análisis de Monte Carlo estadística de iones de masas (panel superior) Una lista de más de 70.000 candidatos biomarcadores de masas de iones de cáncer de pulmón se obtuvieron a partir de una serie de segmentos 5 seg en cromatogramas alineados. La precisión diagnóstica de cada ion de masa se cuantificó por su extremo C-estadística es decir, por el área bajo la curva (AUC) de su receptor asociado curva de eficacia diagnóstica (ROC) (la "Asignación correcta" curva). Con el fin de excluir falsos biomarcadores, la asignación al azar '' "curva de emplear múltiples simulaciones de Monte Carlo que comprende 40 asignación aleatoria de diagnóstico (" cáncer "o" libre de cáncer ") para determinar el comportamiento al azar de cada ion de masa candidato. El punto de corte en la curva "Asignación correcta" se tomó como la intersección vertical del punto en el que el número de iones de masas en la curva '' La asignación aleatoria "se redujo a cero (en C-estadística = 0,63). En este punto, la distancia vertical entre las dos curvas indicó que 544 iones de masas identificadas cáncer de pulmón con mayor que la precisión al azar, y la separación entre las curvas superó 5 sigma. agrupación lineal de biomarcadores de masas de iones (panel central). Esta figura muestra la agrupación lineal vertical y horizontal en un grupo de biomarcadores de masas de iones de cáncer de pulmón con tiempos de retención entre 1500 y 2500 seg. Estos iones de masas se identificaron por Monte Carlo análisis estadístico (panel superior) como teniendo valores C-estadística que eran mayores de azar. M /z es la masa dividido por el número de carga de un ión, y el tiempo de retención indica cuando un VOC eluyó de la columna de GC y entró en el detector MS donde se bombardea con electrones y se convierte en fragmentos de masas de iones. agrupaciones lineales verticales indican los iones de masas con tiempos de retención similares. Estas agrupaciones son consistentes con uno o más compuestos orgánicos volátiles de la respiración que entra en el detector MS simultáneamente, antes de la ruptura a los iones de masas. Esta observación sugiere que un número relativamente pequeño de aliento padre VOCs puede dar cuenta de varios de los biomarcadores de masas de iones de cáncer de pulmón. agrupaciones lineales horizontales con valores de m /z de 43 y 57 son consistentes con los productos de degradación de alcanos y alcanos metilados. Curva de eficacia diagnóstica (ROC) (panel inferior). El AUC de una curva ROC (o su estadística C) indica la precisión global de la prueba, y pueden variar de 0,5 (una línea recta desde la parte inferior izquierda a la superior derecha del gráfico) a 1,0 (un ángulo recto con su vértice en la parte superior izquierda del gráfico). Un C-estadística de 0,5 indica que el rendimiento de la prueba no era mejor que por ejemplo al azar lanzar una moneda, mientras que un estadístico C de 1,0 indica una prueba perfecta, con una sensibilidad del 100% y la especificidad. En la práctica clínica, un estadístico C de 0,78 es generalmente considerada como clínicamente útil.
Agrupación
lineal de biomarcadores de masas de iones de cáncer de pulmón (Figura 3, panel central). muestra la agrupación lineal vertical y horizontal en un grupo de biomarcadores de masas de iones de cáncer de pulmón con tiempos de retención entre 1500 y 2500 seg.
agrupaciones lineales verticales indican
iones de masas con tiempos de retención similares, de conformidad con uno o más compuestos orgánicos volátiles de la respiración que entra en el detector MS simultáneamente, antes de la ruptura a los iones de masas, lo que sugiere que un número relativamente pequeño de compuestos orgánicos volátiles de la respiración de los padres puede dar cuenta de varios de los biomarcadores de masas de iones.
agrupaciones lineales horizontales Chat con m /z valores similares (43 y 57) son compatibles con los productos de degradación de alcanos y alcanos metilados.
curva ROC (Figura 3, panel inferior). Se emplearon los 500 biomarcadores de masas de iones de cáncer de pulmón con los más altos valores C-estadística en un algoritmo de WDA multivariante que se aplicó a todos los cromatogramas analizados en dos laboratorios. La curva ROC indica la sensibilidad 74,0%, especificidad 70,7%, y C-estadística de 0,78.
modelo de prueba Fase
La concordancia entre laboratorios de funciones discriminantes predichos en las muestras ciegas se muestra en la La figura 4, panel superior. Hubo una relación lineal entre los valores FD derivados de muestras analizadas en los dos laboratorios (r = 0,88).
