Evaluación de la clasificación molecular del cáncer gástrico por inmunohistoquímica e hibridación in situ y su relación con la expresión de PD-L1 en pacientes del Hospital Universitario Nacional entre el 2016 - 2021

Abstract

Introducción: El cáncer gástrico sigue siendo una de las neoplasias malignas más comunes y letales en todo el mundo. Una mejor comprensión de los diferentes mecanismos moleculares del cáncer gástrico podría llevar a la individualización de blancos terapéuticos y garantizar su eficacia. De ahí la necesidad de uso de métodos simplificados para la subtipificación de este cáncer extrapolando la clasificación del AGC y el GAIC. Objetivo: Evaluar los subgrupos moleculares del carcinoma gástrico usando métodos de IHQ e HIS, basados en un panel de 4 marcadores (MLH1, E-cadherina, P53 y ARNm del virus de Epstein-Barr) y su relación con la expresión de PD L1 en una población colombiana. Metodología: Uso de microarreglos de tejido para la evaluación mediante IHQ e HIS en un grupo de muestras embebidas en parafina y clasificar estos según la clasificación del AGC, el GAIC y la clasificación integrada. Resultados: Se encontraron un total de 25 pacientes, que se distribuyeron según cada clasificación de la siguiente manera: clasificación integral: G1: 8 %, G2: 12 %, G3: 20 %, G4: 36 % y G5: 24 %; clasificación AGC: EBV: 8 %, MSI: 12 %, GS: 20 % y CIN 60 %; y clasificación GAIC: MSI: 12 %, MSS / EMT: 20 %, MSS/TP53-: 36 % y MSS/TP53+: 32 %. Se identifico 8 % de los casos tenían un puntaje PPC≥1 para PD-L1. Conclusión: Los algoritmos de subtipificación de cáncer gástrico son reproducibles y asequibles, permitiendo reproducir las clasificaciones AGC, GAIC e integradas de cáncer gástrico, utilizando técnicas disponibles en el diagnóstico de rutina. (Texto tomado de la fuente)

Introduction: Gastric cancer remains one of the most common and lethal malignancies worldwide. A better understanding of the different molecular mechanisms of gastric cancer could help identify therapeutic targets and guarantee their efficacy. Hence the need to use simplified methods for the subtyping of this cancer, extrapolating the AGC and GAIC classification. Objective: The molecular subgroups of gastric carcinoma will be evaluated using IHC and HIS methods, based on a panel of 4 markers (MLH1, E-cadherin, P53 and Epstein-Barr virus mRNA) and their relationship with PD L1 expression. in a Colombian population. Methodology: Use of tissue microarrays for evaluation by means of IHC and HIS in a group of samples embedded in paraffin and classifying these according to the AGC, GAIC and integrated classifications. Results: A total of 25 patients were found, who were distributed according to each classification as follows: comprehensive classification: G1: 8 %, G2: 12 %, G3: 20 %, G4: 36 % and G5: 24 %; AGC classification: EBV: 8 %, MSI: 12 %, GS: 20 % and CIN 60 %; and GAIC classification: MSI: 12 %, MSS/EMT: 20 %, MSS/TP53-: 36 % and MSS/TP53+: 32 %. 8 % of cases having a PPC score≥1 for PD-L1 are identified. Conclusion: Gastric cancer subtyping algorithms are reproducible and affordable, reproducing AGC, GAIC, and integrated classifications of gastric cancer, using techniques available in routine diagnosis