Estudio metabolómico en tejido prostático y orina para el diagnóstico y pronóstico del cáncer de próstata

Resumen

La metabolómica es una ciencia que brinda la oportunidad de obtener biomarcadores para el cáncer de próstata de manera no invasiva. A partir de pacientes que acudían a realizarse una biopsia transrectal de próstata, se obtuvieron muestras de tisulares de cilindros prostáticos y muestras de orina por micción espontánea tras masaje prostático. Tras adquirir todos los espectros mediante un espectrómetro Bruker Avance III DRX 600, las muestras de tejido se sometieron a estudio histológico habitual en el Servicio de Anatomía Patológica, estableciendo la presencia o no de cáncer de próstata. Se realizaron análisis con metabolitos y variables clínicas con el objetivo de predecir la presencia y pronóstico del cáncer de próstata, recogiéndose datos de 201 pacientes. Según el análisis con sonda HR-MAS, metabolitos detectados en tejido como el citrato o el glicerol-3-fosfoclina, junto con el volumen prostático y el tacto rectal sospechoso, formaban un modelo predictor de cáncer prostático en tejido con un área bajo la curva (AUC) de 0,87, una especificidad del 94%, un valor predictivo positivo (VPP) del 80% y un valor predictivo negativo (VPN) del 84%. Por otra parte, el análisis HR-MAS permitió crear un modelo predictor para detectar grados de Gleason 8 o mayores con metabolitos del metabolismo del glutatión y de aminoácidos que, junto con el tacto rectal, alcanzaba un AUC de 0,90, una sensibilidad del 87%, un VPP del 82% y un VPN del 80%. Por último, el análisis HR-MAS para predecir casos con recidiva bioquímica, estableció que moléculas principalmente del metabolismo de glicina, serina, treonina o de la glicólisis, establecían un modelo con un AUC de 0,87, con una especificidad del 93%, un VPP del 44% y un VPN del 84%. En el análisis metabolómico en orina, el modelo con capacidad de predecir la presencia de cáncer concluyó que partículas del metabolismo de la glicólisis, glicerofosfolípido, y de algunos aminoácidos, junto con el volumen prostático y la sospecha ecográfica tumoral, aportaba un AUC de 0,89, con un VPP del 82% y un VPN del 83%. Por su parte, metabolitos de la glicólisis, del metabolismo de aminoácidos y del ciclo de Krebs, junto con el tacto rectal sospechoso, formaban un modelo predictor con un AUC de 0,92, con una sensibilidad del 82% y una especificidad del 92%, para localizar tumores con Gleason elevado. Además, abundantes moléculas en orina del metabolismo de aminoácidos, permitieron crear un modelo con un AUC de 0,95, sensibilidad del 80% y especificidad del 98% para predecir recidiva bioquímica. Así pues, La metabolómica, mediante análisis HR-MAS es capaz de hallar una huella metabólica específica de cáncer de próstata en tejido prostático, siento útil para el diagnóstico y pronóstico, y utilizando sólo un cilindro tisular obtenido mediante biopsia transrectal. Por otra parte, mediante análisis metabolómico en orina se han hallado múltiples metabolitos que, combinados con variables clínicas, son útiles en este contexto.