ES2537403T3 - Método para usar la expresión génica para determinar el pronóstico de cáncer de próstata - Google Patents

Abstract

Método para determinar una probabilidad de recidiva de cáncer en un paciente con cáncer de próstata, que comprende: medir un nivel de expresión de GSTM2 en una muestra biológica que comprende tejido prostático obtenido del paciente, predecir una probabilidad de recidiva de cáncer para el paciente; en el que un nivel aumentado de expresión de GSTM2 se asocia negativamente con un riesgo aumentado de recidiva.

Description

Método para usar la expresión génica para determinar el pronóstico de cáncer de próstata

5 Campo técnico

La presente divulgación se refiere a ensayos de diagnóstico molecular que proporcionan información referente a métodos para usar perfiles de expresión génica para determinar información de pronóstico para pacientes con cáncer. Específicamente, la presente divulgación proporciona genes y microARN, cuyos niveles de expresión

10 pueden usarse para determinar la probabilidad de que un paciente con cáncer de próstata experimente una recidiva del cáncer local o distante.

Introducción

15 El cáncer de próstata es el tumor maligno sólido más común en hombres y la segunda causa más común de muerte relacionada con cáncer en América del Norte y la Unión Europea (UE).

En 2008, se les diagnosticó cáncer de próstata a más de 180.000 pacientes solo en los Estados Unidos y casi

30.000 murieron de esta enfermedad. La edad es el factor de riesgo individual más importante para el desarrollo de

20 cáncer de próstata, y aparece en todos los grupos raciales que se han estudiado. Con el envejecimiento de la población estadounidense, se prevé que la incidencia anual de cáncer de próstata se duplicará hacia el año 2025 hasta casi 400.000 casos al año.

Desde la introducción del examen de antígeno prostático específico (PSA) en la década de 1990, la proporción de

25 pacientes que presentan enfermedad clínicamente evidente ha descendido drásticamente de manera que los pacientes clasificados como de “bajo riesgo” constituyen ahora la mitad de los nuevos diagnósticos hoy en día. Se usa el PSA como marcador tumoral para determinar la presencia de cáncer de próstata ya que niveles de PSA altos están asociados con cáncer de próstata. A pesar de una proporción creciente de pacientes con cáncer de próstata localizado que presentan características de bajo riesgo tales como enfermedad en estadio bajo (T1), más del 90%

30 de los pacientes en EE.UU. se someten todavía a terapia definitiva, incluyendo prostatectomía o radiación. Sólo aproximadamente un 15% de estos pacientes desarrollarían enfermedad metastásica y morirían por su cáncer de próstata, incluso en ausencia de terapia definitiva. A. Bill-Axelson, et al., J Nat’1 Cancer Inst. 100(16):1144-1154 (2008). Por tanto, la mayoría de los pacientes con cáncer de próstata están siendo sobretratados.

35 Las estimaciones de riesgo de recidiva y las decisiones de tratamiento en cáncer de próstata se basan en la actualidad principalmente en los niveles de PSA y/o el estadio tumoral. El documento WO 2010/056993 (A2) describe el uso de marcadores de expresión génica para evaluar la recidiva y el potencial metastásico del cáncer de próstata. Aunque se ha demostrado que el estadio tumoral tiene una asociación significativa con el desenlace suficiente como para incluirse en informes de patología, la declaración de consenso del College of American

40 Pathologists indicó que existen variaciones en el enfoque para la adquisición, la interpretación, la notificación y el análisis de esta información. C. Compton, et al., Arch Pathol Lab Med 124:979-992 (2000). Como consecuencia, se ha criticado que los métodos de estadificación patológica existentes carecen de reproducibilidad y por tanto pueden proporcionar estimaciones imprecisas del riesgo de pacientes individuales.

45 Sumario

Esta solicitud da a conocer ensayos moleculares que implican la medición del/de los nivel(es) de expresión de uno o más genes, subconjuntos de genes, microARN o uno o más microARN en combinación con uno o más genes o subconjuntos de genes, a partir de una muestra biológica obtenida de un paciente con cáncer de próstata, y el

50 análisis de los niveles de expresión medidos para proporcionar información referente a la probabilidad de recidiva del cáncer. Por ejemplo, la probabilidad de recidiva del cáncer podría describirse en cuanto a una puntuación basada en intervalo libre de recidiva clínica o bioquímica.

Además, esta solicitud da a conocer ensayos moleculares que implican la medición del/de los nivel(es) de expresión

55 de uno o más genes, subconjuntos de genes, microARN o uno o más microARN en combinación con uno o más genes o subconjuntos de genes, a partir de una muestra biológica obtenida para identificar una clasificación de riesgo para un paciente con cáncer de próstata. Por ejemplo, los pacientes pueden estratificarse usando el/los nivel(es) de expresión de uno o más genes o microARN asociados, positiva o negativamente, con recidiva del cáncer o muerte por cáncer, o con un factor pronóstico. En una realización a modo de ejemplo, el factor pronóstico

60 es el patrón de Gleason.

La muestra biológica puede obtenerse a partir de métodos convencionales, incluyendo cirugía, biopsia o fluidos corporales. Puede comprender tejido tumoral o células cancerosas y, en algunos casos, tejido histológicamente normal, por ejemplo, tejido histológicamente normal adyacente al tejido tumoral. En realizaciones a modo de

65 ejemplo, la muestra biológica es positiva o negativa para una fusión de TMPRSS2.

En realizaciones a modo de ejemplo, se usan el/los nivel(es) de expresión de uno o más genes y/o microARN que están asociados, positiva o negativamente, con un desenlace clínico particular en cáncer de próstata para determinar el pronóstico y la terapia apropiada. Los genes dados a conocer en el presente documento pueden usarse solos o dispuestos en subconjuntos de genes funcionales, tales como de adhesión/migración celular,

5 respuesta al estrés inmediata-inicial y asociados a la matriz extracelular. Cada subconjunto de genes comprende los genes dados a conocer en el presente documento, así como genes que se coexpresan con uno o más de los genes dados a conocer. El cálculo puede realizarse en un ordenador, programado para ejecutar el análisis de expresión génica. Los microARN dados a conocer en el presente documento también pueden usarse solos o en combinación con uno cualquiera o más de los microARN y/o genes dados a conocer.

En realizaciones a modo de ejemplo, el ensayo molecular puede implicar niveles de expresión para al menos dos genes. Los genes, o subconjuntos de genes, pueden ponderarse según su fuerza de asociación con el pronóstico o microentorno tumoral. En otra realización a modo de ejemplo, el ensayo molecular puede implicar niveles de expresión de al menos un gen y al menos un microARN. La combinación de gen-microARN puede seleccionarse

15 basándose en la probabilidad de que la combinación de gen-microARN interaccione funcionalmente.

Breve descripción del dibujo

La figura 1 muestra la distribución de evaluaciones clínicas y de patología de la puntuación de Gleason de biopsia, el nivel de PSA inicial y el estadio T clínico.

Definiciones

A menos que se defina otra cosa, los términos técnicos y científicos usados en el presente documento tienen el

25 mismo significado que entiende comúnmente un experto habitual en la técnica a la que pertenece esta invención. Singleton et al., Dictionary of Microbiology and Molecular Biology 2ª ed., J. Wiley & Sons (Nueva York, NY 1994), y March, Advanced Organic Chemistry Reactions, Mechanisms and Structure 4ª ed., John Wiley & Sons (Nueva York, NY 1992), proporcionan a un experto en la técnica orientación general para muchos de los términos usados en la presente solicitud.

Los términos “tumor” y “lesión” como se usan en el presente documento se refieren a todo crecimiento y proliferación de células neoplásicas, ya sean malignas o benignas, y a todas las células y tejidos precancerosos y cancerosos. Los expertos en la técnica se darán cuenta de que una muestra de tejido tumoral puede comprender múltiples elementos biológicos, tales como una o más células cancerosas, células parciales o fragmentadas, tumores en

35 diversos estadios, tejido de aspecto histológicamente normal circundante y/o tejido macro o micro-diseccionado.

Los términos “cáncer” y “canceroso” se refieren a o describen el estado fisiológico en mamíferos que se caracteriza normalmente por crecimiento celular no regulado. Los ejemplos de cáncer en la presente divulgación incluyen cáncer del tracto genitourinario, tal como cáncer de próstata.

La “patología” de cáncer incluye todos los fenómenos que ponen en peligro el bienestar del paciente. Esto incluye, sin limitación, crecimiento celular anómalo o incontrolable, metástasis, interferencia con el funcionamiento normal de células vecinas, liberación de citocinas u otros productos de secreción a niveles anómalos, supresión o agravamiento de la respuesta inflamatoria o inmunológica, neoplasia, premalignidad, malignidad, invasión de

45 órganos o tejidos circundantes o distantes, tales como ganglios linfáticos, etc.

Tal como se usa en el presente documento, el término “cáncer de próstata” se usa de manera intercambiable y en su sentido más amplio se refiere a todos los estadios y a todas las formas de cáncer que surgen del tejido de la glándula prostática.

Según el sistema de estadificación de tumor, ganglio, metástasis (TNM) del American Joint Committee on Cancer (AJCC), AJCC Cancer Staging Manual (7ª ed., 2010), los diversos estadios del cáncer de próstata se definen tal como sigue: Tumor: T1: tumor clínicamente no evidente no palpable ni visible mediante obtención de imágenes, T1a: hallazgo histológico casual de tumor en el 5% o menos del tejido resecado, T1b: hallazgo histológico casual de

55 tumor en más del 5% del tejido resecado, T1c: tumor identificado mediante biopsia con aguja; T2: tumor confinado dentro de la próstata, T2a: el tumor afecta a la mitad de un lóbulo o menos, T2b: el tumor afecta a más de la mitad de un lóbulo, pero no a ambos lóbulos, T2c: el tumor afecta a ambos lóbulos; T3: el tumor se extiende a través de la cápsula prostática, T3a: extensión extracapsular (unilateral o bilateral), T3b: el tumor invade la(s) vesícula(s) seminal(es); T4: el tumor se fija a o invade estructura adyacentes distintas de las vesículas seminales (cuello de la vejiga, esfínter externo, recto, músculos elevadores o pared pélvica). Ganglio: N0: sin metástasis en ganglios linfáticos regionales; N1: metástasis en ganglios linfáticos regionales. Metástasis: M0: sin metástasis distante; M1: metástasis distante presente.

El sistema de graduación de Gleason se usa para ayudar a evaluar el pronóstico de hombres con cáncer de

65 próstata. Junto con otros parámetros, se incorpora en una estrategia de estadificación del cáncer de próstata, que predice el pronóstico y ayuda a guiar la terapia. Se da una “puntuación” o “grado” de Gleason al cáncer de próstata

basándose en su aspecto microscópico. Los tumores con una puntuación de Gleason baja normalmente crecen lo suficientemente lento como para que no representen una amenaza significativa para los pacientes durante toda su vida. Estos pacientes se monitorizan (“espera en observación” o “vigilancia activa”) a lo largo del tiempo. Los cánceres con una puntación de Gleason superior son más agresivos y tienen un peor pronóstico, y estos pacientes

5 se tratan generalmente con cirugía (por ejemplo, prostectomía radical) y, en algunos casos, con terapia (por ejemplo, radiación, hormonas, ultrasonidos, quimioterapia). Las puntuaciones (o sumas) de Gleason comprenden grados de los dos patrones tumorales más comunes. Estos patrones se denominan patrones de Gleason 1-5, siendo el patrón 1 el mejor diferenciado. La mayoría tienen una mezcla de patrones. Para obtener un grado o puntuación de Gleason, se añade el patrón dominante al segundo patrón más prevalente para obtener un número entre 2 y 10. Los grados de Gleason incluyen: G1: bien diferenciado (anaplasia ligera) (Gleason 2-4); G2: moderadamente diferenciado (anaplasia moderada) (Gleason 5-6); G3-4: escasamente diferenciado/no diferenciado (anaplasia marcada) (Gleason 7-10).

Agrupaciones de estadios: Estadio I: T1a N0 M0 G1; estadio II: (T1a N0 M0 G2-4) o (T1b, c, T1, T2, N0 M0 cualquier

15 G); estadio III: T3 N0 M0 cualquier G; estadio IV: (T4 N0 M0 cualquier G) o (cualquier T N1 M0 cualquier G) o (cualquier T cualquier N M1 cualquier G).

Tal como se usa en el presente documento, el término “tejido tumoral” se refiere a una muestra biológica que contiene una o más células cancerosas, o una fracción de una o más células cancerosas. Los expertos en la técnica reconocerán que tal muestra biológica puede comprender adicionalmente otros componentes biológicos, tales como células de aspecto histológicamente normal (por ejemplo, adyacentes al tumor), dependiendo del método usado para obtener el tejido tumoral, tal como resección quirúrgica, biopsia o fluidos corporales.

Tal como se usa en el presente documento, el término “grupo de riesgo de AUA” se refiere a las directrices de la

25 American Urological Association (AUA) actualizadas en 2007 para la gestión del cáncer de próstata localizado clínicamente, que usan los médicos para determinar si un paciente está en riesgo bajo, intermedio o alto de recaída bioquímica (PSA) tras terapia local.

Tal como se usa en el presente documento, el término “tejido adyacente (AT)” se refiere a células histológicamente “normales” que son adyacentes a un tumor. Por ejemplo, el perfil de expresión de AT puede estar asociado con supervivencia y recidiva de la enfermedad.

Tal como se usa en el presente documento “tejido prostático no tumoral” se refiere a tejido de aspecto histológicamente normal adyacente a un tumor de próstata.

35 Los factores pronóstico son las variables relacionadas con la historia natural de cáncer, que influyen en las tasas de recidiva y el desenlace de pacientes una vez que han desarrollado cáncer. Los parámetros clínicos que se han asociado con un peor pronóstico incluyen, por ejemplo, aumento del estadio tumoral, nivel de PSA en la presentación y grado o patrón de Gleason. Los factores pronóstico se usan frecuentemente para clasificar pacientes en subgrupos con diferentes riesgos de recaída iniciales.

El término “pronóstico” se usa en el presente documento para referirse a la probabilidad de que un paciente con cáncer tenga una progresión o muerte atribuible al cáncer, incluyendo recidiva, diseminación metastásica y resistencia farmacológica, de una enfermedad neoplásica, tal como cáncer de próstata. Por ejemplo, un “buen

45 pronóstico” incluiría supervivencia a largo plazo sin recidiva y un “mal pronóstico” incluiría recidiva del cáncer.

Tal como se usa en el presente documento, el término “nivel de expresión” tal como se aplica a un gen se refiere al nivel normalizado de un producto génico, por ejemplo el valor normalizado determinado para el nivel de expresión de ARN de un gen o para el nivel de expresión de polipéptido de un gen.

El término “producto génico” o “producto de expresión” se usa en el presente documento para referirse a los productos de transcripción (transcritos) de ARN (ácido ribonucleico) del gen, incluyendo ARNm, y los productos de traducción de polipéptido de tales transcritos de ARN. Un producto génico puede ser, por ejemplo, un ARN no sometido a corte y empalme, un ARNm, un ARNm variante de corte y empalme, un microARN, un ARN fragmentado,

55 un polipéptido, un polipéptido modificado postraduccionalmente, un polipéptido variante de corte y empalme, etc.

El término “transcrito de ARN” tal como se usa en el presente documento se refiere a los productos de transcripción de ARN de un gen, incluyendo, por ejemplo, ARNm, un ARN no sometido a corte y empalme, un ARNm variante de corte y empalme, un microARN y un ARN fragmentado.

El término “microARN” se usa en el presente documento para referirse a un ARN pequeño, no codificante, monocatenario ARN de ∼18 -25 nucleótidos que puede regular la expresión génica. Por ejemplo, cuando está asociado con el complejo de silenciamiento inducido por ARN (RISC), el complejo se une a dianas de ARNm específicas y provoca la represión de la traducción o la escisión de estas secuencias de ARNm.

65 A menos que se indique otra cosa, cada nombre de gen usado en el presente documento corresponde al símbolo

oficial asignado al gen y proporcionado por Entrez Gene (URL: www.ncbi.nlm.nih.gov/sites/entrez) en la fecha de presentación de esta solicitud.

Los términos “correlacionado” y “asociado” se usan de manera intercambiable en el presente documento para

5 referirse a la asociación entre dos mediciones (o entidades medidas). La divulgación proporciona genes, subconjuntos de genes, microARN o microARN en combinación con genes o subconjuntos de genes, cuyos niveles de expresión están asociados con el estadio tumoral. Por ejemplo, el nivel de expresión aumentado de un gen o microARN puede estar correlacionado positivamente (asociado positivamente) con un buen pronóstico o pronóstico positivo. Una correlación positiva de este tipo puede demostrarse estadísticamente de diversos modos, por ejemplo por una razón de riesgo de recidiva del cáncer inferior a uno. En otro ejemplo, el nivel de expresión aumentado de un gen o microARN puede estar correlacionado negativamente (asociado negativamente) con un buen pronóstico o pronóstico positivo. En ese caso, por ejemplo, el paciente puede experimentar una recidiva del cáncer.

Los términos “buen pronóstico” o “pronóstico positivo” tal como se usa en el presente documento se refieren a un

15 desenlace clínico beneficioso, tal como supervivencia a largo plazo sin recidiva. Los términos “mal pronóstico” o “pronóstico negativo” como se usan en el presente documento se refieren a un desenlace clínico negativo, tal como recidiva del cáncer.

El término “clasificación de riesgo” significa una agrupación de sujetos por el nivel de riesgo (o probabilidad) de que el sujeto experimente un desenlace clínico particular. Un sujeto puede clasificarse en un grupo de riesgo o clasificarse en un nivel de riesgo basándose en los métodos de la presente divulgación, por ejemplo riesgo alto, medio o bajo. Un “grupo de riesgo” es un grupo de sujetos o individuos con un nivel de riesgo similar para un desenlace clínico particular.

25 El término supervivencia “a largo plazo” se usa en el presente documento para referirse a supervivencia durante un periodo de tiempo particular, por ejemplo, durante al menos 5 años, o durante al menos 10 años.

El término “recidiva” se usa en el presente documento para referirse a recidiva local o distante (es decir, metástasis) de cáncer. Por ejemplo, el cáncer de próstata puede experimentar recidiva localmente en el tejido próximo a la próstata o en las vesículas seminales. El cáncer también puede afectar a los ganglios linfáticos circundantes en la pelvis o los ganglios linfáticos fuera de esta zona. El cáncer de próstata también puede diseminarse a tejidos próximos a la próstata, tales como músculos pélvicos, huesos u otros órganos. La recidiva puede determinarse mediante recidiva clínica detectada mediante, por ejemplo, estudio de obtención de imágenes o biopsia, o recidiva bioquímica detectada mediante, por ejemplo, seguimiento sostenido de los niveles de antígeno prostático específico

35 (PSA) ≥ 0,4 ng/ml o el inicio de la terapia de recuperación como resultado de un nivel de PSA creciente.

El término “intervalo libre de recidiva clínica (ILRc)” se usa en el presente documento como el tiempo (en meses) desde la cirugía hasta la primera recidiva clínica o muerte debido a recidiva clínica de cáncer de próstata. Las pérdidas debidas a seguimiento incompleto, otros cánceres primarios o muerte antes de la recidiva clínica se consideran acontecimientos de censura; cuando se producen, la única información conocida es que hasta el tiempo de censura, no se ha producido recidiva clínica en este sujeto. Las recidivas bioquímicas se ignoran para los fines de calcular el ILRc.

El término “intervalo libre de recidiva bioquímica (ILRb)” se usa en el presente documento para referirse al tiempo

45 (en meses) desde la cirugía hasta la primera recidiva bioquímica de cáncer de próstata. Las recidivas clínicas, pérdidas debidas a seguimiento incompleto, otros cánceres primarios o muerte antes de la recidiva bioquímica se consideran acontecimientos de censura.

El término “supervivencia global (SG)” se usa en el presente documento para referirse al tiempo (en meses) desde la cirugía hasta la muerte por cualquier causa. Las pérdidas debidas a seguimiento incompleto se consideran acontecimientos de censura. La recidiva bioquímica y recidiva clínica se ignoran para los fines de calcular la SG.

El término “supervivencia específica a cáncer de próstata (SECP)” se usa en el presente documento para describir el tiempo (en años) desde la cirugía hasta la muerte por cáncer de próstata. Las pérdidas debidas a seguimiento

55 incompleto o muertes por otras causas se consideran acontecimientos de censura. La recidiva clínica y recidiva bioquímica se ignoran para los fines de calcular la SECP.

El término “aumento del grado” o “aumento del estadio” tal como se usa en el presente documento se refiere a un cambio en el grado de Gleason desde 3+3 en el momento de la biopsia hasta 3+4 o mayor en el momento de la prostatectomía radical (PR), o de grado de Gleason 3+4 en el momento de la biopsia a 4+3 o mayor en el momento de la PR, o implicación de la vesícula seminal (IVS) o implicación extracapsular (IEC) en el momento de la PR.

En la práctica, el cálculo de las medidas enumeradas anteriormente puede variar de un estudio a otro dependiendo de la definición de acontecimientos que va a considerarse que están censurados.

65 El término “microalineamiento” se refiere a una disposición ordenada de elementos de alineamiento hibridables, por

ejemplo sondas de oligonucleótido o polinucleótido, sobre un sustrato.

El término “polinucleótido” se refiere generalmente a cualquier polirribonucleótido o polidesoxirribonucleótido, que puede ser ARN o ADN no modificado o ARN o ADN modificado. Por tanto, por ejemplo, los polinucleótidos tal como 5 se define en el presente documento incluyen, sin limitación, ADN mono y bicatenario, ADN que incluye regiones mono y bicatenarias, ARN mono y bicatenario y ARN que incluye regiones mono y bicatenarias, moléculas híbridas que comprenden ADN y ARN que pueden ser monocatenarias o, más normalmente, bicatenarias o incluyen regiones mono y bicatenarias. Además, el término “polinucleótido” tal como se usa en el presente documento se refiere a regiones tricatenarias que comprenden ARN o ADN o tanto ARN como ADN. Las hebras en tales regiones pueden ser de la misma molécula o de moléculas diferentes. Las regiones pueden incluir todas de una o más de las moléculas, pero más normalmente implican sólo una región de algunas de las moléculas. Una de las moléculas de una región de triple hélice es a menudo un oligonucleótido. El término “polinucleótido” incluye específicamente ADNc. El término incluye ADN (incluyendo ADNc) y ARN que contienen una o más bases modificadas. Por tanto, ADN o ARN con estructuras principales modificadas para mejorar la estabilidad o por otros motivos, son

15 “polinucleótidos” tal como está previsto ese término en el presente documento. Además, dentro del término “polinucleótidos” tal como se define en el presente documento se incluyen ADN o ARN que comprenden bases poco comunes, tales como inosina, o bases modificadas, tales como bases tritiadas. En general, el término “polinucleótido” abarca todas las formas química, enzimática y/o metabólicamente modificadas de polinucleótidos no modificados, así como las formas químicas de ADN y ARN características de virus y células, incluyendo células sencillas y complejas.

El término “oligonucleótido” se refiere a un polinucleótido relativamente corto, que incluye, sin limitación, desoxirribonucleótidos monocatenarios, ribonucleótidos mono o bicatenarios, híbridos de ARNr-ADN y ADN bicatenarios. Los oligonucleótidos, tales como oligonucleótidos de sonda de ADN monocatenarios, se sintetizan a

25 menudo mediante métodos químicos, por ejemplo usando sintetizadores de oligonucleótidos automatizados que están disponibles comercialmente. Sin embargo, pueden prepararse oligonucleótidos mediante una variedad de otros métodos, incluyendo técnicas mediadas por ADN recombinante in vitro y mediante expresión de ADN en células y organismos.

El término “Ct” tal como se usa en el presente documento se refiere a ciclo umbral, el número de ciclo en una reacción en cadena de la polimerasa cuantitativa (qPCR) en que la fluorescencia generada dentro de un pocillo de reacción supera el umbral definido, es decir el punto durante la reacción en que se ha acumulado un número suficiente de amplicones para cumplir con el umbral definido.

35 El término “Cp” tal como se usa en el presente documento se refiere a “punto de cruce”. El valor de Cp se calcula determinando las segundas derivadas de las curvas de amplificación de qPCR completas y su valor máximo. El valor de Cp representa el ciclo en que el aumento de fluorescencia es máximo y en el que comienza la fase logarítmica de una PCR.

Los términos “obtención de umbral” o “umbralización” se refieren a un procedimiento usado para explicar las relaciones no lineales entre las mediciones de la expresión génica y la respuesta clínica así como para reducir adicionalmente la variación en puntuaciones de pacientes notificadas. Cuando se aplica la umbralización, todas las mediciones por debajo o por encima de un umbral se fijan a ese valor umbral. La relación no lineal entre la expresión génica y el desenlace podría examinarse usando alisadores o splines cúbicos para modelar la expresión génica en

45 regresión de PH de Cox en intervalo libre de recidiva o regresión logística en estado de recidiva. D. Cox, Journal of the Royal Statistical Society, Series B 34:187-220 (1972). La variación en puntuaciones de paciente notificadas podría examinarse como una función de la variabilidad en la expresión génica en el límite de cuantificación y/o detección para un gen particular.

Tal como se usa el presente documento, el término “amplicón”, se refiere a fragmentos de ADN que se han sintetizado usando técnicas de amplificación, tales como reacciones en cadena de la polimerasa (PCR) y reacciones en cadena de la ligasa.

La “rigurosidad” de las reacciones de hibridación puede determinarse fácilmente por un experto habitual en la

55 técnica, y generalmente es un cálculo empírico dependiente de la longitud de la sonda, la temperatura de lavado y la concentración de sal. En general, sondas más largas requieren temperaturas superiores para lograr un apareamiento apropiado, mientras que sondas más cortas necesitan temperaturas inferiores. La hibridación depende generalmente de la capacidad del ADN desnaturalizado para volver a aparearse cuando están presentes hebras complementarias en un entorno por debajo de su temperatura de fusión. Cuando mayor es el grado de homología deseada entre la sonda y la secuencia hibridable, mayor es la temperatura relativa que puede usarse. Como resultado, se deduce que temperaturas relativas superiores tenderían a hacer que las condiciones de reacción fuesen más rigurosas, que mientras que temperaturas inferiores las harían menos rigurosas. Para detalles adicionales y una explicación de la rigurosidad de reacciones de hibridación, véase Ausubel et al., Current Protocols in Molecular Biology (Wiley Interscience Publishers, 1995).

65 “Condiciones rigurosas” o “condiciones de rigurosidad alta”, tal como se define en el presente documento,

normalmente: (1) emplean una baja fuerza iónica y una alta temperatura para el lavado, por ejemplo cloruro de sodio 0,015 M/citrato de sodio 0,0015 M/dodecilsulfato de sodio al 0,1% a 50ºC; (2) emplean durante la hibridación un agente desnaturalizante, tal como formamida, por ejemplo, formamida al 50% (v/v) con albúmina sérica bovina al 0,1%/Ficoll al 0,1%/polivinilpirrolidona al 0,1%/tampón fosfato de sodio 50 mM a pH 6,5 con cloruro de sodio

5 750 mM, citrato de sodio 75 mM a 42ºC; o (3) emplean formamida al 50%, 5 x SSC (NaCl 0,75 M, citrato de sodio 0,075 M), fosfato de sodio 50 mM (pH 6,8), pirofosfato de sodio al 0,1%, solución de Denhardt 5 x, ADN de esperma de salmón sonicado (50 µg/ml), SDS al 0,1% y sulfato de dextrano al 10% a 42ºC, con lavados a 42ºC en SSC 0,2 x (cloruro de sodio/citrato de sodio) y formamida al 50%, seguido por un lavado de alta rigurosidad que consiste en EDTA que contiene SSC 0,1 x a 55ºC.

Pueden identificarse “condiciones moderadamente rigurosas” tal como se describe por Sambrook et al., Molecular Cloning: A Laboratory Manual, Nueva York: Cold Spring Harbor Press, 1989, e incluyen el uso de una disolución de lavado y condiciones de hibridación (por ejemplo, temperatura, fuerza iónica y % de SDS) menos rigurosas que las descritas anteriormente. Un ejemplo de condiciones moderadamente rigurosas es incubación durante la noche a

15 37ºC en una disolución que comprende: formamida al 20%, SSC 5 x (NaCl 150 mM, citrato de trisodio 15 mM), fosfato de sodio 50 mM (pH 7,6), solución de Denhardt 5 x, sulfato de dextrano al 10% y ADN de esperma de salmón fragmentado desnaturalizado 20 mg/ml, seguido por lavado de los filtros en SSC 1 x a aproximadamente 37-500ºC. El experto en la técnica reconocerá cómo ajustar la temperatura, fuerza iónica, etc. según sea necesario para adaptarse a factores tales como longitud de la sonda y similares.

Los términos “corte y empalme” y “corte y empalme de ARN” se usan de manera intercambiable y se refieren a procesamiento de ARN para eliminar intrones y juntar exones para producir ARNm maduro con una secuencia codificante continua que se desplaza al citoplasma de una célula eucariota.

25 Los términos “coexpresar” y “coexpresado”, como se usan en el presente documento, se refieren a una correlación estadística entre las cantidades de diferentes secuencias de transcritos a través de una población de diferentes pacientes. La coexpresión por parejas puede calcularse mediante diversos métodos conocidos en la técnica, por ejemplo, calculando los coeficientes de correlación de Pearson o los coeficientes de correlación de Spearman. También pueden identificarse conjuntos de genes coexpresados usando la teoría de grafos. Puede calcularse un análisis de coexpresión usando datos de expresión normalizados. Se dice que un gen se coexpresa con un gen particular dado a conocer cuando el nivel de expresión del gen presenta un coeficiente de correlación de Pearson mayor de o igual a 0,6.

Un “sistema basado en ordenador” se refiere a un sistema de hardware, software y medio de almacenamiento de

35 datos usado para analizar la información. El hardware mínimo de un sistema basado en ordenador de pacientes comprende una unidad de procesamiento central (CPU), y hardware para la introducción de datos, la salida de datos (por ejemplo, una pantalla) y el almacenamiento de datos. Un experto habitual en la técnica puede apreciar fácilmente que cualquier sistema basado en ordenador disponible actualmente y/o componentes del mismo es adecuado para su uso en relación con los métodos de la presente divulgación. El medio de almacenamiento de datos puede comprender cualquier producto fabricado que comprenda un registro de la presente información tal como se describió anteriormente, o un dispositivo de acceso a memoria al que puede acceder un producto fabricado de este tipo.

“Registrar” datos, programación u otra información en un medio legible por ordenador se refiere a un proceso para

45 almacenar información, usando cualquiera de tales métodos conocidos en la técnica. Puede elegirse cualquier estructura de almacenamiento de datos conveniente, basada en los medios usados para acceder a la información almacenada. Puede usarse una variedad de programas y formatos de procesamiento de datos para el almacenamiento, por ejemplo archivo de texto de procesamiento de textos, formato de base de datos, etc.

Un “procesador” o “medio informático” hace referencia a cualquier combinación de hardware y/o software que realizará las funciones requeridas del mismo. Por ejemplo, un procesador adecuado puede ser un microprocesador digital programable tal como uno disponible en forma de un controlador electrónico, procesador central, servidor u ordenador personal (de sobremesa o portátil). Cuando el procesador es programable, puede comunicarse la programación adecuada desde una ubicación remota al procesador, o guardarse previamente en un producto de

55 programa informático (tal como un medio de almacenamiento legible por ordenador portátil o fijo, ya sea magnético, óptico o basado en dispositivo en estado sólido). Por ejemplo, un medio magnético o disco óptico puede portar la programación, y puede leerse por un lector adecuado que se comunica con cada procesador en su estación correspondiente.

Tal como se usa en el presente documento, los términos “vigilancia activa” y “espera en observación” significan monitorizar estrechamente el estado de un paciente sin administrar ningún tratamiento hasta que aparecen los síntomas o cambian. Por ejemplo, en cáncer de próstata, se usa habitualmente la espera en observación en hombres más ancianos con otros problemas médicos y enfermedad en estadio inicial.

65 Tal como se usa el presente documento, el término “cirugía” se aplica a métodos quirúrgicos emprendidos para la extirpación de tejido canceroso, incluyendo linfadenectomía pélvica, prostatectomía radical, resección transuretral de

próstata (TURP), escisión, disección y biopsia/extirpación del tumor. El tejido o secciones del tumor usados para el análisis de la expresión génica pueden haberse obtenido a partir de cualquiera de estos métodos.

Tal como se usa en el presente documento, el término “terapia” incluye radiación, terapia hormonal, criocirugía, 5 quimioterapia, terapia biológica y ultrasonidos enfocados de alta intensidad.

Tal como se usa en el presente documento, el término “fusión de TMPRSS” y “fusión de TMPRSS2” se usan de manera intercambiable y se refieren a una fusión del gen TMPRSS2 regulado por andrógenos con el oncogén ERG, que se ha demostrado que tiene una asociación significativa con cáncer de próstata. S. Perner, et al., Urologe A. 46(7):754-760 (2007); S.A. Narod, et al., Br J Cancer 99(6):847-851 (2008). Tal como se usa en el presente documento, el estado de fusión de TMPRSS positivo indica que está presente la fusión de TMPRSS en una muestra de tejido, mientras que el estado de fusión de TMPRSS negativo indica que no está presente la fusión de TMPRSS en una muestra de tejido. Los expertos en la técnica reconocerán que hay numerosos modos para determinar el estado de fusión de TMPRSS, tales como PCR en tiempo real, cuantitativa o secuenciación de alto rendimiento.

15 Véase, por ejemplo, K. Mertz, et al., Neoplasis 9(3):200-206 (2007); C. Maher, Nature 458(7234):97-101 (2009).

MÉTODOS DE EXPRESIÓN GÉNICA USANDO GENES, SUBCONJUNTOS DE GENES Y MICROARN

La presente divulgación proporciona ensayos moleculares que implican la medición del/de los nivel(es) de expresión de uno o más genes, subconjuntos de genes, microARN o uno o más microARN en combinación con uno o más genes o subconjuntos de genes, a partir de una muestra biológica obtenida de un paciente con cáncer de próstata, y el análisis de los niveles de expresión medidos para proporcionar información referente a la probabilidad de recidiva del cáncer.

25 La presente divulgación proporciona además métodos para clasificar un tumor de próstata basándose en el/los nivel(es) de expresión de uno o más genes y/o microARN. La divulgación proporciona además genes y/o microARN que están asociados, positiva o negativamente, con un desenlace de pronóstico particular. En realizaciones a modo de ejemplo, los desenlaces clínicos incluyen ILRc e ILRb. En otra realización, los pacientes pueden clasificarse en grupos de riesgo basándose en el/los nivel(es) de expresión de uno o más genes y/o microARN que están asociados, positiva o negativamente, con un factor pronóstico. En una realización a modo de ejemplo, ese factor pronóstico es el patrón de Gleason.

En esta memoria descriptiva se exponen diversos enfoques tecnológicos para la determinación de los niveles de expresión de los genes y microARN dados a conocer, incluyendo, sin limitación, RT-PCR, microalineamientos,

35 secuenciación de alto rendimiento, análisis en serie de la expresión génica (SAGE) y expresión génica digital (DGE), que se comentarán en detalle a continuación. En aspectos particulares, el nivel de expresión de cada gen o microARN puede determinarse en relación con diversas características de los productos de expresión del gen incluyendo exones, intrones, epítopos proteicos y actividad de proteínas.

