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Nueva prueba mejora detección del cáncer de próstata

Por el equipo editorial de LabMedica en español
Actualizado el 23 Dec 2015
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Imagen: El sistema de reacción en cadena de la polimerasa (PCR) QuantStudio 12K Flex (Fotografía cortesía de Thermo Fisher Scientific).
Imagen: El sistema de reacción en cadena de la polimerasa (PCR) QuantStudio 12K Flex (Fotografía cortesía de Thermo Fisher Scientific).
La prueba de antígeno prostático específico (PSA) se utiliza para detectar el cáncer de próstata, pero tiene una tasa alta de falsos positivos que se traduce en biopsias prostáticas innecesarias y sobrediagnósticos del cáncer de próstata de bajo riesgo.
 
El cáncer de próstata es el segundo cáncer más común entre los hombres en todo el mundo, con más de 1,2 millones de diagnósticos en 2012. El número de hombres diagnosticados con cáncer de próstata aumenta y dentro de 20 años se calcula que más de 2 millones de hombres serán diagnosticados cada año y en la actualidad, el PSA se utiliza para diagnosticar el cáncer de próstata, pero el procedimiento ha sido controvertido.
 
Un equipo de científicos del Instituto Karolinska (Estocolmo, Suecia) realizó un estudio de diagnóstico prospectivo que incluyó a 58,818 hombres de Estocolmo con edades entre 50 años y 69 años, el cual se llevó a cabo entre 2012 y 2014. Los dos métodos de detección, PSA y el modelo de Estocolmo 3 (STHLM3), fueron puestos a prueba en cada participante del estudio. El PSA es el único biomarcador evaluado prospectivamente en los ensayos de detección basados en la población, con un efecto positivo sobre la mortalidad por cáncer de próstata y la utilidad clínica de otros biomarcadores, en este contexto, es limitada. Ellos optaron por utilizar una concentración de PSA de al menos 3 ng/mL como referencia para inferir el mismo efecto de mortalidad tal como se ve en estos ensayos.
 
El modelo STHLM3 es una prueba que consiste en una combinación de biomarcadores de proteínas plasmáticas, incluyendo PSA, el PSA libre, el PSA intacto, la hexoquinasa 2 (hK2), la Beta-microseminoproteína (MSMB), y la citoquina inhibidora de macrófagos 1 (MIC1), marcadores genéticos, variables clínicas (edad, antecedentes familiares, biopsia de próstata anterior), y un examen de próstata (tacto rectal y volumen prostático).
 
De acuerdo con un protocolo normalizado de biopsia, se tomaron 10 biopsias de núcleo si el volumen de la próstata era de menos de 35 cm3 y se tomaron 12 biopsias de núcleo si el volumen era mayor o igual a 35 cm3. Los biomarcadores de proteínas de plasma fueron analizados mediante una plataforma múltiplex ISAC (Phadia, Uppsala, Suecia; www.phadia.com). La genotipificación se realizó mediante el  sistema de reacción en cadena de la polimerasa (PCR) QuantStudio 12K Flex (Waltham, MA, EUA).
 
Los resultados del estudio mostraron que la prueba STHLM3 redujo el número de biopsias en un 32% sin comprometer la seguridad del paciente. Además, la prueba STHLM3 encontró cánceres agresivos en los hombres con valores bajos de PSA entre 1 ng/mL y 3 ng/mL, un tipo de cáncer que actualmente pasa desapercibido. Comparando el modelo STHLM3 con el PSA solo, excluyendo el examen de próstata (tacto rectal y volumen de la próstata) se mantuvo la solidez del modelo STHLM3. El modelo STHLM3 incluye dos nuevos biomarcadores para el cáncer de próstata. La MSMB que es una de las proteínas más comunes en el semen humano y está muy expresada en la próstata normal. La MIC1, también conocida como GDF15, participa en la regulación la inflamación y en las vías de apoptosis en los tejidos lesionados.
 
Los autores concluyeron que el modelo STHLM3 se puede utilizar como una ayuda para identificar cánceres de próstata de alto riesgo en hombres de 50 a 69 años, con una concentración de PSA de al menos 1 ng/mL, reduciendo el número de biopsias de próstata y la detección de enfermedad clínicamente insignificante, mientras mantiene la sensibilidad para el cáncer de próstata clínicamente significativo. El estudio fue publicado el 9 de noviembre de 2015, en la revista The Lancet Oncology.

Enlace relacionado:
 
Karolinska Institutet
Phadia
QuantStudio
 

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