INTRODUCCIÓN: Los métodos estándar de diagnóstico y seguimiento del cáncer de vejiga (CaV) continúan siendo la cistoscopia y la citología. La identificación de nuevos bioM altamente sensibles y específicos permitiría disminuir las cistoscopias y reducir su morbilidad. La metabolómica estudia las concentraciones y flujos del conjunto de metabolitos de un sistema biológico reflejando el estado fenotípico del mismo de forma dinámica. La mejoría en las técnicas de análisis metabolómicos ha facilitado la identificación de perfiles asociados con la reprogramación metabólica de células tumorales en varios cánceres.
OBJETIVO: Identificar una huella metabólica urinaria específica de CaV y estudiar su valor como biomarcador tumoral de diagnóstico-detección de enfermedad y de monitorización de la recidiva.
MATERIAL Y MÉTODO: Entre Febrero 2012 y Diciembre 2015 se seleccionan pacientes con CaV no músculo invasivo (TVNMI) que serán intervenidos mediante resección transuretral (RTU). Se diseña un protocolo de recogida de muestras de orina antes de la RTU (bladder cancer BC) y tras la RTU del tumor (control CTRL). Se realiza análisis mediante cromatografía líquida de alta resolución en fase reversa y espectrografía de masas (UPLC-TOF-MS). El análisis discriminante supervisado se realiza mediante Partial Least Square Discriminat Analysis (PLS-DA), que permite encontrar diferencias entre los perfiles metabólicos de BC y CTRL.
RESULTADOS: Se incluyeron a 53 pacientes con TVNMI. El estudio metabolómico comprendió el análisis de 244 cromatogramas: 129 muestras de orina (BC+ CTRL) y 55 de monitorización trimestral, 45 de Control de calidad, 3 blancos de muestra y un sub-conjunto de 12 muestras por duplicado. El total de muestras se dividió en un conjunto de calibración, para el desarrollo de un modelo multivariante discriminante, y un conjunto de validación para evaluar la capacidad predictiva de dicho modelo. El modelo PLS-DA desarrollado con las muestras de calibración seleccionó un conjunto reducido de 108 variables metabólicas altamente discriminantes (p<0.05). El segundo modelo PLS-DA, utilizando las 108 variables seleccionadas y las 81 muestras de validación, permitió clasificar correctamente 36 de 43 muestras BC pre-RTU y 25 de 38 CTRL post-RTU, mostrando una exactitud diagnóstica del 75% y un valor AUROC estimado de 0.77, con una sensibilidad del 83% (IC 95%, 69-93%) y una especificidad del 66% (IC 95%, 49-80%).
CONCLUSIONES: El análisis UPLC-TOF-MS no dirigido de las muestras de orina recogidas mediante el diseño pre y post RTU vesical, nos permite identificar una huella metabólica de CaV, demostrando que los resultados están asociados a la presencia del tumor macroscópico vesical y que se generan tras la resección de este.
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