PLoS ONE: Urinary flygtige organiske forbindelser til påvisning af prostatakræft

Abstrakt

Formålet med dette arbejde var at undersøge flygtige organiske forbindelser (VOC) udgår fra urinprøver for at afgøre, om de kan bruges til at klassificere prøver i dem fra prostatacancer og ikke-kræft grupper. Deltagerne var mænd, der er nævnt for en trans-rektal ultralyd-vejledt prostata biopsi på grund af en specifikt antigen (PSA) niveau forhøjet prostata eller abnorme fund ved digital rektal undersøgelse. Urinprøver blev opsamlet fra patienter med prostatacancer (n = 59) og cancer-fri kontrol (n = 43), på dagen for deres biopsi, forud for deres procedure. VOC fra headspace gjort basisk urinprøver blev ekstraheret under anvendelse af fast-fase mikro-ekstraktion og analyseret ved gaschromatografi /massespektrometri. Klassificører blev udviklet ved hjælp af Random Forest (RF) og Linear Discriminant Analysis (LDA) klassificering teknikker. PSA alene havde en nøjagtighed på 62-64% i disse prøver. En model baseret på 4 VOC, 2,6-dimethyl-7-octen-2-ol, pentanal, 3-octanon, og 2-octanon, var marginalt mere nøjagtig 63-65%. Når de kombineres, PSA-niveau, og disse fire VOC’er havde gennemsnitlige nøjagtighed af 74% og 65%, under anvendelse af RF og LDA hhv. Med gentagen dobbelt krydsvalidering, de gennemsnitlige nøjagtigheder faldt til 71% og 65%, under anvendelse af RF og LDA hhv. Resultater fra VOC profilering af urin headspace er opmuntrende og viser, at der er andre metabolomiske veje værd at udforske, som kunne medvirke til at forbedre lagdeling af mænd i risiko for prostatakræft. Denne undersøgelse tilføjer også til vores viden om profilen af ​​forbindelser, der findes i basisk urin, fra kontrol og kræftpatienter, som er nyttig information til fremtidige undersøgelser, der sammenligner urinen fra patienter med andre sygdomstilstande

Henvisning:. Khalid T , Aggio R, White P, De Lacy Costello B, Persad R, al-Kateb H, et al. (2015) Urinary flygtige organiske forbindelser til påvisning af prostatakræft. PLoS ONE 10 (11): e0143283. doi: 10,1371 /journal.pone.0143283

Redaktør: Franky L. Chan, Den kinesiske University of Hong Kong, Hongkong

Modtaget: 10. juli 2015; Accepteret: November 3, 2015; Udgivet: November 24, 2015

Copyright: © 2015 Khalid et al. Dette er en åben adgang artiklen distribueres under betingelserne i Creative Commons Attribution License, som tillader ubegrænset brug, distribution og reproduktion i ethvert medie, forudsat den oprindelige forfatter og kilde krediteres

Data Tilgængelighed: Alle relevante data er inden for papir og dens Støtte Information filer

Finansiering:. Dette arbejde blev finansieret af Rotary klub, https://www.rotary.org/en. Yderligere finansiering blev leveret af Ralph Shackman Trust, Woodfines Llp, Lockton House, Clarendon Road, Cambridge, CB28FH. Ingen officielle webadresse er tilgængelig, selvom registrering detaljer velgørenhed kan findes på: https://opencharities.org/charities/287406. De finansieringskilder havde ingen rolle i studie design, indsamling og analyse af data, beslutning om at offentliggøre, eller forberedelse af manuskriptet

Konkurrerende interesser:.. Forfatterne har erklæret, at der ikke findes konkurrerende interesser

Introduktion

Prostatakræft er den anden mest udbredte malignitet påvirker mænd over hele verden, og alligevel er der ingen pålidelig screeningsværktøj. Over 40.000 tilfælde opdages i Storbritannien hvert år [1], som regel ved en kombination af digital rektal undersøgelse (DRE), serum prostata specifikt antigen (PSA) målinger og efterfølges af trans-rektal ultralyd-vejledt (TRUS) prostata biopsi. Prostatacancer er den næsthyppigste dødsårsag fra malignitet i UK [2].

