ITMI20010813A1 - Valutazione di fibrosi del fegato con algoritmi basati su marcatori del siero - Google Patents
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Description
Descrizione del brevetto per invenzione industriale avente per titolo:
"Valutazione del punteggio di fibrosi del fegato con algoritmi basati su marcatori del siero"
Le fibrosi progressive del fegato sono una delle cause maggiori di morbilità e. mortalità nel mondo. I recenti progressi scientifici dimostrano che il processo patogenico della fibrosi nel fegato dipende criticamente dalla proliferazione ed attivazione delle cellule stellate epatiche (anche chiamate lipociti, cellule che accumulano il grasso o cellule Ito) che sintetizzano e secernono proteine della matrice extracellulare (1). Inoltre é chiaro che questo processo é comune alle malattie del fegato di tutte le eziologie. Di particolare importanza sono l'epatite B e C virali croniche e la epatopatia alcolica così come le malattie genetiche ed autoimmuni del fegato, le quali tutte portano a problemi clinici attraverso la via finale comune della fibrosi progressiva del fegato, con il finale sviluppo della cirrosi.
Un concetto importante è la distinzione tra la fibrosi epatica e la cirrosi. La fibrosi epatica é un accumulo reversibile della matrice extracellulare in risposta ad un danno cronico in cui i noduli non si sono ancora sviluppati, mentre la cirrosi implica un processo irreversibile, in cui bande spesse di matrice circondano completamente il parenchima, formando dei noduli. Di conseguenza, qualsiasi terapia deve essere diretta a pazienti con malattia reversibile (fibrosi), la qualcosa richiede una identificazione precoce ed un controllo di quelli a rischio (2).
La gravità e l'avanzamento della fibrosi del fegato sono difficili da valutare, rimanendo al momento la biopsia del fegato il metodo clinico più affidabile. La valutazione qualitativa della fibrosi epatica attraverso la biopsia é limitata dalla variabilità tra gli osservatori. Le biopsie sono chiaramente inadeguate per la fase clinica precoce dello sviluppo del farmaco, dove é imperativo utilizzare metodi meno invasivi per identificare i composti efficaci in uno schema temporale commercialmente accettabile, usualmente misurato in settimane fino a un massimo di 3 mesi di esposizione terapeutica sperimentale. Ulteriori svantaggi sono la bassa specificità diagnostica e rischio di-sanguinamento. Quindi esiste un bisogno di marker sostitutivi della fibrosi del fegato. I test sul siero permettono una valutazione non invasiva della fibrogenesi e fibrolisi nel fegato e possono essere fatti ripetutamente a corti intervalli di tempo (3). I test sul siero che misurano i processi dinamici della sintesi della matrice extracellulare (fibrogenesi) e della degradazione della matrice extracellulare (fibrolisi) riflettono la quantità di matrice extracellulare presente, il grado di fibrosi ed il processo in corso di cambiamento strutturale del fegato (4).
Lo stato odierno della tecnica della misura di marker sostitutivi della fibrosi del fegato é scarsamente sviluppato. Gli studi precedenti hanno suggerito che i livelli nel siero delle proteine della matrice extracellulare (o di loro frammenti di scissione) possono essere utilizzati per valutare la gravità e la progressione della fibrosi del fegato (4.5, US 5 316 914, EP 0283 779). Sono stati studiati differenti marcatori del siero e sono state trovate delle correlazioni con le biopsie del fegato e la gravità delle malattie del fegato (6).
Alcuni dei marker utilizzati per la valutazione della fibrosi del fegato sono PIIINP, Laminina, Hyaluronan, Collagene IV, TIMP-1, Tenascina, MMP-2 e Fibronectina. I marker sono stati misurati ed é stata dimostrata la loro capacità di valutare la fibrosi epatica. Comunque, il valore diagnostico di ciascun singolo marker non é accurato e specifico per valutare i punteggi di fibrosi.
Quindi sono studiate delle combinazioni di marker per aumentare il valore diagnostico; l'indice biologico semplice PGA che combina il tempo di protrombina (PT), la gamma-glutamiltranspeptidasi (GGT) e la apolipoproteina Al (Apo Al) e l'indice PGAA che include 1'alfa-2-macroglobulina (A2M). nell'indice PGA sono stati descritti per la diagnosi della epatopatia alcolica nei bevitori (7,8). Benché gli indici PGA e PGAA siano stati combinati con singoli marker del siero (9,10) i marker non sono stati utilizzati per stabilire algoritmi per la valutazione delle malattie epatiche .
