Convalida clinica retrospettiva di epatopredict

Il cancro al fegato rimane una sfida sanitaria globale con una crescente incidenza in tutto il mondo. Il carcinoma epatocellulare (HCC) è il cancro al fegato più comune, che rappresenta ~ 90% dei casi e per il 75% delle morti. L'HCC è il terzo tumore con il più alto tasso di mortalità in tutto il mondo. La chirurgia è il trattamento di scelta per l'HCC, portando ai migliori risultati di qualsiasi trattamento disponibile in candidati ben selezionati, con tassi di sopravvivenza a 5 anni del 60-80%. La resezione epatica (LR) e il trapianto di fegato (LT) rappresentano la prima opzione di trattamento per i pazienti con HCC da precoce a intermedio.

L'ammissibilità per LR comprende la valutazione di molteplici fattori tra cui la funzione epatica, l'ipertensione portale, l'estensione dell'epatectomia e l'invasività chirurgica. Inoltre, LR è attualmente il trattamento di scelta per i pazienti non cirrotici, consentendo resezioni più grandi e complesse. Tuttavia, una percentuale significativa dei pazienti sottoposti a resezione si ripresenta entro 5 anni e sebbene con morbilità e mortalità di 1 anno inferiori a LT, la sopravvivenza libera da recidiva è più elevata nei pazienti sottoposti a LR. Quando possibile, LT è la migliore opzione curativa per i pazienti con HCC. Tuttavia, a causa del piccolo numero di organi disponibili per LT in merito all'effettiva necessità dei pazienti nelle liste di attesa, i criteri di selezione per i candidati per il trapianto sono molto severi e rigorosi. Gli attuali criteri di selezione si basano principalmente su variabili cliniche e limitano il trapianto a pazienti con HCC con malattia oncologica all'interno di parametri specifici (come il numero e il diametro dei tumori). Sebbene questi parametri siano correlati alla gravità della malattia e alla biologia del tumore, non prevedono inequivocabilmente la prognosi favorevole di un paziente con HCC che è candidato per il trapianto. Pertanto, non solo questi criteri di selezione falliscono in oltre il 30% dei pazienti trapiantati che alla fine ricadono, ma escludono anche dal trapianto di molti pazienti esterni ai criteri con prognosi favorevole e che potrebbero potenzialmente essere curati con LT. Pertanto, è di estrema importanza sviluppare strumenti predittivi che possono fornire un solido supporto nella selezione di pazienti con HCC per il trapianto. Inoltre, sono stati proposti punteggi diversi come ritiro, morale e R3-AFP per prognosticarsi del trapianto di recidiva di HCC dopo le discrepanze tra valutazione del tumore pre-LT e espianti. Questi punteggi post-chirurgici sono utili per standardizzare gli schemi di sorveglianza dei pazienti post-LT e selezionare candidati per le terapie adiuvanti. Tuttavia, proprio come i criteri pre-LT, i criteri post-LT hanno anche diverse insidie ​​e modelli più accurati per prevedere la possibilità di ricorrenza.

Epatopredict è uno strumento prognostico per il processo decisionale medico innovativo volto ad aiutare medici e chirurghi a selezionare i pazienti con HCC per un efficace chirurgia epatica. Questo kit non si basa esclusivamente su variabili cliniche ma anche sull'espressione del tumore di un insieme selezionato di geni. Questo in combinazione con un algoritmo proprietario si traduce in una previsione più accurata del risultato del paziente. Mentre i criteri attuali utilizzati per selezionare i pazienti per LT, come i criteri di Milano e San Francisco, offrono solo un tasso di successo fino al 70%, l'epatopredict ha ottenuto un successo fino al 94%.

Questo studio mira a convalidare retrospettivamente l'epatopredict si traduce in una coorte indipendente di pazienti con HCC da precoce a intermedio nel contesto di:

1. Trapianto di fegato per HCC (1.1) pre-chirurgia: selezione di pazienti e (1.2) post-chirurgia: valutare il rischio di recidiva
2. Resezione epatica per HCC (2.1) post-chirurgia: valutare il rischio di recidiva. Il tessuto tumorale archiviato da pazienti HCC sottoposti a chirurgia, LT o LR, verrà analizzato in modo retrospettivo usando una firma di espressione genica. In particolare, utilizzerà un H&E colorato con l'area tumorale chiaramente etichettata da un patologo (almeno il 30% delle cellule tumorali nell'area marcata) e due vetrini non macchiati con spessore di 5 micrometri della stessa area.

L'RNA verrà estratto dai due vetrini con spessore di 5 micrometri e la firma dell'espressione genica sarà valutata da RT-QPCR. La previsione della prognosi, basata sull'algoritmo proprietario, verrà quindi confrontata con il risultato reale per calcolare le misure di accuratezza.