Robin Mjelle, Trygve Andreassen,
Vincenzo Lagani, Ioannis Tsamardinos,
Tone Bathen, Oluf Dimitri Røe
I denne posteren som ble publisert ved IMIG (International Mesothelioma Interest Group) i Cape Town, Sør-Afrika 22-24 oktober 2014, sier vi noe om bakgrunn, studiedesign samt noen tidlige funn. Studien er et samarbeid mellom Nord-Trøndelag HF, NTNU, Aalborg Universitetssygehus, University of Crete og Uppsala Universitet. Ansvarlig for studien er Oluf Dimitri Røe.
Lungekreft er den kreftform som idag tar flest liv globalt og som fortsatt har 5-års-overlevelse på 15%, og mesotheliom i pleura har 5-års-overlevelse på under 5%. Begge sykdommene karakteriseres av for sen diagnose og manglende effektiv systemisk behandling. Screening er meningsfullt for disse kreftformene da det fins distinkte risikogrupper (tobakksrøyk, asbest eller kombinasjon) med 20-60 års latenstid, og der tidlig diagnose vil kunne gi store positive utslag på overlevelsen, spare pasientene og samfunnet for lidelser samt store utgifter for palliativ behandling. Billedanalyse (CT) har vist effekt på ovelevelsen i en subgruppe av storrøykere, men med store økonomiske omkostninger samt pasientbelastning grunnet falsk positive funn 1-3. Biologisk non-invasiv screening basert på molekylsignaturer i blodet
kunne bli kost-effektiv samt unngå faren for sekundær cancer som man har ved CT-screening.
Målet med vår studie er å oppdage tidlig diagnostiske biomarkører for lungekreft og mesotheliom ved å kombinere microRNA-sekvensering, metabolomics og proteomics i pre-diagnostiske serumprøver fra HUNT, en populasjonsbasert, høy-kvalitets biobank på 78 000 deltakere i Nord-Trøndelag 4.
I første pilot analyserte vi serumprøver fra 10 tilfeller (5 adenocarcinom, 5 mesotheliom) tre år før diagnosen sammenlignet med 20 matchede kontroller (1:2) som ikke fikk en kreftdiagnose i samme periode. MicroRNA bibliotek med spike-in kontroller av 100 microl serum ble opprettet ved hjelp av Illuminas TruSeq Small RNA protokoll. Metabolske signaturer ble identifisert ved hjelp av magnetisk resonans metabolomics (MRS) på 100 microl serum fra de samme prøvene. Ulike bioinformatiske analyseverktøy ble brukt for å finne differensielt uttrykte microRNA og metabolitter. Proteomics var ikke gjort enda.
Våre preliminøre analyser viste at flere differensielt uttrykte microRNA kunne skille mesotheliom og adenokarsinom fra ikke-kreftprøver.
Det er kun fire studier publisert internasjonalt der man ser på microRNA i pre-diagnostisk serum eller plasma for lungekreft, men ingen studier der en også ser på metabolitter og proteiner 5 6 7 8.
Vi håper at de videre analysene vil kunne gi signaturer som er klinisk relevante med høy sensitivitet og spesifisitet.
Oluf Dimitri Røe, MD&PhD
Kreftpoliklinikken, Sykehuset Levanger,
Nord-Trøndelag HF.
Kirkegata 2, 7600 Levanger, Norway
Tel: +47 74 09 84 24
Institutt for Kreftforskning og Molekylær Medisin
NTNU, Trondheim
Erling Skjalgssons gt. 1,
7491 Trondheim, Norway
Tel: +47 72 82 52 63
Mob: +47 95 43 24 96
Email: olufdroe@yahoo.no oluf.roe@ntnu.no
Referanser
1. National Lung Screening Trial Research T, Aberle DR, Adams AM, et al. Reduced lung-cancer mortality with low-dose computed tomographic screening. The New England journal of medicine. Aug 4 2011;365(5):395-409.
2. Manser R, Lethaby A, Irving LB, et al. Screening for lung cancer. The Cochrane database of systematic reviews. 2013;6:CD001991.
3. Black WC, Gareen IF, Soneji SS, et al. Cost-effectiveness of CT screening in the National Lung Screening Trial. The New England journal of medicine. Nov 6 2014;371(19):1793-1802.
4. Krokstad S, Langhammer A, Hveem K, et al. Cohort Profile: the HUNT Study, Norway. International journal of epidemiology. Aug 2013;42(4):968-977.
5. Keller A, Leidinger P, Gislefoss R, et al. Stable serum miRNA profiles as potential tool for non-invasive lung cancer diagnosis. RNA biology. May-Jun 2011;8(3):506-516.
6. Boeri M, Verri C, Conte D, et al. MicroRNA signatures in tissues and plasma predict development and prognosis of computed tomography detected lung cancer. Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America. Mar 1 2011;108(9):3713-3718.
7. Sozzi G, Boeri M, Rossi M, et al. Clinical utility of a plasma-based miRNA signature classifier within computed tomography lung cancer screening: a correlative MILD trial study. Journal of clinical oncology : official journal of the American Society of Clinical Oncology. Mar 10 2014;32(8):768-773.
8. Chen X, Hu Z, Wang W, et al. Identification of ten serum microRNAs from a genome-wide serum microRNA expression profile as novel noninvasive biomarkers for nonsmall cell lung cancer diagnosis. International journal of cancer. Journal international du cancer. Apr 1 2012;130(7):1620-1628.