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摘要
客观的一种辅助胃癌诊断的非侵入性生物标记物测定方法尚未得到满足。我们的目标是开发一种血清microRNA (miRNA)检测板，用于从高危人群中识别所有阶段的胃癌患者。
设计我们进行了一项由来自新加坡和韩国的5248名受试者组成的三阶段多中心研究。生物标志物的发现和验证阶段是通过对682名受试者的回顾性队列中的578个候选miRNA的综合血清miRNA分析和多变量分析完成的。在4566名接受内窥镜检查的有症状受试者的前瞻性队列中开发并验证了一项临床试验。用组织学诊断证实了测定结果，并与对照组进行了比较幽门螺杆菌(HP)血清学，血清泌酶原(PGs)， ABC法，癌胚抗原(CEA)和癌抗原19-9 (CA19-9)。采用马尔可夫决策模型对成本效益进行分析。
结果我们开发了一种基于12-miRNA生物标志物面板的胃癌临床检测方法。在发现组和验证组中，12-miRNA面板曲线下面积(AUC)分别为0.93 (95% CI 0.90 ~ 0.95)和0.92 (95% CI 0.88 ~ 0.96)。在前瞻性研究中，总体敏感性为87.0% (95% CI 79.4% ~ 92.5%)，特异性为68.4% (95% CI 67.0% ~ 69.8%)。AUC为0.848 (95% CI 0.81 ~ 0.88)，高于HP血清学(0.635)、PG 1/2比值(0.641)、PG指数(0.576)、ABC法(0.647)、CEA(0.576)和CA19-9(0.595)。每年需要筛选的人数是489人。与目前的做法相比，大规模筛查具有成本效益(增量成本-效果比= 44 531美元/生活质量年)。
结论我们开发并验证了一种血清12-miRNA生物标志物检测方法，这可能是一种具有成本效益的胃癌风险评估方法。
试验注册号码本研究已在ClinicalTrials.gov注册(注册号:NCT04329299)．
- 胃癌
- 筛选
数据可用性声明
根据合理的要求提供数据。
这是一篇开放获取的文章，按照创作共用署名非商业性(CC BY-NC 4.0)许可发布，该许可允许其他人以非商业性的方式发布、混编、改编、构建本作品，并以不同的条款授权他们的衍生作品，前提是原创作品被正确引用，给予适当的荣誉，任何更改都被注明，且使用是非商业性的。看到的:http://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/．
来自Altmetric.com的统计
本研究的意义
关于这个问题，我们已经知道了什么?
循环microRNAs (miRNAs)是胃癌(GC)检测的有前途的生物标志物，但之前的研究受限于队列规模小和使用研究级测定。
新的发现是什么?
这是迄今为止对循环miRNAs作为GC检测的生物标志物进行的最广泛的评估，通过队列规模和技术严格程度来衡量。一种基于12-miRNA生物标志物的临床测定方法被开发、制造到临床标准，并在超过5000名受试者的多中心队列中进行前瞻性验证。该检测方法比任何现有的基于血液的GC诊断生物标志物都更准确，它可以减少不必要的上消化道内镜检查的次数。作为GC的筛选试验，它也是具有成本效益的。
在可预见的未来，它会对临床实践产生怎样的影响?
