Biomarcadores teciduais e urinários diagnósticos e preditores de agressividade do câncer de próstata - Ortega, Fábio Leme (2019)
Introdução: O câncer de próstata (CP) é a neoplasia mais comum do homem e o seu rastreamento e métodos de detecção têm sido motivo de grande discussão. Devido a sua alta prevalência, busca-se a identificação de tumores clinicamente significantes, evitando-se o supertratamento e seus consequentes efeitos colaterais. Atualmente a ressonância magnética multiparamétrica e outros marcadores moleculares têm sido utilizados, mas falham em acurácia. A busca de novos marcadores diagnósticos e de caracterização da agressividade do CP é urgente. Objetivos: Identificação do perfil de expressão dos genes ERG, SPOP, PTEN, AMACR, GOLM1, EN2 e NKX3.1 e dos miRNAs 21, 221, 100 e 141 no tecido proveniente de biópsias de próstata por agulha e avaliação de sua acurácia no diagnóstico e determinação do prognóstico do CP. Análise de proteínas glicosiladas na urina através da proteômica e espectometria de massa para o diagnóstico do CP. Materiais e Métodos: Estudo prospectivo, exploratório para identificação de biomarcadores diagnósticos e prognósticos de CP. Cento e trinta e dois pacientes com indicação de biópsia de próstata (PSA > 4,0 ng/ml e/ou alterações no toque retal) foram submetidos a biópsia prostática em sextantes no Hospital das Clínicas da Faculdade de Medicina da USP e no Instituto do Câncer do Estado de São Paulo (ICESP). Uma amostra aleatória de biópsia foi submetida a qRT-PCR para análise da expressão dos genes e miRNAs. A urina foi coletada após a biópsia e mantida a -20oC. Doze amostras de urina sendo seis de pacientes com diagnóstico de CP e seis com hiperplasia próstatica benigna foram submetidas a análise proteômica com espectrometria de massa. Os perfis de expressão de miRNAs, genes e proteínas foram comparados entre pacientes com e sem diagnóstico de CP. Avaliamos também o perfil de expressão de genes e miRNAs e sua relação com a graduação histológica de Gleason. Resultados: Os níveis aumentados de expressão tissular de NKX3, SPOP, AMACR, EN2, GOLM1 e ERG foram significativamente maiores no grupo CP quando comparados ao grupo controle p=0.03, p=0.004, p < 0.001, p < 0.001, p < 0.001, p=0,002 respectivamente. A avaliação da curva ROC revelou AUC de 0,744; 0,726; 0,692; 0,659; 0,646; 0,609 e 0,469 respectivamente para AMACR, GOLM1, EN2, ERG, SPOP, NKX3 e PTEN no diagnóstico do CP. Com base na análise de regressão linear foi proposto um modelo de análise conjunta dessas variáveis e criado um nomograma com GOLM1 e AMACR integrados com idade e níveis de PSA. A acurácia do nomograma proposto foi de 78,2% no diagnóstico do CP. Na avaliação prognóstica comparando dois grupos de Gleason 6 vs 7 a 10, os genes EN2, GOLM1 e AMACR foram significativamente mais expressos nos tumores mais agressivos (p=0,027, p=0,002, p=0,013 respectivamente). A curva ROC revelou AUC de 0,675, 0,727 e 0,684 respectivamente para EN2, GOLM1 e AMACR. Seguindo o mesmo tratamento estatístico do modelo diagnóstico proposto nesse estudo, foi elaborado um nomograma prognóstico com integração do PSA, idade e expressão de GOLM1 que mostrou uma acurácia de 79%. Na avaliação prognóstica entre os grupos Gleason 6 e 7 vs 8, 9 e 10 apenas os marcadores NKX3 e SPOP foram diferencialmente expressos, p=0,036 e p=0,044 respetivamente. A avaliação da curva ROC revelou AUC 0,704 e 0,696 para NKX3 e SPOP respectivamente. O nomograma proposto, a partir dessas informações e tratamento estatístico das variáveis, integrando PSA, idade e expressão de SPOP mostra uma acurácia de 89% na identificação de tumores de alto grau. Os miRNAs não apresentaram expressão significativamente diferente entre os grupos tanto para o diagnóstico quanto para o prognóstico. A análise proteômica revelou um painel de 56 N-glicopeptídeos capaz de discriminar completamente os grupos de pacientes com e sem CP. A avaliação da curva ROC para o painel formado mostrou uma AUC=1. Conclusões: A análise da expressão de genes em fragmento de biópsia de próstata por agulha, aleatoriamente retirado foi capaz de identificar a presença ou não do CP e caracterizar a sua agressividade. O nomograma desenhado a partir da expressão de GOLM1 e AMACR associados a idade e aos níveis de PSA mostrou acurácia de 78,2% no diagnóstico da doença. Os níveis de expressão tecidual de GOLM1 associados ao PSA demonstraram uma acurácia de 79,1% para a identificação de carcinomas com graduação >=7 e os níveis de expressão tecidual de SPOP associados ao PSA demonstraram uma acurácia de 89,0% para a identificação de carcinomas com graduação >=8. Os níveis de expressão de 56 N-glicopeptídeos intactos na urina mostraram uma ROC: AUC de 1 para o diagnóstico do câncer de próstata