Abstract
Purpose
O objetivo deste estudo foi construir um modelo prognóstico molecular baseado em genes assinaturas para pacientes com metástases hepáticas completamente ressecado por câncer colorretal (MCRC).
Métodos
Usando o chip gene Illumina HumanHT-12, amostras de RNA a partir das metástases hepáticas de 96 pacientes que foram submetidos a R0 fígado ressecção foram analisados. Os pacientes foram aleatoriamente designados para um treinamento (n = 60) e teste (n = 36) set. Os genes associados à sobrevida específica da doença (DSS) e fígado livre de recorrência de sobrevivência (SLRL) foram identificados por Cox-regressão e selecionado para construir um escore de risco molecular (MRS), utilizando o método de componentes principais supervisionado sobre o conjunto de treinamento. A MRS foi então avaliada no conjunto de teste independente.
Resultados
Dezenove e 115 genes foram selecionados para a construção da MRS para DSS e SLRL, respectivamente. Cada MRS foi validado no conjunto de teste; 3 anos as taxas de DSS /SLRL foram de 42/32% e 79/80% para pacientes com altos e baixos MRS, respectivamente (
p
= 0,007 para DSS e p = 0,046 para SLRL). Em um modelo multivariada controlando para uma pontuação de risco clínico previamente validado (CRS), a MRS permaneceu um preditor significativo de DSS (
p
= 0,001) e SLRL (
p
= 0,03). Quando CRS e MRS foram combinados, os pacientes foram discriminados melhor com 3 anos as taxas de DSS /SLRL de 90/89% no grupo de baixo risco (ambos os escores de risco baixo) vs 42/26% no grupo de alto risco (ambos os escores de risco alta), respectivamente (
p
= 0,002 /0,004 para DSS /SLRL).
Conclusão
MRS com base em perfis de expressão gênica tem alto valor prognóstico e é independente da CRS . Esta descoberta fornece uma estratégia potencial para uma melhor relação risco-estratificação dos pacientes com fígado MCRC
Citation:. Ito H, Mo Q, Qin L-X, Viale A, Maithel SK, AV Cabelo, et al. Perfis de Expressão (2013) Gene com precisão prever o resultado, como fígado ressecção em pacientes com câncer colorretal metastático. PLoS ONE 8 (12): e81680. doi: 10.1371 /journal.pone.0081680
editor: Noriko Gotoh, Instituto de Ciências Médicas da Universidade de Tóquio, Japão
Recebido: 11 de julho de 2013; Aceito: 15 de outubro de 2013; Publicação: 10 de dezembro de 2013
Direitos de autor: © 2013 Ito et al. Este é um artigo de acesso aberto distribuído sob os termos da Licença Creative Commons Attribution, que permite uso irrestrito, distribuição e reprodução em qualquer meio, desde que o autor original ea fonte sejam creditados
Financiamento:. Os autores não têm apoio ou financiamento para relatar
Conflito de interesses:.. os autores declararam que não existem interesses conflitantes
Introdução
Durante as duas últimas décadas, a gestão de metastático câncer colorretal (MCRC) confinado ao fígado mudou dramaticamente. Melhorias na quimioterapia sistêmica e regional, bem como tecnologia cirúrgica permitiu que um número crescente de pacientes a ser candidatos à ressecção com intenção curativa. [1] A ressecção hepática tem sido aceita como a terapia mais eficaz para MCRC resectable isolado para o fígado, com taxas de sobrevida em 5 anos documentados de até 58% para os pacientes bem selecionados. [2] – [4] No entanto, mesmo com a ressecção completa, a maioria dos pacientes desenvolvem recorrência, normalmente dentro do remanescente do fígado, e uma grande proporção deste grupo morreu no prazo de 2-3 anos. [5], [6] Portanto, a estratificação de risco precisa é essencial para otimizar a decisão individual tomada em seleção de cirurgia, e uso de terapias adjuvantes.
