This must be hidden
При поддержке препарата АФАЛАЗА

Анализ 17 генов с целью прогнозирования агрессивности рака простаты по гетерогенности суммы Глисона, мультифокальности опухоли и вероятности ложноотрицательной биопсии

22.12.2014
3345
0

Актуальность

Гетерогенность опухоли простаты и недостаточный объём биопсии с ложноотрицательным результатом представляют собой существенные проблемы на пути точного определения индивидуального риска для мужчин с локализованным заболеванием.

Цель

Определить и валидизировать шаблон генной экспрессии в биопсийном материале, предиктивный в отношении клинического рецидива, смерти от рака предстательной железы (РПЖ) и неблагоприятной гистологической характеристики.

Дизайн, условия и участники исследования

Экспрессия генов количественно определялась с помощью полимеразной цепной реакции с обратной транскрипцией в трёх исследованиях - на материале простатэктомий (n = 441), на биопсийном материале (n = 167) и в рамках проспективного исследования с независимой клинической валидацией (n = 395) - с проверкой ретроспективно собранных игольчатых биопсий от недавних (1997-2011) пациентов с низким и промежуточным клиническим риском, являвшихся кандидатами для активного наблюдения (АН).

Оценка результатов и статистический анализ

Главными критериями, определяющими агрессивность РПЖ, были клинический рецидив, смерть от РПЖ и неблагоприятная гистологическая характеристика материала простатэктомии. Регрессионные модели пропорциональных рисков Кокса использовалась для оценки взаимосвязи между экспрессией генов и временем до клинически значимого события. Результаты исследований на материале простатэктомий и биопсий использовались для разработки шаблона экспрессии нескольких генов, названного геномным индексом простаты (ГИП); в валидационном исследовании применялась логистическая регрессия для определения ассоциативной связи ГИП со стадией рака простаты и степенью дифференцировки клеток в материале, полученном при простатэктомии. Оценка клинической применимости данной модели проводилась с помощью анализа кривой решений и профилей риска.

Результаты и ограничения

Из 732 проанализированных генов-кандидатов, 288 (39%) оказались важными для прогноза клинического рецидива, несмотря на гетерогенность и мультифокальность, и 198 (27%) были предиктивны в отношении агрессивного заболевания после корректировки по уровню простат-специфического антигена, сумме баллов Глисона и клинической стадии. Дальнейший анализ определил 17 генов, представляющих несколько метаболических путей, которые и были интегрированы в алгоритм ГИП. В валидационном исследовании ГИП предсказывал рак с низкой степенью дифференцировки (отношение рисков [ОР] на 20 баллов ГИП: 2.3; 95% доверительный интервал [ДИ], 1.5-3.7; p < 0.001) и высокой стадией (ОР на 20 баллов ГИП: 1.9; 95% ДИ, 1.3-3.0; p = 0.003), определённых при патогистологическом исследовании операционного материала. ГИП предсказывал низкодифференцированный или высокостадийный рак даже после корректировки по известным клиническим факторам (p < 0.005), например, ОР 2.1 (95%, 1.4-3.2) наблюдалось после корректировки по шкале определения риска рака простаты. Ограничением валидационного исследования было включение пациентов с РПЖ малого объёма и промежуточного риска (сумма баллов Глисона - 3+4), для которых некоторые клиницисты не рекомендовали бы АН.

Заключение

Гены, представляющие различные метаболические пути, позволяют отличить агрессивный РПЖ по биопсийному материалу, несмотря на гетерогенность опухоли, её мультифокальность и недостаточное количество столбиков при биопсии. 17-генный ГИП на биопсийном материале улучшает прогнозирование наличия или отсутствия неблагоприятных гистологических паттернов и может помочь в выборе тактики между АН и немедленным лечением для пациентов с РПЖ.

Ключевые слова: новообразования простаты, экспрессия генов, гистология операционного материала, гетерогенность, геномный индекс простаты, клиническая валидация, клиническая ценность.

A 17-gene Assay to Predict Prostate Cancer Aggressiveness in the Context of Gleason Grade Heterogeneity, Tumor Multifocality, and Biopsy Undersampling

By: Eric A. Klein a, Matthew R. Cooperberg b c, Cristina Magi-Galluzzi d , Jeffry P. Simko b e , Sara M. Falzarano d , Tara Maddala f , June M. Chan b c , Jianbo Li f , Janet E. Cowan b , Athanasios C. Tsiatis f , Diana B. Cherbavaz f , Robert J. Pelham f , Imelda Tenggara-Hunter b , Frederick L. Baehner e f , Dejan Knezevic f , Phillip G. Febbo f , Steven Shak f , Michael W. Kattan g , Mark Lee f and Peter R. Carroll b

  • a Glickman Urological and Kidney Institute, Cleveland Clinic, Cleveland, OH, USA
  • b Department of Urology, University of California, San Francisco and UCSF Helen Diller Family Comprehensive Cancer Center, San Francisco, CA, USA
  • c Department of Epidemiology and Biostatistics, University of California, San Francisco, San Francisco, CA, USA
  • d Robert J. Tomsich Pathology and Laboratory Medicine Institute, Cleveland Clinic, Cleveland, OH, USA
  • e Department of Pathology, University of California, San Francisco, San Francisco, CA, USA
  • f Genomic Health, Inc., Redwood City, CA, USA
  • g Department of Quantitative Health Sciences, Cleveland Clinic, Cleveland, OH, USA

Автор перевода: Шатылко Тарас Валерьевич

Комментарии

Журнал "Европейская Урология"
European Urology (Европейская урология) 2014 сентябрь; 66(1)
Выпуски