Eduardo Caetano Albino da Silva
ESTUDO DA EXPRESSÃO DE MARCADORES METABÓLICOS EM TUMORES DE CÉLULAS
GERMINATIVAS, COM ÊNFASE NOS TRANSPORTADORES DE MONOCARBOXILATOS
Dissertação apresentada ao Programa de Pós-
Graduação da Fundação Pio XII – Hospital de Câncer
de Barretos para obtenção do Título de Mestre em
Ciências da Saúde
Área de Concentração: Oncologia
Orientadora: Profª. Dra. Céline Marques Pinheiro
Co-orientador: Dr. Cristovam Scapulatempo Neto
Barretos, SP
2016
FICHA CATALOGRÁFICA
Preparada por Martins Fideles dos Santos Neto CRB 8/9570
Biblioteca da Fundação Pio XII – Hospital de Câncer de Barretos
S586e Silva, Eduardo Caetano Albino da.
Estudo da expressão de marcadores metabólicos em tumores de células germinativas, com ênfase nos transportadores de monocarboxilatos / Eduardo Caetano Albino da Silva. - Barretos, SP 2016.
80 f. : il. Orientador: Drª. Céline Marques Pinheiro Co-Orientador: Dr. Cristovam Scapulatempo Neto Dissertação (Mestrado em Ciências da Saúde) – Fundação Pio XII – Hospital
de Câncer de Barretos, 2016. 1. Neoplasias Embrionárias de Células Germinativas. 2. Metabolismo
Energético. 3. Transportadores de Ácidos Monocarboxílicos. 4. Ácido Lático. 5. Imuno-Histoquímica. 6. Análise Serial de Tecidos. I. Autor. II.Pinheiro, Céline Marques. III. Scapulatempo Neto, Cristovam. IV. Título
CDD 571.6
FOLHA DE APROVAÇÃO
Eduardo Caetano Albino da Silva
Estudo da expressão de marcadores metabólicos em tumores de células germinativas, com ênfase
nos transportadores de monocarboxilatos.
Dissertação apresentada ao Programa de Pós-Graduação da Fundação Pio XII – Hospital de Câncer de
Barretos para obtenção do Título de Mestre em Ciências da Saúde - Área de Concentração: Oncologia
Data da aprovação: 28/03/2016
Banca Examinadora:
Prof.ª Dra. Maria de Fátima Monginho Baltazar
Instituição: Escola de Ciências da Universidade do Minho
Prof.ª Dra. Kátia Ramos Moreira Leite
Instituição: Fundação Antônio Prudente – Hospital AC Camargo
Prof.ª Dra. Céline Marques Pinheiro
Orientador
Prof. Dra. Rozany Mucha Dufloth
Presidente da Banca
SUPORTE À PESQUISA POR AGÊNCIA DE FOMENTO
Este trabalho recebeu apoio do Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e
Tecnológico (CNPq) através de auxílio à Pesquisa (processo número 480119/2013-9).
“Esta pesquisa foi elaborada e está apresentada de acordo com as normas da Pós
Graduação do Hospital de Câncer de Barretos – Fundação Pio XII, baseando-se no Regimento
do Programa de Pós Graduação em Oncologia e no Manual de apresentação de Dissertações
e Teses do Hospital de Câncer de Barretos. Os pesquisadores declaram que este trabalho foi
realizado em concordância com Código de Boas Práticas Científicas (FAPESP), não havendo
nada em seu conteúdo que possa ser considerado como plágio, fabricação ou falsificação de
dados. As opiniões, hipóteses e conclusões ou recomendações expressas neste material são
de responsabilidade dos autores e não necessariamente refletem a visão da Fundação Pio XII
– Hospital de Câncer de Barretos”.
“Embora o Núcleo de Apoio ao Pesquisador do Hospital de Câncer de Barretos tenha
realizado as análises estatísticas e orientado sua interpretação, a descrição da metodologia
estatística, a apresentação dos resultados e suas conclusões são de inteira responsabilidade
dos pesquisadores envolvidos”.
À minha esposa Ana Carolina e ao meu filho Lucas,
com muito amor, pelo companheirismo, compreensão,
apoio e afeto em todos os nossos momentos.
Aos meus pais Mário e Eliana, com todo o amor,
respeito e admiração, pela presença, confiança e
suporte, desde os meus primeiros passos e primeiras
palavras.
Aos meus irmãos Danilo e Henrique, pela parceria e
amizade, desde nossa infância.
Ao meu sogro José Mauro, minha sogra Mara e
meus cunhados Felipe e Gabriel, por serem minha
segunda família, pelo apoio e paciência em tantos fins
de semana de estudos.
AGRADECIMENTOS
À Profª Drª Céline Pinheiro, que muito me ensina, com seu amplo conhecimento,
paciência, parceria e orientação.
Ao amigo Cristovam Scapulatempo, pelo companheirismo, apoio e orientação em
todas as etapas deste projeto.
Ao Dr. Flavio Cárcano, pela parceria e dedicação no desenvolvimento deste trabalho.
À Profª Drª Fátima Baltazar, pelo apoio e contribuição nas bancas de
acompanhamento e qualificação.
Ao Dr. Luiz Fernando Lopes pelas contribuições com o trabalho e o conhecimento.
Aos amigos do Departamento de Patologia, pela compreensão e apoio ao longo destes
anos de convivência.
À Fabiana, Letícia e Patrícia, pela paciência e dedicação na construção dos TMAs.
À equipe do Núcleo de Apoio ao Pesquisador, especialmente Thais, Cleyton e Marcos,
pelo suporte, paciência e dedicação na consistência e análise dos dados.
Aos pacientes e ao Hospital de Câncer de Barretos, pela estrutura e o apoio à
pesquisa e ao conhecimento.
SUMÁRIO
1 INTRODUÇÃO
1
1.1 Tumores de células germinativas 1
1.2 Metabolismo tumoral 3
1.2.1 Metabolismo e carcinogênese 4
1.2.2 MCTs 5
1.2.2.1 MCTs e câncer 6
1.2.2.2 MCTs como potenciais alvos terapêuticos 8
1.2.3 Metabolismo e TCGs
9
2 JUSTIFICATIVA
10
3 OBJETIVOS 11
3.1 Objetivo geral 11
3.2 Objetivos específicos
11
4 MATERIAL E MÉTODOS 12
4.1 Delineamento do estudo 12
4.2 População de estudo 12
4.3 Metodologia 12
4.3.1 Seleção dos casos 12
4.3.2 Construção de TMAs 13
4.3.3 Reações de imuno-histoquímica 14
4.3.4 Variáveis de estudo 16
4.3.5 Análise estatística 16
4.3.6 Questões éticas
17
5 RESULTADOS 18
5.1 Caracterização da amostra 18
5.2 Avaliação da marcação imuno-histoquímica e definição dos pontos
de corte de positividade dos marcadores
22
5.3 Caracterização da expressão dos marcadores metabólicos em
amostras de TCG e de tecido normal
23
5.4 Validação do método de TMA 26
5.5 Associação entre a expressão das proteínas relacionadas ao
metabolismo e os parâmetros clinicopatológicos dos pacientes
27
5.5.1 Associação entre a coexpressão dos MCTs e a chaperona CD147 e
os parâmetros clinicopatológicos dos pacientes
37
6 DISCUSSÃO
42
7 CONCLUSÕES
47
REFERÊNCIAS 48
ANEXOS 57
Anexo A Ficha de coleta de dados 57
Anexo B Parecer de aprovação do Comitê de Ética em Pesquisa 63
LISTA DE FIGURAS
Figura 1 - Representação esquemática do metabolismo de glicose por fosforilação
oxidativa e glicólise anaeróbica em tecidos diferenciados, assim como
da glicólise aeróbica nos tecidos proliferativos e neoplásicos
3
Figura 2 - Características fundamentais das células malignas, incluindo a
reprogramação metabólica
4
Figura 3 - Representação esquemática da carcinogênese, representando desde
células normais (cinza), hiperplásicas (rosa), hipóxicas (azul). A
adaptação para fenótipo glicolítico (verde) e seleção de células móveis
capazes de romper a membrana basal (amarela)
5
Figura 4 - Representação esquemática evidenciando em vermelho o efluxo de
lactato mediado por MCTs, como por exemplo MCT1 e MCT4, e em
verde o influxo de lactato mediado por MCT2, por exemplo
6
Figura 5 - Representação esquemática da exportação de lactato por MCT1 e
MCT4 e sua associação com a proteína CD147
7
Figura 6 - FDG-PET de um paciente de 48 anos com suspeita de câncer de
testículo, pré-orquiectomia
9
Figura 7 - Tipos histológicos de TCGs à coloração de H&E. A) Teratoma maduro; B)
Teratoma imaturo; C) Seminoma; D) Tumor do Seio endodérmico; E)
Carcinoma embrionário; F) Coriocarcinoma
19
Figura 8 - Intensidades de marcação membranar à imuno-histoquímica (MCT4
como exemplo). A) Negativo; B) Fraco; C) Moderado; D) Intenso
22
Figura 9 - Expressão dos marcadores metabólicos em tecido normal. A) MCT1 em
ovário; B) MCT4 em ovário; C) MCT4 em testículo; D) CD147 em
testículo
24
Figura 10 - Expressão dos marcadores metabólicos em tumores benignos
(teratomas maduros). A) MCT1; B) MCT2; C) MCT4, D) CD147
25
Figura 11 - Expressão dos marcadores metabólicos em seminomas. A) MCT1; B)
MCT2 (citoplasmático); C) MCT4; D) CD147
25
Figura 12 - Expressão dos marcadores MCT1, MCT2, MCT4 e CD147 nos TMAs
(colunas 1 e 3) e nos cortes inteiros (colunas 2 e 4). Magnificação de
100x (colunas 1 e 2) e 400x (colunas 3 e 4)
26
Figura 13 - Curvas de sobrevida global (Kaplan-Meier) dos pacientes com tumores
malignos de testículo associadas à expressão membranar das proteínas
MCT1, MCT2, MCT4 e CD147
32
Figura 14 - Curvas de sobrevida global (Kaplan-Meier) dos pacientes com tumores
malignos de ovário associadas à expressão membranar das proteínas
MCT1, MCT2, MCT4 e CD147
35
Figura 15 - Curvas de sobrevida livre de evento (Kaplan-Meier) dos pacientes com
tumores malignos de testículo associadas à expressão membranar das
proteínas MCT1, MCT2, MCT4 e CD147
36
Figura 16 - Curvas de sobrevida livre de evento (Kaplan-Meier) dos pacientes com
tumores malignos de ovário associadas à expressão das proteínas
MCT1, MCT2, MCT4 e CD147
37
Figura 17 - Curvas de sobrevida global (Kaplan-Meier) dos pacientes com tumores
malignos de testículo associadas à coexpressão das proteínas
MCT1/CD147 e MCT4/CD147
41
Figura 18 - Curvas de sobrevida livre de evento (Kaplan-Meier) dos pacientes com
tumores malignos de testículo associadas à coexpressão das proteínas
MCT1/CD147 e MCT4/CD147
41
LISTA DE TABELAS
Tabela 1 - Caracterização do perfil demográfico e clínico dos pacientes
estudados (n=262) (Barretos, 2015)
18
Tabela 2 - Caracterização do perfil clínico dos pacientes com tumores benignos
(n=67) (Barretos, 2015)
19
Tabela 3 - Caracterização do perfil clínico e anatomopatológico dos pacientes
com tumores malignos de testículo (n=160) (Barretos, 2015)
20
Tabela 4 - Caracterização do perfil clínico e anatomopatológico dos pacientes
com tumores malignos de ovário (n=30) (Barretos, 2015)
21
Tabela 5 - Pontos de corte da expressão dos marcadores metabólicos com base
na curva Roc, com medidas de discriminação (Barretos, 2015)
23
Tabela 6 - Frequências de expressão membranar de MCT1, MCT2, MCT4 e
CD147 em tecido normal e tumores malignos de testículo (Barretos,
2015)
24
Tabela 7 - Frequências de expressão membranar de MCT1, MCT2, MCT4 e
CD147 em tumores benignos e malignos de ovário (Barretos, 2015)
24
Tabela 8 - Concordância entre expressão das proteínas nos TMAs e cortes
inteiros
27
Tabela 9 - Associação da expressão membranar de MCT1, MCT2, MCT4 e CD147
com as características clinicopatológicas em TCGs testiculares de
adultos (Barretos, 2015)
28
Tabela 10 - Associação entre a expressão membranar de MCT1, MCT2, MCT4 e
CD147 e o tamanho das neoplasias testiculares (Barretos, 2015)
29
Tabela 11 - Associação da expressão membranar de MCT1, MCT2, MCT4 e CD147
com características clínico patológicas em TCGs de ovário (Barretos,
2015)
29
Tabela 12 - Estimativa da sobrevida global considerando variáveis clínicas e
expressão das proteínas em TCGs testiculares (Barretos, 2015)
30
Tabela 13 - Estimativa da sobrevida global considerando variáveis clínicas e
expressão das proteínas em TCGs ovarianos (Barretos, 2015)
31
Tabela 14 - Estimativa da sobrevida livre de evento considerando variáveis clínicas
e expressão das proteínas em TCGs testiculares (Barretos, 2015)
33
Tabela 15 - Estimativa da sobrevida livre de evento considerando variáveis clínicas
e expressão das proteínas em TCGs ovarianos (Barretos, 2015).
34
Tabela 16 - Associação da expressão de MCT1, MCT2 e MCT4 com a expressão de
CD147 em TCGs de testículo (Barretos, 2015)
38
Tabela 17 - Associação entre coexpressão de MCT1/CD147 e MCT4/CD147 com
características clínico patológicas em TCGs de testículo (Barretos,
2015)
39
Tabela 18 - Associação entre coexpressão MCT1/CD147 e MCT4/CD147 e o
tamanho das neoplasias testiculares (Barretos, 2015)
40
Tabela 19 - Associação entre coexpressão MCT1/CD147 e MCT4/CD147 com
características clínico patológicas em TCGs de ovário (Barretos, 2015)
40
LISTA DE ABREVIATURAS
EUA
Estados Unidos da América
FDG-PET Pósitrons com Fluorodesoxiglicose
HE Hematoxilina e Eosina
HIF-1 Fator Induzido por Hipóxia-1
H2O2 Peróxido de Hidrogênio
IC Intervalo de Confiança
IHQ Imuno-histoquímica
MCTs Transportadores de Monocarboxilatos
pH Potencial Hidrogênico
SAME Serviço de Arquivo Médico e Estatística
TMA Tissue Microarray
TCGs Tumores de Células Germinativas
VEGFs Fatores de Crescimento Endotelial Vascular
VPN Valor Preditivo Negativo
VPP Valor Preditivo Positivo
RESUMO
SILVA ECA. Estudo da expressão de marcadores metabólicos em tumores de células
germinativas, com ênfase nos transportadores de monocarboxilatos. Dissertação
(Mestrado). Barretos: Hospital de Câncer de Barretos; 2016.
JUSTIFICATIVA: Ao considerar que o papel dos transportadores de monocarboxilatos (MCTs)
nos tumores de células germinativas (TCGs) foi pouco explorado, surge a oportunidade de
pesquisar a relevância biológica destes marcadores metabólicos e da chaperona CD147
neste tipo tumoral. O estudo dos marcadores metabólicos em TCGs pode contribuir para a
identificação destes como potenciais marcadores prognósticos e preditivos, e, além disso,
auxiliar na identificação de novos alvos terapêuticos. OBJETIVOS: Caracterizar a expressão
de MCT1, MCT2, MCT4 e CD147 em amostras de TCGs de pacientes do Hospital de Câncer de
Barretos organizadas em Tissue Microarray (TMA) e validar este método para o estudo da
expressão destas proteínas. Comparar a expressão destas proteínas entre TCGs e tecido não
neoplásico, e associar os dados de expressão com os dados clinicopatológicos dos pacientes.
MATERIAIS E MÉTODOS: Estudo de coorte retrospectivo, com 262 casos de TCG com tecido
tumoral disponível no serviço de patologia do Hospital do Câncer de Barretos. A coleta de
dados clínicos foi realizada por meio de revisão de prontuários dos pacientes selecionados
para o estudo. Foram confeccionados 9 blocos de Tissue Microarray (TMA) para análise
imuno-histoquímica (IHQ), sendo 6 blocos de tecido tumoral e 3 blocos de tecido normal.