Vários sistemas de pontuação de prognóstico foram propostas com base em critérios clínicos para estratificar o risco de recorrência e de câncer relacionado à morte após a ressecção hepática para os pacientes com mCRC. [3], [7] – [10] No entanto a maioria dos sistemas são baseados em dados single-institucional e, portanto, estão impregnados com viés relacionado com padrões de referência locais, seleção de pacientes e abordagens de tratamento. Na verdade, os sistemas de pontuação de risco clínico não têm consistentemente resultados previu quando testado em todas as instituições [3], e não têm geralmente previu resultado bem o suficiente para afetar a prática clínica.
A tecnologia Gene microarray permite a análise detalhada dos perfis de tumores de expressão de genes , e tais “assinaturas genéticas” têm o potencial para ser marcadores biológicos mais precisos e consistentes para a previsão de resultados. Estudos têm demonstrado que as assinaturas de genes específicas podem ser marcadores poderosos para prever os resultados a longo prazo após o tratamento para várias cancro, incluindo da mama [11] – [13], do pulmão [14], [15], do cólon [12], [16], [17] e do fígado. [18] Até à data, não há dados disponíveis sobre perfis de expressão gênica em pacientes com mCRC ressecado para o fígado.
O objetivo deste estudo foi avaliar o perfil de expressão gênica em MCRC ressecado isolado para o fígado, a fim para desenvolver um biomarcador de prognóstico refletindo a biologia do tumor mais poderosos e precisos para prever resultados a longo prazo.
Métodos
amostras dos doentes e RNA Extração
Este estudo foi aprovado pelo Memorial Sloan-Kettering Cancer Center (MSKCC) Institutional Review Board (IRB). Todos os pacientes forneceram consentimento por escrito para recolha de tecidos e utilizá-los para fins de pesquisa. espécimes de tumor fresco congelado de MCRC em amostras de fígado ressecados foram obtidas em nosso banco de tecidos departamental em um IRB separado aprovado protocolo de colheita de tecidos. Todos os tumores metastáticos arquivados no banco de tecidos foram coletadas no momento da cirurgia de pacientes que foram submetidos a ressecção hepática em nossa instituição. A informação clínica para os pacientes, incluindo dados demográficos, achados patológicos e estádio, terapia perioperatória e dados de acompanhamento foi obtido a partir de um banco de dados de ressecção hepática prospectivamente mantido e complementado por revisão de prontuários correspondente.
abordagem dos autores à ressecção hepática para o cancro colo-rectal metastático tem sido descrito anteriormente. [2], [6], [8] Em geral, os pacientes foram submetidos a operação quando um benefício terapêutico foi considerado susceptível e o tratamento de todas as doenças era tecnicamente viável. imagem pré-operatória incluiu tomografia computadorizada com contraste do tórax, abdome e pelve, com imagens adicionais realizadas a critério do médico assistente. A colonoscopia foi realizada dentro de 1 ano da ressecção hepática. As decisões a respeito do uso de perfusão hepática arterial (HAI), adjuvante e /ou quimioterapia sistémica neo-adjuvante foram feitas numa base individual em conjunto com consultoria médicos oncologistas. [19] Os pacientes foram acompanhados com avaliações clínicas periódicas, os níveis séricos de CEA e tomografia computadorizada de tórax /abdome /pelve.
Nossa unidade já publicou uma pontuação de risco clínico (CRS), utilizando variáveis pré-operatórias, em um esforço para estratificar pacientes em termos de sobrevida após a ressecção hepática para MCRC. [8] Os fatores que compõem o CRS incluem: 1) o status do nó de linfa do tumor primário, 2) intervalo livre de doença ( 12 meses ou ≥ 12 meses), 3) nível de CEA no soro antes da ressecção hepática ( 200 ng /ml ou ≤200 ng /ml), 4) o número de tumores hepáticos (1 ou 1) e 5) o tamanho do tumor (cm ≤5 ou 5 cm). Os pacientes recebem 1 ponto para cada fator adverso, eo CRS representa a soma. Os pacientes foram divididos em dois grupos:. Alto risco (CRS≥3) e baixo risco (CRS 3)
Os desfechos do estudo foram de doenças específicas de sobrevivência (DSS), a sobrevida global livre de recidiva (RFS) e fígado sobrevida livre de recidiva (SLRL). DSS foi medido a partir do momento da ressecção hepática à morte ou a última seguimento. RFS e SLRL foram medidos a partir do momento da ressecção hepática para o momento em que 1
st recorrência e fígado recorrência foi detectada, respectivamente.
