Biomarcatori di imaging avanzati nel cancro alla prostata: un balzo verso la precisione nella stratificazione del rischio e nella previsione del BCR
Il cancro alla prostata (PCa) è un problema di salute importante, il secondo tumore più comune tra gli uomini a livello mondiale, e la seconda causa di morte per cancro negli uomini1La complessità e la variabilità nella sua progressione richiedono metodologie avanzate per una stratificazione accurata del rischio e la previsione della recidiva biochimica (BCR)2Sono stati ideati numerosi sistemi di stratificazione del rischio per aiutare a differenziare i tumori aggressivi da quelli indolenti per mitigare questa variabilità.
Un recente studio pubblicato in Cancers approfondisce il potenziale di utilizzo dei profili di biomarcatori di imaging estratti dalla risonanza magnetica (MRI) per migliorare la precisione nell'identificazione dei pazienti con PCa con un rischio più elevato di BCR e per orientare le decisioni terapeutiche in modo più efficace.

Uno sguardo più da vicino ai profili dei biomarcatori di imaging
Lo studio mirava a discernere i profili dei biomarcatori di imaging, in particolare quelli che coinvolgono la perfusione/diffusione e le caratteristiche radiomiche delle risonanze magnetiche, che potrebbero distinguere i pazienti in base al loro rischio e alla comparsa di BCR un decennio dopo la diagnosi. La ricerca ha coinvolto 128 pazienti, con un'età media di 71 anni, che sono stati valutati retrospettivamente. Questi pazienti, diagnosticati con PCa localizzato, sono stati sottoposti a terapia neoadiuvante di deprivazione androgenica e radioterapia.
Gli obiettivi primari erano di individuare i profili radiomici nelle risonanze magnetiche eseguite dopo l'inizio della terapia ormonale sostitutiva. per (1) classificare i pazienti con una prognosi più grave in base ai loro gruppi di stratificazione del rischio e (2) prevedere l'occorrenza di BCR un decennio dopo la diagnosi. Un altro obiettivo esplorativo era di discernere i profili radiomici nei pazienti categorizzati come IR alto/sfavorevole per la previsione di BCR.
Sono state condotte analisi sull'intera prostata e su specifiche regioni della stessa per determinare se l'analisi regionale avrebbe potuto influire sui risultati. Le caratteristiche delle immagini estratte dalle risonanze magnetiche sono state analizzate per ciascuna regione della prostata e per l'intera ghiandola, utilizzando analisi univariate e multivariate. I risultati lo hanno indicato profili di biomarcatori di imaging della prostata per regione, prevalentemente composto da caratteristiche radiomiche, potrebbe discriminare i gruppi a rischio e identificare i pazienti affetti da BCRIn particolare, le caratteristiche radiomiche correlate all'eterogeneità erano elevate nei pazienti con una prognosi peggiore e in quelli affetti da BCR.

Box plot per i biomarcatori di imaging (radiomica) in ciascuna regione della prostata per la stratificazione del rischio (unità arbitrarie). (A) Zona centrale + zona di transizione; (B) Zona periferica; (C) Vescicole seminali; (D) Prostata (intera). GLCM = matrice di co-occorrenza dei livelli di grigio; GLRLM = matrice di lunghezza di esecuzione dei livelli di grigio; ID = differenza inversa; IDM = momento diverso inverso.
Risultati principali: caratteristiche radiomiche e capacità predittiva
Lo studio ha rivelato che i biomarcatori di imaging hanno mantenuto una capacità predittiva encomiabile, con valori dell'area sotto la curva (AUC) superiori a 0.725 nella maggior parte dei casi. Questa capacità predittiva è stata generalmente migliorata quando sono stati incorporati i dati clinici, in particolare per la previsione BCR, dove i valori AUC oscillavano tra 0.841 e 0.877 per i modelli combinati e i valori di sensibilità superavano 0.960. I modelli costruiti per regione della prostata rispetto all'intera ghiandola hanno mostrato un miglioramento evidente.
Un raggio di speranza nella gestione del PCa
Negli ultimi anni, la radiomica, che consente l'estrazione di caratteristiche quantitative dalle immagini mediche, ha attirato l'attenzione, in particolare nella gestione del carcinoma prostatico. Le caratteristiche radiomiche estratte dalla risonanza magnetica si sono dimostrate fondamentali per il rilevamento, la localizzazione e la previsione dell'esito clinico del PCa3-8Lo studio in discussione convalida ulteriormente il potenziale della radiomica nell'identificazione e localizzazione del cancro alla prostata sulla risonanza magnetica, nella discriminazione tra cancro e tessuto prostatico normale e nell'associazione delle caratteristiche strutturali con BCR in seguito alla radioterapia del PCa.
