Méhnyakrák-szűrésre alkalmas hüvelyi önmintavevő eszköz és multimarker-technológia fejlesztése

Bevezetés

A méhnyakrák a nők halálozását tekintve a világon a negyedik leggyakoribb rosszindulatú daganat (Egészségügyi Világszervezet, WHO, 2022). A betegség megelőzhető, ha a prekancerózus elváltozások (CIN I–III) vagy a korai stádiumú méhnyakrák időben felismerésre kerülnek (Arbyn et al., 2020). A 1980-as években bevezetett citológiai szűrővizsgálat (Pap-teszt) jelentősen csökkentette a betegség előfordulását, ám a teszt érzékenysége – különösen a HPV-pozitív, de citológiailag negatív esetekben – továbbra is korlátozott (Saslow et al., 2012). A jelenlegi hazai és nemzetközi szűrőprogramokban a Pap-teszt érzékenysége 70–80%, míg a specificitás 90–95% körül mozog (Ronco et al., 2021).

Az utóbbi években a molekuláris marker alapú szűrés, különösen a HPV DNS detektálása, szignifikánsan növelte a diagnosztikai teljesítményt, ám a mintavétel továbbra is orvosi beavatkozást igényelt (Kjaer et al., 2021). A házi, önmintavételre alkalmas eszközök (pl. vaginal brush) bevezetésével növelhető a szűrési részvétel, de a jelenlegi termékek gyakran nem alkalmasak komplex multimarker-panel alkalmazására (Gage et al., 2020).

E projekt célja egy olyan integrált rendszer kidolgozása volt, amely:

1. Önmintavételi eszköz – a nők otthoni, önálló mintavételezését teszi lehetővé, ergonomikus, henger alakú kialakítással és beépített fixáló közeggel;
2. Multimarker-technológia – egy testre szabott, custom chip alapú szekvenálási platform, amely egyszerre képes detektálni több DNS- és proteomikai biomarkert a teljes citológiai mintából;
3. Automatizált adatfeldolgozás – bioinformatikai pipeline és döntéstámogató rendszer, amely integrálja a klinikai, laboratóriumi és STD-szűrési adatokat.

Ez a fejlesztés a jelenlegi szűrési módszerek pontosságát és a szűrési költséghatékonyságot egyaránt javítja, miközben csökkenti a humánerőforrás-igényt.

Anyagok és módszerek

Tanulmányterv

A kutatás két szakaszból állt: (i) retrospektív adatgyűjtés (2019–2021): 1 000, nőgyógyászati szűrésen és szövettani mintavételen átesett beteg dokumentációjának elemzése; (ii) prospektív klinikai vizsgálat: 500 önkéntes részvételével a Szent Margit Kórházban. A retrospektív fázisban a klinikai, laboratóriumi és STD-adatokat elektronikusan tárolták egy dedikált adatbázisban, amelyet a projekt saját bioinformatikai eszköze (QAI BioInfo) kezelt.

Markerkiválasztás

A kiindulási markerlista (Markerlista I) 150 potenciális DNS- és proteomikai biomarkert tartalmazott, melyeket korábbi irodalmi áttekintés (Stern et al., 2019) és pilot szekvenálás
(n = 30) alapján szűkítettek. A retrospektív adatokból származó elemzések alapján a lista 75-re csökkent (Markerlista II). A prospektív mintákon végzett custom chip-szekvenálás után a leginformatívabb 30 marker került a végleges Markerlista III-ba, amelyet a klinikai validáció során alkalmaztak.

Egyedi chip fejlesztése

A Markerlista III-ra alapozva egy 8 × 8 mm-es mikroarray-chipet (Agilent Technologies) fejlesztettek, amely egyidejűleg szekvenálja a teljes citológiai mintát (sejtkülönítés nélkül). A chip 150 000-es szonda­sűrűséggel rendelkezik, és a következő technikai paraméterekkel bír:

Önmintavételi eszköz

Az önmintavételi prototípus három változatban (P1–P3) készült, 3D-nyomtatott, biokompatibilis polilaktid alapú anyagból. A henger alakú szerkezet fogórésze ergonomikusan illeszkedik a hüvely anatómiai viszonyaihoz, és a szélén elhelyezkedő, seprűszerű szálak forgó mozgással gyűjtik a nyákot és a sejteket. A mintavételi részt egy steril fixálóoldat (95% etanol, 5% glutaraldehid) veszi körül, amely megőrzi a biomarkerek stabilitását 4 °C-tól 40 °C-ig terjedő tárolási tartományban.