Para validação da técnica de TMA, 45 casos foram selecionados aleatoriamente e
submetidos a IHQ em cortes de lâmina inteira do bloco doador. Foram utilizados o teste qui
quadrado de Pearson ou teste Exato de Fisher para comparar a frequência de expressão dos
diferentes marcadores e a sua associação com os dados clinicopatológicos dos pacientes. O
teste de Mann-Whitney foi utilizado para avaliar a associação entre a expressão dos
marcadores e o tamanho tumoral. As curvas de sobrevida global e livre de doença foram
estimadas utilizando o método de Kaplan-Meier e os dados comparados usando o teste de
log rank. RESULTADOS: Observou-se uma concordância substancial entre TMAs e cortes
inteiros para MCT2 e CD147, e moderada para MCT1 e MCT4. As proteínas MCT1, MCT4 e
CD147 foram sobrexpressas nos TCGs malignos, enquanto o MCT2 foi sobrexpresso em TCGs
benignos. Nos tumores malignos de testículo, houve associação estatisticamente
significativa entre MCT1 e maiores estadios, maior estadiamento M, maior estadiamento N e
tipo histológico; entre MCT4 e maiores estadios, maior estadiamento M, maior tamanho
tumoral, maiores estadiamentos T, tipo histológico, maiores estratificações de risco e
presença de invasão vascular; e a CD147 apresentou associação com maiores estadios, maior
estadiamento M, maior estadiamento N e tipo histológico. Nestes tumores, a expressão de
MCT4 foi associada a menor sobrevida global e livre de eventos. Nos tumores malignos de
ovário, observou-se associação apenas entre MCT1 e o tipo histológico. Nestes tumores, a
expressão de CD147 foi associada a menor sobrevida global e livre de eventos.
CONCLUSÕES: O TMA demonstrou ser um método de concordância substancial a moderada
com cortes inteiros para estudo dos marcadores metabólicos em TCGs. Estes marcadores
foram associados a características clinicopatológicas de pior prognóstico, além de menor
sobrevida global e livre de eventos, principalmente nos tumores testiculares. Deste modo,
reforça-se a importância dos MCTs e o CD147 como potenciais marcadores prognósticos ou
preditivos, além de possíveis alvos terapêuticos.
Palavras-chave: Neoplasias Embrionárias de Células Germinativas, Metabolismo Energético,
Transportadores de Ácidos Monocarboxílicos, Ácido Lático, Imuno-Histoquímica, Análise
Serial de Tecidos.
ABSTRACT
SILVA ECA. Study of the expression of metabolic markers in germ cell tumors, with emphasis
on monocarboxylate transporters. Dissertation (Master’s degree). Barretos: Barretos Cancer
Hospital; 2016.
BACKGROUND: Since the role of monocarboxylate transporters (MCTs) in germ cell tumors
(GCTs) is little explored, the opportunity to search the biological relevance of these
metabolic markers and their auxiliary protein CD147 in this type of tumor arises. The study
of these metabolism-related proteins in GCTs may contribute to their identification as
potential prognostic and predictive markers, and, moreover, assist in the identification of
new therapeutic targets. AIMS: To evaluate the expression of MCT1, MCT2, MCT4 and
CD147 in tumor samples from patients with GCTs from Barretos Cancer Hospital organized in
Tissue Microarrays (TMAs) and validate this technique for evaluation of the expression of
these proteins. To compare the expression on GCTs and non-neoplastic tissue and correlate
the expression with clinicopathological data. MATERIALS AND METHODS: Retrospective
cohort study, with 262 GCT cases with tumor tissue available in the pathology service of
Barretos Cancer Hospital. The clinical data collection was performed by means of a review of
the medical records of the patients selected for the study. A total of 9 blocks of tissue
microarray (TMA) were obtained for immunohistochemistry (IHC), being 6 blocks of tumor
tissue and 3 blocks of normal tissue. To validate the technique of TMA, 45 cases were
randomly selected and submitted to IHC in whole slide cuts of donor block. Pearson chi
square test or Fisher exact test were used to compare the frequency of expression of the
different proteins and their association with patients’ clinicopathological data. The Mann-
Whitney test was used to evaluate the association between the expression of markers and
tumor size. Overall survival and disease-free survival curves were estimated using the
Kaplan-Meier method and data were compared using the log rank test. RESULTS: There was
substantial agreement between the expression of MCT2 and CD147 in TMAs and whole
sections, while for MCT1 and MCT4 the agreement was moderate. The proteins MCT1, MCT4
and CD147 were overexpressed in malignant GCTs, while MCT2 was overexpressed in benign
GCTs. In malignant testicle tumors, MCT1 was associated with higher stages, higher M stage,
higher N stage and histological type; MCT4 with higher stages, higher M stage, higher tumor
size, higher T stage, histological type, higher risk stratification and presence vascular
invasion; while CD147 was associated with greater stages, greater M stage, greater N stage
and histological type. Among these tumors, the expression of MCT4 was associated with
lower overall and event free survival. In malignant ovarian tumors, there was only
association between MCT1 and histological type. Among these tumors, CD147 expression
was associated with lower overall and event free survival. CONCLUSIONS: TMA
demonstrated a substantial to moderate agreement with whole sections for the metabolic
markers on GCTs. The metabolism-related proteins evaluated in the present study were
associated with clinicopathological characteristics of worst prognosis, as well as lower global
and event free survival, especially in testicular tumors. Therefore, this study highlights the
importance of MCTs and CD147 as potential prognostic or predictive markers, and also as
possible therapeutic targets in GCTs.
Keywords: Neoplasms, Germ Cell and Embryonal; Energy Metabolism; Monocarboxylic Acid
Transporters; Lactic Acid; Immunohistochemistry; Tissue Array Analysis.
1
1 INTRODUÇÃO
1.1 Tumores de células germinativas
Os Tumores de Células Germinativas (TCGs) englobam um grupo variado de neoplasias
com diferentes apresentações clínicas, características histológicas e comportamento
biológico1, 2. São neoplasias que atingem ambos os sexos, crianças e adultos, com sítio
primário gonadal ou extra-gonadal1, 2.
Os TCGs de testículo são entidades relativamente raras, mas, em homens jovens,
representam as neoplasias malignas sólidas mais frequentes1-4. Um estudo epidemiológico
realizado nos Estados Unidos da América (EUA) identificou que os TCGs são as neoplasias
malignas mais comuns em norte-americanos do sexo masculino entre 15 a 34 anos,
correspondendo a 98% de todos os tumores malignos de testículo4. Estes tumores
apresentam um pico precoce entre zero e um ano de idade e um aumento acentuado após a
puberdade5. Apesar dos variados subtipos histológicos, para fins prognósticos e
terapêuticos, os TCGs testiculares são frequentemente agrupados em seminomatosos e não-
seminomatosos4.
Em mulheres, os TCGs representam dois terços das neoplasias malignas de ovário em
pacientes menores de 20 anos6. Estes compartilham vários aspectos histológicos e
citogenéticos com os TCGs testiculares1. Diferentemente dos tumores testiculares, a sua
incidência tem um aumento considerável a partir dos cinco anos de idade5. Tanto nos
tumores ovarianos quanto testiculares, nota-se a sua correlação clínica e fisiopatológica com
as disgenesias gonadais1, 6.
Em adultos, menos de 20% dos TCGs são extra-gonadais. Estes têm uma
predominância no sexo masculino e, às vezes, estão associados à síndrome de Klinefelter1.
Os TCGs extra-gonadais têm morfologia semelhante aos gonadais e podem ser encontrados
em diferentes localizações. Os sítios mais frequentes são ao longo da linha média, como por
exemplo, o sistema nervoso central, mediastino, retroperitônio e sacrococcígeo. A
ocorrência preferencial ao longo da linha média pode ser justificada por um defeito na
migração das células germinativas primordiais durante o período embrionário. Os TCGs
extra-gonadais seriam portanto, resultado da transformação maligna destes resquícios de
células germinativas primordiais5. As localizações extra-gonadais mais frequentes são
2
mediastino, pineal, retroperitônio e encéfalo para o sexo masculino, e placenta, pelve, útero
e encéfalo para o sexo feminino. O local acometido também tem diferentes incidências de
acordo com a faixa etária, sendo notável o aumento após a puberdade em mediastino e
retroperitônio5. Tais diferenças epidemiológicas referentes à localização em relação à faixa
etária sugerem que podem haver diferenças etiológicas entre TCGs gonadais e extra-
gonadais. Em geral, o prognóstico é pior nos TCGs extra-gonadais do que nos gonadais5.
Há também diferenças clínicas e biológicas entre as neoplasias de crianças e adultos,
que sugerem diferenças etiológicas entre as idades. Estas podem ser explicadas pelas
características da célula germinativa e seu estágio de evolução embrionária ou sua relação
com a maturação sexual2. Por exemplo, teratomas testiculares em meninos são clinicamente
benignos, enquanto em homens pós-púberes são malignos, independente do grau de
imaturidade7.
Apesar de apresentarem tantas diferenças, os TCGs compartilham a célula germinativa
primordial como a sua presumida "célula de origem"1.
Considerando as características histológicas, tradicionalmente, os TCGs são
classificados em teratoma (maduro e imaturo), seminoma, germinoma, disgerminoma,
seminoma espermatocítico, carcinoma embrionário, tumor do seio endodérmico,
coriocarcinoma e poliembrioma. Tais histologias podem ocorrer na forma pura ou mista,
quando há combinação de proporções variáveis de dois ou mais tipos diferentes. O
comportamento clínico reflete esta heterogeneidade histológica e pode variar desde
neoplasias benignas, com prognóstico favorável, a neoplasias malignas, com maior risco de
recaída pós-tratamento e menores taxas de sobrevida3, 7, 8.
O diagnóstico dos TCGs é geralmente baseado em manifestações clínicas, identificação
de lesões em exames de imagem e avaliação histológica. Há também marcadores séricos
(alfa-feto-proteína e gonadotrofina coriônica) que são úteis tanto para o diagnóstico quanto
para a avaliação de resposta ao tratamento.
Como opções terapêuticas há o tratamento cirúrgico, além de quimioterapia e,
raramente, radioterapia. O esquema terapêutico adotado depende da histologia, da
localização e do estadio das neoplasias.
Apesar das opções terapêuticas e do bom potencial de cura para boa parte dos
tumores germinativos, certos pacientes mantêm prognóstico desfavorável, a despeito da
3
terapêutica. Isto reforça a necessidade de se entender melhor a complexidade e
heterogeneidade biológica dos TCGs, a fim de melhorar a estratificação de risco e otimizar o
tratamento3. Desta forma, a identificação de novos marcadores prognósticos pode ser útil
naqueles pacientes de maior risco para prognóstico desfavorável. Além disso, a identificação
de novos alvos terapêuticos seria útil para fornecer a estes pacientes de risco esquemas
alternativos ou adicionais aos atualmente empregados.
1.2 Metabolismo tumoral
Os tecidos normais diferenciados obtêm energia preferencialmente pela fosforilação
oxidativa, que ocorre na presença de oxigênio, sendo uma via bastante eficiente do ponto de
vista energético. Na ausência de oxigênio, estes tecidos fazem glicólise anaeróbica (ou
fermentação lática), a qual é menos eficaz energeticamente e leva à produção lactato. Já os
tecidos proliferativos e neoplásicos tendem a obter energia através de glicólise aeróbica, na
qual há grande consumo de glicose e alta produção de lactato, tanto na presença quanto
ausência de oxigênio9 (Figura 1). Esta preferência pelo metabolismo glicolítico, mesmo na
presença de oxigênio, foi inicialmente descrita por Otto Warburg, em 195610 e atualmente
esta reprogramação metabólica é considerada uma das características fundamentais das
células malignas11, 12 (Figura 2).
Fonte: Vander Heiden et al. 9
Figura 1 - Representação esquemática do metabolismo de glicose por fosforilação
oxidativa e glicólise anaeróbica em tecidos diferenciados, assim como da glicólise
aeróbica nos tecidos proliferativos e neoplásicos
4
1.2.1 Metabolismo e carcinogênese
A carcinogênese e o desenvolvimento de um fenótipo maligno ocorrem em um
ambiente avascular e as células cancerosas tornam-se dependentes da difusão de glicose e
oxigênio para satisfazer as suas necessidades metabólicas13, 14. Assim, quando as lesões
hiperplásicas se desenvolvem mais do que algumas camadas de células além da membrana
basal, ocorre o desenvolvimento de hipóxia regional, limitando o crescimento celular. Esta
hipóxia intermitente irá promover a seleção de células com glicólise anaeróbia
constitutivamente aumentada, permitindo o crescimento de células13-15 (Figura 3). Neste
contexto, proteínas chave para o estabelecimento do fenótipo hiperglicolítico e de
resistência à acidez surgem como atores essenciais nesta reprogramação metabólica das
células cancerosas. A resposta glicolítica é principalmente regulada pelo Fator Induzido por
Hipóxia-1 (HIF-1), um fator de transcrição que induz à expressão de genes de
sobrevivência, incluindo transportadores de glicose, fatores angiogênicos como os Fatores
de Crescimento Endotelial Vascular (VEGFs), hexoquinase II, entre outros. Com frequência,
altos níveis de HIF-1 estão associados com alto consumo de glicose13. O alto consumo de
glicose é mediado pelos transportadores de glicose (principalmente GLUT1 e GLUT3) e o seu
metabolismo auxiliado pelas hexoquinases I e II. Outras proteínas fundamentais à adaptação
Fonte: Hanahan & Weinberg. 11
Figura 2 - Características fundamentais das células malignas, incluindo a
reprogramação metabólica
5
ao fenótipo glicolítico são os Transportadores de Monocarboxilatos (MCTs), por sua ação no
efluxo de lactato e no controle do pH intracelular.
1.2.2 MCTs
Os MCTs são codificados pelos genes da família SLC16A, atualmente composta por 14
membros. As isoformas MCT1-MCT4 são simportadores com prótons, com diferentes
afinidades para os substratos, levando a uma diferente expressão tecidual. O MCT1 é
codificado pelo gene SLC16A1 e, sendo um transportador com afinidade intermédia para o
substrato, age tanto no influxo quanto no efluxo do lactato e tem distribuição ubíqua. O
MCT2, codificado pelo gene SLC16A7, é a isoforma com maior afinidade para o substrato16-18
e é encontrado em tecidos que consomem lactato, como fígado, rim, testículo e cérebro. O
MCT3, codificado pelo gene SLC16A8, é encontrado exclusivamente no epitélio pigmentar da
retina e no epitélio do plexo coroide do cérebro. O MCT4, codificado pelo gene SLC16A3, é
um transportador de baixa afinidade, com função principal de exportar lactato e está
Fonte: Gatenby & Gillies. 13
Figura 3 - Representação esquemática da carcinogênese, representando desde células normais
(cinza), hiperplásicas (rosa), hipóxicas (azul). A adaptação para fenótipo glicolítico (verde) e
seleção de células móveis capazes de romper a membrana basal (amarela).
6
presente em tecidos altamente glicolíticos (por exemplo, o músculo esquelético)19 (Figura 4).
É importante notar que estes transportadores necessitam de proteínas auxiliares, de forma a
serem corretamente expressos na membrana, assim como promoverem a sua atividade
como transportadores. Assim, no caso do MCT1, MCT3 e MCT4, foi encontrada uma
associação com a proteína CD14720, 21. Já no caso do MCT2, a proteína auxiliar associada é a
gp7022. Além disso, é relevante a participação do HIF-1 como indutor da expressão de
MCT4, tanto na presença de oxigênio, quanto em condições de hipóxia23-25.
1.2.2.1 MCTs e câncer
Uma vez que o MCT1 e MCT4 são vitais para a homeostase do pH intracelular, por
exportação de lactato e de prótons27, é razoável colocar a hipótese de que estas isoformas
Fonte: Modificado de Halestrap & Price 26
Figura 4 - Representação esquemática evidenciando em vermelho o efluxo de lactato
mediado por MCTs, como por exemplo MCT1 e MCT4, e em verde o influxo de lactato
mediado por MCT2, por exemplo.
7
estejam sobrexpressas em células tumorais altamente glicolíticas, nas quais são produzidos
níveis elevados de lactato, contribuindo para o fenótipo hiperglicolítico das células tumorais.
Além disto, sendo importantes reguladores de pH, os MCTs também vão contribuir para o
fenótipo resistente ao ácido das células tumorais, realizando um duplo papel proeminente
nas adaptações metabólicas que ocorrem nestas células. Cabe ressaltar o importante papel
do lactato na agressividade tumoral e no comportamento maligno das células, devido à sua
contribuição para o potencial de invasão tecidual, diminuição da resposta imune às células
neoplásicas, além de rádio e quimiorresistência13, 28. O excesso de lactato e a acidez tumoral
estão associados a progressão tumoral, recidivas, metástases e menor sobrevida, com
evidências destes fatores de pior prognóstico em tumores de cabeça e pescoço29, 30 e colo
uterino31-33, por exemplo. Uma vez que o pH intersticial está também associado a um
aumento na expressão de várias moléculas angiogênicas, tais como o VEGF, à invasão e ao
desenvolvimento de metástases34, a inibição dos MCTs pode também levar a uma redução
na angiogênese, invasão e metastização tumoral (Figura 5).