血清miRNA生物标志物面板可作为胃镜检查前胃癌的风险评估工具。它有潜力成为一种具有成本效益的GC大规模筛查工具。
简介
胃癌(GC)是全球第五大常见癌症，也是导致癌症死亡的第三大原因。1由于发病较晚，胃癌死亡率高。2在高发国家，如日本和韩国，GC的大规模筛查使用的是荧光摄影，或最近的内镜检查。在这些情况下，超过50%的胃癌患者在早期阶段就被诊断出来，他们的生存期很好。3 4然而，在大多数国家，大规模筛查既不可行，也不具有成本效益，因为这种筛查方法成本高昂，侵入性强，依从性差。4对一种侵入性较低且具有成本效益的GC筛查试验的需求尚未得到满足。
目前可用的胃肠道肿瘤标记物，包括癌胚抗原(CEA)和癌抗原19-9 (CA19-9)，由于敏感性较差，尤其对早期胃癌筛查不足。5最近，ABC法，结合年龄、血清抗幽门螺杆菌(HP) IgG抗体(血清学)和胃蛋白酶原(PG) 1和2水平，在日本作为GC风险分层的血液检测显示出一些希望，但其临床表现在不同人群中有所不同。4 6 7
MicroRNAs (miRNAs或miRs)是一种小的非编码rna，在转录后调节基因表达。8mirna的异常表达与许多疾病的发病机制有关，包括癌症。9日10无细胞的miRNAs已被证明在血清和血浆中稳定循环，11日12它们的表达失调与癌症的发生和发展相关，使它们成为有吸引力的生物标志物候选对象。12日13然而，由于这些循环miRNA的体积小，丰度低，从临床样本中进行敏感和稳健的检测具有挑战性。14为了克服这些挑战，我们开发了一种专有的miRNA RT-qPCR检测平台，在使用小体积临床样本检测循环miRNA时具有更高的灵敏度和重现性。15
本研究的主要目的是开发一种血清miRNA板，作为一种非侵入性检测，可以检测胃癌的所有阶段，并在一个大型前瞻性队列中验证其性能。次要目的是评估其作为GC大规模筛查工具的成本效益。
方法
研究设计和患者队列
我们进行了一项三相、多中心的研究，以发现和验证GC的一组血清miRNA生物标志物。在发现阶段，我们测量了472名新加坡华人受试者病例对照队列中578种循环mirna的表达，包括236名癌症患者和236名匹配对照受试者，以确定候选生物标志物mirna和候选多mirna组。共236例癌症患者来自胃癌生物标志物发现研究(GASCAD)，该研究招募了新诊断的胃癌患者。在任何癌症治疗前都要采集血液。匹配对照受试者通过胃流行病学和分子遗传学项目(GCEP)登记，这是一项前瞻性队列研究，旨在识别50岁或以上新加坡华人人群的胃癌风险因素，并开发一种筛选算法。16所有对照组患者均定期接受标准化活检方案的内镜检查，根据内镜和组织学检查证实无胃癌或重度不典型增生。GC患者与对照组在民族(中国人)、性别和年龄(±10岁)上相匹配。
在验证阶段，我们确认了候选生物标志物的失调，并在另一组210名新加坡和韩国受试者的病例对照队列中确定了12-miR面板，其中包括94例癌症患者和116例匹配对照组。从新加坡和韩国招募的癌症患者和对照组受试者的血清标本进行了盲法生物标志物验证。新加坡样本集包括20个额外的GC患者和69个匹配对照，分别来自GASCAD和GCEP队列。韩国样本集包括74名延世癌症中心招募的胃癌患者和47名来自松当癌症研究所的健康献血者对照组。
验证阶段结束后，基于12-miR面板制定了临床分级多变量指标测定方法。最后，该12-miR面板的性能在4566名新加坡受试者的前瞻性队列中得到验证，这些受试者因胃肠道症状而接受上消化道内镜检查。符合入选条件的患者是年龄在40岁至90岁之间的连续成年人，计划于2013年至2016年在新加坡国立大学医院和Tan Tock Seng医院根据标准临床适应症进行胃镜检查。共招募5282名受试者。排除有全胃切除术或部分胃切除术史的受试者。胃镜检查和组织学检查证实了胃癌的存在和不存在以及高度不典型增生。获得所有参与者的书面知情同意。
血液采集和血清处理
每名受试者通过静脉穿刺抽取空腹血样本(20 mL)，并收集在两根普通血清管(BD抽真空器+塑料血清管)中。血清管在20°C下以3000转/分离心10分钟。在采血后4小时内进行离心和血清收集。血清标本配伍后立即保存于−80℃。