Serum PSA, ved en afskæring på 4 ng /ml, er en del af en FDA-godkendt screeningsprogram i USA [3]. Dog er PSA-test ikke bruges til screening andre steder på grund af dens lave følsomhed, skønnes at være 21% til påvisning enhver prostatakræft og 51% til påvisning af høj kvalitet kræft (Gleason ≥8) med PSA afskæringsværdier på 4,0 ng /ml [4]. Falsk negativ-raten er op til 20% ved at cut-off [5, 6]. I screening, kun 25 til 30% af mænd med forhøjede PSA niveauer mellem 4-10 ng /ml har prostatakræft [7, 8].

Screening baseret på PSA niveauer har ført til ængstelse for mange mænd, der ikke har prostatakræft og over-diagnose af langsomt voksende kræftformer, der sandsynligvis ikke ville indebære en væsentlig risiko for patienterne. To nylige store screening forsøg fundet nogen signifikant fald i dødeligheden af ​​prostatakræft efter PSA-baserede screeningstest [9, 10]

Andre potentielle blod og urin baserede biomarkører for prostatakræft omfatte:. Prostatakræft antigen 3 [PCA3 ] [11], intracellulær PSA [12], PSA derivater [13], tidlig prostatakræft antigen 2 [14], annexin A3 [15], fusionsgenet TMPRSS2: ERG [16, 17], menneskelig kallikrein 2 [18] og Engrailed-2-protein (EN2) [19, 20]. Imidlertid er ingen af ​​disse anvendes til screening [21, 22]. Sarcosin blev foreslået som en biomarkør for metastatisk prostatacancer [23], men dette fund er ikke blevet kopieret [24-26].

Flere undersøgelser har rapporteret, at hunde kan trænes til at opdage hud, blære, lunge, bryst og æggestokkræft fra ånde, væv og urinprøver [27-30]. Cornu

et al

trænet en belgisk Mallinois at identificere prostatakræft fra kontrol urinprøver med en sensitivitet og specificitet på 91% [31]. Elliker

et al

uddannet to hunde til at identificere prostatakræft fra kontrol urinprøver, men de var ude af stand til at skelne kræft fra kontroller, når de præsenteres med nye prøver i en dobbeltblind test [32]. Taverna

et al

indsamlede prøver fra 362 patienter med prostatacancer og 540 kontroller: 2 hunde blev testet, dog 1 udføres bedst med en følsomhed på 100% og specificitet på 98,7% og hund 2 opnåede følsomhed på 98,6% og specificitet af 97,6% [33].

Efter proof of concept studier i hunde, forskere har også testet elektronisk næse-teknologi til at skelne lugten af ​​urin fra patienter med prostatakræft og kontroller, at opnå en følsomhed på 71-82 % og specificitet på 67 til 93% [34, 35].

lugt underskrift af urin er produceret af stoffer, kendt som flygtige organiske forbindelser (VOC), som kan adskilles og identificeres ved gaschromatografi /massespektroskopi (GC /MS). I den foreliggende undersøgelse har vi sammenlignet VOC profiler af urin headspace fra 102 patienter med urologiske symptomer, 59 hvoraf havde prostatakræft og 43, der ikke gjorde. Så vidt vi ved, er der ikke omfattende arbejde er offentliggjort på dette tidspunkt.

Materialer og metoder

Etisk godkendelse til undersøgelsen blev opnået fra Wiltshire Research etiske komité (REC referencenummer 08 /H0104 /63; protokol SU /2008/2901, version 3 godkendt 09/06/2009) med R Fisher Scientific, Leicestershire, UK). Tilsætningen af ​​base, syre og salt er almindeligt anvendte fremgangsmåder til forbedring af påvisning af VOC’er fra urinprøver [36-39]. Generelt er disse metoder øge koncentrationen af ​​VOC’er i frirummet ved at forøge ionstyrken af ​​prøven. I denne undersøgelse blev nøjagtig den samme behandling anvendt på urinprøver fra patienter med cancer og kontroller. Derfor forventer vi, at effekten af ​​natriumhydroxid til at være ens i begge grupper. Blandingen blev ækvilibreret ved 60 ° C i et vandbad i 30 minutter før og under ekstraktion af VOC’er fra frirummet med en fastfase mikro (SPME) fiber.