De janeiro de 2000 a agosto de 2007, um total de 446 amostras de pacientes que ressecção hepática foram submetidos para MCRC foram bancados. Os pacientes com metástases extra-hepáticas, aqueles que foram submetidos a uma ressecção positiva margem, aqueles com CRS falta marcar de dados e aqueles sem um adequado seguimento foram excluídos. Após essas exclusões, foram avaliados cortes congelados de 307 amostras OCT-embutidos. Após a verificação histológico por coloração com hematoxilina e eosina, 187 das quais tinham de ter, pelo menos, 70% de células tumorais viáveis. Essas amostras de tecido congelado foram macrodissected da área seleccionada do bloco de outubro e o ARN foi extraído usando o reagente TRIzol (Invitrogen, Carlsbad, CA), tal como recomendado pelo fabricante. A qualidade RNA destas 187 amostras foi então testado com um 2100 Bioanalyzer (Tecnologia da Agilent, Palo Alto, CA), e 96 deles foram encontrados para ser de qualidade adequados para a análise microarray com o número de integridade do RNA (RNI) ≥7.
análise
Microarray
ARN total extraído foi transcritos de modo inverso através de um método previamente publicado [20] e o molde de ADN de cortesia resultante foi aplicado para análise da expressão do gene. Os ADNc alvo foram hibridadas com HumanHT Ilumina-12 Gene Chip contendo um total de 47,231 conjuntos de sondas de genes anotados (Illumina, San Diego, CA). Arrays foram escaneados usando protocolos Ilumina padrão e scanners. dados de microarranjos estão disponíveis no banco de dados ArrayExpress (www.ebi.ac.uk/arrayexpress) sob o número de E-MTAB-1951. A expressão dados brutos foram analisados utilizando software estatístico R, que está disponível na Internet, no https://cran.r-project.org/.
Métodos Estatísticos
Os pacientes foram aleatoriamente designados para a formação e conjuntos de testes em uma proporção 02:01. Os dados da coorte conjunto de treinamento foi usado para selecionar genes prognósticos e construir escores de risco moleculares (MRS), e os dados da coorte de testes conjunto foi utilizado para a sua validação.
Os dados de microarranjos foram LOG2 transformada e quantil normalizado. [21] O método de componentes principais supervisionado foi utilizado para identificar genes de prognóstico assinaturas conforme descrito anteriormente. [22] Em resumo, em primeiro lugar, os coeficientes de regressão univariadas para cada gene associado com resultados específicos (DSS, RFS, ou SLRL) nos dados de treinamento foram calculados utilizando o modelo de riscos proporcionais de Cox [23]. Em segundo lugar, os genes significativamente associada com o desfecho (
p Art 0,001) foram classificados em ordem de coeficiente de regressão e os principais genes com o coeficiente sobre o valor do limiar foram selecionados como “princípio da componente”. O valor de limiar foi estimado e determinado usando a validação cruzada. Em terceiro lugar, o primeiro componente principal foi usada para criar as MRS, que foi definido como a combinação linear de sinais de expressão ponderados com o coeficiente de regressão padronizado de Cox como o peso.
Os pacientes da coorte conjunto de treinamento foram classificados em um grupo de alto e baixo risco com base no valor médio da MRS. A MRS mediana foi escolhido como limiar, a fim de eliminar o efeito de valores extremos no conjunto de treino e para ter o mesmo número de pacientes nos grupos de alto e baixo risco. probabilidades de sobrevivência foram estimadas utilizando o método de Kaplan e Meier [24] e comparadas pelo teste de Log-Rank. De nota, embora nós tentamos construir uma MRS para DSS, RFS e SLRL, não foi possível calcular uma MRS adequadamente prognóstico para RFS. Portanto, a análise apresentada focada em DSS e SLRL.