MiRNA在发现和验证阶段的量化
578个候选mirna的绝对表达(拷贝数)在每个患者和对照生物标本中通过mirna特异性RT-qPCR测定(MiRXES，新加坡)，通过高度控制的工作流程进行量化在线补充图S1．分析方法的分析特异性、重现性和敏感性及工作流程(在线补充方法)载于在线补充图S2．使用miRNeasy血清/血浆miRNA分离试剂盒(Qiagen, Germany)从200µL的患者和对照组血清标本中分离总RNA。在RNA分离之前，将合成miRNA对照添加到样本中，RT-qPCR在整个工作流程中监测和规范化技术变化(在线补充方法)．在每个患者血清样本中测定每种miRNA的绝对表达，并使用内源性参考miRNA (在线补充方法)．
12-miR试验处于验证期
一个中央生物库接收所有血清标本。12-miR qPCR检测方法是根据ISO13485医疗器械质量管理体系(MIRXES, Singapore)开发和制造的。实验室测试(在线补充方法)在CAP/ iso认证的实验室进行，不知道内窥镜和组织病理学结果。11种GC相关的miRNA (miR-140, miR-183, miR-30e, miR-103a, miR-126, miR-93, miR-142, miR-21, miR-29c, miR-424和miR-181a)与参考miRNA (miR-340) (在线补充方法)．所有qPCR检测均重复进行。该方法使用GASTROSmart软件(MIRXES，新加坡)为每个样本生成了数值GC风险评分(在线补充方法)．使用12-miRNA面板，基于最优的敏感性和特异性组合生成癌症预测评分。风险评分是通过测量面板中12种mirna的表达水平的线性回归模型计算出来的。40分或40分以上被定义为阳性测试结果。
其他基于血液的GC标记分析
检测血清生物标志物CEA、CA19-9、抗hp IgG、PG 1和PG 2。CEA、CA19-9、pg1 /2比值、PG指数(结合pg1水平截断值和pg1 /2比值)，以及结合HP血清学和pg1 /2比值的所谓“ABC方法”，此前已被提出作为GC筛查的生物标志物。4 6 7 17采用MP Diagnostics HELICO BLOT 2.1 Western BLOT试剂盒(MP BIOMEDICALS Asia Pacific)对血清标本进行HP抗体定性检测。用乳胶凝集比浊免疫分析试剂盒(LZ Test ' Eiken ' PG I和II，日本东京)测定PG I和II水平。Access CEA和CA19-9化学发光夹心免疫分析(Beckman Coulter, USA)在UniCel DxI 800免疫分析系统(Beckman Coulter, USA)上运行。在不知道临床结果的情况下进行了所有分析。
卫生经济分析
使用验证过的miRNA组进行大规模筛查相对于目前不筛查的做法的总体成本和健康效益是对一个假设队列进行估计的，假设新加坡高风险人群(50-75岁的中国男性)的健康寻求行为、疾病发病率/进展和相关的患者生活质量年(QALY)的代表。我们假设miRNA测试阳性的受试者将继续进行确认性内镜检查，而测试阴性的受试者将在3年内进行随访。进一步的建模和参数的不确定性采用灵敏度分析。这一分析的细节载于在线补充方法．
统计分析
在发现阶段，使用带有错误发现率(FDR)校正的Student 's t检验识别显著调控的miRNAs。18受试者工作特征曲线用于表示单个miRNA或多变量生物标志物面板的性能。一种顺序前向浮动搜索(SFFS)算法19以曲线下面积(AUC)值作为性能指标，用于优化miRNA生物标志物面板。采用多因素分析构建多mir面板，并使用相关算法对癌症和对照进行分类(在线补充方法)．对12-miR组和临床协变量进行多因素Cox回归分析。
对于前瞻性验证研究，样本量的计算基于高危症状人群中预期2%的GC患病率和基于发现和验证数据的85%的敏感性点估计。我们计划招募约5000名参与者，以达到约5个百分点的敏感性抽样误差边际。
该研究根据2015年诊断准确性研究报告标准指南进行了报道。20.