Fonte: Pinheiro C et al. 27
Figura 5 - Representação esquemática da exportação de lactato por MCT1 e MCT4 e
sua associação com a proteína CD147.
8
1.2.2.2 MCTs como potenciais alvos terapêuticos
Além da importância da acidez tumoral e da expressão de MCTs no desenvolvimento
do fenótipo maligno e na agressividade tumoral, há também evidências de estudos in vitro e
in vivo de que a inibição destas proteínas surge como potencial alvo terapêutico do câncer,
por inibição da fase final da glicólise35-43. A inibição ou silenciamento dos MCTs em culturas
celulares de gliomas leva a um menor consumo de glicose e menor produção de lactato, com
consequente efeito citotóxico ao reduzir a proliferação e induzir morte celular37, 44. Efeito
semelhante foi obtido em culturas de células de carcinoma de colo uterino, além de modelo
animal de câncer de pulmão e colorretal39. Estudo recente demonstra que o silenciamento
de MTC1 e MCT4 pode reduzir significativamente o tamanho tumoral, ou até mesmo
impedir o desenvolvimento de alguns tumores em modelos in vivo de câncer de mama43. A
inibição dos MCTs também pode potencializar o efeito citotóxico do quimioterápico
comumente utilizado 5-fluorouracil, em linhagens celulares de carcinomas colorretais45.
Além disso, a inibição da glicólise por silenciamento do gene que codifica a CD147 e inibição
de MCTs sensibiliza células de câncer de pulmão à ação de biguanidas, como a fenformina,
resultando em menor crescimento tumoral in vivo46.
Para serem considerados como alvos terapêuticos, os MCTs devem estar expressos de
forma diferente nas células tumorais, ou em quantidade ou em isoforma, quando em
comparação com as células normais, e esta informação só pode ser obtida usando amostras
humanas, ao invés de se estudarem apenas modelos in vitro e in vivo. De fato, alguns
resultados in vitro não são suportados por estudos em amostras humanas47. A
sobrexpressão de MCTs está presente em diferentes tipos de tumores, incluindo tumores
colorretais48, do colo uterino33, gástricos49, hepáticos50, mamários51, 52, pulmonares53,
prostáticos54, renais55, vesicais56, do estroma gastrointestinal57 e do cérebro44. Há evidências
de que esta expressão está associada ao desenvolvimento do fenótipo maligno33, 52 e
também geralmente têm associação com o comportamento clínico e prognóstico das
neoplasias49, 50, 52, 53, 55-57. Estudo recente de meta-análise mostrou que o aumento da
expressão de MCT4 e/ou CD147 está associado a menor sobrevida global e/ou menor
sobrevida livre de doença em vários tipos diferentes de câncer, por exemplo os de mama,
estômago, fígado, cabeça e pescoço, pâncreas, cólon, esôfago, bexiga, testículo e ovário58.
9
Além disso, a caracterização da expressão dos MCTs em diferentes tipos tumorais
ganha relevância acrescida, uma vez que os MCTs, em oposição ao seu potencial como alvos
terapêuticos, também podem atuar como mediadores do transporte de moléculas tóxicas
alquilantes e antiglicolíticas para o meio intracelular, especialmente o 3-bromopiruvato59-62.
1.2.3 Metabolismo e TCGs
Apesar da falta de estudos sobre a expressão de MCTs nos TCGs malignos, há
evidências de que estas neoplasias sejam altamente glicolíticas, uma vez que expressam
GLUT363, 64, um transportador de glicose sobrexpresso em neoplasias malignas64, 65. Além
disso, podem ser detectadas em exames de tomografia de emissão de pósitrons com
fluorodesoxiglicose (FDG-PET) durante o estadiamento66 (Figura 6) ou na avaliação de
neoplasia residual pós tratamento67-70. A tomografia de emissão de pósitrons é um exame de
imagem que utiliza um análogo da glicose marcado, a FDG, o que permite a identificação dos
tecidos que consomem elevadas quantidades de glicose para obtenção de energia,
realçando aqueles mais glicolíticos68, 71, 72.
Fonte: Cremerius C et al. 65
Figura 6 - FDG-PET de um paciente de 48 anos com suspeita de câncer de testículo,
pré-orquiectomia. Há intensa captação no testículo e linfonodos retroperitoneais,
ilíacos e paratraqueais.
10
2 JUSTIFICATIVA
Considerando que o papel dos MCTs foi ainda pouco explorado, sobretudo nos TCGs,
surge a importante oportunidade de pesquisar a relevância biológica destes marcadores
metabólicos e da chaperona CD147 neste tipo tumoral relativamente raro. Dadas as
características clínicas, nomeadamente a heterogeneidade e a falta de resposta por parte de
alguns pacientes ao tratamento, e a falta de caracterização da expressão destes marcadores
neste tipo tumoral, considera-se que este estudo pode ser uma maior valia para a
abordagem clínica aos TCGs.
Desta forma, o estudo dos marcadores metabólicos em TCGs pode contribuir para a
identificação destes como potenciais marcadores prognósticos ou preditivos, além da
possibilidade de identificação de possíveis alvos terapêuticos.
11
3 OBJETIVOS
3.1 Objetivo geral
Caracterizar a expressão de marcadores metabólicos em amostras de TCGs de
pacientes do Hospital de Câncer de Barretos.
3.2 Objetivos específicos
Avaliar a expressão dos transportadores de lactato MCT1, MCT2, MCT4 e sua
chaperona CD147, em amostras das diferentes histologias de TCGs assim como tecidos
normais correspondentes, através da realização de imuno-histoquímica em plataformas de
Tissue Microarray (TMA).
Validar o método de TMA para avaliação destes marcadores neste tipo tumoral, por
comparação com cortes inteiros.
Comparar a expressão entre os TCGs e tecido normal.
Correlacionar os dados de expressão dos marcadores com os dados clínico-
patológicos dos pacientes.
12
4 MATERIAL E MÉTODOS
4.1 Delineamento do estudo
O presente estudo de coorte retrospectivo foi realizado no Hospital de Câncer de
Barretos com a colaboração dos Departamentos de Patologia, Oncologia Clínica, Oncologia
Pediátrica, Urologia e Centro de Pesquisa em Oncologia Molecular.
4.2 População de estudo
A população de estudo é composta por pacientes com diagnóstico de neoplasia de
células germinativas benignas e malignas, de ambos os sexos, independente da idade, que
tenham amostras em bloco de parafina com material suficiente para construção de TMAs,
no serviço de Patologia do Hospital de Câncer de Barretos.
Foram excluídos casos de tumores primários de sistema nervoso central, devido às
peculiaridades de apresentação clínica e abordagem terapêutica, além da frequente
escassez de material biológico disponível destas neoplasias.
De acordo com a busca nos arquivos do serviço de Patologia, após revisão das lâminas
e seleção dos blocos de parafina, selecionando todos os pacientes diagnosticados com TCGs
entre dezembro de 2007 e maio de 2013, o tamanho da amostra foi de 262 casos, incluindo
157 casos com tecido normal disponível para o estudo.
O período selecionado foi desde dezembro de 2007, pois este foi o início dos registros
no atual sistema eletrônico de laudos do serviço de patologia. O término em maio de 2013
foi indicado por permitir um período mínimo de dois anos de seguimento dos pacientes,
para avaliação de sobrevida e possíveis recaídas.
4.3 Metodologia
4.3.1 Seleção dos casos
A seleção dos casos foi realizada a partir do sistema eletrônico de laudos do serviço de
Patologia, considerando os diagnósticos anatomopatológicos confirmados de TCGs no
período entre dezembro de 2007 e maio de 2013 devidamente registrados no sistema.
13
Foram selecionados apenas os casos de tumores primários, com material disponível para
confecção dos TMAs. Casos cujas amostras eram de metástases ou após quimioterapia
foram excluídos.
Inicialmente, foram selecionados 326 casos com diagnóstico confirmado de TCG.
Destes, foram excluídos 37 casos que não tinham material tumoral suficiente para confecção
dos TMAs (incluindo 7 biópsias por agulha), 25 metástases e 2 pós quimioterapia. Desta
forma, foram obtidos 262 casos com tecido tumoral disponível para estudo.
4.3.2 Construção de TMAs
Os estudos de expressão de proteínas foram realizados em plataforma de Tissue
Microarray (TMA). Cortes histológicos representativos de todos os casos, corados com
hematoxilina e eosina (HE), foram revisados para identificação de disponibilidade de
material e confirmação diagnóstica. Em casos de neoplasias gonadais bilaterais, foi
selecionado o maior tumor. Quando necessário, foi realizado estudo imuno-histoquímico
para confirmação diagnóstica. Houve mudança no diagnóstico do tipo histológico de TCG em
2 casos após revisão de lâminas e/ou realização de novo estudo imuno-histoquímico. As
áreas de interesse tumorais e de tecido normal (quando disponível e suficiente) foram então
marcadas nas lâminas daqueles cortes histológicos revisados. Para contemplar a
variabilidade histológica, as áreas tumorais de interesse foram selecionadas com base no
tipo histológico de cada neoplasia. Portanto, em tumores mistos, foram marcadas diferentes
áreas representativas de cada tipo histológico. As mesmas áreas foram identificadas e
marcadas nos respectivos blocos de parafina doadores dos tecidos. Cilindros de 1mm de
diâmetro das áreas marcadas nos blocos de parafina doadores foram transportados para um
bloco de parafina receptor através de um sistema mecanizado de precisão (Beecher
Instruments), com um intervalo de 0,3mm entre os cilindros. Cada cilindro amostral foi
alocado em uma posição do bloco receptor definida em um sistema cartesiano de
coordenadas e o conjunto das amostras constituiu uma micromatriz tecidual (TMA).
Anteriormente à construção dos blocos de TMA, uma planilha contemplando cada posição e
os respectivos casos contidos foi elaborada para posterior registro dos resultados. Para
orientação no momento da leitura, foram incluídos tecidos controle em locais estratégicos
14
do TMA. Sempre que possível, as amostras foram dispostas em triplicata, a fim de aumentar
a representatividade tumoral e minimizar as eventuais perdas inerentes ao método de TMA.
Após a revisão e seleção das áreas de interesse, os blocos de TMA foram
confeccionados, originando 6 blocos de tecido tumoral e 3 blocos de tecido normal.
4.3.3 Reações de imuno-histoquímica
Dentre os 262 casos, 45 casos foram selecionados aleatoriamente com base em cálculo
amostral com intervalo de confiança de 95%, para fins de validação da técnica de TMA.
Nestes 45 casos, foi realizada imuno-histoquímica tanto em TMA quanto em cortes da área
inteira do bloco doador. Os resultados da positividade foram comparados, para validação da
técnica73-75.
Cortes parafinados dos TMAs e dos cortes inteiros foram submetidos à técnica de
imuno-histoquímica utilizando os anticorpos primários específicos para cada reação,
conforme instruções dos fabricantes e de acordo com a padronização previamente descrita
pelo grupo33, 44, 48, 49, 51, 54, 57, 76-78. Os anticorpos a utilizar neste projeto foram: anti-MCT1
(AB3538P, EMD Millipore), anti-MCT2 (sc-50322, SantaCruz), anti-MCT4 (sc-50329,
SantaCruz) e anti-CD147 (sc-71038, SantaCruz). Os anticorpos anti-MCT1, MCT2 e MCT4 são
policlonais enquanto anti-CD147 é monoclonal (clone 1.BB.218). Inicialmente, foi realizada a
remoção da parafina, acomodando as lâminas em berço e levando à estufa a 80°C por
aproximadamente 5 minutos, até o material da lâmina ficar translúcido. Ao retirar da estufa,
as lâminas foram transferidas diretamente para o xilol, onde ocorreu a remoção completa da
parafina, e, em seguida, foi realizada a hidratação dos cortes histológicos. Para a hidratação,
os cortes foram submetidos a uma bateria de álcoois com concentrações decrescentes,
desde 100%, passando por 95%, 70%, 50%, e por fim água, para então seguir para próxima
etapa, a recuperação antigênica. Para tal, as lâminas foram acomodadas em recipiente em
banho- maria (98°C) contendo citrato (pH = 6,0) para os anticorpos anti-MCT1, anti-MCT2 e
anti-MCT4 ou EDTA (pH = 8,0) para o anticorpo anti-CD147, por 20 minutos, seguidos de 20
minutos de arrefecimento. Em seguida, as lâminas foram lavadas com TBS, durante 5
minutos, por 2 vezes, e então incubadas com uma solução de peróxido de hidrogênio (H2O2)
a 3% em metanol, durante 10 minutos. Após, as lâminas foram submetidas a um novo passo
de lavagem com TBS, durante 5 minutos, por 2 vezes, seguido de incubação com o
15
bloqueador proteico Ultra V block (TL-125-HL, Thermo Scientific™ Lab Vision™ UltraVision™
LP Detection System: HRP Polymer para MCT1 ou TP-125-HL, Thermo Scientific™ Lab Vision™
UltraVision™ Large Volume Detection System: anti-Polyvalent, HRP para MCT2 e MCT4) por
10 minutos ou Normal Horse Serum (PK-7200, VECTASTAIN Elite ABC kit R.T.U.) por 20
minutos para CD147. Após esta etapa, as lâminas foram sopradas e então foi aplicado o
anticorpo primário, diluído em diluente de anticorpo (TA-125-UD, Thermo Scientific™ Lab
Vision™ Large Volume UltrAb Diluent). As diluições dos anticorpos primários foram de 1:000
para MCT1, 1:200 para MCT2; 1:500 para MCT4 e 1:400 para CD147. O tempo de incubação
foi de 2 horas para MCT2 e MCT4, e overnight para MCT1 e CD147. Novamente, as lâminas
foram lavadas com TBS, durante 5 minutos, por duas vezes, e incubadas com Primary
Antibody Enhancer (TL-125-HL, Thermo Scientific™ Lab Vision™ UltraVision™ LP Detection
System: HRP Polymer) por 10 minutos para MCT1, Biotinylated Goat Anti-Polyvalent (TP-125-
HL, Thermo Scientific™ Lab Vision™ UltraVision™ Large Volume Detection System: anti-
Polyvalent, HRP) por 10 minutos para MCT2 e MCT4 ou Biotinylated Universal Secondary
Antibody (PK-7200, VECTASTAIN Elite ABC kit R.T.U.) por 30 minutos para CD147. Após nova
lavagem com TBS, durante 5 minutos, por 2 vezes, as lâminas foram incubadas durante 10
minutos com HRP Polymer (TL-125-HL, Thermo Scientific™ Lab Vision™ UltraVision™ LP
Detection System: HRP Polymer) por 15 minutos para MCT1, Streptavidin Peroxidase (TP-
125-HL, Thermo Scientific™ Lab Vision™ UltraVision™ Large Volume Detection System: anti-
Polyvalent, HRP) para MCT2 e MCT4 ou RTU Vectastain ABC elite reagente (PK-7200,
VECTASTAIN Elite ABC kit R.T.U.) por 45 minutos, a 37°C, para CD147, seguindo nova
lavagem com TBS, durante 5 minutos, por 2 vezes. Em seguida, as lâminas foram incubadas
com o cromógeno DAB (K346811, DAB+, Liquid, Dako) por 10 minutos e, ao final desta
incubação, as lâminas foram lavadas com água, seguido de contra-coloração utilizando
hematoxilina por 1 minuto. Por último, as lâminas foram desidratadas utilizando
concentrações crescentes de álcool (50%, 70%, 95% e 100%) e por último xilol (5 minutos,
por 2 vezes) e montadas de forma permanente utilizando Entellan® e lamínula. Como
controles positivos, foram usados cólon normal para MCT1, adenocarcinoma de cólon para
MCT4 e CD147 e tecido renal normal para MCT2.
16
Finalmente, as reações foram sujeitas à avaliação independente por dois patologistas
em estudo duplo-cego. As avaliações discordantes foram revistas em conjunto e a
positividade final foi considerada em consenso entre os dois observadores.
Para avaliação da extensão da imunoexpressão foi utilizada a seguinte graduação semi-
quantitativa: 0: 0% de células positivas; 1: <5% de células positivas; 2: 5-50% de células
positivas; 3: >50% de células positivas. A intensidade da marcação foi graduada como 0:
negativa; 1: fraca; 2: intermediária; 3: intensa. A graduação final foi dada pela soma dos
parâmetros extensão e intensidade48. A positividade para cada marcador foi definida
considerando como ponto de corte a graduação final que demonstrou melhor combinação
de sensibilidade e especificidade na associação com eventos (recidiva/recaída, progressão e
óbito), tendo como base a área sob a curva Roc. Apesar de ter sido avaliada a marcação na
membrana plasmática e no citoplasma, dada a relevância das proteínas no contexto tumoral
como transportadores transmembrana (e chaperona) com localização na membrana
plasmática, apenas esta localização celular foi considerada na construção da curva Roc.