concordancia entre laboratorios y de las funciones discriminantes (DF) en muestras repetidas (panel superior). valores de los FD de cromatogramas analizadas en el laboratorio A se representan en función del valor DF de la muestra analizada por duplicado en el laboratorio B. Hubo una relación lineal entre los dos conjuntos de valores DF (r = 0,88, 95% intervalo de confianza mostrados). Predicho sensibilidad y especificidad en pacientes con cáncer de pulmón confirmado por biopsia y la TC de tórax negativa para el cáncer de pulmón (panel central). El valor DF derivado del algoritmo predictivo proporciona un punto de corte variable para la prueba de aliento. resultados de las pruebas superiores a un valor DF fue evaluado como positivo para el cáncer de pulmón mientras que menos de la DF fue evaluado como negativo. Cuando DF = 0, la prueba tiene una sensibilidad del 100% debido a que todos los resultados se anotó como positivo para el cáncer de pulmón, pero cero especificidad porque no hay resultados se anotó como negativo. La suma de sensibilidad junto con especificidad es máxima en el punto donde se cruzan las dos curvas, y por lo tanto fue seleccionado como el valor óptimo de corte DF para una prueba binaria (es decir, el cáncer versus ningún cáncer). En este gráfico (resultados de laboratorio A), las curvas de intersección en DF = 22, con la sensibilidad y la especificidad 68,0% 68,4%. Las curvas ROC (panel inferior). Las curvas ROC de los resultados previstos de la prueba de aliento se comunican para las muestras analizadas en los laboratorios A y B. La precisión global (C-estadística) de las predicciones de cáncer de pulmón fue similar en ambos sitios.
La sensibilidad y especificidad en comparación con la función discriminante.
resultado la figura 4, el panel medio muestra predijo en sujetos con cáncer de pulmón confirmado por biopsia y la TC de tórax negativa para el cáncer de pulmón. De sensibilidad y especificidad curvas se cruzaron en el DF = 22, con una sensibilidad del 68,0% y una especificidad del 68,4%.
curvas ROC (Figura 4, panel inferior). valores de los FD derivados del análisis de las muestras de aliento de COV en dos laboratorios independientes predijeron cáncer de pulmón con una precisión similar: sitio sensibilidad 68,0% de especificidad 68,4%, C-estadística 0,73; Sitio B sensibilidad 70,1%, especificidad 68,0%, C-estadística de 0,70.
Efecto de la edad y el consumo de tabaco.
No hubo diferencias significativas en la edad o años-paquete de tabaco entre la grupo de cáncer de pulmón y los controles sin cáncer (Tabla 1).
resultados proyectados
la figura 5 muestra los resultados proyectados de la combinación de la prueba de aliento y TC de tórax en serie y en paralelo [29] .
Estas predicciones emplean valores reportados en el Estudio Nacional de Exámenes de pulmón prevalencia del cáncer de pulmón (1,1%) y cribado TC de tórax (sensibilidad 93,8%, especificidad 73,4%) [18]. Efecto de la combinación de dos pruebas (panel superior izquierdo). TP = verdaderos positivos, FN = falsos negativos, TN = verdaderos negativos, PF = falsos positivos. Las ecuaciones demuestran los efectos sobre la sensibilidad y especificidad cuando dos pruebas A y B se combinan. Si el criterio de diagnóstico es un resultado de la prueba positivo tanto para la prueba A y la prueba B, a continuación, la sensibilidad disminuye y aumenta la especificidad, en comparación con cualquiera de las pruebas usado sólo. Si el criterio de diagnóstico es un resultado positivo para la prueba A o la prueba B, entonces se incrementa la sensibilidad y especificidad disminuye, en comparación con cualquiera de ensayo empleado solo. La figura muestra el resultado esperado de la detección del cáncer de pulmón en un millón de personas de alto riesgo (fumadores o ex fumadores mayores de 50 años o más). El principal factor limitante en los programas de cribado de población es el número potencialmente abrumadora de resultados falsos positivos. La detección de un millón de personas con TC de tórax solo daría lugar a 263,074 resultados positivos falsos, pero si la TC de tórax y pruebas de aliento son ambos positivos, el aumento de la especificidad podría reducir este número a 88.919, es decir un 66,2%. Si al menos una de las pruebas es positivo, entonces el aumento de la sensibilidad podría reducir el número de falsos negativos desde 682 hasta 198, es decir por el 71.0%. Efecto de las pruebas en paralelo y en serie sensibilidad y especificidad (panel superior