SPME fiber var 85 um tykt og bestod af carboxen /polydimethylsiloxan (Sigma Aldrich, Dorset, UK). Fiberen blev udsat for frirummet over urinen blandingen i 20 minutter og efter ekstraktion af VOC’er blev analyseret ved GC /MS (Perkin Elmer Clarus 500 kvadrupol, Beaconsfield, UK). De VOC’er blev desorberes termisk fra fiberen ved 220 ° C i injektionsporten af ​​GC /MS i 5 minutter. Injektion blev foretaget i splitless mode og en split på 50 ml /min blev tændt to minutter i kørslen.

heliumbærergas af 99,996% renhed (BOC, Guildford, UK) blev ført gennem en helium rensningssystem , Excelasorb

™ (Supelco, Poole, UK) ved 1 ml min

-1. GC kolonne var en 60 meter lang Zebron ZB-624 kapillarkolonne med en indre diameter på 0,25 mm og en filmtykkelse på 1,4 um, specielt designet til adskillelse af VOC (Phenomenex, Macclesfield, UK). Dets sammensætning bestod af 94% dimethylpolysiloxan og 6% cyanopropyl-phenyl

GC /MS temperaturprogram af kørslen var som følger:. Indledende ovntemperaturen blev holdt ved 40 ° C i 2 minutter hvorefter temperaturen var ramped op med en hastighed på 5 ° C /min til 220 ° C, med en 4 minutters hold ved denne temperatur til opnåelse af en total kørselstid på 42 minutter. Massespektrometeret blev kørt i elektronanslag (El) ioniseringsmåde, scanning masseion intervallet 10-300 0.05 scan /sek. A 4 minutters forsinkelse opløsningsmiddel blev anvendt i starten af ​​kørslen.

Databehandling

GC-MS-data blev behandlet ved hjælp af en rørledning involverer Automated Massespektraldata Dekonvolution og identifikationssystem software (AMDIS , Version 2.71, 2012), NIST masse spektrale bibliotek (version 2.0, 2011) og pakken R (R core team, 2013) Metab [40]. AMDIS og NIST blev anvendt til at bygge en VOC bibliotek indeholdende 197 metabolitter til stede i urinprøver analyseret i denne undersøgelse (S2 tabel). En frem og omvendt match af 800/1000 og ovenfor blev anvendt til at tildele tentative sammensatte identifikationer. Ved hjælp af denne VOC bibliotek, AMDIS blev derefter anvendt til deconvoluting GC-MS kromatogrammer og identificere metabolitter. Rapporten genereres af AMDIS blev yderligere bearbejdet af Metab for at bekræfte identiteten af ​​metabolitter og genberegne deres relative mængder er baseret på intensiteten af ​​en specifik ion mass fragment pr metabolit. For at udvikle robuste påholdende statistiske modeller, disse forbindelser sig at være til stede i mindre end 20% af patienterne i begge grupper (dvs. relativt sjældne forbindelser) eller til stede i mere end 90% af patienterne i begge grupper (dvs. relativt almindelige flygtige ) blev fjernet fra datasættet inden statistisk modellering.

statistisk analyse

de VOC profiler af hver patient blev konverteret til binære data baseret på tilstedeværelse og fravær af metabolitter. Derefter blev fire forskellige tilgange (tabel 2) anvendes for funktionen udvælgelse forud for modelbyggeri.