In questa invenzione i marker del siero della matrice extracellulare sono riuniti in un raggruppamento che porta ad una serie di marker la cui misura permette il calcolo di un algoritmo e l'uso di tale algoritmo derivato di prevedere il punteggio istologico della fibrosi epatica. A questo scopo viene utilizzata l'analisi della funzione discriminante per determinare quali variabili discriminano tra i diversi punteggi di fibrosi. Gli algoritmi sono derivati dalla serie di marker: propeptide procollagene III N-terminale (PIINP), Collagene IV, Collagene VI, Tenascina, Laminina, Hyaluronan, MMP-2, TIMP-1 e complesso MMP-9/TIMP-1.
In generale, tutte le nuove tecniche devono essere convalidate in confronto alle tecniche standard esistenti, nel caso ne esista una. L'attuale "goldstandard" per valutare la fibrosi nel fegato é la biopsia del fegato. Con la biopsia, un po' di tessuto casualmente prelevato dal fegato viene tagliato in fettine che vengono esaminate da un esperto usando un microscopio. Ci sono molti problemi associati con le biopsie del fegato che inducono un certo grado di incertezza: la distribuzione della fibrosi nel fegato (la fibrosi a grappolo e il fatto che l'ago possa aver raggiunto regioni del fegato non affette da fibrosi), una preparazione sbagliata del campione (ad es. non sufficiente materiale tissutale) e l'individualità e le preferenze del patologo (valutazioni individuali). Inoltre, lo stato fibrotico del fegato é di solito descritto utilizzando punteggi e ci sono molti differenti e anche incompatibili sistemi di punteggio (ad es. il Punteggio di Scheuer, il Punteggio di Ishak, ecc.).
Per esempio, in uno studio con 24 pazienti due patologi indipendenti dovevano valutare gli stessi campioni di biopsia per ciascun paziente a due diversi tempi utilizzando due diversi sistemi di punteggio. Il numero di valutazioni in cui i due patologi giunsero a risultati identici variava da soltanto il 36% al 46%.
La nuova tecnica é basata sulla misura di parametri del siero, che sono direttamente associati con il processo fibrotico e sulla combinazione di essi a livello matematico che porta ad una procedura di valutazione fissa.
Per convalidare la nuova tecnica il "goldstandard" non é il miglior mezzo ma l'inico, poiché a priori i due metodi non investigano valori finali comparabili: mentre i parametri del siero caratterizzano processi dinamici, la biopsia caratterizza la manifestazione fibrotica ad un tempo fisso. Può esserci un processo fibrotico molto attivo nel fegato benché il tessuto fibrotico non si sia ancora sviluppato. Al contrario, possono esserci grossi grappoli di tessuto fibrotico nel fegato ma l'attività fibrotica essere ferma o temporaneamente interrotta.
Tuttavia, alcune funzioni matematiche dei parametri del siero dettero valori medi statisticamente differenti in maniera significativa in diversi stadi di punteggio della biopsia. L'analisi discriminante utilizzando il "gold-standard" venne scelta per investigare il potere diagnostico di tali funzioni matematiche dei parametri del siero.
La determinazione di concentrazione di marker del siero e seguente calcolo di un algoritmo possono essere utilizzati per prendere decisioni riguardo al fatto di attuare una biopsia o se il trattamento debba essere iniziato o continuato o fermato. Quindi l'assegnamento dei pazienti in. un gruppo di punteggi di biopsia senza prelevare una biopsia é vantaggioso. La suddivisione dei pazienti in gruppi, ad esempio fibrosi leggera in confronto a fibrosi grave, utilizzando degli algoritmi é un vantaggio dell’invenzione descritta .
Descrizione degli immumosaggi
I marker procollagene III propeptide (PIINP), Collagene IV, Collagene VI, Tenascina, Laminina, Hyaluronan, MMP-2, TIMP-1 e complesso MMP-9/TIMP-1 sono utilizzati per gli algoritmi.
