INTRODUÇÃO: O diagnóstico do câncer de próstata é realizado através da dosagem do PSA sérico e da realização do toque retal. Qualquer alteração dem ambos indicam a necessidade de realização da biópsia de próstata guiado por ultrassom. Contudo, a grande maioria dos pacientes submetidos a biópsia não tem câncer e, portanto, são submetidos a biópsia desnecessariamente. Além disso, muitos casos diagnosticados não precisam ser tratados devido ao comportamento indolente da neoplasia. Portanto, há necessidade de ferramentas mais acuradas no diagnóstico e prognóstico do câncer de próstata e os marcadores urinários são instrumentos promissores na avaliação dessa neoplasia. OBJETIVO: Avaliar o perfil de expressão de 5 genes (MMP9, PSMA, GREB1, hk3, PCA3) na urina de pacientes portadores de câncer de próstata em comparação com pacientes sem a neoplasia e analisar se há relação com os fatores prognósticos pré e pós-tratamento. MATERIAL/MÉTODOS: O estudo constituiu na análise de 46 pacientes portadores de câncer de próstata e 28 pacientes sem suspeita da neoplasia (PSA<2,5ng/ml; TR normal; e sem fatores de risco). A urina dos pacientes foi colhida após massagem prostática, armazenada e analisada posteriormente a expressão gênica através de reação em cadeia da polimerase em tempo real. Além da análise do perfil de expressão gênica em relação aos casos sem neoplasia, foram avaliados os perfis de acordo com os fatores prognósticos, como: escore de Gleason, PSA, densidade do PSA, estadiamento clínico e porcentagem do fragmento envolvido na biópsia. Posteriormente, as expressões dos genes foram avaliadas de acordo com as características patológicas da peça operatória, como estadio patológico, escore de Gleason, volume tumoral, comprometimento de vesículas seminais e de linfonodos. RESULTADOS: Foi demonstrada uma superexpressão da MMP9 em 85,7% das amostras com câncer em relação ao grupo controle, com média de 6,4x maior. Os genes PSMA, GREB1, hK3 e PCA3 apresentaram um padrão mais heterogêneo, com tendência a subexpressão nos casos de câncer. Quando avaliados conjuntamente, pode-se evidenciar que a superexpressão simultânea da MMP9 e PSMA estava presente em 100% dos pacientes com PSA >= 10ng/ml (p=0,007) e a superexpressão da MMP9 e GREb1 estava presente em 66,7% dos pacientes com < 50% dos fragmentos positivos (p=0,036). Após avaliação anátomo-patológica, foi possível identificar superexpressão do GREB1 em casos pT2 em comparação com pT3 (p=0,031) e superexpressão do PCA3 em casos com volume tumoral maior (>= 11% x < 11%) (p=0,006). CONCLUSÕES: O estudo demonstrou que os marcadores urinários podem ser uma ferramenta útil no diagnóstico e prognóstico do câncer de próstata. Foi evidenciada a superexpressão da MMP9 nos casos de câncer em relação ao grupo controle. Além disso, a superexpressão da MMP9 e PSMA em conjunto pode estar relacionada a tumores com PSA mais alto e, portanto, com prognóstico mais desfavorável, enquanto que a superexpressão da MMP9 e GREb1 em conjunto pode estar relacionado a tumores de menor volume. Também foi possível correlacionar os genes urinários com os achados anátomo-patológicos, com GREb1 significativamente mais expresso em tumores confinados a próstata, enquanto PCA3 mais expresso em casos de maior volume tumoral / INTRODUCTION: Currently, prostate cancer diagnosis is performed through the measurement of serum PSA and digital rectal examination. Any alteration in one or both indicates the need for ultrasound-guided prostate biopsy. However, the vast majority of patients undergoing biopsy do not have cancer and therefore undergo unnecessary biopsies. Moreover, many prostate cancer cases do not need to be treated due to the indolent behavior. Therefore, more accurate methods for diagnosis and prognosis of prostate cancer are necessary and urinary markers are promising tools in the evaluation of prostate tumors. OBJECTIVES: To evaluate the expression profile of 5 genes (MMP9, PSMA, GREB1, hk3, PCA3) in urine of patients with prostate cancer compared with patients without cancer and to determine whether there is a relationship with the pre and post treatment prognostic factors. MATERIAL/METHODS: The study consisted of the analysis of 46 patients with prostate cancer and 