Impacto das Alterações de Metilação no Câncer de Cólon: Epidemiologia e Prognóstico

Realizamos um estudo preliminar em 2010 usando o inovador Illumina GoldenGate (ensaio de metilação) que nos permitiu caracterizar o nível de metilação de 807 marcadores potenciais em uma série de 200 adenocarcinomas do cólon (C18) e junção retossigmóide (C19) ressecados entre 1998 e 2001. Os resultados, validados por pirosequenciamento, permitiram estabelecer um painel de 12 marcadores para avaliar o nível de metilação. O objetivo deste projeto é validar o valor prognóstico deste painel em uma segunda coorte de pacientes com adenocarcinomas (estágio I a IV) ressecados entre 2002 e 2006 em hospitais públicos e privados (n=685).

Este estudo conta com uma coleção original de peças cirúrgicas de câncer colorretal ressecadas em hospitais públicos e privados entre pacientes residentes no departamento de Côte-d'Or e acompanhadas pelo registro de câncer da Borgonha. As amostras obtidas de cada câncer e da mucosa normal adjacente são armazenadas em nitrogênio líquido no Centro de Recursos Biológicos Ferdinand Cabane (certificado S 96900). As anotações são coletadas pela equipe de registro de câncer de várias fontes (patologistas, gastroenterologistas, oncologistas e radioterapeutas).

Pirosequenciamento será usado para quantificar o nível de metilação. A porcentagem de alelo metilado para cada marcador no DNA cancerígeno e a proporção de marcadores metilados para o número de marcadores analisados ​​serão determinadas. O estado molecular de MSI, BRAF, KRAS e PI3K será levado em consideração.

Para estudar o prognóstico, a sobrevida relativa e livre de recaídas serão calculadas. Uma análise multivariada de sobrevida relativa será realizada para determinar fatores prognósticos independentes levando em consideração as características dos pacientes e tumores e alterações epigenéticas e moleculares. As alterações epigenéticas serão descritas de acordo com faixa etária, sexo e subsítio. Os fenótipos epigenéticos serão avaliados de acordo com o estado molecular já conhecido usando modelos de regressão logística.