Un trattamento comune per il cancro alla prostata è una prostatectomia, in cui viene rimossa tutta o parte della ghiandola prostatica. Studi recenti hanno dimostrato che questa procedura è spesso prescritta in eccesso. Già nel 2010, il New England Journal of Medicine ha riportato che tale procedura ha prolungato la vita di solo 1 paziente su 48. Gli effetti collaterali dell’intervento, tra cui incontinenza urinaria e impotenza, possono influire sulla qualità della vita del paziente.
“Per ogni 20 procedure chirurgiche per estrarre la prostata, si stima che venga salvata solo una vita”, ha detto Gabriel Popescu, direttore del Quantitative Light Imaging Laboratory (QLI) e autore senior dello studio. “Per le altre 19 persone, sarebbe meglio lasciarle sole, perché con la rimozione della prostata, la qualità della vita scende drasticamente. Quindi, se avessi uno strumento in grado di dire quale paziente avrà effettivamente maggiori probabilità di avere un esito negativo, allora potresti trattare in modo più aggressivo quel caso. “
In uno studio finanziato dalla National Science Foundation e da Agilent Technologies, i ricercatori hanno utilizzato la microscopia a interferenza della luce spaziale (SLIM), un metodo senza etichetta, per eseguire misurazioni localizzate della dispersione della luce nei microarray di tessuto della prostatectomia. L’imaging di fase quantitativa (QPI) eseguito da SLIM esamina l’anisotropia, o la differenza nelle proprietà fisiche di un materiale, poiché la luce viene diffusa attraverso lo stroma, il tessuto che circonda le ghiandole prostatiche. I risultati possono essere trovati in un articolo “Prediction of Prostate Cancer Recurrence using Quantitative Phase Imaging”, pubblicato su Scientific Reports.
I ricercatori hanno scoperto che il valore più alto di anisotropia indicava che il tessuto è più organizzato. Un valore inferiore indicava che i vari componenti all’interno del tessuto sono frammentati e disorganizzati.
“Abbiamo scoperto che per i pazienti che hanno avuto esiti negativi, il tessuto connettivo attorno alle ghiandole (stroma) è più disorganizzato rispetto al caso di pazienti che hanno esiti migliori”, ha detto Shamira Sridharan, assistente di ricerca laureata presso il QLI Lab, e il autore principale dello studio.
“Tra le persone che si sottopongono alla prostatectomia, ci sono alcuni strumenti statistici che prendono in considerazione vari parametri clinici e quindi prevedono il rischio di recidiva”, ha detto Sridharan. “Ma tra le persone che sono a rischio intermedio di recidiva, questi metodi spesso falliscono, quindi questo potrebbe portare a un trattamento insufficiente o eccessivo. Chiaramente, sono necessari strumenti più accurati per prevedere la recidiva in quella coorte”.
Ad esempio, dice Sridharan, dopo che viene eseguita una prostatectomia, il tumore viene classificato dal patologo e, in combinazione con altri parametri chirurgici come la positività del margine chirurgico, se il cancro ha invaso i linfonodi, estensioni extraprostatiche e Livelli di PSA, viene assegnato un rischio di ricorrenza. Tuttavia, alcune di queste informazioni sono disponibili solo dopo l’intervento chirurgico. Esaminando la qualità del tessuto che circonda le ghiandole cancerose, i ricercatori ritengono di poter determinare la progressione della malattia nella fase pre-chirurgica o biopsia.
Lo studio su 181 campioni di tessuto ottenuti dalla Cooperative Prostate Tissue Resource (CPCTR) sponsorizzata dal National Cancer Institute proveniva da individui che avevano già subito una prostatectomia, circa la metà non aveva recidive e l’altra metà. SLIM è stato in grado di identificare quelli in cui il cancro sarebbe ricomparso.
Lo studio è il risultato del lavoro di collaborazione tra il QLI Lab e tre patologi certificati da bordo: Drs. Andre Balla e Virgilia Macias dell’Università dell’Illinois a Chicago e il dottor Krishnarao Tangella del Presence Covenant Medical Center di Urbana, Illinois.
“È piuttosto notevole che la differenza tra i tumori con esiti negativi e quelli positivi non si trova nelle cellule maligne, ma nel tessuto adiacente al cancro. Forse, questo perché il corpo può riconoscere quali tumori sono più aggressivi e reagiscono a loro “, ha detto Balla.
Un metodo consolidato di screening per il cancro alla prostata è il test dell’antigene prostatico specifico (PSA).
“Il PSA è un ottimo strumento in termini di previsione della recidiva del cancro alla prostata in un individuo che ha subito una prostatectomia”, ha detto Sridharan. “Ma quando è iniziato lo screening del PSA, c’è stato un enorme picco nel numero di casi di cancro alla prostata diagnosticati. Quindi, se uno strumento di screening è davvero buono, vedresti un picco iniziale, ma dopo di che i casi si stabilizzerebbero. Con PSA quel livellamento non è mai avvenuto. Il numero di casi diagnosticati è rimasto elevato, quindi ora la Task Force preventiva degli Stati Uniti non raccomanda più lo screening di routine per il PSA “.
“Sulla base dei livelli di PSA, molti pazienti sono stati sottoposti a biopsia e prostatectomia”, ha spiegato Popescu. “Dopo la prostatectomia i livelli sierici di PSA scendono quasi a zero perché è prodotto quasi esclusivamente nella prostata. Quindi il PSA è un ottimo strumento dopo la prostatectomia in termini di previsione di recidive se il livello inizia a salire di nuovo, indicando che il cancro si è diffuso ad altri siti nel corpo. Ma in quella fase di pre-diagnosi, non è particolarmente eccezionale perché può portare a una diagnosi eccessiva.
“L’idea alla base del nostro metodo è che, se siamo in grado di prevedere la recidiva dopo la prostatectomia, è probabile che possiamo prevedere la recidiva a livello di biopsia, prima di eseguire qualsiasi intervento chirurgico radicale.
“Ciò in cui SLIM è molto bravo è rendere visibili oggetti invisibili con sensibilità su scala nanometrica”, ha detto Popescu. “Quindi scegliamo questi dettagli strutturali senza la necessità di colorazione, che può introdurre nuove variabili nel campione.
“Il nostro sogno è che tutti abbiano capacità SLIM nei loro laboratori”, ha affermato Popescu. “Si può immaginare che un imager tissutale basato su SLIM eseguirà la scansione delle biopsie in una clinica e, associato a un software abbastanza intelligente da cercare questi marcatori specifici, fornirà al patologo nuove preziose informazioni.
