Potenciál spektroskopie v diagnostice hepatocelulárního karcinomu – pilotní studie

Stáhnout PDF English version

Autoři: Hříbek P. ¹; Habartová L. ²; Kubíčková K. ¹; Klasová J. ¹; Setnička V. ²; Urbánek P. ¹
Působiště autorů: Department of Internal Medicine, 1st Faculty of Medicine, Charles University and ÚVN Prague ¹; Department of Analytical Chemistry, University of Chemistry and Technology Prague ²
Vyšlo v časopise: Gastroent Hepatol 2021; 75(5): 404-409
Kategorie: Původní práce
doi: https://doi.org/10.48095/ccgh2021404

Souhrn

Žádný z dosud studovaných biomarkerů v oblasti HCC nevykazuje pro časná stadia vyšší senzitivitu a specificitu než ultrasonografické vyšetření jater. Existuje tak naléhavá klinická potřeba zavedení laboratorního markeru pro HCC, který splňuje požadavky na vysokou senzitivitu a specificitu pro screening a včasnou diagnostiku rizikových pacientů. Protože různé patologické procesy, včetně karcinogeneze, mohou způsobit změny koncentrace i struktury a prostorového uspořádání tělních biomolekul, spektroskopická analýza krevní plazmy se jeví jako vhodný nástroj pro jejich včasnou detekci. V našem výzkumu se soustředíme na identifikaci nových biomarkerů v krevní plazmě, které by vykazovaly dostatečnou senzitivitu a specificitu k detekci časných a potenciálně léčitelných stadií HCC, a které by byly potenciálně užitečné pro rutinní screening tohoto onemocnění u rizikových pacientů. Pro tyto účely jsme využili unikátní kombinaci dvou chiroptických metod –⁠ elektronového cirkulárního dichroizmu (ECD) a Ramanovy optické aktivity (ROA) –⁠ doplněných nepolarizovanými variantami –⁠ infračervenou a Ramanovou spektroskopií. Metody: Krevní plazma 18 vybraných pacientů s cirhózou jater, z toho 8 pacientů s HCC, byla analyzována kombinací metod ECD, ROA, infračervené a Ramanovy spektroskopie. Výsledky: Získaná spektrální data byla zpracována vícerozměrnou statistickou analýzou s využitím analýzy hlavních komponent (PCA) a lineární diskriminační analýzy (LDA). Vizualizace výsledků LDA vykázala oddělení dvou sledovaných skupin jen s mírným překryvem. Na základě spektrální analýzy v rámci této předběžné studie dosáhla senzitivita a specificita pro diskriminaci mezi cirhotickými jedinci s HCC a bez HCC 88 %, resp. 90 % po křížové validaci. Hodnota plochy pod křivkou 0,975 prokázala vysokou spolehlivost navrženého modelu. Závěr: Na základě našich údajů by pokročilá spektroskopická analýza krevní plazmy mohla být slibným nástrojem při diagnostice HCC a potenciálně screeningu.

Klíčová slova:

hepatocelulární karcinom – cirhóza – krevní plazma – spektroskopie

Zdroje

1. Ferlay J, J, Soerjomataram I, Dikshit R et al. Cancer incidence and mortality worldwide: sources, methods and major patterns in GLOBOCAN 2012. Int J Cancer 2015; 136 (5): E359–E386. doi: 10.1002/ijc.29210.

2. UZIS aR. Cancer incidence in the Czech Republic 2018. [online]. Available from URL: https: //www.uzis.cz/res/f/008352/novotvary2018.pdf.

3. El-Serag HB. Hepatocellular carcinoma. N Engl J Med 2011; 365 (12): 1118–1127. doi: 10.1056/NEJMra1001683.

4. Takayama T, Makuuchi M, Hirohashi S et al. Early hepatocellular carcinoma as an entity with a high rate of surgical cure. Hepatology 1998; 28 (5): 1241–1246. doi: 10.1002/hep.510280 511.

5. Roayaie S, Blume IN, Thung SN et al. A system of classifying microvascular invasion to predict outcome after resection in patients with hepatocellular carcinoma. Gastroenterology 2009; 137 (3): 850–855. doi: 10.1053/j.gastro.2009.06. 003.