Naqueles casos de marcação heterogênea entre os cilindros em triplicata, foi considerada a
maior extensão e intensidade observadas.
Os mesmos procedimentos de dupla avaliação, consenso e graduação da expressão
foram realizados para as diferentes histologias nos cortes inteiros, para fins de validação.
4.3.4 Variáveis de estudo
A coleta de dados foi realizada por meio de revisão de prontuário dos pacientes
incluídos no estudo. A ficha de coleta contempla idade, sexo, localização da lesão, data do
diagnóstico, marcadores séricos pré e pós tratamento, tamanho da neoplasia, tipos
histológicos, graduação (quando aplicável), estadiamento (TNM), presença de invasão
vascular, o status da margem de ressecção, a data da cirurgia, início da quimioterapia, início
da radioterapia, data da recidiva e data do óbito (Anexo 1).
A sobrevida global foi definida como o tempo entre a data do diagnóstico e a data da
última informação ou óbito. A sobrevida livre de eventos foi definida como o tempo entre a
data do diagnóstico e a data do evento (recidiva/recaída, progressão e óbito).
17
4.3.5 Análise estatística
Os resultados obtidos na avaliação da expressão das proteínas foram analisados
utilizando o software estatístico IBM-SPSS (versão 23.0). A comparação entre a frequência
de expressão dos diferentes marcadores, assim como a associação da expressão dos
marcadores com os dados clínico-patológicos dos pacientes, foi avaliada para significância
estatística utilizando o teste McNemar, qui quadrado de Pearson ou o teste exato de Fisher,
de acordo com a característica da amostra analisada. Para a associação entre a expressão
dos marcadores e o tamanho tumoral, foi utilizado o teste de Mann-Whitney. A
concordância entre a expressão das proteínas nos TMAs e cortes inteiros foi avaliada através
do coeficiente kappa78-80. As curvas de sobrevida global e livre de doença foram estimadas
utilizando o método de Kaplan-Meier e os dados comparados usando o teste de log rank.
Para análise multivariada de sobrevida, foi utilizada a regressão de Cox. O nível de
significância considerado em todos os testes foi de 5%. Casos que não apresentem
informação para um ou mais dados clínico-patológicos foram excluídos da análise específica.
4.3.6 Questões éticas
Este é um estudo retrospectivo de pacientes admitidos no Hospital de Câncer de
Barretos com diagnóstico incidente de tumor de células germinativas. O referido estudo foi
aprovado pelo Comitê de Ética em Pesquisa da mesma unidade sob o número de parecer
541.235 (Anexo B).
Não foi aplicado o termo de consentimento livre e esclarecido e os dados de pacientes
foram obtidos exclusivamente de forma retrospectiva em prontuários arquivados no Serviço
de Arquivo Médico e Estatística (SAME) e nos blocos de parafina obtidos e arquivados no
serviço de Patologia do Hospital de Câncer de Barretos / Fundação Pio XII. Será garantido o
sigilo de todos os indivíduos, não havendo divulgação pública do nome ou de qualquer outra
informação que possa identificar o envolvimento dos mesmos neste estudo. Devido à
necessidade de se manter material estocado na patologia para possíveis testes diagnósticos
futuros, o bloco de parafina não foi esgotado ou prejudicado. Assim, trata-se de um projeto
de pesquisa com um risco mínimo ao participante. Não haverá benefício direto ao
participante, no entanto, futuros pacientes diagnosticados com tumor de células
germinativas poderão beneficiar-se do conhecimento gerado durante este estudo.
18
5 RESULTADOS
5.1 Caracterização da amostra
De acordo com os resultados apresentados na Tabela 1, a amostra é composta
predominantemente por pacientes com idade média de 32,5 anos, do sexo masculino
(62,6%), brancos (72,3%), com tumores malignos primários de testículo (61,1%).
Tabela 1 - Caracterização do perfil demográfico e clínico dos pacientes estudados (n=262)
(Barretos, 2015).
n (%) Média (DP) Mediana Intervalo
Idade 32,5 (13,7) 30,4 0,16-84,8
Sexo
Masculino 164 (62,6)
Feminino 98 (37,4)
Etnia
Branco 162 (72,3)
Negro/preto 11 (4,9)
Pardo/mulato 47 (21,0)
Outras 4 (1,7)
Localização do tumor primário
Testículo 160 (61,1)
Ovário 92 (35,1)
Sacrococcígeo 1 (0,4)
Mediastino 6 (2,3)
Outros 3 (1,1)
Tipos de tumores
Benigno 67 (25,6)
Testículo Maligno 160 (61,1)
Ovário Maligno 30 (11,4)
Maligno - outras localizações 5 (1,9)
(DP) Desvio padrão
19
A Tabela 2 mostra a caracterização do perfil clínico dos pacientes com tumores
benignos, especificamente teratomas maduros. Dentre estes, a maioria dos pacientes é do
sexo feminino (98,5%), com tumores ovarianos (92,5%).
Tabela 2 - Caracterização do perfil clínico dos pacientes com tumores benignos (n=67)
(Barretos, 2015).
n (%)
Sexo
Masculino 1 (1,5)
Feminino 66 (98,5)
Localização do tumor primário
Ovário 62 (92,5)
Mediastino 3 (4,5)
Outros 2 (3,0)
Os tipos histológicos de TCG identificados foram teratoma maduro, teratoma
imaturo, seminoma/germinoma/disgerminoma, tumor do seio endodérmico, carcinoma
embrionário, coriocarcinoma e tumor misto de células germinativas (com proporções
variadas de diferentes histologias) (Figura 7).
F
A B C
D E
Figura 7 - Tipos histológicos de TCGs à coloração de H&E. A) Teratoma maduro; B) Teratoma
imaturo; C) Seminoma; D) Tumor do Seio endodérmico; E) Carcinoma embrionário; F)
Coriocarcinoma.
20
De acordo com a Tabela 3, os tipos histológicos mais frequentes nos tumores malignos
testiculares foram seminoma (48,1%) e tumor misto de células germinativas (40,1%). O
estadio I foi o predominante (48,7%) e a maioria dos pacientes foi submetida à
quimioterapia (56,8%). Após tratamento, na data da última informação disponível, a maioria
dos pacientes encontrava-se vivo e sem doença (86,6%).
Tabela 3 - Caracterização do perfil clínico e anatomopatológico dos pacientes com tumores
malignos de testículo (n=160) (Barretos, 2015).
n (%)
Tipo histológico
Seio endodérmico 3 (1,9)
Coriocarcinoma 2 (1,3)
Carcinoma embrionário 11 (6,9)
Teratoma imaturo grau I 2 (1,2)
Teratoma imaturo grau III 1 (0,6)
Seminoma 77 (48,1)
TCG misto 64 (40,1)
Estadiamento ao diagnóstico
I 76 (48,7)
II 37 (23,7)
III 33 (21,2)
IV 3 (1,9)
IS 7 (4,5)
Submetidos à quimioterapia
Não 67 (43,2)
Sim 88 (56,8)
Status – pós tratamento
Vivo sem doença 136 (86,6)
Vivo em tratamento 5 (3,2)
Óbito por câncer 13 (8,3)
Óbito outras causas 3 (1,9)
21
Conforme a Tabela 4, o tipo histológico mais frequente nos tumores malignos de
ovário foi disgerminoma (30,0%) e o estadio mais frequente foi estadio I (42,9%). A maior
parte das pacientes foi submetida à quimioterapia (63,3%) e encontrava-se viva e sem
doença na data da última informação disponível (80,0%).
Tabela 4 - Caracterização do perfil clínico e anatomopatológico dos pacientes com tumores
malignos de ovário (n=30) (Barretos, 2015).
n (%)
Tipo histológico
Seio endodérmico 4 (13,3)
Teratoma imaturo grau I 2 (6,7)
Teratoma imaturo grau II 4 (13,3)
Teratoma imaturo grau III 4 (13,3)
Teratoma imaturo grau não definido 1 (3,3)
Disgerminoma 9 (30,0)
TCG Misto 6 (20,0)
Estadiamento ao diagnóstico
I 12 (42,9)
II 5 (17,9)
III 3 (10,7)
IV 8 (28,6)
Submetidos à quimioterapia
Não 11 (36,7)
Sim 19 (63,3)
Status – pós tratamento
Vivo sem doença 24 (80,0)
Óbito por câncer 3 (10,0)
Óbito toxicidade 3 (10,0)
22
5.2 Avaliação da marcação imuno-histoquímica e definição dos pontos de corte de
positividade dos marcadores
As reações de imuno-histoquímica foram graduadas em extensão (porcentagem de
células positivas) e intensidade (fraco/moderado/intenso), conforme a Figura 8. Aqueles
casos em que houve perda dos cilindros de TMA ou a determinada histologia não estava
representada no corte de imuno, considerou-se como perda para o respectivo marcador e
histologia.
Para definição dos pontos de corte considerados como positivos para cada marcador,
foi utilizada a área sob a curva Roc, levando-se em consideração a soma dos escores de
positividade e a ocorrência de eventos clínicos de recidiva, recaída, progressão e óbito. Para
MCT1 e MCT4, o escore positivo com melhor sensibilidade e especificidade foi seis,
enquanto para MCT2 foi três e para CD147 foi cinco (Tabela 5).
A B
C D
Figura 8 - Intensidades de marcação membranar à imuno-histoquímica
(MCT4 como exemplo). A) Negativo; B) Fraco; C) Moderado; D) Intenso.
23
Tabela 5 – Pontos de corte da expressão dos marcadores metabólicos com base na curva
Roc, com medidas de discriminação (Barretos, 2015).
Legenda: IC - Intervalo de confiança; VPP - Valor preditivo positivo; VPN - Valor preditivo negativo
5.3 Caracterização da expressão dos marcadores metabólicos em amostras de TCG e de
tecido normal De acordo com os resultados apresentados na Tabela 6, relativa à expressão
membranar das proteínas, houve uma diferença estatisticamente significativa entre tecido
normal e tumores malignos de testículo nas amostras pareadas para a expressão membranar
de MCT4 (p<0,001) e CD147 (p<0,001). Para os tumores de ovário não houve positividade
para nenhum dos marcadores em tecido normal, nas amostras pareadas com tumores
malignos, o que impossibilita a comparação. Quando comparados os tumores benignos e
malignos de ovário, houve diferença significativa para a expressão de MCT1 (p<0,001), MCT2
(p<0,001), MCT4 (p<0,001) e CD147 (p=0,013) (Tabela 7).
De notar, nas amostras de tecido normal que apresentaram expressão das diferentes
proteínas, mas com graduação final abaixo do ponto de corte para positividade, a expressão
foi predominantemente observada nos folículos e corpos lúteos ovarianos e nos túbulos
seminíferos dos testículos (Figura 9).
Nos tumores benignos, a expressão membranar foi mais frequente em glândulas
sebáceas e também em outras células epiteliais dos teratomas (Figura 10).
Marcador Ponto de corte
Sensibilidade
(%)
Especificidade
(%)
VPP VPN Área sob a curva Roc
(IC)
MCT1 ≥6 62,3 65,3 22,7 91,4 0,668
(0,576-0,760)
MCT2 ≥3 80,0 56,4 19,0 95,6 0,709
(0,558-0,860)
MCT4 ≥6 69,0 62,0 24,4 91,8 0,678
(0,581-0,775)
CD147 ≥5 65,6 60,0 28,77 87,64 0,608
(0,483-0,733)
24
Tabela 6 - Frequências de expressão membranar de MCT1, MCT2, MCT4 e CD147 em tecido
normal e tumores malignos de testículo (Barretos, 2015).
Teste de McNemar
Tabela 7 - Frequências de expressão membranar de MCT1, MCT2, MCT 4 e CD147 em
tumores benignos e malignos de ovário (Barretos, 2015).
Qui-quadrado de Pearson; (*)Exato de Fisher
MCT1 MCT2 MCT4 CD147
n Positivo
(%) p n
Positivo
(%) p n
Positivo
(%) p n
Positivo
(%)
p
Normal
97
47 (48,5)
0,888
96
11 (11,5)
0,118
92
19 (20,7)
<0,001
92
13 (14,1)
<0,001
Maligno
49 (50,5)
4 (4,2)
41 (44,6)
35 (38,1)
MCT1 MCT2 MCT4 CD147
n Positivo
(%) p n
Positivo
(%) p n
Positivo
(%) p n
Positivo
(%) p
Benigno
60
1 (1,7)
<0,001*
56
32 (57,1)
<0,001
55
0 (0,0)
<0,001
*
60
2 (3,3)
0,013
*
Maligno
29
9 (31,0)
29
3 (10,3)
29
7 (24,1)
29
6 (20,7)
A B
C D
Figura 9 - Expressão dos marcadores metabólicos em tecido normal. A) MCT1 em ovário; B) MCT4 em ovário; C) MCT4 em testículo; D) CD147 em testículo
25
A Figura 11 ilustra a marcação nos tumores malignos, tomando como exemplo os
seminomas. Cabe ressaltar que o MCT2 foi usado marcação citoplasmática nesta figura.
C D
B A
Figura 10 - Expressão dos marcadores metabólicos em tumores benignos
(teratomas maduros). A) MCT1; B) MCT2; C) MCT4, D) CD147.
A B
C D
Figura 11 - Expressão dos marcadores metabólicos em seminomas. A) MCT1;
B) MCT2 (citoplasmático); C) MCT4; D) CD147.
26
5.4 Validação do método de TMA
A validação do método de TMA foi realizada através das reações de imuno-
histoquímica em cortes histológicos inteiros e seus respectivos cilindros de TMA, conforme
ilustrado na Figura 12.
Houve concordância moderada entre TMAs e cortes inteiros para MCT1 e MCT4, e
concordância substancial para MCT2 e CD147, o que foi estatisticamente significativo para
todos os marcadores (p<0,001). A porcentagem de casos concordantes entre os métodos
revelou uma acurácia do TMA de 80,5% para MCT1, 93,2% para MCT2, 79,1% para MCT4 e
83,3% para CD147 (Tabela 8).
1 2 3 4
MCT1
MCT2
MCT4
CD147
Figura 12 - Expressão dos marcadores MCT1, MCT2, MCT4 e CD147 nos TMAs (colunas 1 e 3) e
nos cortes inteiros (colunas 2 e 4). Magnificação de 100x (colunas 1 e 2) e 400x (colunas 3 e 4).
27
Tabela 8 - Concordância entre expressão das proteínas nos TMAs e cortes inteiros (Barretos,
2015).
(*) Coeficiente kappa
5.5 Associação entre a expressão das proteínas relacionadas ao metabolismo e os
parâmetros clínico-patológicos dos pacientes
Os resultados expressos na Tabela 9 mostram a análise das associações entre a
expressão das proteínas relacionadas ao metabolismo e as características clínico-patológicas
dos pacientes adultos com TCGs de testículo. Como pode ser observado, houve associação
estatisticamente significativa entre a expressão de MCT1 e a presença de metástase nos
linfonodos regionais (estadiamento N) (p=0,015), a maiores estadiamentos M (p=0,002),
estadios maiores que I (p=0,001) e tumores não seminomatosos (p<0,001). A expressão de
MCT4 apresentou associação com maiores estadiamentos T (p=0,004) e M (p=0,037),
estadios maiores que I (p=0,045), presença de invasão vascular (p=0,002), histologia não
seminomatosa (p<0,001) e maiores estratificações de risco (p=0,030). A expressão de CD147
esteve associada a estadio maior que I (p=0,003), metástase nos linfonodos regionais
(p=0,022), metástase à distância (p=0,020) e histologia não seminomatosa (p<0,001).
Marcador Porcentagem de casos
concordantes (%)
Concordância (*)
MCT1 80,5 0,591
MCT2 93,2 0,633
MCT4 79,1 0,567
CD147 83,3 0,611
28
Tabela 9 - Associação da expressão membranar de MCT1, MCT2, MCT4 e CD147 com as
características clínico-patológicas em TCGs testiculares de adultos (Barretos, 2015).
Qui-quadrado de Pearson; (*)Exato de Fisher
A Tabela 10 evidencia que houve associação estatisticamente significativa apenas
entre o tamanho tumoral e a expressão de MCT4 nos tumores testiculares, sendo que
tumores positivos para MCT4 apresentam um tamanho do maior eixo superior aos dos
tumores negativos para MCT4.
