ESCUELA DE DOCTORADO

 
Tesis Doctorales de la Universidad de Alcalá
Más información
DESARROLLO DE MODELOS PREDICTIVOS EN EL CARCINOMA VESICAL TRATADO MEDIANTE CISTECTOMÍA RADICAL
Autor/aGolmayo Muñoz-delgado, Eva
DepartamentoBiología de Sistemas
Director/aSánchez Chapado, Manuel Vicente
Codirector/aSantiago Martín, María del Carmen
Fecha de defensa29/06/2018
CalificaciónSobresaliente Cum Laude
ProgramaCiencias de la Salud (RD 99/2011)
Mención internacionalNo
ResumenINTRODUCCIÓN: El carcinoma vesical es la neoplasia maligna más frecuente del tracto urinario y la undécima neoplasia más frecuente a nivel mundial. El 70% de estas neoplasias son superficiales en el momento del diagnóstico y el 30% son músculo infiltrantes. Los tumores músculo infiltrantes, así como los tumores superficiales que no se controlan con tratamientos conservadores, son tratados mediante la cistectomía radical y linfadenectomía extendida, tratamiento considerado el estándar para este tipo de tumores para el control de la enfermedad. A pesar de la exigencia de este tratamiento, de la alta comorbilidad, la enfermedad progresa con frecuencia y causa la muerte en el 50% de los pacientes cistectomizados a los 5 años. Estos datos hacen pertinente seguir estudiando el cáncer vesical, su caracterización, pronóstico y definir eventuales categorías tributarias de tratamientos ajustados. MATERIAL Y MÉTODOS: Se ha realizado un estudio de cohortes clínico retrospectivo sobre una población de 270 pacientes sometidos a una cistectomía radical y linfadenectomía ilioobturatriz bilateral tras el diagnóstico de carcinoma vesical músculo infiltrante o no infiltrante pero no respondedores al tratamiento conservador, ya sea con histología urotelial como no urotelial. Los pacientes seleccionados fueron operados entre Mayo de 1990 y Diciembre de 2015 en el Servicio de Urología del Hospital Príncipe de Asturias de Alcalá de Henares. El seguimiento de los pacientes se extiende hasta Diciembre 2016, fecha en la que se cierra el estudio. RESULTADOS: La muerte perioperatoria fue de 10 pacientes (4%). La mediana de seguimiento de 32 meses. La muerte global tuvo lugar en 141 pacientes, que corresponde a un 58,8% de nuestra muestra. La supervivencia global fue del 50% y 32% a los 5 y 10 años. La muerte cáncer específica ocurrió en un 40% de nuestros pacientes. La supervivencia cáncer-específica a los 5 y 10 años fue del 59 y 50%. La progresión local tuvo lugar en un 7% de los casos y a distancia en un 37 %. El modelo predictivo para la SG incluyó como variables predictivas el estadio T patológico, edad, la hidronefrosis y la invasión linfovascular con una capacidad predictiva de 0.70. El modelo predictivo para la SCE incluyó como variables independientes el estadio T patológico y la invasión linfovascular con una capacidad predictiva de 0.75. En el modelo predictivo para la SCE se incluyeron como variables independientes la edad, la invasión linfovascular, los márgenes quirúrgicos positivos y el estadio N patológico con una capacidad predictiva de 0.75 La validación externa del modelo de Xylinas obtuvo una capacidad predictiva de 0.72 CONCLUSIONES: 1. Las variables que se comportaron como factores pronósticos independientes para predecir la supervivencia global fueron la edad, la invasión linfovascular, la hidronefrosis y el estadio T patológico. 2. Para la predicción de la supervivencia cáncer específica, las variables predictivas independientes en nuestra cohorte fueron la invasión linfovascular y el estadio T patológico. 3. Las variables predictoras independientes para la supervivencia libre de progresión fueron los márgenes positivos, la invasión linfovascular y el estadio ganglionar. 4. Es posible crear modelos predictivos con la representación gráfica mediante un nomograma para el análisis de la SG, SCE y SLP en pacientes sometidos a CR con intención curativa 5. Nuestros nomogramas han presentado una buena capacidad predictiva, en torno al 0,7-0,75, si bien sería conveniente realizar una validación externa para poder ser aplicado en otras poblaciones. 6. La validación externa del modelo de recurrencia de Xylinas ha presentado una capacidad predictiva del 0,72 al emplearlo sobre nuestra población aplicando los mismos criterios de inclusión y exclusión empleado por Xylinas para su modelo.