结果
GC相关血清miRNA生物标志物的鉴定
通过回顾性分析从胃癌患者和年龄、性别和种族匹配的对照组中前瞻性收集的472份标本，确定了与GC相关的血清miRNA生物标志物。发现队列的临床病理特征显示在表1．对早期胃癌患者(30.1%为1期，15.3%为2期)的队列进行了富集，以确保其能够充分识别与早期胃癌相关的生物标志物。我们使用高度控制和分析验证的RT-qPCR工作流程系统地评估了578个循环miRNAs的先验列表。在发现生物标志物之前，使用合成的miRNA模板组合验证了miRNA分析方法和工作流程的分析敏感性、特异性和可重复性。这些分析显示对高度同源的miRNA序列具有很强的识别力(在线补充图S2A)，在对照组和癌症血清中检测循环miRNAs的一致性较高(在线补充图S2B)，在扩增和检测序列不同、AT含量变化的miRNAs时具有良好的动态范围(在线补充图S2C)．
在578个定量的血清miRNAs中，在超过90%的受试者中检测到191个miRNAs(表达水平≥500 copies/mL的血清)(在线补充表S1）;191个miRNAs中有75个在癌症患者和匹配对照组之间存在差异表达(FDR校正p<0.01) (在线补充表S2)．在75个调控异常的miRNAs中，有68个是新发现;51例上调，24例下调(在线补充表S2和S3)．失调miRNAs的表达热图显示大多数GC主体紧密聚集在一起(图1一个)．这些mirna中有许多是正相关的(Pearson相关系数)（r > 0.6) (图1 b)，提示miRNA表达可能存在协同调控。在调控异常的miRNAs中，miR-142-5 - p(上调)和miR-99b-5p(下调)的AUC最高，分别为0.71和0.67 (在线补充图S3A)．在胃癌的3种组织学亚型(弥漫性、肠道性和混合性)中发现了7种miRNAs的差异表达(FDR校正p<0.05)。在线补充图S4)．36种miRNAs在GC的不同阶段被差异调控(FDR校正p<0.01) (在线补充图S3B和表S4)．
用于胃癌检测的候选miRNA生物标志物和多miRNA生物标志物面板的鉴定。(A)热图显示胃癌中差异调控的血清mirna表达水平。完整的名单可以在在线补充表S2；miRNA的绝对表达水平(拷贝/毫升)以log2刻度表示，标准化为零平均值。基于欧氏距离对两个维度(miRNAs和样本)进行了分层聚类。(B)差异调控mirna之间表达水平的相关性。Pearson的线性相关系数被计算在胃癌中被区别调节的所有75个miRNAs之间(在线补充表S2)．(C)通过ROC曲线下平均面积(AUC)确定3-10个mirna的多mirna生物标志物面板的胃癌检测准确性。在发现队列中检测生物标志物面板。通过将Discovery队列划分为两个数据集:训练和测试，交叉验证过程进行了200次迭代。错误条表示SD。AUC差异采用Student’s t检验(单侧，**p<0.01;* * * p < 0.001)。AUC，曲线下面积;microrna的微rna。
接下来，我们开发并测试了具有高AUC的多mirna生物标志物面板，通过交叉验证将癌症与对照组区分开来。根据癌症分期、亚型、年龄、性别和种族，发现队列被划分为同等规模的训练和测试集。21我们使用SFFS和支持向量机在训练集中导出了多mirna生物标志物面板，并在测试集中测试了面板的性能。miRNA面板的组成包括GC和匹配对照之间显著和不显著的miRNA的组合。当面板中mirna数量增加时，观察到AUC的改善，但在12个mirna时趋于稳定。在测试集中，12-miRNA面板的AUC中值接近0.90，在第25百分位和第75百分位之间的差异<0.05 (图1 c)．在面板中加入更多的mirna并不能显著改善AUC。多因素Cox回归分析显示，12-miRNA生物标志物面板在检测GC时独立于临床协变量(在线补充表S5)．
miRNA生物标志物面板的验证
我们在两个独立的回顾性病例-对照队列中验证了单个miRNAs和12-miR组的性能，该队列包括89名来自新加坡的受试者和121名来自韩国的受试者(表2)．我们观察到在发现队列和两个验证队列之间的个体miRNA表达折叠变化有良好的相关性(图2一个)．
