Divergente significato prognostico della PET con PSMA e FDG nel carcinoma prostatico primitivo: analisi bioinformatica del profilo di espressione genica e validazione sperimentale.

Abstract

Introduzione Le PET con PSMA e con FDG rappresentano promettenti biomarcatori per la stratificazione del rischio del cancro alla prostata (PCa). Abbiamo verificato se l'espressione dei geni che codificano per il PSMA e per gli enzimi che regolano l'uptake di FDG siano fattori prognostici indipendenti nel PCa. Metodi L'espressione dell’mRNA di geni coinvolti nel metabolismo del glucosio e nella regolazione del PSMA è stata ottenuta da campioni di PCa di pazienti sottoposti a prostatectomia radicale disponibili su database open source ed analizzata con un approccio bioinformatico. Sono state utilizzate tecniche di Machine Learning (ML) per creare modelli predittivi di Progression-Free Survival (PFS). Sono stati utilizzati modelli cellulari di PCa primario con diversa aggressività per confrontare la cinetica di uptake di PSMA e di FDG in vitro. Sono state eseguite microscopia confocale, immunofluorescenza e analisi di quantificazione per valutare l'espressione intracellulare e di membrana del PSMA. Risultati Le analisi di ML hanno identificato un network funzionale predittivo che coinvolge quattro geni correlati al metabolismo glucidico: ALDOB, CTH, PARP2 e SLC2A4. Per contro, l'espressione di FOLH1 (codificante per PSMA) non ha fornito alcun valore predittivo additivo al modello. A livello cellulare, l'aumento del tasso di proliferazione e del potenziale migratorio delle cellule di PCa primario sono stati associati ad un maggiore uptake di FDG e ad una riduzione della ritenzione di PSMA (coerente con la preferenziale localizzazione intracellulare). Conclusioni Contrariamente all’espressione del gene codificante per il PSMA (FOLH1), la sovraespressione di un network funzionale che coinvolge quattro geni regolatori del metabolismo glucidico predice la progressione fin dalle prime fasi del PCa. Il valore prognostico della PET PSMA è invece limitato dal docking della proteina alla membrana cellulare, che regola la sua accessibilità al legame con il tracciante.

Background Positron Emission Tomography (PET) imaging with Prostate-Specific Membrane Antigen (PSMA) and Fluorodeoxyglucose (FDG) represent promising biomarkers for risk-stratification of Prostate Cancer (PCa). We verified whether the expression of genes encoding for PSMA and enzymes regulating FDG cellular uptake are independent and additive prognosticators in PCa. Methods mRNA expression of genes involved in glucose metabolism and PSMA regulation obtained from primary PCa specimens were retrieved from open-source databases and analyzed using an integrative bioinformatics approach. Machine Learning (ML) techniques were used to create predictive Progression-Free Survival (PFS) models. Cellular models of primary PCa with different aggressiveness were used to compare [18F]F-PSMA-1007 and [18F] F-FDG uptake kinetics in vitro. Confocal microscopy, immunofluorescence staining, and quantification analyses were performed to assess the intracellular and cellular membrane PSMA expression. Results ML analyses identified a predictive functional network involving four glucose metabolism-related genes: ALDOB, CTH, PARP2, and SLC2A4. By contrast, FOLH1 expression (encoding for PSMA) did not provide any additive predictive value to the model. At a cellular level, the increase in proliferation rate and migratory potential by primary PCa cells was associated with enhanced FDG uptake and decreased PSMA retention (paralleled by the preferential intracellular localization). Conclusions The overexpression of a functional network involving four glucose metabolism-related genes identifies a higher risk of disease progression since the earliest phases of PCa, in agreement with the acknowledged prognostic value of FDG PET imaging. By contrast, the prognostic value of PSMA PET imaging is independent of the expression of its encoding gene FOLH1. Instead, it is influenced by the protein docking to the cell membrane, regulating its accessibility to tracer binding.