Como alguns pacientes com MCRC morreu de recorrência extra-hepática, o evento de recorrência hepática e morte específica por câncer podem competir uns com os outros. Para avaliar o efeito de morte por cancro no fígado sem recorrência análise do gene de recorrência específico do fígado, genes associados com fígado de recidiva foram avaliadas por dois métodos analíticos; análise de risco competindo em que a morte específica por câncer foi considerado como concorrente e análise de risco de Cox-regressão em que foi considerado como censura. [25].
Para a validação dos modelos MRS avaliamos a discriminação de DSS e SLRL pela MRS quando aplicado à coorte conjunto de teste. A MRS eo valor limiar, derivado do coorte conjunto de treinamento não foram re-estima, mas diretamente aplicada ao conjunto de teste. A discriminação foi quantificada utilizando a concordância do índice. [26] índices de concordância variar de 0 a 1, com um valor de 1 indica que o modelo discrimina perfeitamente entre os pacientes de maior e menor risco de morte (ou recorrência), e um valor de 0,5, indicando que a capacidade de previsão do modelo é não melhor do que sozinho acaso. A relação estatística entre a MRS e da SRC foi avaliada utilizando análise de Cox-regressão multivariada. A Figura 1 apresenta o fluxo experimental do estudo.
Noventa e seis amostras foram selecionadas de nosso banco de tecidos do departamento. Os pacientes foram aleatoriamente designados para o conjunto de treinamento e teste criado por 02:01. A pontuação molecular foi construído com base nos dados da coorte conjunto de treinamento e validado usando os dados na coorte conjunto de teste.
A comparação das variáveis categóricas foi utilizado o teste exato de Fisher e as variáveis contínuas foram apresentadas como valores médios ± erro padrão (SE), a menos que indicado de outro modo, e em comparação com uma amostra de dois
t
-test. A 2-sided
p
valor. 0,05 foi considerado significativo
Resultados
dados demográficos do paciente e Escore de Risco Clínico (CRS)
Dos 96 pacientes incluídos no estudo, 37 (39%) tiveram um SIR ≥3. Sessenta e nove pacientes (72%) receberam quimioterapia prévia para a ressecção hepática e 79 (82%) receberam quimioterapia adjuvante (45 quimioterapia sistémica sozinho, 34 combinação de quimioterapia sistêmica e regional utilizando HAI). Acompanhamento médio foi de 30 meses (variação, 2-108 meses) para todos os pacientes e 39 meses (variação, 2-108 meses) para os sobreviventes. Durante o período do estudo, 66 pacientes (69%) desenvolveram qualquer recorrência e 45 (47%) desenvolveram recorrência fígado. O fígado foi o local 1
st de recorrência de 29 pacientes enquanto sites extra-hepáticas foram o primeiro local de recorrência em 37 pacientes. Trinta e nove pacientes (41%) morreu de câncer, das quais 33 (85%) morreram com recidiva documentada no fígado remanescente. Os dados demográficos do paciente, características do tumor, escore de risco clínico, tipo de quimioterapia adjuvante e da taxa de eventos (morte por câncer, de recorrência global ou recorrência hepática durante o período do estudo) não diferiu significativamente entre os pacientes na formação e conjuntos de testes (Tabela 1).
Seleção de genes associados com DSS /SLRL e Construção de Molecular Risk Score (MRS)
em primeiro lugar, analisou os dados de pacientes de expressão de genes no conjunto de treino utilizando o componente princípio supervisionado Método. Dezenove e 115 transcritos do gene foram selecionados como prognostically relevantes para DSS e SLRL, respectivamente. Doze dos 19 genes (65%) de DSS também foram seleccionados de entre os genes para SLRL. As listas de genes estão listados na Tabela S1. Fomos incapazes de seleccionar genes e calcular uma assinatura molecular útil para a recorrência geral (dados não apresentados). Desde recorrência fígado e morte por câncer são potencialmente concorrentes endpoints, avaliamos os genes associados com a reincidência específica de fígado usando duas análises diferentes; análise de risco concorrentes e análise de Cox-regressão. Como mostrado na Figura 2, os dois conjuntos de
P
-Valores para cada gene calculados por estes dois métodos foram muito semelhantes (coeficiente de correlação Peason [CC] = 0,97). Esta constatação indicou que o efeito competindo de morte por câncer sem recorrência hepática na análise genética para SLRL foi insignificante e, portanto, foi calculado o MRS para SLRL com base na mesma análise usada para calcular a MRS para DSS.