6. European association for the study of the liver. EASL clinical practice guidelines: management of hepatocellular carcinoma. J Hepatol 2018; 69 (1): 182–236. doi: 10.1016/j.jhep.2018.03.019.

7. Heimbach JK, Kulik LM, Finn RS et al. AASLD guidelines for the treatment of hepatocellular carcinoma. Hepatology 2018; 67 (1): 358–380. doi: 10.1002/hep.29086.

8. Singal A, Volk ML, Waljee A et al. Meta-analysis: surveillance with ultrasound for early-stage hepatocellular carcinoma in patients with cirrhosis. Aliment Pharmacol Ther 2009; 30 (1): 37–47. doi: 10.1111/j.1365-2036.2009.04014.x.

9. Zhang J, Chen G, Zhang P et al. The threshold of alpha-fetoprotein (AFP) for the diagnosis of hepatocellular carcinoma: a systematic review and meta-analysis. PLoS One 2020; 15 (2): e0228857. doi: 10.1371/journal.pone.0228 857.

10. Baker MJ, Hussain SA, Lovergne L et al. Developing and understanding biofluid vibrational spectroscopy: A critical review. Chem Soc Rev 2016; 45 (7): 1803–1818. doi: 10.1039/ c5cs00585j.

11. Tatarkovič M, Fišar Z, Raboch J et al. Can chiroptical spectroscopy be used for the analysis of blood plasma? Chirality 2012; 24 (11): 951–955. doi: 10.1002/chir.22063.

12. Synytsya A, Judexová M, Hrubý T et al. Analysis of human blood plasma and hen egg-white by chiroptical spectroscopic methods (ECD, VCD, ROA). Anal Bioanal Chem 2013; 405 (16): 5441–5453. doi: 10.1007/s00216-013-6946-6.

13. Tatarkovič M, Synytsya A, Šťovíčková L et al. The minimizing of fluorescence background in Raman optical activity and Raman spectra of human blood plasma. Anal Bioanal Chem 2015; 407 (5): 1335–1342. doi: 10.1007/ s00216-014-8358-7.

14. Habartová L, Bunganič B, Tatarkovič M et al. Chiroptical spectroscopy and metabolomics for blood-based sensing of pancreatic cancer. Chirality 2018; 30 (5): 581–591. doi: 10.1002/chir.22834.

15. Miskovicova M, Fryba V, Petruzelka L et al. Novel spectroscopic biomarkers are applicable in non-invasive detection and staging classification of colorectal cancer. Neoplasma 2020, 67 (6): 1349–1358. doi: 10.4149/neo_ 2020_200506N494.

16. Pence IJ, Patil CA, Lieber CA et al. Discrimination of liver malignancies with 1064 nm dispersive Raman spectroscopy. Biomed Opt Express 2015; 6 (8): 2724–2737. doi: 10.1364/ BOE.6.002724.

17. Kirchberger-Tolstik T, Ryabchykov O, Bocklitz T et al. Nondestructive molecular imaging by Raman spectroscopy vs. marker detection by MALDI IMS for an early diagnosis of HCC. Analyst 2021; 146 (4): 1239–1252. doi: 10.1039/d0an01555e.

18. Tolstik T, Marquardt C, Beleites C et al. Classification and prediction of HCC tissues by Raman imaging with identification of fatty acids as potential lipid biomarkers. J Cancer Res Clin Oncol 2015; 141 (3): 407–418. doi: 10.1007/s00432-014-1818-9.

19. Peng C, Kaščáková S, Chiappini F et al. Discrimination of cirrhotic nodules, dysplastic lesions and hepatocellular carcinoma by their vibrational signature. J Transl Med 2016; 14 : 9. doi: 10.1186/s12967-016-0763-6.

20. Zhang X, Thiéfin G, Gobinet C et al. Profiling serologic biomarkers in cirrhotic patients via high-throughput Fourier transform infrared spectroscopy: toward a new diagnostic tool of hepatocellular carcinoma. Transl Res 2013; 162 (5): 279–286. doi: 10.1016/j.trsl.2013.07.007.

21. Taleb I, Thiéfin G, Gobinet C et al. Diagnosis of hepatocellular carcinoma in cirrhotic patients: a proof-of-concept study using serum micro-Raman spectroscopy. Analyst 2013; 138 (14): 4006–4014. doi: 10.1039/c3an00245d.