El/los nivel(es) de expresión de uno o más genes y/o microARN puede(n) medirse en tejido tumoral. Por ejemplo, el tejido tumoral puede obtenerse tras la resección o extirpación quirúrgica del tumor, o mediante biopsia tumoral. El tejido tumoral puede ser o incluir tejido histológicamente “normal”, por ejemplo tejido histológicamente “normal” adyacente a un tumor. El nivel de expresión de genes y/o microARN también puede medirse en células tumorales recuperadas de sitios distantes del tumor, por ejemplo células tumorales circulantes, fluido corporal (por ejemplo,

45 orina, sangre, fracción sanguínea, etc.).

El producto de expresión que se somete a ensayo puede ser, por ejemplo, ARN o un polipéptido. El producto de expresión puede estar fragmentado. Por ejemplo, el ensayo puede usar cebadores que son complementarios a secuencias dianas de un producto de expresión y por tanto podrían medir transcritos completos así como los productos de expresión fragmentados que contienen la secuencia diana. Se proporciona información adicional en la tabla A (insertada en la memoria descriptiva antes de las reivindicaciones).

El producto de expresión de ARN puede someterse a ensayo directamente o mediante detección de un producto de ADNc que resulta de un método de amplificación basado en PCR, por ejemplo, reacción en cadena de la polimerasa

55 con transcripción inversa cuantitativa (qRT-PCR). (Véase por ejemplo la patente estadounidense n.º 7.587.279). El producto de expresión de polipéptido puede someterse a ensayo usando inmunohistoquímica (IHC). Además, también pueden someterse a ensayo productos de expresión tanto de ARN como de polipéptido usando microalineamientos.

UTILIDAD CLÍNICA

El cáncer de próstata se diagnostica actualmente usando un examen rectal digital (DRE) y una prueba de antígeno prostático específico (PSA). Si los resultados de PSA son altos, los pacientes se someterán generalmente a biopsia de tejido prostático. El patólogo revisará las muestras de biopsia para comprobar la presencia de células cancerosas 65 y determinar una puntuación de Gleason. Basándose en la puntuación de Gleason, PSA, el estadio clínico y otros factores, el médico debe tomar una decisión sobre si monitorizar al paciente, o tratar al paciente con cirugía y

terapia.

En la actualidad, la toma de decisiones clínicas en cáncer de próstata en estadio inicial viene determinada por determinados factores clínicos e histopatológicos. Estos incluyen: (1) factores tumorales, tales como estadio clínico

5 (por ejemplo T1, T2), nivel de PSA en la presentación y grado de Gleason, que son factores pronóstico muy fuertes en la determinación del desenlace; y (2) factores del huésped, tales como la edad en el diagnóstico y la comorbilidad. Debido a estos factores, los medios más útiles clínicamente de estratificación de pacientes con enfermedad localizada según el pronóstico han sido a través de estadificación multifactorial, usando el estadio clínico, el nivel de PSA en suero y el grado tumoral (grado de Gleason) conjuntamente. En las directrices de la American Urological Association (AUA) actualizadas en 2007 para la gestión del cáncer de próstata clínicamente localizado, estos parámetros se han agrupado para determinar si un paciente corre un riesgo bajo, intermedio o alto de recaída bioquímica (PSA) tras terapia local. I. Thompson, et al., Guideline for the management of clinically localized prostate cancer, J Urol. 177(6):2106-31 (2007).

15 Aunque tales clasificaciones han demostrado ser útiles en la distinción de pacientes con enfermedad localizada que pueden necesitar terapia adyuvante tras cirugía/radiación, tienen menos capacidad para discriminar entre cánceres indolentes, que no necesitan tratarse con terapia local, y tumores agresivos, que requieren terapia local. De hecho, estos algoritmos son de uso cada vez más limitado para decidir entre gestión conservadora y terapia definitiva porque la mayor parte de cánceres de próstata diagnosticados en la era del examen de PSA se presentan ahora con un estadio clínico T1c y PSA ≤10 ng/ml.

Los pacientes con cáncer de próstata T1 tienen una enfermedad que no es clínicamente evidente sino que se descubre o bien en la resección transuretral de la próstata (TURP, T1a, T1b) o bien en la biopsia realizada debido a un nivel de PSA elevado (> 4 ng/ml, T1c). Aproximadamente el 80% de los casos que se presentaron en 2007 fueron

25 T1 clínicos en el diagnóstico. En un ensayo escandinavo, la SG a los 10 años era del 85% para pacientes con cáncer de próstata en estadio inicial (T1/T2) y puntuación de Gleason ≤ 7, tras prostatectomía radical.

Los pacientes con cáncer de próstata T2 tienen una enfermedad que es clínicamente evidente y está confinada al órgano; los pacientes con tumores T3 tienen una enfermedad que ha penetrado en la cápsula prostática y/o ha invadido las vesículas seminales. Se sabe a partir de series quirúrgicas que la estadificación clínica subestima el estadio patológico, de modo que aproximadamente el 20% de los pacientes que son clínicamente T2 serán pT3 tras la prostatectomía. La mayoría de los pacientes con cáncer de próstata T2 o T3 se tratan con terapia local, o bien prostatectomía o bien radiación. Los datos del ensayo escandinavo sugieren que para pacientes T2 con grado de Gleason ≤7, el efecto de la prostatectomía sobre la supervivencia es de cómo máximo el 5% a los 10 años; la

35 mayoría de los pacientes no se benefician del tratamiento quirúrgico en el momento del diagnóstico. Para pacientes T2 con Gleason > 7 o para pacientes T3, el efecto del tratamiento de prostatectomía se supone que es significativo pero no se ha determinado en ensayos aleatorizados. Se sabe que estos pacientes tienen un riesgo significativo (el 10-30%) de recidiva a los 10 años tras tratamiento local, sin embargo, no hay ningún ensayo aleatorizado prospectivo que defina el tratamiento local óptimo (prostatectomía radical, radiación) en el diagnóstico, qué pacientes es probable que se beneficien de la terapia de privación de andrógenos neo-adyuvante/adyuvante y si el tratamiento (privación de andrógenos, quimioterapia) en el momento de la alteración bioquímica (PSA elevado) tiene algún beneficio clínico.

La determinación precisa de las puntuaciones de Gleason a partir de biopsias con aguja presenta varios retos

45 técnicos. En primer lugar, la interpretación de la histología que es “límite” entre patrones de Gleason es altamente subjetiva, incluso para patólogos de urología. En segundo lugar, una toma de muestras de biopsia incompleta es aún otro motivo por el que la puntuación de Gleason “predicha” en biopsia no siempre se correlaciona con la puntuación de Gleason “observada” real del cáncer de próstata en la propia glándula. Por tanto, la exactitud de la puntuación de Gleason depende no sólo de la experiencia del patólogo que observa los portaobjetos, sino también de la completitud y adecuación de la estrategia de toma de muestras de biopsia de próstata. T. Stamey, Urology 45:2-12 (1995). El ensayo de expresión de genes/microARN y la información asociada proporcionada por la práctica de los métodos dados a conocer en el presente documento proporcionan un método de ensayo molecular para facilitar la toma de decisiones de tratamiento óptimas en el cáncer de próstata en estadio inicial. Una realización a modo de ejemplo proporciona genes y microARN, cuyos niveles de expresión están asociados (positiva o negativamente) con

55 recidiva de cáncer de próstata. Por ejemplo, una herramienta clínica de este tipo permitiría a los médicos identificar pacientes T2/T3 que es probable que experimenten recidiva tras la terapia definitiva y necesiten tratamiento adyuvante.

Además, los métodos dados a conocer en el presente documento pueden permitir a los médicos clasificar los tumores, a nivel molecular, basándose en el/los nivel(es) de expresión de uno o más genes y/o microARN que están asociados significativamente con factores pronóstico, tales como patrón de Gleason y estado de fusión de TMPRSS. Las dificultades técnicas de variabilidad dentro de los pacientes, la determinación histológica del patrón de Gleason en muestras de biopsia o la inclusión de tejido de aspecto histológicamente normal adyacente al tejido tumoral no tendrían un impacto sobre estos métodos. Pueden usarse pruebas de expresión de genes/microARN de múltiples 65 analitos para medir el nivel de expresión de uno o más genes y/o microARN implicados en cada uno de varios procesos fisiológicos relevantes o características celulares de componentes. Los métodos dados a conocer en el

presente documento pueden agrupar los genes y/o microARN. El agrupamiento de genes y microARN puede realizarse al menos en parte basándose en el conocimiento de la contribución de esos genes y/o microARN según funciones fisiológicas o características celulares de componentes, tales como en los grupos comentados anteriormente. Además, pueden combinarse uno o más microARN con uno o más genes. La combinación de gen

5 microARN puede seleccionarse basándose en la probabilidad de que la combinación de gen-microARN interaccione funcionalmente. La formación de grupos (o subconjuntos de genes), además, puede facilitar la ponderación matemática de la contribución de diversos niveles de expresión a la recidiva del cáncer. La ponderación de un grupo de genes/microARN que representa un proceso fisiológico o característica celular de componentes puede reflejar la contribución de ese proceso o característica a la patología del cáncer y el desenlace clínico.

Opcionalmente, los métodos dados a conocer pueden usare para clasificar a los pacientes según el riesgo, por ejemplo el riesgo de recidiva. Los pacientes pueden dividirse en subgrupos (por ejemplo, terciles o cuartiles) y los valores elegidos definirán subgrupos de pacientes con mayor o menor riesgo respectivamente.

15 La utilidad de un marcador génico dado a conocer en la predicción del pronóstico puede no ser única para ese marcador. Un marcador alternativo que tiene un patrón de expresión que es paralelo al de un gen dado a conocer puede ser un sustituto para, o usarse además de, el gen o microARN coexpresado. Debido a la coexpresión de tales genes o microARN, la sustitución de los valores de nivel de expresión debe tener poco impacto sobre la utilidad global de la prueba. Los patrones de expresión más estrechamente similares de dos genes o microARN pueden resultar de la implicación de ambos genes o microARN en el mismo proceso y/o de que están bajo un control regulador común en células de tumor de próstata. La presente divulgación contempla por tanto el uso de tales genes coexpresados, subconjuntos de genes o microARN como sustitutos para, o además de, los genes de la presente divulgación.

25 MÉTODOS DE ENSAYO DE LOS NIVELES DE EXPRESIÓN DE UN PRODUCTO GÉNICO

Los métodos y las composiciones de la presente divulgación emplearán, a menos que se indique otra cosa, técnicas convencionales biología molecular (incluyendo técnicas recombinantes), microbiología, biología celular y bioquímica, que están dentro de la experiencia de la técnica. En la bibliografía se explican a fondo técnicas a modo de ejemplo, tal como en, “Molecular Cloning: A Laboratory Manual”, 2ª edición (Sambrook et al., 1989); “Oligonucleotide Synthesis” (M.J. Gait, ed., 1984); “Animal Cell Culture” (R.I. Freshney, ed., 1987); “Methods in Enzymology” (Academic Press, Inc.); “Handbook of Experimental Immunology”, 4ª edición (D.M. Weir & C.C. Blackwell, eds., Blackwell Science Inc., 1987); “Gene Transfer Vectors for Mammalian Cells” (J.M. Miller & M.P. Calos, eds., 1987); “Current Protocols in Molecular Biology” (F.M. Ausubel et al., eds., 1987); y “PCR: The Polimerase Chain Reaction”,

35 (Mullis et al., eds., 1994).

Los métodos de obtención del perfil de expresión génica incluyen métodos basados en análisis de hibridación de polinucleótidos, métodos basados en secuenciación de polinucleótidos y métodos basados en proteómica. Los métodos a modo de ejemplo conocidos en la técnica para la cuantificación de la expresión de ARN en una muestra incluyen transferencia de tipo Northern e hibridación in situ (Parker & Barnes, Methods in Molecular Biology 106:247283 (1999)); ensayos de protección de ARNasa (Hod, Biotechniques 13:852-854 (1992)); y métodos basados en PCR, tales como PCR con transcripción inversa (RT-PCR) (Weis et al., Trends in Genetics 8:263-264 (1992)). Pueden emplearse anticuerpos que pueden reconocer dúplex específicos de secuencia, incluyendo dúplex de ADN, dúplex de ARN y dúplex híbridos de ADN-ARN o dúplex de ADN-proteína. Los métodos representativos para el

45 análisis de la expresión génica basado en secuenciación incluyen análisis en serie de la expresión génica (SAGE) y análisis de la expresión génica mediante secuenciación de firma masiva en paralelo (MPSS).

PCR con transcriptasa inversa (RT-PCR)

Normalmente, se aísla ARNm o microARN de una muestra de prueba. El material de partida es normalmente ARN total aislado de un tumor humano, habitualmente de un tumor primario. Opcionalmente, pueden usarse tejidos normales del mismo paciente como control interno. Tal tejido normal puede ser tejido de aspecto histológicamente normal adyacente a un tumor. Puede extraerse ARNm o microARN de una muestra de tejido, por ejemplo, de una muestra que es reciente, está congelada (por ejemplo congelada recientemente) o está incluida en parafina y fijada

55 (por ejemplo fijada con formalina).

Se conocen bien en la técnica métodos generales para la extracción de ARNm y microARN y se dan a conocer en libros de texto convencionales de biología molecular, incluyendo Ausubel et al., Current Protocols of Molecular Biology, John Wiley and Sons (1997). Se dan a conocer métodos para la extracción de ARN de tejidos incluidos en parafina, por ejemplo, en Rupp y Locker, Lab Invest. 56:A67 (1987), y De Andrés et al., BioTechniques 18:42044 (1995). En particular, el aislamiento de ARN puede realizarse usando un kit de purificación, conjunto de tampones y proteasa de fabricantes comerciales, tales como Qiagen, según las instrucciones del fabricante. Por ejemplo, puede aislarse el ARN total de células en cultivo usando minicolumnas RNeasy de Qiagen. Otros kits de aislamiento de ARN disponibles comercialmente incluyen el kit de purificación de ADN y ARN completo MasterPure™ 65 (EPICENTRE®, Madison, WI) y el kit de aislamiento de ARN de bloque de parafina (Ambion, Inc.). Puede aislarse el ARN total de muestras de tejido usando RNA Stat-60 (Tel-Test). El ARN preparado a partir del tumor puede aislarse,

por ejemplo, mediante centrifugación en gradiente de densidad de cloruro de cesio.

La muestra que contiene el ARN se somete entonces a transcripción inversa para producir ADNc a partir del molde de ARN, seguido por amplificación exponencial en una reacción PCR. Las dos transcriptasas inversas más

5 comúnmente usadas son la transcriptasa inversa del virus de la mieloblastosis aviar (VMA-RT) y la transcriptasa inversa del virus de la leucemia murina de Moloney (VLMM-RT). La etapa de transcripción inversa se ceba normalmente usando cebadores específicos, hexámeros al azar o cebadores de oligo-dT, dependiendo de las circunstancias y el objetivo de la obtención del perfil de expresión. Por ejemplo, el ARN extraído puede someterse a transcripción inversa usando un kit de PCR de ARN GeneAmp (Perkin Elmer, CA, EE.UU.), siguiendo las instrucciones del fabricante. El ADNc derivado puede usarse entonces como molde en la reacción PCR posterior.

Los métodos basados en PCR usan una ADN polimerasa dependiente de ADN termoestable, tal como una Taq ADN polimerasa. Por ejemplo, la PCR TaqMan® utiliza normalmente la actividad nucleasa en 5’ de Taq o Tth polimerasa para hidrolizar una sonda de hibridación unida a su amplicón diana, pero puede usarse cualquier enzima con

15 actividad nucleasa en 5’ equivalente. Se usan dos cebadores oligonucleotídicos para generar un amplicón típico de un producto de reacción PCR. Puede diseñarse un tercer oligonucleótido, o sonda, para facilitar la detección de una secuencia de nucleótidos del amplicón ubicada entre los sitios de hibridación de los dos cebadores de PCR. La sonda puede estar marcada de manera detectable, por ejemplo, con un colorante indicador, y puede estar dotada adicionalmente tanto de un colorante fluorescente como de un colorante fluorescente extintor, como en una configuración de sonda Taqman®. Cuando se usa una sonda Taqman®, durante la reacción de amplificación, la enzima Taq ADN polimerasa escinde la sonda de una manera dependiente del molde. Los fragmentos de sonda resultantes se disocian en disolución, y la señal del colorante indicador liberado se libera del efecto de extinción del segundo fluoróforo. Se libera una molécula de colorante indicador por cada nueva molécula sintetizada, y la detección del colorante indicador no extinguido proporciona la base para la interpretación cuantitativa de los datos.

25 Puede realizarse RT-PCR TaqMan® usando equipo disponible comercialmente, tal como, por ejemplo, plataformas de alto rendimiento tales como el sistema de detección de secuencias ABI PRISM 7700® (Perkin-Elmer-Applied Biosystems, Foster City, CA, EE.UU.) o Lightcycler (Roche Molecular Biochemicals, Mannheim, Alemania). En una realización preferida, el procedimiento se realiza en un sistema de PCR en tiempo real LightCycler® 480 (Roche Diagnostics), que es una plataforma de ciclador basada en placa de micropocillos.

Los datos del ensayo de nucleasa en 5’ se expresan comúnmente de manera inicial como ciclo umbral (“CT”). Los valores de fluorescencia se registran durante cada ciclo y representan la cantidad de producto amplificado en ese punto de la reacción de amplificación. El ciclo umbral (CT) se describe generalmente como el punto en que la señal

35 fluorescente se registró por primera vez como estadísticamente significativa. Alternativamente, los datos pueden expresarse como un punto de cruce (“Cp”). El valor de Cp se calcula determinando la segunda derivada de las curvas de amplificación de qPCR completas y su valor máximo. El valor de Cp representa el ciclo en que el aumento de fluorescencia es máximo y en que comienza la fase logarítmica de una PCR.

Para minimizar los errores y el efecto de la variación de una muestra a otra, la RT-PCR se realiza habitualmente usando un patrón interno. El gen patrón interno ideal (también denominado gen de referencia) se expresa a un nivel bastante constante entre tejido canceroso y no canceroso del mismo origen (es decir, un nivel que no es significativamente diferente entre tejidos normal y canceroso), y no se ve afectado significativamente por el tratamiento experimental (es decir, no presenta una diferencia significativa en el nivel de expresión en el tejido

45 relevante como resultado de la exposición a la quimioterapia), y se expresa a un nivel bastante constante entre el mismo tejido tomado de diferente pacientes. Por ejemplo, los genes de referencia útiles en los métodos dados a conocer en el presente documento no deben presentar niveles de expresión significativamente diferentes en próstata cancerosa en comparación con tejido prostático normal. ARN frecuentemente usados para normalizar los patrones de expresión génica son ARNm para los genes de mantenimiento gliceraldehído-3-fosfato-deshidrogenasa (GAPDH) y β-actina. Los genes de referencia a modo de ejemplo usados para la normalización comprenden uno o más de los siguientes genes: AAMP, ARF1, ATP5E, CLTC, GPS 1 y PGK1. Las mediciones de la expresión génica pueden normalizarse en relación con la media de uno o más (por ejemplo, 2, 3, 4, 5 o más) genes de referencia. Las mediciones de expresión normalizadas en relación con una referencia pueden oscilar entre 2 y 15, donde un aumento de una unidad refleja generalmente un aumento de 2 veces en la cantidad de ARN.

55 La PCR en tiempo real es compatible tanto con PCR competitiva cuantitativa, en la que se usa un competidor interno para cada secuencia diana para la normalización, como con PCR comparativa cuantitativa que usa un gen de normalización contenido dentro de la muestra, o un gen de mantenimiento para RT-PCR. Para detalles adicionales véase, por ejemplo Held et al., Genome Research 6:986-994 (1996).

Las etapas de un protocolo representativo para su uso en los métodos de la presente divulgación usan tejidos fijados, incluidos en parafina como fuente de ARN. Por ejemplo, pueden realizarse el aislamiento de ARNm, la purificación, la extensión del cebador y la amplificación según métodos disponibles en la técnica (véase, por ejemplo, Godfrey et al. J. Molec. Diagnostics 2: 84-91 (2000); Specht et al., Am. J. Pathol. 158: 419-29 (2001)). En 65 resumen, un procedimiento representativo comienza con el corte de secciones de aproximadamente 10 µm de

grosor de muestras de tejido tumoral incluidas en parafina. Entonces se extrae el ARN, y se eliminan las proteínas y el ADN de la muestra que contiene ARN. Tras el análisis de la concentración de ARN, se somete a transcripción inversa el ARN usando cebadores específicos del gen seguido por RT-PCR para proporcionar productos de amplificación de ADNc.

5 Diseño de cebadores y sondas de PCR basados en intrones

Pueden diseñarse cebadores y sondas de PCR basándose en secuencias de exones o intrones presentes en el transcrito de ARNm del gen de interés. El diseño de cebadores/sondas puede realizarse usando software disponible públicamente, tal como el software de ADN BLAT desarrollado por Kent, W.J., Genome Res. 12(4):656-64 (2002), o mediante el software BLAST incluyendo sus variaciones.

Cuando sea necesario o se desee, pueden enmascararse secuencias repetitivas de la secuencia diana para mitigar señales no específicas. Las herramientas a modo de ejemplo para lograr esto incluyen el programa Repeat Masker

15 disponible en línea a través del Baylor College of Medicine, que examina secuencias de ADN frente a una biblioteca de elementos repetitivos y devuelve una secuencia de consulta en la que los elementos repetitivos están enmascarados. Entonces pueden usarse las secuencias con intrones enmascarados para diseñar secuencias de cebadores y sondas usando cualquier paquete de diseño de cebadores/sondas disponible comercialmente o públicamente de otra forma, tales como Primer Express (Applied Biosystems); MGB assay-by-design (Applied Biosystems); Primer3 (Steve Rozen y Helen J. Skaletsky (2000) Primer3 en Internet para usuarios generales y para programadores biólogos. Véase S. Rrawetz, S. Misener, Bioinformatics Methods and Protocols: Methods in Molecular Biology, págs. 365-386 (Humana Press).

Otros factores que pueden incluir en el diseño de cebadores de PCR incluyen la longitud del cebador, la temperatura

25 de fusión (Tf) y el contenido en G/C, la especificidad, la secuencias de cebadores complementarios y la secuencia del extremo 3’. En general, los cebadores de PCR óptimos tienen generalmente 17-30 bases de longitud, y contienen aproximadamente el 20-80%, tal como, por ejemplo, aproximadamente el 50-60% de bases G+C, y presentan Tf entre 50 y 80ºC, por ejemplo de aproximadamente 50 a 70ºC.

Para directrices adicionales para el diseño de cebadores y sondas de PCR véase, por ejemplo Dieffenbach, CW. et al, “General Concepts for PCR Primer Design” en: PCR Primer, A Laboratory Manual, Cold Spring Harbor Laboratory Press, Nueva York, 1995, págs. 133-155; Innis y Gelfand, “Optimization of PCRs” en: PCR Protocols, A Guide to Methods and Applications, CRC Press, Londres, 1994, págs. 5-11; y Plasterer, T.N. Primerselect: Primer and probe design. Methods MoI. Biol. 70:520-527 (1997).

35 La tabla A proporciona información adicional referente a las secuencias de cebador, sonda y amplicón asociadas con los ejemplos dados a conocer en el presente documento.

Sistema MassARRAY®

En métodos basados en MassARRAY, tales como el método a modo de ejemplo desarrollado por Sequenom, Inc. (San Diego, CA) tras el aislamiento de ARN y la transcripción inversa, al ADNc obtenido se le realizan adiciones conocidas de una molécula de ADN sintético (competidor), que coincide con la región de ADNc seleccionada como diana en todas las posiciones, excepto una única base, y sirve como patrón interno. La mezcla de ADNc/competidor

45 se amplifica por PCR y se somete a un tratamiento con enzima fosfatasa alcalina de gamba (SAP) tras la PCR, que da como resultado la desfosforilación de los nucleótidos restantes. Tras la inactivación de la fosfatasa alcalina, los productos de PCR del competidor y el ADNc se someten a extensión del cebador, lo que genera señales de masa distintas para los productos de PCR derivados del competidor y del ADNc. Tras la purificación, estos productos se dispensan en un alineamiento en chip, que está precargado con los componentes necesarios para el análisis con análisis de espectrometría de masas de tiempo de vuelo con ionización por desorción láser asistida por matriz (MALDI-TOF MS). El ADNc presente en la reacción se cuantifica entonces analizando las razones de las áreas de pico en el espectro de masas generado. Para detalles adicionales véase, por ejemplo Ding y Cantor, Proc. Natl. Acad. Sci. USA 100:3059-3064 (2003).

55 Otros métodos basados en PCR

Las técnicas basadas en PCR adicionales que pueden encontrar uso en los métodos dados a conocer en el presente documento incluyen, por ejemplo, la tecnología BeadArray® (Illumina, San Diego, CA; Oliphant et al., Discovery of Markers for Disease (suplemento a Biotechniques), junio de 2002; Ferguson et al., Analytical Chemistry 72:5618 (2000)); BeadsArray for Detection of Gene Expression® (BADGE), usando el sistema Luminex100 LabMAP® disponible comercialmente y microesferas codificadas con múltiples colores (Luminex Corp., Austin, TX) en un ensayo rápido para la expresión génica (Yang et al., Genome Res. 11:1888-1898 (2001)); y análisis de obtención del perfil de expresión de alta cobertura (HiCEP) (Fukumura et al., Nucl. Acids. Res. 31(16) e94 (2003).

65 Microalineamientos

Los niveles de expresión de un gen o microalineamiento de interés también pueden evaluarse usando la técnica de microalineamiento. En este método, se alinean secuencias de polinucleótido de interés (incluyendo ADNc y oligonucleótidos) sobre un sustrato. Las secuencias alineadas se ponen en contacto entonces en condiciones adecuadas para la hibridación específica con ADNc marcado de manera detectable generado a partir de ARN de

5 una muestra de prueba. Como en el método de RT-PCR, la fuente de ARN es normalmente ARN total aislado de una muestra de tumor, y opcionalmente de tejido normal del mismo paciente como control interno o líneas celulares. El ARN puede extraerse, por ejemplo, de muestras de tejido congeladas o incluidas en parafina archivadas y fijadas (por ejemplo fijadas con formalina).

Por ejemplo, se aplican insertos amplificados por PCR de clones de ADNc de un gen que va a someterse a ensayo a un sustrato en un alineamiento denso. Habitualmente se aplican al menos 10.000 secuencias de nucleótidos al sustrato. Por ejemplo, los genes microalineados, inmovilizados sobre el microchip a 10.000 elementos cada uno, son adecuados para la hibridación en condiciones rigurosas. Pueden generarse sondas de ADNc marcadas fluorescentemente a través de la incorporación de nucleótidos fluorescentes mediante transcripción inversa de ARN

15 extraído de tejidos de interés. Las sondas de ADNc marcadas aplicadas al chip se hibridan con especificidad con cada punto de ADN en el alineamiento. Tras lavar en condiciones rigurosas para eliminar sondas no unidas específicamente, se explora el chip mediante microscopio láser confocal o mediante otro método de detección, tal como una cámara CCD. La cuantificación de la hibridación de cada elemento alineado permite la evaluación de la abundancia de ARN correspondiente.

Con fluorescencia de doble color, se hibridan por parejas con el alineamiento sondas de ADNc marcadas por separado generadas a partir de dos fuentes de ARN. Se determina por tanto simultáneamente la abundancia relativa de los transcritos de las dos fuentes correspondientes a cada gen especificado. La escala miniaturizada de la hibridación permite una evaluación rápida y conveniente del patrón de expresión para grandes números de genes.

25 Se ha mostrado que tales métodos tienen la sensibilidad requerida para detectar transcritos poco comunes, que se expresan a unas pocas copias por célula, y para detectar de manera reproducible diferencias de al menos aproximadamente dos veces en los niveles de expresión (Schena et al, Proc. Natl. Acad. ScL USA 93(2):106-149 (1996)). El análisis de microalineamientos puede realizarse mediante equipo disponible comercialmente, siguiendo los protocolos del fabricante, tal como usando la tecnología GenChip® de Affymetrix, o la tecnología de microalineamientos de Incyte.

Análisis en serie de la expresión génica (SAGE)

El análisis en serie de la expresión génica (SAGE) es un método que permite el análisis simultáneo y cuantitativo de

35 un gran número de transcritos génicos, sin necesidad de proporcionar una sonda de hibridación individual para cada transcrito. En primer lugar, se genera una etiqueta de secuencia corta (aproximadamente 10-14 pb) que contiene información suficiente como para identificar de manera única un transcrito, siempre que la etiqueta se obtenga a partir de una única posición dentro de cada transcrito. Entonces, se unen entre sí muchos transcritos para formar moléculas en serie largas, que pueden secuenciarse, revelando la identidad de las múltiples etiquetas simultáneamente. El patrón de expresión de cualquier población de transcritos puede evaluarse cuantitativamente determinando la abundancia de etiquetas individuales e identificando el gen correspondiente a cada etiqueta. Para más detalles véase, por ejemplo Velculescu et al., Science 270:484-487 (1995); y Velculescu et al., Cell 88:243-51 (1997).

45 Análisis de la expresión génica mediante secuenciación de ácidos nucleicos

Las tecnologías de secuenciación de ácidos nucleicos son métodos adecuados para el análisis de la expresión génica. El principio que subyace tras estos métodos es que el número de veces que se detecta una secuencia de ADNc en una muestra está directamente relacionado con la expresión relativa del ARN correspondiente a esa secuencia. Estos métodos se denominan algunas veces mediante el término expresión génica digital (DGE) para reflejar la propiedad numérica diferenciada de los datos resultantes. Los métodos iniciales de aplicación de este principio fueron el análisis en serie de la expresión génica (SAGE) y la secuenciación de firma masiva en paralelo (MPSS). Véase, por ejemplo, S. Brenner, et al., Nature Biotechnology 18(6):630-634 (2000). Más recientemente, la llegada de tecnologías de secuenciación de la “siguiente generación” ha hecho que la DGE sea más sencilla, de 55 rendimiento superior y más asequible. Como resultado, más laboratorios pueden utilizar DGE para examinar la expresión de más genes en más muestras de pacientes individuales de lo que era posible anteriormente. Véase, por ejemplo, J. Marioni, Genome Research 18(9):1509-1517 (2008); R. Morin, Genome Research 18(4):610-621 (2008);

A. Mortazavi, Nature Methods 5(7):621-628 (2008); N. Cloonan, Nature Methods 5(7):613-619 (2008).

Aislamiento de ARN de fluidos corporales

Se han descrito métodos de aislamiento de ARN para el análisis de la expresión a partir de sangre, plasma y suero (véase, por ejemplo, K. Enders, et al., Clin Chem 48,1647-53 (2002), y referencias citadas en el mismo) y a partir de orina (véase, por ejemplo, R. Boom, et al., J Clin Microbiol. 28, 495-503 (1990), y referencias citadas en el mismo).

65 Inmunohistoquímica

También son adecuados métodos de inmunohistoquímica para detectar los niveles de expresión de genes y se aplican al método dado a conocer en el presente documento. En tales métodos pueden usarse anticuerpos (por ejemplo, anticuerpos monoclonales) que se unen específicamente a un producto génico de un gen de interés. Los

5 anticuerpos pueden detectarse mediante marcaje directo de los propios anticuerpos, por ejemplo, con marcadores radiactivos, marcadores fluorescentes, marcadores de hapteno tales como biotina, o una enzima tal como peroxidasa del rábano o fosfatasa alcalina. Alternativamente, puede usarse un anticuerpo primario no marcado conjuntamente con un anticuerpo secundario marcado específico para el anticuerpo primario. Se conocen bien en la técnica protocolos y kits de inmunohistoquímica y están disponibles comercialmente.

Proteómica

El término “proteoma” se define como la totalidad de las proteínas presentes en una muestra (por ejemplo tejido, organismo o cultivo celular) en un determinado punto de tiempo. La proteómica incluye, entre otras cosas, el estudio

15 de los cambios globales en la expresión de proteínas en una muestra (también denominada “proteómica de expresión”). La proteómica incluye normalmente las siguientes etapas: (1) separación de proteínas individuales en una muestra mediante electroforesis en dos dimensiones (PAGE 2-D); (2) identificación de las proteínas individuales recuperadas del gel, por ejemplo mediante espectrometría de masas o secuenciación N-terminal y (3) análisis de los datos usando bioinformática.

Descripción general del aislamiento, purificación y amplificación del ARNm/microARN

Se proporcionan en diversos artículos de revistas publicados las etapas de un protocolo representativo para la obtención del perfil de expresión génica usando tejidos fijados, incluidos en parafina como fuente de ARN,

25 incluyendo aislamiento, purificación, extensión del cebador y amplificación de ARNm o microARN. (Véase, por ejemplo, T.E. Godfrey, et al,. J. Molec. Diagnostics 2: 84-91 (2000); K. Specht et al., Am. J. Pathol. 158: 419-29 (2001), M. Cronin, et al., Am J Pathol 164:35-42 (2004)). En resumen, un procedimiento representativo comienza con el corte de una sección de muestra de tejido (por ejemplo secciones de aproximadamente 10 µm de grosor de una muestra de tejido tumoral incluida en parafina). Entonces se extrae el ARN, y se eliminan las proteínas y el ADN. Tras el análisis de la concentración de ARN, se realiza la reparación del ARN si se desea. La muestra puede someterse entonces a análisis, por ejemplo, mediante transcripción inversa usando promotores específicos de genes seguido por RT-PCR.

ANÁLISIS ESTADÍSTICO DE LOS NIVELES DE EXPRESIÓN EN LA IDENTIFICACIÓN DE GENES Y MICROARN

35 Un experto en la técnica reconocerá que hay muchos métodos estadísticos que pueden usarse para determinar si hay una relación significativa entre un parámetro de interés (por ejemplo, recidiva) y los niveles de expresión de un marcador génico/microARN tal como se describe en el presente documento. En una realización a modo de ejemplo, la presente invención proporciona un diseño de toma de muestras de cohorte estratificadas (una forma de toma de muestras de caso-control) usando tejido y datos de pacientes con cáncer de próstata. La selección de muestras se estratificó por estadio T (T1, T2), cohorte de año (<1993, ≥1993) y puntuación de Gleason de prostatectomía (baja/intermedia, alta). Se seleccionaron todos los pacientes con recidiva clínica y se seleccionó una muestra de pacientes que no experimentaron una recidiva clínica. Para cada paciente, se sometieron a ensayo hasta dos muestras de tumor enriquecido y una muestra de tejido de aspecto normal.

45 Se notificaron todas las pruebas de hipótesis usando valores de p bilaterales. Para investigar si hay una relación significativa de los desenlaces (intervalo libre de recidiva clínica (ILRc), intervalo libre de recidiva bioquímica (ILRb), supervivencia específica a cáncer de próstata (SECP) y supervivencia global (SG)) con genes individuales y/o microARN, se usaron modelos de riesgos proporcionales (PH) de Cox con covariables demográficas o clínicas usando estimadores de probabilidad seudoparcial ponderada máxima y se notifican valores de p de pruebas de Wald de la hipótesis nula de que la razón de riesgo (HR) es uno. Para investigar si hay una relación significativa entre genes individuales y/o microARN y el patrón de Gleason de una muestra particular, se usaron modelos de regresión logística ordinal usando métodos de probabilidad ponderada máxima y se notifican valores de p de pruebas de Wald de la hipótesis nula de que la razón de probabilidades (OR) es uno.

55 ANÁLISIS DE COEXPRESIÓN

La presente divulgación proporciona un método para determinar el estadio tumoral basándose en la expresión de genes de estadificación, o genes que se coexpresan con genes de estadificación particulares. Para realizar procesos biológicos particulares, los genes funcionan a menudo conjuntamente de un modo concertado, es decir se coexpresan. Grupos de genes coexpresados identificados para un proceso patológico como cáncer pueden servir como biomarcadores para el estado tumoral y la progresión de la enfermedad. Tales genes coexpresados pueden someterse a ensayo en lugar de, o además de, someter a ensayo el gen de estadificación con el que se coexpresan.

