肿瘤标志物预后研究报告规范(Reporting Recommendations for Tumor Marker Prognostic Studies, REMARK)——解读(上)

发布于 2023年8月3日 星期四 09:10:05 浏览:437
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在前面文章中介绍了肿瘤标志物预后研究报告规范(Reporting Recommendations for Tumor Marker Prognostic Studies, REMARK)的背景、条目清单和使用注意事项。我们将分两篇文章对REMARK进行解读,本文将解读【条目1~9】内容。

关键词:加强观察性流行病学研究报告质量; 观察性研究; 肿瘤标志物; 报告规范;肿瘤标志物预后研究报告规范; REMARK

一、前言

【条目1】说明检测的标志物、研究目的,以及任何预先设定的假设

【解读】在研究报告的早期,应明确指出要检查的特定标志物、研究目的和任何预先规定的假设。研究目的是阐述要解决什么样的问题,从而突显研究的意义与理由。对于肿瘤标志物预后研究而言,研究目的主要包含两个方面:一是评估肿瘤标志物与临床结局的关联;二是确定肿瘤标志物是否比传统的临床或病理因素能提供更多临床信息。

在描述标志物时,应包括标记物的生物学特性及其在患者临床过程中的分析时间。生物学特性包括识别的分子或结构的类型(蛋白质、RNA、DNA等)和评分指标(表达水平、拷贝数等)。大多数预后标志物研究都是对初始诊断时收集的样本进行的。此外,在初始治疗完成后(例如,检测微小残留病或循环肿瘤细胞以预测复发或进展)或复发时,还可以评估在复发或进展时收集的样本中的标记物。需要对标记物和收集时间进行彻底地描述,以了解生物学原理和潜在的临床应用。

研究目的决定了假设的制定。初步假设可能会被研究结果支持或反驳,并且应该使用易于统计评估的措施来制定。例如,“诊断时在肿瘤中测量的蛋白质的高表达水平与较短的无病生存期相关”。

预先指定的假设是在研究开始时,根据先前的相关研究或生物学机制提出的。如,“胸苷酸合酶 (thymidylate synthase,TS) 表达水平和 p53 表达状态是在结直肠癌切除患者整体生存的潜在标志物”。理论上,应对文献进行系统综述,并在全面回顾的基础上提出新的假设。为解决新假设而进行的分析通常是探索性的,预先指定的假设分析和探索性分析之间存在重要差异,其结果解释也不一样(见条目19)。

二、材料和方法

(一) 患者

【条目2】描述研究患者的特征(例如疾病阶段或并发症),括其来源以及纳入、排除标准

【解读】应明确说明患者的来源以及纳入和排除标准。由于每项预后因素研究的数据都来自特定人群,因此必须对该人群进行描述,以便了解研究进行的临床环境。首先,应明确患者来源,例如来自临床试验人群、医保系统、临床实践或某地区的所有医院。其次,应明确纳入标准,这些标准通常基于临床特征(例如肿瘤位置和分期)或病理特征(例如肿瘤的组织学类型)及其他因素(例如患者年龄、治疗方式)。其中,分期尤为重要,因为许多肿瘤标志物对早期疾病具有预后价值,但对晚期疾病没有预后价值。例如,某些标志物对于晚期患者或已转移的患者价值较低,但在早期患者中对转移可能具有较强的预测价值。因此,许多研究仅限于特定阶段。

排除标准可能包括既往肿瘤病史、既往肿瘤治疗史、肿瘤标本不足、未能获得知情同意以及缺乏关键数据等。需要注意的是,如果缺失的数据不是核心数据,则仅根据其他数据缺失来排除研究对象通常是不合适的(参见条目6a)。一些研究排除了随访开始后早期死亡的病例。在这种情况下,必须明确排除的原因和时间范围。理论上,排除标准应在研究开始之前确定,以避免基于分析结果排除病例而造成的潜在偏差。如果预后研究是基于既往研究(例如RCT或大型观察队列)的病例子集,并且纳入和排除标准也很详细,则不必重复预后研究论文中的所有细节,可以直接参考以前的发表文献。然而,预后研究论文最好提及以前研究的关键纳入标准(例如癌症部位和分期),并且需要说明专门为预后研究规定的其他标准。在进行回顾性研究时,制定纳入和排除标准较为困难。若研究开始时,病例来源是所有医疗记录的病例或者是肿瘤库中包含的标本病例,通常会掩盖这些病例所代表的真实人群。一些研究中的未知特征可能决定一个病例是否在病历系统或肿瘤库中,这对于制定的纳入和排除标准会造成严重干扰,特别是研究的样本集主要是根据现成可用性(即“方便”样本)构成的。为了清晰地描述研究患者的特征,可以使用流程图来展示研究的人群来源和抽取过程。一旦确定了研究人群,重要的一步是描述如何从该人群中抽取特定病例纳入研究。