I markers sono misurati facendo uso di immunosaggi a sandwich. Gli immunosaggi dell'invenzione comprendono la reazione di due anticorpi con campioni di fluido umano, in cui l'anticorpo di cattura si lega in maniera specifica ad un epitopo del marker. Il secondo anticorpo specifico per un differente epitopo é utilizzato per rilevare questo complesso. Preferibilmente gli anticorpi sono anticorpi monoclonali e ambedue gli anticorpi di detti due anticorpi del saggio si legano in maniera specifica alla proteina.
Anticorpo o altri termini simili qui utilizzati includono un ' immunoglobulina completa sia monoclonale che policlonale così come frammenti antigenici o frammenti immunoreattivi che si legano specificatamente al marker, inclusi Fab, .Fab, F(ab)2 e F(v). Il termine anticorpo include anche proteine leganti, in particolare la proteina che lega l'acido ialuronico (HABP).
I campioni di fluido umano utilizzati nel saggio dell'invenzione possono essere qualsiasi campione che contiene i marker, ad es., sangue, siero, plasma, urine, espettorato o lavaggio broncoalveolare (BAL). Tipicamente viene utilizzato un campione di siero o plasma .
Gli anticorpi dell'invenzione possono essere preparati con tecniche generalmente note nel campo e sono tipicamente generati rispetto a un campione dei marker.
Il secondo anticorpo é coniugato ad un gruppo rilevatore, ad es. fosfatasi alcalina, perossidasi di barbaforte o un colorante fluorescente. I coniugati sono preparati attraverso tecniche generalmente note nel campo.
Viene misurata la concentrazione dei marker nei fluidi umani e calcolati gli algoritmi per valutare il grado di fibrosi.
Background statistico
L'analisi della funzione discriminante é utilizzata per determinare quali variabili discriminano tra due o più gruppi naturalmente presenti. Dal punto di vista del calcolo é molto simile all'analisi della varianza. L'idea base che sta sotto all'analisi della funzione discriminante é di determinare se i gruppi differiscono riguardo alla media di una variabile e quindi utilizzare tale variabile per predire l'appartenenza ad un gruppo (ad es., di nuovi casi). Considerata in questa maniera, il problema della funzione della discriminante può essere riproposto come analisi ad una via del problema della varianza (ANOVA). In particolare, ci si può chiedere se due o più gruppi sono differenti in maniera significativa l'uno dall'altro rispetto alla media di una particolare variabile. Se le medie per una variabile sono significativamente differenti in differenti gruppi allora possiamo dire che questa variabile discrimina tra i gruppi. Nel caso di una variabile singola, il test finale di significatività del fatto che una variabile discrimini o meno tra gruppi é il test F. F é essenzialmente calcolata come rapporto della varianza nei dati tra gruppi sulla varianza raggruppata (media) all'interno del gruppo. Se la varianza tragruppi é significativamente maggiore allora devono esserci differenze significative tra le medie. Usualmente si includono molte variabili in uno studio per vedere quale o quali contribuiscono alla discriminazione tra gruppi. In tal caso, abbiamo una matrice delle totali varianze e co-varianze; similmente abbiamo una matrice di varianze e co-varianze raggruppate all'interno di un gruppo. Possiamo confrontare queste due matrici attraverso test multivariati F per determinare se esistono differenze significative o meno (riguardo a tutte le variabili) tra i gruppi. Questa é identica all'analisi multivariata della varianza o MANOVA. Come in MANOVA, si può dapprima attuare il test multivariato, e, se statisticamente significativo, procedere a vedere quali delle variabili hanno medie significativamente diverse nei gruppi. Quindi, anche se i calcoli con variabili multiple sono più complessi, si applica ancora il ragionamento principale, cioè, che stiamo cercando variabili che discriminano tra gruppi, come evidente nelle differenze medie osservate.
Per un gruppo di osservazione contenenti uno o più variabili quantitative e una variabile di classificazione che definisce gruppi di osservazioni, la procedura di discriminazione sviluppa un criterio discriminante per classificare ciascuna osservazione in uno dei gruppi. Dopo ciò predire ciò che é accaduto nel passato non é difficile. Non é inusuale ottenere una classificazione molto buona se si usano gli stessi casi da cui il criterio discriminante é stato calcolato. Per avere un'idea di quanto lavora bene l'attuale criterio discriminante, si devono classificare (a priori) differenti casi, cioè, casi che non sono stati utilizzati per valutare il criterio discriminante. Soltanto la classificazione di nuovi casi permette di valutare la validità predittiva del criterio discriminante. Per convalidare il criterio derivato, la classificazione può essere applicata ad altri gruppi di dati. Il gruppo di dati utilizzato per derivare il criterio discriminante é chiamato gruppo di dati di "training" o di taratura.