De funktioner, eller VOC’er, udvalgt af mindst én funktion valg metode blev brugt til at udvikle klassificører ved hjælp af både Fishers Linear Discriminant Analysis [43] og Breiman Random Forest [42] beslutningstræ. Disse klassifikatorer blev evalueret som to adskilte fremgangsmåder. Denne fremgangsmåde blev derefter gentaget under anvendelse af VOC’er udvalgt af mindst et træk udvælgelse tilgang og PSA niveauer af hver patient for at se, hvordan resultater sammenlignes med den for VOC alene og PSA-testen alene.

Det er velkendt, at modelbygning og modelforsøg på de samme data kan give skæve resultater, og kan lide fra over montering med modeller, der beskriver chance idiosynkratiske prøve funktioner snarere end reelle tendenser. Denne prøve beskrivelse tilgang er tilbøjelige til oppustede og optimistiske foranstaltninger af model nøjagtighed, og langt lavere nøjagtighed priserne kan ses, når modellen anvendes på friske data [44, 45]. For at overvinde disse potentielle fejl, model validering ved hjælp gentaget 10 gange krydsvalidering som beskrevet af Delen [46] blev gennemført. Gentagen dobbelt cross-validering som beskrevet, gennemført og stærkt anbefalet af Filzmoser og kolleger [45], og ved Anderssen og kolleger [44], blev også brugt til modelbygning og model vurdering. Figur 1 giver en skematisk oversigt over gentaget 10 gange krydsvalidering og gentagen dobbelt krydsvalidering. krydsvalidering strategi Den var baseret på 30 gentagelser og ti-folder. Den dobbelte krydsvalidering strategi havde også 30 gentagelser af den ydre løkke (model evaluering loop), med kalibrering og testdata baseret på 3 folder. Den indre løkke (model tuning loop), der anvendes til uddannelse og testdata baseret på 10 folder og med 30 gentagelser.

En Monte Carlo variation af hver teknik opnås ved randomise etiketterne af test prøverne.

Det er lærerigt at demonstrere en klasse struktur over nogen chance forhold. Baseret på arbejde Ojala [47], de to cross-validering ordninger blev gentaget på data, men med en Monte Carlo tilfældig permutation af klasse etiketter (prostatakræft, kontrol) i hver gentagelse. Denne permutation tilgang giver et referenceniveau for tilfældigt aftale om modelleringsprocessen, som er nødvendig for at hjælpe kvantificere virkningerne fanget af cross-valideret modeller afledt på autentiske data. Alle modelberegninger og model valideringer blev påført ved hjælp af R-pakken Caret [42].

Resultater

Den diagnostiske evne at bruge PSA niveauer alene for denne patient kohorte blev vurderet. Brug gentaget 10 gange krydsvalidering, kunne patienterne inddeles i prostatakræft og kræft-fri grupper baseret på deres PSA niveauer med gennemsnitlige nøjagtighed på 62% og 64%, der bruger Random Skov og Linear diskriminantanalyse henholdsvis (tabel 3).

Brug gentagne dobbelt cross-validering, de gennemsnitlige nøjagtigheder faldt til 61 og 63%, ved hjælp af Random Skov og Linear diskriminantanalyse henholdsvis (tabel 4).

Baseret for tilstedeværelse eller fravær af VOC’er alene, kunne urinprøver klassificeres med en gennemsnitlig nøjagtighed på 66% med gentagen 10-fold krydsvalidering (tabel 5). Kilde data vises i S3 tabel.

Brug gentagne dobbelt cross-validering, de gennemsnitlige nøjagtigheder faldt til 65 og 63%, ved hjælp af Random Skov og Linear Discriminant Analysis (tabel 6).