65 En una realización a modo de ejemplo, puede someterse a ensayo la correlación conjunta de niveles de expresión génica entre muestras de cáncer de próstata en estudio. Para este fin, las estructuras de correlación entre genes y

muestras pueden examinarse a través de métodos de agrupación jerárquica. Esta información puede usarse para confirmar que genes que se sabe que están altamente correlacionados en muestras de cáncer de próstata se agrupan tal como se esperaba. Sólo los genes que presentan una relación nominalmente significativa (p no ajustado < 0,05) con ILRc en el análisis de regresión de PH de Cox de una variable se incluirán en estos análisis.

5 Un experto en la técnica reconocerá que muchos métodos de análisis de la coexpresión conocidos actualmente o desarrollados en el futuro se encontrarán dentro del alcance y espíritu de la presente invención. Estos métodos pueden incorporar, por ejemplo, coeficientes de correlación, análisis de red de coexpresión, análisis de conjuntos, etc., y pueden basarse en datos de expresión de RT-PCR, microalineamientos, secuenciación y otras tecnologías similares. Por ejemplo, pueden identificarse agrupaciones de expresión génica usando análisis por parejas de correlación basándose en los coeficientes de correlación de Pearson o Spearman. (Véase, por ejemplo, Pearson K. y Lee A., Biometrika 2, 357 (1902); C. Spearman, Amer. J. Psychol 15:72-101 (1904); J. Myers, A. Well, Research Design and Statistical Analysis, pág. 508 (2ª ed., 2003).)

15 NORMALIZACIÓN DE LOS NIVELES DE EXPRESIÓN

Los datos de expresión usados en los métodos dados a conocer en el presente documento pueden normalizarse. Normalización se refiere a un procedimiento para corregir (eliminar por normalización), por ejemplo, diferencias en la cantidad de ARN sometido a ensayo y la variabilidad en la calidad del ARN usado, para eliminar fuentes no deseadas de variación sistemática en las mediciones de Ct o Cp, y similares. Con respecto a experimentos de RT-PCR que implican muestras de tejido fijadas incluidas en parafina archivadas, se sabe que las fuentes de variación sistemática incluyen el grado de degradación del ARN en relación con la edad de la muestra del paciente y el tipo de fijador usado para almacenar la muestra. Otras fuentes de variación sistemática pueden atribuirse a las condiciones de procesamiento en el laboratorio.

25 Los ensayos pueden proporcionar normalización incorporando la expresión de determinados genes de normalización, que no difieren significativamente en sus niveles de expresión en las condiciones relevantes. Los genes de normalización a modo de ejemplo dados a conocer en el presente documento incluyen genes de mantenimiento. (Véase, por ejemplo, E. Eisenberg, et al., Trends in Genetics 19(7):362-365 (2003)). La normalización puede basarse en la señal media o mediana de la señal (Ct o Cp) de todos los genes sometidos a ensayo o un gran subconjunto de los mismos (enfoque de normalización global). En general, los genes de normalización, también denominados genes de referencia, deben ser genes que se sabe que no presentan una expresión significativamente diferente en cáncer de próstata en comparación con tejido prostático no canceroso, y no se ven afectados significativamente por diversas condiciones de la muestra y el procedimiento, proporcionando

35 por tanto eliminación por normalización de efectos extraños.

En realizaciones a modo de ejemplo, se usan uno o más de los siguientes genes como referencias mediante las que se normalizan los datos de expresión del ARNm o microARN: AAMP, ARF1, ATP5E, CLTC, GPS 1 y PGK1. En otra realización a modo de ejemplo, se usan uno o más de los siguientes microARN como referencias mediante las que se normalizan los datos de expresión de microARN: hsa-miR-106a; hsa-miR-146b-5p; hsa-miR-191; hsa-miR-19b; y hsa-miR-92a. Las mediciones de CT o Cp promedio ponderadas calibradas para cada uno de los genes o microARN de pronóstico o predictivos pueden normalizarse en relación con la media de cinco o más genes o microARN de referencia.

45 Los expertos en la técnica reconocerán que la normalización puede lograrse de numerosos modos, y las técnicas descritas anteriormente pretenden ser sólo a modo de ejemplo, no exhaustivas.

ESTANDARIZACIÓN DE LOS NIVELES DE EXPRESIÓN

Los datos de expresión usados en los métodos dados a conocer en el presente documento pueden estandarizarse. Estandarización se refiere a un procedimiento para poner eficazmente todos los genes o microARN en una escala comparable. Esto se realiza porque algunos genes o microARN presentarán más variación (un intervalo más amplio de expresión) que otros. La estandarización se realiza dividiendo cada valor de expresión entre su desviación estándar en todas las muestras para ese gen o microARN. Entonces se interpretan las razones de riesgo como el

55 riesgo relativo de recidiva por aumento de 1 desviación estándar en la expresión.

Los materiales para su uso en los métodos de la presente invención son adecuados para la preparación de kits producidos según procedimientos bien conocidos. La presente divulgación proporciona por tanto kits que comprenden agentes, que pueden incluir sondas y/o cebadores específicos de gen (o microARN) o selectivos de gen (o microARN), para cuantificar la expresión de los genes o microARN dados a conocer para predecir el desenlace de pronóstico o respuesta al tratamiento. Tales kits pueden contener opcionalmente reactivos para la extracción de ARN de muestras de tumores, en particular muestras de tejido fijadas incluidas en parafina y/o reactivos para la amplificación del ARN. Además, los kits pueden comprender opcionalmente el/los reactivo(s) con una descripción o marcador de identificación o instrucciones referentes a su uso en los métodos de la presente

65 invención. Los kits pueden comprender recipientes (que incluyen placas de microtitulación adecuadas para su uso en una implementación automatizada del método), cada con uno o más de los diversos materiales o reactivos

(normalmente en forma concentrada) utilizados en los métodos, incluyendo, por ejemplo, columnas cromatográficas, microalineamientos prefabricados, tampones, los nucleótidos trifosfato apropiados (por ejemplo, dATP, dCTP, dGTP y dTTP; o rATP, rCTP, rGTP y UTP), transcriptasa inversa, ADN polimerasa, ARN polimerasa y una o más sondas y cebadores de la presente invención (por ejemplo, cebadores de poli(T) o al azar de longitud apropiada unidos a un

5 promotor reactivo con la ARN polimerasa). Algoritmos matemáticos usados para estimar o cuantificar información de pronóstico o predictiva también son posibles componentes apropiados de los kits.

INFORMES

Los métodos, cuando se ponen en práctica para fines de diagnóstico comercial, producen generalmente un informe

o resumen de información obtenida a partir de los métodos descritos en el presente documento. Por ejemplo, un informe puede incluir información referente a los niveles de expresión de uno o más genes y /o microARN, la clasificación del tumor o el riesgo de recidiva del paciente, el pronóstico probable del paciente o la clasificación de riesgo, factores clínicos y patológicos, y/u otra información. Los métodos e informes pueden incluir además el

15 almacenamiento del informe en una base de datos. El método puede crear un registro en una base de datos para el sujeto y rellenar el registro con datos. El informe puede ser un informe en papel, un informe auditivo o un registro electrónico. El informe puede presentarse visualmente y/o almacenarse en un dispositivo informático (por ejemplo, dispositivo manual, ordenador de sobremesa, dispositivo inteligente, sitio web, etc.). Se contempla que el informe se proporcione a un médico y/o al paciente. La recepción del informe puede incluir además el establecimiento de una conexión en red a un servidor que incluye los datos y el informe y solicitar los datos y el informe al servidor.

PROGRAMA INFORMÁTICO

Los valores de los ensayos descritos anteriormente, tales como datos de expresión, pueden calcularse y

25 almacenarse manualmente. Alternativamente, las etapas descritas anteriormente pueden realizarse completa o parcialmente por un producto de programa informático. El producto de programa informático incluye un medio de almacenamiento legible por ordenador que tiene un programa informático almacenado en el mismo. El programa, cuando se lee por un ordenador, puede ejecutar cálculos relevantes basándose en los valores obtenidos del análisis de una o más muestras biológicas de un individuo (por ejemplo, niveles de expresión génica, normalización, estandarización, umbralización y conversión de valores de ensayos a una puntuación y/o texto o representación gráfica del estadio tumoral e información relacionada). El producto de programa informático tiene almacenado en el mismo un programa informático para realizar el cálculo.

La presente divulgación proporciona sistemas para ejecutar el programa descrito anteriormente, sistema que incluye

35 generalmente: a) un entorno informático central; b) un dispositivo de entrada, conectado de manera operativa al entorno informático, para recibir datos del paciente, en el que los datos del paciente pueden incluir, por ejemplo, el nivel de expresión u otro valor obtenido de un ensayo que usa una muestra biológica del paciente, o datos de microalineamientos, tal como se describió en detalle anteriormente; c) un dispositivo de salida, conectado al entorno informático, para proporcionar información a un usuario (por ejemplo, personal médico); y d) un algoritmo ejecutado por el entorno informático central (por ejemplo, un procesador), en el que el algoritmo se ejecuta basándose en los datos recibidos por el dispositivo de entrada, y en el que el algoritmo calcula una puntuación de expresión, umbralización u otras funciones descritas en el presente documento. Los métodos proporcionados por la presente invención pueden estar también automatizados en su totalidad o en parte.

45 Todos los aspectos de la presente invención pueden ponerse en práctica también de manera que un número limitado de genes y/o microARN adicionales que se coexpresan o están relacionados funcionalmente con los genes dados a conocer, por ejemplo tal como se evidencia por coeficientes de correlación de Pearson y/o Spearman estadísticamente significativos, se incluyen en una prueba además de y/o en lugar de los genes dados a conocer.

Habiendo descrito la invención, la misma se entenderá más fácilmente a través de la referencia a los siguientes ejemplos, que se proporcionan a modo de ilustración, y no pretenden limitar la invención de ningún modo.

Ejemplos

55 EJEMPLO 1: RENDIMIENTO DE ARN Y PERFILES DE EXPRESIÓN GÉNICA EN BIOPSIAS CON AGUJA

GRUESA DE CÁNCER DE PRÓSTATA

Son necesarias herramientas clínicas basadas en biopsias con aguja gruesa de próstata para guiar la planificación del tratamiento en el diagnóstico para hombres con cáncer de próstata localizado. Limitar el tejido en las muestras de biopsia con aguja gruesa plantea retos significativos para el desarrollo de pruebas de diagnóstico molecular. Este estudio examinó los rendimientos de extracción de ARN y los perfiles de expresión génica usando un ensayo de RT-PCR para caracterizar ARN a partir de biopsias con aguja gruesa de cáncer de próstata fijadas incluidas en parafina (FPE) microdiseccionadas. También se investigó la asociación de los rendimientos de ARN y los perfiles de expresión génica con la puntuación de Gleason en estas muestras.

Pacientes y muestras

Este estudio determinó la viabilidad del análisis del perfil de expresión génica en biopsias con aguja gruesa de cáncer de próstata evaluando la cantidad y la calidad del ARN extraído de muestras de biopsia con aguja gruesa de cáncer de próstata fijadas incluidas en parafina (FPE). Para este estudio se usaron cuarenta y ocho (48) bloques fijados en formalina de muestras de biopsia con aguja gruesa de próstata. La clasificación de las muestras se basó en la interpretación de la puntuación de Gleason (2005 Int’1 Society of Urological Pathology Consensus Conference) y la implicación tumoral en porcentaje (<33%, 33-66%, >66%) tal como se evaluó por patólogos.

Tabla 1: Distribución de casos

Categoría de puntuación de Gleason

<33% de tumor 33-66% de tumor >66% de tumor

Baja (≤6)

5 5 6

Intermedia (7)

5 5 6

Alta (8, 9, 10)

5 5 6

Total

15 15 18

10 Métodos de ensayo

Se incluyeron en el estudio catorce (14) secciones no teñidas de 5 µm en serie de cada bloque de tejido FPE. Las secciones primera y última para cada caso se tiñeron con H-E y se revisaron histológicamente para confirmar la 15 presencia de tumor y para el enriquecimiento de tumor mediante microdisección manual.

Se extrajo ARN de muestras de tumor enriquecido usando un procedimiento de extracción de ARN manual. Se cuantificó el ARN usando el ensayo RiboGreen® y se sometió a prueba para determinar la presencia de contaminación por ADN genómico. Se sometieron a prueba las muestras con suficiente rendimiento de ARN y libres

20 de ADN genómico para determinar los niveles de expresión génica de un panel de referencia de 24 genes y genes relacionados con cáncer usando RT-PCR cuantitativa. Se normalizó la expresión hasta el promedio de 6 genes de referencia (AAMP, ARF1, ATP5E, CLTC, EEF1A1 y GPX1).

Métodos estadísticos

25 Se usaron estadística descriptiva y presentaciones gráficas para resumir los parámetros de medición de patología convencionales y la expresión génica, con estratificación por categoría de puntuación de Gleason y categoría de implicación tumoral en porcentaje. Se usó regresión logística ordinal para evaluar la relación entre la expresión génica y la categoría de puntuación de Gleason.

30 Resultados

El rendimiento de ARN por área de superficie unitaria osciló entre 16 y 2406 ng/mm2. Se observó un rendimiento de ARN superior en muestras con implicación tumoral en porcentaje superior (p=0,02) y puntuación de Gleason 35 superior (p=0,01). El rendimiento de ARN fue suficiente (> 200 ng) en el 71% de los casos para permitir RT-PCR de 96 pocillos, teniendo el 87% de los casos un rendimiento de ARN >100 ng. El estudio confirmó que la expresión génica a partir de biopsias de próstata, medida mediante qRT-PCR, era comparable a las muestras de FPET usadas en ensayos moleculares comerciales para el cáncer de mama. Además, se observó que se encuentran mayores rendimientos de ARN en biopsia con puntuación de Gleason superior e implicación tumoral en porcentaje superior.

40 Se identificaron nueve genes como asociados significativamente con la puntuación de Gleason (p < 0,05) y se observó un gran intervalo dinámico para muchos genes de prueba.

EJEMPLO 2: ANÁLISIS DE EXPRESIÓN GÉNICA PARA GENES ASOCIADOS CON PRONÓSTICO EN CÁNCER

DE PRÓSTATA 45 Pacientes y muestras

Se identificaron aproximadamente 2600 pacientes con cáncer de próstata en estadio clínico T1/T2 tratados con prostatectomía radical (PR) en la Cleveland Clinic entre 1987 y 2004. Se excluyeron los pacientes del diseño de 50 estudio si recibieron terapia neo-adyuvante y/o adyuvante, si faltaban los niveles de PSA prequirúrgicos o si no se disponía de un bloque de tumor desde el diagnóstico inicial. Se seleccionaron aleatoriamente 127 pacientes con recidiva clínica y 374 pacientes sin recidiva clínica tras prostatectomía radical usando un diseño de toma de muestras de cohorte. Se estratificaron las muestras por estadio T (T1, T2), cohorte de año (<1993, ≥1993) y puntuación de Gleason de prostatectomía (baja/intermedia, alta). De los 501 pacientes de los que se tomaron 55 muestras, 51 se excluyeron por tumor insuficiente; 7 se excluyeron debido a ilegibilidad clínica; 2 se excluyeron debido a mala calidad de los datos de expresión génica; y 10 se excluyeron debido a que no se disponía del patrón de Gleason primario. Por tanto, este estudio de expresión génica incluyó datos y tejido de 111 pacientes con recidiva

clínica y 330 pacientes sin recidiva clínica tras prostatectomías radicales realizadas entre 1987 y 2004 para el tratamiento del cáncer de próstata en estadio inicial (T1, T2).

Se obtuvieron dos muestras de tejido fijadas incluidas en parafina (FPE) de muestras de tumor de próstata en cada

5 paciente. El método de toma de muestras (método de toma de muestras A o B) depende de si el patrón de Gleason máximo es también el patrón de Gleason primario. Para cada muestra seleccionada, las células cancerosas invasivas tuvieron una dimensión de al menos 5,0 mm, excepto en los casos de patrón 5, donde se aceptaron 2,2 mm. Las muestras fueron espacialmente distintas cuando fue posible.

10 Tabla 2: Métodos de toma de muestras

Método de toma de muestras A

Método de toma de muestras B

Para pacientes cuyo patrón de Gleason primario de prostatectomía es también el patrón de Gleason máximo

Para pacientes cuyo patrón de Gleason primario de prostatectomía no es el patrón de Gleason máximo

Muestra 1 (A1) = patrón de Gleason primario Seleccionar y marcar el foco más grande (la mayor área de sección transversal) de tejido con patrón de Gleason primario. Área de cáncer invasivo ≥ 5,0 mm.

Muestra 1 (B1) = patrón de Gleason máximo Seleccionar el tejido con patrón de Gleason máximo de área espacialmente distinta de la muestra B2, si es posible. Área de cáncer invasivo de al menos 5,0 mm si se selecciona el patrón secundario, de al menos 2,2 mm si se selecciona el patrón de Gleason 5.

Muestra 2 (A2) = patrón de Gleason secundario Seleccionar y marcar tejido con patrón de Gleason secundario de área espacialmente distinta de la muestra A1. Área de cáncer invasivo ≥ 5,0 mm.

Muestra 2 (B2) = patrón de Gleason primario Seleccionar el foco más grande (la mayor área de sección transversal) de tejido con patrón de Gleason primario. Área de cáncer invasivo ≥ 5,0 mm.

También se evaluó el tejido de aspecto histológicamente normal (NAT) adyacente a la muestra de tumor (también denominado en estos ejemplos “tejido no tumoral”). Se recogió tejido adyacente de 3 mm desde el tumor a 3 mm desde el borde del bloque de FPET. Se tomaron muestras preferentemente de NAT adyacente al patrón de Gleason 15 primario. En los casos en que había insuficiente NAT adyacente al patrón de Gleason primario, entonces se tomaron muestras de NAT adyacente al patrón de Gleason secundario o máximo (A2 o B1) según el método expuesto en la tabla 2. Se prepararon seis (6) secciones de 10 µm con un portaobjetos comenzando con H-E en 5 µm y terminando sin tinción en 5 µm a partir de cada bloque de tumor fijado incrustado en parafina (FPET) incluido en el estudio. Todos los casos se revisaron histológicamente y se microdiseccionaron manualmente para dar dos muestras de

20 tumor enriquecido y, cuando fue posible, una muestra de tejido normal adyacente a la muestra de tumor.

Método de ensayo

En este estudio, se usó análisis de RT-PCR para determinar los niveles de expresión de ARN para 738 genes y los

25 reordenamientos cromosómicos (por ejemplo, fusión TMPRSS2-ERG u otros genes de la familia ETS) en tejido de cáncer de próstata y NAT circundante en pacientes con cáncer de próstata en estadio inicial tratados con prostatectomía radical.

Se cuantificaron las muestras usando el ensayo RiboGreen y se sometió a prueba un subconjunto para determinar la

30 presencia de contaminación por ADN genómico. Se tomaron las muestras en transcripción inversa (RT) y reacción en cadena de la polimerasa cuantitativa (qPCR). Se realizaron todos los análisis con niveles de expresión génica normalizados por referencia usando el promedio de los valores de punto de cruce (CP) de pocillos por duplicado para los 6 genes de referencia (AAMP, ARF1, ATP5E, CLTC, GPS1, PGK1).

35 Análisis estadístico y resultados

Los análisis estadísticos primarios implicaron 111 pacientes con recidiva clínica y 330 pacientes sin recidiva clínica tras prostatectomía radical para cáncer de próstata en estadio inicial estratificado por estadio T (T1, T2), cohorte de año (<1993, ≥1993) y puntuación de Gleason de prostatectomía (baja/intermedia, alta). Las categorías de 40 puntuación de Gleason se definen de la siguiente forma: baja (puntuación de Gleason ≤ 6), intermedia (puntuación de Gleason = 7) y alta (puntuación de Gleason ≥ 8). Se incluyó un paciente en un análisis especificado si al menos era evaluable una muestra para ese paciente. A menos que se establezca otra cosa, se notificaron todas las pruebas de hipótesis usando valores de p bilaterales. Se aplicó el método de Storey para el conjunto resultante de valores de p para controlar la tasa de falso descubrimiento (FDR) al 20%. J. Storey, R. Tibshirani, Estimating the

45 Positive False Discovery Rate Under Dependence, with Applications to DNA Microarrays, Dept. de Estadística, Universidad de Stanford (2001).

El análisis de la expresión génica y el intervalo libre de recidiva se basó en el modelo de riesgos proporcionales (PH) de Cox de una variable usando estimadores de probabilidad seudoparcial ponderada máxima para cada gen

evaluable en la lista de genes (727 genes de prueba y 5 genes de referencia). Se generaron valores de p usando pruebas de Wald de la hipótesis nula de que la razón de riesgo (HR) es uno. Se notificaron tanto los valores de q como los valores de p no ajustados (la menor FDR a la que se rechaza la prueba de hipótesis en cuestión). Los valores de p no ajustados <0,05 se consideraron estadísticamente significativos. Puesto que se seleccionaron dos

5 muestras de tumor para cada paciente, este análisis se realizó usando las 2 muestras de cada paciente de la siguiente forma: (1) análisis usando la muestra de patrón de Gleason primario de cada paciente (muestras A1 y B2 tal como se describe en la tabla 2); (2) análisis usando la muestra de patrón de Gleason máximo de cada paciente (muestras A1 y B1 tal como se describe en la tabla 2).

10 El análisis de la expresión génica y el patrón de Gleason (3, 4, 5) se basó en modelos de regresión logística ordinal de una variable usando estimadores de probabilidad ponderada máxima para cada gen en la lista de genes (727 genes de prueba y 5 genes de referencia). Se generaron valores de P usando una prueba de Wald de la hipótesis nula de que la razón de probabilidades (OR) es uno. Se notificaron tanto los valores de q como los valores de p no ajustados (la menor FDR a la que se rechaza la prueba de hipótesis en cuestión). Los valores de p no ajustados

15 <0,05 se consideraron estadísticamente significativos. Puesto que se seleccionaron dos muestras de tumor para cada paciente, este análisis se realizó usando las 2 muestras de cada paciente de la siguiente forma: (1) análisis usando la muestra de patrón de Gleason primario de cada paciente (muestras A1 y B2 tal como se describe en la tabla 2); (2) análisis usando la muestra de patrón de Gleason máximo de cada paciente (muestras A1 y B1 tal como se describe en la tabla 2).

20 Se determinó si hay una relación significativa entre el ILRc y variables demográficas, clínicas y de patología seleccionadas, incluyendo edad, raza, estadio tumoral clínico, estadio tumoral patológico, ubicación de muestras de tumor seleccionadas dentro de la próstata (zona periférica frente a de transición), PSA en el momento de la cirugía, puntuación de Gleason global desde la prostatectomía radical, año de la cirugía y patrón de Gleason de la muestra.

25 Por separado para cada variable demográfica o clínica, se modeló la relación entre la covariable clínica e ILRc usando la regresión de PH de Cox de una variable usando estimadores de probabilidad seudoparcial ponderada y se generó un valor de p usando la prueba de Wald de la hipótesis nula de que la razón de riesgo (HR) es uno. Covariables con valores de p no ajustados <0,2 pueden haberse incluido en los análisis ajustados por covariable.

30 Se determinó si había una relación significativa entre cada uno de los genes relacionados con cáncer individuales e ILRc tras controlar covariables demográficas y clínicas importantes. Por separado para cada gen, se modeló la relación entre la expresión génica e ILRc usando la regresión de PH de Cox de múltiples variables usando estimadores de probabilidad seudoparcial ponderada incluyendo variables demográficas y clínicas importantes como covariables. Se sometió a prueba la contribución independiente de la expresión génica a la predicción de ILRc

35 generando un valor de p a partir de una prueba de Wald usando un modelo que incluía covariables clínicas para cada nódulo (muestras definidas en la tabla 2). Los valores de p no ajustados <0,05 se consideraron estadísticamente significativos.

Las tablas 3A y 3B proporcionan genes asociados significativamente (p<0,05), positiva o negativamente, con el

40 patrón de Gleason en el patrón de Gleason primario y/o máximo. La expresión aumentada de genes en la tabla 3A está asociada positivamente con puntuación de Gleason superior, mientras que la expresión aumentada de genes en la tabla 3B está asociada negativamente con puntuación de Gleason superior.

Tabla 3A

45 Gen asociado significativamente (p<0,05) con patrón de Gleason para todas las muestras en la razón de probabilidades (OR) > 1,0 del patrón de Gleason primario o patrón de Gleason máximo (la expresión aumentada está asociada positivamente con la puntuación de Gleason superior)

Tabla 3A

Patrón primario Patrón máximo

Símbolo oficial

OR Valor de p OR Valor de p

ALCAM

1,73 <0,001 1,36 0,009

ANLN

1,35 0,027

APOC1

1,47 0,005 1,61 <0,001

APOE

1,87 <0,001 2,15 <0,001

ASAP2

1,53 0,005

ASPN

2,62 <0,001 2,13 <0,001

ATP5E

1,35 0,035

AURKA

1,44 0,010

AURKB

1,59 <0,001 1,56 <0,001

BAX

1,43 0,006

BGN

2,58 <0,001 2,82 <0,001

BIRC5

1,45 0,003 1,79 <0,001

BMP6

2,37 <0,001 1,68 <0,001

BMPR1B

1,58 0,002

BRCA2

1,45 0,013

BUB1

1,73 <0,001 1,57 <0,001

CACNA1D

1,31 0,045 1,31 0,033

CADPS

1,30 0,023

CCNB1

1,43 0,023

CCNE2

1,52 0,003 1,32 0,035

CD276

2,20 <0,001 1,83 <0,001

CD68

1,36 0,022

CDC20

1,69 <0,001 1,95 <0,001

CDC6

1,38 0,024 1,46 <0,001

CDH11

1,30 0,029

CDKN2B

1,55 0,001 1,33 0,023

CDKN2C

1,62 <0,001 1,52 <0,001

CDKN3

1,39 0,010 1,50 0,002

CENPF

1,96 <0,001 1,71 <0,001

CHRAC1

1,34 0,022

CLDN3

1,37 0,029

COL1A1

2,23 <0,001 2,22 <0,001

COL1A2

1,42 0,005

COL3A1

1,90 <0,001 2,13 <0,001

COL8A1

1,88 <0,001 2,35 <0,001

CRISP3

1,33 0,040 1,26 0,050

CTHRC1

2,01 <0,001 1,61 <0,001

CTNND2

1,48 0,007 1,37 0,011

DAPK1

1,44 0,014

DIAPH1

1,34 0,032 1,79 <0,001

DIO2

1,56 0,001

DLL4

1,38 0,026 1,53 <0,001

ECE1

1,54 0,012 1,40 0,012

ENY2

1,35 0,046 1,35 0,012

EZH2

1,39 0,040

F2R

2,37 <0,001 2,60 <0,001

FAM49B

1,57 0,002 1,33 0,025

FAP

2,36 <0,001 1,89 <0,001

FCGR3A

2,10 <0,001 1,83 <0,001

GNPTAB

1,78 <0,001 1,54 <0,001

GSK3B

1,39 0,018

HRAS

1,62 0,003

HSD17B4

2,91 <0,001 1,57 <0,001

HSPA8

1,48 0,012 1,34 0,023

IFI30

1,64 <0,001 1,45 0,013

IGFBP3

1,29 0,037

IL11

1,52 0,001 1,31 0,036

INHBA

2,55 <0,001 2,30 <0,001

ITGA4

1,35 0,028

JAG1

1,68 <0,001 1,40 0,005

KCNN2

1,50 0,004

KCTD12

1,38 0,012

KHDRBS3

1,85 <0,001 1,72 <0,001

KIF4A

1,50 0,010 1,50 <0,001

KLK14

1,49 0,001 1,35 <0,001

KPNA2

1,68 0,004 1,65 0,001

KRT2

1,33 0,022

KRT75

1,27 0,028

LAMC1

1,44 0,029

LAPTM5

1,36 0,025 1,31 0,042

LTBP2

1,42 0,023 1,66 <0,001

MANF

1,34 0,019

MAOA

1,55 0,003 1,50 <0,001

MAP3K5

1,55 0,006 1,44 0,001

MDK

1,47 0,013 1,29 0,041

MDM2

1,31 0,026

MELK

1,64 <0,001 1,64 <0,001

MMP11

2,33 <0,001 1,66 <0,001

MYBL2

1,41 0,007 1,54 <0,001

MYO6

1,32 0,017

NETO2

1,36 0,018

NOX4

1,84 <0,001 1,73 <0,001

NPM1

1,68 0,001

NRIP3

1,36 0,009

NRP1

1,80 0,001 1,36 0,019

OSM

1,33 0,046

PATE1

1,38 0,032

PECAM1

1,38 0,021 1,31 0,035

PGD

1,56 0,010

PLK1

1,51 0,004 1,49 0,002

PLOD2

1,29 0,027

POSTN

1,70 0,047 1,55 0,006

PPP3CA

1,38 0,037 1,37 0,006

PTK6

1,45 0,007 1,53 <0,001

PTTG1

1,51 <0,001

RAB31

1,31 0,030

RAD21

2,05 <0,001 1,38 0,020

RAD51

1,46 0,002 1,26 0,035

RAF1

1,46 0,017

RALBP1

1,37 0,043

RHOC

1,33 0,021

ROBO2

1,52 0,003 1,41 0,006

RRM2

1,77 <0,001 1,50 <0,001

SAT1

1,67 0,002 1,61 <0,001

SDC1

1,66 0,001 1,46 0,014

SEC14L1

1,53 0,003 1,62 <0,001

SESN3

1,76 <0,001 1,45 <0,001

SFRP4

2,69 <0,001 2,03 <0,001

SHMT2

1,69 0,007 1,45 0,003

SKIL

1,46 0,005

SOX4

1,42 0,016 1,27 0,031

SPARC

1,40 0,024 1,55 <0,001

SPINK1

1,29 0,002

SPP1

1,51 0,002 1,80 <0,001

TFDP1

1,48 0,014

THBS2

1,87 <0,001 1,65 <0,001

THY1

1,58 0,003 1,64 <0,001

TK1

1,79 <0,001 1,42 0,001

TOP2A

2,30 <0,001 2,01 <0,001

TPD52

1,95 <0,001 1,30 0,037

TPX2

2,12 <0,001 1,86 <0,001

TYMP

1,36 0,020

TYMS

1,39 0,012 1,31 0,036

UBE2C

1,66 <0,001 1,65 <0,001

UBE2T

1,59 <0,001 1,33 0,017

UGDH

1,28 0,049

UGT2B15

1,46 0,001 1,25 0,045

UHRF1

1,95 <0,001 1,62 <0,001

VDR

1,43 0,010 1,39 0,018

WNT5A

1,54 0,001 1,44 0,013

Tabla 3B Gen asociado significativamente (p<0,05) con patrón de Gleason para todas las muestras en la razón de probabilidades (OR) < 1,0 del patrón de Gleason primario o patrón de Gleason máximo (la expresión aumentada está asociada negativamente con la puntuación de Gleason superior)

