Risk of relapse or progression remains high in the treatment of most patients with epithelial ovarian cancer, and development of a molecular predictor could be a valuable tool for stratification of patients by risk. We aimed to develop a microRNA (miRNA)-based molecular classifier that can predict risk of progression or relapse in patients with epithelial ovarian cancer. We analysed miRNA expression profiles in three cohorts of samples collected at diagnosis. We used 179 samples from a Multicenter Italian Trial in Ovarian cancer trial (cohort OC179) to develop the model and … (leggi tutto)
Uno dei difetti di molti lavori che propongono fattori prognostici è l’assenza di validazione su casistiche indipendenti rispetto a quella su cui è stata eseguita l’analisi. Da questo punto di vista, è molto interessante il lavoro recentemente pubblicato su Lancet Oncology, in cui gli autori del gruppo MITO presentano MiROvaR, una “firma molecolare” del carcinoma ovarico, basata sull’espressione di 35 microRNA, in grado di predire in modo molto accurato il rischio di ricaduta o di progressione di malattia delle pazienti. La ricerca rappresenta l’ennesimo importante risultato del gruppo MITO, questa volta sul versante della ricerca traslazionale. La firma molecolare MiROvaR è stata sviluppata partendo dall’analisi di campioni di carcinoma ovarico, raccolti nell’ambito dello studio MITO2, e validata su due altri database indipendenti. Naturalmente, il lavoro non ha immediate ripercussioni sulla pratica clinica, ma vale la pena di sottolineare la rilevanza del potenziale affinamento della capacità prognostica, al fine di identificare precocemente, indipendentemente dagli altri fattori prognostici già noti, le pazienti caratterizzate dall’andamento di malattia più aggressivo.
