Migliorare la rilevazione precoce del cancro tramite analisi del sangue
La ricerca punta a trovare marcatori ematici affidabili per la diagnosi precoce del cancro.
Lisa M Hobson, R. M. Martin, K. Smith-Byrne, G. Davey Smith, G. Hemani, J. H. Gilbody, J. Yarmolinksy, S. E. Bailey, L. J. Goudswaard, P. C. Haycock
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Indice
- Sfide nella Rilevazione Precoce
- Trovare Nuovi Marcatori
- Comprendere le Relazioni Proteiche
- Metodologia di Ricerca
- Analisi delle Misurazioni Proteiche
- Affrontare Relazioni Complesse
- Tempistiche e Diagnosi
- Validazione dei Risultati
- Coinvolgimento dei Pazienti
- Considerazioni Etiche
- Fonte originale
- Link di riferimento
Scoprire il Cancro in fase precoce è fondamentale perché le persone diagnosticate presto hanno maggiori possibilità di essere curate con successo e vivere più a lungo. Il cancro è una delle principali cause di morte nel mondo. Ad esempio, i tassi di sopravvivenza per alcuni tipi di cancro scendono drasticamente quando vengono scoperti in fase avanzata. Per esempio, oltre il 90% delle persone con cancro colorettale sopravvive per almeno cinque anni se diagnosticato precocemente, ma questa percentuale scende solo al 10% quando diagnosticato in fase avanzata. Allo stesso modo, per il cancro ai polmoni, il tasso di sopravvivenza a cinque anni scende da circa il 60% a meno del 10% tra Diagnosi precoce e tardiva.
Il NHS ha un piano per migliorare i tassi di rilevamento del cancro, puntando a catturare i tre quarti dei tumori in fase precoce entro il 2028. Attualmente, solo circa la metà dei tumori in Inghilterra viene diagnosticata in fase precoce. Per raggiungere questo obiettivo, è necessario affrontare diverse sfide, come trovare modi efficaci per stimare il Rischio di cancro e identificare marcatori affidabili che possano aiutare nella rilevazione precoce.
Sfide nella Rilevazione Precoce
Una delle principali sfide nella rilevazione precoce del cancro è trovare marcatori specifici per i diversi tipi di cancro. Questi marcatori dovrebbero essere facili da misurare usando metodi semplici ed economici e dovrebbero funzionare in un ospedale o in una clinica. Un approccio promettente è misurare i livelli di Proteine nei campioni di sangue. I test del sangue sono già ampiamente utilizzati nella sanità, rendendo questo metodo fattibile. Le proteine nel sangue possono aiutare a identificare gli individui ad alto rischio di cancro, rilevare il cancro precocemente, diagnosticare la malattia e monitorare come funziona il corpo.
Misurare le proteine nel sangue ha diversi vantaggi rispetto ad altri metodi, come l'utilizzo del DNA tumorale circolante (ctDNA). Ad esempio, per la misura delle proteine è necessaria solo una piccola quantità di sangue (6 microlitri), mentre i metodi ctDNA richiedono campioni molto più grandi (4-5 millilitri). Inoltre, i test per le proteine sono più convenienti.
Trovare Nuovi Marcatori
Un approccio comune per trovare nuovi marcatori tumorali è attraverso studi che seguono grandi gruppi di persone nel tempo per vedere chi sviluppa il cancro. Questi studi richiedono molto tempo e possono essere costosi. Un metodo alternativo si chiama randomizzazione mendeliana, che può aiutare a identificare il legame tra proteine e rischio di cancro senza la necessità di studi lunghi.
Questa ricerca esaminerà come i cambiamenti nei livelli di proteine nel sangue delle persone potrebbero collegarsi al loro rischio genetico di sviluppare specifici tumori. Capire quando inizia il cancro è difficile, ma per questo studio i ricercatori utilizzeranno la data di diagnosi per differenziare i casi esistenti da quelli sviluppati di recente.
Comprendere le Relazioni Proteiche
Le proteine associate al rischio genetico possono mostrare diverse relazioni con il cancro. In alcuni casi, la proteina può contribuire allo sviluppo del cancro, mentre in altri la quantità di proteina può cambiare man mano che il cancro progredisce. Le proteine che portano allo sviluppo del cancro possono rimanere stabili nel tempo, mentre quelle che cambiano a causa della progressione del cancro possono mostrare maggiore variabilità.
Un punteggio di rischio di cancro basato sulla genetica aiuterà a identificare le proteine strettamente associate al cancro. L'efficacia di questo approccio dipende da quanto è comune la malattia nella popolazione studiata. Generalmente, in popolazioni con tassi di malattia più elevati, ci si aspetta più associazioni tra proteine e rischio di cancro.