MCT1 MCT2 MCT4 CD147
n Positivo
(%) p n
Positivo (%)
p n Positivo
(%) p n
Positivo (%)
p
Estadiamento T 0,148 0,081* 0,004 0,069
*
T1 85 35
(41,2) 85 5 (5,9) 83
29 (34,9)
82 25
(30,5)
T2+T3+T4 58 31
(53,4) 58 0 (0,0) 57
34 (59,6)
57 26
(45,6)
Estadiamento N 0,015 1,000* 0,094 0,022
*
N0 84 33
(39,3) 83 4 (4,8) 81
33 (40,7)
80 23
(28,8)
N1+N2+N3 62 37
(59,7) 62 2 (3,2) 62
34 (54,8)
60 29
(47,5)
Estadiamento M 0,002 1,000* 0,037 0,020
*
M0 122 52 (42,6) 121 5 (4,1) 120 52(43,3) 118 39 (33,1)
M1 25 19 (76,0) 25 1 (4,0) 24 16(66,7) 24 14 (58,3)
Estadio 0,001 1,000* 0,045 0,003
*
I 74 26 (35,1) 73 3 (4,1) 72 28 (38,9) 71 18 (25,4)
IS+II+III+IV 73 45 (61,6) 73 3 (4,1) 72 40 (55,6) 71 35 (49,3)
Invasão vascular/linfática
0,889 0,178* 0,002 0,493
*
Não 99 45 (45,5) 99 6 (6,1) 97 35 (36,1) 96 33 (34,4)
Sim 43 19 (44,2) 43 0 (0,0) 42 27 (64,3) 42 17 (40,5)
Histologia <0,001 0,114* <0,001 <0,001
*
Seminoma 75 17 (22,7) 75 1 (1,3) 73 23 (31,5) 73 10 (13,7)
Não seminoma 74 54 (73,0) 73 5 (6,8) 73 46 (63,0) 71 43 (60,6)
Classificação (IGCCG)
0,194* 0,452
* 0,030
* 0,801
*
Baixo risco 45 26 (57,8) 45 2 (4,4) 45 21 (46,7) 44 22 (50,0)
Risco intermédio 11 7 (63,6) 11 0 (0,0) 11 8 (72,7) 11 7 (63,6)
Alto risco 10 9(90,0) 10 1(10,0) 9 8(88,9) 9 5 (55,6)
Recidiva/Recaídas 0,108 0,542* 0,303 0,682
*
Não 125 55 (44,0) 125 5 (4,0) 123 56 (45,5) 122 44 (36,1)
Sim 17 11 (64,7) 17 1 (5,9) 17 10 (58,8) 17 7 (41,2)
Progressão 0,468* 0,287
* 0,725
* 1,000
*
Não 68 40 (58,8) 68 2(2,9) 68 37(54,4) 67 31 (46,3)
Sim 8 6 (75,0) 8 1 (12,5) 8 5 (62,5) 8 4 (50,0)
29
Tabela 10 - Associação entre a expressão membranar de MCT1, MCT2, MCT4 e CD147 e o
tamanho das neoplasias testiculares (Barretos, 2015).
Teste de Mann-Whitney
Para os tumores malignos de ovário, houve associação estatisticamente significativa
somente entre a expressão membranar de MCT1 e a histologia de não germinoma (p=0,033,
Tabela 11).
Tabela 11 - Associação da expressão membranar de MCT1, MCT2, MCT4 e CD147 com características clínico-patológicas em TCGs de ovário (Barretos, 2015).
Exato de Fisher
Tamanho do maior eixo (mm)
n Mean rank p
MCT1 0,672
Negativo 65 60,72
Positivo 58 63,44
MCT2 0,268
Negativo 119 60,92
Positivo 3 84,50
MCT4 0,034
Negativo 63 54,51
Positivo 58 68,05
CD147
Negativo 77 60,44 0,852
Positivo 42 59,20
MCT1 MCT2 MCT4 CD147
n Positivo
(%) p n
Positivo (%)
p n Positivo
(%) p n
Positivo (%)
p
Estadio 1,000 0,569 0,091 1,000
I 12 4 (33,3) 12 2 (16,7) 12 1 (8,3) 12 2 (16,7)
II+III+IV 15 4 (26,7) 15 1 (6,7) 15 6 (40,0) 15 3 (20,0)
Estadiamento M 0,172 0,536 0,142 0,123
M0 20 4 (20,0) 20 3 (15,0) 20 3 (15,0) 20 2 (10,0)
M1 8 4 (50,0) 8 0 (0,0) 8 4 (50,0) 8 3 (37,5)
Histologia 0,033 0,540 0,068 0,148
Germinoma 8 0 (0,0) 8 0 (0,0) 8 4 (50,0) 8 0 (0,0)
Não Germinoma
21 9 (42,9) 21 3 (14,3) 21 3 (14,3) 21 6 (28,6)
30
Como pode ser observado nas Figuras 13 e 15 e nas Tabela 12 e 14, encontrou-se uma
associação estatisticamente significativa entre a expressão de MCT4 e menor sobrevida
global (p=0,011) e menor sobrevida livre de eventos (p=0,027) para tumores testiculares na
análise univariada. Entretanto, na análise multivariada por Regressão de Cox, a única
variável associada às taxas de sobrevida global e sobrevida livre de eventos foi a presença de
metástase à distância (p<0,001).
Tabela 12 - Estimativa da sobrevida global considerando variáveis clínicas e expressão das
proteínas em TCGs testiculares (Barretos, 2015).
Variáveis Categorias nº de casos nº de óbitos
Probabilidade de
sobrevida (%) p
2 anos 5 anos
Estadiamento T T1 85 4 96,2 96,2 0,010
T2+T3+T4 57 9 85,7 82,6
Estadiamento N N0 83 1 98,7 98,7 <0,001
N1+N2+N3 62 14 80,3 77,4
Estadio I 73 0 100 100 <0,001
IS+II+III+IV 73 16 81,9 80,4
Estadiamento M M0 121 4 97,4 95,9 <0,001
M1 25 12 54,9 64,9
Tipo histológico Seminoma 74 6 94,3 90,4 0,447
Não seminoma 74 10 87,5 87,5
IGCCG Baixo 45 2 95,5 95,5 <0,001
Intermédio 11 4 72,7 62,3
Alto 10 8 30
Invasão Vascular Não 98 8 93,6 92,5 0,176
Sim 43 6 88,1 83,7
MCT1 Negativo 77 5 94,5 93,0 0,106
Positivo 71 11 87,0 84,7
MCT2 Negativo 141 15 90,3 89,1 0,650
Positivo 6 1 83,3 83,3
MCT4 Negativo 76 4 95,8 95,8 0,011
Positivo 69 11 84,8 82,0
CD147 Negativo 90 8 92,9 91,2 0,270
Positivo 53 7 86,3 86,3
Kaplan-Meier, Log Rank
31
Tabela 13 - Estimativa da sobrevida global considerando variáveis clínicas e expressão das
proteínas em TCGs ovarianos (Barretos, 2015).
Variáveis Categorias nº de casos nº de óbitos
Probabilidade
de sobrevida (%) p
2 anos 5 anos
Estadio I 11 0 100 100 0,085
IS+II+III+IV 16 5 75 75
Estadiamento N N0 25 4 87,8 87,8 0,340
N1+N2+N3 3 1 66,7 66,7
Tipo histológico Seminoma 9 0 100 100 0,110
Não seminoma 20 6 74,7 74,7
Estadiamento M M0 20 1 94,7 94,7 0,011
M1 8 4 62,5 62,5
Tipo histológico Seminoma 9 0 100 100 0,110
Não seminoma 20 6 74,7 74,7
MCT1 Negativo 20 3 84,7 84,7 0,264
Positivo 8 3 75 75
MCT2 Negativo 25 5 84 84 0,562
Positivo 3 1 66,7 -
MCT4 Negativo 21 3 85,7 85,7 0,229
Positivo 7 3 71,4 71,4
CD147 Negativo 22 3 90,9 90,9 0,005
Positivo 6 3 50 -
Kaplan-Meier, Log Rank
32
Conforme as Figuras 14 e 16 e as Tabelas 13 e 15, observou-se uma associação
estatisticamente significativa entre a expressão de CD147 e a sobrevida global (p=0,005) e a
sobrevida livre de eventos para tumores ovarianos na análise univariada.
p= 0,106 p= 0,650
p= 0,011 p= 0,270
Figura 13 - Curvas de sobrevida global (Kaplan-Meier) dos pacientes com tumores malignos
de testículo associadas à expressão membranar das proteínas MCT1, MCT2, MCT4 e CD147.
33
Tabela 14 - Estimativa da sobrevida livre de evento considerando variáveis clínicas e
expressão das proteínas em TCGs testiculares (Barretos, 2015).
Variáveis Categorias nº de casos nº de eventos
Probabilidade de
sobrevida (%) p
2 anos 5 anos
Estadiamento T T1 85 11 90 86,7 0,221
T2+T3+T4 57 11 83,9 75,4
Estadiamento N N0 83 6 94,8 93,2 <0,001
N1+N2+N3 62 18 75,6 67
Estadiamento M M0 121 9 94,8 92,3 <0,001
M1 25 26 43,1 32,8
Estadio I 73 5 95,5 93,7 0,001
IS+II+III+IV 73 20 76,4 68,9
Tipo histológico Seminoma 74 10 90 85,9 0,283
Não
seminoma 74 15 82 76,5
IGCCG Baixo 45 3 95,6 92 <0,001
Intermédio 11 6 53 39,8
Alto 10 9 20 -
Invasão Vascular Não 98 16 86,1 83,2 0,848
Sim 43 7 88,2 74,5
MCT1 Negativo 77 9 91,9 86,2 0,095
Positivo 71 16 79,8 75,6
MCT2 Negativo 141 24 85,9 80,7 0,991
Positivo 6 1 83,3 83,3
MCT4 Negativo 76 8 92 90,3 0,027
Positivo 69 16 80,1 71,1
CD147 Negativo 90 14 88,4 82,6 0,430
Positivo 53 10 82,5 79,4
Kaplan-Meier, Log Rank
34
Tabela 15 - Estimativa da sobrevida livre de evento considerando variáveis clínicas e
expressão das proteínas em TCGs ovarianos (Barretos, 2015).
Kaplan-Meier, Log Rank
Variáveis Categorias
nº de casos nº de eventos
Probabilidade de
sobrevida (%) p
2 anos 5 anos
Estadio I 11 0 100 100 0,081
IS+II+III+IV 16 5 75 75
Estadiamento N N0 25 4 88 88 0,335
N1+N2+N3 3 1 66,7 66,7
Tipo histológico Seminoma 9 0 100 100 0,113
Não
seminoma 20 6 75 75
Estadiamento M M0 20 1 95 95 0,011
M1 8 4 62,5 62,5
MCT1 Negativo 20 3 85 85 0,259
Positivo 8 3 75 75
MCT2 Negativo 25 5 84 84 0,556
Positivo 3 1 66,7 66,7
MCT4 Negativo 21 3 85,7 85,7 0,224
Positivo 7 3 71,4 71,4
CD147 Negativo 22 3 90,9 90,9 0,007
Positivo 6 3 50 50
35
p= 0,264 p= 0,562
p= 0,005 p= 0,229
Figura 14 - Curvas de sobrevida global (Kaplan-Meier) dos pacientes com tumores malignos
de ovário associadas à expressão membranar das proteínas MCT1, MCT2, MCT4 e CD147.
36
p= 0,095 p= 0,991
p= 0,027 p= 0,430
Figura 15 - Curvas de sobrevida livre de evento (Kaplan-Meier) dos pacientes com tumores
malignos de testículo associadas à expressão membranar das proteínas MCT1, MCT2, MCT4
e CD147.
37
5.5.1 Associação entre a coexpressão dos MCTs e a chaperona CD147 e os parâmetros
clínico-patológicas dos pacientes
Os resultados apresentados na Tabela 16 evidenciam que houve associação
estatisticamente significativa entre a expressão de MCT1 e CD147 (p<0,001) e entre a
expressão de MCT4 e CD147 (p<0,001) para tumores testiculares. Para os tumores ovarianos
não houve associação estatisticamente significativa entre nenhum dos MCTs e CD147.
p= 0,259 p= 0,556
p= 0,224 p= 0,007
Figura 16 - Curvas de sobrevida livre de evento (Kaplan-Meier) dos pacientes com
tumores malignos de ovário associadas à expressão das proteínas MCT1, MCT2, MCT4 e
CD147.
38
Tabela 16 - Associação da expressão de MCT1, MCT2 e MCT4 com a expressão de CD147 em
TCGs de testículo (Barretos, 2015).
Foram também avaliadas as coexpressões de MCT1/CD147 e MCT4/CD147 e suas
associações com dados clínico-patológicos. Para os tumores testiculares os resultados
evidenciaram associação significativa entre MCT1/CD147 e metástase nos linfonodos
regionais (p=0,001), metástase à distância (p=0,001), estadios maiores que I (p<0,001) e
histologia não seminomatosa (p<0,001). A coexpressão MCT4/CD147 esteve associada a
estadiamento maiores que T1 (p=0,011), metástase nos linfonodos regionais (p=0,023),
metástase à distância (p=0,003), estadios maiores que I (p=0,004), à invasão vascular
(p=0,032) e histologia não seminomatosa (p<0,001) (Tabela 17). Não houve associação entre
as coexpressões e o tamanho tumoral (Tabela 18).
CD147
n Positivo (%) p
MCT1 <0,001
Positivo 68 42 (61,8)
Negativo 76 11 (14,5)
MCT2 0,669
Positivo 6 3 (50,0)
Negativo 138 50 (36,2)
MCT4 <0,001
Positivo 68 42 (61,8)
Negativo 76 11 (14,5)
39
Tabela 17 - Associação entre coexpressão de MCT1/CD147 e MCT4/CD147 com
características-clínico patológicas em TCGs de testículo (Barretos, 2015).
Qui-quadrado de Pearson; (*) Exato de Fisher
MCT1+CD147 MCT4+CD147
n Positivo (%) p n Positivo (%) p
Estadiamento T 0,084 0,011
T1 83 19 (22,9) 83 17 (20,5)
T2+T3+T4 58 21 (36,2) 57 23 (40,4)
Estadiamento N 0,001 0,023*
N0 82 15 (18,3) 80 17 (21,3)
N1+N2+N3 61 26 (42,6) 62 25 (42,5)
Estadiamento M 0,001 0,003*
M0 120 29 (23,3) 119 29 (24,4)
M1 24 14 (58,3) 24 13 (54,2)
Estadio <0,001 0,004*
I 73 11 (15,1) 71 13 (18,3)
IS+II+III+IV 71 31 (43,7) 72 29 (40,3)
Invasão vascular/linfática 0,676 0,032
Não 97 26 (26,8) 97 27 (22,7)
Sim 43 13 (30,2) 42 11 (40,5)
Histologia <0,001 <0,001*
Seminoma 75 7 (9,3) 73 8 (12,0)
Não seminoma 71 35 (49,3) 72 34 (12,9)
Classificação (IGCCG) 0,476* 0,185
*
Baixo risco 44 19 (43,2) 45 16 (35,6)
Risco intermédio 11 7 (63,6) 11 7 (63,6)
Alto risco 9 5 (55,6) 9 5 (55,6)
Recidiva/Recaídas 0,253 0,255*
Não 124 33 (26,6) 123 33 (26,8)
Sim 17 7 (41,2) 17 7 (41,2)
Progressão 0,706* 0,705
*
Não 67 26 (38,8) 68 26 (38,2)
Sim 8 4 (50,0) 8 4 (50,0)
40
Tabela 18 - Associação entre coexpressão MCT1/CD147 e MCT4/CD147 e o tamanho das
neoplasias testiculares (Barretos, 2015).
Tamanho do maior eixo (mm)
n Mean rank p
MCT1+CD147 0,636
Negativo 87 61,94
Positivo 34 58,59
MCT4+CD147 0,768
Negativo 86 59,91
Positivo 34 61,99
Teste de Mann-Whitney
Para os tumores ovarianos, não houve associação estatisticamente significativa entre
as coexpressões MCT1/CD147 e MCT4/CD147 e as variáveis clínico-patológicas analisadas
(Tabela 19).
Tabela 19 - Associação entre coexpressão MCT1/CD147 e MCT4/CD147 com características
clínico-patológicas em TCGs de ovário (Barretos, 2015).
Teste Exato de Fisher
MCT1+CD147 MCT4+CD147
n Positivo (%) p n Positivo (%) p
Estadio 1,000 1,000
I 12 1 (8,3) 2 0 (0,0)
IS+II+III+IV 15 2 (13,3) 15 1 (6,7)
Estadiamento N 1,000 1,000
N0 26 3 (11,5) 26 1 (3,8)
N1+N2+N3 12 0 (0,0) 2 0 (0,0)
Estadiamento M 0,188 0,286
M0 20 1 (5,0) 20 0 (0,0)
M1 8 2 (25,0) 8 1 (12,5)
Histologia 0,552 1,000
Germinoma 8 0 (0,0) 8 0 (0,0)
Não germinoma 21 4 (19,0) 21 1 (4,8)
41
Não houve associação estatisticamente significativa entre a coexpressão das proteínas
e as taxas de sobrevida para os TCGs testiculares (Figuras 17 e 18). Para os tumores
ovarianos, houve apenas 4 casos positivos para MCT1/CD147 e um caso positivo para
MCT4/CD147. Dado o pequeno número de casos positivos, os dados de sobrevida não estão
representados.
p= 0,059 p= 0,059
Figura 17 - Curvas de sobrevida global (Kaplan-Meier) dos pacientes com tumores malignos
de testículo associadas à coexpressão das proteínas MCT1/CD147 e MCT4/CD147.
p= 0,076 p= 0,066
Figura 18 - Curvas de sobrevida livre de evento (Kaplan-Meier) dos pacientes com tumores
malignos de testículo associadas à coexpressão das proteínas MCT1/CD147 e MCT4/CD147.