Cada ponto representa
p
-Valores para o gene em ambas as análises.
MRS de seguida, foram calculadas e os pacientes foram classificados como de alto ou baixo risco para morte por câncer e recorrência de fígado, respectivamente. Entre os 60 pacientes no conjunto de treinamento, os pacientes no grupo de alto risco teve um DSS e SLRL significativamente menor em comparação com aqueles no grupo de baixo risco (DSS: a média de 44 meses versus não chegou, e as taxas DSS 3 anos, 52% vs 90%,
p Art 0,001, SLRL: mediana de 12 meses versus não alcançado, e as taxas de SLRL de 3 anos, 23% vs 86%,
p Art 0,001, Figura 3A) .
A. As estimativas de Kaplan-Meier de DSS (painel esquerdo) e SLRL (painel direito) para os pacientes em grupos de alto risco e de baixo risco entre a coorte conjunto de treinamento (N = 60) estimativas B. Kaplan-Meier de DSS (painel esquerdo) e SLRL (painel direito) para os pacientes em grupos de alto risco e de baixo risco entre a coorte conjunto de teste; De nota, os valores-limite para discriminar o grupo de alto risco e de baixo risco foram os mesmos utilizados na análise para a coorte conjunto de treinamento.
Validação da MRS Usando Teste Cohort Independent
Um conjunto de teste independente de pacientes foi usado para validar o desempenho da MRS como marcador de prognóstico para morte por câncer e recorrência fígado. As associações de variáveis clínico-patológicas com assinaturas de alto e de baixo risco, tanto no treinamento e teste conjuntos estão resumidos na tabela 2. Não houve correlação entre a MRS, CRS, o uso da quimioterapia antes ou após a ressecção hepática ou quimioterapia regional com HAI, com exceção de uma correlação estatisticamente fronteira entre MRS e da SRC para SLRL (
p
= 0,054). Os pacientes no teste de definir com uma alta MRS teve menor DSS e SLRL em comparação com aqueles no grupo de baixo risco (DSS: média, 28 meses vs não chegou, e as taxas de DSS de 3 anos, 42% vs 79%,
p
= 0,007, SLRL: mediana, 19 meses versus não chegou, e as taxas LDFs de 3 anos, 32% vs 80%,
p
= 0,046, respectivamente, Figura 3B)
os índices de concordância da MRS como uma variável contínua para DSS e SLRL na análise da coorte conjunto de teste foram 0,71 e 0,70, enquanto que aqueles de CRS para DSS e SLRL foram 0,65 e 0,66. O MRSS desempenho melhor em pacientes exigentes em alto e baixo risco de ambos DSS e SLRL comparação com o CRS. Além disso, na análise de Cox-regressão multivariada incluindo tanto MRS e CRS, MRS permaneceu um preditor independente e significativa da DSS e SLRL, indicando que a MRS fornecida informação prognóstica adicional sobre a CRS. (Tabela 3).
Combinação de MRS e CRS Constitui um melhor prognóstico marcador
Uma vez que a MRS foi mostrado para fornecer informação prognóstica adicional para DSS e SLRL, independente do CRS, avaliou-se o quão bem a combinação destes dois resultados discriminados resultados. Os pacientes foram divididos, com base no CRS e MRS, em três grupos: alto risco (CRS e MRS tanto de alta), de baixo risco (CRS e MRS de baixo) e risco intermediário, (aqueles que não se encaixam nesses dois grupos) . Com base nesta estratificação, as curvas de sobrevivência para DSS e SLRL para estes três grupos foram claramente separados nas análises tanto da formação e grupos de teste. Para os pacientes formação de coorte (n = 60), as taxas DSS /SLRL 3 anos foram de 91/85% no grupo de baixo risco, enquanto eles foram de 81/60% e 29/13% no grupo de risco intermediário e alto, respectivamente (
p Art 0,001 para DSS e
p Art 0,001 para SLRL). Para os pacientes de teste de coorte (n = 36), as taxas DSS /SLRL 3 anos foram de 90/89% no grupo de baixo risco, enquanto eles foram de 51/42% e 42/26% no grupo de risco intermediário e alto, respectivamente (
p
= 0,002 para DDS e
p
= 0,004 para SLRL). Quando o mesmo esquema de estratificação do risco foi aplicada a todo o grupo, os doentes no grupo de baixo risco tinham significativamente mais DSS e SLRL em comparação com aqueles em risco o intermediário e os grupos de alto risco: DSS; mediano, não alcançou vs 60 meses versus 28 meses e taxa de DSS de 3 anos, 90% vs 70% vs 34% (
p Art 0,001), SLRL; NR mediana vs 40 meses versus 7 meses, e taxas de SLRL de 3 anos, 86% vs 54% vs 10% (
p Art 0,001) para os pacientes em grupos de alto, médio e baixo risco, respectivamente (Figura 4).