Metodologia di Ricerca
Questa ricerca calcolerà punteggi di rischio per i partecipanti in un grande database basato su informazioni genetiche. Combinando informazioni da molti geni, i ricercatori creeranno un punteggio di rischio personalizzato per ogni persona, riflettendo la loro probabilità individuale di sviluppare il cancro.
I partecipanti saranno selezionati in base ai loro dati genetici e alle misurazioni delle proteine. Coloro con caratteristiche sessuali intermedie o non correlati allo studio verranno esclusi. Saranno utilizzati metodi specifici per calcolare punteggi di rischio per diversi tipi di cancro, utilizzando database consolidati che tracciano associazioni genetiche.
Analisi delle Misurazioni Proteiche
I ricercatori misureranno le proteine utilizzando un metodo di test specifico su campioni di sangue di molti partecipanti. L'obiettivo è trovare connessioni tra i punteggi di rischio e le proteine misurate nel sangue. Ciò comporterà un'analisi statistica per determinare quali proteine mostrano un'associazione significativa con il rischio di cancro.
Il test terrà conto di fattori come età, sesso e durata di conservazione dei campioni di sangue, poiché questi possono influenzare i livelli di proteine. Se una proteina è collegata a un aumento del rischio di cancro, potrebbe suggerire un possibile bersaglio per la rilevazione precoce o per trattamenti futuri.
Affrontare Relazioni Complesse
Nel guardare le relazioni tra proteine e cancro, i ricercatori devono tenere presente che alcuni risultati potrebbero essere fuorvianti a causa di vari fattori. Ad esempio, una proteina potrebbe essere realmente legata al rischio di cancro, oppure l'associazione potrebbe derivare da fattori genetici non correlati.
Per comprendere meglio queste relazioni, i ricercatori condurranno analisi aggiuntive. Esploreranno se le associazioni suggeriscono che le proteine contribuiscono al rischio di cancro o se i cambiamenti nei livelli di proteine sono una risposta al cancro. Valuteranno anche diversi metodi per garantire risultati solidi.
Tempistiche e Diagnosi
Oltre a valutare le proteine e la loro relazione con il cancro, i ricercatori esamineranno come il tempismo del prelievo di sangue influisce su queste associazioni. Confrontando i livelli di proteine presi prima e dopo una diagnosi di cancro, possono vedere se alcune proteine indicano il rischio di cancro.
Se i livelli di proteine aumentano prima che una persona mostri sintomi di cancro, queste proteine potrebbero servire come buoni marcatori per la rilevazione precoce. Comprendere il tempismo può aiutare a identificare quali proteine siano più adatte per lo screening.
Validazione dei Risultati
Per confermare i risultati di questo studio, i ricercatori verificheranno anche i risultati con altri grandi gruppi di individui provenienti da studi diversi. Questo aiuterà a garantire l'affidabilità delle proteine identificate e delle loro connessioni con il rischio di cancro.
Coinvolgimento dei Pazienti
Il team di ricerca ha consultato un gruppo di pazienti e membri della comunità, molti dei quali hanno esperienze personali con il cancro. Hanno condiviso che i risultati della ricerca potrebbero essere vitali per migliorare i metodi di rilevazione precoce, specialmente per i tumori che attualmente mancano di opzioni di test specifiche.
Aggiornamenti su questa ricerca saranno condivisi con il gruppo per tenerli informati sui progressi.
Considerazioni Etiche
La ricerca ha ricevuto le necessarie approvazioni dai comitati etici, assicurando che tutti i partecipanti abbiano fornito il consenso per l'uso delle loro informazioni e campioni nello studio.
In generale, l'obiettivo di questa ricerca è trovare indicatori affidabili per la rilevazione precoce del cancro utilizzando test del sangue, il che può alla fine aiutare a migliorare i tassi di sopravvivenza e le opzioni di trattamento per i pazienti.
I ricercatori condivideranno i risultati attraverso vari canali, comprese pubblicazioni accademiche e presentazioni, per aumentare la consapevolezza sui loro risultati e sull'importanza degli sforzi di rilevazione precoce del cancro.
Titolo: A protocol for using human genetic data to identify circulating protein level changes that are the causal consequence of cancer processes.