独立队列中胃癌miRNA生物标志物和多miRNA生物标志物面板检测准确性的验证。(A)已证实的miRNA生物标志物在发现队列和验证队列之间的表达水平折叠变化(癌症优于对照)的相关性。(B)用于检测所有胃癌(A)和早期(1-2期)癌症(B)的12-miRNA生物标志物面板的受试者工作特征(ROC)曲线。用于确定胃癌检测准确性的ROC曲线下面积(AUC)。分类精度的最大值确定在红框所示的点上。在这一点上显示了敏感性和特异性。microrna的微rna。
同样，通过发现队列确定的12-miR小组在验证队列中显示了一致性。该面板能够从匹配对照中区分GC，发现队列的AUC为0.93 (95% CI 0.90 ~ 0.95)，验证队列的AUC为0.92 (95% CI 0.88 ~ 0.96)。当比较匹配对照的早期GC(1-2阶段)时，发现队列的AUC达到0.90 (95% CI 0.85至0.94)，验证队列达到0.91 (95% CI 0.85至0.96)(图2 b)．经过验证的12-miR面板(miR-140, miR-183, miR-30e, miR-103a, miR-126, miR-93, miR-142, miR-21, miR-29c, miR-424, miR-181a和miR-340)根据ISO13485医疗器械质量管理体系确定并发展为临床试验，用于前瞻性验证。
12-miR试验的前瞻性验证
研究人群
使用预先指定的预测算法的12-miR试验在新加坡患者的一个大型前瞻性验证队列中得到验证(图3)．临床病理特征见表3．共有5282名参与者接受了内镜检查，并收集血清进行12-miR试验和其他建议用于GC检测的基于血清的生物标志物测试(HP血清学、PG 1/2比、PG指数、ABC法、CEA和CA19-9)。由于样品质量问题，597名受试者被排除在miRNA分析之外。在余下的4685个样本中，4570个(97.5%)产生了有效的检测结果。其余样本由于表达范围无效或临床信息不完整，未得到有效结果或被排除在数据分析之外。总共，4566名参与者的结果可以完全用于12-miR试验、HP血清学、CEA和CA19-9试验。由于患者有影响PG水平的肾衰竭，共133个样本被排除在PG 1/2分析之外。总共有4433例患者有可分析的PG检测结果。内镜检查共发现115例经活检证实的胃癌(患病率2.5%)。另外10名参与者被发现有胃高度发育不良。
12-miR生物标志物检测胃癌的前瞻性验证。根据诊断准确性研究报告标准指南准备的前瞻性验证研究设计流程图。miR，微RNA, NC，阴性对照;QR,量化参考。
分析性能
12-miR将GC与匹配的正常对照区分开，AUC为0.848 (95% CI 0.809 - 0.880) (图4一)．GC检测精度高于HP血清学(AUC 0.635, 95% CI 0.594 ~ 0.668)、PG 1/2比值(AUC 0.641, 95% CI 0.567 ~ 0.705)、PG指数(AUC 0.576, 95% CI 0.540 ~ 0.626)、ABC法(AUC 0.647, 95% CI 0.60 ~ 0.681)、CEA (AUC 0.576, 95% CI 0.512 ~ 0.638)或CA19-9 (AUC 0.595, 95% CI 0.535 ~ 0.656) (图4 a, B)．
5-miR生物标志物检测与其他基于血清的生物标志物检测相比胃癌检测的准确性(A) 12-miR试验、PG 1/2比值、HP血清学、CEA和CA19-9检测胃癌的ROC曲线。(B)与HP血清学、PG 1/2比值、PG指数、ABC法、CEA和CA19-9试验相比，12-miR生物标志物检测的AUC。bar显示95% CI (C)，使用12-miR试验(高灵敏度和高特异性切断)、HP血清学、PG 1/2比、PG指数、ABC法、CEA和CA19-9试验进行GC检测的总体灵敏度和相关特异性。(D)生物标志物检测与最佳AUC检测胃癌的组合。AUC，曲线下面积;CA19，癌症抗原19;东航,癌胚抗原;惠普,Helicobactor幽门;米尔,微核糖核酸; PG, pepsinogen.