i betragtning af at gentagne dobbelt cross-validering er en langt mere stringent teknik krydsvalidering end gentagen 10-fold krydsvalidering blev en reduktion i test ydeevne forventet. Med en Monte Carlo tilfældig permutation af klasse etiketter, de gennemsnitlige nøjagtigheder faldt til 50% ved hjælp af begge modelberegninger. Derfor klassificeringen af ​​prøver baseret på tilstedeværelse eller fravær af VOC’er er noget bedre end hvad der kan forventes ved en tilfældighed alene. Det endelige sæt af funktioner udvalgt og anvendt til at udvikle klassificører af både Fishers Linear Discriminant Analysis and Breiman Random Forest beslutningstræ, omfattede 2,6-dimethyl-7-octen-2-ol, pentanal, 3-octanon, og 2-octanon. Bortset pentanal, alle disse forbindelser var nedreguleret og /eller mindre hyppigt til stede i urinprøver fra patienter med prostatacancer. Klassificeringen af ​​patienter i cancer og kontrol grupper baseret på disse funktioner i kombination med PSA-niveauer er opsummeret i tabel 7 og 8.

Brug gentaget 10 gange krydsvalidering, patienterne kunne være klassificeret i prostatakræft og kræft-fri grupper med gennemsnitlige nøjagtighed på 74% og 65%, der bruger Random Skov og Linear diskriminantanalyse hhv. Med en Monte Carlo tilfældig permutation af klasse etiketter, de gennemsnitlige nøjagtigheder faldt til 56% og 48%, ved hjælp af Random Skov og Linear diskriminantanalyse hhv. Dermed opnået ved de to tværgående valideringsordninger resultaterne var bedre end dem, der kunne forventes ved en tilfældighed. Brug gentagne dobbelt cross-validering, kan patienterne klassificeres med gennemsnitlige nøjagtighed på 71% og 65%, ved hjælp af Random Skov og Linear diskriminantanalyse klassificering teknikker, hhv. Figur 2 viser modtageren opererer karakteristikken for dobbelt gentagne krydsvalidering analyse. Monte Carlo tilfældig permutation af klasse etiketter reducerede den diagnostiske ydeevne af modellerne til at give gennemsnitlige test nøjagtighed på 51 og 50% ved tilfældig skov og lineær diskriminant analyse, hhv. Sidstnævnte Monte Carlo nøjagtigheder tæt på linje med den forventede nøjagtighed klassificering på 52% i henhold til tilfældigt aftale med faste marginale frekvenser, og indikerer, at klassificeringen sats i de autentiske modeller (71% og 65%) er ikke en artefakt af modelleringsprocessen.

diskussion

for første gang blev de VOC profiler af urin headspace studerede fra mænd med en mistanke om prostatakræft undersøgt af TRUS-vejledt nål prostata biopsi for at bekræfte, eller udelukke, en diagnose af prostatacancer. Formålet med dette rapporterede arbejde var at vurdere, om VOC profiler fra urin headspace kan hjælpe supplere de nuværende kliniske tests for at forbedre lagdeling af mænd i risiko for prostatakræft og dermed bidrage til at reducere antallet af patienter udsat for unødig nål biopsi.

Der har været begrænset massespektrometri undersøgelser offentliggjort på flygtige analyser af urin til påvisning af prostatacancer. I en pilotundersøgelse af vores gruppe vurderede vi VOC profiler af urin fra 24 asymptomatiske mænd og 13 mænd med prostatakræft [48]. 21 VOC’er viste sig at have en positiv sammenhæng med urin fra patienter med prostatacancer. Similaritetsmål koefficienter blev beregnet for hver af prøverne på basis af tilstedeværelsen eller fraværet af disse forbindelser i begge grupper. Når de anvendes til en multivariat diskriminant analyse regel disse lighed koefficienter tilladt for diskrimination af tilfælde med 92,3% følsomhed og 96,3% specificitet. Selvom lovende, at undersøgelsen var for lille til at drage robuste konklusioner og brugen af ​​asymptomatiske mænd som kontroller betød, at det var lidt for at løse et af de nuværende kliniske udfordringer i særlige patienter med prostatakræft fra dem med ikke-maligne urologiske problemer, der ofte resultere i en hævet PSA-niveau; i den tidligere undersøgelse kun én af kontrollerne har en hævet PSA.