Il criterio discriminante (funzione o funzioni o algoritmo), é determinato attraverso una misura della distanza quadrata generalizzata. Può essere basato su una matrice di co-varianza raggruppata che genera una funzione lineare. Sia la distanza euclidea o di Mahalanobis può essere utilizzata per determinare la prossimità.
Per lo sviluppo dell'algoritmo discriminante, sono stati analizzati i dati di un gruppo di soggetti di uno studio basato sull'osservazione della fibrosi del fegato. I sistemi di punteggio della fibrosi del fegato in considerazione erano:
------
Applicando un'analisi discriminante passo passo, per esempio le seguenti funzioni dei parametri del siero mostravano avere un maggiore impatto sul corrispondente tipo di punteggio.
Una corrispondente analisi discriminante dava le
funzioni discriminanti lineari che possono essere utilizzate per il calcolo e la previsione del punteggio di biopsia. Gli algoritmi possono essere applicati a qualunque sistema noto di punteggio (ad es. punteggio di Scheuer, punteggio di Ishak, punteggio di Netavir, punteggio di Ludwig, punteggio di HAI).
Gli algoritmi possono essere utilizzati per predire il punteggio di biopsia di un paziente (ad es.
punteggio 0, 1, 2, 3, ...) o per predire un gruppo di punteggi (categoria) a cui un paziente appartiene (ad es. fibrosi leggera; punteggio da 0 a 1).
Le funzioni discriminanti usate includono combinazioni di marker scelte nell'elenco di propeptide procollagene III N-terminale (PIIINP), Collagene IV, Collagene VI, Tenascina, Laminina, Hyaluronan, MMP-2, TIMP-1 e complesso MMP-9/TIMP-1 e anche fattori tra -1000 e 1000.
Differenti punteggi necessitano di un differente algoritmo dall'elenco dei marker e fattori.
Esempi
Esempio 1
Algoritmi per il punteggio di Scheuer.
I seguenti algoritmi 1, 2 e 3 furono calcolati mettendo in correlazione biopsie valutate con il sistema di punteggio di Scheuer e concentrazioni di marker del siero di un gruppo di pazienti con malattie epatiche:
A
[0
[
[2
[
[
Gli algoritmi furono utilizzati per predire punteggi di biopsia di un gruppo separato di pazienti. I punteggi calcolati furono confrontati con i punteggi determinati da un singolo patologo (caso B), con un punteggio di consenso di 3 patologi (caso C) e con l'intervallo coperto da tutti i patologi (caso A). Sono stati anche calcolati i valori Kappa, i valori predittivi negativi (NPV) per un punteggio 0-1 e i valori predittivi positivi (PPV) per un punteggio 2-4, di sensibilità e specificità.
Esempio 2
Algoritmi per il punteggio di Ishak.
I seguenti algoritmi 1, 2 e 3 furono calcolati correlando le biopsie valutate con il sistema di punteggio di Ishak e le concentrazioni di marker nel siero di un gruppo di pazienti con malattie epatiche: Algoritmo 1
Gli algoritmi furono utilizzati per predire punteggi di biopsia di un gruppo separato di pazienti. I punteggi calcolati furono confrontati con i punteggi
determinati da un singolo patologo (caso B), con un punteggio di consenso di 3 patologi (caso C) e con l'intervallo coperto da tutti i patologi (caso A). Sono stati calcolati i valori Kappa, i valori predittivi negativi (NPV) per un punteggio 0-2 , i valori predittivi positivi ( PPV) per un punteggio 3-6, le sensibilità e specificità .
Esempio 3
Curve di "Receiver Operating Characteristic (ROC)" per il Punteggio di Scheuer.