Tabla 3B

Patrón primario Patrón máximo

Símbolo oficial

OR Valor de p OR Valor de p

ABCA5

0,78 0,041

ABCG2

0,65 0,001 0,72 0,012

ACOX2

0,44 <0,001 0,53 <0,001

ADH5

0,45 <0,001 0,42 <0,001

AFAP1

0,79 0,038

AIG1

0,77 0,024

AKAP1

0,63 0,002

AKR1C1

0,66 0,003 0,63 <0,001

AKT3

0,68 0,006 0,77 0,010

ALDH1A2

0,28 <0,001 0,33 <0,001

ALKBH3

0,77 0,040 0,77 0,029

AMPD3

0,67 0,007

ANPEP

0,68 0,008 0,59 <0,001

ANXA2

0,72 0,018

APC

0,69 0,002

AXIN2

0,46 <0,001 0,54 <0,001

AZGP1

0,52 <0,001 0,53 <0,001

BIK

0,69 0,006 0,73 0,003

BIN1

0,43 <0,001 0,61 <0,001

BTG3

0,79 0,030

BTRC

0,48 <0,001 0,62 <0,001

C7

0,37 <0,001 0,55 <0,001

CADM1

0,56 <0,001 0,69 0,001

CAV1

0,58 0,002 0,70 0,009

CAV2

0,65 0,029

CCNH

0,67 0,006 0,77 0,048

CD164

0,59 0,003 0,57 <0,001

CDC25B

0,77 0,035

CDH1

0,66 <0,001

CDK2

0,71 0,003

CDKN1C

0,58 <0,001 0,57 <0,001

CDS2

0,69 0,002

CHN1

0,66 0,002

COL6A1

0,44 <0,001 0,66 <0,001

COL6A3

0,66 0,006

CSRP1

0,42 0,006

CTGF

0,74 0,043

CTNNA1

0,70 <0,001 0,83 0,018

CTNNB1

0,70 0,019

CTNND1

0,75 0,028

CUL1

0,74 0,011

CXCL12

0,54 <0,001 0,74 0,006

CYP3A5

0,52 <0,001 0,66 0,003

CYR61

0,64 0,004 0,68 0,005

DDR2

0,57 0,002 0,73 0,004

DES

0,34 <0,001 0,58 <0,001

DLGAP1

0,54 <0,001 0,62 <0,001

DNM3

0,67 0,004

DPP4

0,41 <0,001 0,53 <0,001

DPT

0,28 <0,001 0,48 <0,001

DUSP1

0,59 <0,001 0,63 <0,001

EDNRA

0,64 0,004 0,74 0,008

EGF

0,71 0,012

EGR1

0,59 <0,001 0,67 0,009

EGR3

0,72 0,026 0,71 0,025

EIF5

0,76 0,025

ELK4

0,58 0,001 0,70 0,008

ENPP2

0,66 0,002 0,70 0,005

EPHA3

0,65 0,006

EPHB2

0,60 <0,001 0,78 0,023

EPHB4

0,75 0,046 0,73 0,006

ERBB3

0,76 0,040 0,75 0,013

ERBB4

0,74 0,023

ERCC1

0,63 <0,001 0,77 0,016

FAAH

0,67 0,003 0,71 0,010

FAM107A

0,35 <0,001 0,59 <0,001

FAM13C

0,37 <0,001 0,48 <0,001

FAS

0,73 0,019 0,72 0,008

FGF10

0,53 <0,001 0,58 <0,001

FGF7

0,52 <0,001 0,59 <0,001

FGFR2

0,60 <0,001 0,59 <0,001

FKBP5

0,70 0,039 0,68 0,003

FLNA

0,39 <0,001 0,56 <0,001

FLNC

0,33 <0,001 0,52 <0,001

FOS

0,58 <0,001 0,66 0,005

FOXO1

0,57 <0,001 0,67 <0,001

FOXQ1

0,74 0,023

GADD45B

0,62 0,002 0,71 0,010

GHR

0,62 0,002 0,72 0,009

GNRH1

0,74 0,049 0,75 0,026

GPM6B

0,48 <0,001 0,68 <0,001

GPS1

0,68 0,003

GSN

0,46 <0,001 0,77 0,027

GSTM1

0,44 <0,001 0,62 <0,001

GSTM2

0,29 <0,001 0,49 <0,001

HGD

0,77 0,020

HIRIP3

0,75 0,034

HK1

0,48 <0,001 0,66 0,001

HLF

0,42 <0,001 0,55 <0,001

HNF1B

0,67 0,006 0,74 0,010

HPS1

0,66 0,001 0,65 <0,001

HSP90AB1

0,75 0,042

HSPA5

0,70 0,011

HSPB2

0,52 <0,001 0,70 0,004

IGF1

0,35 <0,001 0,59 <0,001

IGF2

0,48 <0,001 0,70 0,005

IGFBP2

0,61 <0,001 0,77 0,044

IGFBP5

0,63 <0,001

IGFBP6

0,45 <0,001 0,64 <0,001

IL6ST

0,55 0,004 0,63 <0,001

ILK

0,40 <0,001 0,57 <0,001

ING5

0,56 <0,001 0,78 0,033

ITGAD1

0,56 0,004 0,61 <0,001

ITGA3

0,78 0,035

ITGA5

0,71 0,019 0,75 0,017

ITGA7

0,37 <0,001 0,52 <0,001

ITGB3

0,63 0,003 0,70 0,005

ITPR1

0,46 <0,001 0,64 <0,001

ITPR3

0,70 0,013

ITSN1

0,62 0,001

JUN

0,48 <0,001 0,60 <0,001

JUNB

0,72 0,025

KIT

0,51 <0,001 0,68 0,007

KLC1

0,58 <0,001

KLK1

0,69 0,028 0,66 0,003

KLK2

0,60 <0,001

KLK3

0,63 <0,001 0,69 0,012

KRT15

0,56 <0,001 0,60 <0,001

KRT18

0,74 0,034

KRT5

0,64 <0,001 0,62 <0,001

LAMA4

0,47 <0,001 0,73 0,010

LAMB3

0,73 0,018 0,69 0,003

LGALS3

0,59 0,003 0,54 <0,001

LIG3

0,75 0,044

MAP3K7

0,66 0,003 0,79 0,031

MCM3

0,73 0,013 0,80 0,034

MGMT

0,61 0,001 0,71 0,007

MGST1

0,75 0,017

MLXIP

0,70 0,013

MMP2

0,57 <0,001 0,72 0,010

MMP7

0,69 0,009

MPPED2

0,70 0,009 0,59 <0,001

MSH6

0,78 0,046

MTA1

0,69 0,007

MTSS1

0,55 <0,001 0,54 <0,001

MYBPC1

0,45 <0,001 0,45 <0,001

NCAM1

0,51 <0,001 0,65 <0,001

NCAPD3

0,42 <0,001 0,53 <0,001

NCOR2

0,68 0,002

NDUFS5

0,66 0,001 0,70 0,013

NEXN

0,48 <0,001 0,62 <0,001

NFAT5

0,55 <0,001 0,67 0,001

NFKBIA

0,79 0,048

NRG1

0,58 0,001 0,62 0,001

OLFML3

0,42 <0,001 0,58 <0,001

OMD

0,67 0,004 0,71 0,004

OR51E2

0,65 <0,001 0,76 0,007

PAGE4

0,27 <0,001 0,46 <0,001

PCA3

0,68 0,004

PCDHGB7

0,70 0,025 0,65 <0,001

PGF

0,62 0,001

PGR

0,63 0,028

PHTF2

0,69 0,033

PLP2

0,54 <0,001 0,71 0,003

PPAP2B

0,41 <0,001 0,54 <0,001

PPP1R12A

0,48 <0,001 0,60 <0,001

PRIMA1

0,62 0,003 0,65 <0,001

PRKAR1B

0,70 0,009

PRKAR2B

0,79 0,038

PRKCA

0,37 <0,001 0,55 <0,001

PRKCB

0,47 <0,001 0,56 <0,001

PTCH1

0,70 0,021

PTEN

0,66 0,010 0,64 <0,001

PTGER3

0,76 0,015

PTGS2

0,70 0,013 0,68 0,005

PTH1R

0,48 <0,001

PTK2B

0,67 0,014 0,69 0,002

PYCARD

0,72 0,023

RAB27A

0,76 0,017

RAGE

0,77 0,040 0,57 <0,001

RARB

0,66 0,002 0,69 0,002

RECK

0,65 <0,001

RHOA

0,73 0,043

RHOB

0,61 0,005 0,62 <0,001

RND3

0,63 0,006 0,66 <0,001

SDHC

0,69 0,002

SEC23A

0,61 <0,001 0,74 0,010

SEMA3A

0,49 <0,001 0,55 <0,001

SERPINA3

0,70 0,034 0,75 0,020

SH3RF2

0,33 <0,001 0,42 <0,001

SLC22A3

0,23 <0,001 0,37 <0,001

SMAD4

0,33 <0,001 0,39 <0,001

SMARCC2

0,62 0,003 0,74 0,008

SMO

0,53 <0,001 0,73 0,009

SORBS 1

0,40 <0,001 0,55 <0,001

SPARCL1

0,42 <0,001 0,63 <0,001

SRD5A2

0,28 <0,001 0,37 <0,001

ST5

0,52 <0,001 0,63 <0,001

STAT5A

0,60 <0,001 0,75 0,020

STAT5B

0,54 <0,001 0,65 <0,001

STS

0,78 0,035

SUMO1

0,75 0,017 0,71 0,002

SVIL

0,45 <0,001 0,62 <0,001

TARP

0,72 0,017

TGFB1I1

0,37 <0,001 0,53 <0,001

TGFB2

0,61 0,025 0,59 <0,001

TGFB3

0,46 <0,001 0,60 <0,001

TIMP2

0,62 0,001

TIMP3

0,55 <0,001 0,76 0,019

TMPRSS2

0,71 0,014

TNF

0,65 0,010

TNFRSF10A

0,71 0,014 0,74 0,010

TNFRSF10B

0,74 0,030 0,73 0,016

TNFSF10

0,69 0,004

TP53

0,73 0,011

TP63

0,62 <0,001 0,68 0,003

TPM1

0,43 <0,001 0,47 <0,001

TPM2

0,30 <0,001 0,47 <0,001

TPP2

0,58 <0,001 0,69 0,001

TRA2A

0,71 0,006

TRAF3IP2

0,50 <0,001 0,63 <0,001

TRO

0,40 <0,001 0,59 <0,001

TRPC6

0,73 0,030

TRPV6

0,80 0,047

VCL

0,44 <0,001 0,55 <0,001

VEGFB

0,73 0,029

VIM

0,72 0,013

VTI1B

0,78 0,046

WDR19

0,65 <0,001

WFDC1

0,50 <0,001 0,72 0,010

YY1

0,75 0,045

ZFHX3

0,52 <0,001 0,54 <0,001

ZFP36

0,65 0,004 0,69 0,012

ZNF827

0,59 <0,001 0,69 0,004

Para identificar genes asociados con recidiva (ILRc, ILRb) en el patrón de Gleason primario y el máximo, se analizó cada uno de 727 genes en modelos de una variable usando las muestras A1 y B2 (véase la tabla 2, anteriormente). Las tablas 4A y 4B proporcionan genes que estaban asociados, positiva o negativamente, con ILRc y/o ILRb en el

5 patrón de Gleason primario y/o máximo. La expresión aumentada de genes en la tabla 4A está asociada negativamente con buen pronóstico, mientras que la expresión aumentada de genes en la tabla 4B está asociada positivamente con buen pronóstico.

Tabla 4A

10 Genes asociados significativamente (p<0,05) con ILRc o ILRb en el patrón de Gleason primario o patrón de Gleason máximo con razón de riesgo (HR) > 1,0 (la expresión aumentada está asociada negativamente con buen pronóstico)

Tabla 4A

ILRc ILRc ILRb ILRb

Patrón primario

Patrón máximo Patrón primario Patrón máximo

Símbolo oficial

HR Valor de p HR Valor de p HR Valor de p HR Valor de p

AKR1C3

1,304 0,022 1,312 0,013

ANLN

1,379 0,002 1,579 <0,001 1,465 <0,001 1,623 <0,001

AQP2

1,184 0,027 1,276 <0,001

ASAP2

1,442 0,006

ASPN

2,272 <0,001 2,106 <0,001 1,861 <0,001 1,895 <0,001

ATP5E

1,414 0,013 1,538 <0,001

BAG5

1,263 0,044

BAX

1,332 0,026 1,327 0,012 1,438 0,002

BGN

1,947 <0,001 2,061 <0,001 1,339 0,017

BIRC5

1,497 <0,001 1,567 <0,001 1,478 <0,001 1,575 <0,001

BMP6

1,705 <0,001 2,016 <0,001 1,418 0,004 1,541 <0,001

BMPR1B

1,401 0,013 1,325 0,016

BRCA2

1,259 0,007

BUB1

1,411 <0,001 1,435 <0,001 1,352 <0,001 1,242 0,002

CADPS

1,387 0,009 1,294 0,027

CCNB1

1,296 0,016 1,376 0,002

CCNE2

1,468 <0,001 1,649 <0,001 1,729 <0,001 1,563 <0,001

CD276

1,678 <0,001 1,832 <0,001 1,581 <0,001 1,385 0,002

CDC20

1,547 <0,001 1,671 <0,001 1,446 <0,001 1,540 <0,001

CDC6

1,400 0,003 1,290 0,030 1,403 0,002 1,276 0,019

CDH7

1,403 0,003 1,413 0,002

CDKN2B

1,569 <0,001 1,752 <0,001 1,333 0,017 1,347 0,006

CDKN2C

1,612 <0,001 1,780 <0,001 1,323 0,005 1,335 0,004

CDKN3

1,384 <0,001 1,255 0,024 1,285 0,003 1,216 0,028

CENPF

1,578 <0,001 1,692 <0,001 1,740 <0,001 1,705 <0,001

CKS2

1,390 0,007 1,418 0,005 1,291 0,018

CLTC

1,368 0,045

COL1A1

1,873 <0,001 2,103 <0,001 1,491 <0,001 1,472 <0,001

COL1A2

1,462 0,001

COL3A1

1,827 <0,001 2,005 <0,001 1,302 0,012 1,298 0,018

COL4A1

1,490 0,002 1,613 <0,001

COL8A1

1,692 <0,001 1,926 <0,001 1,307 0,013 1,317 0,010

CRISP3

1,425 0,001 1,467 <0,001 1,242 0,045

CTHRC1

1,505 0,002 2,025 <0,001 1,425 0,003 1,369 0,005

CTNND2

1,412 0,003

CXCR4

1,312 0,023 1,355 0,008

DDIT4

1,543 <0,001 1,763 <0,001

DYNLL1

1,290 0,039 1,201 0,004

EIF3H

1,428 0,012

ENY2

1,361 0,014 1,392 0,008 1,371 0,001

EZH2

1,311 0,010

F2R

1,773 <0,001 1,695 <0,001 1,495 <0,001 1,277 0,018

FADD

1,292 0,018

FAM171B

1,285 0,036

FAP

1,455 0,004 1,560 0,001 1,298 0,022 1,274 0,038

FASN

1,263 0,035

FCGR3A

1,654 <0,001 1,253 0,033 1,350 0,007

FGF5

1,219 0,030

GNPTAB

1,388 0,007 1,503 0,003 1,355 0,005 1,434 0,002

GPR68

1,361 0,008

GREM1

1,470 0,003 1,716 <0,001 1,421 0,003 1,316 0,017

HDAC1

1,290 0,025

HDAC9

1,395 0,012

HRAS

1,424 0,006 1,447 0,020

HSD17B4

1,342 0,019 1,282 0,026 1,569 <0,001 1,390 0,002

HSPA8

1,290 0,034

IGFBP3

1,333 0,022 1,442 0,003 1,253 0,040 1,323 0,005

INHBA

2,368 <0,001 2,765 <0,001 1,466 0,002 1,671 <0,001

JAG1

1,359 0,006 1,367 0,005 1,259 0,024

KCNN2

1,361 0,011 1,413 0,005 1,312 0,017 1,281 0,030

KHDRBS3

1,387 0,006 1,601 <0,001 1,573 <0,001 1,353 0,006

KIAA0196

1,249 0,037

KIF4A

1,212 0,016 1,149 0,040 1,278 0,003

KLK14

1,167 0,023 1,180 0,007

KPNA2

1,425 0,009 1,353 0,005 1,305 0,019

KRT75

1,164 0,028

LAMA3

1,327 0,011

LAMB1

1,347 0,019

LAMC1

1,555 0,001 1,310 0,030 1,349 0,014

LIMS1

1,275 0,022

LOX

1,358 0,003 1,410 <0,001

LTBP2

1,396 0,009 1,656 <0,001 1,278 0,022

LUM

1,315 0,021

MANF

1,660 <0,001 1,323 0,011

MCM2

1,345 0,011 1,387 0,014

MCM6

1,307 0,023 1,352 0,008 1,244 0,039

MELK

1,293 0,014 1,401 <0,001 1,501 <0,001 1,256 0,012

MMP11

1,680 <0,001 1,474 <0,001 1,489 <0,001 1,257 0,030

MRPL13

1,260 0,025

MSH2

1,295 0,027

MYBL2

1,664 <0,001 1,670 <0,001 1,399 <0,001 1,431 <0,001

MYO6

1,301 0,033

NETO2

1,412 0,004 1,302 0,027 1,298 0,009

NFKB1

1,236 0,050

NOX4

1,492 <0,001 1,507 0,001 1,555 <0,001 1,262 0,019

NPM1

1,287 0,036

NRIP3

1,219 0,031 1,218 0,018

NRP1

1,482 0,002 1,245 0,041

OLFML2B

1,362 0,015

OR51E1

1,531 <0,001 1,488 0,003

PAK6

1,269 0,033

PATE1

1,308 <0,001 1,332 <0,001 1,164 0,044

PCNA

1,278 0,020

PEX10

1,436 0,005 1,393 0,009

PGD

1,298 0,048 1,579 <0,001

PGK1

1,274 0,023 1,262 0,009

PLA2G7

1,315 0,011 1,346 0,005

PLAU

1,319 0,010

PLK1

1,309 0,021 1,563 <0,001 1,410 0,002 1,372 0,003

PLOD2

1,284 0,019 1,272 0,014 1,332 0,005

POSTN

1,599 <0,001 1,514 0,002 1,391 0,005

PPP3CA

1,402 0,007 1,316 0,018

PSMD13

1,278 0,040 1,297 0,033 1,279 0,017 1,373 0,004

PTK6

1,640 <0,001 1,932 <0,001 1,369 0,001 1,406 <0,001

PTTG1

1,409 <0,001 1,510 <0,001 1,347 0,001 1,558 <0,001

RAD21

1,315 0,035 1,402 0,004 1,589 <0,001 1,439 <0,001

RAF1

1,503 0,002

RALA

1,521 0,004 1,403 0,007 1,563 <0,001 1,229 0,040

RALBP1

1,277 0,033

RGS7

1,154 0,015 1,266 0,010

RRM1

1,570 0,001 1,602 <0,001

RRM2

1,368 <0,001 1,289 0,004 1,396 <0,001 1,230 0,015

SAT1

1,482 0,016 1,403 0,030

SDC1

1,340 0,018 1,396 0,018

SEC14L1

1,260 0,048 1,360 0,002

SESN3

1,485 <0,001 1,631 <0,001 1,232 0,047 1,292 0,014

SFRP4

1,800 <0,001 1,814 <0,001 1,496 <0,001 1,289 0,027

SHMT2

1,807 <0,001 1,658 <0,001 1,673 <0,001 1,548 <0,001

SKIL

1,327 0,008

SLC25A21

1,398 0,001 1,285 0,018

SOX4

1,286 0,020 1,280 0,030

SPARC

1,539 <0,001 1,842 <0,001 1,269 0,026

SPP1

1,322 0,022

SQLE

1,359 0,020 1,270 0,036

STMN1

1,402 0,007 1,446 0,005 1,279 0,031

SULF1

1,587 <0,001

TAF2

1,273 0,027

TFDP1

1,328 0,021 1,400 0,005 1,416 0,001

THBS2

1,812 <0,001 1,960 <0,001 1,320 0,012 1,256 0,038

THY1

1,362 0,020 1,662 <0,001

TK1

1,251 0,011 1,377 <0,001 1,401 <0,001

TOP2A

1,670 <0,001 1,920 <0,001 1,869 <0,001 1,927 <0,001

TPD52

1,324 0,011 1,366 0,002 1,351 0,005

TPX2

1,884 <0,001 2,154 <0,001 1,874 <0,001 1,794 <0,001

UAP1

1,244 0,044

UBE2C

1,403 <0,001 1,541 <0,001 1,306 0,002 1,323 <0,001

UBE2T

1,667 <0,001 1,282 0,023 1,502 <0,001 1,298 0,005

UGT2B15

1,295 0,001 1,275 0,002

UGT2B 17

1,294 0,025

UHRF1

1,454 <0,001 1,531 <0,001 1,257 0,029

VCPIP1

1,390 0,009 1,414 0,004 1,294 0,021 1,283 0,021

WNT5A

1,274 0,038 1,298 0,020

XIAP

1,464 0,006

ZMYND8

1,277 0,048

ZWINT

1,259 0,047

Tabla 4B Genes asociados significativamente (p<0,05) con ILRc o ILRb en el patrón de Gleason primario o patrón de Gleason máximo con razón de riesgo (HR) < 1,0 (la expresión aumentada está asociada positivamente con buen pronóstico)

Tabla 4B

ILRc ILRc ILRb ILRb

Patrón primario

Patrón máximo Patrón primario Patrón máximo

Símbolo oficial

HR Valor de p HR Valor de p HR Valor de p HR Valor de p

AAMP

0,564 <0,001 0,571 <0,001 0,764 0,037 0,786 0,034

ABCA5

0,755 <0,001 0,695 <0,001 0,800 0,006

ABCB1

0,777 0,026

ABCG2

0,788 0,033 0,784 0,040 0,803 0,018 0,750 0,004

ABHD2

0,734 0,011

ACE

0,782 0,048

ACOX2

0,639 <0,001 0,631 <0,001 0,713 <0,001 0,716 0,002

ADH5

0,625 <0,001 0,637 <0,001 0,753 0,026

AKAP1

0,764 0,006 0,800 0,005 0,837 0,046

AKR1C1

0,773 0,033 0,802 0,032

AKT1

0,714 0,005

AKT3

0,811 0,015 0,809 0,021

ALDH1A2

0,606 <0,001 0,498 <0,001 0,613 <0,001 0,624 <0,001

AMPD3

0,793 0,024

ANPEP

0,584 <0,001 0,493 <0,001

ANXA2

0,753 0,013 0,781 0,036 0,762 0,008 0,795 0,032

APRT

0,758 0,026 0,780 0,044 0,746 0,008

ATXN1

0,673 0,001 0,776 0,029 0,809 0,031 0,812 0,043

AXIN2

0,674 <0,001 0,571 <0,001 0,776 0,005 0,757 0,005

AZGP1

0,585 <0,001 0,652 <0,001 0,664 <0,001 0,746 <0,001

BAD

0,765 0,023

BCL2

0,788 0,033 0,778 0,036

BDKRB1

0,728 0,039

BIK

0,712 0,005

BIN1

0,607 <0,001 0,724 0,002 0,726 <0,001 0,834 0,034

BTG3

0,847 0,034

BTRC

0,688 0,001 0,713 0,003

C7

0,589 <0,001 0,639 <0,001 0,629 <0,001 0,691 <0,001

CADM1

0,546 <0,001 0,529 <0,001 0,743 0,008 0,769 0,015

CASP1

0,769 0,014 0,799 0,028 0,799 0,010 0,815 0,018

CAV1

0,736 0,011 0,711 0,005 0,675 <0,001 0,743 0,006

CAV2

0,636 0,010 0,648 0,012 0,685 0,012

CCL2

0,759 0,029 0,764 0,024

CCNH

0,689 <0,001 0,700 <0,001

CD164

0,664 <0,001 0,651 <0,001

CD1A

0,687 0,004

CD44

0,545 <0,001 0,600 <0,001 0,788 0,018 0,799 0,023

CD82

0,771 0,009 0,748 0,004

CDC25B

0,755 0,006 0,817 0,025

CDK14

0,845 0,043

CDK2

0,819 0,032

CDK3

0,733 0,005 0,772 0,006 0,838 0,017

CDKN1A

0,766 0,041

CDKN1C

0,662 <0,001 0,712 0,002 0,693 <0,001 0,761 0,009

CHN1

0,788 0,036

COL6A1

0,608 <0,001 0,767 0,013 0,706 <0,001 0,775 0,007

CSF1

0,626 <0,001 0,709 0,003

CSK

0,837 0,029

CSRP1

0,793 0,024 0,782 0,019

CTNNB1

0,898 0,042 0,885 <0,001

CTSB

0,701 0,004 0,713 0,007 0,715 0,002 0,803 0,038

CTSK

0,815 0,042

CXCL12

0,652 <0,001 0,802 0,044 0,711 0,001

CYP3A5

0,463 <0,001 0,436 <0,001 0,727 0,003

CYR61

0,652 0,002 0,676 0,002

DAP

0,761 0,026 0,775 0,025 0,802 0,048

DARC

0,725 0,005 0,792 0,032

DDR2

0,719 0,001 0,763 0,008

DES

0,619 <0,001 0,737 0,005 0,638 <0,001 0,793 0,017

DHRS9

0,642 0,003

DHX9

0,888 <0,001

DLC1

0,710 0,007 0,715 0,009

DLGAP1

0,613 <0,001 0,551 <0,001 0,779 0,049

DNM3

0,679 <0,001 0,812 0,037

DPP4

0,591 <0,001 0,613 <0,001 0,761 0,003

DPT

0,613 <0,001 0,576 <0,001 0,647 <0,001 0,677 <0,001

DUSP1

0,662 0,001 0,665 0,001 0,785 0,024

DUSP6

0,713 0,005 0,668 0,002

EDNRA

0,702 0,002 0,779 0,036

EGF

0,738 0,028

EGR1

0,569 <0,001 0,577 <0,001 0,782 0,022

EGR3

0,601 <0,001 0,619 <0,001 0,800 0,038

EIF2S3

0,756 0,015

EIF5

0,776 0,023 0,787 0,028

ELK4

0,628 <0,001 0,658 <0,001

EPHA2

0,720 0,011 0,663 0,004

EPHA3

0,727 0,003 0,772 0,005

ERBB2

0,786 0,019 0,738 0,003 0,815 0,041

ERBB3

0,728 0,002 0,711 0,002 0,828 0,043 0,813 0,023

ERCC1

0,771 0,023 0,725 0,007 0,806 0,049 0,704 0,002

EREG

0,754 0,016 0,777 0,034

ESR2

0,731 0,026

FAAH

0,708 0,004 0,758 0,012 0,784 0,031 0,774 0,007

FAM107A

0,517 <0,001 0,576 <0,001 0,642 <0,001 0,656 <0,001

FAM13C

0,568 <0,001 0,526 <0,001 0,739 0,002 0,639 <0,001

FAS

0,755 0,014

FASLG

0,706 0,021

FGF10

0,653 <0,001 0,685 <0,001 0,766 0,022

FGF17

0,746 0,023 0,781 0,015 0,805 0,028

FGF7

0,794 0,030 0,820 0,037 0,811 0,040

FGFR2

0,683 <0,001 0,686 <0,001 0,674 <0,001 0,703 <0,001

FKBP5

0,676 0,001

FLNA

0,653 <0,001 0,741 0,010 0,682 <0,001 0,771 0,016

FLNC

0,751 0,029 0,779 0,047 0,663 <0,001 0,725 <0,001

FLT1

0,799 0,044

FOS

0,566 <0,001 0,543 <0,001 0,757 0,006

FOXO1

0,816 0,039 0,798 0,023

FOXQ1

0,753 0,017 0,757 0,024 0,804 0,018

FYN

0,779 0,031

GADD45B

0,590 <0,001 0,619 <0,001

GDF15

0,759 0,019 0,794 0,048

GHR

0,702 0,005 0,630 <0,001 0,673 <0,001 0,590 <0,001

GNRH1

0,742 0,014

GPM6B

0,653 <0,001 0,633 <0,001 0,696 <0,001 0,768 0,007

GSN

0,570 <0,001 0,697 0,001 0,697 <0,001 0,758 0,005

GSTM1

0,612 <0,001 0,588 <0,001 0,718 <0,001 0,801 0,020

GSTM2

0,540 <0,001 0,630 <0,001 0,602 <0,001 0,706 <0,001

HGD

0,796 0,020 0,736 0,002

HIRIP3

0,753 0,011 0,824 0,050

HK1

0,684 <0,001 0,683 <0,001 0,799 0,011 0,804 0,014

HLA-G

0,726 0,022

HLF

0,555 <0,001 0,582 <0,001 0,703 <0,001 0,702 <0,001

HNF1B

0,690 <0,001 0,585 <0,001

HPS1

0,744 0,003 0,784 0,020 0,836 0,047

HSD3B2

0,733 0,016

HSP90AB1

0,801 0,036

HSPA5

0,776 0,034

HSPB1

0,813 0,020

HSPB2

0,762 0,037 0,699 0,002 0,783 0,034

HSPG2

0,794 0,044

ICAM1

0,743 0,024 0,768 0,040

IER3

0,686 0,002 0,663 <0,001

IFIT1

0,649 <0,001 0,761 0,026

IGF1

0,634 <0,001 0,537 <0,001 0,696 <0,001 0,688 <0,001

IGF2

0,732 0,004

IGFBP2

0,548 <0,001 0,620 <0,001

IGFBP5

0,681 <0,001

IGFBP6

0,577 <0,001 0,675 <0,001

IL1B

0,712 0,005 0,742 0,009

IL6

0,763 0,028

IL6R

0,791 0,039

IL6ST

0,585 <0,001 0,639 <0,001 0,730 0,002 0,768 0,006

IL8

0,624 <0,001 0,662 0,001

ILK

0,712 0,009 0,728 0,012 0,790 0,047 0,790 0,042

ING5

0,625 <0,001 0,658 <0,001 0,728 0,002

ITGA5

0,728 0,006 0,803 0,039

ITGA6

0,779 0,007 0,775 0,006

ITGA7

0,584 <0,001 0,700 0,001 0,656 <0,001 0,786 0,014

ITGAD

0,657 0,020

ITGB4

0,718 0,007 0,689 <0,001 0,818 0,041

ITGB5

0,801 0,050

ITPR1

0,707 0,001

JUN

0,556 <0,001 0,574 <0,001 0,754 0,008

JUNB

0,730 0,017 0,715 0,010

KIT

0,644 0,004 0,705 0,019 0,605 <0,001 0,659 0,001

KLC1

0,692 0,003 0,774 0,024 0,747 0,008

KLF6

0,770 0,032 0,776 0,039

KLK1

0,646 <0,001 0,652 0,001 0,784 0,037

KLK10

0,716 0,006

KLK2

0,647 <0,001 0,628 <0,001 0,786 0,009

KLK3

0,706 <0,001 0,748 <0,001 0,845 0,018

KRT1

0,734 0,024

KRT15

0,627 <0,001 0,526 <0,001 0,704 <0,001 0,782 0,029

KRT18

0,624 <0,001 0,617 <0,001 0,738 0,005 0,760 0,005

KRT5

0,640 <0,001 0,550 <0,001 0,740 <0,001 0,798 0,023

KRT8

0,716 0,006 0,744 0,008

L1CAM

0,738 0,021 0,692 0,009 0,761 0,036

LAG3

0,741 0,013 0,729 0,011

LAMA4

0,686 0,011 0,592 0,003

LAMA5

0,786 0,025

LAMB3

0,661 <0,001 0,617 <0,001 0,734 <0,001

LGALS3

0,618 <0,001 0,702 0,001 0,734 0,001 0,793 0,012

LIG3

0,705 0,008 0,615 <0,001

LRP1

0,786 0,050 0,795 0,023 0,770 0,009

MAP3K7

0,789 0,003

MGMT

0,632 <0,001 0,693 <0,001

MICA

0,781 0,014 0,653 <0,001 0,833 0,043

MPPED2

0,655 <0,001 0,597 <0,001 0,719 <0,001 0,759 0,006

MSH6

0,793 0,015

MTSS1

0,613 <0,001 0,746 0,008

MVP

0,792 0,028 0,795 0,045 0,819 0,023

MYBPC1

0,648 <0,001 0,496 <0,001 0,701 <0,001 0,629 <0,001

NCAM1

0,773 0,015

NCAPD3

0,574 <0,001 0,463 <0,001 0,679 <0,001 0,640 <0,001

NEXN

0,701 0,002 0,791 0,035 0,725 0,002 0,781 0,016

NFAT5

0,515 <0,001 0,586 <0,001 0,785 0,017

NFATC2

0,753 0,023

NFKBIA

0,778 0,037

NRG1

0,644 0,004 0,696 0,017 0,698 0,012

OAZ1

0,777 0,034 0,775 0,022

OLFML3

0,621 <0,001 0,720 0,001 0,600 <0,001 0,626 <0,001

OMD

0,706 0,003

OR51E2

0,820 0,037 0,798 0,027

PAGE4

0,549 <0,001 0,613 <0,001 0,542 <0,001 0,628 <0,001

PCA3

0,684 <0,001 0,635 <0,001

PCDHGB7

0,790 0,045 0,725 0,002 0,664 <0,001

PGF

0,753 0,017

PGR

0,740 0,021 0,728 0,018

PIK3CG

0,803 0,024

PLAUR

0,778 0,035

PLG

0,728 0,028

PPAP2B

0,575 <0,001 0,629 <0,001 0,643 <0,001 0,699 <0,001

PPP1R12A

0,647 <0,001 0,683 0,002 0,782 0,023 0,784 0,030

PRIMA1

0,626 <0,001 0,658 <0,001 0,703 0,002 0,724 0,003

PRKCA

0,642 <0,001 0,799 0,029 0,677 0,001 0,776 0,006

PRKCB

0,675 0,001 0,648 <0,001 0,747 0,006

PROM1

0,603 0,018 0,659 0,014 0,493 0,008

PTCH1

0,680 0,001 0,753 0,010 0,789 0,018

PTEN

0,732 0,002 0,747 0,005 0,744 <0,001 0,765 0,002

PTGS2

0,596 <0,001 0,610 <0,001

PTH1R

0,767 0,042 0,775 0,028 0,788 0,047

PTHLH

0,617 0,002 0,726 0,025 0,668 0,002 0,718 0,007

PTK2B

0,744 0,003 0,679 <0,001 0,766 0,002 0,726 <0,001

PTPN1

0,760 0,020 0,780 0,042

PYCARD

0,748 0,012

RAB27A

0,708 0,004

RAB30

0,755 0,008

RAGE

0,817 0,048

RAP1B

0,818 0,050

RARB

0,757 0,007 0,677 <0,001 0,789 0,007 0,746 0,003

RASSF1

0,816 0,035

RHOB

0,725 0,009 0,676 0,001 0,793 0,039

RLN1

0,742 0,033 0,762 0,040

RND3

0,636 <0,001 0,647 <0,001

RNF114

0,749 0,011

SDC2

0,721 0,004

SDHC

0,725 0,003 0,727 0,006

SEMA3A

0,757 0,024 0,721 0,010

SERPINA3

0,716 0,008 0,660 0,001

SERPINB5

0,747 0,031 0,616 0,002

SH3RF2

0,577 <0,001 0,458 <0,001 0,702 <0,001 0,640 <0,001

SLC22A3

0,565 <0,001 0,540 <0,001 0,747 0,004 0,756 0,007

SMAD4

0,546 <0,001 0,573 <0,001 0,636 <0,001 0,627 <0,001

SMARCD1

0,718 <0,001 0,775 0,017

SMO

0,793 0,029 0,754 0,021 0,718 0,003

SOD1

0,757 0,049 0,707 0,006

SORBS 1

0,645 <0,001 0,716 0,003 0,693 <0,001 0,784 0,025

SPARCL1

0,821 0,028 0,829 0,014 0,781 0,030

SPDEF

0,778 <0,001

SPINT1

0,732 0,009 0,842 0,026

SRC

0,647 <0,001 0,632 <0,001

SRD5A1

0,813 0,040

SRD5A2

0,489 <0,001 0,533 <0,001 0,544 <0,001 0,611 <0,001

ST5

0,713 0,002 0,783 0,011 0,725 <0,001 0,827 0,025

STAT3

0,773 0,037 0,759 0,035

STAT5A

0,695 <0,001 0,719 0,002 0,806 0,020 0,783 0,008

STAT5B

0,633 <0,001 0,655 <0,001 0,814 0,028

SUMO1

0,790 0,015

SVIL

0,659 <0,001 0,713 0,002 0,711 0,002 0,779 0,010

TARP

0,800 0,040

TBP

0,761 0,010

TFF3

0,734 0,010 0,659 <0,001

TGFB1I1

0,618 <0,001 0,693 0,002 0,637 <0,001 0,719 0,004

TGFB2

0,679 <0,001 0,747 0,005 0,805 0,030

TGFB3

0,791 0,037

TGFBR2

0,778 0,035

TIMP3

0,751 0,011

TMPRSS2

0,745 0,003 0,708 <0,001

TNF

0,670 0,013 0,697 0,015

TNFRSF10A

0,780 0,018 0,752 0,006 0,817 0,032

TNFRSF10B

0,576 <0,001 0,655 <0,001 0,766 0,004 0,778 0,002

TNFRSF18

0,648 0,016 0,759 0,034

TNFSF10

0,653 <0,001 0,667 0,004

TP53

0,729 0,003

TP63

0,759 0,016 0,636 <0,001 0,698 <0,001 0,712 0,001

TPM1

0,778 0,048 0,743 0,012 0,783 0,032 0,811 0,046

TPM2

0,578 <0,001 0,634 <0,001 0,611 <0,001 0,710 0,001

TPP2

0,775 0,037

TRAF3IP2

0,722 0,002 0,690 <0,001 0,792 0,021 0,823 0,049

TRO

0,744 0,003 0,725 0,003 0,765 0,002 0,821 0,041

TUBB2A

0,639 <0,001 0,625 <0,001

TYMP

0,786 0,039

VCL

0,594 <0,001 0,657 0,001 0,682 <0,001

VEGFA

0,762 0,024

VEGFB

0,795 0,037

VIM

0,739 0,009 0,791 0,021

WDR19

0,776 0,015

WFDC1

0,746 <0,001

YY1

0,683 0,001 0,728 0,002

ZFHX3

0,684 <0,001 0,661 <0,001 0,801 0,010 0,762 0,001

ZFP36

0,605 <0,001 0,579 <0,001 0,815 0,043

ZNF827

0,624 <0,001 0,730 0,007 0,738 0,004

Las tablas 5A y 5B proporcionan genes que estaban asociados significativamente (p<0,05), positiva o negativamente, con recidiva (ILRc, ILRb) tras ajustar para grupo de riesgo de AUA en el patrón de Gleason primario y/o máximo. La expresión aumentada de genes en la tabla 5A está asociada negativamente con buen pronóstico,

5 mientras que la expresión aumentada de genes en la tabla 5B está asociada positivamente con buen pronóstico.