28 patients without cancer (PSA < 2.5 ng/ml, normal DRE, and no risk factors). The urine of patients was collected after prostatic massage, stored and subsequently gene expression analyzed by real time polymerase chain reaction. Besides the analysis of gene expression compared to cases without cancer, the profiles according to prognostic factors were evaluated, like Gleason score, PSA, PSA density, clinical staging and percentage fragment involved in the biopsy. Subsequently, gene expressions were evaluated according to the pathological features, such as pathologic stage, Gleason score, involvement of lymph nodes and seminal vesicles. RESULTS: An over-expression of urinary MMP9 was demonstrated in 85.7% of the samples with cancer compared to non-cancer, with a mean of 6.4x. The PSMA, GREB1, hK3 and PCA3 genes showed a more heterogeneous pattern, with a tendency to under-expression in cancer. When considered together, it can be evidenced that the simultaneous over-expression of MMP9 and PSMA was present in 100% of patients with PSA >= 10ng/ml (p=0.036) and over-expression of MMP9 and GREb1 was present in 66.7% of patients < 50% positive fragments involved (p=0,036). After pathological evaluation were identified over-expression of GREB1 in pT2 cases compared to pT3 (p = 0.031), and over-expression of PCA3 in cases with greater tumor volume ( >= 11% x <11%) (p=0.006). CONCLUSIONS: The study showed that urinary markers can be a useful tool in the diagnosis and prognosis of prostate cancer. Overexpression of MMP9 was observed in cancer cases compared to control cases and can be helpful to avoid unnecessary prostate biopsies. Furthermore, overexpression of PSMA and MMP9 together may be related to higher PSA tumors and therefore more unfavorable prognosis, whereas overexpression of MMP9 and GREb1 together may be related to lower volume tumors. It was also possible to correlate urinary genes with pathologic findings with GREb1 significantly more expressed in tumors confined to the prostate, while PCA3 most expressed in cases of higher tumor volume

INTRODUÇÃO: O diagnóstico do câncer de próstata é realizado através da dosagem do PSA sérico e da realização do toque retal. Qualquer alteração dem ambos indicam a necessidade de realização da biópsia de próstata guiado por ultrassom. Contudo, a grande maioria dos pacientes submetidos a biópsia não tem câncer e, portanto, são submetidos a biópsia desnecessariamente. Além disso, muitos casos diagnosticados não precisam ser tratados devido ao comportamento indolente da neoplasia. Portanto, há necessidade de ferramentas mais acuradas no diagnóstico e prognóstico do câncer de próstata e os marcadores urinários são instrumentos promissores na avaliação dessa neoplasia. OBJETIVO: Avaliar o perfil de expressão de 5 genes (MMP9, PSMA, GREB1, hk3, PCA3) na urina de pacientes portadores de câncer de próstata em comparação com pacientes sem a neoplasia e analisar se há relação com os fatores prognósticos pré e pós-tratamento. MATERIAL/MÉTODOS: O estudo constituiu na análise de 46 pacientes portadores de câncer de próstata e 28 pacientes sem suspeita da neoplasia (PSA<2,5ng/ml; TR normal; e sem fatores de risco). A urina dos pacientes foi colhida após massagem prostática, armazenada e analisada posteriormente a expressão gênica através de reação em cadeia da polimerase em tempo real. Além da análise do perfil de expressão gênica em relação aos casos sem neoplasia, foram avaliados os perfis de acordo com os fatores prognósticos, como: escore de Gleason, PSA, densidade do PSA, estadiamento clínico e porcentagem do fragmento envolvido na biópsia. Posteriormente, as expressões dos genes foram avaliadas de acordo com as características patológicas da peça operatória, como estadio patológico, escore de Gleason, volume tumoral, comprometimento de vesículas seminais e de linfonodos. RESULTADOS: Foi demonstrada uma superexpressão da MMP9 em 85,7% das amostras com câncer em relação ao grupo controle, com média de 6,4x maior. Os genes PSMA, GREB1, hK3 e PCA3 apresentaram um padrão mais heterogêneo, com tendência a subexpressão nos casos de câncer. Quando avaliados conjuntamente, pode-se evidenciar que a superexpressão simultânea da MMP9 e PSMA estava presente em 