Baru-baru ini banyak perhatian diberikan pada gagasan untuk mendeteksi berbagai jenis kanker dari satu tes darah, dan sebuah tes baru yang diklaim dapat melakukannya baru saja dilaporkan.
Pemimpin dalam bidang ini adalah tes Galleri (dari GRAIL) yang sudah digunakan secara klinis di beberapa jaringan layanan kesehatan di seluruh Amerika Serikat. Tes itu menggunakan pengurutan generasi berikutnya untuk menganalisis susunan gugus metil pada DNA tumor (atau bebas sel) yang bersirkulasi (cfDNA) dalam sampel darah.
Tes baru, yang sedang dikembangkan oleh perusahaan bioteknologi Swedia Elypta AB, memiliki premis yang berbeda. Ini dapat mendeteksi 14 jenis kanker berdasarkan analisis glikosaminoglikan, yang merupakan kelompok beragam polisakarida yang diubah oleh adanya tumor. Menggunakan sampel plasma dan urin, metode ini memiliki sensitivitas 41,6%–62,3% untuk mendeteksi kanker stadium 1 dengan spesifisitas 95%.
Sebagai perbandingan, kata penulis, tes lain telah melaporkan sensitivitas 39%–73% terhadap kanker stadium I, tetapi perkiraan ini biasanya terbatas pada 12 jenis kanker yang dianggap “sinyal tinggi” dan berkinerja buruk pada kanker yang memancarkan sedikit cfDNA, seperti genitourinari dan keganasan otak.
“Keuntungan utama glikosaminoglikan tampaknya adalah bahwa mereka berubah dalam darah dan urin pada tahap awal kanker,” kata penulis studi Francesco Gatto, PhD, pendiri dan kepala ilmiah di Elypta. “Akibatnya, metode ini menunjukkan tingkat deteksi yang mengesankan pada tahap I dibandingkan dengan metode lain yang muncul.”
Studi ini dipublikasikan secara online 5 Desember di Prosiding National Academy of Sciences.
Menggabungkan Tes?
Gatto berkomentar bahwa dia “dapat membayangkan suatu hari kita dapat menggabungkan metode ini.”
“Spesimen darah yang sama dapat digunakan untuk menguji glikosaminoglikan dan biomarker genomik,” kata Gatto. “Strategi ini mudah-mudahan dapat mendeteksi lebih banyak kanker daripada dengan metode mana pun, dan kinerja yang dihasilkan mungkin cukup sebagai program skrining satu atap.”
Jadi bagaimana tes baru dari Elypta dibandingkan dengan tes Galleri?
Galleri dan metode serupa kebanyakan berfokus pada informasi yang berasal dari molekul DNA yang secara alami mengambang di dalam darah, jelas Gatto. “Masuk akal untuk melakukan penelitian di sana karena kanker biasanya dimulai dengan kejadian di dalam DNA.”
Dia mencatat bahwa studi saat ini mengeksplorasi lapisan informasi baru, molekul yang disebut glikosaminoglikan, yang berpartisipasi dalam metabolisme kanker.
“Metode ini mendeteksi banyak kanker yang terlewatkan oleh metode sebelumnya, dan sebagian besar di antaranya berada pada stadium I,” kata Gatto. “Kanker adalah penyakit yang kompleks, jadi semakin banyak lapisan informasi yang dapat kita selidiki secara non-invasif, katakanlah dengan tes darah, semakin besar kemungkinan kita dapat menangkap lebih banyak kanker pada tahap paling awal.”
Platform lain biasanya mengandalkan pengurutan dan pendeteksian fraksi cfDNA yang berasal dari kanker, tetapi metode ini memiliki tantangan yang dapat mengganggu penggunaannya. Misalnya, beberapa jenis kanker tidak melepaskan cukup cfDNA dan tidak dapat diukur secara akurat.
