La recaída peritoneal como forma aislada de recurrencia en el cáncer de colon suele suceder en el 25% de casos durante los dos años siguientes a una colectomía curativa. Actualmente, las limitaciones diagnósticas de los estudios de imagen y la ausencia de escalas predictivas para la recurrencia peritoneal excusa la realización de una cirugía de «second look» en pacientes de alto riesgo.
El objetivo de este estudio es evaluar la capacidad de algunos biomarcadores de transición epitelio-mesénquima (c-Met, IGF-1R y plexina β1) para predecir la colonización peritoneal posquirúrgica y desarrollar un modelo matemático capaz de predecir dicha recidiva carcinomatosa.
MétodosEstudio retrospectivo mediante técnicas inmunohistoquímicas para c-Met, IGF-1R y plexina β1 en 87 pacientes intervenidos por cáncer de colon con intención curativa. Fueron divididos en dos grupos según hubieran presentado recurrencia peritoneal o solo factores de riesgo para dicha recaída. La positividad de las muestras fue valorada por la tasa de células teñidas y la intensidad de la inmunotinción.
Se evaluó una posible asociación entre los hallazgos inmunohistoquímicos y la recaída peritoneal. El análisis estadístico de los biomarcadores con mayor valor pronóstico permitió desarrollar una fórmula matemática de riesgo a partir de coeficientes que aportan un valor específico a cada biomarcador y paciente.
ResultadosLa expresión en el tumor primario de c-Met mostró una tendencia estadística elevada (p: 0,074) mientras que IGF-1 (p: 0,022) y plexina β1 (p: 0,021) manifestaron una fuerte asociación con la recaída peritoneal. Sin embargo, el análisis multivariante seleccionó c-Met y plexina β1 como factores útiles para el modelo matemático predictivo de recurrencia peritoneal con una sensibilidad del 75,8% y una especificidad del 80,5% en pacientes con una tinción superior al 50% para ambos biomarcadores.
ConclusiónLa sobrexpresión de c-Met y plexina β1 se relaciona con un mayor riesgo de recaída peritoneal cuando es factible una resección radical en cáncer de colon. La alta probabilidad de éxito en el modelo matemático propuesto anima a su aplicación clínica en busca de candidatos a carcinoprofilaxis.
Peritoneal relapse as an isolated form of recurrence in colon cancer occurs in 25% of cases during the first two years subsequent to a curative colectomy.
Currently, the diagnostic limitations of imaging studies and the absence of predictive scales for peritoneal recurrence warrant “second look” surgery in high-risk patients.
The aim of this study is to assess features of some epithelial-mesenchymal transition biomarkers (c-Met, IGF-1R and plexin β1) in order to predict post-surgical peritoneal colonization and develop a mathematical model to predict carcinomatous relapse.
MethodsA retrospective study of the histopathological samples of 87 patients diagnosed with colon cancer who underwent radical resection was carried out, using immunohistochemical techniques for c-Met, IGF-1R and plexin β1. The patients were divided into two groups; those who had presented peritoneal recurrence and those who only had risk factors for this kind of relapse. Every stained sample was assessed by the rate of stained cells and immunostaining intensity.
A possible association between immunohistochemical findings and peritoneal relapse was evaluated. Statistical analysis of the biomarkers with higher prognostic value allowed a risk mathematical formula to be developed based on coefficients, providing a specific value to each biomarker and patient.
Resultsc-Met expression in the primary tumour showed a high statistical trend (p: .074) while IGF-1 (p: .022) and plexin β1 (p: .021) revealed a significative association with peritoneal relapse. However, the multivariate analysis selected c-Met y plexin β1 as useful factors for a predictive mathematical model on peritoneal recurrence with a 75.8% sensitivity and 80.5% specificity in patients with a staining more than 50% for both biomarkers.
Conclusionc-Met and plexin B1 overexpression is related to an increased risk of peritoneal relapse in cases of colon cancer where a radical resection is feasible. The encouraging outcomes of the proposed mathematical model may prove useful clinically in the identification of candidates for carcinoprophylaxis.
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