Peng

et al

. 2010 testede den udåndede VOC profiler af raske kontroller (n = 22) og patienter med lunge ( n = 30), bryst (n = 22), kolorektal (n = 26), og prostatacancer (n = 18) [49]. Forfatterne fandt, at toluen, 2-amino-5-isopropyl-8-methyl-1-azulenecarbonitrile, p-xylen og 2,2-dimethyl-decan viste ingen overlapning i overflod mellem de raske kontroller og patienter med prostatacancer. Men de undtagede forbindelser til stede i 80% af både kræft og kontrolgrupper fra analysen. Dette vil sandsynligvis have resulteret i tab af forbindelser med bedre diskriminerende magt end dem nævnt ovenfor, som gav anledning til at lukke klynger i sammensatte mængderne mellem prostatakræft og kontrolgrupper. Desuden Peng

et al

. brugt en forholdsvis lille undersøgelse størrelse og sammenlignet ondartede grupper til raske sager, som ikke er passende kontrol. En undersøgelse offentliggjort i Nature stor interesse i molekylet sarcosin som en potentiel biomarkør for aggressive prostatakræft [23]. Markant højere niveauer af sarcosin blev rapporteret i både urin sedimenter og supernatanter fra biopsi-positive patienter med prostatacancer (

n

= 44) sammenlignet med biopsi-negative kontroller (

n

= 51). Men den prædiktive værdi af sarcosin var beskeden med et samlet areal under kurven (AUC) for modtageren operating characteristic (ROC) kurve på 0,71 for urin sedimenter og 0,67 for supernatanter. Yderligere undersøgelser søger at validere dette arbejde viste sig skuffende [24-26]. På at identificere de begrænsede muligheder i sarcosin, Wu og medarbejdere gik på at undersøge andre metabolomiske markører i urin fra 20 patienter med prostatakræft, 8 patienter med benign prostatahypertrofi, og 20 raske mænd [26]. De brugte mikrobølgeassisteret derivatisering før GC /MS-analyser til påvisning af forbindelser med højere molekylvægt, såsom aminosyrer, organiske syrer, kulhydrater og fedtsyrer. Højere niveauer af de organiske syrer: dihydroxybutansyre og xylonsyre og lavere niveauer af pyrimidin og kulhydrater: xylopyranose og ribofuranosid blev observeret i prostatakræft gruppen. En diagnostisk model, der bygger på disse 5 markør metabolitter, rapporterede en AUC-værdi på 0,825 af ROC-kurven. Igen væsentligste begrænsning af dette arbejde er manglen på tilstrækkelige og egnede kontroller. Meget længere arbejde er påkrævet i store, multi-center undersøgelser af uafhængige forskergrupper, hvis robuste biomarkører for prostatakræft er nogensinde at blive fundet overvejer tidligere fiaskoer at bekræfte første omgang “lovende” biomarkører, med PSA og sarcosin være gode eksempler. I virkeligheden de fleste hidtil ukendte biomarkører rapporteret i litteraturen mislykkes det næste hurdle at validere deres potentiale til diagnosticering eller styring af cancer. . Prensner

et al

, opført fem almindelige årsager til dette: manglen på en robust test protokol for reproducerbarhed, en forudindtaget sammenligning af grupper i undersøgelsen (case versus kontroller), udefineret eller uhensigtsmæssig klinisk rolle biomarkør , en statistisk underdimensioneret undersøgelse størrelse, og uhensigtsmæssig statistisk analyse, herunder over montering af data [50]. Indtil resultaterne kan valideres i separate forsøg, bør passende cross-validering af den statistiske analyse anvendes som en forsigtighedstilgang til at estimere den prædiktive nøjagtighed (og dermed gyldigheden) af biomarkør (r) på nye tilfælde trukket fra de samme patientgrupper. Rosenberg

