Kann die ex vivo 1H High Resolution Magic Angle Spinning (HRMAS) NMR Spektroskopie die spätere Entstehung eines Prostatakarzinoms vorhersagen?

Zielsetzung Ziel dieser Arbeit war die Beurteilung der diagnostischen Wertigkeit der ex vivo 1H HRMAS NMR Spektroskopie (MRS) für die Früherkennung des Prostatakarzinoms (PCa) mit Schwerpunkt auf der Vorhersagekraft metabolischer Alterationen in Prostatastanzzylindern bezüglich einer späteren Krebsdiagnose.

Material und Methoden 351 Prostata-Biopsie Patienten wurden prospektiv in unsere Studie eingeschlossen (04/06 – 10/18). Von jedem Patienten wurden Stanzzylinder mittels MRS untersucht (Bruker 14,1 Tesla, Billerica, MA, USA) und histopathologisch evaluiert. Für unsere Fragestellung wurde eine Subgruppenanalyse mit drei sonst homogenen Gruppen à 16 Patienten durchgeführt: Gruppe 1 und 2 mit Patienten, deren MRS-Stanzzylinder histobenigne war, wobei Patienten aus Gruppe 1 im Verlauf eine PCa-Diagnose erhielten, während jene aus Gruppe 2 bis Ende des Studienzeitraums histobenigne blieben. Gruppe 3 mit Patienten mit PCa-Zellen im MRS-Stanzzylinder.

Ergebnisse Metabolitkonzentrationen (z. B. Polyamine, p = 0,0052) und metabolomische Profile konnten histobenignes und malignes Prostatagewebe differenzieren. Metabolit-Signale (z. B. Glycerophosphoethanolamin, p = 0,0027) konnten zwischen initial histobenignen Patienten unterscheiden, die histobenigne blieben und solchen, die später eine PCa-Diagnose erhielten. Es zeigten sich signifikante Korrelationen von Metabolitkonzentrationen mit dem Volumenanteil an benignem Epithel (z. B. Citrat, p = 0,0008, r2=0,2181) und der PSA-Dichte (Valin in Gruppe 3, p = 0,0047, r2=0,4465). Metabolitkonzentrationen konnten zwischen den Gleason Scores 3 + 3 = 6 und 3 + 4 = 7 differenzieren (z. B. Omega-6-Fettsäuren, p = 0,0206).

Schlussfolgerungen Metabolomische Profile scheinen bereits im Frühstadium der Karzinomentstehung verändert vorzuliegen und haben daher ein hohes Potential zur Identifikation von Risiko-Patienten für eine spätere PCa-Entstehung. Sie scheinen damit für die Anpasssung von Active-Surveillance-Strategien an das individuelle Risiko eines Patienten im Sinne einer personalisierten Medizin geeignet zu sein.

Publication History

Article published online:
11 May 2021