100% dos pacientes com PSA >= 10ng/ml (p=0,007) e a superexpressão da MMP9 e GREb1 estava presente em 66,7% dos pacientes com < 50% dos fragmentos positivos (p=0,036). Após avaliação anátomo-patológica, foi possível identificar superexpressão do GREB1 em casos pT2 em comparação com pT3 (p=0,031) e superexpressão do PCA3 em casos com volume tumoral maior (>= 11% x < 11%) (p=0,006). CONCLUSÕES: O estudo demonstrou que os marcadores urinários podem ser uma ferramenta útil no diagnóstico e prognóstico do câncer de próstata. Foi evidenciada a superexpressão da MMP9 nos casos de câncer em relação ao grupo controle. Além disso, a superexpressão da MMP9 e PSMA em conjunto pode estar relacionada a tumores com PSA mais alto e, portanto, com prognóstico mais desfavorável, enquanto que a superexpressão da MMP9 e GREb1 em conjunto pode estar relacionado a tumores de menor volume. Também foi possível correlacionar os genes urinários com os achados anátomo-patológicos, com GREb1 significativamente mais expresso em tumores confinados a próstata, enquanto PCA3 mais expresso em casos de maior volume tumoral / INTRODUCTION: Currently, prostate cancer diagnosis is performed through the measurement of serum PSA and digital rectal examination. Any alteration in one or both indicates the need for ultrasound-guided prostate biopsy. However, the vast majority of patients undergoing biopsy do not have cancer and therefore undergo unnecessary biopsies. Moreover, many prostate cancer cases do not need to be treated due to the indolent behavior. Therefore, more accurate methods for diagnosis and prognosis of prostate cancer are necessary and urinary markers are promising tools in the evaluation of prostate tumors. OBJECTIVES: To evaluate the expression profile of 5 genes (MMP9, PSMA, GREB1, hk3, PCA3) in urine of patients with prostate cancer compared with patients without cancer and to determine whether there is a relationship with the pre and post treatment prognostic factors. MATERIAL/METHODS: The study consisted of the analysis of 46 patients with prostate cancer and 28 patients without cancer (PSA < 2.5 ng/ml, normal DRE, and no risk factors). The urine of patients was collected after prostatic massage, stored and subsequently gene expression analyzed by real time polymerase chain reaction. Besides the analysis of gene expression compared to cases without cancer, the profiles according to prognostic factors were evaluated, like Gleason score, PSA, PSA density, clinical staging and percentage fragment involved in the biopsy. Subsequently, gene expressions were evaluated according to the pathological features, such as pathologic stage, Gleason score, involvement of lymph nodes and seminal vesicles. RESULTS: An over-expression of urinary MMP9 was demonstrated in 85.7% of the samples with cancer compared to non-cancer, with a mean of 6.4x. The PSMA, GREB1, hK3 and PCA3 genes showed a more heterogeneous pattern, with a tendency to under-expression in cancer. When considered together, it can be evidenced that the simultaneous over-expression of MMP9 and PSMA was present in 100% of patients with PSA >= 10ng/ml (p=0.036) and over-expression of MMP9 and GREb1 was present in 66.7% of patients < 50% positive fragments involved (p=0,036). After pathological evaluation were identified over-expression of GREB1 in pT2 cases compared to pT3 (p = 0.031), and over-expression of PCA3 in cases with greater tumor volume ( >= 11% x <11%) (p=0.006). CONCLUSIONS: The study showed that urinary markers can be a useful tool in the diagnosis and prognosis of prostate cancer. Overexpression of MMP9 was observed in cancer cases compared to control cases and can be helpful to avoid unnecessary prostate biopsies. Furthermore, overexpression of PSMA and MMP9 together may be related to higher PSA tumors and therefore more unfavorable prognosis, whereas overexpression of MMP9 and GREb1 together may be related to lower volume tumors. It was also possible to correlate urinary genes with pathologic findings with GREb1 significantly more expressed in tumors confined to the prostate, while PCA3 most expressed in cases of higher tumor volume