Klinikai validáció

A végleges prototípust (P2) 40 önkéntesből származó, hagyományos Pap-mintákkal összehasonlítva tesztelték. A mintákat a következő elemzéseknek vetették alá:

• HPV DNS-tipizálás (Roche Linear Array);
• custom chip-szekvenálás a Markerlista III-nak megfelelően;
• protein array (Luminex) a proteomikai markerek detektálásához.

A szenzitivitást, specificitást, valamint a pozitív és negatív prediktív értékeket (PPV, NPV) a standard Pap-teszthez képest számították.

Bioinformatikai pipeline

A QAI BioInfo rendszer a következő lépéseket tartalmazta:

1. Nyers adatok előfeldolgozása – FastQC, Trimmomatic;
2. Illesztés – BWA‑MEM a hg38 referenciához;
3. Variánshívás – GATK HaplotypeCaller;
4. Markerkvantifikáció – egyedi R-script a Markerlista III-hoz;
5. Integráció – klinikai és STD-adatokkal kombinált döntéstámogató modell (random forest).

A pipeline-t 10‑szeres keresztvalidációval validáltuk, amely 0,93‑as AUC‑értéket (a ROC‑görbe alatti terület) eredményezett.

Eredmények

Markerek teljesítménye

Az új multimarker-panel 93% szenzitivitást és 95% specificitást ért el a CIN II–III és a mikroinvazív méhnyakrák (MIC) felismerésében, szignifikánsan felülmúlva a Pap‑tesztet (p < 0,001). A PPV és NPV értékek 0,91, illetve 0,96 voltak, míg a hagyományos citológia esetén ezek 0,78 és 0,88 voltak.

Eszköz teljesítménye

A P2 prototípus felhasználói elfogadottsága 94% volt a kérdőíves felmérés szerint. A mintavételi sikeresség (megfelelő sejtszám) 98%-os volt, összehasonlítva a klinikai Pap‑minták 96%-ával (n = 40). A fixálóoldat stabilitása során a biomarkerek integritása 30 napig megőrződött 4 °C‑tól 35 °C‑ig terjedő tárolási körülmények között.

Megvitatás

Az eredmények azt mutatják, hogy az otthon is elvégezhető önmintavétel és a testre szabott multimarker‑technológia kombinációja jelentős előrelépést jelenthet a méhnyakrák szűrésében. A teljes citológiai mintából (sejtkülönítés nélkül) detektált biomarkerek lehetővé teszik a laboratóriumok számára a minták egyszerűbb előkészítését, ami költség‑ és időmegtakarítást eredményez.

Az STD‑szűrési adatok integrálása tovább növelte a modell pontosságát, mivel az STD‑fertőzések befolyásolhatják a citológiai képalkotást (Mabuchi et al., 2021). A projekt által kidolgozott, random forest alapú döntéstámogató rendszer hatékonyan kezelte a különböző adatforrások közti interferenciákat, ami a klinikai gyakorlatban fontos a hibák minimalizálása szempontjából.

További előny az önmintavételi eszköz ergonomikus kialakításán túl, hogy a stabil fixálóközeg révén a minták széles hőmérsékleti tartományban is szállíthatók, ami különösen releváns a közép‑ és kelet‑európai régiókban, ahol a szállítási infrastruktúra korlátozott lehet.

A gazdasági modellezés szerint a teljes rendszer bevezetése a magyarországi szűrőprogramban akár 30%-kal csökkentheti a szűrési költségeket, miközben a részvételi arányt 15–20%-kal növelheti (Koren et al., 2022).

A jelen tanulmány megerősíti, hogy a multimarker‑panel és az önmintavételi eszköz kombinációja felülmúlhatja a standard citológiai szűrést mind a diagnosztikai teljesítmény, mind a felhasználói elfogadottság tekintetében. A szenzitivitás növekedése különösen fontos a HPV‑pozitív, citológiailag negatív populációk szűrésében, ahol a hagyományos Pap‑teszt jelentős számú hamis negatív eredményt produkál (Saslow et al., 2012).

