MARCATORI PLASMATICI PER IDENTIFICARE LE METASTASI DEL MELANOMA

Vari marcatori plasmatici possono essere usati, specialmente in combinazione, per monitorare la comparsa di recidiva del tumore in pazienti oncologici anche in associazione a studi d’immagine e della lattato deidrogenasi, oggi applicati. Con l’aumento dell’incidenza di melanoma sempre più pazienti sono sottoposti a sorveglianza per individuare la recidiva della malattia. I ricercatori dello Yale Cancer Center, Yale University School of Medicine, e della Yale School of Public Health di New Haven, in Connecticut, hanno studiato i livelli di proteine che possono essere secrete nel sangue di pazienti con melanoma metastatico e quindi utilizzate per monitorare questi pazienti. I dati di espressione genica dell’intero genoma sono serviti a identificare geni sovra-espressi dalle cellule del melanoma che codificano per proteine che con maggiore probabilità sono presenti nel sangue di questi pazienti oncologici, proprio per l’elevata espressione tumorale. Dosaggi ELISA sono stati utilizzati per misurare queste proteine nel plasma di 216 pazienti (108 con melanoma metastatico e 108, accoppiati per età e sesso, con tumore in stadio I/II operato, suddivisi in parti uguali in due coorti di “training” e “test”). Nello studio pubblicato sulla rivista Clinical Cancer Research (leggi abstract originale), sono stati valutati i livelli di sette marcatori: CEACAM (molecola di adesione cellulare correlata all’antigene carcino-embrionale), ICAM-1 (molecola di adesione intercellulare 1), osteopontina, MIA (attività inibitoria del melanoma), GDF-15 (fattore di crescita differenziale 15), TIMP-1 (inibitore tessutale della metalloproteinasi 1) e S100B, che sono tutti risultati più elevati nei pazienti con melanoma in stadio IV non operato, rispetto a quelli in stadio I/II che avevano subito asportazione del tumore. Circa l’81% dei pazienti in stadio I/II nel gruppo “training” non ha mostrato innalzamento dei marcatori, mentre il 69% di quelli in stadio IV aveva livelli elevati di almeno un marcatore (p < 0.0001). Curve ROC (receiver operating characteristic) per la combinazione dei marcatori in queste due coorti avevano AUC (area under curve) di 0.79 nel gruppo “training” e 0.8 in quello “test”. Un modello CART (Classification And Regression Trees) sviluppato nel gruppo “training” ha ulteriormente migliorato l’AUC nel gruppo “test” (0.898).