Tabla 5A Gen asociado significativamente (p<0,05) con ILRc o ILRb tras ajuste para grupo de riesgo de AUA en el patrón de Gleason primario o patrón de Gleason máximo con razón de riesgo (HR) > 1,0 (la expresión aumentada está

10 asociada negativamente con buen pronóstico)

Tabla 5A

ILRc ILRc ILRb ILRb

Patrón primario

Patrón máximo Patrón primario Patrón máximo

Símbolo oficial

HR Valor de p HR Valor de p HR Valor de p HR Valor de p

AKR1C3

1,315 0,018 1,283 0,024

ALOX12

1,198 0,024

ANLN

1,406 <0,001 1,519 <0,001 1,485 <0,001 1,632 <0,001

AQP2

1,209 <0,001 1,302 <0,001

ASAP2

1,582 <0,001 1,333 0,011 1,307 0,019

ASPN

1,872 <0,001 1,741 <0,001 1,638 <0,001 1,691 <0,001

ATP5E

1,309 0,042 1,369 0,012

BAG5

1,291 0,044

BAX

1,298 0,025 1,420 0,004

BGN

1,746 <0,001 1,755 <0,001

BIRC5

1,480 <0,001 1,470 <0,001 1,419 <0,001 1,503 <0,001

BMP6

1,536 <0,001 1,815 <0,001 1,294 0,033 1,429 0,001

BRCA2

1,184 0,037

BUB1

1,288 0,001 1,391 <0,001 1,254 <0,001 1,189 0,018

CACNA1D

1,313 0,029

CADPS

1,358 0,007 1,267 0,022

CASP3

1,251 0,037

CCNB1

1,261 0,033 1,318 0,005

CCNE2

1,345 0,005 1,438 <0,001 1,606 <0,001 1,426 <0,001

CD276

1,482 0,002 1,668 <0,001 1,451 <0,001 1,302 0,011

CDC20

1,417 <0,001 1,547 <0,001 1,355 <0,001 1,446 <0,001

CDC6

1,340 0,011 1,265 0,046 1,367 0,002 1,272 0,025

CDH7

1,402 0,003 1,409 0,002

CDKN2B

1,553 <0,001 1,746 <0,001 1,340 0,014 1,369 0,006

CDKN2C

1,411 <0,001 1,604 <0,001 1,220 0,033

CDKN3

1,296 0,004 1,226 0,015

CENPF

1,434 0,002 1,570 <0,001 1,633 <0,001 1,610 <0,001

CKS2

1,419 0,008 1,374 0,022 1,380 0,004

COL1A1

1,677 <0,001 1,809 <0,001 1,401 <0,001 1,352 0,003

COL1A2

1,373 0,010

COL3A1

1,669 <0,001 1,781 <0,001 1,249 0,024 1,234 0,047

COL4A1

1,475 0,002 1,513 0,002

COL8A1

1,506 0,001 1,691 <0,001

CRISP3

1,406 0,004 1,471 <0,001

CTHRC1

1,426 0,009 1,793 <0,001 1,311 0,019

CTNND2

1,462 <0,001

DDIT4

1,478 0,003 1,783 <0,001 1,236 0,039

DYNLL1

1,431 0,002 1,193 0,004

EIF3H

1,372 0,027

ENY2

1,325 0,023 1,270 0,017

ERG

1,303 0,041

EZH2

1,254 0,049

F2R

1,540 0,002 1,448 0,006 1,286 0,023

FADD

1,235 0,041 1,404 <0,001

FAP

1,386 0,015 1,440 0,008 1,253 0,048

FASN

1,303 0,028

FCGR3A

1,439 0,011 1,262 0,045

FGF5

1,289 0,006

GNPTAB

1,290 0,033 1,369 0,022 1,285 0,018 1,355 0,008

GPR68

1,396 0,005

GREM1

1,341 0,022 1,502 0,003 1,366 0,006

HDAC1

1,329 0,016

HDAC9

1,378 0,012

HRAS

1,465 0,006

HSD17B4

1,442 <0,001 1,245 0,028

IGFBP3

1,366 0,019 1,302 0,011

INHBA

2,000 <0,001 2,336 <0,001 1,486 0,002

JAG1

1,251 0,039

KCNN2

1,347 0,020 1,524 <0,001 1,312 0,023 1,346 0,011

KHDRBS3

1,500 0,001 1,426 0,001 1,267 0,032

KIAA0196

1,272 0,028

KIF4A

1,199 0,022 1,262 0,004

KPNA2

1,252 0,016

LAMA3

1,332 0,004 1,356 0,010

LAMB1

1,317 0,028

LAMC1

1,516 0,003 1,302 0,040 1,397 0,007

LIMS1

1,261 0,027

LOX

1,265 0,016 1,372 0,001

LTBP2

1,477 0,002

LUM

1,321 0,020

MANF

1,647 <0,001 1,284 0,027

MCM2

1,372 0,003 1,302 0,032

MCM3

1,269 0,047

MCM6

1,276 0,033 1,245 0,037

MELK

1,294 0,005 1,394 <0,001

MKI67

1,253 0,028 1,246 0,029

MMP11

1,557 <0,001 1,290 0,035 1,357 0,005

MRPL13

1,275 0,003

MSH2

1,355 0,009

MYBL2

1,497 <0,001 1,509 <0,001 1,304 0,003 1,292 0,007

MYO6

1,367 0,010

NDRG1

1,270 0,042 1,314 0,025

NEK2

1,338 0,020 1,269 0,026

NETO2

1,434 0,004 1,303 0,033 1,283 0,012

NOX4

1,413 0,006 1,308 0,037 1,444 <0,001

NRIP3

1,171 0,026

NRP1

1,372 0,020

ODC1

1,450 <0,001

OR51E1

1,559 <0,001 1,413 0,008

PAK6

1,233 0,047

PATE1

1,262 <0,001 1,375 <0,001 1,143 0,034 1,191 0,036

PCNA

1,227 0,033 1,318 0,003

PEX10

1,517 <0,001 1,500 0,001

PGD

1,363 0,028 1,316 0,039 1,652 <0,001

PGK1

1,224 0,034 1,206 0,024

PIM1

1,205 0,042

PLA2G7

1,298 0,018 1,358 0,005

PLAU

1,242 0,032

PLK1

1,464 0,001 1,299 0,018 1,275 0,031

PLOD2

1,206 0,039 1,261 0,025

POSTN

1,558 0,001 1,356 0,022 1,363 0,009

PPP3CA

1,445 0,002

PSMD13

1,301 0,017 1,411 0,003

PTK2

1,318 0,031

PTK6

1,582 <0,001 1,894 <0,001 1,290 0,011 1,354 0,003

PTTG1

1,319 0,004 1,430 <0,001 1,271 0,006 1,492 <0,001

RAD21

1,278 0,028 1,435 0,004 1,326 0,008

RAF1

1,504 <0,001

RALA

1,374 0,028 1,459 0,001

RGS7

1,203 0,031

RRM1

1,535 0,001 1,525 <0,001

RRM2

1,302 0,003 1,197 0,047 1,342 <0,001

SAT1

1,374 0,043

SDC1

1,344 0,011 1,473 0,008

SEC14L1

1,297 0,006

SESN3

1,337 0,002 1,495 <0,001 1,223 0,038

SFRP4

1,610 <0,001 1,542 0,002 1,370 0,009

SHMT2

1,567 0,001 1,522 <0,001 1,485 0,001 1,370 <0,001

SKIL

1,303 0,008

SLC25A21

1,287 0,020 1,306 0,017

SLC44A1

1,308 0,045

SNRPB2

1,304 0,018

SOX4

1,252 0,031

SPARC

1,445 0,004 1,706 <0,001 1,269 0,026

SPP1

1,376 0,016

SQLE

1,417 0,007 1,262 0,035

STAT1

1,209 0,029

STMN1

1,315 0,029

SULF1

1,504 0,001

TAF2

1,252 0,048 1,301 0,019

TFDP1

1,395 0,010 1,424 0,002

THBS2

1,716 <0,001 1,719 <0,001

THY1

1,343 0,035 1,575 0,001

TK1

1,320 <0,001 1,304 <0,001

TOP2A

1,464 0,001 1,688 <0,001 1,715 <0,001 1,761 <0,001

TPD52

1,286 0,006 1,258 0,023

TPX2

1,644 <0,001 1,964 <0,001 1,699 <0,001 1,754 <0,001

TYMS

1,315 0,014

UBE2C

1,270 0,019 1,558 <0,001 1,205 0,027 1,333 <0,001

UBE2G1

1,302 0,041

UBE2T

1,451 <0,001 1,309 0,003

UGT2B15

1,222 0,025

UHRF1

1,370 0,003 1,520 <0,001 1,247 0,020

VCPIP1

1,332 0,015

VTI1B

1,237 0,036

XIAP

1,486 0,008

ZMYND8

1,408 0,007

ZNF3

1,284 0,018

ZWINT

1,289 0,028

Tabla 5B Genes asociados significativamente (p<0,05) con ILRc o ILRb tras ajuste para grupo de riesgo de AUA en el patrón de Gleason primario o patrón de Gleason máximo con razón de riesgo (HR) < 1,0 (la expresión aumentada está asociada positivamente con buen pronóstico)

Tabla 5B

ILRc ILRc ILRb ILRb

Patrón primario

Patrón máximo Patrón primario Patrón máximo

Símbolo oficial

HR Valor de p HR Valor de p HR Valor de p HR Valor de p

AAMP

0,535 <0,001 0,581 <0,001 0,700 0,002 0,759 0,006

ABCA5

0,798 0,007 0,745 0,002 0,841 0,037

ABCC1

0,800 0,044

ABCC4

0,787 0,022

ABHD2

0,768 0,023

ACOX2

0,678 0,002 0,749 0,027 0,759 0,004

ADH5

0,645 <0,001 0,672 0,001

AGTR1

0,780 0,030

AKAP1

0,815 0,045 0,758 <0,001

AKT1

0,732 0,010

ALDH1A2

0,646 <0,001 0,548 <0,001 0,671 <0,001 0,713 0,001

ANPEP

0,641 <0,001 0,535 <0,001

ANXA2

0,772 0,035 0,804 0,046

ATXN1

0,654 <0,001 0,754 0,020 0,797 0,017

AURKA

0,788 0,030

AXIN2

0,744 0,005 0,655 <0,001

AZGP1

0,656 <0,001 0,676 <0,001 0,754 0,001 0,791 0,004

BAD

0,700 0,004

BIN1

0,650 <0,001 0,764 0,013 0,803 0,015

BTG3

0,836 0,025

BTRC

0,730 0,005

C7

0,617 <0,001 0,680 <0,001 0,667 <0,001 0,755 0,005

CADM1

0,559 <0,001 0,566 <0,001 0,772 0,020 0,802 0,046

CASP1

0,781 0,030 0,779 0,021 0,818 0,027 0,828 0,036

CAV1

0,775 0,034

CAV2

0,677 0,019

CCL2

0,752 0,023

CCNH

0,679 <0,001 0,682 <0,001

CD164

0,721 0,002 0,724 0,005

CD1A

0,710 0,014

CD44

0,591 <0,001 0,642 <0,001

CD82

0,779 0,021 0,771 0,024

CDC25B

0,778 0,035 0,818 0,023

CDK14

0,788 0,011

CDK3

0,752 0,012 0,779 0,005 0,841 0,020

CDKN1A

0,770 0,049 0,712 0,014

CDKN1C

0,684 <0,001 0,697 <0,001

CHN1

0,772 0,031

COL6A1

0,648 <0,001 0,807 0,046 0,768 0,004

CSF1

0,621 <0,001 0,671 0,001

CTNNB1

0,905 0,008

CTSB

0,754 0,030 0,716 0,011 0,756 0,014

CXCL12

0,641 <0,001 0,796 0,038 0,708 <0,001

CYP3A5

0,503 <0,001 0,528 <0,001 0,791 0,028

CYR61

0,639 0,001 0,659 0,001 0,797 0,048

DARC

0,707 0,004

DDR2

0,750 0,011

DES

0,657 <0,001 0,758 0,022 0,699 <0,001

DHRS9

0,625 0,002

DHX9

0,846 <0,001

DIAPH1

0,682 0,007 0,723 0,008 0,780 0,026

DLC1

0,703 0,005 0,702 0,008

DLGAP1

0,703 0,008 0,636 <0,001

DNM3

0,701 0,001 0,817 0,042

DPP4

0,686 <0,001 0,716 0,001

DPT

0,636 <0,001 0,633 <0,001 0,709 0,006 0,773 0,024

DUSP1

0,683 0,006 0,679 0,003

DUSP6

0,694 0,003 0,605 <0,001

EDN1

0,773 0,031

EDNRA

0,716 0,007

EGR1

0,575 <0,001 0,575 <0,001 0,771 0,014

EGR3

0,633 0,002 0,643 <0,001 0,792 0,025

EIF4E

0,722 0,002

ELK4

0,710 0,009 0,759 0,027

ENPP2

0,786 0,039

EPHA2

0,593 0,001

EPHA3

0,739 0,006 0,802 0,020

ERBB2

0,753 0,007

ERBB3

0,753 0,009 0,753 0,015

ERCC1

0,727 0,001

EREG

0,722 0,012 0,769 0,040

ESR1

0,742 0,015

FABP5

0,756 0,032

FAM107A

0,524 <0,001 0,579 <0,001 0,688 <0,001 0,699 0,001

FAM13C

0,639 <0,001 0,601 <0,001 0,810 0,019 0,709 <0,001

FAS

0,770 0,033

FASLG

0,716 0,028 0,683 0,017

FGF10

0,798 0,045

FGF17

0,718 0,018 0,793 0,024 0,790 0,024

FGFR2

0,739 0,007 0,783 0,038 0,740 0,004

FGFR4

0,746 0,050

FKBP5

0,689 0,003

FLNA

0,701 0,006 0,766 0,029 0,768 0,037

FLNC

0,755 <0,001 0,820 0,022

FLT1

0,729 0,008

FOS

0,572 <0,001 0,536 <0,001 0,750 0,005

FOXQ1

0,778 0,033 0,820 0,018

FYN

0,708 0,006

GADD45B

0,577 <0,001 0,589 <0,001

GDF15

0,757 0,013 0,743 0,006

GHR

0,712 0,004 0,679 0,001

GNRH1

0,791 0,048

GPM6B

0,675 <0,001 0,660 <0,001 0,735 <0,001 0,823 0,049

GSK3B

0,783 0,042

GSN

0,587 <0,001 0,705 0,002 0,745 0,004 0,796 0,021

GSTM1

0,686 0,001 0,631 <0,001 0,807 0,018

GSTM2

0,607 <0,001 0,683 <0,001 0,679 <0,001 0,800 0,027

HIRIP3

0,692 <0,001 0,782 0,007

HK1

0,724 0,002 0,718 0,002

HLF

0,580 <0,001 0,571 <0,001 0,759 0,008 0,750 0,004

HNF1B

0,669 <0,001

HPS1

0,764 0,008

HSD17B10

0,802 0,045

HSD17B2

0,723 0,048

HSD3B2

0,709 0,010

HSP90AB1

0,780 0,034 0,809 0,041

HSPA5

0,738 0,017

HSPB1

0,770 0,006 0,801 0,032

HSPB2

0,788 0,035

ICAM1

0,728 0,015 0,716 0,010

IER3

0,735 0,016 0,637 <0,001 0,802 0,035

IFIT1

0,647 <0,001 0,755 0,029

IGF1

0,675 <0,001 0,603 <0,001 0,762 0,006 0,770 0,030

IGF2

0,761 0,011

IGFBP2

0,601 <0,001 0,605 <0,001

IGFBP5

0,702 <0,001

IGFBP6

0,628 <0,001 0,726 0,003

IL1B

0,676 0,002 0,716 0,004

IL6

0,688 0,005 0,766 0,044

IL6R

0,786 0,036

IL6ST

0,618 <0,001 0,639 <0,001 0,785 0,027 0,813 0,042

IL8

0,635 <0,001 0,628 <0,001

ILK

0,734 0,018 0,753 0,026

ING5

0,684 <0,001 0,681 <0,001 0,756 0,006

ITGA4

0,778 0,040

ITGA5

0,762 0,026

ITGA6

0,811 0,038

ITGA7

0,592 <0,001 0,715 0,006 0,710 0,002

ITGAD

0,576 0,006

ITGB4

0,693 0,003

ITPR1

0,789 0,029

JUN

0,572 <0,001 0,581 <0,001 0,777 0,019

JUNB

0,732 0,030 0,707 0,016

KCTD12

0,758 0,036

KIT

0,691 0,009 0,738 0,028

KLC1

0,741 0,024 0,781 0,024

KLF6

0,733 0,018 0,727 0,014

KLK1

0,744 0,028

KLK2

0,697 0,002 0,679 <0,001

KLK3

0,725 <0,001 0,715 <0,001 0,841 0,023

KRT15

0,660 <0,001 0,577 <0,001 0,750 0,002

KRT18

0,623 <0,001 0,642 <0,001 0,702 <0,001 0,760 0,006

KRT2

0,740 0,044

KRT5

0,674 <0,001 0,588 <0,001 0,769 0,005

KRT8

0,768 0,034

L1CAM

0,737 0,036

LAG3

0,711 0,013 0,748 0,029

LAMA4

0,649 0,009

LAMB3

0,709 0,002 0,684 0,006 0,768 0,006

LGALS3

0,652 <0,001 0,752 0,015 0,805 0,028

LIG3

0,728 0,016 0,667 <0,001

LRP1

0,811 0,043

MDM2

0,788 0,033

MGMT

0,645 <0,001 0,766 0,015

MICA

0,796 0,043 0,676 <0,001

MPPED2

0,675 <0,001 0,616 <0,001 0,750 0,006

MRC1

0,788 0,028

MTSS1

0,654 <0,001 0,793 0,036

MYBPC1

0,706 <0,001 0,534 <0,001 0,773 0,004 0,692 <0,001

NCAPD3

0,658 <0,001 0,566 <0,001 0,753 0,011 0,733 0,009

NCOR1

0,838 0,045

NEXN

0,748 0,025 0,785 0,020

NFAT5

0,531 <0,001 0,626 <0,001

NFATC2

0,759 0,024

OAZ1

0,766 0,024

OLFML3

0,648 <0,001 0,748 0,005 0,639 <0,001 0,675 <0,001

OR51E2

0,823 0,034

PAGE4

0,599 <0,001 0,698 0,002 0,606 <0,001 0,726 <0,001

PCA3

0,705 <0,001 0,647 <0,001

PCDHGB7

0,712 <0,001

PGF

0,790 0,039

PLG

0,764 0,048

PLP2

0,766 0,037

PPAP2B

0,589 <0,001 0,647 <0,001 0,691 <0,001 0,765 0,013

PPP1R12A

0,673 0,001 0,677 0,001 0,807 0,045

PRIMA1

0,622 <0,001 0,712 0,008 0,740 0,013

PRKCA

0,637 <0,001 0,694 <0,001

PRKCB

0,741 0,020 0,664 <0,001

PROM1

0,599 0,017 0,527 0,042 0,610 0,006 0,420 0,002

PTCH1

0,752 0,027 0,762 0,011

PTEN

0,779 0,011 0,802 0,030 0,788 0,009

PTGS2

0,639 <0,001 0,606 <0,001

PTHLH

0,632 0,007 0,739 0,043 0,654 0,002 0,740 0,015

PTK2B

0,775 0,019 0,831 0,028 0,810 0,017

PTPN1

0,721 0,012 0,737 0,024

PYCARD

0,702 0,005

RAB27A

0,736 0,008

RAB30

0,761 0,011

RARB

0,746 0,010

RASSF1

0,805 0,043

RHOB

0,755 0,029 0,672 0,001

RLN1

0,742 0,036 0,740 0,036

RND3

0,607 <0,001 0,633 <0,001

RNF114

0,782 0,041 0,747 0,013

SDC2

0,714 0,002

SDHC

0,698 <0,001 0,762 0,029

SERPINA3

0,752 0,030

SERPINB5

0,669 0,014

SH3RF2

0,705 0,012 0,568 <0,001 0,755 0,016

SLC22A3

0,650 <0,001 0,582 <0,001

SMAD4

0,636 <0,001 0,684 0,002 0,741 0,007 0,738 0,007

SMARCD1

0,757 0,001

SMO

0,790 0,049 0,766 0,013

SOD1

0,741 0,037 0,713 0,007

SORBS 1

0,684 0,003 0,732 0,008 0,788 0,049

SPDEF

0,840 0,012

SPINT1

0,837 0,048

SRC

0,674 <0,001 0,671 <0,001

SRD5A2

0,553 <0,001 0,588 <0,001 0,618 <0,001 0,701 <0,001

ST5

0,747 0,012 0,761 0,010 0,780 0,016 0,832 0,041

STAT3

0,735 0,020

STAT5A

0,731 0,005 0,743 0,009 0,817 0,027

STAT5B

0,708 <0,001 0,696 0,001

SUMO1

0,815 0,037

SVIL

0,689 0,003 0,739 0,008 0,761 0,011

TBP

0,792 0,037

TFF3

0,719 0,007 0,664 0,001

TGFB1I1

0,676 0,003 0,707 0,007 0,709 0,005 0,777 0,035

TGFB2

0,741 0,010 0,785 0,017

TGFBR2

0,759 0,022

TIMP3

0,785 0,037

TMPRSS2

0,780 0,012 0,742 <0,001

TNF

0,654 0,007 0,682 0,006

TNFRSF10B

0,623 <0,001 0,681 <0,001 0,801 0,018 0,815 0,019

TNFSF10

0,721 0,004

TP53

0,759 0,011

TP63

0,737 0,020 0,754 0,007

TPM2

0,609 <0,001 0,671 <0,001 0,673 <0,001 0,789 0,031

TRAF3IP2

0,795 0,041 0,727 0,005

TRO

0,793 0,033 0,768 0,027 0,814 0,023

TUBB2A

0,626 <0,001 0,590 <0,001

VCL

0,613 <0,001 0,701 0,011

VIM

0,716 0,005 0,792 0,025

WFDC1

0,824 0,029

YY1

0,668 <0,001 0,787 0,014 0,716 0,001 0,819 0,011

ZFHX3

0,732 <0,001 0,709 <0,001

ZFP36

0,656 0,001 0,609 <0,001 0,818 0,045

ZNF827

0,750 0,022

Las tablas 6A y 6B proporcionan genes que estaban asociados significativamente (p<0,05), positiva o negativamente, con recidiva (ILRc, ILRb) tras ajustar para patrón de Gleason en el patrón de Gleason primario y/o máximo. La expresión aumentada de genes en la tabla 6A está asociada negativamente con buen pronóstico, mientras que la expresión aumentada de genes en la tabla 6B está asociada positivamente con buen pronóstico.

Tabla 6A Genes asociados significativamente (p<0,05) con ILRc o ILRb tras ajuste para patrón de Gleason en el patrón de

Gleason primario o patrón de Gleason máximo con razón de riesgo (HR) > 1,0 (la expresión aumentada está asociada negativamente con buen pronóstico)

Tabla 6A

ILRc ILRc ILRb ILRb

Patrón primario

Patrón máximo Patrón primario Patrón máximo

Símbolo oficial

HR Valor de p HR Valor de p HR Valor de p HR Valor de p

AKR1C3

1,258 0,039

ANLN

1,292 0,023 1,449 <0,001 1,420 0,001

AQP2

1,178 0,008 1,287 <0,001

ASAP2

1,396 0,015

ASPN

1,809 <0,001 1,508 0,009 1,506 0,002 1,438 0,002

BAG5

1,367 0,012

BAX

1,234 0,044

BGN

1,465 0,009 1,342 0,046

BIRC5

1,338 0,008 1,364 0,004 1,279 0,006

BMP6

1,369 0,015 1,518 0,002

BUB1

1,239 0,024 1,227 0,001 1,236 0,004

CACNA1D

1,337 0,025

CADPS

1,280 0,029

CCNE2

1,256 0,043 1,577 <0,001 1,324 0,001

CD276

1,320 0,029 1,396 0,007 1,279 0,033

CDC20

1,298 0,016 1,334 0,002 1,257 0,032 1,279 0,003

CDH7

1,258 0,047 1,338 0,013

CDKN2B

1,342 0,032 1,488 0,009

CDKN2C

1,344 0,010 1,450 <0,001

CDKN3

1,284 0,012

CENPF

1,289 0,048 1,498 0,001 1,344 0,010

COL1A1

1,481 0,003 1,506 0,002

COL3A1

1,459 0,004 1,430 0,013

COL4A1

1,396 0,015

COL8A1

1,413 0,008

CRISP3

1,346 0,012 1,310 0,025

CTHRC1

1,588 0,002

DDIT4

1,363 0,020 1,379 0,028

DICER1

1,294 0,008

ENY2

1,269 0,024

FADD

1,307 0,010

FAS

1,243 0,025

FGF5

1,328 0,002

GNPTAB

1,246 0,037

GREM1

1,332 0,024 1,377 0,013 1,373 0,011

HDAC1

1,301 0,018 1,237 0,021

HSD17B4

1,277 0,011

IFN-γ

1,219 0,048

IMMT

1,230 0,049

INHBA

1,866 <0,001 1,944 <0,001

JAG1

1,298 0,030

KCNN2

1,378 0,020 1,282 0,017

KHDRBS3

1,353 0,029 1,305 0,014

LAMA3

1,344 <0,001 1,232 0,048

LAMC1

1,396 0,015

LIMS1

1,337 0,004

LOX

1,355 0,001 1,341 0,002

LTBP2

1,304 0,045

MAGEA4

1,215 0,024

MANF

1,460 <0,001

MCM6

1,287 0,042 1,214 0,046

MELK

1,329 0,002

MMP11

1,281 0,050

MRPL13

1,266 0,021

MYBL2

1,453 <0,001 1,274 0,019

MYC

1,265 0,037

MYO6

1,278 0,047

NETO2

1,322 0,022

NFKB1

1,255 0,032

NOX4

1,266 0,041

OR51E1

1,566 <0,001 1,428 0,003

PATE1

1,242 <0,001 1,347 <0,001 1,177 0,011

PCNA

1,251 0,025

PEX10

1,302 0,028

PGD

1,335 0,045 1,379 0,014 1,274 0,025

PIM1

1,254 0,019

PLA2G7

1,289 0,025 1,250 0,031

PLAU

1,267 0,031

PSMD13

1,333 0,005

PTK6

1,432 <0,001 1,577 <0,001 1,223 0,040

PTTG1

1,279 0,013 1,308 0,006

RAGE

1,329 0,011

RALA

1,363 0,044 1,471 0,003

RGS7

1,120 0,040 1,173 0,031

RRM1

1,490 0,004 1,527 <0,001

SESN3

1,353 0,017

SFRP4

1,370 0,025

SHMT2

1,460 0,008 1,410 0,006 1,407 0,008 1,345 <0,001

SKIL

1,307 0,025

SLC25A21

1,414 0,002 1,330 0,004

SMARCC2

1,219 0,049

SPARC

1,431 0,005

TFDP1

1,283 0,046 1,345 0,003

THBS2

1,456 0,005 1,431 0,012

TK1

1,214 0,015 1,222 0,006

TOP2A

1,367 0,018 1,518 0,001 1,480 <0,001

TPX2

1,513 0,001 1,607 <0,001 1,588 <0,001 1,481 <0,001

UBE2T

1,409 0,002 1,285 0,018

UGT2B15

1,216 0,009 1,182 0,021

XIAP

1,336 0,037 1,194 0,043

Tabla 6B Genes asociados significativamente (p<0,05) con ILRc o ILRb tras ajuste para patrón de Gleason en el patrón de Gleason primario o patrón de Gleason máximo con razón de riesgo (HR) < 1,0 (la expresión aumentada está asociada positivamente con buen pronóstico)

Tabla 6B

ILRc ILRc ILRb ILRb

Patrón primario

Patrón máximo Patrón primario Patrón máximo

Símbolo oficial

HR Valor de p HR Valor de p HR Valor de p HR Valor de p

AAMP

0,660 0,001 0,675 <0,001 0,836 0,045

ABCA5

0,807 0,014 0,737 <0,001 0,845 0,030

ABCC1

0,780 0,038 0,794 0,015

ABCG2

0,807 0,035

ABHD2

0,720 0,002

ADH5

0,750 0,034

AKAP1

0,721 <0,001

ALDH1A2

0,735 0,009 0,592 <0,001 0,756 0,007 0,781 0,021

ANGPT2

0,741 0,036

ANPEP

0,637 <0,001 0,536 <0,001

ANXA2

0,762 0,044

APOE

0,707 0,013

APRT

0,727 0,004 0,771 0,006

ATXN1

0,725 0,013

AURKA

0,784 0,037 0,735 0,003

AXIN2

0,744 0,004 0,630 <0,001

AZGP1

0,672 <0,001 0,720 <0,001 0,764 0,001

BAD

0,687 <0,001

BAK1

0,783 0,014

BCL2

0,777 0,033 0,772 0,036

BIK

0,768 0,040

BIN1

0,691 <0,001

BTRC

0,776 0,029

C7

0,707 0,004 0,791 0,024

CADM1

0,587 <0,001 0,593 <0,001

CASP1

0,773 0,023 0,820 0,025

CAV1

0,753 0,014

CAV2

0,627 0,009 0,682 0,003

CCL2

0,740 0,019

CCNH

0,736 0,003

CCR1

0,755 0,022

CD1A

0,740 0,025

CD44

0,590 <0,001 0,637 <0,001

CD68

0,757 0,026

CD82

0,778 0,012 0,759 0,016

CDC25B

0,760 0,021

CDK3

0,762 0,024 0,774 0,007

CDKN1A

0,714 0,015

CDKN1C

0,738 0,014 0,768 0,021

COL6A1

0,690 <0,001 0,805 0,048

CSF1

0,675 0,002 0,779 0,036

CSK

0,825 0,004

CTNNB1

0,884 0,045 0,888 0,027

CTSB

0,740 0,017 0,676 0,003 0,755 0,010

CTSD

0,673 0,031 0,722 0,009

CTSK

0,804 0,034

CTSL2

0,748 0,019

CXCL12

0,731 0,017

CYP3A5

0,523 <0,001 0,518 <0,001

CYR61

0,744 0,041

DAP

0,755 0,011

DARC

0,763 0,029

DDR2

0,813 0,041

DES

0,743 0,020

DHRS9

0,606 0,001

DHX9

0,916 0,021

DIAPH1

0,749 0,036 0,688 0,003

DLGAP1

0,758 0,042 0,676 0,002

DLL4

0,779 0,010

DNM3

0,732 0,007

DPP4

0,732 0,004 0,750 0,014

DPT

0,704 0,014

DUSP6

0,662 <0,001 0,665 0,001

EBNA1BP2

0,828 0,019

EDNRA

0,782 0,048

EGF

0,712 0,023

EGR1

0,678 0,004 0,725 0,028

EGR3

0,680 0,006 0,738 0,027

EIF2C2

0,789 0,032

EIF2S3

0,759 0,012

ELK4

0,745 0,024

EPHA2

0,661 0,007

EPHA3

0,781 0,026 0,828 0,037

ERBB2

0,791 0,022 0,760 0,014 0,789 0,006

ERBB3

0,757 0,009

ERCC1

0,760 0,008

ESR1

0,742 0,014

ESR2

0,711 0,038

ETV4

0,714 0,035

FAM107A

0,619 <0,001 0,710 0,011 0,781 0,019

FAM13C

0,664 <0,001 0,686 <0,001 0,813 0,014

FAM49B

0,670 <0,001 0,793 0,014 0,815 0,044 0,843 0,047

FASLG

0,616 0,004 0,813 0,038

FGF10

0,751 0,028 0,766 0,019

FGF17

0,718 0,031 0,765 0,019

FGFR2

0,740 0,009 0,738 0,002

FKBP5

0,749 0,031

FLNC

0,826 0,029

FLT1

0,779 0,045 0,729 0,006

FLT4

0,815 0,024

FOS

0,657 0,003 0,656 0,004

FSD1

0,763 0,017

FYN

0,716 0,004 0,792 0,024

GADD45B

0,692 0,009 0,697 0,010

GDF15

0,767 0,016

GHR

0,701 0,002 0,704 0,002 0,640 <0,001

GNRH1

0,778 0,039

GPM6B

0,749 0,010 0,750 0,010 0,827 0,037

GRB7

0,696 0,005

GSK3B

0,726 0,005

GSN

0,660 <0,001 0,752 0,019

GSTM1

0,710 0,004 0,676 <0,001

GSTM2

0,643 <0,001 0,767 0,015

HK1

0,798 0,035

HLA-G

0,660 0,013

HLF

0,644 <0,001 0,727 0,011

HNF1B

0,755 0,013

HPS1

0,756 0,006 0,791 0,043

HSD17B10

0,737 0,006

HSD3B2

0,674 0,003

HSP90AB1

0,763 0,015

HSPB1

0,787 0,020 0,778 0,015

HSPE1

0,794 0,039

ICAM1

0,664 0,003

IER3

0,699 0,003 0,693 0,010

IFIT1

0,621 <0,001 0,733 0,027

IGF1

0,751 0,017 0,655 <0,001

IGFBP2

0,599 <0,001 0,605 <0,001

IGFBP5

0,745 0,007 0,775 0,035

IGFBP6

0,671 0,005

IL1B

0,732 0,016 0,717 0,005

IL6

0,763 0,040

IL6R

0,764 0,022

IL6ST

0,647 <0,001 0,739 0,012

IL8

0,711 0,015 0,694 0,006

ING5

0,729 0,007 0,727 0,003

ITGA4

0,755 0,009

ITGA5

0,743 0,018 0,770 0,034

ITGA6

0,816 0,044 0,772 0,006

ITGA7

0,680 0,004

ITGAD

0,590 0,009

ITGB4

0,663 <0,001 0,658 <0,001 0,759 0,004

JUN

0,656 0,004 0,639 0,003

KIAA0196

0,737 0,011

KIT

0,730 0,021 0,724 0,008

KLC1

0,755 0,035

KLK1

0,706 0,008

KLK2

0,740 0,016 0,723 0,001

KLK3

0,765 0,006 0,740 0,002

KRT1

0,774 0,042

KRT15

0,658 <0,001 0,632 <0,001 0,764 0,008

KRT18

0,703 0,004 0,672 <0,001 0,779 0,015 0,811 0,032

KRT5

0,686 <0,001 0,629 <0,001 0,802 0,023

KRT8

0,763 0,034 0,771 0,022

L1CAM

0,748 0,041

LAG3

0,693 0,008 0,724 0,020

LAMA4

0,689 0,039

LAMB3

0,667 <0,001 0,645 <0,001 0,773 0,006

LGALS3

0,666 <0,001 0,822 0,047

LIG3

0,723 0,008

LRP1

0,777 0,041 0,769 0,007

MDM2

0,688 <0,001

MET

0,709 0,010 0,736 0,028 0,715 0,003

MGMT

0,751 0,031

MICA

0,705 0,002

MPPED2

0,690 0,001 0,657 <0,001 0,708 <0,001

MRC1

0,812 0,049

MSH6

0,860 0,049

MTSS1

0,686 0,001

MVP

0,798 0,034 0,761 0,033

MYBPC1

0,754 0,009 0,615 <0,001

NCAPD3

0,739 0,021 0,664 0,005

NEXN

0,798 0,037

NFAT5

0,596 <0,001 0,732 0,005

NFATC2

0,743 0,016 0,792 0,047

NOS3

0,730 0,012 0,757 0,032

OAZ1

0,732 0,020 0,705 0,002

OCLN

0,746 0,043 0,784 0,025

OLFML3

0,711 0,002 0,709 <0,001 0,720 0,001

OMD

0,729 0,011 0,762 0,033

OSM

0,813 0,028

PAGE4

0,668 0,003 0,725 0,004 0,688 <0,001 0,766 0,005

PCA3

0,736 0,001 0,691 <0,001

PCDHGB7

0,769 0,019 0,789 0,022

PIK3CA

0,768 0,010

PIK3CG

0,792 0,019 0,758 0,009

PLG

0,682 0,009

PPAP2B

0,688 0,005 0,815 0,046

PPP1R12A

0,731 0,026 0,775 0,042

PRIMA1

0,697 0,004 0,757 0,032

PRKCA

0,743 0,019

PRKCB

0,756 0,036 0,767 0,029

PROM1

0,640 0,027 0,699 0,034 0,503 0,013

PTCH1

0,730 0,018

PTEN

0,779 0,015 0,789 0,007

PTGS2

0,644 <0,001 0,703 0,007

PTHLH

0,655 0,012 0,706 0,038 0,634 0,001 0,665 0,003

PTK2B

0,779 0,023 0,702 0,002 0,806 0,015 0,806 0,024

PYCARD

0,659 0,001

RAB30

0,779 0,033 0,754 0,014

RARB

0,787 0,043 0,742 0,009

RASSF1

0,754 0,005

RHOA

0,796 0,041 0,819 0,048

RND3

0,721 0,011 0,743 0,028

SDC1

0,707 0,011

SDC2

0,745 0,002

SDHC

0,750 0,013

SERPINA3

0,730 0,016

SERPINB5

0,715 0,041

SH3RF2

0,698 0,025

SIPA1L1

0,796 0,014 0,820 0,004

SLC22A3

0,724 0,014 0,700 0,008

SMAD4

0,668 0,002 0,771 0,016

SMARCD1

0,726 <0,001 0,700 0,001 0,812 0,028

SMO

0,785 0,027

SOD1

0,735 0,012

SORBS 1

0,785 0,039

SPDEF

0,818 0,002

SPINT1

0,761 0,024 0,773 0,006

SRC

0,709 <0,001 0,690 <0,001

SRD5A1

0,746 0,010 0,767 0,024 0,745 0,003

SRD5A2

0,575 <0,001 0,669 0,001 0,674 <0,001 0,781 0,018

ST5

0,774 0,027

STAT1

0,694 0,004

STAT5A

0,719 0,004 0,765 0,006 0,834 0,049

STAT5B

0,704 0,001 0,744 0,012

SUMO1

0,777 0,014

SVIL

0,771 0,026

TBP

0,774 0,031

TFF3

0,742 0,015 0,719 0,024

TGFB1I1

0,763 0,048

TGFB2

0,729 0,011 0,758 0,002

TMPRSS2

0,810 0,034 0,692 <0,001

TNF

0,727 0,022

TNFRSF10A

0,805 0,025

TNFRSF10B

0,581 <0,001 0,738 0,014 0,809 0,034

TNFSF10

0,751 0,015 0,700 <0,001

TP63

0,723 0,018 0,736 0,003

TPM2

0,708 0,010 0,734 0,014

TRAF3IP2

0,718 0,004

TRO

0,742 0,012

TSTA3

0,774 0,028

TUBB2A

0,659 <0,001 0,650 <0,001

TYMP

0,695 0,002

VCL

0,683 0,008

VIM

0,778 0,040

WDR19

0,775 0,014

XRCC5

0,793 0,042

YY1

0,751 0,025 0,810 0,008

ZFHX3

0,760 0,005 0,726 0,001

ZFP36

0,707 0,008 0,672 0,003

ZNF827

0,667 0,002 0,792 0,039

Las tablas 7A y 7B proporcionan genes asociados significativamente (p<0,05), positiva o negativamente, con recidiva clínica (ILRc) en muestras negativas para fusión de TMPRSS en la muestra de patrón de Gleason primario o máximo. La expresión aumentada de genes en la tabla 7A está asociada negativamente con buen pronóstico,

5 mientras que la expresión aumentada de genes en la tabla 7B está asociada positivamente con buen pronóstico.

