Resumen de Identificación de biomarcadores pronósticos y predictivos en cáncer de recto localmente avanzado tratado con quimiorradioterapia neoadyuvante
Introducción El cáncer colorrectal (CCR) es uno de los tumores más frecuentes de nuestro entorno con una incidencia creciente y una mortalidad elevada. Se estima que aproximadamente un tercio de todos los CCR se localizan en el recto. Entre las estrategias de tratamiento del cáncer de recto localmente avanzado (LARC) se encuentra la quimiorradioterapia (QRT) neoadyuvante seguida de cirugía basada en la extirpación total del mesorrecto. Esta estrategia ha demostrado mejorar los resultados en comparación con la QRT adyuvante, aunque no se han observado diferencias en supervivencia global.
Material y métodos Esta tesis presenta un estudio observacional retrospectivo de casos y controles en 77 pacientes diagnosticados de LARC entre 2007 y 2017 en el Hospital San Pedro de Logroño y la Fundación Hospital de Calahorra que fueron tratados con QRT neoadyuvante y cirugía. El estudio engloba cuatro fases.
• En la primera se realiza ultrasecuenciación masiva de las biopsias diagnósticas de una cohorte de 41 pacientes en busca de genes con expresión diferencial que permita predecir la recaída.
• En la segunda se estudia el mecanismo de acción de los genes encontrados en líneas celulares mediante su silenciamiento y sobreexpresión, para determinar su papel en proliferación o migración.
• En la tercera fase se aplica el modelo encontrado en la primera fase a una nueva cohorte de 36 pacientes para intentar validar esta firma genómica.
• En la cuarta fase se realiza un análisis estadístico de todas las variables clínicas, analíticas y patológicas de la cohorte completa.
Resultados En la primera fase hemos identificado un perfil de cinco genes con expresión diferencial con una excelente capacidad pronóstica (AUC = 0,937). De estos cinco genes, solo dos de ellos están identificados: EDEM3 y LINC01433. En la segunda fase, hemos demostrado que el silenciamiento de EDEM3 reduce la capacidad proliferativa y migratoria de las células HCT116 y que la sobreexpresión de LINC01433 aumenta los niveles de proliferación y migración de estas células, por lo que ambos genes podrían ejercer un papel promotor de la oncogénesis. En la tercera fase, no hemos demostrado la sobreexpresión de cuatro de los cinco genes del modelo pronóstico. Solo EDEM3 siguió estando sobreexpresado, aunque su capacidad pronóstica en solitario no fue relevante. En la cuarta fase encontramos que las mutaciones en KRAS se asocian a una menor supervivencia libre de recaída y supervivencia global a 5 años (p = 0,005 y 0,022; respectivamente). También confirmamos el valor pronóstico adverso de otras variables como la invasión vascular extramural (EMVI), la in invasión linfovascular (LVI), el grado histológico pobremente diferenciado (G3), Hb2<12,3g/dL; Hb3<11,45g/dL; LMR2<1,26 y PLR2>229,5 y afectación ganglionar tras la cirugía (ypN+).
También demostramos la ausencia de correlación entre el grado de regresión tumoral y la supervivencia.
Por último, hemos realizado un modelo pronóstico basado en cuatro variables: hemoglobina (Hb2), ratio linfocito/monocito (LMR2) y ratio plaquetas/linfocitos (PLR2) tras la QRT neoadyuvante y el número de ganglios metastásicos tras la cirugía (Nx) con una capacidad pronóstica de recaída excelente (AUC = 0,84; IC 95%: 0,74 – 0,94; p <0,001). Junto al modelo pronóstico, hemos analizado el papel de la bilirrubina como factor predictivo de respuesta con una capacidad discriminativa aceptable (AUC = 0,75; 95% CI 0.62 – 0,88; p = 0,001).
Conclusiones Describimos un modelo pronóstico de cinco genes con una elevada capacidad pronóstica, pero no hemos podido validarlo. La sobreexpresión de EDEM3 se mantiene en la población de mal pronóstico, por lo que el papel de este gen merece seguir investigándose. Las mutaciones de KRAS en los pacientes con LARC se asocian a un mal pronóstico. Proponemos un modelo de pronóstico de recaída en pacientes de acuerdo al número de ganglios linfáticos positivos tras la cirugía, los niveles de hemoglobina y las ratios LMR y PLR obtenidos tras la QRT neoadyuvante. Por último, la bilirrubina podría tener un modesto papel predictivo de respuesta a la QRT neoadyuvante