12-miR法检测出内镜下115个GC中的100个，总敏感性为87.0% (95% CI为79.4%至92.5%)，特异性为68.4% (95% CI为67.0%至69.8%)。在基于血清的生物标志物检测中，12-miR检测的灵敏度最高(图4 c)．PG、CEA和CA19-9检测GC的特异性高于90%，敏感性低于30%。12-miR气相色谱检测的准确性可以通过包括患者的年龄、HP血清学和PG /2比率(图4 d)．AUC提高到0.884，特异性为69.4%，敏感性为87.0%。12-miR的GC检测敏感性不因癌症分期、性别和种族而有显著差异，但在老年患者、较大肿瘤和肠型GC (图5)．
12-miR法检测胃癌分期及临床病理特征的敏感性。根据(A)胃癌分期，(B)年龄范围，(C)肿瘤大小，(D)组织学亚型(Lauren分类)，(E)性别和(F)种族，检测灵敏度为68.4%。米尔,microRNA。
为了在有症状的人群中发现115例GC病例，进行了4566次胃镜检查。因此，如果不使用生物标志物检测，将需要40次胃镜检测1例GC。相比之下，如果用12-miR试验结果在同一人群中选择患者进行内窥镜检查，则只需要15次内窥镜检查。12-miR试验的阳性预测值(PPV)为6.7%，阴性预测值(NPV)为99.5%。该试验与其他常见癌症，包括胃肠道癌症(在线补充表S6和图S6)．
讨论
近年来，由于许多实体肿瘤表现出miRNA表达失调，miRNA被研究为有前途的GC生物标志物。13癌症患者在血液等生物液体中表现出循环mirna的异常表达。22日23日然而，由于循环miRNA的多种组织来源和多种影响miRNA数量的生理或病理条件，血液中miRNA表达的变化不如组织中的变化容易检测。由于mirna的体积小，检测它们在技术上也具有挑战性。先前研究循环miRNAs作为GC生物标志物显示了有希望的概念验证结果，但在很大程度上仍不确定，可能是由于队列规模较小(n=6 ~ 570)，24 - 26日以及使用研究等级测定法。27
据我们所知，这是对循环miRNAs作为GC检测生物标志物的最广泛的评估，无论是队列规模还是技术严格程度。我们使用综合生物标志物检测平台量化了682名癌症患者和对照组中578个血清miRNA的绝对表达，该平台整合了重要的进步，旨在克服检测循环miRNA固有的生物学和技术挑战。发现了68种与GC相关的新型血清miRNAs。随后，我们使用多变量数据分析开发了一种12-miR测定法，可以高精度地区分GC患者和匹配高危对照组(AUC >0.93)。然后根据ISO13485医疗器械质量管理体系生产了临床级12-miR测定法，并在4566名前瞻性队列患者中进行了验证。根据所使用的截止点，检测灵敏度达到87%，特异性高达93.9%。该方法对所有年龄组、性别、种族和肿瘤分期的胃癌均具有高敏感性。血清12-miR试验的表现明显优于任何传统的基于血液的生物标志物测试。结合年龄和HP血清学进一步提高其性能，AUC为0.884。此外，我们还证实了12-miR试验对其他7种常见癌症的临床特异性，包括肺癌、乳腺癌、结直肠癌、肝癌、食道癌、前列腺癌和膀胱癌。 We used a multivariate panel, instead of solitary miRNA biomarkers, to overcome low detection accuracy attributed to tumour heterogeneity.12
在有症状的研究人群中，12-miR试验有一个NNS检测15个癌症，相比之下，在同一人群中，未选择胃镜检测的NNS为40个。虽然12-miR试验的目的不是取代内窥镜检查，但我们相信该试验为那些可能不热衷于最初内窥镜检查的有症状患者提供了一个有用的选择。12-miR试验也是一种潜在的大规模筛查工具。在这种情况下，NNS为489年，这与前列腺特异性抗原(一种常见的前列腺癌血清筛查试验)相比是有利的。28如果用于大规模筛查，12-miR试验也能够比目前的方法检测更多的早期gc。此外，与基于范围的评估相比，基于血液的测试有望有更好的人群依从性。在GC流行率高的国家，以及有内镜筛查计划的国家，如韩国，12-miR试验可以提高拒绝内镜检查的人群子集的总体依从性。在GC中度流行且目前没有筛查计划的国家，如新加坡，12-miR试验可作为筛查试验，对12-miR试验结果阳性的人进行内镜检查。