A. Kaplan-Meier estimativas de DSS (painel esquerdo) e SLRL (painel direito) para pacientes nos grupos de alto, médio e baixo risco entre a coorte conjunto de treinamento (N = 60) estimativas B. Kaplan-Meier de DSS (painel esquerdo) e SLRL (painel direito) para os pacientes do grupo de alto, médio e baixo risco entre a coorte conjunto de teste (N = 36) estimativas C. Kaplan-Meier de DSS (painel esquerdo) e SLRL (painel direito) para pacientes na alta , o grupo intermediário e super-baixo risco entre toda a coorte (N = 96).
Discussão
Embora uniformemente classificado como doença no Estádio IV por estadiamento TNM tradicional, MCRC hepática é um doença heterogênea com variável resposta à terapia e resultados variáveis de longo prazo. Após a ressecção completa, as taxas de cura de 10 anos são aproximadamente 20%, no entanto, de 20 a 30% dos doentes morrem da doença no prazo de 2 anos. [2], [27] Embora vários esquemas de estratificação de risco com base em fatores clínico-patológicos têm sido desenvolvidos, nenhum deles foi capaz de pacientes de risco-stratify suficientemente suficiente para orientar as decisões de tratamento ea maioria não são consistentes quando testado em diferentes instituições. [3] Além disso, a previsão dos padrões de retorno tem sido fraca e essa habilidade pode ter implicações substanciais para estratégias de terapia adjuvante. É claro que precisamos de melhores ferramentas de prognóstico que podem afetar as decisões de tratamento.
No presente estudo, foram examinados os perfis de expressão gênica global de MCRC hepática em pacientes submetidos a ressecção hepática potencialmente curativa e construído MRSS de prever resultados a longo prazo após a cirurgia. O ERM foram validados para ser capaz de prever de forma independente DSS e SLRL. É importante ressaltar que essa capacidade de prognóstico foi independente do nosso melhor preditor clínico, o CRS. Quando a MRS foi utilizado em combinação com o CRS, fomos capazes de identificar subgrupos de pacientes com extremamente alto e baixo risco de recorrência hepática e morte. Nossos resultados indicam um grande potencial para as assinaturas genéticas como um guia para a terapia personalizada para pacientes com insuficiência hepática potencialmente ressecável MCRC.
Um dos grandes desafios na aplicação de um sistema de estadiamento clínico para resectable MCRC hepática é um grande e crescente heterogeneidade clínica uma vez que a quimioterapia nova e mais eficaz tem sido desenvolvido. aumento do uso recente de quimioterapia eficaz ampliou a indicação para tratamento cirúrgico e fez mais pacientes potencialmente elegíveis para ressecção. Como resultado, a heterogeneidade adicional de tratamento de fundos contribuiu para a complexidade desta população de pacientes limitando ainda mais a ampla aplicabilidade e poder prognóstico das variáveis clínico-patológicas. Azye et al recentemente demonstrada uma diferença significativa no poder preditivo de vários sistemas de pontuação de risco clínicos para pacientes com CCRm que fizeram e não receberam quimioterapia prévia para a ressecção hepática. Além disso, nos pacientes que receberam quimioterapia prévia à ressecção os sistemas de pontuação de risco clínicos foram mais precisos quando medido após a resposta à terapia foi contabilizada. [28] Esta observação ainda destaca as limitações de sistemas de estadiamento clínico na era atual.