【条目3】描述患者所接受的治疗及干预措施的分配方式(例如采用随机分组或基于某种规则)

【解读】患者的临床预后受到肿瘤本身生物侵袭性和治疗方法的综合影响。理想情况下,应在未经治疗的患者中评估生物学特征对疾病临床病程的影响,但大多数患者都会接受不同形式的治疗,包括局部治疗(例如手术和可能的放射治疗)、全身治疗(例如化疗或激素疗法),、单一疗法、联合疗法。治疗措施的实施给预后标志物的研究带来了很大的挑战性。

报告患者接受的治疗方式非常重要,因为不同的治疗可能导致不同的病程。同时,治疗的影响也可能取决于肿瘤的生物学特征。这是预后标志物研究的本质,旨在确定导致每种生物学类型肿瘤(如,由标志物定义)的最佳临床结果的治疗方法。在已知治疗措施的情况下,应报告患者的治疗措施及依据;然而,在不知道治疗措施的情况下(如回顾性标本采集),预后和预测分析需要谨慎解释。这种担忧主要考虑标志物及其相关的患者特征在治疗选择中的作用可能会对预后产生潜在的混淆。在样本量足够的情况下,可以按治疗组分别评估标志物的预后价值。这样有助于确保治疗的选择不受标志物或肿瘤的其他生物学特征的影响,预测标志物研究应在随机临床试验中进行。

肿瘤的生物学特征可能会因标本采集前的治疗措施而改变(见条目4),因此报告与标本采集相关的治疗时间也很重要。标志物预后价值的差异可能取决于它是否在初始诊断时存在于肿瘤中,是否在患者接受治疗后存在,或者是否是因为治疗导致了其他生物学特征的出现而存在。

(二) 样本特征

【条目4】描述使用的生物材料类型(包括对照样本),以及保存、储藏方法

【解读】应清楚明确标志物检测所使用的标本类型,例如肿瘤组织、细胞或DNA等,并提供详细的标本来源信息。这些信息包括标本的采集时间、采集方式(如活检等)、采集部位(原发灶或转移灶等)等。此外,还应尽可能报告研究中使用的生物材料类型及其收集、处理和储存方式,尤其是在检测前储存了多久以及是如何储存的。还应该提供对照样品的相关信息(例如来源,适用性以及可比的其他信息)。

(三) 检测方法

【条目5】明确所使用的试验检测方法并提供(或引用)详细的方案,包括使用的具体试剂或试剂盒、质量控制程序、重复性评估、定量方法、记录和报告方案。明确是否以及如何使检测者在不知道研究结局的情况下进行标本检测(盲法情况)

【解读】为确保测量的可重复性,应完整、透明地指定分析方法。实验技术应报告如下内容:免疫组织化学、特异性抗体、抗原生成步骤、标准和参考材料、方案报告和解释;对于 DNA 和 RNA 测定,应描述特异性引物、探针以及所使用的评分或定量方法。应描述分析所需的最小样本量、评估样本适用性的方法以及样本预处理步骤。还应报告任何减少测量误差的措施以及是否对临床结局使用盲法(特别是涉及主观判断指标时)。

(四) 研究设计

【条目6】说明病例选择的方法,包括是前瞻性还是回顾性的、是否使用了分层或匹配(如,按疾病阶段或年龄)。明确病例采集的时间段、随访结束时间和中位随访时间

【解读】病例选择:研究设计很大程度上决定了研究的可靠性。仅报告“前瞻性”或“回顾性”不能详细展示具体执行的过程,因此需要报告患者入组的方式。应明确说明患者是否作为预计标志物研究的一部分样本进行前瞻性招募,是否代表了出于其他目的(如临床试验)前瞻性招募的患者的全集或子集,或是否通过检索现有数据库(如从医院或登记记录或肿瘤库)进行的回顾性识别。根据临床病理因素(如分期)、生存经验或匹配设计(如,复发和未复发的患者配对)分层选择患者,对分析和结果解释均具有重要意义,这些信息均应被详细报告。

作者应准确描述如何以及何时收集确定患者的临床、病理和随访数据。应说明是否从现有记录中回顾性地提取标记物测量值,是否使用储存的标本进行了新的检测,或者是否使用采集的标本进行了真实的前瞻性检测。

