Ruolo della valutazione dell'espressione immunoistochimica del PSMA nel tumore della prostata: implicazioni nell'utilizzo della PSMA PET/TC in stadiazione

Abstract

Introduzione Abbiamo analizzato il ruolo predittivo dell’espressione immunoistochimica del PSMA sui frustoli di biopsia prostatica positivi per tumore della prostata rispetto ai parametri della PSMA PET/CT in stadiazione. Materiali e metodi Sono stati selezionati 50 pazienti candidati a prostatectomia radicale robotica da giugno 2021 a dicembre 2022, stadiati con Ga68-PSMA- PET. Per ciascun paziente, è stata condotta l’analisi immunoistochimica per ogni inclusione corrispondente a ciascun grado ISUP presente nei frustoli di biopsia e per ogni index lesion sull’istologico definitivo. I risultati sono stati riportati utilizzando l’immunoreactive score (IRS). Il Gwet's agreement coefficient (AC1) è stato utilizzato per calcolare il grado di concordanza tra l’espressione immunoistochimica di PSMA sui frustoli di biopsia e sull’index lesion dell’istologico definitivo. Modelli di regressione uni- e multivariata hanno valutato l’impatto dell’IRS di biopsia e istologico definitivo sul SUVmax. Risultati La percentuale di concordanza è risultata dell’80%, con un AC1 = 0,72 (intervallo di confidenza [CI 0,5-0,9]) statisticamente significativo (p<0,001). Secondo l’analisi di regressione univariata, la percentuale media di cellule PSMA-positive su campioni bioptici e l’IRS medio su campioni bioptici impattano significativamente sul SUVmax (β =1.2, CI 1,04-1,45, p = 0,02 e β = 7,5, CI 1,2-3,1, p = 0,008, rispettivamente). Secondo i modelli multivariati, sia la percentuale di cellule PSMA-positive dell’index lesion sia l’IRS dell’index lesion sono risultati predittori statisticamente significativi del SUVmax, dopo aggiustamento per il volume della neoplasia (β =1,22, CI 1,05-1,4, p = 0,01 e β = 6,66, CI 2,03-21,8, p = 0,01, rispettivamente). Conclusioni L’espressione immunoistochimica della PSMA dei frustoli di biopsia prostatica ha un elevato grado di concordanza con quella dell’istologico definitivo. Il grado di espressione della PSMA è un predittore indipendente del SUVmax.

Introduction We investigated the predictive role of immunochemical expression of PSMA in positive prostate biopsy specimens compared to PSMA PET /CT parameters in staging. Materials and Methods Fifty patients scheduled for robot-assisted radical prostatectomy between June 2021 and December 2022 and staged with Ga68- PSMA PET were selected. For each patient, immunochemical analysis was performed for each inclusion corresponding to each ISUP grade in the biopsy specimens and for each index lesion in the final histology. Results were reported using the immunoreactive score (IRS). The Gwet's agreement coefficient (AC1) was used to test the agreement between immunochemical PSMA expression in the biopsy and the index lesion in the final histology. Univariate and multivariate regression models evaluated the influence of the biopsy and final histology IRS on the SUVmax. Results The concordance rate between immunochemical PSMA expression in biopsy specimens and the index lesion on the final histology was 80%, with a statistically significant AC1 = 0.72 (confidence interval [CI 0.5-0.9]) (p < 0.001). According to the univariate analysis, the average percentage of PSMA-positive cells in biopsy samples and the average IRS in biopsy samples had a significant effect on SUVmax (β = 1.2, CI 1.04-1.45, p = 0.02 and β = 7.5, CI 1.2-3.1, p = 0.008, respectively). In the multivariate regression models, both the percentage of PSMA-positive cells in the index lesion and the IRS of the index lesion were statistically significant predictors of SUVmax, after adjusting for tumor volume (β = 1.22, CI 1.05-1.4, p = 0.01, and β = 6.66, CI 2.03-21.8, p = 0.01, respectively). Conclusions Immunochemical expression of PSMA in prostate biopsy shows a high level of agreement with final histology. The PSMA expression is an independent predictor of the SUVmax. Assessment of PSMA immunochemical expression in a preoperative setting can have significant implications for a more accurate diagnostic iter.