“Keuntungan dalam berfokus pada glikosaminoglikan adalah bahwa metode ini tidak memerlukan sekuensing generasi berikutnya atau tes serupa yang kompleks karena glikosaminoglikan informatif dengan kurang dari 10 pengukuran simultan dibandingkan dengan Galleri yang melihat lebih dari 1 juta situs metilasi DNA,” katanya.
“Ini membuat pengujian di balik pengujian jauh lebih murah dan kuat – kami memperkirakan perbedaan biaya 5-10 kali lebih rendah,” kata Gatto.
Data Prospektif dan Komparatif Dibutuhkan
Didekati oleh Medscape Medical News untuk komentar independen, Eric Klein, MD, ketua emeritus Institut Urologi dan Ginjal Glickman di Cleveland Clinic, Cleveland, Ohio, menjelaskan bahwa “satu-satunya cara yang akurat untuk mengetahui bagaimana suatu tes akan bekerja dalam tujuan -gunakan populasi adalah untuk benar-benar mengujinya pada populasi itu. Tidak mungkin mengekstrapolasi hasil secara langsung dari studi kasus-kontrol.”
Kanker menumpahkan banyak penanda biologis yang berbeda ke dalam cairan tubuh, tetapi sinyal mana yang terbaik untuk dijadikan dasar MCED (tes deteksi multi-kanker) yang memiliki kegunaan klinis dalam populasi skrining belum ditentukan, katanya. “Dan mungkin saja tidak ada tes tunggal yang optimal untuk setiap situasi klinis.”
“Hasil penelitian ini tampak menjanjikan, tetapi tidak mungkin untuk mengklaim keunggulan satu tes di atas yang lain berdasarkan studi kasus-kontrol individu karena perbedaan yang tidak terkendali dalam populasi yang dipilih,” lanjut Klein. “Satu-satunya cara yang akurat secara ilmiah untuk melakukan ini adalah melakukan tes yang berbeda pada sampel pasien yang sama dalam perbandingan head-to-head.”
Hanya ada satu studi yang dia sadari yang telah melakukan ini baru-baru ini, di mana beberapa tes berbeda yang melihat berbagai sinyal dalam DNA bebas sel dibandingkan secara langsung pada sampel yang sama. (Sel Kanker. 2022;40:1537-1549). “Asay metilasi tertarget yang menjadi dasar Galleri adalah yang terbaik untuk deteksi batas terendah dan untuk memprediksi lokasi asal kanker,” kata Klein.
Pakar lain setuju bahwa studi head-to-head langsung diperlukan untuk membandingkan tes. “Berdasarkan data ini, Anda tidak dapat mengatakan bahwa metode ini lebih baik dari yang lain karena memerlukan studi komparatif,” kata Fred Hirsch, MD, PhD, direktur eksekutif Pusat Onkologi Toraks, Tisch Cancer Institute di Mount Sinai, Kota New York.
Metabolomik menarik, dan datanya menggembirakan, lanjutnya. “Tapi ini adalah tes deteksi dini multikanker dan perubahan metabolisme dapat bervariasi dari jenis kanker ke jenis kanker lainnya. Saya tidak yakin bahwa metabolisme kanker paru-paru sama dengan kanker ginekologi.”
Hirsch juga menunjukkan bahwa mungkin juga ada faktor perancu. “Mereka mengecualikan penyakit radang, tapi bisa ada variabel lain seperti merokok,” katanya. “Secara keseluruhan ini memberikan beberapa perspektif yang menarik tetapi saya ingin melihat lebih banyak validasi prospektif dan studi pada kelompok penyakit tertentu, dan pada akhirnya studi perbandingan dengan metodologi lain.”
Detail Studi
Para penulis mengevaluasi apakah GAGomes bebas plasma dan urin menyimpang dari tingkat fisiologis dasar pada 14 jenis kanker dan dapat berfungsi sebagai biomarker kanker metabolik. Mereka juga kemudian divalidasi menggunakan GAGomes gratis untuk MCED pada populasi eksternal dengan 2064 sampel yang diperoleh dari 1260 pasien kanker dan individu sehat.