在真正的前瞻性研究中,可以根据详细的方案使用标准操作程序进行完整的基线测量(标志物或临床病理因素),并且可以对患者进行足够长时间的随访,以比较与基线肿瘤标志物值相关的存活率和其他结果。前瞻性地纳入研究对象及收集数据是首选方案,因为数据的质量更高。尽管一些预后研究被嵌入随机治疗试验中,但专门设计用于解决标志物问题的前瞻性研究很少。除了潜在的样本量问题外,预后标志物研究可能仅限于多中心RCT中的部分中心。从部分中心选择的病例(例如,仅纳入年轻患者或肿瘤较大的患者)可能会引入偏倚,因此应报告任何此类选择的详细信息。

大多数预后因素研究是回顾性的,因为感兴趣的标记物测定是在储存的样品上进行的。这些回顾性研究的优点在于,患者中、长期随访信息都是现成的。主要缺点是数据质量较低,因为回顾性收集的临床信息通常不完整,并且临床病理学数据可能也没有以标准化的方式收集(除非数据是作为临床试验的一部分收集的)。合格患者应被视为研究队列的一部分,不因数据不完整或失访而被排除,并报告每个变量的缺失数据量。读者可据此判断用于分析的患者数据的代表性。

在使用更复杂的病例选择策略时,必须仔细描述这些方法。鉴于大多数预后研究的规模较小,为了确保重要亚组的代表性(例如,疾病的不同阶段或不同年龄组),有时需要进行分层抽样。分层抽样可能是根据人群中亚组的患病率等比例抽取,也可能对更罕见的亚组进行抽样(以更高的抽样概率加权),特别是在计划进行亚组分析时。

有时,根据患者的生存状况进行抽样,例如仅抽取生存期非常短或非常长的患者(不包括一些被删失的患者)。但模拟研究表明,这种排除某些亚组的抽样方式可能会导致预后价值的有偏估计,因此应该避免这种方式。如果研究样本量很大,但结局事件发生例数很少,可考虑采用病例对照(病例为发生事件的患者,对照为未发生事件的患者)研究(匹配或不匹配),以提高研究效率。

时间周期:应报告结局事件发生的时间、随访结束的时间,尽可能报告中位随访时间。使用reverse Kaplan-Meier法是确定中位随访时间的首选计算方法,此方法可以使用队列中所有患者的数据,将删失数据作为感兴趣的终点结局。有时需给出那些未发生事件患者的中位随访时间,并报告长期随访中(例如超过一年)失访的患者数量及数据的完整性。

【条目7】精确定义所有检测的临床终点

【解读】死亡、疾病复发或两者兼有是大多数肿瘤预后研究考察的终点。为了准确表述终点,不能仅仅使用“生存”或“总生存”这样的表述,而是应该进行明确定义。应报告死因的分类(如全死因死亡、肿瘤相关死亡)并尽可能描述死亡原因的确定依据(如死亡证明或死亡登记等)。对于疾病复发的研究,应精确定义研究终点及结局(如无病生存期)。如果终点评估需要主观判断,应尽量报告是否使用了盲法。

【条目8】列出所有待检测或考虑纳入模型的变量

【解读】作者应列出并充分定义最初考虑纳入模型的所有变量,包括标志物测量或其他临床病理变量以及最终模型未使用的变量。必要时,应解释这些变量是如何进行测量的以及变量未纳入的原因。为了确保结果的可靠性和可信性,研究方案中应预先计划分析的内容,而非根据数据提示而进行事后分析。因此,作者应清楚地报告哪些分析是预先指定的,并尽量避免对计划外的变量进行分析。

【条目9】给出样本量计算的依据;如果研究设计是为了检测某个特定的效应量,需要给出目标效能和效应大小

【解读】在预后研究中通常很少关注样本量,因为这些研究通常使用预先存在的标本集或数据集开展研究。作者应该阐明对样本量大小的考虑,有时可能需要进行计算。尽管样本量可能受到实际条件(如肿瘤样本的可用性或成本)的影响,但也应报告在既定样本量下的检验效能。

注:本文内容是参考相关文献后对REMARK声明原文的解读,仅代表本网站观点。关于REMARK声明的更多内容详见网站(https://cdp.cancer.gov/)或(https://www.equator-network.org/reporting-guidelines/reporting-recommendations-for-tumour-marker-prognostic-studies-remark/),或阅读Douglas G Altman等发表的论文“Reporting Recommendations for Tumor Marker Prognostic Studies (REMARK): explanation and elaboration (https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/22675273/)”

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