Raggruppando i pazienti in categorie di assenza/leggera fibrosi (punteggio 0-1) e moderata/severa fibrosi (punteggio 2-4) per il punteggio di Scheuer e calcolando gli algoritmi per un risultato dicotomo si ottennero i seguenti risultati:
Gli algoritmi furono utilizzati per calcolare le curve di "receiver operating characteristic" per le categorie con fibrosi assente/leggera (punteggio 0-1 ) e fibrosi moderata/grave (punteggio 2-4 ) per il punteggio di Scheuer. I punteggi calcolati furono confrontati con i punteggi determinati da un singolo patologo (caso B) , con un punteggio di consenso di 3 patologi (caso C) e con l ' intervallo coperto da tutti i patologi (caso A) . Furono calcolati i valori dell ' area sotto la curva (AUC) .
Esempio 4
Curve di Receiver Operating Characteristic (ROC) per il Punteggio di Ishak.
Raggruppando i pazienti in categoria con assenza/leggera fibrosi (punteggio 0-2) e moderata/grave fibrosi (punteggio 3-6) per il punteggio di Ishak e calcolando gli algoritmi per il risultato dicotomo si ottennero i seguenti risultati:
Gli algoritmi furono utilizzati per calcolare le curve di receiver operating characteristic per le categorie con assente/leggera fibrosi (punteggio 0-2 ) e moderata/severa fibrosi (punteggio 3-6) per il punteggio di Ishak . I punteggi calcolati furono confrontati con i punteggi determinati da un singolo patologo (ca
so Β), con un punteggio di consenso di 3 patologi (caso C) e con l'intervallo coperto da tutti i patologi (caso A). I valori della curva sotto l'area (AUC) furono calcolati.
LETTERATURA
1. Friedman SL
The cellular basis of hepatic fibrosis Mechanism and treatment strategies.
N Engl J Med 1993; 328: 1828-1835
2. Friedman SL
Molecular mechanism of hepatic fibrosis and principle of therapy
J Gastroenterol 1997; 32: 424-430
3. Haysaka A, Saisho H
Serum markers as tools to monitor liver fibrosis Digestion 1998; 59: 381-384
4. Schuppan D, Stolzel U, Oesterling C, Somasundaram R
Serum assays for liver fibrosis
J Hepatol 1995; 22 (Suppl 2): 82-88
5. Murawaki Y, Ikuta Y, Nishimura Y, Koda M, Kawasa
Claims (10)
- RIVENDICAZIONI 1. Metodo per la diagnosi della fibrosi epatica in cui due o più marker diagnostici sono misurati in un fluido corporeo e le misure sono combinate attraverso algoritmi matematici.
- 2. Un metodo secondo la rivendicazione 1 dove gli algoritmi sono caratterizzati in modo tale che i marker diagnostici sono scelti nel gruppo di propeptide procollagene III (PIIINP) N-terminale, Collagene IV, Tenascina, Laminina, Hyaluronan, MMP-2, TIMP-1 e complesso MMP-9/TIMP-1.
- 3. Il metodo secondo la rivendicazione 1 in cui il fluido corporeo é sangue, siero, plasma o urina.
- 4. Il metodo secondo le rivendicazioni 1 e 2 in cui gli algoritmi possono essere utilizzati per supportare, predire o sostituire il punteggio istologico di una biopsia del fegato.
- 5. Il metodo secondo la rivendicazione 4 dove gli algoritmi possono essere regolati per adattarsi a un sistema di punteggio noto (ad es. punteggio di Scheuer, punteggio di Ishak, punteggio HAI, punteggio di Ludwig, punteggio di Metavir).
- 6. Il metodo secondo la rivendicazione 1 e 2 in cui gli algoritmi possono essere utilizzati per dividere i pazienti in gruppi di punteggi.
- 7. Un metodo secondo la rivendicazione 4 e 6 in cui le decisioni di trattamento possono essere supportate dal punteggio calcolato o dal gruppo di punteggio calcolato.
- 8. Il metodo secondo la rivendicazione 4 e 6 in cui la sperimentazione clinica del farmaco per malattie epatiche includendo gli studi per determinare la dose possono essere supportati dal punteggio calcolato o dal gruppo di punteggio calcolato.
- 9. Il metodo secondo la rivendicazione 4 e 6 in cui le decisioni se attuare una biopsia o meno possono essere supportate dal punteggio calcolato dal gruppo di punteggio calcolato.
- 10. Il metodo secondo la rivendicazione 6 dove i pazienti possono essere classificati come affetti da assente/leggera o moderata/severa fibrosi del fegato.
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