42
6 DISCUSSÃO
O presente estudo permitiu caracterizar a expressão dos marcadores metabólicos
MCT1, MCT2, MCT4 e CD147 em uma amostra representativa de TCGs de pacientes do
Hospital de Câncer de Barretos, através de um método de alto rendimento que é o TMA. É
importante considerar que este foi o primeiro estudo que avaliou a expressão destes
marcadores em TCGs no contexto nacional e internacional.
De acordo com os resultados, a amostra foi composta predominantemente por
homens, com idade média de 32,5 anos, tumores malignos de testículo predominantemente
seminomatosos, o que corrobora outros estudos que incluíram estes tipos tumorais3, 4.
Destes pacientes, 48,7% foram diagnosticados em estadio clínico I, com elevado índice de
sobrevida, tendo 86,6% vivos sem doença, conforme esperado4, 82. Dentre os tumores
malignos de ovário, também predominou o estadio I ao diagnóstico e alta taxa de sobrevida
(80,0%), conforme previamente relatado para estes tumores83.
A definição dos pontos de corte de positividade imuno-histoquímica baseada na área
sob a curva Roc permitiu definir os escores associados a eventos clínicos de recidiva, recaída,
progressão e óbito, assim como determinar a sua sensibilidade e especificidade. Deste
modo, os pontos de corte encontrados foram MCT1 ≥ 6, MCT2 ≥3, MCT4 ≥6 e CD147 ≥5.
Com exceção do MCT2, estes pontos de corte diferem dos utilizados em estudos prévios do
grupo, uma vez que consideram a importância do desfecho clínico33, 48.
O TMA, quando comparado aos cortes inteiros, demonstrou ser um método com
concordância moderada para MCT1 e MCT4 a substancial para MCT2 e CD147, medida pelo
coeficiente kappa. Uma potencial limitação deste método é a heterogeneidade tumoral, tão
frequente nos TCGs. No entanto, no presente estudo, foram utilizados três cilindros para
cada tipo histológico de todos os casos, numa tentativa de não perder esta
heterogeneidade. O presente estudo é semelhante a outros que avaliaram TCGs por imuno-
histoquímica em TMAs, nos quais foram usados cilindros em triplicata63, 85, porém, difere
destes e de outro estudo recente nos quais a marcação nos TMAs não foi comparada com
cortes inteiros63, 85, 86. Também difere de outro estudo, no qual foram usados cilindros em
duplicata para parte dos casos e a comparação foi feita com um número muito menor de
43
cortes inteiros (n=10) e não foi utilizado o coeficiente kappa para avaliar a concordância87.
Este estudo apresenta o diferencial de ter amostragem com cilindros em triplicata de cada
histologia, além de utilizar o coeficiente kappa que mostrou uma concordância moderada a
substancial, comparando 45 casos de cortes inteiros numa amostra de 262 casos de TMA.
A comparação da expressão das proteínas entre tecido normal e neoplásico em
amostras pareadas revelou maior expressão de MCT4 e CD147 nos tumores testiculares que
no tecido normal. Para os tumores ovarianos, não foi possível a comparação entre tecido
normal e tumores malignos, devido à ausência de casos positivos nas amostras pareadas.
Entretanto, a comparação entre neoplasias benignas e malignas de ovário evidenciou maior
frequência de expressão de MCT1, MCT4 e CD147 nas neoplasias malignas. A sobrexpressão
de MCT1, MCT4 e CD147 nos TCGs malignos sugere que as células destas neoplasias tenham
um alto efluxo de lactato e, portanto, um fenótipo hiperglicolítico, sobretudo quando
comparados ao tecido normal e TCGs benignos. O fenótipo glicolítico geralmente é
associado com características de maior agressividade tumoral, como previamente descrito
em tumores adrenocorticais88 e outros tipos de neoplasias65, 89, 90. A maior expressão destas
proteínas em neoplasias malignas corrobora achados prévios de sobrexpressão das
proteínas em outros tipos tumorais e sua associação com o fenótipo glicolítico e
comportamento maligno28, 33, 37, 44, 48, 50, 52, 56, 57, 78, 88, 91-93. Nos tumores ovarianos, o MCT2 foi
mais frequentemente expresso em tumores benignos do que em malignos, o que sugere que
os TCGs benignos tenham a tendência a um fenótipo oxidativo, em contraste com os
malignos que seriam hiperglicolíticos, com base no aumento da expressão de MCT1, MCT4 e
CD147. Esta hipótese surge considerando a função do MCT2, que é o transportador com
maior afinidade para o substrato e atua principalmente no influxo de monocarboxilatos, o
que é reforçado pela sua expressão em tecidos que consomem lactato16-18, 88. O fenótipo
oxidativo, assim como a positividade para MCT2, está geralmente associado a características
de menor agressividade tumoral, conforme previamente descrito em tumores da córtex
adrenal88. Os achados de maior expressão de MCT2 em TCGs benignos corroboram o fato de
que os tumores que consomem lactato sejam menos agressivos do que aqueles glicolíticos.
Ao avaliar a expressão dos marcadores em TCGs, os achados mostraram associação
entre a expressão de MCT1, MCT4 e CD147 com fatores associados a pior prognóstico, como
histologia não-seminomatosa, estadios mais elevados, maior ocorrência de metástases,
44
invasão vascular, tamanho tumoral e estratificação de risco. A maior ocorrência de
metástases e os maiores estadios associados à expressão de MCT1, MCT4 e CD147 refletem
o papel biológico destas proteínas no efluxo do lactato, na manutenção do pH ácido
extracelular, e portanto, no fenótipo glicolítico de maior agressividade tumoral. A
associação da expressão de MCT4 com maiores taxas de invasão vascular reflete o papel do
lactato extracelular como estimulador da angiogênese13, 28, enquanto o maior tamanho
tumoral para aqueles TCGs que expressam MCT4 pode ser explicado pela maior resistência à
hipóxia, presente nos tumores de fenótipo glicolítico13-15, 28. Apesar de não haver estudos
destes marcadores em TCGs, nossos achados corroboram as evidências prévias da literatura
que demonstram associação entre a expressão destas proteínas e pior prognóstico em
outros tipos de câncer de fenótipo glicolítico33, 49, 50, 52, 53, 55-58. Na presente amostra, estes
achados foram mais evidentes para os tumores testiculares. Nestes tumores, a frequência
de expressão de CD147 foi maior naqueles casos que também foram MCT1 e MCT4
positivos, mas não nos MCT2 positivos, o que está de acordo com a função biológica desta
proteína20-22. No entanto, em linha com estudos prévios24, 49, 51, 54, 57, 76, a expressão de CD147
no presente estudo não explica a expressão membranar de todos os casos positivos para
MCT1 e MCT4, sugerindo a existência de uma outra chaperona. De fato, uma outra proteína,
a CD44, foi também apontada como chaperona do MCT1 e MCT494, no entanto, estudos
adicionais são necessários para verificar a possível existência de chaperonas adicionais78. De
notar, a coexpressão de MCT1 e MCT4 com a sua chaperona CD147 também demonstrou
associação com fatores de pior prognóstico. Nos tumores testiculares, a presença de MCT1
ou MCT4 coexpressos com CD147 esteve associada a maior número de metástase nos
linfonodos regionais, metástase à distância, estadios mais elevados e histologia não
seminomatosa. Além disso, a coexpressão MCT4/CD147 também foi associada a maior
invasão vascular. Estas associações foram semelhantes àquelas obtidas analisando as
proteínas expressas isoladamente. A exceção foi a coexpressão MCT4/CD147 que
apresentou associação com maior número de metástases ganglionares, conforme a
expressão isolada de CD147,mas que não esteve presente nos casos de MCT4 expresso
isoladamente. Estes achados de coexpressão são condizentes com a função reguladora de
CD147 e corroboram resultados de estudos prévios51, 54, 56, 57, 76. Já para os tumores
ovarianos, a única associação foi entre a expressão de MCT1 e a histologia não-
45
germinomatosa. A ausência de outras associações entre a expressão dos marcadores e as
características clínicas está provavelmente relacionada ao reduzido tamanho da amostra de
tumores malignos de ovário (30 pacientes neste estudo).
A análise univariada de sobrevida revelou que a sobrexpressão de MCT4 esteve
associada a menores taxas de sobrevida global e livre de eventos para tumores testiculares.
Já para os TCGs ovarianos, observou-se uma associação apenas entre CD147 e as taxas de
sobrevida global e livre de eventos. Tais associações também foram previamente observadas
em outros tipos de tumores sólidos58, como hepatocarcinoma50, carcinomas de mama52, de
pulmão53, de rim55 e de bexiga56, e tumores estromais gastrointestinais57, por exemplo.
Entretanto, na análise multivariada por Regressão de Cox, não houve associação
estatisticamente significativa entre a expressão das proteínas e as curvas de sobrevida.
Somente a presença de metástase à distância esteve associada a menores taxas de
sobrevida global e sobrevida livre de eventos avaliada pela Regressão de Cox. Avaliando o
impacto da coexpressão MCT1/CD147 e MCT4/CD147 na sobrevida, não foi observada
associação entre a coexpressão das proteínas e as taxas de sobrevida nos tumores
testiculares. Apesar deste achado diferir de um estudo onde a coexpressão MCT1/CD147
esteve associada a menor sobrevida global em tumor estromal gastrointestinal57, nota-se
que, isoladamente, o MCT1, o MCT4 e a CD147 já foram associados a menores taxas de
sobrevida em outros tipos tumorais48, 55, 56, 58, 93.
Os resultados encontrados na avaliação da expressão das proteínas MCT1, MCT4 e
CD147 e das coexpressões MCT1/CD147 e MCT4/CD147 reforçam a sua importância como
potenciais marcadores biológicos de prognóstico nos TCGs, sobretudo naqueles primários de
testículo.
Como perspectiva futura, está prevista a avaliação de outros marcadores metabólicos,
em especial o GLUT1 e anidrase carbônica IX (CAIX), nesta mesma amostra, a fim de
complementar a compreensão do perfil metabólico dos TCGs. Esta melhor compreensão
poderá permitir a definição de perfis de expressão e coexpressão de proteínas que melhor
estejam associadas ao comportamento clínico destes tumores. Além disto, está também
previsto um estudo in vitro de inibição dos MCTs, sobretudo MCT1 e MCT4, em culturas
celulares de TCGs. Este estudo de inibição poderá contribuir para a identificação destas
proteínas como potenciais alvos terapêuticos em TCGs. Para complementar a identificação
46
de possíveis alvos terapêuticos, deverão também ser conduzidos ensaios de inibição dos
MCTs utilizando modelos in vivo de TCGs.
47
7 CONCLUSÕES
Os resultados encontrados no presente estudo podem contribuir para a compreensão
das alterações metabólicas presentes nos TCGs.
Primeiramente, o TMA mostrou ser um método de concordância substancial a
moderada com cortes inteiros para estudo das proteínas MCT1, MCT2, MCT4 e CD147 em
TCGs.
Os marcadores MCT1, MCT4 e CD147 apresentaram uma sobrexpressão neste tipo
tumoral e reforçaram a sua importância como potenciais marcadores prognósticos,
isoladamente ou em coexpressões, uma vez que se apresentaram associadas a
características clínico-patológicas de pior prognóstico e também a menor sobrevida global e
livre de eventos (MCT4) nos tumores testiculares.
Deste modo, reforça-se a importância dos MCTs e da CD147 como potenciais
marcadores prognósticos ou preditivos, além de possíveis alvos terapêuticos em TCGs.
48
8 REFERÊNCIAS
1. Schneider DT, Calaminus G, Koch S, Teske C, Schmidt P, Haas RJ, et al.
Epidemiologic analysis of 1,442 children and adolescents registered in the German germ cell tumor protocols. Pediatr Blood Cancer. 2004;42(2):169-75.
2. Masque-Soler N, Szczepanowski M, Leuschner I, Vokuhl C, Haag J, Calaminus G, et
al. Absence of BRAF mutation in pediatric and adolescent germ cell tumors indicate biological differences to adult tumors. Pediatr Blood Cancer. 2012;59(4):732-5.
3. Nallu A, Mannuel HD, Hussain A. Testicular germ cell tumors: biology and clinical
update. Curr Opin Oncol. 2013;25(3):266-72.
4. Moch H, Cubilla AL, Humphrey PA, Reuter VE, Ulbright TM. The 2016 WHO
Classification of Tumours of the Urinary System and Male Genital Organs-Part A: Renal, Penile, and Testicular Tumours. Eur Urol. 2016.
5. Stang A, Trabert B, Wentzensen N, Cook MB, Rusner C, Oosterhuis JW, et al.
Gonadal and extragonadal germ cell tumours in the United States, 1973-2007. Int J Androl. 2012;35(4):616-25.
6. Hennes E, Zahn S, Lopes LF, Schonberger S, Leuschner I, Gobel U, et al. Molecular
genetic analysis of bilateral ovarian germ cell tumors. Klin Padiatr. 2012;224(6):359-65.
7. Ulbright TM. Germ cell tumors of the gonads: a selective review emphasizing
problems in differential diagnosis, newly appreciated, and controversial issues. Mod Pathol. 2005;18 Suppl 2:S61-79.
8. Hersmus R, de Leeuw BH, Wolffenbuttel KP, Drop SL, Oosterhuis JW, Cools M, et al.
New insights into type II germ cell tumor pathogenesis based on studies of patients with various forms of disorders of sex development (DSD). Mol Cell Endocrinol. 2008;291(1-2):1-10.
9. Vander Heiden MG, Cantley LC, Thompson CB. Understanding the Warburg effect:
the metabolic requirements of cell proliferation. Science. 2009;324(5930):1029-33.
10. Warburg O. On the origin of cancer cells. Science. 1956;123(3191):309-14.
11. Hanahan D, Weinberg RA. Hallmarks of cancer: the next generation. Cell.
2011;144(5):646-74.
49
12. Pavlova NN, Thompson CB. The Emerging Hallmarks of Cancer Metabolism. Cell
Metab. 2016;23(1):27-47.
13. Gatenby RA, Gillies RJ. Why do cancers have high aerobic glycolysis? Nat Rev
Cancer. 2004;4(11):891-9.
14. Gillies RJ, Gatenby RA. Adaptive landscapes and emergent phenotypes: why do
cancers have high glycolysis? J Bioenerg Biomembr. 2007;39(3):251-7.
15. Smallbone K, Gatenby RA, Gillies RJ, Maini PK, Gavaghan DJ. Metabolic changes
during carcinogenesis: potential impact on invasiveness. J Theor Biol. 2007;244(4):703-13.
16. Lin RY, Vera JC, Chaganti RS, Golde DW. Human monocarboxylate transporter 2
(MCT2) is a high affinity pyruvate transporter. J Biol Chem. 1998;273(44):28959-65.
17. Klier M, Schuler C, Halestrap AP, Sly WS, Deitmer JW, Becker HM. Transport activity
of the high-affinity monocarboxylate transporter MCT2 is enhanced by extracellular carbonic anhydrase IV but not by intracellular carbonic anhydrase II. J Biol Chem. 2011;286(31):27781-91.
18. Halestrap AP. The monocarboxylate transporter family--Structure and functional
characterization. IUBMB Life. 2012;64(1):1-9.
19. Enerson BE, Drewes LR. Molecular features, regulation, and function of
monocarboxylate transporters: implications for drug delivery. J Pharm Sci. 2003;92(8):1531-44.
20. Kirk P, Wilson MC, Heddle C, Brown MH, Barclay AN, Halestrap AP. CD147 is tightly
associated with lactate transporters MCT1 and MCT4 and facilitates their cell surface expression. EMBO J. 2000;19(15):3896-904.
21. Gallagher SM, Castorino JJ, Wang D, Philp NJ. Monocarboxylate transporter 4
regulates maturation and trafficking of CD147 to the plasma membrane in the metastatic breast cancer cell line MDA-MB-231. Cancer Res. 2007;67(9):4182-9.