Dalam model perkembangan kanker in vivo, mereka mengamati perubahan spesifik kanker yang meluas pada GAGomes bebas biofluida dan kemudian mengembangkan tiga model pembelajaran mesin berdasarkan urin (Nurine = 220 kanker vs 360 sehat) dan plasma (Nplasma = 517 kanker vs 425 sehat) GAGomes gratis yang mampu mendeteksi kanker apa pun dengan area di bawah kurva karakteristik operasi penerima 0,83–0,93 (dengan sensitivitas hingga 62% terhadap penyakit stadium I dengan spesifisitas 95%)
Untuk menilai apakah fitur GAGome yang diubah terkait dengan kanker menyarankan biologi tumor yang lebih agresif, mereka mengkorelasikan setiap skor dengan kelangsungan hidup secara keseluruhan. Waktu tindak lanjut rata-rata adalah 17 bulan pada kelompok plasma (N = 370 pada 13 jenis kanker), 15 bulan pada kelompok urin (N = 162 pada empat jenis kanker) dan 15 bulan pada kelompok gabungan (N = 152 pada empat jenis kanker).
Mereka menemukan bahwa ketiga skor secara independen memprediksi kelangsungan hidup secara keseluruhan dalam analisis multivariabel (rasio hazard [HR], 1,29, P = 0,0009 untuk plasma; HR, 1,79, P = 0,0009 untuk urin; HR, 1.91, P = .0004 untuk gabungan) setelah disesuaikan dengan jenis kanker, usia, jenis kelamin, dan stadium IV atau penyakit tingkat tinggi.
Temuan ini menunjukkan hubungan perubahan GAGome gratis dengan fenotipe kanker agresif dan menyarankan bahwa skor di bawah batas spesifisitas 95% mungkin memiliki prognosis yang lebih baik, komentar penulis.
Selain itu, analisis lain menunjukkan bahwa GAGomes gratis memprediksi lokasi kanker dengan akurasi 89%. Dan terakhir, untuk memastikan apakah skor GAGome MCED gratis dapat digunakan untuk skrining, analisis validasi dilakukan dengan menggunakan “populasi skrining” tipikal yang memerlukan spesifisitas ≥ 99%. Gabungan GAGomes gratis mampu memprediksi prognosis yang buruk dari semua jenis kanker dalam waktu 18 bulan dan dengan sensitivitas 43% (21% pada stadium I; N = 121 dan 49 kasus).
Gatto percaya bahwa hasil ini, serta dari penelitian lain yang melihat glikosaminoglikan sebagai biomarker kanker, akan mengarah pada langkah pengembangan selanjutnya. “Tapi saya berspekulasi bahwa tes ini bisa sangat berguna untuk menilai dengan cara yang murah, praktis, dan non-invasif jika seseorang dengan risiko kanker yang lebih tinggi harus dipilih untuk skrining kanker sebagai bagian dari program skrining yang sudah ada atau baru.”
Studi ini disponsori oleh Elypta AB. Gatto terdaftar sebagai penemu dalam aplikasi paten terkait biomarker yang dijelaskan dalam penelitian ini dan kemudian ditugaskan ke Elypta AB, pemegang saham dan bekerja di Elypta AB. Hirsch melaporkan tidak ada hubungan keuangan yang relevan. Klein adalah konsultan untuk Grail dan penyelidik untuk CCGA dan Pathfinder.
Proc Natl Acad Sci US A. Diterbitkan online 5 Desember 2022. Teks lengkap
Roxanne Nelson adalah perawat terdaftar dan penulis medis pemenang penghargaan yang telah menulis untuk banyak outlet berita utama dan merupakan kontributor tetap untuk Medscape.
Untuk lebih banyak dari Onkologi Medscape, bergabunglah dengan kami di Twitter dan Facebook