Apesar do fato de que 75% dos nossos pacientes receberam vários regimes de quimioterapia como terapia adjuvante ou neoadjuvante, o CRS foi mostrado para ser um preditor razoavelmente precisa de morte por câncer e recorrência hepática (índices de concordância 0,65 e 0,66, respectivamente). Este resultado é consistente com os resultados previamente relatados da nossa instituição. [2], [6], [8] No entanto, a CRS é imperfeita para uso clínico como um guia para individualizar a terapia para pacientes com operável MCRC hepática. Em primeiro lugar, a capacidade preditiva do CRS não consistentemente prever resultados em populações de pacientes semelhantes em diferentes instituições. Por exemplo, Zakaria, et al relataram um índice de concordância muito menor (0,56) para os nossos CRS quando foi aplicada a sua coorte de pacientes na Clínica Mayo. [3] Em segundo lugar e mais importante, a diferença de resultados para os pacientes com alta e baixa SIR não é grande o suficiente para afetar a gestão clínica. Por exemplo, a média de sobrevida de pacientes com alta CRS neste estudo foi de 38 meses, o que torna difícil para recomendar contra a ressecção para estes pacientes. Portanto, nosso objetivo foi identificar um biomarcador genético que pode identificar os pacientes com resultados tão favorável ou pobres que as decisões clínicas poderiam ser prestados; evitar a cirurgia fútil ou realizar a cirurgia em pacientes com características clínicas, aparentemente pobres.
expressão gênica global de perfis em MCRC provavelmente irá proporcionar um maior conhecimento sobre a biologia subjacente e comportamento clínico de pacientes específicos. Também parece provável que esse perfil genético acabará por fornecer assinaturas prognósticos que pode ditar regimes de tratamento específicos com base na previsão resultado superior. Não é surpreendente que os nossos MRS, com base no perfil genético, era uma ferramenta de prognóstico poderoso e independente para a mortalidade e recorrência padrões relacionados com o cancro. Uma descoberta extremamente importante neste estudo foi de que havia uma discrepância significativa no risco-estratificação por CRS e MRS e que esses escores prognósticos foram independentemente preditivo baseado em uma análise multivariada. Por exemplo, entre os pacientes que classificados como de alto risco para morte por câncer pela MRS, mais da metade (53%) deles foram classificados como de baixo risco pelo CRS ( 3). Essa descoberta indica que a combinação de ferramentas clínicas e moleculares de prognóstico pode ser o método mais poderoso de previsão de resultado e impacto decisões tratamentos para pacientes com resectable MCRC hepática.
Além da morte específica por câncer, em geral e recorrência de fígado foi escolhido como um dos pontos de extremidade de falha do tratamento no estudo corrente. Sem previsão exata da RFS gerais pôde ser determinado. Embora a razão pela qual um gene assinatura não conseguiu ser associada com recorrência geral não é claro, uma possível explicação é a imprecisão no diagnóstico de recorrência extra-hepática, especialmente nos gânglios linfáticos. Tsunoda et ai. relatado apenas 75% de precisão no diagnóstico de metástases em linfonodos de cancro colorectal por PET /CT. [29] Deve notar-se que, neste estudo, a recorrência foi definida com base em estudos de imagem e confirmação histológica foi obtido não é necessário. Embora a quimioterapia HAI é bem conhecido para reduzir a reincidência de fígado após hepatectomia para MCRC [19], [30], que não tem sido universalmente aceite devido à dificuldade de administrar esta terapia e as preocupações com a toxicidade biliar. [31] previsão precisa de reincidência específica do fígado seria útil para selecionar pacientes com maior probabilidade de se beneficiar de terapias adjuvantes regionais, tais como HAI quimioterapia. Neste estudo, um terço dos pacientes recebeu quimioterapia HAI como terapia adjuvante. No entanto, a fracção de doentes que receberam quimioterapia HAI não foi superior no grupo com uma alta MRS para a recorrência do fígado do que no um com um baixo MRS. Como foi o caso de DSS, o CRS e MRS eram independentes umas das outras na sua capacidade de prever a recorrência fígado e eram poderosos em combinação em predizer este evento.