et al

., Har indført anvendelsen af ​​en dobbelt cross-validering ordningen på proteomics data fra humane prostata og kolon tumorer [51]. I denne aktuelle undersøgelse blev klassifikationsmodeller valideret ved anvendelse af gentagne og gentagen dobbelt krydsvalidering. Ikke desto mindre bør resultaterne rapporteret her stadig behandles med forsigtighed givet dette er en lille undersøgelse, der kunne være unødigt påvirket af tilfældige eller ikke-tilfældige permutationer og forstyrrende faktorer. VOC model blev baseret på tilstedeværelsen eller fraværet af fire flygtige forbindelser: 2,6-dimethyl-7-octen-2-ol, pentanal, 3-octanon, og 2-octanon. Bortset pentanal, alle disse forbindelser var nedreguleret og /eller mindre hyppigt til stede i urinprøver fra patienter med prostatacancer. Produktionen af ​​aldehyder er blevet forbundet med cancer og inflammatoriske tilstande via overdreven produktion af reaktive oxygenarter (ROS), der vides at inducere lipidperoxidation [52]. Dette kan forklare den højere forekomst af pentanal påvist i urinprøver fra patienter med prostatacancer. Efter aftale med vores resultater, har andre metabolomiske undersøgelser også almindeligt observeret en tendens til reduceret produktion (nedregulering) af visse metabolitter i kræft grupper sammenlignet med kontrolgrupper [53, 54]. En mulig forklaring på denne tendens kan være, at kræftceller udnytter nogle af disse metabolitter for at opfylde krav om øget energiforbrug og omdannelse af disse forbindelser til andre stoffer, der ikke kunne påvises ved GC /MS. S2 Tabel viser alle de fundne stoffer som tilføjer til vores viden om forbindelser, der findes i basisk urin fra urologiske kontroller og kræftpatienter. Dette vil være nyttigt for sammenligninger i andre studier, der måler flygtige stoffer fra urin.

De resultater, vi rapporterer her om de kræsne evner urin VOC er noget usikkert, men de afspejler resultaterne af andre grupper, der har testet potentielle biomarkører i urin og blod (PCA3 [55], multiplex urin RNA baserede biomarkører [56], og prostata sundhed Index baseret på PSA og dens afledte [-2] proPSA og% fPSA [57, 58]) for diskrimination af patienter med prostatacancer fra kontroller. Det er meget vigtigt at undersøgelsesresultaterne kohorter nøjagtigt afspejler den specifikke patientpopulation, som biomarkør test er beregnet til. Derfor vi rekrutterede kontrol fra urologi klinik på dagen for deres prostata biopsi, der blev fulgt op for symptomer mistænkelige af prostatakræft. Faktisk alle patienter i dette studie havde enten forhøjede PSA niveauer eller abnorme fund på en digital rektal undersøgelse. Baseret på PSA niveauer alene kunne patienter klassificeres med gennemsnitlige nøjagtighed på 61% og 63% ved hjælp af RF og LDA klassificering teknikker, henholdsvis med gentagne dobbelt cross-validering. Det er klinisk udfordrende at skelne mellem disse ikke-kræft patienter med urologiske symptomer fra dem med prostatakræft. Det var også svært at skelne mellem disse to grupper baseret på urin VOC’er, da dette gav lignende klassificering resultater til den, der opnås med PSA niveauer. Baseret på tilstedeværelsen eller fraværet af fire forbindelser blev urinprøven klassificeret med gennemsnitlige nøjagtighed af 65% og 63%, under anvendelse af RF og LDA klassifikation teknikker, henholdsvis med gentagen dobbelt krydsvalidering. Kombinere PSA niveauer med urin VOC’er, gav kun en marginal forbedring i klassificeringen af ​​patienter, rapportering gennemsnitlige nøjagtighed på 71% og 65% ved hjælp af RF og LDA klassificering teknikker, henholdsvis med gentagne dobbelt cross-validering.