Implicazioni e direzioni future
I risultati dello studio sottolineano il ruolo fondamentale dei profili di imaging basati sulla regione della prostata nell'identificazione dei pazienti con una prognosi peggiore e un rischio più elevato di BCRQuando amalgamati con variabili cliniche, questi profili mantengono valori predittivi superiori, aprendo così la strada a strategie di trattamento più personalizzate ed efficaci per i pazienti affetti da PCa.
I progressi nei profili dei biomarcatori per immagini aprono un futuro in cui la stratificazione del rischio e la previsione del BCR nei pazienti con PCa potranno essere significativamente più accurate e personalizzate. Ciò promette di migliorare i risultati terapeutici e di ridurre al minimo il rischio di sovra-trattamento o sotto-trattamento, garantendo che i pazienti ricevano la cura più ottimale in base al loro rischio e alla loro prognosi individuali.
Osservazioni finali
Distinti profili di biomarcatori di imaging, formulati principalmente in base a caratteristiche radiomiche e adattati a specifiche regioni della prostata, hanno dimostrato la capacità di categorizzare i pazienti in base al loro rischio e all'insorgenza di BCR un decennio dopo la diagnosi.
Inoltre, questi profili di imaging, sia autonomo che amalgamato con variabili cliniche, ha facilitato la creazione di modelli per prognosticare il rischio del paziente e il BCR, applicabile sia alla popolazione generale che in particolare ai pazienti con rischio intermedio (IR) alto/sfavorevole.
Mentre andiamo avanti, ulteriori ricerche e sperimentazioni cliniche saranno determinanti nel perfezionamento e nell'integrazione di queste metodologie nella pratica clinica standard, quindi elevando lo standard di cura fornito ai pazienti affetti da PCa.
-
Sánchez Iglesias Á, Morillo Macías V, Picó Peris A, Fuster-Matanzo A, Nogué Infante A, Muelas Soria R, Bellvís Bataller F, Domingo Pomar M, Casillas Meléndez C, Yébana Huertas R, et al. Profili di biomarcatori di imaging della prostata a livello regionale per la stratificazione del rischio e la previsione della recidiva biochimica. Cancri. 2023; 15(16):4163.
https://doi.org/10.3390/cancers15164163
Referenze
-
Bergengren, O.; Pekala, KR; Matsoukas, K.; Fainberg, J.; Mungovan, SF; Bratt, O.; Bray, F.; Brawley, O.; Luckenbaugh, AN; Mucci, L.; et al. Aggiornamento del 2022 sull'epidemiologia e sui fattori di rischio del cancro alla prostata: una revisione sistematica. Euro. Urol. 2023, 84191-206.
-
Mottet, N.; van den Bergh, RCN; Briers, E.; Van den Broeck, T.; Cumberbatch, MG; De Santis, M.; Fanti, S.; Fossati, N.; Gandaglia, G.; Gillessen, S.; et al. Linee guida EAU-EANM-ESTRO-ESUR-SIOG sul cancro alla prostata-Aggiornamento 2020. Parte 1: Screening, diagnosi e trattamento locale con intento curativo. Euro. Urol. 2021, 79, 243-262
-
Fehr, D.; Veeraraghavan, H.; Wibmer, A.; Gondo, T.; Matsumoto, K.; Vargas, HA; Sala, E.; Hricak, H.; Deasy, JO Classificazione automatica dei punteggi di Gleason del cancro alla prostata da immagini di risonanza magnetica multiparametrica. Proc. Natl. Acad. Sci. Stati Uniti d'America 2015, 112, E6265-E6273.
-
Ginsburg, SB; Viswanath, SE; Bloch, BN; Rofsky, NM; Genega, EM; Lenkinski, RE; Madabhushi, A. Nuovo schema PCA-VIP per la classificazione dei protocolli MRI e l'identificazione delle misurazioni MRI estratte dal computer associate ai tumori della prostata della ghiandola centrale e della zona periferica. J. Magn. Reson. Imaging 2015, 411383-1393.
-
Lemaître, G.; Martí, R.; Freixenet, J.; Vilanova, JC; Walker, PM; Meriaudeau, F. Rilevamento e diagnosi assistita da computer per il cancro alla prostata basata sulla risonanza magnetica mono e multiparametrica: una revisione. Comput. Biol. Med. 2015, 608-31.