Expresión inmunohistoquímica de MGMT (o(6)-metilguanina-DNA-metiltransferasa), NDRG-1 (n-myc downregulated gene-1) y PHLDA-3 (pleckstrin homology-like domain, family a, member 3) y su correlación con el silenciamiento por metilación en pacientes intervenidos de tumores neuroendocrinos de páncreas. Determinación del rol pronóstico de dicha firma inmunohistoquímica y epigenética

Resumen

El objetivo fue analizar retrospectivamente la expresión de MGMT, PHLDA-3 y NDRG-1 en una cohorte de pacientes intervenidos de TNEP (Tumores Neuroendocrinos Pancreáticos), así como determinar el rol de dichos biomarcadores sobre la evolución clínica de los pacientes sometidos a dicha intervención. RESULTADOS La mediana para SLR (Supervivencia libre de recaída) no se alcanzó para aquellos casos con Score=0 para NDRG-1, frente a los 76.32 meses y 38.44 meses apreciados en los pacientes con Score= 1 (HR: 2.85) y con Score= 2 (HR=6.37), respectivamente. Se observaron diferencias significativas para SLR entre cualquier tipo de tinción para MGMT (mediana: 77.8 meses) y aquellos sin ningún tipo de tinción (mediana: 48.99 meses, p=0.013). También se apreciaron una diferencia estadísticamente significativa para SLR entre aquellos casos con tinción nuclear ≥ 51% PHLDA-3 (mediana: 49.87 meses) y aquellos con tinción menor al 51% (mediana: 77.8 meses, p=0.036). Para SG (Supervivencia global), se apreciaron diferencias significativas en base a la tinción para NDRG-1 (p = 0.013). En base a los resultados anteriores de expresión IHQ, desarrollamos un SPI (Score Pronóstico Inmunohistoquímico) en base a la siguiente formula: I(MGMT=0%) + I(NDRG-1 difuso) + 2xI(NDRG-1 parcheado) + I(PHLDA-3 ≥ 51%) En el análisis multivariante, el ki-67 (HR: 2.45, p=0.01) y el SPI (HR: 2.68, p=0.00018) se consideraron como factores pronósticos independientes para SLR. La edad (HR: 7.67, p=0.0017) y el SPI (HR: 2.67, p=0.03) se identificaron como factores pronósticos para SG. Se creó un score (SGFP) en base a la siguiente fórmula SGFP: 0.987 x (SPI) + 0.569 x I(AJCC 2-4) + 0.712 x I(tamaño ≥ 2.5) + 0.897 x I(Ki67 ≥2%). De igual forma realizamos el cálculo de un SGFP para SG en base a la siguiente formula: 0.982 x (SPI) + 2.037 x I(edad ≥ 60) + 1.005 x I(AJCC 2-4) El HCI para SLR basado en la clasificación tumoral según la AJCC, el tamaño, el estado del margen y el ki-67 se calculó en 0.724. Cuando se les añadió el SPI, el índice obtenido fue de 0.796. En cuanto a SG, el cálculo del HCI basado en la clasificación de la AJCC y edad fue 0.766. Cuando se le añadió el SPI, dicho índice se incrementó a 0.788. DISCUSIÓN El SPI desarrollado en el presente proyecto ofrece un papel trascendental en el SLR y SG en este escenario, no sólo en virtud de su rol observado en los análisis multivariante para SLR y SG sino también porque mejora significativamente las capacidades discriminativas observadas exclusivamente con las variables clínicas-histopatológicas. Así, los SPI y SGFP desarrollados por nuestro grupo pueden ayudar a identificar a aquellos pacientes con alto riesgo de recaída y muerte tras la resección. En definitiva, nuestro estudio ha logrado desarrollar un nuevo score con clara implicación pronóstica capaz de identificar aquellos casos con un alto riesgo de recaída tras la cirugía. CONCLUSIONES 1) La metilación sobre MGMT y NDRG-1 ejercen roles tempranos en el proceso de carcinogénesis. 2) Los perfiles de metilación de MGMT, PHLDA-3 y NDRG-1 en tejido tumoral presentan una baja especificidad. 3) La metilación sobre los promotores de MGMT, PHLDA-3 y NDRG-1 no se correlacionan con sus respectivas expresiones proteicas en el tumor. 4) Cualquier tipo de expresión IHQ para MGMT se relaciona con un menor riesgo de recaída. 5) La menor expresión IHQ de PHLDA-3 está asociada a una prolongación de la SLR. 6) Aquellos pacientes con nula expresión citoplasmática de NDRG-1 presentan una SLR y SG más prolongada. 7) El SPI calculado en base a la expresión IHQ de MGMT, NDRG-1 y PHLDA-3 presenta una manifiesta capacidad pronóstica respecto a la supervivencia libre de enfermedad. 8) El modelo pronóstico construido en base a los factores pronósticos principales para SLR y SG se ve notablemente reforzado con el SPI a tenor de su capacidad discriminativa.