Disse to teknikker blev valgt på grund af deres komplementære natur dvs. LDA er en enkelt klassifikatør som bruger en lineær beslutning grænse og har i kraft af enkelhed, når det virker, mens, og i modsætning, Random Forest er en kraftfuld ensemble tilgang, som kan gøre godt, når komplekse interaktioner kan være nødvendig for at opnå god prædiktiv nøjagtighed. I denne aktuelle undersøgelse blev klassifikationsmodeller valideret ved anvendelse af gentagne og gentagen dobbelt krydsvalidering. Gentagen dobbelt cross-validering (rdCV) er en systematisk procedure, som gentagne gange tilfældigt deler data i en kalibreringsprøve til model udvikling og ind i en holdout prøve til model evaluering, og giver en realistisk vurdering af model nøjagtighed, når anvendt på nye observationer trukket fra samme homogen population. Ikke desto mindre bør resultaterne rapporteret her stadig behandles med forsigtighed givet dette er en lille undersøgelse, som ikke i tilstrækkelig grad fange mangfoldighed i befolkningen, og som kan være genstand for forstyrrende faktorer.

En multiplatform metode, der kombinerer flygtige analyser med analyser af ikke-flygtige forbindelser (ved hjælp af kernemagnetisk resonans spektroskopi eller hØJTRYKSVÆSKEKROMATOGRAFI /massespektrometri tilgange), vil bidrage til at opnå en mere omfattende forståelse af de metaboliske egenskaber på prostatakræft og kan bidrage til at afklare de metaboliske veje er forbundet med aggressive former af cancer. De aktuelle data indikerer, at VOC analyser kan anvendes som supplement til PSA-test i at finde patienter med prostatacancer. Det fremtidige arbejde bør overveje metoder til at optimere resultaterne og udforske andre midler til at udvinde VOC fra urinprøver såsom derivatisering.

En begrænsning af denne undersøgelse var, at urinprøver blev opnået på forskellige tidspunkter af dagen, derfor varierer i koncentration. Indsamlingen af ​​første passage urin ville have minimeret urin fortynding og forskelle i urin koncentration mellem undersøgelsens deltagere, men dette ville også have hindret indsamling af prøver. Fremtidige studier af denne art bør gøre indsats for at måle indholdet af urin kreatinin eller urinosmolalitet at bestemme graden af ​​urin fortynding. Dette kan hjælpe med at definere et acceptabelt område af urinkoncentrationer til analyse af headspace VOC’er eller tilvejebringe et middel til at korrigere for urin fortynding.

Det er også vigtigt at bemærke, at biopsi resultat ikke kan udelukke forekomsten af ​​prostatacancer fuldstændigt hos disse patienter, men kan kun bekræfte, at der ikke var nogen kræft fundet i vævsprøver taget. en mulighed stadig derfor, at nogle patienter fejlagtigt blev kategoriseret som negative for prostatakræft og dette kunne have påvirket negativt diagnosticeringsevnen af ​​modellerne.

Biomarker forskning fokuserer normalt på tidlig diagnose sygdom, men det er blevet fremført, at , for prostatakræft, det største udækket behandlingsbehov er at skelne lav risiko eller langsomt voksende kræftformer fra de aggressive dem [50]. Identifikation og validering af prognostiske og prædiktive biomarkører vil medvirke til at reducere unødvendige indgreb, der kan forårsage mere skade end gavn, overvåge progression i løbet af “vågent venter” og målrette behandling for de patienter, der er mest tilbøjelige til at drage fordel [50]. Der er behov for mere arbejde til at føre til en forbedret metode til at identificere aggressive tumorer. En langt større undersøgelse er påkrævet for at undersøge dette.

Konklusion

Urologi patienter med forhøjede PSA niveauer vil normalt gennemgå en TRUS-vejledt nål prostata biopsi for at bekræfte eller udelukke en diagnose af prostatakræft. I befolkningen vi studerede, klassificering af patienter med urin VOC test var sammenlignelig med PSA-niveau test. Kombination af PSA niveauer med urin VOC’er resulterede i en marginal forbedring i test ydeevne. Disse resultater er opmuntrende og viser, at der er andre metabolomiske veje værd at udforske, som kunne medvirke til at forbedre lagdeling af mænd i risiko for prostatakræft kræver opfølgning.