22. Wilson MC, Meredith D, Fox JE, Manoharan C, Davies AJ, Halestrap AP. Basigin
(CD147) is the target for organomercurial inhibition of monocarboxylate transporter isoforms 1 and 4: the ancillary protein for the insensitive MCT2 is EMBIGIN (gp70). J Biol Chem. 2005;280(29):27213-21.
23. Kroemer G, Pouyssegur J. Tumor cell metabolism: cancer's Achilles' heel. Cancer
Cell. 2008;13(6):472-82.
50
24. Le Floch R, Chiche J, Marchiq I, Naiken T, Ilc K, Murray CM, et al. CD147 subunit of
lactate/H+ symporters MCT1 and hypoxia-inducible MCT4 is critical for energetics and growth of glycolytic tumors. Proc Natl Acad Sci U S A. 2011;108(40):16663-8.
25. Gao HJ, Zhao MC, Zhang YJ, Zhou DS, Xu L, Li GB, et al. Monocarboxylate
transporter 4 predicts poor prognosis in hepatocellular carcinoma and is associated with cell proliferation and migration. J Cancer Res Clin Oncol. 2015;141(7):1151-62.
26. Halestrap AP, Price NT. The proton-linked monocarboxylate transporter (MCT) family:
structure, function and regulation. Biochem J. 1999;343 Pt 2:281-99.
27. Izumi H, Torigoe T, Ishiguchi H, Uramoto H, Yoshida Y, Tanabe M, et al. Cellular pH
regulators: potentially promising molecular targets for cancer chemotherapy. Cancer Treat Rev. 2003;29(6):541-9.
28. Pinheiro C, Longatto-Filho A, Azevedo-Silva J, Casal M, Schmitt FC, Baltazar F. Role
of monocarboxylate transporters in human cancers: state of the art. J Bioenerg Biomembr. 2012;44(1):127-39.
29. Brizel DM, Schroeder T, Scher RL, Walenta S, Clough RW, Dewhirst MW, et al.
Elevated tumor lactate concentrations predict for an increased risk of metastases in head-and-neck cancer. Int J Radiat Oncol Biol Phys. 2001;51(2):349-53.
30. Walenta S, Salameh A, Lyng H, Evensen JF, Mitze M, Rofstad EK, et al. Correlation
of high lactate levels in head and neck tumors with incidence of metastasis. Am J Pathol. 1997;150(2):409-15.
31. Walenta S, Wetterling M, Lehrke M, Schwickert G, Sundfor K, Rofstad EK, et al. High
lactate levels predict likelihood of metastases, tumor recurrence, and restricted patient survival in human cervical cancers. Cancer Res. 2000;60(4):916-21.
32. Schwickert G, Walenta S, Sundfor K, Rofstad EK, Mueller-Klieser W. Correlation of
high lactate levels in human cervical cancer with incidence of metastasis. Cancer Res. 1995;55(21):4757-9.
33. Pinheiro C, Longatto-Filho A, Ferreira L, Pereira SM, Etlinger D, Moreira MA, et al.
Increasing expression of monocarboxylate transporters 1 and 4 along progression to invasive cervical carcinoma. Int J Gynecol Pathol. 2008;27(4):568-74.
34. Helmlinger G, Sckell A, Dellian M, Forbes NS, Jain RK. Acid production in glycolysis-
impaired tumors provides new insights into tumor metabolism. Clin Cancer Res. 2002;8(4):1284-91.
51
35. Gerlinger M, Santos CR, Spencer-Dene B, Martinez P, Endesfelder D, Burrell RA, et
al. Genome-wide RNA interference analysis of renal carcinoma survival regulators identifies MCT4 as a Warburg effect metabolic target. J Pathol. 2012;227(2):146-56.
36. Colen CB, Seraji-Bozorgzad N, Marples B, Galloway MP, Sloan AE, Mathupala SP.
Metabolic remodeling of malignant gliomas for enhanced sensitization during radiotherapy: an in vitro study. Neurosurgery. 2006;59(6):1313-23; discussion 23-4.
37. Mathupala SP, Parajuli P, Sloan AE. Silencing of monocarboxylate transporters via
small interfering ribonucleic acid inhibits glycolysis and induces cell death in malignant glioma: an in vitro study. Neurosurgery. 2004;55(6):1410-9; discussion 9.
38. Fang J, Quinones QJ, Holman TL, Morowitz MJ, Wang Q, Zhao H, et al. The H+-
linked monocarboxylate transporter (MCT1/SLC16A1): a potential therapeutic target for high-risk neuroblastoma. Mol Pharmacol. 2006;70(6):2108-15.
39. Sonveaux P, Vegran F, Schroeder T, Wergin MC, Verrax J, Rabbani ZN, et al.
Targeting lactate-fueled respiration selectively kills hypoxic tumor cells in mice. J Clin Invest. 2008;118(12):3930-42.
40. Schneiderhan W, Scheler M, Holzmann KH, Marx M, Gschwend JE, Bucholz M, et al.
CD147 silencing inhibits lactate transport and reduces malignant potential of pancreatic cancer cells in in vivo and in vitro models. Gut. 2009;58(10):1391-8.
41. Kim HS, Masko EM, Poulton SL, Kennedy KM, Pizzo SV, Dewhirst MW, et al.
Carbohydrate restriction and lactate transporter inhibition in a mouse xenograft model of human prostate cancer. BJU Int. 2012;110(7):1062-9.
42. Baltazar F, Pinheiro C, Morais-Santos F, Azevedo-Silva J, Queiros O, Preto A, et al.
Monocarboxylate transporters as targets and mediators in cancer therapy response. Histol Histopathol. 2014;29(12):1511-24.
43. Morais-Santos F, Granja S, Miranda-Goncalves V, Moreira AH, Queiros S, Vilaca JL,
et al. Targeting lactate transport suppresses in vivo breast tumour growth. Oncotarget. 2015;6(22):19177-89.
44. Miranda-Goncalves V, Honavar M, Pinheiro C, Martinho O, Pires MM, Pinheiro C, et
al. Monocarboxylate transporters (MCTs) in gliomas: expression and exploitation as therapeutic targets. Neuro Oncol. 2013;15(2):172-88.
45. Amorim R, Pinheiro C, Miranda-Goncalves V, Pereira H, Moyer MP, Preto A, et al.
Monocarboxylate transport inhibition potentiates the cytotoxic effect of 5-fluorouracil in colorectal cancer cells. Cancer Lett. 2015;365(1):68-78.
52
46. Granja S, Marchiq I, Le Floch R, Moura CS, Baltazar F, Pouyssegur J. Disruption of
BASIGIN decreases lactic acid export and sensitizes non-small cell lung cancer to biguanides independently of the LKB1 status. Oncotarget. 2015;6(9):6708-21.
47. Pinheiro C, Longatto-Filho A, Nogueira R, Schmitt F, Baltazar F. Lactate-induced IL-8
pathway in endothelial cells--letter. Cancer Res. 2012;72(7):1901-2; author reply 3-4.
48. Pinheiro C, Longatto-Filho A, Scapulatempo C, Ferreira L, Martins S, Pellerin L, et al.
Increased expression of monocarboxylate transporters 1, 2, and 4 in colorectal carcinomas. Virchows Arch. 2008;452(2):139-46.
49. Pinheiro C, Longatto-Filho A, Simoes K, Jacob CE, Bresciani CJ, Zilberstein B, et al.
The prognostic value of CD147/EMMPRIN is associated with monocarboxylate transporter 1 co-expression in gastric cancer. Eur J Cancer. 2009;45(13):2418-24.
50. Ohno A, Yorita K, Haruyama Y, Kondo K, Kato A, Ohtomo T, et al. Aberrant
expression of monocarboxylate transporter 4 in tumour cells predicts an unfavourable outcome in patients with hepatocellular carcinoma. Liver Int. 2014;34(6):942-52.
51. Pinheiro C, Albergaria A, Paredes J, Sousa B, Dufloth R, Vieira D, et al.
Monocarboxylate transporter 1 is up-regulated in basal-like breast carcinoma. Histopathology. 2010;56(7):860-7.
52. Doyen J, Trastour C, Ettore F, Peyrottes I, Toussant N, Gal J, et al. Expression of the
hypoxia-inducible monocarboxylate transporter MCT4 is increased in triple negative breast cancer and correlates independently with clinical outcome. Biochem Biophys Res Commun. 2014;451(1):54-61.
53. Meijer TW, Schuurbiers OC, Kaanders JH, Looijen-Salamon MG, de Geus-Oei LF,
Verhagen AF, et al. Differences in metabolism between adeno- and squamous cell non-small cell lung carcinomas: spatial distribution and prognostic value of GLUT1 and MCT4. Lung Cancer. 2012;76(3):316-23.
54. Pertega-Gomes N, Vizcaino JR, Miranda-Goncalves V, Pinheiro C, Silva J, Pereira H,
et al. Monocarboxylate transporter 4 (MCT4) and CD147 overexpression is associated with poor prognosis in prostate cancer. BMC Cancer. 2011;11:312.
55. Kim Y, Choi JW, Lee JH, Kim YS. Expression of lactate/H(+) symporters MCT1 and
MCT4 and their chaperone CD147 predicts tumor progression in clear cell renal cell carcinoma: immunohistochemical and The Cancer Genome Atlas data analyses. Hum Pathol. 2015;46(1):104-12.
56. Choi JW, Kim Y, Lee JH, Kim YS. Prognostic significance of lactate/proton
symporters MCT1, MCT4, and their chaperone CD147 expressions in urothelial carcinoma of the bladder. Urology. 2014;84(1):245 e9-15.
53
57. de Oliveira AT, Pinheiro C, Longatto-Filho A, Brito MJ, Martinho O, Matos D, et al.
Co-expression of monocarboxylate transporter 1 (MCT1) and its chaperone (CD147) is associated with low survival in patients with gastrointestinal stromal tumors (GISTs). J Bioenerg Biomembr. 2012;44(1):171-8.
58. Bovenzi CD, Hamilton J, Tassone P, Johnson J, Cognetti DM, Luginbuhl A, et al.
Prognostic Indications of Elevated MCT4 and CD147 across Cancer Types: A Meta-Analysis. Biomed Res Int. 2015;2015:242437.
59. Birsoy K, Wang T, Possemato R, Yilmaz OH, Koch CE, Chen WW, et al. MCT1-
mediated transport of a toxic molecule is an effective strategy for targeting glycolytic tumors. Nat Genet. 2013;45(1):104-8.
60. Ko YH, Verhoeven HA, Lee MJ, Corbin DJ, Vogl TJ, Pedersen PL. A translational
study "case report" on the small molecule "energy blocker" 3-bromopyruvate (3BP) as a potent anticancer agent: from bench side to bedside. J Bioenerg Biomembr. 2012;44(1):163-70.
61. Pedersen PL. 3-Bromopyruvate (3BP) a fast acting, promising, powerful, specific, and
effective "small molecule" anti-cancer agent taken from labside to bedside: introduction to a special issue. J Bioenerg Biomembr. 2012;44(1):1-6.
62. Ganapathy-Kanniappan S, Kunjithapatham R, Geschwind JF. Anticancer efficacy of
the metabolic blocker 3-bromopyruvate: specific molecular targeting. Anticancer Res. 2013;33(1):13-20.
63. Howitt BE, Brooks JD, Jones S, Higgins JP. Identification and characterization of 2
testicular germ cell markers, Glut3 and CyclinA2. Appl Immunohistochem Mol Morphol. 2013;21(5):401-7.
64. Younes M, Lechago LV, Somoano JR, Mosharaf M, Lechago J. Immunohistochemical
detection of Glut3 in human tumors and normal tissues. Anticancer Res. 1997;17(4A):2747-50.
65. Vander Heiden MG. Targeting cancer metabolism: a therapeutic window opens. Nat
Rev Drug Discov. 2011;10(9):671-84.
66. Cremerius U, Wildberger JE, Borchers H, Zimny M, Jakse G, Gunther RW, et al.
Does positron emission tomography using 18-fluoro-2-deoxyglucose improve clinical staging of testicular cancer?--Results of a study in 50 patients. Urology. 1999;54(5):900-4.
67. Oechsle K, Hartmann M, Brenner W, Venz S, Weissbach L, Franzius C, et al.
[18F]Fluorodeoxyglucose positron emission tomography in nonseminomatous germ cell
54
tumors after chemotherapy: the German multicenter positron emission tomography study group. J Clin Oncol. 2008;26(36):5930-5.
68. Stephens AW, Gonin R, Hutchins GD, Einhorn LH. Positron emission tomography
evaluation of residual radiographic abnormalities in postchemotherapy germ cell tumor patients. J Clin Oncol. 1996;14(5):1637-41.
69. Bachner M, Loriot Y, Gross-Goupil M, Zucali PA, Horwich A, Germa-Lluch JR, et al.
2-(1)(8)fluoro-deoxy-D-glucose positron emission tomography (FDG-PET) for postchemotherapy seminoma residual lesions: a retrospective validation of the SEMPET trial. Ann Oncol. 2012;23(1):59-64.
70. Nikoletic K, Mihailovic J, Matovina E, Zeravica R, Srbovan D. Reliability of Positron
Emission Tomography-Computed Tomography in Evaluation of Testicular Carcinoma Patients. Med Pregl. 2015;68(3-4):109-15.
71. Bergstrom M. Positron emission tomography in tumor diagnosis and treatment follow-
up. Acta Oncol. 1993;32(2):183-8.
72. Strauss LG, Conti PS. The applications of PET in clinical oncology. J Nucl Med.
1991;32(4):623-48; discussion 49-50.
73. Karlsson C, Bodin L, Piehl-Aulin K, Karlsson MG. Tissue microarray validation: a
methodologic study with special reference to lung cancer. Cancer Epidemiol Biomarkers Prev. 2009;18(7):2014-21.
74. Cunha KS, Caruso AC, Goncalves AS, Bernardo VG, Pires AR, da Fonseca EC, et al.
Validation of tissue microarray technology in malignant peripheral nerve sheath tumours. J Clin Pathol. 2009;62(7):629-33.
75. Berlth F, Monig SP, Schlosser HA, Maus M, Baltin CT, Urbanski A, et al. Validation of
2-mm tissue microarray technology in gastric cancer. Agreement of 2-mm TMAs and full sections for Glut-1 and Hif-1 alpha. Anticancer Res. 2014;34(7):3313-20.
76. Pinheiro C, Longatto-Filho A, Pereira SM, Etlinger D, Moreira MA, Jube LF, et al.
Monocarboxylate transporters 1 and 4 are associated with CD147 in cervical carcinoma. Dis Markers. 2009;26(3):97-103.
77. Pinheiro C, Sousa B, Albergaria A, Paredes J, Dufloth R, Vieira D, et al. GLUT1 and
CAIX expression profiles in breast cancer correlate with adverse prognostic factors and MCT1 overexpression. Histol Histopathol. 2011;26(10):1279-86.
78. Pinheiro C, Reis RM, Ricardo S, Longatto-Filho A, Schmitt F, Baltazar F. Expression
of monocarboxylate transporters 1, 2, and 4 in human tumours and their association with CD147 and CD44. J Biomed Biotechnol. 2010;2010:427694.
55
79. Cohen J. Weighted kappa: nominal scale agreement with provision for scaled
disagreement or partial credit. Psychol Bull. 1968;70(4):213-20.
80. Abrahao-Machado LF, Jacome AA, Wohnrath DR, dos Santos JS, Carneseca EC,
Fregnani JH, et al. HER2 in gastric cancer: comparative analysis of three different antibodies using whole-tissue sections and tissue microarrays. World J Gastroenterol. 2013;19(38):6438-46.
81. Gulbahce HE, Gamez R, Dvorak L, Forster C, Varghese L. Concordance between
tissue microarray and whole-section estrogen receptor expression and intratumoral heterogeneity. Appl Immunohistochem Mol Morphol. 2012;20(4):340-3.
82. Aparicio J, Maroto P, del Muro XG, Guma J, Sanchez-Munoz A, Margeli M, et al.
Risk-adapted treatment in clinical stage I testicular seminoma: the third Spanish Germ Cell Cancer Group study. J Clin Oncol. 2011;29(35):4677-81.
83. Solheim O, Gershenson DM, Trope CG, Rokkones E, Sun CC, Weedon-Fekjaer H, et
al. Prognostic factors in malignant ovarian germ cell tumours (The Surveillance, Epidemiology and End Results experience 1978-2010). Eur J Cancer. 2014;50(11):1942-50.
84. Viera AJ, Garrett JM. Understanding interobserver agreement: the kappa statistic.
Fam Med. 2005;37(5):360-3.
85. Sangoi AR, McKenney JK, Brooks JD, Higgins JP. Evaluation of SF-1 expression in
testicular germ cell tumors: a tissue microarray study of 127 cases. Appl Immunohistochem Mol Morphol. 2013;21(4):318-21.