Estratto: IntroductionCancer is a leading cause of death worldwide. Early detection of cancer improves treatment options and patient survival but detecting cancer at the earliest stage presents challenges. Identification of circulating protein biomarkers for cancer risk stratification and early detection is an attractive avenue for potentially minimally invasive screening and early detection methods. We hypothesise that protein level changes resulting from cancer development can be identified via an individuals polygenic risk score (PRS) for the disease, representing their genetic liability to developing that cancer. Methods and analysisPRS will be calculated using the PRS continuous shrinkage approach (PRS-CS and PRS-CSx) for colorectal and lung cancer risk. This methodology utilises effect sizes from summary statistics from genome-wide association studies (GWAS) available for the cancers of interest to generate weights via the continuous shrinkage approach which incorporates the strengths of the GWAS associations into the shrinkage applied (1). This methodology both improves upon previous PRS methods in accuracy as well as improving cross-ancestry application in the PRS-CSx approach. GWAS summary statistics will be from the Genetics and Epidemiology of Colorectal Cancer Consortium (GECCO) and the International Lung Cancer Consortium (ILCCO). The association between the polygenic risk scores and 2923 proteins measured by the Olink platform in UK Biobank (UKB) participants with protein measures available will be assessed using linear regression under the assumption of linearity in the proteomic data. The proteins identified could represent several different scenarios of association such as forward causation (protein causes cancer), reverse causation (cancer genetic liability causes protein level change), or horizontal pleiotropy bias (no causal relationship exists between the protein and cancer). Forward and reverse Mendelian randomization sensitivity analyses, as well as colocalization analysis, will be performed in efforts to distinguish between these three scenarios. Protein changes identified as causally downstream of genetic liability to cancer could reflect processes occurring prior to, or after, disease onset. Due to individuals in the UKB having proteins measures at only one timepoint, and because UKB contains a mix of incident and prevalent cases, some protein measures will have been made prior to a cancer diagnosis while others will have been made after a cancer diagnosis. We will explore the strength of association in relation to the time between protein measurement and prevalent or incident cancer diagnosis. Ethics and DisseminationsNo additional ethical approval is required for Genome Wide Association (GWAS) data used in this analysis as all data from GWAS has undergone individual ethical approval prior to this study. UK Biobank protein measure data will be obtained under application ID: 15825/81499. Results produced from these analyses will be submitted as an open-access manuscript to journals for review and all code will be made publicly available using GitHub. The PRS we generate and the results of the PRS-protein associations will be returned to the UK Biobank. Strengths and limitations of this study- A strength of the proposed PRS method in this study is the use of all available SNPs from a GWAS, which may increase power to identify proteins in comparison with conventional Mendelian Randomisation (MR) methods that use only those SNPs that are genome-wide significant. - Limitations of the study: O_LILack of protein data for diverse population groups within available datasets; therefore, results may not be generalisable to ancestries outside of the European population for whom sufficient protein data was available for this study. C_LIO_LIUKB participants reflect a subset of the population from a higher socioeconomic position than average. C_LIO_LIPrevalent cancer cases will reflect a specific subset of the general population with cancer, individuals who have survived cancer and were able to volunteer for the study; potentially introducing survivorship bias. C_LIO_LIIt cannot be ruled out that proteins may reflect effects of processes beyond cancer liability to protein pathways. C_LIO_LILack of staging information for cancer cases within the UKB limiting our ability to distinguish early versus more advanced cancers. C_LIO_LIThe proteomic technology currently used measures protein binding as opposed to protein levels C_LI
Autori: Lisa M Hobson, R. M. Martin, K. Smith-Byrne, G. Davey Smith, G. Hemani, J. H. Gilbody, J. Yarmolinksy, S. E. Bailey, L. J. Goudswaard, P. C. Haycock
Ultimo aggiornamento: 2024-10-18 00:00:00
Lingua: English
URL di origine: https://www.medrxiv.org/content/10.1101/2024.10.18.24315725
Fonte PDF: https://www.medrxiv.org/content/10.1101/2024.10.18.24315725.full.pdf
Licenza: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Modifiche: Questa sintesi è stata creata con l'assistenza di AI e potrebbe presentare delle imprecisioni. Per informazioni accurate, consultare i documenti originali collegati qui.
Si ringrazia medrxiv per l'utilizzo della sua interoperabilità ad accesso aperto.
Link di riferimento
- https://www.bristol.ac.uk/acrc/
- https://github.com/getian107/PRScs
- https://github.com/getian107/PRScsx
- https://github.com/MRCIEU/metaboprep
- https://github.com/MRCIEU/TwoSampleMR
- https://cran.r-project.org/web/packages/MendelianRandomization/index.html
- https://cran.r-project.org/web/packages/RNOmni/index.html