Tabla 7A Genes asociados significativamente (p<0,05) con ILRc para muestras negativas para fusión TMPRSS2-ERG en el patrón de Gleason primario o patrón de Gleason máximo con razón de riesgo (HR) > 1,0 (la expresión aumentada

10 está asociada negativamente con buen pronóstico)

Tabla 7A

Patrón primario Patrón máximo

Símbolo oficial

HR Valor de p HR Valor de p

ANLN

1,42 0,012 1,36 0,004

AQP2

1,25 0,033

ASPN

2,48 <0,001 1,65 <0,001

BGN

2,04 <0,001 1,45 0,007

BIRC5

1,59 <0,001 1,37 0,005

BMP6

1,95 <0,001 1,43 0,012

BMPR1B

1,93 0,002

BUB1

1,51 <0,001 1,35 <0,001

CCNE2

1,48 0,007

CD276

1,93 <0,001 1,79 <0,001

CDC20

1,49 0,004 1,47 <0,001

CDC6

1,52 0,009 1,34 0,022

CDKN2B

1,54 0,008 1,55 0,003

CDKN2C

1,55 0,003 1,57 <0,001

CDKN3

1,34 0,026

CENPF

1,63 0,002 1,33 0,018

CKS2

1,50 0,026 1,43 0,009

CLTC

1,46 0,014

COL1A1

1,98 <0,001 1,50 0,002

COL3A1

2,03 <0,001 1,42 0,007

COL4A1

1,81 0,002

COL8A1

1,63 0,004 1,60 0,001

CRISP3

1,31 0,016

CTHRC1

1,67 0,006 1,48 0,005

DDIT4

1,49 0,037

ENY2

1,29 0,039

EZH2

1,35 0,016

F2R

1,46 0,034 1,46 0,007

FAP

1,66 0,006 1,38 0,012

FGF5

1,46 0,001

GNPTAB

1,49 0,013

HSD17B4

1,34 0,039 1,44 0,002

INHBA

2,92 <0,001 2,19 <0,001

JAG1

1,38 0,042

KCNN2

1,71 0,002 1,73 <0,001

KHDRBS3

1,46 0,015

KLK14

1,28 0,034

KPNA2

1,63 0,016

LAMC1

1,41 0,044

LOX

1,29 0,036

LTBP2

1,57 0,017

MELK

1,38 0,029

MMP11

1,69 0,002 1,42 0,004

MYBL2

1,78 <0,001 1,49 <0,001

NETO2

2,01 <0,001 1,43 0,007

NME1

1,38 0,017

PATE1

1,43 <0,001 1,24 0,005

PEX10

1,46 0,030

PGD

1,77 0,002

POSTN

1,49 0,037 1,34 0,026

PPFIA3

1,51 0,012

PPP3CA

1,46 0,033 1,34 0,020

PTK6

1,69 <0,001 1,56 <0,001

PTTG1

1,35 0,028

RAD51

1,32 0,048

RALBP1

1,29 0,042

RGS7

1,18 0,012 1,32 0,009

RRM1

1,57 0,016 1,32 0,041

RRM2

1,30 0,039

SAT1

1,61 0,007

SESN3

1,76 <0,001 1,36 0,020

SFRP4

1,55 0,016 1,48 0,002

SHMT2

2,23 <0,001 1,59 <0,001

SPARC

1,54 0,014

SQLE

1,86 0,003

STMN1

2,14 <0,001

THBS2

1,79 <0,001 1,43 0,009

TK1

1,30 0,026

TOP2A

2,03 <0,001 1,47 0,003

TPD52

1,63 0,003

TPX2

2,11 <0,001 1,63 <0,001

TRAP1

1,46 0,023

UBE2C

1,57 <0,001 1,58 <0,001

UBE2G1

1,56 0,008

UBE2T

1,75 <0,001

UGT2B15

1,31 0,036 1,33 0,004

UHRF1

1,46 0,007

UTP23

1,52 0,017

Tabla 7B Genes asociados significativamente (p<0,05) con ILRc para muestras negativas para fusión TMPRSS2-ERG en el patrón de Gleason primario o patrón de Gleason máximo con razón de riesgo (HR) < 1,0 (la expresión aumentada está asociada positivamente con buen pronóstico)

Tabla 7B

Patrón primario Patrón máximo

Símbolo oficial

HR Valor de p HR Valor de p

AAMP

0,56 <0,001 0,65 0,001

ABCA5

0,64 <0,001 0,71 <0,001

ABCB1

0,62 0,004

ABCC3

0,74 0,031

ABCG2

0,78 0,050

ABHD2

0,71 0,035

ACOX2

0,54 <0,001 0,71 0,007

ADH5

0,49 <0,001 0,61 <0,001

AKAP1

0,77 0,031 0,76 0,013

AKR1C1

0,65 0,006 0,78 0,044

AKT1

0,72 0,020

AKT3

0,75 <0,001

ALDH1A2

0,53 <0,001 0,60 <0,001

AMPD3

0,62 <0,001 0,78 0,028

ANPEP

0,54 <0,001 0,61 <0,001

ANXA2

0,63 0,008 0,74 0,016

ARHGAP29

0,67 0,005 0,77 0,016

ARHGDIB

0,64 0,013

ATP5J

0,57 0,050

ATXN1

0,61 0,004 0,77 0,043

AXIN2

0,51 <0,001 0,62 <0,001

AZGP1

0,61 <0,001 0,64 <0,001

BCL2

0,64 0,004 0,75 0,029

BIN1

0,52 <0,001 0,74 0,010

BTG3

0,75 0,032 0,75 0,010

BTRC

0,69 0,011

C7

0,51 <0,001 0,67 <0,001

CADM1

0,49 <0,001 0,76 0,034

CASP1

0,71 0,010 0,74 0,007

CAV1

0,73 0,015

CCL5

0,67 0,018 0,67 0,003

CCNH

0,63 <0,001 0,75 0,004

CCR1

0,77 0,032

CD164

0,52 <0,001 0,63 <0,001

CD44

0,53 <0,001 0,74 0,014

CDH10

0,69 0,040

CDH18

0,40 0,011

CDK14

0,75 0,013

CDK2

0,81 0,031

CDK3

0,73 0,022

CDKN1A

0,68 0,038

CDKN1C

0,62 0,003 0,72 0,005

COL6A1

0,54 <0,001 0,70 0,004

COL6A3

0,64 0,004

CSF1

0,56 <0,001 0,78 0,047

CSRP1

0,40 <0,001 0,66 0,002

CTGF

0,66 0,015 0,74 0,027

CTNNB1

0,69 0,043

CTSB

0,60 0,002 0,71 0,011

CTSS

0,67 0,013

CXCL12

0,56 <0,001 0,77 0,026

CYP3A5

0,43 <0,001 0,63 <0,001

CYR61

0,43 <0,001 0,58 <0,001

DAG1

0,72 0,012

DARC

0,66 0,016

DDR2

0,65 0,007

DES

0,52 <0,001 0,74 0,018

DHRS9

0,54 0,007

DICER1

0,70 0,044

DLC1

0,75 0,021

DLGAP1

0,55 <0,001 0,72 0,005

DNM3

0,61 0,001

DPP4

0,55 <0,001 0,77 0,024

DPT

0,48 <0,001 0,61 <0,001

DUSP1

0,47 <0,001 0,59 <0,001

DUSP6

0,65 0,009 0,65 0,002

DYNLL1

0,74 0,045

EDNRA

0,61 0,002 0,75 0,038

EFNB2

0,71 0,043

EGR1

0,43 <0,001 0,58 <0,001

EGR3

0,47 <0,001 0,66 <0,001

EIF5

0,77 0,028

ELK4

0,49 <0,001 0,72 0,012

EPHA2

0,70 0,007

EPHA3

0,62 <0,001 0,72 0,009

EPHB2

0,68 0,009

ERBB2

0,64 <0,001 0,63 <0,001

ERBB3

0,69 0,018

ERCC1

0,69 0,019 0,77 0,021

ESR2

0,61 0,020

FAAH

0,57 <0,001 0,77 0,035

FABP5

0,67 0,035

FAM107A

0,42 <0,001 0,59 <0,001

FAM13C

0,53 <0,001 0,59 <0,001

FAS

0,71 0,035

FASLG

0,56 0,017 0,67 0,014

FGF10

0,57 0,002

FGF17

0,70 0,039 0,70 0,010

FGF7

0,63 0,005 0,70 0,004

FGFR2

0,63 0,003 0,71 0,003

FKBP5

0,72 0,020

FLNA

0,48 <0,001 0,74 0,022

FOS

0,45 <0,001 0,56 <0,001

FOXO1

0,59 <0,001

FOXQ1

0,57 <0,001 0,69 0,008

FYN

0,62 0,001 0,74 0,013

G6PD

0,77 0,014

GADD45A

0,73 0,045

GADD45B

0,45 <0,001 0,64 0,001

GDF15

0,58 <0,001

GHR

0,62 0,008 0,68 0,002

GPM6B

0,60 <0,001 0,70 0,003

GSK3B

0,71 0,016 0,71 0,006

GSN

0,46 <0,001 0,66 <0,001

GSTM1

0,56 <0,001 0,62 <0,001

GSTM2

0,47 <0,001 0,67 <0,001

HGD

0,72 0,002

HIRIP3

0,69 0,021 0,69 0,002

HK1

0,68 0,005 0,73 0,005

HLA-G

0,54 0,024 0,65 0,013

HLF

0,41 <0,001 0,68 0,001

HNF1B

0,55 <0,001 0,59 <0,001

HPS1

0,74 0,015 0,76 0,025

HSD17B3

0,65 0,031

HSPB2

0,62 0,004 0,76 0,027

ICAM1

0,61 0,010

IER3

0,55 <0,001 0,67 0,003

IFIT1

0,57 <0,001 0,70 0,008

IFNG

0,69 0,040

IGF1

0,63 <0,001 0,59 <0,001

IGF2

0,67 0,019 0,70 0,005

IGFBP2

0,53 <0,001 0,63 <0,001

IGFBP5

0,57 <0,001 0,71 0,006

IGFBP6

0,41 <0,001 0,71 0,012

IL10

0,59 0,020

IL1B

0,53 <0,001 0,70 0,005

IL6

0,55 0,001

IL6ST

0,45 <0,001 0,68 <0,001

IL8

0,60 0,005 0,70 0,008

ILK

0,68 0,029 0,76 0,036

ING5

0,54 <0,001 0,82 0,033

ITGA1

0,66 0,017

ITGA3

0,70 0,020

ITGA5

0,64 0,011

ITGA6

0,66 0,003 0,74 0,006

ITGA7

0,50 <0,001 0,71 0,010

ITGB4

0,63 0,014 0,73 0,010

ITPR1

0,55 <0,001

ITPR3

0,76 0,007

JUN

0,37 <0,001 0,54 <0,001

JUNB

0,58 0,002 0,71 0,016

KCTD12

0,68 0,017

KIT

0,49 0,002 0,76 0,043

KLC1

0,61 0,005 0,77 0,045

KLF6

0,65 0,009

KLK1

0,68 0,036

KLK10

0,76 0,037

KLK2

0,64 <0,001 0,73 0,006

KLK3

0,65 <0,001 0,76 0,021

KLRK1

0,63 0,005

KRT15

0,52 <0,001 0,58 <0,001

KRT18

0,46 <0,001

KRT5

0,51 <0,001 0,58 <0,001

KRT8

0,53 <0,001

L1CAM

0,65 0,031

LAG3

0,58 0,002 0,76 0,033

LAMA4

0,52 0,018

LAMB3

0,60 0,002 0,65 0,003

LGALS3

0,52 <0,001 0,71 0,002

LIG3

0,65 0,011

LRP1

0,61 0,001 0,75 0,040

MGMT

0,66 0,003

MICA

0,59 0,001 0,68 0,001

MLXIP

0,70 0,020

MMP2

0,68 0,022

MMP9

0,67 0,036

MPPED2

0,57 <0,001 0,66 <0,001

MRC1

0,69 0,028

MTSS1

0,63 0,005 0,79 0,037

MVP

0,62 <0,001

MYBPC1

0,53 <0,001 0,70 0,011

NCAM1

0,70 0,039 0,77 0,042

NCAPD3

0,52 <0,001 0,59 <0,001

NDRG1

0,69 0,008

NEXN

0,62 0,002

NFAT5

0,45 <0,001 0,59 <0,001

NFATC2

0,68 0,035 0,75 0,036

NFKBIA

0,70 0,030

NRG1

0,59 0,022 0,71 0,018

OAZ1

0,69 0,018 0,62 <0,001

OLFML3

0,59 <0,001 0,72 0,003

OR51E2

0,73 0,013

PAGE4

0,42 <0,001 0,62 <0,001

PCA3

0,53 <0,001

PCDHGB7

0,70 0,032

PGF

0,68 0,027 0,71 0,013

PGR

0,76 0,041

PIK3C2A

0,80 <0,001

PIK3CA

0,61 <0,001 0,80 0,036

PIK3CG

0,67 0,001 0,76 0,018

PLP2

0,65 0,015 0,72 0,010

PPAP2B

0,45 <0,001 0,69 0,003

PPP1R12A

0,61 0,007 0,73 0,017

PRIMA1

0,51 <0,001 0,68 0,004

PRKCA

0,55 <0,001 0,74 0,009

PRKCB

0,55 <0,001

PROM1

0,67 0,042

PROS1

0,73 0,036

PTCH1

0,69 0,024 0,72 0,010

PTEN

0,54 <0,001 0,64 <0,001

PTGS2

0,48 <0,001 0,55 <0,001

PTH1R

0,57 0,003 0,77 0,050

PTHLH

0,55 0,010

PTK2B

0,56 <0,001 0,70 0,001

PYCARD

0,73 0,009

RAB27A

0,65 0,009 0,71 0,014

RAB30

0,59 0,003 0,72 0,010

RAGE

0,76 0,011

RARB

0,59 <0,001 0,63 <0,001

RASSF1

0,67 0,003

RB1

0,67 0,006

RFX1

0,71 0,040 0,70 0,003

RHOA

0,71 0,038 0,65 <0,001

RHOB

0,58 0,001 0,71 0,006

RND3

0,54 <0,001 0,69 0,003

RNF114

0,59 0,004 0,68 0,003

SCUBE2

0,77 0,046

SDHC

0,72 0,028 0,76 0,025

SEC23A

0,75 0,029

SEMA3A

0,61 0,004 0,72 0,011

SEPT9

0,66 0,013 0,76 0,036

SERPINB5

0,75 0,039

SH3RF2

0,44 <0,001 0,48 <0,001

SHH

0,74 0,049

SLC22A3

0,42 <0,001 0,61 <0,001

SMAD4

0,45 <0,001 0,66 <0,001

SMARCD1

0,69 0,016

SOD1

0,68 0,042

SORBS 1

0,51 <0,001 0,73 0,012

SPARCL1

0,58 <0,001 0,77 0,040

SPDEF

0,77 <0,001

SPINT1

0,65 0,004 0,79 0,038

SRC

0,61 <0,001 0,69 0,001

SRD5A2

0,39 <0,001 0,55 <0,001

ST5

0,61 <0,001 0,73 0,012

STAT1

0,64 0,006

STAT3

0,63 0,010

STAT5A

0,62 0,001 0,70 0,003

STAT5B

0,58 <0,001 0,73 0,009

SUMO1

0,66 <0,001

SVIL

0,57 0,001 0,74 0,022

TBP

0,65 0,002

TFF1

0,65 0,021

TFF3

0,58 <0,001

TGFB1I1

0,51 <0,001 0,75 0,026

TGFB2

0,48 <0,001 0,62 <0,001

TGFBR2

0,61 0,003

TIAM1

0,68 0,019

TIMP2

0,69 0,020

TIMP3

0,58 0,002

TNFRSF10A

0,73 0,047

TNFRSF10B

0,47 <0,001 0,70 0,003

TNFSF10

0,56 0,001

TP63

0,67 0,001

TPM1

0,58 0,004 0,73 0,017

TPM2

0,46 <0,001 0,70 0,005

TRA2A

0,68 0,013

TRAF3IP2

0,73 0,041 0,71 0,004

TRO

0,72 0,016 0,71 0,004

TUBB2A

0,53 <0,001 0,73 0,021

TYMP

0,70 0,011

VCAM1

0,69 0,041

VCL

0,46 <0,001

VEGFA

0,77 0,039

VEGFB

0,71 0,035

VIM

0,60 0,001

XRCC5

0,75 0,026

YY1

0,62 0,008 0,77 0,039

ZFHX3

0,53 <0,001 0,58 <0,001

ZFP36

0,43 <0,001 0,54 <0,001

ZNF827

0,55 0,001

Las tablas 8A y 8B proporcionan genes que estaban asociados significativamente (p<0,05), positiva o negativamente, con recidiva clínica (ILRc) en muestras positivas para fusión de TMPRSS en la muestra de patrón de Gleason primario o máximo. La expresión aumentada de genes en la tabla 8A está asociada negativamente con

5 buen pronóstico, mientras que la expresión aumentada de genes en la tabla 8B está asociada positivamente con buen pronóstico.

Tabla 8A Genes asociados significativamente (p<0,05) con ILRc para muestras positivas para fusión TMPRSS2-ERG en el 10 patrón de Gleason primario o patrón de Gleason máximo con razón de riesgo (HR) > 1,0 (la expresión aumentada está asociada negativamente con buen pronóstico)

Tabla 8A

Patrón primario Patrón máximo

Símbolo oficial

HR Valor de p HR Valor de p

ACTR2

1,78 0,017

AKR1C3

1,44 0,013

ALCAM

1,44 0,022

ANLN

1,37 0,046 1,81 <0,001

APOE

1,49 0,023 1,66 0,005

AQP2

1,30 0,013

ARHGDIB

1,55 0,021

ASPN

2,13 <0,001 2,43 <0,001

ATP5E

1,69 0,013 1,58 0,014

BGN

1,92 <0,001 2,55 <0,001

BIRC5

1,48 0,006 1,89 <0,001

BMP6

1,51 0,010 1,96 <0,001

BRCA2

1,41 0,007

BUB1

1,36 0,007 1,52 <0,001

CCNE2

1,55 0,004 1,59 <0,001

CD276

1,65 <0,001

CDC20

1,68 <0,001 1,74 <0,001

CDH11

1,50 0,017

CDH18

1,36 <0,001

CDH7

1,54 0,009 1,46 0,026

CDKN2B

1,68 0,008 1,93 0,001

CDKN2C

2,01 <0,001 1,77 <0,001

CDKN3

1,51 0,002 1,33 0,049

CENPF

1,51 0,007 2,04 <0,001

CKS2

1,43 0,034 1,56 0,007

COL1A1

2,23 <0,001 3,04 <0,001

COL1A2

1,79 0,001 2,22 <0,001

COL3A1

1,96 <0,001 2,81 <0,001

COL4A1

1,52 0,020

COL5A1

1,50 0,020

COL5A2

1,64 0,017 1,55 0,010

COL8A1

1,96 <0,001 2,38 <0,001

CRISP3

1,68 0,002 1,67 0,002

CTHRC1

2,06 <0,001

CTNND2

1,42 0,046 1,50 0,025

CTSK

1,43 0,049

CXCR4

1,82 0,001 1,64 0,007

DDIT4

1,54 0,016 1,58 0,009

DLL4

1,51 0,007

DYNLL1

1,50 0,021 1,22 0,002

F2R

2,27 <0,001 2,02 <0,001

FAP

2,12 <0,001

FCGR3A

1,94 0,002

FGF5

1,23 0,047

FOXP3

1,52 0,006 1,48 0,018

GNPTAB

1,44 0,042

GPR68

1,51 0,011

GREM1

1,91 <0,001 2,38 <0,001

HDAC1

1,43 0,048

HDAC9

1,65 <0,001 1,67 0,004

HRAS

1,65 0,005 1,58 0,021

IGFBP3

1,94 <0,001 1,85 <0,001

INHBA

2,03 <0,001 2,64 <0,001

JAG1

1,41 0,027 1,50 0,008

KCTD12

1,51 0,017

KHDRBS3

1,48 0,029 1,54 0,014

KPNA2

1,46 0,050

LAMA3

1,35 0,040

LAMC1

1,77 0,012

LTBP2

1,82 <0,001

LUM

1,51 0,021 1,53 0,009

MELK

1,38 0,020 1,49 0,001

MKI67

1,37 0,014

MMP11

1,73 <0,001 1,69 <0,001

MRPL13

1,30 0,046

MYBL2

1,56 <0,001 1,72 <0,001

MYLK3

1,17 0,007

NOX4

1,58 0,005 1,96 <0,001

NRIP3

1,30 0,040

NRP1

1,53 0,021

OLFML2B

1,54 0,024

OSM

1,43 0,018

PATE1

1,20 <0,001 1,33 <0,001

PCNA

1,64 0,003

PEX10

1,41 0,041 1,64 0,003

PIK3CA

1,38 0,037

PLK1

1,52 0,009 1,67 0,002

PLOD2

1,65 0,002

POSTN

1,79 <0,001 2,06 <0,001

PTK6

1,67 0,002 2,38 <0,001

PTTG1

1,56 0,002 1,54 0,003

RAD21

1,61 0,036 1,53 0,005

RAD51

1,33 0,009

RALA

1,95 0,004 1,60 0,007

REG4

1,43 0,042

ROBO2

1,46 0,024

RRM1

1,44 0,033

RRM2

1,50 0,003 1,48 <0,001

SAT1

1,42 0,009 1,43 0,012

SEC14L1

1,64 0,002

SFRP4

2,07 <0,001 2,40 <0,001

SHMT2

1,52 0,030 1,60 0,001

SLC44A1

1,42 0,039

SPARC

1,93 <0,001 2,21 <0,001

SULF1

1,63 0,006 2,04 <0,001

THBS2

1,95 <0,001 2,26 <0,001

THY1

1,69 0,016 1,95 0,002

TK1

1,43 0,003

TOP2A

1,57 0,002 2,11 <0,001

TPX2

1,84 <0,001 2,27 <0,001

UBE2C

1,41 0,011 1,44 0,006

UBE2T

1,63 0,001

UHRF1

1,51 0,007 1,69 <0,001

WISP1

1,47 0,045

WNT5A

1,35 0,027 1,63 0,001

ZWINT

1,36 0,045

Tabla 8B Genes asociados significativamente (p<0,05) con ILRc para muestras positivas para fusión TMPRSS2-ERG en el patrón de Gleason primario o patrón de Gleason máximo con razón de riesgo (HR) < 1,0 (la expresión aumentada está asociada positivamente con buen pronóstico)

Tabla 8B

Patrón primario Patrón máximo

Símbolo oficial

HR Valor de p HR Valor de p

AAMP

0,57 0,007 0,58 <0,001

ABCA5

0,80 0,044

ACE

0,65 0,023 0,55 <0,001

ACOX2

0,55 <0,001

ADH5

0,68 0,022

AKAP1

0,81 0,043

ALDH1A2

0,72 0,036 0,43 <0,001

ANPEP

0,66 0,022 0,46 <0,001

APRT

0,73 0,040

AXIN2

0,60 <0,001

AZGP1

0,57 <0,001 0,65 <0,001

BCL2

0,69 0,035

BIK

0,71 0,045

BIN1

0,71 0,004 0,71 0,009

BTRC

0,66 0,003 0,58 <0,001

C7

0,64 0,006

CADM1

0,61 <0,001 0,47 <0,001

CCL2

0,73 0,042

CCNH

0,69 0,022

CD44

0,56 <0,001 0,58 <0,001

CD82

0,72 0,033

CDC25B

0,74 0,028

CDH1

0,75 0,030 0,72 0,010

CDH19

0,56 0,015

CDK3

0,78 0,045

CDKN1C

0,74 0,045 0,70 0,014

CSF1

0,72 0,037

CTSB

0,69 0,048

CTSL2

0,58 0,005

CYP3A5

0,51 <0,001 0,30 <0,001

DHX9

0,89 0,006 0,87 0,012

DLC1

0,64 0,023

DLGAP1

0,69 0,010 0,49 <0,001

DPP4

0,64 <0,001 0,56 <0,001

DPT

0,63 0,003

EGR1

0,69 0,035

EGR3

0,68 0,025

EIF2S3

0,70 0,021

EIF5

0,71 0,030

ELK4

0,71 0,041 0,60 0,003

EPHA2

0,72 0,036 0,66 0,011

EPHB4

0,65 0,007

ERCC1

0,68 0,023

ESR2

0,64 0,027

FAM107A

0,64 0,003 0,61 0,003

FAM13C

0,68 0,006 0,55 <0,001

FGFR2

0,73 0,033 0,59 <0,001

FKBP5

0,60 0,006

FLNC

0,68 0,024 0,65 0,012

FLT1

0,71 0,027

FOS

0,62 0,006

FOXO1

0,75 0,010

GADD45B

0,68 0,020

GHR

0,62 0,006

GPM6B

0,57 <0,001

GSTM1

0,68 0,015 0,58 <0,001

GSTM2

0,65 0,005 0,47 <0,001

HGD

0,63 0,001 0,71 0,020

HK1

0,67 0,003 0,62 0,002

HLF

0,59 <0,001

HNF1B

0,66 0,004 0,61 0,001

IER3

0,70 0,026

IGF1

0,63 0,005 0,55 <0,001

IGF1R

0,76 0,049

IGFBP2

0,59 0,007 0,64 0,003

IL6ST

0,65 0,005

IL8

0,61 0,005 0,66 0,019

ILK

0,64 0,015

ING5

0,73 0,033 0,70 0,009

ITGA7

0,72 0,045 0,69 0,019

ITGB4

0,63 0,002

KLC1

0,74 0,045

KLK1

0,56 0,002 0,49 <0,001

KLK10

0,68 0,013

KLK11

0,66 0,003

KLK2

0,66 0,045 0,65 0,011

KLK3

0,75 0,048 0,77 0,014

KRT15

0,71 0,017 0,50 <0,001

KRT5

0,73 0,031 0,54 <0,001

LAMA5

0,70 0,044

LAMB3

0,70 0,005 0,58 <0,001

LGALS3

0,69 0,025

LIG3

0,68 0,022

MDK

0,69 0,035

MGMT

0,59 0,017 0,60 <0,001

MGST1

0,73 0,042

MICA

0,70 0,009

MPPED2

0,72 0,031 0,54 <0,001

MTSS1

0,62 0,003

MYBPC1

0,50 <0,001

NCAPD3

0,62 0,007 0,38 <0,001

NCOR1

0,82 0,048

NFAT5

0,60 0,001 0,62 <0,001

NRG1

0,66 0,040 0,61 0,029

NUP62

0,75 0,037

OMD

0,54 <0,001

PAGE4

0,64 0,005

PCA3

0,66 0,012

PCDHGB7

0,68 0,018

PGR

0,60 0,012

PPAP2B

0,62 0,010

PPP1R12A

0,73 0,031 0,58 0,003

PRIMA1

0,65 0,013

PROM1

0,41 0,013

PTCH1

0,64 0,006

PTEN

0,75 0,047

PTGS2

0,67 0,011

PTK2B

0,66 0,005

PTPN1

0,71 0,026

RAGE

0,70 0,012

RARB

0,68 0,016

RGS10

0,84 0,034

RHOB

0,66 0,016

RND3

0,63 0,004

SDHC

0,73 0,044 0,69 0,016

SERPINA3

0,67 0,011 0,51 <0,001

SERPINB5

0,42 <0,001

SH3RF2

0,66 0,012 0,51 <0,001

SLC22A3

0,59 0,003 0,48 <0,001

SMAD4

0,64 0,004 0,49 <0,001

SMARCC2

0,73 0,042

SMARCD1

0,73 <0,001 0,76 0,035

SMO

0,64 0,006

SNAI1

0,53 0,008

SOD1

0,60 0,003

SRC

0,64 <0,001 0,61 <0,001

SRD5A2

0,63 0,004 0,59 <0,001

STAT3

0,64 0,014

STAT5A

0,70 0,032

STAT5B

0,74 0,034 0,63 0,003

SVIL

0,71 0,028

TGFB1I1

0,68 0,036

TMPRSS2

0,72 0,015 0,67 <0,001

TNFRSF10A

0,69 0,010

TNFRSF10B

0,67 0,007 0,64 0,001

TNFRSF18

0,38 0,003

TNFSF10

0,71 0,025

TP53

0,68 0,004 0,57 <0,001

TP63

0,75 0,049 0,52 <0,001

TPM2

0,62 0,007

TRAF3IP2

0,71 0,017 0,68 0,005

TRO

0,72 0,033

TUBB2A

0,69 0,038

VCL

0,62 <0,001

VEGFA

0,71 0,037

WWOX

0,65 0,004

ZFHX3

0,77 0,011 0,73 0,012

ZFP36

0,69 0,018

ZNF827

0,68 0,013 0,49 <0,001

Las tablas 9A y 9B proporcionan genes asociados significativamente (p<0,05), positiva o negativamente, con estado de fusión de TMPRSS en el patrón de Gleason primario. La expresión aumentada de genes en la tabla 9A está asociada positivamente con positividad para fusión de TMPRSS, mientras que la expresión aumentada de genes en

5 la tabla 10A está asociada negativamente con positividad para fusión de TMPRSS.