derecho). Esta figura muestra la mejora esperada en la sensibilidad y la especificidad de la TC de tórax para el cáncer de pulmón si se combina en paralelo con una prueba de aliento. Si ambas pruebas son positivas para el cáncer de pulmón, a continuación, aumenta la especificidad del 73,4% al 91,49%. Si cualquiera de las pruebas es positivo, entonces aumenta la sensibilidad del 93,8% al 98,15%. Si las dos pruebas se emplean en serie y la prueba de aliento es negativo, puede que no haya necesidad de proceder a la TC de tórax porque 98,15% de sensibilidad es mayor que la sensibilidad de cualquiera de las pruebas usado sólo. El valor predictivo positivo (VPP) del TC de tórax combina con pruebas de aliento (panel inferior izquierdo). Esta figura muestra la mejora esperada en el PPV de TC de tórax para el cáncer de pulmón si se combina de forma paralela a una prueba de aliento. Usado sólo, el VPP de la TC de tórax es de 3.77%. Si la prueba de aliento se emplea en paralelo con la TC de tórax y ambas pruebas son positivas, entonces el PPV aumenta a 7,91%, es decir que aumenta por un factor de 2,1. La mejora se debe a la mayor especificidad de la prueba combinada y la consiguiente reducción de resultados falsos positivos. El valor predictivo positivo de una prueba depende de la prevalencia (ant) de una enfermedad, y se calcula como PPV = (sen X anterior) /[(prev sen x + (1-spec) X (1-prev)]. El VPP de TC de tórax para el cáncer de pulmón es de 3.77% [es decir, 0.938 x 011 /(0.938 + X.011 (1-0.734 X (1-0.011)) = 0,0377]. El valor predictivo negativo (VPN) de TC de tórax combinado con pruebas de aliento (parte inferior panel de la derecha). Si las dos pruebas se emplean en serie, un resultado de la prueba mal aliento descarta cáncer de pulmón con el VPN del 99,6%, que es mayor que el VAN de cualquiera de las pruebas empleadas solas. a pesar del aumento de la sensibilidad de la prueba combinada, sólo modesto incremento en el valor presente neto es posible porque el VPN antes de la prueba basado en la prevalencia de cáncer de pulmón es del 98,9%.
Si los resultados de las pruebas son concordantes (es decir, ambos son negativos o ambos son positivos), entonces la especificidad de las pruebas combinadas, en comparación con la de la TC torácica sola, pasaría del 73,4% al 91,01%, y el PPV se incrementaría de 3,77% a 7,91%. Si los resultados de las pruebas son discordantes (es decir, uno es negativo y el otro es positivo ), entonces la sensibilidad de las pruebas combinadas, en comparación con la de TC de tórax solo, aumentaría de 93,8% a 98,2%, y el VAN aumentaría de 99,52% a 99,6%. En el resultado previsto de la detección de un millón de personas, se esperaría que el aumento de la sensibilidad y especificidad para reducir la tasa de falsos positivos del TC de tórax por un 66,2% y la tasa de falsos negativos por 71,0%.
Discusión
biomarcadores iónicos en la respiración predijo la presencia o ausencia de cáncer de pulmón en un estudio de validación ciego. Un algoritmo multivariante predijo el diagnóstico de muestras repetidas de la respiración analizados independientemente en dos laboratorios, y la sensibilidad, especificidad y exactitud global de la prueba fueron similares en ambos sitios. El resultado de la prueba no se vio afectada significativamente por la edad o años-paquete de tabaco.
Este es el primer informe de validación de biomarcadores soplo de cáncer de pulmón en un estudio ciego replicado. La evidencia más temprana de biomarcadores aliento de COV de cáncer de pulmón fue reportado por Gordon et al en 1985 [4], seguido de Preti et al en 1988 [6], y luego por varios otros informes de nuestro grupo y de otros investigadores. Estos estudios generalmente siguieron un enfoque similar para el descubrimiento de biomarcadores mediante el análisis de compuestos orgánicos volátiles de la respiración en sujetos con cáncer de pulmón histológicamente probada y en los controles sin cáncer, a continuación, comparar los dos grupos de diferencias estadísticamente significativas. Un número de estos estudios afirma que la respiración VOCs identificados cáncer de pulmón con valores de sensibilidad y especificidad de aproximadamente similares a los observados en el presente informe, con la curva ROC valores de AUC de 0,7 a 0,9. Sin embargo, todos eran susceptibles a las identificaciones de falsos positivos de biomarcadores de cáncer de pulmón, y ninguno de los biomarcadores candidatos fueron posteriormente validados en un grupo separado de pacientes.