Análisis de nuevos biomarcadores en el cáncer de próstata

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Publication date
2019
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26-09-2019
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La próstata es un órgano interno del aparato reproductor del hombre. y se encarga de producir un fluido que se secreta a la uretra y que formará una parte fundamental del eyaculado por sus propiedades enriquecedoras y protectoras del esperma. Se organiza en tres áreas principales denominadas zona periférica de transición y central. Zona periférica abarca alrededor del 70% del tejido glandular prostático y es donde se localiza el 70-75% de los casos de cáncer de próstata (CaP). El cáncer de próstata (CaP) es la segunda malignidad de órgano sólido más diagnosticada a nivel mundial. Representa la mayor causa de enfermedad y mortalidad para los hombres. Edad, raza, antecedentes familiares y carga o predisposición genética se consideran los factores de riesgo (FR) clásicos. La supervivencia de los pacientes con CaP está íntimamente relacionada con el estadio del tumor en el momento del diagnóstico. Los pacientes diagnosticados de CaP en su estadio más temprano presentan una supervivencia a 5 años cercana al 100% mientras que aquellos en los que se detectan metástasis, cae hasta el 23,9%. Por este motivo, es importante la implementación de un sistema de cribado en varones asintomáticos con el objetivo de detectar tumores en los estadios más tempranos posibles puesto que ello debería reducir la morbilidad y mortalidad asociadas. Como norma general se recomienda abordar el cribado de CaP mediante la determinación de PSA en suero con varones de riesgo intermedio a la edad de 50 años. En la actualidad el PSA sigue considerándose el más útil de los biomarcadores en el manejo de los pacientes con CaP y se requiere en todas las fases de la enfermedad. Aunque el PSA se considera un buen predictor de estado patológico en pacientes con niveles elevados, en aquellos pacientes con niveles en la “zona gris” (4-10 ng/mL) presenta una correlación muy pobre. En pacientes con hiperplasia benigna de próstata (HBP), prostatitis, retención urinaria y tras intervenciones tales como la biopsia prostática pueden producirse elevaciones de los niveles de PSA. Con el objetivo de mejorar el rendimiento diagnóstico del PSA se han venido desarrollando nuevos algoritmos diagnósticos como la densidad del PSA (PSAD), el cociente fPSA/PSA total y más recientemente el Prostate Health Index (PHI), Prostate Cancer Antigen 3 (PCA3), 4kScore y0 SelectMDx entre otros. Una vez el cribado aporta una sospecha de CaP, la realización de una biopsia transrectal de próstata guiada por ecografía (BP) es a día de hoy la técnica de elección para la obtención de tejido cuyo estudio histológico aporte el diagnóstico definitivo de CaP. La técnica, por su carácter invasivo no está exenta de complicaciones siendo las infecciones y el sangrado las más representativas. El objetivo de este estudio es evaluar la capacidad diagnóstica de diferentes marcadores biológicos (PSA, PSA libre, % de PSA libre, densidad del PSA, Interleucina-6, índice de salud prostática (PHI) y sE-cad) en el cáncer de próstata (CaP). Para ello se han incluido en el estudio 174 varones con edades comprendidas entre 45 y 79 años (y más de 10 años de expectativa de vida) con valores de PSA entre 3 y 10 ng/ml a los que se les ha realizado una biopsia transrectal ecodirigida. Trabajamos con la hipótesis de que los biomarcadores PHI, IL-6 y s-Ecad mejoraran el rendimiento diagnóstico bioquímico tradicional y permitirán por lo tanto realizar una indicación más precisa de la biopsia prostática. Comparamos los resultados de PSA, PSA libre, % de PSA libre, densidad del PSA, Interleucina-6, índice de salud prostática (PHI) y sE-cad con la presencia de CaP hallado en el tejido prostático mediante BP. Confeccionamos 5 modelos que estaban compuestos por grupos de pruebas en función de su accesibilidad económica y su automatización. El Modelo 0 se compuso de PSA, PSA libre y % de PSA libre (pruebas diagnósticas automatizadas de rutina y fácilmente accesible), el Modelo 1 se compuso del Modelo 0 mas densidad del PSA que requiere la realización de una ecografía prostática, el Modelo 2 se compuso del modelo 1 más PHI que es una prueba que puede automatizarse pero que no se considera una prueba de rutina, el Modelo 3 se compuso del modelo 1 más sE-cad que es una prueba que requiere un tratamiento preanalítico manual y tampoco se considera una prueba de rutina sino más bien experimental y el Modelo 4 que se compuso del Modelo 1 más PHI y sE-cad. Tras realizar el análisis de los datos mediante un modelo multivariante pudimos determinar las variables estadísticamente significativas para cada modelo. Además construimos las curvas ROC para cada modelo y observamos un incremento significativo del AUC cuando a los modelos 0 y 1 se les añade PHI o sE-cad. Sin embargo, al comparar el modelo que incluye todos los biomarcadores (Modelo 4) con el modelo que incluye PHI (Modelo 2) (AUC=0,887 vs 0,870, p-valor = 0,136) o sE-cad (Modelo 3) (AUC:0,887 vs 0,867, p-valor = 0,095) estas diferencias no son tan notables. Por lo tanto teniendo en cuenta que PHI es una prueba más accesible que sE-cad y que ha demostrado una capacidad diagnóstica considerable (AUC=0,87) consideramos el modelo 2 como el que tendría un mayor potencial de establecerse en la práctica clínica del escenario de nuestro estudio. Por lo tanto podemos concluir que en el contexto de CaP global, por criterios de accesibilidad y rendimiento diagnóstico (AUC=0,870), el modelo que incluye como variables la edad, %fPSA, PSAD y PHI es el que mejor predice la presencia de enfermedad prostática maligna.
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