Tabla 9A Genes asociados significativamente (p<0,05) con estado de fusión de TMPRSS en el patrón de Gleason primario con razón de probabilidades (OR) > 1,0 (la expresión aumentada está asociada positivamente con positividad para

10 fusión de TMPRSS)

Tabla 9A Símbolo oficial

Valor de p Razón de probabilidades Símbolo oficial Valor de p Razón de probabilidades

ABCC8

<0,001 1,86 MAP3K5 <0,001 2,06

ALDH18A1

0,005 1,49 MAP7 <0,001 2,74

ALKBH3

0,043 1,30 MSH2 0,005 1,59

ALOX5

<0,001 1,66 MSH3 0,006 1,45

AMPD3

<0,001 3,92 MUC1 0,012 1,42

APEX1

<0,001 2,00 MYO6 <0,001 3,79

ARHGDIB

<0,001 1,87 NCOR2 0,001 1,62

ASAP2

0,019 1,48 NDRG1 <0,001 6,77

ATXN1

0,013 1,41 NETO2 <0,001 2,63

BMPR1B

<0,001 2,37 ODC1 <0,001 1,98

CACNA1D

<0,001 9,01 OR51E1 <0,001 2,24

CADPS

0,015 1,39 PDE9A <0,001 2,21

CD276

0,003 2,25 PEX10 <0,001 3,41

CDH1

0,016 1,37 PGK1 0,022 1,33

CDH7

<0,001 2,22 PLA2G7 <0,001 5,51

CDK7

0,025 1,43 PPP3CA 0,047 1,38

COL9A2

<0,001 2,58 PSCA 0,013 1,43

CRISP3

<0,001 2,60 PSMD13 0,004 1,51

CTNND1

0,033 1,48 PTCH1 0,022 1,38

ECE1

<0,001 2,22 PTK2 0,014 1,38

EIF5

0,023 1,34 PTK6 <0,001 2,29

EPHB4

0,005 1,51 PTK7 <0,001 2,45

ERG

<0,001 14,5 PTPRK <0,001 1,80

FAM171B

0,047 1,32 RAB30 0,001 1,60

FAM73A

0,008 1,45 REG4 0,018 1,58

FASN

0,004 1,50 RELA 0,001 1,62

GNPTAB

<0,001 1,60 RFX1 0,020 1,43

GPS1

0,006 1,45 RGS10 <0,001 1,71

GRB7

0,023 1,38 SCUBE2 0,009 1,48

HDAC1

<0,001 4,95 SEPT9 <0,001 3,91

HGD

<0,001 1,64 SH3RF2 0,004 1,48

HIP1

<0,001 1,90 SH3YL1 <0,001 1,87

HNF1B

<0,001 3,55 SHH <0,001 2,45

HSPA8

0,041 1,32 SIM2 <0,001 1,74

IGF1R

0,001 1,73 SIPA1L1 0,021 1,35

ILF3

<0,001 1,91 SLC22A3 <0,001 1,63

IMMT

0,025 1,36 SLC44A1 <0,001 1,65

ITPR1

<0,001 2,72 SPINT1 0,017 1,39

ITPR3

<0,001 5,91 TFDP1 0,005 1,75

JAG1

0,007 1,42 TMPRSS2ERGA 0,002 14E5

KCNN2

<0,001 2,80 TMPRSS2ERGB <0,001 1,97

KHDRBS3

<0,001 2,63 TRIM14 <0,001 1,65

KIAA0247

0,019 1,38 TSTA3 0,018 1,38

KLK11

<0,001 1,98 UAP1 0,046 1,39

LAMC1

0,008 1,56 UBE2G1 0,001 1,66

LAMC2

<0,001 3,30 UGDH <0,001 2,22

LOX

0,009 1,41 XRCC5 <0,001 1,66

LRP1

0,044 1,30 ZMYND8 <0,001 2,19

Tabla 9B Genes asociados significativamente (p<0,05) con estado de fusión de TMPRSS en el patrón de Gleason primario con razón de probabilidades (OR) < 1,0 (la expresión aumentada está asociada negativamente con positividad para fusión de TMPRSS)

Tabla 9B Símbolo oficial

Valor de p Razón de probabilidades

ABCC4

0,045 0,77

ABHD2

<0,001 0,38

ACTR2

0,027 0,73

ADAMTS1

0,024 0,58

ADH5

<0,001 0,58

AGTR2

0,016 0,64

AKAP1

0,013 0,70

AKT2

0,015 0,71

ALCAM

<0,001 0,45

ALDH1A2

0,004 0,70

ANPEP

<0,001 0,43

ANXA2

0,010 0,71

APC

0,036 0,73

APOC1

0,002 0,56

APOE

<0,001 0,44

ARF1

0,041 0,77

ATM

0,036 0,74

AURKB

<0,001 0,62

AZGP1

<0,001 0,54

BBC3

0,030 0,74

BCL2

0,012 0,70

BIN1

0,021 0,74

BTG1

0,004 0,67

BTG3

0,003 0,63

C7

0,023 0,74

CADM1

0,007 0,69

CASP1

0,011 0,70

CAV1

0,011 0,71

CCND1

0,019 0,72

CCR1

0,022 0,73

CD44

<0,001 0,57

CD68

<0,001 0,54

CD82

0,002 0,66

CDH5

0,007 0,66

CDKN1A

<0,001 0,60

CDKN2B

<0,001 0,54

CDKN2C

0,012 0,72

CDKN3

0,037 0,77

CHN1

0,038 0,75

CKS2

<0,001 0,48

COL11A1

0,017 0,72

COL1A1

<0,001 0,59

COL1A2

0,001 0,62

COL3A1

0,027 0,73

COL4A1

0,043 0,76

COL5A1

0,039 0,74

COL5A2

0,026 0,73

COL6A1

0,008 0,66

COL6A3

<0,001 0,59

COL8A1

0,022 0,74

CSF1

0,011 0,70

CTNNB1

0,021 0,69

CTSB

<0,001 0,62

CTSD

0,036 0,68

CTSK

0,007 0,70

CTSS

0,002 0,64

CXCL12

<0,001 0,48

CXCR4

0,005 0,68

CXCR7

0,046 0,76

CYR61

0,004 0,65

DAP

0,002 0,64

DARC

0,021 0,73

DDR2

0,021 0,73

DHRS9

<0,001 0,52

DIAPH1

<0,001 0,56

DICER1

0,029 0,75

DLC1

0,013 0,72

DLGAP1

<0,001 0,60

DLL4

<0,001 0,57

DPT

0,006 0,68

DUSP1

0,012 0,68

DUSP6

0,001 0,62

DVL1

0,037 0,75

EFNB2

<0,001 0,32

EGR1

0,003 0,65

ELK4

<0,001 0,60

ERBB2

<0,001 0,61

ERBB3

0,045 0,76

ESR2

0,010 0,70

ETV1

0,042 0,74

FABP5

<0,001 0,21

FAM13C

0,006 0,67

FCGR3A

0,018 0,72

FGF17

0,009 0,71

FGF6

0,011 0,70

FGF7

0,003 0,63

FN1

0,006 0,69

FOS

0,035 0,74

FOXP3

0,010 0,71

GABRG2

0,029 0,74

GADD45B

0,003 0,63

GDF15

<0,001 0,54

GPM6B

0,004 0,67

GPNMB

0,001 0,62

GSN

0,009 0,69

HLA-G

0,050 0,74

HLF

0,018 0,74

HPS1

<0,001 0,48

HSD17B3

0,003 0,60

HSD17B4

<0,001 0,56

HSPB1

<0,001 0,38

HSPB2

0,002 0,62

IFI30

0,049 0,75

IFNG

0,006 0,64

IGF1

0,016 0,73

IGF2

0,001 0,57

IGFBP2

<0,001 0,51

IGFBP3

<0,001 0,59

IGFBP6

<0,001 0,57

IL10

<0,001 0,62

IL17A

0,012 0,63

IL1A

0,011 0,59

IL2

0,001 0,63

IL6ST

<0,001 0,52

INSL4

0,014 0,71

ITGA1

0,009 0,69

ITGA4

0,007 0,68

JUN

<0,001 0,59

KIT

<0,001 0,64

KRT76

0,016 0,70

LAG3

0,002 0,63

LAPTM5

<0,001 0,58

LGALS3

<0,001 0,53

LTBP2

0,011 0,71

LUM

0,012 0,70

MAOA

0,020 0,73

MAP4K4

0,007 0,68

MGST1

<0,001 0,54

MMP2

<0,001 0,61

MPPED2

<0,001 0,45

MRC1

0,005 0,67

MTPN

0,002 0,56

MTSS1

<0,001 0,53

MVP

0,009 0,72

MYBPC1

<0,001 0,51

MYLK3

0,001 0,58

NCAM1

<0,001 0,59

NCAPD3

<0,001 0,40

NCOR1

0,004 0,69

NFKBIA

<0,001 0,63

NNMT

0,006 0,66

NPBWR1

0,027 0,67

OAZ1

0,049 0,64

OLFML3

<0,001 0,56

OSM

<0,001 0,64

PAGE1

0,012 0,52

PDGFRB

0,016 0,73

PECAM1

<0,001 0,55

PGR

0,048 0,77

PIK3CA

<0,001 0,55

PIK3CG

0,008 0,71

PLAU

0,044 0,76

PLK1

0,006 0,68

PLOD2

0,013 0,71

PLP2

0,024 0,73

PNLIPRP2

0,009 0,70

PPAP2B

<0,001 0,62

PRKAR2B

<0,001 0,61

PRKCB

0,044 0,76

PROS1

0,005 0,67

PTEN

<0,001 0,47

PTGER3

0,007 0,69

PTH1R

0,011 0,70

PTK2B

<0,001 0,61

PTPN1

0,028 0,73

RAB27A

<0,001 0,21

RAD51

<0,001 0,51

RAD9A

0,030 0,75

RARB

<0,001 0,62

RASSF1

0,038 0,76

RECK

0,009 0,62

RHOB

0,004 0,64

RHOC

<0,001 0,56

RLN1

<0,001 0,30

RND3

0,014 0,72

S100P

0,002 0,66

SDC2

<0,001 0,61

SEMA3A

0,001 0,64

SMAD4

<0,001 0,64

SPARC

<0,001 0,59

SPARCL1

<0,001 0,56

SPINK1

<0,001 0,26

SRD5A1

0,039 0,76

STAT1

0,026 0,74

STS

0,006 0,64

SULF1

<0,001 0,53

TFF3

<0,001 0,19

TGFA

0,002 0,65

TGFB1I1

0,040 0,77

TGFB2

0,003 0,66

TGFB3

<0,001 0,54

TGFBR2

<0,001 0,61

THY1

<0,001 0,63

TIMP2

0,004 0,66

TIMP3

<0,001 0,60

TMPRSS2

<0,001 0,40

TNFSF11

0,026 0,63

TPD52

0,002 0,64

TRAM1

<0,001 0,45

TRPC6

0,002 0,64

TUBB2A

<0,001 0,49

VCL

<0,001 0,57

VEGFB

0,033 0,73

VEGFC

<0,001 0,61

VIM

0,012 0,69

WISP1

0,030 0,75

WNT5A

<0,001 0,50

Se investigó un efecto de campo molecular y se determinó que los niveles de expresión de células de aspecto histológicamente normal adyacentes al tumor mostraban una firma molecular de cáncer de próstata. Las tablas 10A y 10B proporcionan genes asociados significativamente (p<0,05), positiva o negativamente, con ILRc o ILRb en

5 muestras no tumorales. La tabla 10A está asociada negativamente con buen pronóstico, mientras que la expresión aumentada de genes en la tabla 10B está asociada positivamente con buen pronóstico.

Tabla 10A Genes asociados significativamente (p<0,05) con ILRc o ILRb en muestras no tumorales con razón de riesgo (HR) > 10 1,0 (la expresión aumentada está asociada negativamente con buen pronóstico)

Tabla 10A

ILRc ILRb

Símbolo oficial

HR Valor de p HR Valor de p

ALCAM

1,278 0,036

ASPN

1,309 0,032

BAG5

1,458 0,004

BRCA2

1,385 <0,001

CACNA1D

1,329 0,035

CD164

1,339 0,020

CDKN2B

1,398 0,014

COL3A1

1,300 0,035

COL4A1

1,358 0,019

CTNND2

1,370 0,001

DARC

1,451 0,003

DICER1

1,345 <0,001

DPP4

1,358 0,008

EFNB2

1,323 0,007

FASN

1,327 0,035

GHR

1,332 0,048

HSPA5

1,260 0,048

INHBA

1,558 <0,001

KCNN2

1,264 0,045

KRT76

1,115 <0,001

LAMC1

1,390 0,014

LAMC2

1,216 0,042

LIG3

1,313 0,030

MAOA

1,405 0,013

MCM6

1,307 0,036

MKI67

1,271 0,008

NEK2

1,312 0,016

NPBWR1

1,278 0,035

ODC1

1,320 0,010

PEX10

1,361 0,014

PGK1

1,488 0,004

PLA2G7

1,337 0,025

POSTN

1,306 0,043

PTK6

1,344 0,005

REG4

1,348 0,009

RGS7

1,144 0,047

SFRP4

1,394 0,009

TARP

1,412 0,011

TFF1

1,346 0,010

TGFBR2

1,310 0,035

THY1

1,300 0,038

TMPRSS2ERGA

1,333 <0,001

TPD52

1,374 0,015

TRPC6

1,272 0,046

UBE2C

1,323 0,007

UHRF1

1,325 0,021

Tabla 10B Genes asociados significativamente (p<0,05) con ILRc o ILRb en muestras no tumorales con razón de riesgo (HR) < 1,0 (la expresión aumentada está asociada negativamente con buen pronóstico)

Tabla 10B

ILRc ILRb

Símbolo oficial

HR Valor de p HR Valor de p

ABCA5

0,807 0,028

ABCC3

0,760 0,019 0,750 0,003

ABHD2

0,781 0,028

ADAM15

0,718 0,005

AKAP1

0,740 0,009

AMPD3

0,793 0,013

ANGPT2

0,752 0,027

ANXA2

0,776 0,035

APC

0,755 0,014

APRT

0,762 0,025

AR

0,752 0,015

ARHGDIB

0,753 <0,001

BIN1

0,738 0,016

CADM1

0,711 0,004

CCNH

0,820 0,041

CCR1

0,749 0,007

CDK14

0,772 0,014

CDK3

0,819 0,044

CDKN1C

0,808 0,038

CHAF1A

0,634 0,002 0,779 0,045

CHN1

0,803 0,034

CHRAC1

0,751 0,014 0,779 0,021

COL5A1

0,736 0,012

COL5A2

0,762 0,013

COL6A1

0,757 0,032

COL6A3

0,757 0,019

CSK

0,663 <0,001 0,698 <0,001

CTSK

0,782 0,029

CXCL12

0,771 0,037

CXCR7

0,753 0,008

CYP3A5

0,790 0,035

DDIT4

0,725 0,017

DIAPH1

0,771 0,015

DLC1

0,744 0,004 0,807 0,015

DLGAP1

0,708 0,004

DUSP1

0,740 0,034

EDN1

0,742 0,010

EGR1

0,731 0,028

EIF3H

0,761 0,024

EIF4E

0,786 0,041

ERBB2

0,664 0,001

ERBB4

0,764 0,036

ERCC1

0,804 0,041

ESR2

0,757 0,025

EZH2

0,798 0,048

FAAH

0,798 0,042

FAM13C

0,764 0,012

FAM171B

0,755 0,005

FAM49B

0,811 0,043

FAM73A

0,778 0,015

FASLG

0,757 0,041

FGFR2

0,735 0,016

FOS

0,690 0,008

FYN

0,788 0,035 0,777 0,011

GPNMB

0,762 0,011

GSK3B

0,792 0,038

HGD

0,774 0,017

HIRIP3

0,802 0,033

HSP90AB1

0,753 0,013

HSPB1

0,764 0,021

HSPE1

0,668 0,001

IFI30

0,732 0,002

IGF2

0,747 0,006

IGFBP5

0,691 0,006

IL6ST

0,748 0,010

IL8

0,785 0,028

IMMT

0,708 <0,001

ITGA6

0,747 0,008

ITGAV

0,792 0,016

ITGB3

0,814 0,034

ITPR3

0,769 0,009

JUN

0,655 0,005

KHDRBS3

0,764 0,012

KLF6

0,714 <0,001

KLK2

0,813 0,048

LAMA4

0,702 0,009

LAMA5

0,744 0,011

LAPTM5

0,740 0,009

LGALS3

0,773 0,036 0,788 0,024

LIMS1

0,807 0,012

MAP3K5

0,815 0,034

MAP3K7

0,809 0,032

MAP4K4

0,735 0,018 0,761 0,010

MAPKAPK3

0,754 0,014

MICA

0,785 0,019

MTA1

0,808 0,043

MVP

0,691 0,001

MYLK3

0,730 0,039

MYO6

0,780 0,037

NCOA1

0,787 0,040

NCOR1

0,876 0,020

NDRG1

0,761 <0,001

NFAT5

0,770 0,032

NFKBIA

0,799 0,018

NME2

0,753 0,005

NUP62

0,842 0,032

OAZ1

0,803 0,043

OLFML2B

0,745 0,023

OLFML3

0,743 0,009

OSM

0,726 0,018

PCA3

0,714 0,019

PECAM1

0,774 0,023

PIK3C2A

0,768 0,001

PIM1

0,725 0,011

PLOD2

0,713 0,008

PPP3CA

0,768 0,040

PROM1

0,482 <0,001

PTEN

0,807 0,012

PTGS2

0,726 0,011

PTTG1

0,729 0,006

PYCARD

0,783 0,012

RAB30

0,730 0,002

RAGE

0,792 0,012

RFX1

0,789 0,016 0,792 0,010

RGS10

0,781 0,017

RUNX1

0,747 0,007

SDHC

0,827 0,036

SEC23A

0,752 0,010

SEPT9

0,889 0,006

SERPINA3

0,738 0,013

SLC25A21

0,788 0,045

SMARCD1

0,788 0,010 0,733 0,007

SMO

0,813 0,035

SRC

0,758 0,026

SRD5A2

0,738 0,005

ST5

0,767 0,022

STAT5A

0,784 0,039

TGFB2

0,771 0,027

TGFB3

0,752 0,036

THBS2

0,751 0,015

TNFRSF10B

0,739 0,010

TPX2

0,754 0,023

TRAF3IP2

0,774 0,015

TRAM1

0,868 <0,001 0,880 <0,001

TRIM14

0,785 0,047

TUBB2A

0,705 0,010

TYMP

0,778 0,024

UAP1

0,721 0,013

UTP23

0,763 0,007 0,826 0,018

VCL

0,837 0,040

VEGFA

0,755 0,009

WDR19

0,724 0,005

YBX1

0,786 0,027

ZFP36

0,744 0,032

ZNF827

0,770 0,043

La tabla 11 proporciona genes que están asociados significativamente (p<0,05) con ILRc o ILRb tras ajuste para patrón de Gleason o patrón de Gleason máximo.

Tabla 11 Genes asociados significativamente (p<0,05) con ILRc o ILRb tras ajuste para patrón de Gleason en el patrón de Gleason primario o patrón de Gleason máximo, algunos con HR <= 1,0 y algunos con HR > 1,0

Tabla 11

ILRc ILRb ILRb

Patrón máximo

Patrón primario

Patrón máximo

Símbolo oficial

HR valor de p HR valor de p HR valor de p

HSPA5

0,710 0,009 1,288 0,030

ODC1

0,741 0,026 1,343 0,004 1,261 0,046

Las tablas 12A y 12B proporcionan genes que están asociados significativamente (p<0,05) con supervivencia

10 específica a cáncer de próstata (SECP) en el patrón de Gleason primario. La expresión aumentada de genes en la tabla 12A está asociada negativamente con buen pronóstico, mientras que la expresión aumentada de genes en la tabla 12B está asociada positivamente con buen pronóstico.

Tabla 12A

15 Genes asociados significativamente (p<0,05) con supervivencia específica a cáncer de próstata (SECP) en el patrón de Gleason primario, HR > 1,0 (la expresión aumentada está asociada negativamente con buen pronóstico)

Tabla 12A Símbolo oficial

HR Valor de p Símbolo oficial HR Valor de p

AKR1C3

1,476 0,016 GREM1 1,942 <0,001

ANLN

1,517 0,006 IFI30 1,482 0,048

APOC1

1,285 0,016 IGFBP3 1,513 0,027

APOE

1,490 0,024 INHBA 3,060 <0,001

ASPN

3,055 <0,001 KIF4A 1,355 0,001

ATP5E

1,788 0,012 KLK14 1,187 0,004

AURKB

1,439 0,008 LAPTM5 1,613 0,006

BGN

2,640 <0,001 LTBP2 2,018 <0,001

BIRC5

1,611 <0,001 MMP11 1,869 <0,001

BMP6

1,490 0,021 MYBL2 1,737 0,013

BRCA1

1,418 0,036 NEK2 1,445 0,028

CCNB1

1,497 0,021 NOX4 2,049 <0,001

CD276

1,668 0,005 OLFML2B 1,497 0,023

CDC20

1,730 <0,001 PLK1 1,603 0,006

CDH11

1,565 0,017 POSTN 2,585 <0,001

CDH7

1,553 0,007 PPFIA3 1,502 0,012

CDKN2B

1,751 0,003 PTK6 1,527 0,009

CDKN2C

1,993 0,013 PTTG1 1,382 0,029

CDKN3

1,404 0,008 RAD51 1,304 0,031

CENPF

2,031 <0,001 RGS7 1,251 <0,001

CHAF1A

1,376 0,011 RRM2 1,515 <0,001

CKS2

1,499 0,031 SAT1 1,607 0,004

COL1A1

2,574 <0,001 SDC1 1,710 0,007

COL1A2

1,607 0,011 SESN3 1,399 0,045

COL3A1

2,382 <0,001 SFRP4 2,384 <0,001

COL4A1

1,970 <0,001 SHMT2 1,949 0,003

COL5A2

1,938 0,002 SPARC 2,249 <0,001

COL8A1

2,245 <0,001 STMN1 1,748 0,021

CTHRC1

2,085 <0,001 SULF1 1,803 0,004

CXCR4

1,783 0,007 THBS2 2,576 <0,001

DDIT4

1,535 0,030 THY1 1,908 0,001

DYNLL1

1,719 0,001 TK1 1,394 0,004

F2R

2,169 <0,001 TOP2A 2,119 <0,001

FAM171B

1,430 0,044 TPX2 2,074 0,042

FAP

1,993 0,002 UBE2C 1,598 <0,001

FCGR3A

2,099 <0,001 UGT2B15 1,363 0,016

FN1

1,537 0,024 UHRF1 1,642 0,001

GPR68

1,520 0,018 ZWINT 1,570 0,010

Tabla 12B Genes asociados significativamente (p<0,05) con supervivencia específica a cáncer de próstata (SECP) en el patrón de Gleason primario, HR < 1,0 (la expresión aumentada está asociada positivamente con buen pronóstico)

Tabla 12B Símbolo oficial

HR Valor de p Símbolo oficial HR Valor de p

AAMP

0,649 0,040 IGFBP6 0,578 0,003

ABCA5

0,777 0,015 IL2 0,528 0,010

ABCG2

0,715 0,037 IL6ST 0,574 <0,001

ACOX2

0,673 0,016 IL8 0,540 0,001

ADH5

0,522 <0,001 ING5 0,688 0,015

ALDH1A2

0,561 <0,001 ITGA6 0,710 0,005

AMACR

0,693 0,029 ITGA7 0,676 0,033

AMPD3

0,750 0,049 JUN 0,506 0,001

ANPEP

0,531 <0,001 KIT 0,628 0,047

ATXN1

0,640 0,011 KLK1 0,523 0,002

AXIN2

0,657 0,002 KLK2 0,581 <0,001

AZGP1

0,617 <0,001 KLK3 0,676 <0,001

BDKRB1

0,553 0,032 KRT15 0,684 0,005

BIN1

0,658 <0,001 KRT18 0,536 <0,001

BTRC

0,716 0,011 KRT5 0,673 0,004

C7

0,531 <0,001 KRT8 0,613 0,006

CADM1

0,646 0,015 LAMB3 0,740 0,027

CASP7

0,538 0,029 LGALS3 0,678 0,007

CCNH

0,674 0,001 MGST1 0,640 0,002

CD164

0,606 <0,001 MPPED2 0,629 <0,001

CD44

0,687 0,016 MTSS1 0,705 0,041

CDK3

0,733 0,039 MYBPC1 0,534 <0,001

CHN1

0,653 0,014 NCAPD3 0,519 <0,001

COL6A1

0,681 0,015 NFAT5 0,536 <0,001

CSF1

0,675 0,019 NRG1 0,467 0,007

CSRP1

0,711 0,007 OLFML3 0,646 0,001

CXCL12

0,650 0,015 OMD 0,630 0,006

CYP3A5

0,507 <0,001 OR51E2 0,762 0,017

CYR61

0,569 0,007 PAGE4 0,518 <0,001

DLGAP1

0,654 0,004 PCA3 0,581 <0,001

DNM3

0,692 0,010 PGF 0,705 0,038

DPP4

0,544 <0,001 PPAP2B 0,568 <0,001

DPT

0,543 <0,001 PPP1R12A 0,694 0,017

DUSP1

0,660 0,050 PRIMA1 0,678 0,014

DUSP6

0,699 0,033 PRKCA 0,632 0,001

EGR1

0,490 <0,001 PRKCB 0,692 0,028

EGR3

0,561 <0,001 PROM1 0,393 0,017

EIF5

0,720 0,035 PTEN 0,689 0,002

ERBB3

0,739 0,042 PTGS2 0,611 0,004

FAAH

0,636 0,010 PTH1R 0,629 0,031

FAM107A

0,541 <0,001 RAB27A 0,721 0,046

FAM13C

0,526 <0,001 RND3 0,678 0,029

FAS

0,689 0,030 RNF114 0,714 0,035

FGF10

0,657 0,024 SDHC 0,590 <0,001

FKBP5

0,699 0,040 SERPINA3 0,710 0,050

FLNC

0,742 0,036 SH3RF2 0,570 0,005

FOS

0,556 0,005 SLC22A3 0,517 <0,001

FOXQ1

0,666 0,007 SMAD4 0,528 <0,001

GADD45B

0,554 0,002 SMO 0,751 0,026

GDF15

0,659 0,009 SRC 0,667 0,004

GHR

0,683 0,027 SRD5A2 0,488 <0,001

GPM6B

0,666 0,005 STAT5B 0,700 0,040

GSN

0,646 0,006 SVIL 0,694 0,024

GSTM1

0,672 0,006 TFF3 0,701 0,045

GSTM2

0,514 <0,001 TGFB1I1 0,670 0,029

HGD

0,771 0,039 TGFB2 0,646 0,010

HIRIP3

0,730 0,013 TNFRSF10B 0,685 0,014

HK1

0,778 0,048 TNFSF10 0,532 <0,001

HLF

0,581 <0,001 TPM2 0,623 0,005

HNF1B

0,643 0,013 TRO 0,767 0,049

HSD17B10

0,742 0,029 TUBB2A 0,613 0,003

IER3

0,717 0,049 VEGFB 0,780 0,034

IGF1

0,612 <0,001 ZFP36 0,576 0,001

ZNF827

0,644 0,014

El análisis de la expresión génica y aumento del grado/aumento del estadio se basó en modelos de regresión logística ordinal de una variable usando estimadores de probabilidad ponderada máxima para cada gen en la lista de genes (727 genes de prueba y 5 genes de referencia). Se generaron valores de P usando una prueba de Wald de la 5 hipótesis nula de que la razón de probabilidades (OR) es uno. Se notificaron tanto los valores de q como los valores de p no ajustados (la menor FDR a la que se rechaza la prueba de hipótesis en cuestión). Los valores de p no ajustados <0,05 se consideraron estadísticamente significativos. Puesto que se seleccionaron dos muestras de tumor para cada paciente, este análisis se realizó usando las 2 muestras de cada paciente de la siguiente forma: (1) análisis usando la muestra de patrón de Gleason primario de cada paciente (muestras A1 y B2 tal como se describe

10 en la tabla 2); y (2) análisis usando la muestra de patrón de Gleason máximo de cada paciente (muestras A1 y B1 tal como se describe en la tabla 2). Se encontró que 200 genes estaban asociados significativamente (p<0,05) con aumento del grado/aumento del estadio en la muestra de patrón de Gleason primario (PGP) y se encontró que 203 genes estaban asociados significativamente (p<0,05) con aumento del grado/aumento del estadio en la muestra de patrón de Gleason máximo (HGP).

15 Las tablas 13A y 13B proporcionan genes asociados significativamente (p<0,05), positiva o negativamente, con aumento del grado/aumento del estadio en el patrón de Gleason primario y/o máximo. La expresión aumentada de genes en la tabla 13A está asociada positivamente con riesgo superior de aumento del grado/aumento del estadio (mal pronóstico), mientras que la expresión aumentada de genes en la tabla 13B está asociada negativamente con

20 riesgo de aumento del grado/aumento del estadio (buen pronóstico).

Tabla 13A Genes asociados significativamente (p<0,05) con aumento del grado/aumento del estadio en el patrón de Gleason primario (PGP) y el patrón de Gleason máximo (HGP), OR > 1,0 (la expresión aumentada está asociada

25 positivamente con riesgo superior de aumento del grado/aumento del estadio (mal pronóstico))

Tabla 13A

PGP HGP

Gen

OR Valor de p OR Valor de p

ALCAM

1,52 0,0179 1,50 0,0184

ANLN

1,36 0,0451 .

APOE

1,42 0,0278 1,50 0,0140

ASPN

1,60 0,0027 2,06 0,0001

AURKA

1,47 0,0108 .

AURKB

. . 1,52 0,0070

BAX

. . 1,48 0,0095

BGN

1,58 0,0095 1,73 0,0034

BIRC5

1,38 0,0415 .

BMP6

1,51 0,0091 1,59 0,0071

BUB1

1,38 0,0471 1,59 0,0068

CACNA1D

1,36 0,0474 1,52 0,0078

CASP7

. . 1,32 0,0450

CCNE2

1,54 0,0042 .

CD276

. . 1,44 0,0265

CDC20

1,35 0,0445 1,39 0,0225

CDKN2B

. . 1,36 0,0415

CENPF

1,43 0,0172 1,48 0,0102

CLTC

1,59 0,0031 1,57 0,0038

COL1A1

1,58 0,0045 1,75 0,0008

COL3A1

1,45 0,0143 1,47 0,0131

COL8A1

1,40 0,0292 1,43 0,0258

CRISP3

. . 1,40 0,0256

CTHRC1

. . 1,56 0,0092

DBN1

1,43 0,0323 1,45 0,0163

DIAPH1

1,51 0,0088 1,58 0,0025

DICER1

. . 1,40 0,0293

DIO2

. . 1,49 0,0097

DVL1

. . 1,53 0,0160

F2R

1,46 0,0346 1,63 0,0024

FAP

1,47 0,0136 1,74 0,0005

FCGR3A

. . 1,42 0,0221

HPN

. . 1,36 0,0468

HSD17B4

. . 1,47 0,0151

HSPA8

1,65 0,0060 1,58 0,0074

IL11

1,50 0,0100 1,48 0,0113

IL1B

1,41 0,0359 . .

INHBA

1,56 0,0064 1,71 0,0042

KHDRBS3

1,43 0,0219 1,59 0,0045

KIF4A

. . 1,50 0,0209

KPNA2

1,40 0,0366 . .

KRT2

. . 1,37 0,0456

KRT75

. . 1,44 0,0389

MANF

. . 1,39 0,0429

MELK

1,74 0,0016 . .

MKI67

1,35 0,0408 . .

MMP11

. . 1,56 0,0057

NOX4

1,49 0,0105 1,49 0,0138

PLAUR

1,44 0,0185 . .

PLK1

. . 1,41 0,0246

PTK6

. . 1,36 0,0391

RAD51

. . 1,39 0,0300

RAF1

. . 1,58 0,0036

RRM2

1,57 0,0080 . .

SESN3

1,33 0,0465 . .

SFRP4

2,33 <0,0001 2,51 0,0015

SKIL

1,44 0,0288 1,40 0,0368

SOX4

1,50 0,0087 1,59 0,0022

SPINK1

1,52 0,0058 . .

SPP1

. . 1,42 0,0224

THBS2

. . 1,36 0,0461

TK1

. . 1,38 0,0283

TOP2A

1,85 0,0001 1,66 0,0011

TPD52

1,78 0,0003 1,64 0,0041

TPX2

1,70 0,0010 . .

UBE2G1

1,38 0,0491 . .

UBE2T

1,37 0,0425 1,46 0,0162

UHRF1

. . 1,43 0,0164

VCPIP1

. . 1,37 0,0458

Tabla 13B Genes asociados significativamente (p<0,05) con aumento del grado/aumento del estadio en el patrón de Gleason primario (PGP) y el patrón de Gleason máximo (HGP), OR < 1,0 (la expresión aumentada está asociada negativamente con riesgo superior de aumento del grado/aumento del estadio (mal pronóstico))

Tabla 13B

PGP HGP

Gen

OR Valor de p OR Valor de p

ABCC3

. . 0,70 0,0216

ABCC8

0,66 0,0121 . .

ABCG2

0,67 0,0208 0,61 0,0071

ACE

. . 0,73 0,0442

ACOX2

0,46 0,0000 0,49 0,0001

ADH5

0,69 0,0284 0,59 0,0047

AIG1

. . 0,60 0,0045

AKR1C1

. . 0,66 0,0095

ALDH1A2

0,36 <0,0001 0,36 <0,0001

ALKBH3

0,70 0,0281 0,61 0,0056

ANPEP

. . 0,68 0,0109

ANXA2

0,73 0,0411 0,66 0,0080

APC

. . 0,68 0,0223

ATXN1

. . 0,70 0,0188

AXIN2

0,60 0,0072 0,68 0,0204

AZGP1

0,66 0,0089 0,57 0,0028

BCL2

. . 0,71 0,0182

BIN1

0,55 0,0005 . .

BTRC

0,69 0,0397 0,70 0,0251

C7

0,53 0,0002 0,51 <0,0001

CADM1

0,57 0,0012 0,60 0,0032

CASP1

0,64 0,0035 0,72 0,0210

CAV1

0,64 0,0097 0,59 0,0032

CAV2

. . 0,58 0,0107

CD164

. . 0,69 0,0260

CD82

0,67 0,0157 0,69 0,0167

CDH1

0,61 0,0012 0,70 0,0210

CDK14

0,70 0,0354 . .

CDK3

. . 0,72 0,0267

CDKN1C

0,61 0,0036 0,56 0,0003

CHN1

0,71 0,0214 . .

COL6A1

0,62 0,0125 0,60 0,0050

COL6A3

0,65 0,0080 0,68 0,0181

CSRP1

0,43 0,0001 0,40 0,0002

CTSB

0,66 0,0042 0,67 0,0051

CTSD

0,64 0,0355 . .

CTSK

0,69 0,0171 . .

CTSL1

0,72 0,0402 . .

CUL1

0,61 0,0024 0,70 0,0120

CXCL12

0,69 0,0287 0,63 0,0053

CYP3A5

0,68 0,0099 0,62 0,0026

DDR2

0,68 0,0324 0,62 0,0050

DES

0,54 0,0013 0,46 0,0002

DHX9

0,67 0,0164 . .

DLGAP1

. . 0,66 0,0086

DPP4

0,69 0,0438 0,69 0,0132

DPT

0,59 0,0034 0,51 0,0005

DUSP1

. . 0,67 0,0214

EDN1

. . 0,66 0,0073

EDNRA

0,66 0,0148 0,54 0,0005

EIF2C2

. . 0,65 0,0087

ELK4

0,55 0,0003 0,58 0,0013

ENPP2

0,65 0,0128 0,59 0,0007

EPHA3

0,71 0,0397 0,73 0,0455

EPHB2

0,60 0,0014 . .

EPHB4

0,73 0,0418 . .

EPHX3

. . 0,71 0,0419

ERCC1

0,71 0,0325 . .

FAM107A

0,56 0,0008 0,55 0,0011

FAM13C

0,68 0,0276 0,55 0,0001

FAS

0,72 0,0404 . .

FBN1

0,72 0,0395 . .

FBXW7

0,69 0,0417 . .

FGF10

0,59 0,0024 0,51 0,0001

FGF7

0,51 0,0002 0,56 0,0007

FGFR2

0,54 0,0004 0,47 <0,0001

FLNA

0,58 0,0036 0,50 0,0002

FLNC

0,45 0,0001 0,40 <0,0001

FLT4

0,61 0,0045 . .

FOXO1

0,55 0,0005 0,53 0,0005

FOXP3

0,71 0,0275 0,72 0,0354

GHR

0,59 0,0074 0,53 0,0001

GNRH1

0,72 0,0386 . .

GPM6B

0,59 0,0024 0,52 0,0002

GSN

0,65 0,0107 0,65 0,0098

GSTM1

0,44 <0,0001 0,43 <0,0001

GSTM2

0,42 <0,0001 0,39 <0,0001

HLF

0,46 <0,0001 0,47 0,0001

HPS1

0,64 0,0069 0,69 0,0134

HSPA5

0,68 0,0113 . .

HSPB2

0,61 0,0061 0,55 0,0004

HSPG2

0,70 0,0359 . .

ID3

. . 0,70 0,0245

IGF1

0,45 <0,0001 0,50 0,0005

IGF2

0,67 0,0200 0,68 0,0152

IGFBP2

0,59 0,0017 0,69 0,0250

IGFBP6

0,49 <0,0001 0,64 0,0092

IL6ST

0,56 0,0009 0,60 0,0012

ILK

0,51 0,0010 0,49 0,0004

ITGAD1

0,58 0,0020 0,58 0,0016

ITGA3

0,71 0,0286 0,70 0,0221

ITGA5

. . 0,69 0,0183

ITGA7

0,56 0,0035 0,42 <0,0001

ITGB1

0,63 0,0095 0,68 0,0267

ITGB3

0,62 0,0043 0,62 0,0040

ITPR1

0,62 0,0032 . .

JUN

0,73 0,0490 0,68 0,0152

KIT

0,55 0,0003 0,57 0,0005

KLC1

. . 0,70 0,0248

KLK1

. . 0,60 0,0059

KRT15

0,58 0,0009 0,45 <0,0001

KRT5

0,70 0,0262 0,59 0,0008

LAMA4

0,56 0,0359 0,68 0,0498

LAMB3

. . 0,60 0,0017

LGALS3

0,58 0,0007 0,56 0,0012

LRP1

0,69 0,0176 . .

MAP3K7

0,70 0,0233 0,73 0,0392

MCM3

0,72 0,0320 . .

MMP2

0,66 0,0045 0,60 0,0009

MMP7

0,61 0,0015 0,65 0,0032

MMP9

0,64 0,0057 0,72 0,0399

MPPED2

0,72 0,0392 0,63 0,0042

MTA1

. . 0,68 0,0095

MTSS1

0,58 0,0007 0,71 0,0442

MVP

0,57 0,0003 0,70 0,0152

MYBPC1

. . 0,70 0,0359

NCAM1

0,63 0,0104 0,64 0,0080

NCAPD3

0,67 0,0145 0,64 0,0128

NEXN

0,54 0,0004 0,55 0,0003

NFAT5

0,72 0,0320 0,70 0,0177

NUDT6

0,66 0,0102 . .

OLFML3

0,56 0,0035 0,51 0,0011

OMD

0,61 0,0011 0,73 0,0357

PAGE4

0,42 <0,0001 0,36 <0,0001

PAK6

0,72 0,0335 . .

PCDHGB7

0,70 0,0262 0,55 0,0004

PGF

0,72 0,0358 0,71 0,0270

PLP2

0,66 0,0088 0,63 0,0041

PPAP2B

0,44 <0,0001 0,50 0,0001

PPP1R12A

0,45 0,0001 0,40 <0,0001

PRIMA1

. . 0,63 0,0102

PRKAR2B

0,71 0,0226 . .