MRS fornece informação prognóstica adicional sobre a CRS ea combinação destes dois melhora significativamente a estratificação de risco após a ressecção hepática. Entre toda a coorte, 90% dos pacientes classificados como de alto risco por ambos CRS e MRS desenvolveu recorrência fígado e mais de 65% morreram no prazo de 3 anos, enquanto mais de 85% das pessoas classificadas de baixo risco, tanto pelo CRS e MRS foram recorrência de fígado livre e 90% estavam vivos em 3 anos. Identificação e validação adicional de tais grupos de alto e baixo risco poderia levar à consideração da terapia individualizada para estes pacientes. Por exemplo, as abordagens não-operatório poderia ser considerada para pacientes com alto risco de morte precoce e adjuvantes estratégias regionais tais como HAI quimioterapia poderia ser considerado para pacientes com alto risco de recorrência do fígado. Por outro lado, pacientes com baixo risco de falha poderia ser considerado para a cirurgia sozinha sem quimioterapia adicional. avaliação prospectiva do uso desses dados prognósticos poderosos na seleção de pacientes para novas abordagens terapêuticas é justificada.
Os genes que constituem os escores de risco foram selecionados de uma maneira puramente estatística do conjunto de genes na matriz , e um papel mecanicista na progressão do cancro colo-rectal não foi definido para muitos. No entanto, alguns dos genes seleccionados têm mostrado desempenhar um papel importante na biologia do cancro. Por exemplo,
FGFBP1
(proteína 1 de ligação ao factor de crescimento de fibroblastos) foi identificada como um dos genes com o maior impacto, tanto DSS e SLRL. Este gene é mostrado desempenhar um papel crítico na promoção de angiogénese tumoral em vários cancros, incluindo o colorrectal. [32] Outro gene preditivo identificado no presente estudo foi
BAG3
(BCL-2 associada athanogene 3), que é conhecido por ter efeitos anti-apoptóticos em células cancerosas e aumentar a resistência à quimioterapia. [33] A lista de genes preditivos que identificamos também pode fornecer uma visão e direção para o estudo da biologia do cancro colorectal metastizado resectable para o fígado, bem como proporcionar aos potenciais novos alvos para o desenvolvimento terapêutico. Por outro lado, é importante notar que este estudo não foi desenhado para explorar caminhos biológicos relacionados, e que as assinaturas de expressão não inclui todos os eventos genéticos relevantes para explicar a biologia do tumor subjacente.
As limitações do presente estudo incluem a sua natureza retrospectiva, viés de seleção das amostras tumorais e tamanho da amostra limitada. Devido às limitações técnicas do gene chip Illumina, apenas os pacientes com tecido congelado bancados poderiam ser incluídos. Além disso, algumas das amostras de tecido com cDNA de qualidade foram excluídos, a fim de obter dados precisos. Na verdade, 31% dos nossos pacientes foram excluídos do estudo, pois o tumor não continha células viáveis suficientes no rastreio exame histológico. Além disso, os tumores com uma resposta completa à quimioterapia radiológico não foram em nosso banco de tumores. Portanto, a avaliação prospectiva da MRS usando tecidos obtidos antes da quimioterapia neoadjuvante é uma consideração importante. Felizmente, mais recente tecnologia que permite perfil genômico das amostras parcialmente degradada, como o tecido fixado em formol [18], [34] está a ser desenvolvido e usado. Além disso, o desempenho das tecnologias actuais de matriz à base de hibridização continua a melhorar, diminuir os custos ao mesmo tempo [33], [34]. A heterogeneidade genética de vários tumores metastáticos pode ser outra limitação deste estudo. A maioria dos pacientes tinham vários tumores, mas apenas um tumor por paciente foi ensaiada. Dois estudos que avaliam os perfis de expressão gênica tanto de câncer colorretal primário e correspondentes metástases hepáticas demonstraram perfis de expressão gênica muito semelhantes entre os tumores primários e metastáticos. [35], [36] Tendo em conta a similaridade no perfil de genes entre os tumores primários e metastatatic é provável que a expressão do gene de múltiplas metástases do fígado num paciente são semelhantes.