Introdução: O câncer de próstata (CP) é a neoplasia mais comum do homem e o seu rastreamento e métodos de detecção têm sido motivo de grande discussão. Devido a sua alta prevalência, busca-se a identificação de tumores clinicamente significantes, evitando-se o supertratamento e seus consequentes efeitos colaterais. Atualmente a ressonância magnética multiparamétrica e outros marcadores moleculares têm sido utilizados, mas falham em acurácia. A busca de novos marcadores diagnósticos e de caracterização da agressividade do CP é urgente. Objetivos: Identificação do perfil de expressão dos genes ERG, SPOP, PTEN, AMACR, GOLM1, EN2 e NKX3.1 e dos miRNAs 21, 221, 100 e 141 no tecido proveniente de biópsias de próstata por agulha e avaliação de sua acurácia no diagnóstico e determinação do prognóstico do CP. Análise de proteínas glicosiladas na urina através da proteômica e espectometria de massa para o diagnóstico do CP. Materiais e Métodos: Estudo prospectivo, exploratório para identificação de biomarcadores diagnósticos e prognósticos de CP. Cento e trinta e dois pacientes com indicação de biópsia de próstata (PSA > 4,0 ng/ml e/ou alterações no toque retal) foram submetidos a biópsia prostática em sextantes no Hospital das Clínicas da Faculdade de Medicina da USP e no Instituto do Câncer do Estado de São Paulo (ICESP). Uma amostra aleatória de biópsia foi submetida a qRT-PCR para análise da expressão dos genes e miRNAs. A urina foi coletada após a biópsia e mantida a -20oC. Doze amostras de urina sendo seis de pacientes com diagnóstico de CP e seis com hiperplasia próstatica benigna foram submetidas a análise proteômica com espectrometria de massa. Os perfis de expressão de miRNAs, genes e proteínas foram comparados entre pacientes com e sem diagnóstico de CP. Avaliamos também o perfil de expressão de genes e miRNAs e sua relação com a graduação histológica de Gleason. Resultados: Os níveis aumentados de expressão tissular de NKX3, SPOP, AMACR, EN2, GOLM1 e ERG foram significativamente maiores no grupo CP quando comparados ao grupo controle p=0.03, p=0.004, p < 0.001, p < 0.001, p < 0.001, p=0,002 respectivamente. A avaliação da curva ROC revelou AUC de 0,744; 0,726; 0,692; 0,659; 0,646; 0,609 e 0,469 respectivamente para AMACR, GOLM1, EN2, ERG, SPOP, NKX3 e PTEN no diagnóstico do CP. Com base na análise de regressão linear foi proposto um modelo de análise conjunta dessas variáveis e criado um nomograma com GOLM1 e AMACR integrados com idade e níveis de PSA. A acurácia do nomograma proposto foi de 78,2% no diagnóstico do CP. Na avaliação prognóstica comparando dois grupos de Gleason 6 vs 7 a 10, os genes EN2, GOLM1 e AMACR foram significativamente mais expressos nos tumores mais agressivos (p=0,027, p=0,002, p=0,013 respectivamente). A curva ROC revelou AUC de 0,675, 0,727 e 0,684 respectivamente para EN2, GOLM1 e AMACR. Seguindo o mesmo tratamento estatístico do modelo diagnóstico proposto nesse estudo, foi elaborado um nomograma prognóstico com integração do PSA, idade e expressão de GOLM1 que mostrou uma acurácia de 79%. Na avaliação prognóstica entre os grupos Gleason 6 e 7 vs 8, 9 e 10 apenas os marcadores NKX3 e SPOP foram diferencialmente expressos, p=0,036 e p=0,044 respetivamente. A avaliação da curva ROC revelou AUC 0,704 e 0,696 para NKX3 e SPOP respectivamente. O nomograma proposto, a partir dessas informações e tratamento estatístico das variáveis, integrando PSA, idade e expressão de SPOP mostra uma acurácia de 89% na identificação de tumores de alto grau. Os miRNAs não apresentaram expressão significativamente diferente entre os grupos tanto para o diagnóstico quanto para o prognóstico. A análise proteômica revelou um painel de 56 N-glicopeptídeos capaz de discriminar completamente os grupos de pacientes com e sem CP. A avaliação da curva ROC para o painel formado mostrou uma AUC=1. Conclusões: A análise da expressão de genes em fragmento de biópsia de próstata por agulha, aleatoriamente retirado foi capaz de identificar a presença ou não do CP e caracterizar a sua agressividade. O nomograma desenhado a partir da expressão de GOLM1 e AMACR associados a idade e aos níveis de PSA mostrou acurácia de 78,2% no diagnóstico da doença. Os níveis de expressão tecidual de GOLM1 associados ao PSA demonstraram uma acurácia de 79,1% para a identificação de carcinomas com