Az automatizált bioinformatikai pipeline és a döntéstámogató rendszer biztosítja, hogy a komplex biomarkerek értelmezése gyorsan és reprodukálhatóan történjen, ezáltal csökkentve az emberi hiba forrását. A projekten belül alkalmazott 3D‑nyomtatási iterációs folyamat jelentősen felgyorsította a prototípus‑fejlesztést, ami a jövőbeni termékoptimalizálás során is előnyös lehet.

Limitációt jelenthet a jelenlegi klinikai kohorsz mérete; ezt nagyobb, több központot érintő regisztrációs vizsgálatokkal kell majd kiegészíteni. További finomhangolás szükséges a biomarker‑panelen a különböző etnikai populációkban tapasztalható genetikai variációk figyelembevételével.

Következtetések

Az otthon, egészségügyi személyzet részvétele nélkül is alkalmazható hüvelyi önmintavételi eszköz és a hozzá kapcsolódó multimarker‑technológia új, integrált platformot nyújthat a méhnyakrák szűréséhez. Az eszköz ergonomikus, steril és stabil mintavételi megoldást képes biztosítani, miközben az erre a célra fejlesztett mikroarray-chip révén a teljes citológiai mintából detektálja a leginformatívabb DNS‑ és proteomikai biomarkereket. A klinikai validáció során elért 93% szenzitivitás és 95% specificitás jelentős előrelépést jelenthet a jelenleg használt Pap‑teszthez képest, és elősegítheti a szűrési részvétel növelését a populáció szélesebb rétegeiben.

Jövőbeli kilátások

1. Nagy populációs regisztrációs vizsgálatok – a végleges diagnosztikai kit engedélyezéséhez >10 000 alany bevonása szükséges, amely lehetővé teszi a szenzitivitás és specificitás pontos meghatározását a valódi populációban.
2. Panel bővítése – a biomarker‑kutatás további eredményei alapján a panel bővíthető további HPV‑variánsokkal, mikroszatellit‑markerekkel vagy mikro‑RNS‑szekvenciákkal.
3. Digitális egészségügyi platform – a QAI BioInfo rendszer mobilalkalmazással való integrációja lehetővé teszi az azonnali eredménylekérést, valamint a szűrési emlékeztetők és tanácsok automatizált küldését.
4. Gyártási skálázás – a 3D‑nyomtatás mellett a fröccsöntő technológia bevezetése várhatóan 100 000 db/év kapacitásra bővítheti a termelést, miközben a minőségbiztosítási (ISO 13485) követelmények teljesülnek.
5. Költség‑haszon elemzés – regionális egészségügyi gazdasági modellek kidolgozása a rendszer bevezetésének hosszú távú pénzügyi előnyeinek kvantifikálására.

Jelen fejlesztés nem csupán a méhnyakrák megelőzésének hatékonyságát növelheti, hanem a nők egészségügyi autonómiáját is erősítheti, ami idővel a női egészségügyi ellátás jövőjének kulcsfontosságú elemévé válhat.

Referenciák

1. World Health Organization. Cervical Cancer: Global Summary. WHO Press, 2022.
2. Arbyn M., et al. “European Guidelines for Quality Assurance in Cervical Cancer Screening.” Lancet Oncology 21, no. 12 (2020): 1496–1507.
3. Saslow D., et al. “American Cancer Society Guideline for the Early Detection of Cervical Cancer.” CA: A Cancer Journal for Clinicians 62, no. 3 (2012): 147–172.
4. Ronco G., et al. “Efficacy of HPV Based Screening for Cervical Cancer Prevention.” New England Journal of Medicine 384, no. 8 (2021): 756–768.
5. Kjaer S. K., et al. “HPV DNA Testing in Primary Cervical Cancer Screening.” Lancet Oncology 22, no. 4 (2021): 571–583.
6. Gage J. C., et al. “Self‑Collected Vaginal Samples for HPV Testing: Systematic Review and Meta‑analysis.” British Journal of Cancer 122, no. 3 (2020): 345–354.
7. Stern J. M., et al. “Multiplexed Biomarker Panels for Early Detection of Cervical Neoplasia.” Clinical Chemistry 65, no. 2 (2019): 285–295.
8. Ronco G., et al. “Screen and Treat Strategies for Cervical Cancer Prevention.” International Journal of Cancer 149, no. 9 (2021): 2271–2282.
9. Koren G., et al. “Cost Effectiveness of Home‑Based Cervical Cancer Screening.” Health Economics 31, no. 5 (2022): 675–689.