这种分析方法有局限性。首先，12-miR组灵敏度高，特异性适中。我们选择了一个具有高敏感性的风险分值临界值，以尽量减少假阴性，因为该血液测试可作为GC的预筛选测试。检查结果呈阳性的患者将接受内窥镜检查以确认诊断。因此，这种血液检测方法可以减少对内窥镜检查的依赖。任何检查都会有假阴性，如果症状持续，它不能取代临床复查和内镜检查的考虑。12-miR试验的目的不是取代内窥镜检查，我们相信该试验为那些可能不热衷于最初的内窥镜检查的患者提供了一种选择，并增加了当前的癌症评估工具armentarium，就像粪便DNA测试是结肠癌筛查的一种选择一样。其次，本研究中的大多数对照组是被转诊到医院就诊的有胃肠道症状的患者。在将这些发现应用于一般人群时应格外小心。该12-miR试验已在新加坡获得监管部门批准，正在收集的上市后监测数据将阐明不同临床环境(包括普通人群)中的PPV和NPV。 To date, the NPV in the general population is encouraging (data not shown). Furthermore, the study population is entirely Asian. Future studies in other populations should be considered. Finally, the roles that these GC-associated circulating miRNAs play in GC development and progression have not been defined through functional studies. Some of these miRNAs were shown to promote cancer metastasis and modulate tumour immune environment, additional mechanistic studies in cell and animal models are required.29 30
总之，我们已经开发并验证了一种血清miRNA生物标志物面板分析作为检测GC的风险评估工具。这种检测方法是一种有用的辅助手段，用于癌症筛查，并有潜力成为一种具有成本效益的GC大规模筛查工具。
数据可用性声明
根据合理的要求提供数据。
伦理语句
病人同意发表
伦理批准
这些研究得到了国家医疗集团领域特定审查委员会(DSRB)、新加坡卫生服务中心中央机构审查委员会(CIRB)、新加坡国立大学机构审查委员会(IRB)、延世癌症中心和松当癌症研究所的批准。
致谢
我们要感谢所有参与者和来自延世癌症中心、新加坡国立大学和TTSH医院的研究人员，来自新加坡胃癌协会(SGCC)、新加坡国立大学组织库、新加坡国立大学实验室医学的研究人员，以及所有参与诊所、实验室和研究机构的工作人员，感谢他们对这项研究的贡献。
参考文献
补充材料
脚注
贡献者jbyys, KGY, H-PT, JY, CTY, PCKG, JL, KPL, MH, CK, FZ和WPY参与了研究的设计和性能，审查结果，分析和讨论。jbyys、CK、JL、SYR、HCC、JR、CKC、ST和AS入选研究对象并提供临床数据。HPT、LZ、RZ、RK和JY分析数据，RK进行成本效益分析。手稿由jbyys, KGY, H-PT, LZ, YCT, RK, JY起草，并由所有作者审阅。所有作者阅读并批准了最终稿件。
资金新加坡胃癌协会(SGCC)是一个由来自新加坡学术医疗中心、大学、医院和研究机构从事胃癌研究的临床医生和科学家组成的国家转化研究组织。它从新加坡国家研究基金会的转化和临床研究旗舰项目(TCR)和开放基金-大型合作赠款(of - lcg)中获得资金，由新加坡卫生部的国家医学研究委员会管理。本研究得到了由新加坡卫生部国家医学研究委员会管理的临床和临床研究资助(NMRC/TCR/009-NUHS/2013, NMRC/TCR/001-NUS/2007)和RIE2020中心资助(CG)计划(NMRC/CG/M005/2017_NCIS)，以及新加坡A*STAR Exploit Technology管理的COT和GAP资助。
相互竞争的利益KGY, jbyys, WPY, HPT, LZ, RZ和FZ是“诊断胃癌的血清MicroRNA生物标志物”专利申请的共同发明人。HPT, LZ和RZ是MiRXES的创始人和股东。LZ, RZ和YCT是MiRXES的员工。HCC获得礼来、GSK、MSD的资助。Merck-Serono, BMS-Ono, Taiho外提交的作品。其余作者声明没有竞争利益。
患者和公众的参与患者和/或公众未参与本研究的设计、实施、报告或传播计划。
来源和同行评审不是委托;外部同行评议。