PRKCA

0,34 <0,0001 0,42 <0,0001

PRKCB

0,66 0,0120 0,49 <0,0001

PROM1

0,61 0,0030 . .

PTEN

0,59 0,0008 0,55 0,0001

PTGER3

0,67 0,0293 . .

PTH1R

0,69 0,0259 0,71 0,0327

PTK2

0,75 0,0461 . .

PTK2B

0,70 0,0244 0,74 0,0388

PYCARD

0,73 0,0339 0,67 0,0100

RAD9A

0,64 0,0124 . .

RARB

0,67 0,0088 0,65 0,0116

RGS10

0,70 0,0219 . .

RHOB

. . 0,72 0,0475

RND3

. . 0,67 0,0231

SDHC

0,72 0,0443 . .

SEC23A

0,66 0,0101 0,53 0,0003

SEMA3A

0,51 0,0001 0,69 0,0222

SH3RF2

0,55 0,0002 0,54 0,0002

SLC22A3

0,48 0,0001 0,50 0,0058

SMAD4

0,49 0,0001 0,50 0,0003

SMARCC2

0,59 0,0028 0,65 0,0052

SMO

0,60 0,0048 0,52 <0,0001

SORBS 1

0,56 0,0024 0,48 0,0002

SPARCL1

0,43 0,0001 0,50 0,0001

SRD5A2

0,26 <0,0001 0,31 <0,0001

ST5

0,63 0,0103 0,52 0,0006

STAT5A

0,60 0,0015 0,61 0,0037

STAT5B

0,54 0,0005 0,57 0,0008

SUMO1

0,65 0,0066 0,66 0,0320

SVIL

0,52 0,0067 0,46 0,0003

TGFB1I1

0,44 0,0001 0,43 0,0000

TGFB2

0,55 0,0007 0,58 0,0016

TGFB3

0,57 0,0010 0,53 0,0005

TIMP1

0,72 0,0224 . .

TIMP2

0,68 0,0198 0,69 0,0206

TIMP3

0,67 0,0105 0,64 0,0065

TMPRSS2

. . 0,72 0,0366

TNFRSF10A

0,71 0,0181 . .

TNFSF10

0,71 0,0284 . .

TOP2B

0,73 0,0432 . .

TP63

0,62 0,0014 0,50 <0,0001

TPM1

0,54 0,0007 0,52 0,0002

TPM2

0,41 <0,0001 0,40 <0,0001

TPP2

0,65 0,0122 . .

TRA2A

0,72 0,0318 . .

TRAF3IP2

0,62 0,0064 0,59 0,0053

TRO

0,57 0,0003 0,51 0,0001

VCL

0,52 0,0005 0,52 0,0004

VIM

0,65 0,0072 0,65 0,0045

WDR19

0,66 0,0097 . .

WFDC1

0,58 0,0023 0,60 0,0026

ZFHX3

0,69 0,0144 0,62 0,0046

EJEMPLO 3: IDENTIFICACIÓN DE MICROARN ASOCIADOS CON RECIDIVA CLÍNICA Y MUERTE DEBIDA A

CÁNCER DE PRÓSTATA

5 Los microARN funcionan uniéndose a partes del ARN mensajero (ARNm) y cambiando la frecuencia con que el ARNm se traduce en una proteína. También pueden influir en el recambio del ARNm y por tanto en durante cuánto tiempo permanece el ARNm intacto en la célula. Puesto que los microARN funcionan principalmente como complemento al ARNm, este estudio evaluó el valor pronóstico conjunto de la expresión de microARN y la expresión génica (ARNm). Puesto que la expresión de determinados microARN puede ser un sustituto para la expresión de

10 genes que no están en el panel valorado, también se evaluó el valor pronóstico de la propia expresión de microARN.

Pacientes y muestras

En este estudio se usaron muestras de los 127 pacientes con recidiva clínica y 374 pacientes sin recidiva clínica tras

15 prostatectomía radical descritos en el ejemplo 2. El conjunto de análisis final comprendía 416 muestras de pacientes en los que se sometieron a ensayo satisfactoriamente tanto la expresión génica como la expresión de microARN. De éstos, 106 pacientes mostraron recidiva clínica y 310 no tuvieron recidiva clínica. Se tomaron muestras de tejido de cada muestra de próstata representando (1) el patrón de Gleason primario en la muestra y (2) el patrón de Gleason máximo en la muestra. Además, se tomó una muestra de tejido de aspecto histológicamente normal adyacente al

20 tumor (NAT). En la tabla 14 se muestra el número de pacientes en el conjunto de análisis para cada tipo de tejido y el número de los mismos que experimentaron recidiva clínica o muerte debida a cáncer de próstata.

Tabla 14. Número de pacientes y acontecimientos en el conjunto de análisis

Muertes debidas a

Pacientes Recidivas clínicas

cáncer de próstata

Tejido tumoral con patrón de Gleason primario 416 106 36 Tejido tumoral con patrón de Gleason máximo 405 102 36 Tejido adyacente normal 364 81 29

Método de ensayo

25 Se determinó la expresión de 76 microARN de prueba y 5 microARN de referencia a partir de ARN extraído de tejido fijado incluido en parafina (FPE). Se cuantificó la expresión de microARN en los tres tipos de tejido mediante la reacción en cadena de la polimerasa con transcriptasa inversa (RT-PCR) usando el punto de cruce (Cp) obtenido a partir del kit de ensayo de microARN Taqman® (Applied Biosystems, Inc., Carlsbad, CA).

30 Análisis estadístico

Usando la regresión de riesgos proporcionales de una variable (Cox DR, Journal of the Royal Statistical Society, Serie B 34:187-220, 1972), aplicando las ponderaciones de toma de muestras del diseño de toma de muestras de 35 cohorte y usando la estimación de varianza basada en el método de Lin y Wei (Lin y Wei, Journal of the American Statistical Association 84:1074-1078, 1989), se valoraron la expresión de microARN, normalizada por la expresión promedio para los 5 microARN de referencia hsa-miR-106a, hsa-miR-146b-5p, hsa-miR-191, hsa-miR-19b y hsamiR-92a, y la expresión génica normalizada por referencia de los 733 genes (incluyendo los genes de referencia) comentados anteriormente, para determinar la asociación con recidiva clínica y muerte debida a cáncer de próstata.

40 Se calcularon las razones de riesgo normalizadas (el cambio proporcional en el riesgo asociado con un cambio de una desviación estándar en el valor de covariable).

Este análisis incluyó las siguientes clases de factores pronóstico:

45 1. MicroARN solos

2.

Pares de microARN-gen, nivel 1

3.

Pares de microARN-gen, nivel 2

4.

Pares de microARN-gen, nivel 3

5.

El resto de los pares de microARN-gen, nivel 4

50 Se determinaron previamente los cuatro niveles basándose en la probabilidad (representando el nivel 1 la probabilidad más alta) de que el par de gen-microARN interaccionara funcionalmente o de que el microARN estuviera relacionado con cáncer de próstata basándose en una revisión de la bibliografía y los conjuntos de datos de microalineamiento existentes.

Se evaluaron las tasas de falso descubrimiento (FDR) (Benjamini y Hochberg, Journal of the Royal Statistical Society, Serie B 57:289-300, 1995) usando la metodología de clases separadas de Efron (Efron, Annals of Applied Statistics 2:197-223., 2008). La tasa de falso descubrimiento es la proporción esperada de las hipótesis nulas rechazadas que se rechazan incorrectamente (y por tanto son falsos descubrimientos). La metodología de Efron 5 permite la evaluación de FDR separada (valores de q) (Storey, Journal of the Royal Statistical Society, Serie B 64:479-498, 2002) dentro de cada clase mientras se utilizan los datos de todas las clases para mejorar la exactitud del cálculo. En este análisis, el valor de q para un microARN o par de microARN-gen puede interpretarse como la probabilidad empírica de Bayes de que el microARN o par de microARN-gen identificado como asociado con el desenlace clínico es de hecho un falso descubrimiento dados los datos. Se aplicó el enfoque de clases separadas a 10 un análisis de grado de asociación de tasa de descubrimiento verdadero (TDRDA) (Crager, Statistics in Medicine 29:33-45, 2010) para determinar conjuntos de microARN o pares de microARN-gen que tienen una razón de riesgo normalizada para recidiva clínica o muerte específica por cáncer de próstata de al menos una cantidad especificada mientras se controla la FDR al 10%. Para cada microARN o par de microARN-gen, se calculó una razón de riesgo normalizada para cota inferior máxima (MLB), mostrando la cota inferior más alta para la que el microARN o par de 15 microARN-gen se incluía en un conjunto de TDRDA con FDR del 10%. También se calculó una estimación de la razón de riesgo normalizada verdadera corregida por regresión hacia la media (RM) que se produce en estudios posteriores cuando se seleccionan los mejores factores de pronóstico de una larga lista (Crager, 2010 citado anteriormente). La estimación corregida por RM de la razón de riesgo normalizada es una estimación razonable de lo que se esperaría si se estudiara el microARN o par de microARN-gen seleccionado en un estudio separado,

20 posterior.

Se repitieron estos análisis ajustando para covariables clínicas y de patología disponibles en el momento de la biopsia del paciente: puntuación de Gleason de biopsia, nivel de PSA inicial y estadio T clínico (T1-T2A frente a T2B

o T2C) para evaluar si los microARN o los pares de microARN-gen tienen valor de predicción independientemente 25 de estas covariables clínicas y de patología.

Resultados

El análisis identificó 21 microARN sometidos a ensayo a partir de tejido tumoral con patrón de Gleason primario que

30 estaban asociados con recidiva clínica de cáncer de próstata tras prostatectomía radical, permitiendo una tasa de falso descubrimiento del 10% (tabla 15). Los resultados fueron similares para microARN evaluados a partir de tejido tumoral con patrón de Gleason máximo (tabla 16), lo que sugiere que la asociación de la expresión de microARN con recidiva clínica no cambia marcadamente dependiendo de la ubicación dentro de una muestra de tejido tumoral. No se asoció ningún microARN sometido a ensayo a partir de tejido adyacente normal con el riesgo de recidiva

35 clínica a una tasa de falso descubrimiento del 10%. Las secuencias de los microARN enumerados en la tablas 15-21 se muestran en la tabla B.

Tabla 15. MicroARN asociados con recidiva clínica de tejido tumoral con patrón de Gleason primario de cáncer de próstata

Razón de riesgo normalizada absoluta

Valor de qa Dirección de Estimación Intervalo de Cota inferior máxima Estimación

MicroARN Valor de p

(FDR) asociaciónb no corregida confianza del 95% a FDR del 10% corregida por RMc

hsa-miR-93 <0,0001 0,0% (+) 1,79 (1,38, 2,32) 1,19 1,51 hsa-miR-106b <0,0001 0,1% (+) 1,80 (1,38, 2,34) 1,19 1,51 hsa-miR-30e-5p <0,0001 0,1% (-) 1,63 (1,30, 2,04) 1,18 1,46 hsa-miR-21 <0,0001 0,1% (+) 1,66 (1,31, 2,09) 1,18 1,46 hsa-miR-133a <0,0001 0,1% (-) 1,72 (1,33, 2,21) 1,18 1,48 hsa-miR-449a <0,0001 0,1% (+) 1,56 (1,26, 1,92) 1,17 1,42 hsa-miR-30a 0,0001 0,1% (-) 1,56 (1,25, 1,94) 1,16 1,41 hsa-miR-182 0,0001 0,2% (+) 1,74 (1,31, 2,31) 1,17 1,45 hsa-miR-27a 0,0002 0,2% (+) 1,65 (1,27, 2,14) 1,16 1,43 hsa-miR-222 0,0006 0,5% (-) 1,47 (1,18, 1,84) 1,12 1,35 hsa-miR-103 0,0036 2,1% (+) 1,77 (1,21, 2,61) 1,12 1,36 hsa-miR-1 0,0037 2,2% (-) 1,32 (1,10, 1,60) 1,07 1,26 hsa-miR-145 0,0053 2,9% (-) 1,34 (1,09, 1,65) 1,07 1,27 hsa-miR-141 0,0060 3,2% (+) 1,43 (1,11, 1,84) 1,07 1,29 hsa-miR-92a 0,0104 4,8% (+) 1,32 (1,07, 1,64) 1,05 1,25 hsa-miR-22 0,0204 7,7% (+) 1,31 (1,03, 1,64) 1,03 1,23 hsa-miR-29b 0,0212 7,9% (+) 1,36 (1,03, 1,76) 1,03 1,24 hsa-miR-210 0,0223 8,2% (+) 1,33 (1,03, 1,70) 1,00 1,23 hsa-miR-486-5p 0,0267 9,4% (-) 1,25 (1,00, 1,53) 1,00 1,20 hsa-miR-19b 0,0280 9,7% (-) 1,24 (1,00, 1,50) 1,00 1,19 hsa-miR-205 0,0289 10,0% (-) 1,25 (1,00, 1,53) 1,00 1,20

aEl valor de q es la probabilidad empírica de Bayes de que la asociación de microARN con recidiva clínica sea un falso descubrimiento, dados los datos. bLa dirección de asociación indica cuándo está asociada la expresión de microARN superior con riesgo de recidiva clínica superior (+) o inferior (-). cRM: regresión hacia la media.

Tabla 16. MicroARN asociados con recidiva clínica de tejido tumoral con patrón de Gleason máximo de cáncer de próstata

Razón de riesgo normalizada absoluta

Valor de qa Dirección de Estimación Intervalo de Cota inferior máxima Estimación

MicroARN Valor de p

(FDR) asociaciónb no corregida confianza del 95% a FDR del 10% corregida por RMc

hsa-miR-93 <0,0001 0,0% (+) 1,91 (1,48, 2,47) 1,24 1,59 hsa-miR-449a <0,0001 0,0% (+) 1,75 (1,40, 2,18) 1,23 1,54 hsa-miR-205 <0,0001 0,0% (-) 1,53 (1,29, 1,81) 1,20 1,43 hsa-miR-19b <0,0001 0,0% (-) 1,37 (1,19, 1,57) 1,15 1,32 hsa-miR-106b <0,0001 0,0% (+) 1,84 (1,39, 2,42) 1,22 1,51 hsa-miR-21 <0,0001 0,0% (+) 1,68 (1,32, 2,15) 1,19 1,46 hsa-miR-30a 0,0005 0,4% (-) 1,44 (1,17, 1,76) 1,13 1,33 hsa-miR-30e-5p 0,0010 0,6% (-) 1,37 (1,14, 1,66) 1,11 1,30 hsa-miR-133a 0,0015 0,8% (-) 1,57 (1,19, 2,07) 1,13 1,36 hsa-miR-1 0,0016 0,8% (-) 1,42 (1,14, 1,77) 1,11 1,31 hsa-miR-103 0,0021 1,1% (+) 1,69 (1,21, 2,37) 1,13 1,37 hsa-miR-210 0,0024 1,2% (+) 1,43 (1,13, 1,79) 1,11 1,31 hsa-miR-182 0,0040 1,7% (+) 1,48 (1,13, 1,93) 1,11 1,31 hsa-miR-27a 0,0055 2,1% (+) 1,46 (1,12, 1,91) 1,09 1,30 hsa-miR-222 0,0093 3,2% (-) 1,38 (1,08, 1,77) 1,08 1,27 hsa-miR-331 0,0126 3,9% (+) 1,38 (1,07, 1,77) 1,07 1,26 hsa-miR-191* 0,0143 4,3% (+) 1,38 (1,06, 1,78) 1,07 1,26 hsa-miR-425 0,0151 4,5% (+) 1,40 (1,06, 1,83) 1,07 1,26 hsa-miR-31 0,0176 5,1% (-) 1,29 (1,04, 1,60) 1,05 1,22 hsa-miR-92a 0,0202 5,6% (+) 1,31 (1,03, 1,65) 1,05 1,23 hsa-miR-155 0,0302 7,6% (-) 1,32 (1,00, 1,69) 1,03 1,22 hsa-miR-22 0,0437 9,9% (+) 1,30 (1,00, 1,67) 1,00 1,21

aEl valor de q es la probabilidad empírica de Bayes de que la asociación de microARN con muerte debida a cáncer de próstata sea un falso descubrimiento, dados los datos.bLa dirección de asociación indica cuándo está asociada la expresión de microARN superior con riesgo de recidiva

10 clínica superior (+) o inferior (-). cRM: regresión hacia la media.

La tabla 17 muestra microARN sometidos a ensayo a partir de tejido con patrón de Gleason primario que se identificaron como asociados con el riesgo de muerte específica por cáncer de próstata, con una tasa de falso 15 descubrimiento del 10%. La tabla 18 muestra el análisis correspondiente para los microARN sometidos a ensayo a partir de tejido con patrón de Gleason máximo. No estaba asociado ningún microARN sometido a ensayo a partir de

tejido adyacente normal con el riesgo de muerte específica por cáncer de próstata a la tasa de falso descubrimiento del 10%.

Tabla 17. MicroARN asociados con muerte debida a tejido tumoral con patrón de Gleason primario de cáncer de próstata

Razón de riesgo normalizada absoluta

Valor de qa Dirección de Estimación Intervalo de Cota inferior máxima Estimación

MicroARN Valor de p

(FDR) asociaciónb no corregida confianza del 95% a FDR del 10% corregida por RMc

hsa-miR-30e-5p 0,0001 0,6% (-) 1,88 (1,37, 2,58) 1,15 1,46 hsa-miR-30ª 0,0001 0,7% (-) 1,78 (1,33, 2,40) 1,14 1,44 hsa-miR-133a 0,0005 1,2% (-) 1,85 (1,31, 2,62) 1,13 1,41 hsa-miR-222 0,0006 1,4% (-) 1,65 (1,24, 2,20) 1,12 1,38 hsa-miR-106b 0,0024 2,7% (+) 1,85 (1,24, 2,75) 1,11 1,35 hsa-miR-1 0,0028 3,0% (-) 1,43 (1,13, 1,81) 1,08 1,30 hsa-miR-21 0,0034 3,3% (+) 1,63 (1,17, 2,25) 1,09 1,33 hsa-miR-93 0,0044 3,9% (+) 1,87 (1,21, 2,87) 1,09 1,32 hsa-miR-26ª 0,0072 5,3% (-) 1,47 (1,11, 1,94) 1,07 1,29 hsa-miR-152 0,0090 6,0% (-) 1,46 (1,10, 1,95) 1,06 1,28 hsa-miR-331 0,0105 6,5% (+) 1,46 (1,09, 1,96) 1,05 1,27 hsa-miR-150 0,0159 8,3% (+) 1,51 (1,07, 2,10) 1,03 1,27 hsa-miR-27b 0,0160 8,3% (+) 1,97 (1,12, 3,42) 1,05 1,25

aEl valor de q es la probabilidad empírica de Bayes de que la asociación de microARN con muerte debida a criterio de evaluación de cáncer de próstata sea un falso descubrimiento, dados los datos. bLa dirección de asociación indica cuándo está asociada la expresión de microARN superior con riesgo de muerte debida a cáncer de próstata superior (+) o inferior (-). cRM: regresión hacia la media.

Tabla 18. MicroARN asociados con muerte debida a tejido tumoral con patrón de Gleason máximo de cáncer de próstata

Razón de riesgo normalizada absoluta

Valor de qa Dirección de Estimación Intervalo de Cota inferior máxima Estimación

MicroARN Valor de p

(FDR) asociaciónb no corregida confianza del 95% a FDR del 10% corregida por RMc

hsa-miR-27b 0,0016 6,1% (+) 2,66 (1,45, 4,88) 1,07 1,32

hsa-miR-21 0,0020 6,4% (+) 1,66 (1,21, 2,30) 1,05 1,34

hsa-miR-10a 0,0024 6,7% (+) 1,78 (1,23, 2,59) 1,05 1,34

hsa-miR-93 0,0024 6,7% (+) 1,83 (1,24, 2,71) 1,05 1,34

hsa-miR-106b 0,0028 6,8% (+) 1,79 (1,22, 2,63) 1,05 1,33

hsa-miR-150 0,0035 7,1% (+) 1,61 (1,17, 2,22) 1,05 1,32

hsa-miR-1 0,0104 9,0% (-) 1,52 (1,10, 2,09) 1,00 1,28

10 aEl valor de q es la probabilidad empírica de Bayes de que la asociación de microARN con criterio de evaluación clínico sea un falso descubrimiento, dados los datos. bLa dirección de asociación indica cuándo está asociada la expresión de microARN superior con riesgo de muerte debida a cáncer de próstata superior (+) o inferior (-). cRM: regresión hacia la media.

15 La tabla 19 y la tabla 20 muestran los microARN que pueden identificarse como asociados con el riesgo de recidiva clínica mientras se ajusta para las covariables clínicas y de patología de puntuación de Gleason de biopsia, nivel de PSA inicial y estadio T clínico. En la figura 1 se muestran las distribuciones de estas covariables. Quince (15) de los microARN identificados en la tabla 15 también están presentes en la tabla 19, lo que indica que estos microARN

20 tienen valor de predicción para recidiva clínica que es independiente de la puntuación de Gleason, PSA inicial y estadio T clínico.

Se encontró que dos microARN sometidos a ensayo a partir de tejido tumoral con patrón de Gleason primario tenían valor de predicción para muerte debida a cáncer de próstata independientemente de la puntuación de Gleason, PSA inicial y estadio T clínico (tabla 21).

Tabla 19. MicroARN asociados con recidiva clínica de tejido tumoral con patrón de Gleason primario de cáncer de próstata ajustado para puntuación de Gleason de biopsia, nivel de PSA inicial y estadio T clínico

Razón de riesgo normalizada absoluta

Valor de qa Dirección de Estimación Intervalo de Cota inferior máxima Estimación

MicroARN Valor de p

(FDR) asociaciónb no corregida confianza del 95% a FDR del 10% corregida por RMc

hsa-miR-30e-5p <0,0001 0,0% (-) 1,80 (1,42, 2,27) 1,23 1,53 hsa-miR-30ª <0,0001 0,0% (-) 1,75 (1,40, 2,19) 1,22 1,51 hsa-miR-93 <0,0001 0,1% (+) 1,70 (1,32, 2,20) 1,19 1,44 hsa-miR-449a 0,0001 0,1% (+) 1,54 (1,25, 1,91) 1,17 1,39 hsa-miR-133a 0,0001 0,1% (-) 1,58 (1,25, 2,00) 1,17 1,39 hsa-miR-27ª 0,0002 0,1% (+) 1,66 (1,28, 2,16) 1,17 1,41 hsa-miR-21 0,0003 0,2% (+) 1,58 (1,23,2,02) 1,16 1,38 hsa-miR-182 0,0005 0,3% (+) 1,56 (1,22, 1,99) 1,15 1,37 hsa-miR-106b 0,0008 0,5% (+) 1,57 (1,21, 2,05) 1,15 1,36 hsa-miR-222 0,0028 1,1% (-) 1,39 (1,12, 1,73) 1,11 1,28 hsa-miR-103 0,0048 1,7% (+) 1,69 (1,17, 2,43) 1,13 1,32 hsa-miR-486-5p 0,0059 2,0% (-) 1,34 (1,09, 1,65) 1,09 1,25 hsa-miR-1 0,0083 2,7% (-) 1,29 (1,07, 1,57) 1,07 1,23 hsa-miR-141 0,0088 2,8% (+) 1,43 (1,09, 1,87) 1,09 1,27 hsa-miR-200c 0,0116 3,4% (+) 1,39 (1,07, 1,79) 1,07 1,25 hsa-miR-145 0,0201 5,1% (-) 1,27 (1,03, 1,55) 1,05 1,20 hsa-miR-206 0,0329 7,2% (-) 1,40 (1,00, 1,91) 1,05 1,23 hsa-miR-29b 0,0476 9,4% (+) 1,30 (1,00, 1,69) 1,00 1,20

aEl valor de q es la probabilidad empírica de Bayes de que la asociación de microARN con recidiva clínica sea un falso descubrimiento, dados los datos. bLa dirección de asociación indica cuándo está asociada la expresión de microARN superior con riesgo de recidiva clínica superior (+) o inferior (-). cRM: regresión hacia la media.

Tabla 20. MicroARN asociados con recidiva clínica de tejido tumoral con patrón de Gleason máximo de cáncer de próstata ajustado para puntuación de Gleason de biopsia, nivel de PSA inicial y estadio T clínico

Razón de riesgo normalizada absoluta

Valor de qa Dirección de Estimación Intervalo de Cota inferior máxima Estimación

MicroARN Valor de p

(FDR) asociaciónb no corregida confianza del 95% a FDR del 10% corregida por RMc

hsa-miR-30a <0,0001 0,0% (-) 1,62 (1,32, 1,99) 1,20 1,43 hsa-miR-30e-5p <0,0001 0,0% (-) 1,53 (1,27, 1,85) 1,19 1,39 hsa-miR-93 <0,0001 0,0% (+) 1,76 (1,37, 2,26) 1,20 1,45 hsa-miR-205 <0,0001 0,0% (-) 1,47 (1,23, 1,74) 1,18 1,36 hsa-miR-449a 0,0001 0,1% (+) 1,62 (1,27, 2,07) 1,18 1,38 hsa-miR-106b 0,0003 0,2% (+) 1,65 (1,26, 2,16) 1,17 1,36 hsa-miR-133a 0,0005 0,2% (-) 1,51 (1,20, 1,90) 1,16 1,33 hsa-miR-1 0,0007 0,3% (-) 1,38 (1,15, 1,67) 1,13 1,28 hsa-miR-210 0,0045 1,2% (+) 1,35 (1,10, 1,67) 1,11 1,25 hsa-miR-182 0,0052 1,3% (+) 1,40 (1,10, 1,77) 1,11 1,26 hsa-miR-425 0,0066 1,6% (+) 1,48 (1,12, 1,96) 1,12 1,26 hsa-miR-155 0,0073 1,8% (-) 1,36 (1,09, 1,70) 1,10 1,24 hsa-miR-21 0,0091 2,1% (+) 1,42 (1,09, 1,84) 1,10 1,25 hsa-miR-222 0,0125 2,7% (-) 1,34 (1,06, 1,69) 1,09 1,23 hsa-miR-27a 0,0132 2,8% (+) 1,40 (1,07, 1,84) 1,09 1,23 hsa-miR-191* 0,0150 3,0% (+) 1,37 (1,06, 1,76) 1,09 1,23 hsa-miR-103 0,0180 3,4% (+) 1,45 (1,06, 1,98) 1,09 1,23 hsa-miR-31 0,0252 4,3% (-) 1,27 (1,00, 1,57) 1,07 1,19 hsa-miR-19b 0,0266 4,5% (-) 1,29 (1,00, 1,63) 1,07 1,20 hsa-miR-99a 0,0310 5,0% (-) 1,26 (1,00, 1,56) 1,06 1,18 hsa-miR-92a 0,0348 5,4% (+) 1,31 (1,00, 1,69) 1,06 1,19 hsa-miR-146b-5p 0,0386 5,8% (-) 1,29 (1,00, 1,65) 1,06 1,19 hsa-miR-145 0,0787 9,7% (-) 1,23 (1,00, 1,55) 1,00 1,15

aEl valor de q es la probabilidad empírica de Bayes de que la asociación de microARN con recidiva clínica sea un falso descubrimiento, dados los datos. bLa dirección de asociación indica cuándo está asociada la expresión de microARN superior con riesgo de recidiva clínica superior (+) o inferior (-). cRM: regresión hacia la media

Tabla 21. MicroARN asociados con muerte debida a tejido tumoral con patrón de Gleason primario de cáncer de próstata ajustado para puntuación de Gleason de biopsia, nivel de PSA inicial y estadio T clínico

Razón de riesgo normalizada absoluta

Valor de qa Dirección de Estimación Intervalo de Cota inferior máxima Estimación

MicroARN Valor de p

(FDR) asociaciónb no corregida confianza del 95% a FDR del 10% corregida por RMc

hsa-miR-30e-5p 0,0001 2,9% (-) 1,97 (1,40, 2,78) 1,09 1,39 hsa-miR-30a 0,0002 3,3% (-) 1,90 (1,36, 2,65) 1,08 1,38

aEl valor de q es la probabilidad empírica de Bayes de que la asociación de microARN con recidiva clínica sea un falso descubrimiento, dados los datos. bLa dirección de asociación indica cuándo está asociada la expresión de microARN superior con riesgo de recidiva

10 clínica superior (+) o inferior (-). cRM: regresión hacia la media.

Por consiguiente, los niveles de expresión normalizados de hsa-miR-93; hsa-miR-106b; hsa-miR-21; hsa-miR-449a; hsa-miR-182; hsa-miR-27a; hsa-miR-103; hsa-miR-141; hsa-miR-92a; hsa-miR-22; hsa-miR-29b; hsa-miR-210; hsa

15 miR-331; hsa-miR-191; hsa-miR-425; y hsa-miR-200c están asociados positivamente con un aumento del riesgo de recidiva; y hsa-miR-30e-5p; hsa-miR-133a; hsa-miR-30a; hsa-miR-222; hsa-miR-1; hsa-miR-145; hsa-miR-486-5p; hsa-miR-19b; hsa-miR-205; hsa-miR-31; hsa-miR-155; hsa-miR-206; hsa-miR-99a; y hsa-miR-146b-5p están asociados con un aumento del riesgo de recidiva.

20 Además, los niveles de expresión normalizados de hsa-miR-106b; hsa-miR-21; hsa-miR-93; hsa-miR-331; hsa-miR150; hsa-miR-27b; y hsa-miR-10a están asociados positivamente con un aumento del riesgo de muerte específica por cáncer de próstata; y los niveles de expresión normalizados de hsa-miR-30e-5p; hsa-miR-30a; hsa-miR-133a; hsa-miR-222; hsa-miR-1; hsa-miR-26a; y hsa-miR-152 están asociados negativamente con un aumento del riesgo de muerte específica por cáncer de próstata.

25 La tabla 22 muestra el número de pares de microARN-gen que estaban agrupados en cada nivel (niveles 1-4) y el número y porcentaje de los que eran predictivos de recidiva clínica a una tasa de falso descubrimiento del 10%.

Tabla 22

Nivel

Número total de pares de microARN-gen Número de pares predictivos de recidiva clínica a una tasa de falso descubrimiento del 10% (%)

Nivel 1

80 46 (57,5%)

Nivel 2

719 591 (82,2%)

Nivel 3

3.850 2.792 (72,5%)

Nivel 4

54.724 38.264 (69,9%)

TABLA B

microARN

Secuencia SEQ ID NO

hsa-miR-1

UGGAAUGUAAAGAAGUAUGUAU 2629

hsa-miR-103

GCAGCAUUGUACAGGGCUAUGA 2630

hsa-miR-106b

UAAAGUGCUGACAGUGCAGAU 2631

hsa-miR-10a

UACCCUGUAGAUCCGAAUUUGUG 2632

hsa-miR-133a

UUUGGUCCCCUUCAACCAGCUG 2633

hsa-miR-141

UAACACUGUCUGGUAAAGAUGG 2634

hsa-miR-145

GUCCAGUUUUCCCAGGAAUCCCU 2635

hsa-miR-146b-5p

UGAGAACUGAAUUCCAUAGGCU 2636

hsa-miR-150

UCUCCCAACCCUUGUACCAGUG 2637

hsa-miR-152

UCAGUGCAUGACAGAACUUGG 2638

hsa-miR-155

UUAAUGCUAAUCGUGAUAGGGGU 2639

hsa-miR-182

UUUGGCAAUGGUAGAACUCACACU 2640

hsa-miR-191

CAACGGAAUCCCAAAAGCAGCUG 2641

hsa-miR-19b

UGUAAACAUCCUCGACUGGAAG 2642

hsa-miR-200c

UAAUACUGCCGGGUAAUGAUGGA 2643

hsa-miR-205

UCCUUCAUUCCACCGGAGUCUG 2644

hsa-miR-206

UGGAAUGUAAGGAAGUGUGUGG 2645

hsa-miR-21

UAGCUUAUCAGACUGAUGUUGA 2646

hsa-miR-210

CUGUGCGUGUGACAGCGGCUGA 2647

hsa-miR-22

AAGCUGCCAGUUGAAGAACUGU 2648

hsa-miR-222

AGCUACAUCUGGCUACUGGGU 2649

hsa-miR-26a

UUCAAGUAAUCCAGGAUAGGCU 2650

hsa-miR-27a

UUCACAGUGGCUAAGUUCCGC 2651

hsa-miR-27b

UUCACAGUGGCUAAGUUCUGC 2652

hsa-miR-29b

UAGCACCAUUUGAAAUCAGUGUU 2653

hsa-miR-30a

CUUUCAGUCGGAUGUUUGCAGC 2654

hsa-miR-30e-5p

CUUUCAGUCGGAUGUUUACAGC 2655

hsa-miR-31

AGGCAAGAUGCUGGCAUAGCU 2656

hsa-miR-331

GCCCCUGGGCCUAUCCUAGAA 2657

hsa-miR-425

AAUGACACGAUCACUCCCGUUGA 2658

hsa-miR-449a

UGGCAGUGUAUUGUUAGCUGGU 2659

hsa-miR-486-5p

UCCUGUACUGAGCUGCCCCGAG 2660

hsa-miR-92a

UAUUGCACUUGUCCCGGCCUGU 2661

hsa-miR-93

CAAAGUGCUGUUCGUGCAGGUAG 2662

hsa-miR-99a

AACCCGUAGAUCCGAUCUUGUG 2663

Claims (14)

1. REIVINDICACIONES

   1. Método para determinar una probabilidad de recidiva de cáncer en un paciente con cáncer de próstata, que comprende:

   medir un nivel de expresión de GSTM2 en una muestra biológica que comprende tejido prostático obtenido del paciente,

   predecir una probabilidad de recidiva de cáncer para el paciente;

   en el que un nivel aumentado de expresión de GSTM2 se asocia negativamente con un riesgo aumentado de recidiva.

2. 2.

   Método según la reivindicación 1, en el que dicho nivel de expresión se mide usando un transcrito de ARN de GSTM2.

3. 3.

   Método según la reivindicación 1, que comprende además normalizar dicho nivel de expresión para obtener un nivel de expresión normalizado.

4. 4.

   Método según la reivindicación 1, 2 ó 3, en el que la probabilidad de recidiva de cáncer se basa en el intervalo libre de recidiva clínica (ILRc).

5. 5.

   Método según la reivindicación 1, 2 ó 3, en el que la probabilidad de recidiva de cáncer se basa en el intervalo libre de recidiva bioquímica (ILRb).

6. 6.

   Método según cualquier reivindicación anterior, en el que la muestra biológica tiene un estado de fusión de TMPRSS2 positivo.

7. 7.

   Método según cualquier reivindicación anterior, en el que la muestra biológica tiene un estado de fusión de TMPRSS2 negativo.

8. 8.

   Método según cualquier reivindicación anterior, en el que el paciente tiene cáncer de próstata en estadio inicial.

9. 9.

   Método según cualquier reivindicación anterior, en el que la muestra biológica comprende tejido de tumor de próstata con el patrón de Gleason primario para dicho tumor de próstata.

10. 10.

    Método según cualquier reivindicación anterior, en el que la muestra biológica comprende tejido de tumor de próstata con el patrón de Gleason máximo para dicho tumor de próstata.

11. 11.

    Método según cualquier reivindicación anterior, en el que la muestra biológica es tejido de tumor de próstata.

12. 12.

    Método según cualquier reivindicación anterior, en el que la muestra biológica es tejido prostático no tumoral.

13. 13.

    Método según cualquier reivindicación anterior, que comprende además determinar una probabilidad de aumento del grado o aumento del estadio en el paciente con cáncer de próstata, en el que un nivel aumentado de expresión de GSTM2 se asocia negativamente con un riesgo aumentado de aumento del grado/aumento del estadio.

14. 14.

    Método según cualquier reivindicación anterior, en el que la muestra biológica es una muestra de tejido fijada, incluida en parafina.