graduação >=7 e os níveis de expressão tecidual de SPOP associados ao PSA demonstraram uma acurácia de 89,0% para a identificação de carcinomas com graduação >=8. Os níveis de expressão de 56 N-glicopeptídeos intactos na urina mostraram uma ROC: AUC de 1 para o diagnóstico do câncer de próstata / Introduction: Prostate cancer (PC) is the most common cancer among men and screening and detection methods have been a matter of great discussion. Due to its high prevalence, there is an urgent need to search for new biomarkers able to distinguish the clinically significant PC, trying to avoid or postpone the side effects related to the curative treatment. Recently, multiparametric magnetic resonance and some molecular markers have been used but fail in accuracy. The search for new markers to diagnose and classify the aggressiveness of PC is urgent. Objective: Evaluate the expression of ERG, SPOP, PTEN, AMACR, GOLM1, EN2 and NKX 3.1 and miRNAs 21, 221, 100 and 141 in prostate tissue obtained by needle biopsy relating the results with the accuracy in the diagnosis and characterization of the aggressiveness of PC. Analysis of glycosylated proteins in the urine by proteomics and mass spectrometry to be applied in the diagnosis of PC. Materials and methods: Exploratory prospective study to identify diagnostic and prognostic biomarkers for PC. One hundred and thirty-two patients underwent prostate biopsy (PSA > 4.0 ng/ml and/or abnormalities in the digital rectal examination) at the Hospital das Clínicas da Faculdade de Medicina da USP and the Cancer Institute of the State of São Paulo (ICESP). A random core was submitted to qRT-PCR for evaluation of gene and miRNA expression. The urine was collected after the biopsy and maintained at -20oC. Twelve samples of urine (six patients with PC and six with benign prostatic hyperplasia) were subjected to proteomic analysis with mass spectrometry. The expression profiles of miRNAs, genes and proteins were compared between patients with and without PC. In addition, the same analysis was performed considering the Gleason and ISUP grading. Results: NKX3, SPOP, AMACR, EN2, GOLM1 and ERG had significantly higher expression in the PC group (p=0.03, p=0.004, p < 0.001, p < 0.001, p=0.002, respectively). Evaluation of ROC curve revealed an AUC of 0.744, 0.726, 0.692, 0.659, 0.646, 0.609 and 0.469 respectively for AMACR, GOLM1, EN2, ERG, SPOP, NKX3 and PTEN. Based on the linear regression analysis, a model of joint analysis of these variables was proposed and a nomogram was created with GOLM1 and AMACR associated with age and PSA levels. The accuracy of this nomogram in diagnosing PC was 78.2%. Considering the prognosis, comparing Gleason 6 vs 7 to 10, EN2, GOLM1 and AMACR were significantly more expressed in more aggressive tumors (p=0.027, p=0.002, p=0.013 respectively). ROC curve evaluation revealed an AUC of 0.675, 0.727 and 0.684 respectively for EN2, GOLM1 and AMACR. Following the same statistical treatment used for diagnosis, a nomogram was created with PSA, age and GOLM1 expression showing an accuracy of 79%. Another prognostic evaluation compared Gleason 6 and 7 vs 8,9 and 10. Only the NKX3 and SPOP were differentially expressed (p=0.036 and p=0.044, respectively) and the ROC curve revealed an AUC 0.704 and 0.696 for NKX3 and SPOP, respectively. A nomogram was designed including age, PSA and SPOP expression. The accuracy for this model in identifying high grade tumors was 89%. MiRNAs expression was not different between the groups considering diagnosis and prognosis. Proteomics analysis revealed a panel of 56 N-glycopeptides able to completely discriminate the groups with and without PC with an (ROC: AUC=1). Conclusion: Evaluating the expression of genes in a random core of prostate biopsy we were able to identify the presence of PC and to characterize its aggressiveness. A nomogram using GOLM1 and AMACR associated with PSA serum levels and age showed and accuracy of 78.2% in diagnose PC. The levels of GOLM1and PSA showed an accuracy of 79.1% in the identification of PC Gleason >=7. SPOP and PSA showed and accuracy of 89% in the identification of PC Gleason >=8. The expression levels of 56 N-glycoproteins perfectly discriminated PC and BPH (ROC: AUC=1)