86. Fankhauser CD, Curioni-Fontecedro A, Allmann V, Beyer J, Tischler V, Sulser T, et
al. Frequent PD-L1 expression in testicular germ cell tumors. Br J Cancer. 2015;113(3):411-3.
87. Skotheim RI, Abeler VM, Nesland JM, Fossa SD, Holm R, Wagner U, et al. Candidate
genes for testicular cancer evaluated by in situ protein expression analyses on tissue microarrays. Neoplasia. 2003;5(5):397-404.
88. Pinheiro C, Granja S, Longatto-Filho A, Faria AM, Fragoso MC, Lovisolo SM, et al.
Metabolic reprogramming: a new relevant pathway in adult adrenocortical tumors. Oncotarget. 2015.
89. Granja S, Pinheiro C, Reis RM, Martinho O, Baltazar F. Glucose Addiction in Cancer
Therapy: Advances and Drawbacks. Curr Drug Metab. 2015;16(3):221-42.
90. Pertega-Gomes N, Felisbino S, Massie CE, Vizcaino JR, Coelho R, Sandi C, et al. A
glycolytic phenotype is associated with prostate cancer progression and aggressiveness: a
56
role for monocarboxylate transporters as metabolic targets for therapy. J Pathol. 2015;236(4):517-30.
91. Koukourakis MI, Giatromanolaki A, Harris AL, Sivridis E. Comparison of metabolic
pathways between cancer cells and stromal cells in colorectal carcinomas: a metabolic survival role for tumor-associated stroma. Cancer Res. 2006;66(2):632-7.
92. Koukourakis MI, Giatromanolaki A, Bougioukas G, Sivridis E. Lung cancer: a
comparative study of metabolism related protein expression in cancer cells and tumor associated stroma. Cancer Biol Ther. 2007;6(9):1476-9.
93. Han ZD, He HC, Bi XC, Qin WJ, Dai QS, Zou J, et al. Expression and clinical
significance of CD147 in genitourinary carcinomas. J Surg Res. 2010;160(2):260-7.
94. Slomiany MG, Grass GD, Robertson AD, Yang XY, Maria BL, Beeson C, et al.
Hyaluronan, CD44, and emmprin regulate lactate efflux and membrane localization of monocarboxylate transporters in human breast carcinoma cells. Cancer Res. 2009;69(4):1293-301.
57
ANEXO A – Ficha de coleta de dados
TCG Informações do médico responsável
1 ID NAP (NUMERAÇÃO NO BANCO DE DADOS)
1
2 ID protocolo
Descrever; 88- Não se aplica; 99-Ignorado 2
3 Médico responsável
Descrever; 88- Não se aplica; 99-Ignorado 3 Eduado Caetano A. da
Silva
4 Celular
88- Não se aplica; 99-Ignorado 4
5 Hospital oncológico de origem
Descrever; 88- Não se aplica; 99-Ignorado 5 Hospital de Câncer
Barretos
6 e-mail
Descrever; 88- Não se aplica; 99-Ignorado 6 [email protected]
Dados pessoais
7 IARC
Descrever; 88- Não se aplica; 99-Ignorado 7
8 CID O
Descrever; 88- Não se aplica; 99-Ignorado 8
9 Nome do paciente
Descrever; 88- Não se aplica; 99-Ignorado 9
10 Iniciais
Descrever; 88- Não se aplica;99-Ignorado 10
11 Registro na instituição (RGH)
Descrever; 88- Não se aplica;99-Ignorado 11
12 Naturalidade (Estado)
Descrever; 88- Não se aplica;99-Ignorado 12
13 Data de nascimento
DD/MM/AAAA 13 ___/___/______
14 Data de diagnóstico
DD/MM/AAAA 14 ___/___/______
15 Sexo
1- Masculino; 2- Feminino 15
16 Etnia
1- Branco;2- Negro/preto; 3- Pardo/mulato; 4- Amarelo; 5- Indígena; 99- Ignorado 16
Dados clínicos - Diagnóstico
17 Data do 1º atendimento no HCB
DD/MM/AAAA 17 ___/___/______
18 Data do início do tratamento
DD/MM/AAAA 18 ___/___/______
19 Estadiamento
1- I; 2- II;3- III; 4- IV; 5- IS; 88- Não se aplica; 99- Ignorado 19
20 Se ovário Protocolo 2008, classificar: (Se não for 2008, colocar 88- não se aplica)
1- a; 2- b; 3- c; 88- Não se aplica; 99- Ignorado 20
21 Primário
1- Test; 2- Ovário; 3- Sacroc; 4- Med; 5- Vag; 6- Retro; 7- SNC; 8- Outro; 88- Não se aplica; 99- Ignorado
21
22 Se outro primário, detalhar:
Descrever;99-Ignorado 22
23 Apresentação ao diag-micro
1- Totalmente ressec.;2- Cir. resto; 3- Cir. resto macro; 4- Biopsia; 88- Não se aplica; 99- Ignorado
23
Metástase
24 Meta ao diagnóstico?
0- Não; 1- Sim; 99- Ignorado 24
25 Metástase ao dx. - pulmão
0- Não; 1- Sim; 88- Não se aplica;99- Ignorado 25
26 Metástase ao dx. - hepática
0- Não; 1- Sim; 88- Não se aplica;99- Ignorado 26
27 Metástase ao dx. - óssea
0- Não; 1- Sim; 88- Não se aplica;99- Ignorado 27
28 Metástase ao dx. - SNC
0- Não; 1- Sim; 88- Não se aplica;99- Ignorado 28
29 Metástase ao dx. - ganglionar
0- Não; 1- Sim; 88- Não se aplica;99- Ignorado 29
30 Se ganglionar:
0- Não regional; 1- Regional; 3- Ambos; 88- Não se aplica; 99- Ignorado 30
58
31 Metástase ao dx. - outras
Descrever;99-Ignorado 31
32 Se linfonodo regional comprometido: Tamanho do maior eixo da Massa Metastática do Linfonodo Regional
Em cm; 88- Não se aplica; 99- Ignorado
32
33 N
0- NX; 1- N0; 2- N1; 3-N2;4- N3;88-Não se aplica; 99- Ignorado 33
34 M
0- M0; 1- M1a; 2- M1b; 88-Não se aplica; 99- Ignorado 34
Marcadores - SE testículo adulto: PRÉ-QT
35 Alfa feto ao diagnóstico
Em ng/mL; 88- Não se aplica; 99- Ignorado 35
36 Alfa feto ao diagnóstico
Valor de referência; 88- Não se aplica;99- Ignorado 36
37 Alfa feto ao diagnóstico
1- Normal; 2- Aumentada; 3- Não realizado;88- Não se aplica; 99- Ignorado 37
38 Data Alfa feto ao diagnóstico
DD/MM/AAAA 38 ___/___/______
39 BHCG ao diagnóstico
Em um/mL; 88- Não se aplica;99- Ignorado 39
40 BHCG ao diagnóstico
Valor de referência; 88- Não se aplica; 99- Ignorado 40
41 BHCG ao diagnóstico
1- Normal; 2- Aumentada; 3- Não realizado;88- Não se aplica; 99- Ignorado 41
42 Data BHCG ao diagnóstico
DD/MM/AAAA 42 ___/___/______
43 DHL ao diagnóstico
Em UI/mL;88- Não se aplica; 99- Ignorado 43
44 DHL ao diagnóstico
Valor de referência; 88- Não se aplica; 99- Ignorado 44
45 DHL ao diagnóstico
1- Normal; 2- Aumentada; 3- Não realizado;88- Não se aplica; 99- Ignorado 45
46 Data DHL ao diagnóstico
DD/MM/AAAA 46 ___/___/______
Histologia
47
Histologia 1- Seio endodérmico; 2- Coriocarcinoma; 3- CA embrionário; 4- Teratoma puro; 5- Teratoma imaturo com Grau não definido; 6- T.imat.I; 7- T. imat.II; 8- T.imat.III; 9- Terat.mist.(Quando um dos componentes do misto for teratoma); 10-Disg./seminoma/germinoma; 11- TCG Misto (Quando os componentes mistos não forem teratoma); 12- Outro(nesse caso, preencher variável197 detalhando) 88- Não se aplica; 99- Ignorado
47
48
Tipo histológico 0- Indefinido; 1- Seminoma; 2- Não seminoma; 88- Não se aplica; 99- Ignorado
48
49 Número do exame na patologia
Descrever; 88- Não se aplica; 99- Ignorado 49
50
Se misto, qual o Predomínio no Tumor Misto 1- Seio endodérmico; 2- Coriocarcinoma; 3- CA embrionário; 4- Teratoma puro;5- Teratoma imaturo com Grau não definido; 6- T.imat.I; 7- T. imat.II; 8- T.imat.III; 9-Disg./seminoma/germinoma; 88- Não se aplica; 99- Ignorado
50
51 Tumor misto: seio endodérmico
Em %;888- Não se aplica;999- Ignorado 51
52 Tumor misto: CorioCA
Em %;888- Não se aplica;999- Ignorado 52
59
53 Tumor misto: CA Embrionário
Em %;888- Não se aplica;999- Ignorado 53
54 Tumor misto: Seminoma
Em %;888- Não se aplica;999- Ignorado 54
55 Tumor misto: Teratoma Maduro
Em %;888- Não se aplica;999- Ignorado 55
56 Tumor misto: Teratoma Imaturo I
Em %;888- Não se aplica;999- Ignorado 56
57 Tumor misto: Teratoma Imaturo II
Em %;888- Não se aplica;999- Ignorado 57
58 Tumor misto: Teratoma Imaturo III
Em %;888- Não se aplica;999- Ignorado 58
Tratamento
59 Serviço que tratou:
1- Brasil; 2- Chile; 3- Uruguai; 4- Argentina; 5- Tratado pela oncologia pediátrica de Barretos; 6- Tratado pela oncologia clínica de Barretos;7-Gineco; 99- Ignorado
59
60
Protocolo do estudo: 0- TCG91; 1- TCG99; 2- TCG2008; 3- Outros; 88- Não se aplica; 99-
Ignorado
60
61 Cirurgia
0- Não; 1- Sim; 99- Ignorado 61
62 Se sim, qual tipo de cirurgia?
1- Orquiectomia; 2- Ooforectomia; 3- Ressecção de lesão extra-gonadal; 4- Outro; 88- Não se aplica; 99- Ignorado
62
63 Se outro tipo de cirurgia, definir:
Descrever; 88- Não se aplica; 99- Ignorado 63
64 Data da cirurgia
DD/MM/AAAA 64 ___/___/______
65 Lateralidade da gônada:
1- Direita; 2- Esquerda; 88- Não se aplica; 99- Ignorado 65
66 Radioterapia
0- Não; 1- Sim; 99- Ignorado 66
67
Se foi feita radioterapia, detalhar local: 1- Pelve; 2- Coluna; 3- Apêndices esqueléticos; 4- SNC; 5- Retroperitôneo; 6- Mediastino; 7- Outro; 88- Não se aplica; 99- Ignorado
67
68 Se outro local de Rxt, detalhar:
Descrever; 88- Não se aplica; 99- Ignorado 68
69 Quimioterapia
0- Não; 1- Sim; 99- Ignorado 69
70 Data do início da QT
DD/MM/AAAA 70 ___/___/______
71
Quimio(Se adulto, considerar apenas o protocolo) 0- RI (91, 99 ou 2008) - PE; 1- RI (91, 99 ou 2008) - PE+IVB; 2- (91) AR HPE; 3- (91) AR HPE+IVB; 4- (99) AR PEI 4 ciclos; 5- (99) AR PEI 6 ciclos; 6- (2008) AR PEI 5 ciclos; 7- (2008) AR PEI 3 ciclos + 3 TIPs; 8- BEP; 9- Carboplatina; 10- EP (adulto) 11- Outro 88- Não se aplica (sem Quimio); 99- Ignorado
Legenda: BR= Baixo risco; AR= Alto risco; PE= plat+etoposide + I (Ifo); HPE= High dose PE; IVB= Ifo/Velben/Bleo; TIP= Taxol/Ifo/Plat
71
72 Se outro, detalhar: Descrever; 88- Não se aplica; 99- Ignorado
72
73 Número de ciclo (protocolos adulto)
Número; 88- Não se aplica; 99- Ignorado 73
74
Risco 1- Baixo Risco (Brasileira); 2- Risco intermédio (Brasileira); 3- Alto risco (Brasileira); 4- Baixo Risco (IGCCCG); 5- Risco intermédio (IGCCCG); 6- Alto risco (IGCCCG); 99- Ignorado
74
Após 1º Ciclo de QT (em torno do 21º dia)
75 Alfa feto após o 1º Ciclo
Em ng/mL; 88- Não se aplica; 99- Ignorado 75
60
76 Alfa feto após o 1º Ciclo
Valor de referência 76
77 Alfa feto após o 1º Ciclo
1- Normal; 2- Aumentada; 3- Não realizado; 99- Ignorado 77
78 Data Alfa feto após o 1º Ciclo
DD/MM/AAAA 78 ___/___/______
79 BHCG após o 1º Ciclo
Em um/mL; 88- Não se aplica; 99- Ignorado 79
80 BHCG após o 1º Ciclo
Valor de referência; 99- Ignorado 80
81 BHCG após o 1º Ciclo
1- Normal; 2- Aumentada; 3- Não realizado; 99- Ignorado 81
82 Data BHCG após o 1º Ciclo
DD/MM/AAAA 82 ___/___/______
83 DHL após o 1º Ciclo
UI/mL; 88- Não se aplica; 99- Ignorado 83
84 DHL após o 1º Ciclo
Valor de referência; 99- Ignorado 84
85 DHL após o 1º Ciclo
1- Normal; 2- Aumentada; 3- Não realizado; 99- Ignorado 85
Reavaliação
86 Foi feita a reavaliação?
0- Não; 1- Sim; 99- Ignorado 86
87 Resposta da reavaliação - término tratamento
0- Sem remissão; 1- Remissão completa (>75%); 2- Remissão parcial (<75%); 3- Progressão; 99- Ignorado
87
88 Data da reavaliação
DD/MM/AAAA 88 ___/___/_____
89 Doença residual pós QT 0- Não; 1- Sim; 99- Ignorado
89
90 Ressecção doença residual (second look)
0- Não; 1- Sim; 99- Ignorado 90
91 Data da ressecção de doença residual
DD/MM/AAAA 91 ___/___/_____
92 Achados na lesão residual
0- Câncer viável; 1- Teratoma maduro; 2- Necrose/fibrose; 3- Câncer viável + teratoma maduro; 88- Não se aplica; 99- Ignorado
92
93 Quimioterapia Após Ressecção da Lesão Residual
0- Não; 1- Sim; 99- Ignorado 93
94 Alfa feto na reavaliação
Em ng/mL; 88- Não se aplica; 99- Ignorado 94
95 Alfa feto na reavaliação
Valor de referência; 99- Ignorado 95
96 Alfa feto na reavaliação
1- Normal; 2- Aumentada; 3- Não realizado; 99- Ignorado 96
97 BHCG na reavaliação
Em um/mL; 88- Não se aplica; 99- Ignorado 97
98 BHCG na reavaliação
Valor de referência; 99- Ignorado 98
99 BHCG na reavaliação
1- Normal; 2- Aumentada; 3- Não realizado; 99- Ignorado 99
100 DHL na reavaliação
Em UI/mL; 88- Não se aplica; 99- Ignorado 100
101 DHL na reavaliação
Valor de referência; 99- Ignorado 101
102 DHL na reavaliação
1- Normal; 2- Aumentada; 3- Não realizado; 99- Ignorado 102
103 Audiometria na reavaliação
1- Normal; 2- Aumentada; 3- Não realizada; 99- Ignorado 103
104 Se audiometria na reavaliação, especificar
Descrever; 88- Não se aplica; 99- Ignorado 104
105 Avaliação renal
1- Normal; 2- Aumentada; 3- Não realizada; 99- Ignorado 105
106 Se alteração na avaliação renal, especificar:
Descrever; 88- Não se aplica; 99- Ignorado 106
Término
107 Data do término
DD/MM/AAAA 107 ___/___/______
108 Alfa feto no término
Em ng/mL; 88- Não se aplica; 99- Ignorado 108
109 Alfa feto no término
Valor de referência; 99- Ignorado 109
110 Alfa feto no término
1- Normal; 2- Aumentada; 3- Não realizado; 99- Ignorado 110
111 BHCG no término
Em um/mL; 88- Não se aplica; 99- Ignorado 111
61
112 BHCG no término
Valor de referência; 99- Ignorado 112
113 BHCG no término
1- Normal; 2- Aumentada; 3- Não realizado; 99- Ignorado 113
114 DHL no término
Em UI/mL; 88- Não se aplica; 99- Ignorado 114
115 DHL no término
Valor de referência; 99- Ignorado 115
116 DHL no término
1- Normal; 2- Aumentada; 3- Não realizado; 99- Ignorado 116
117 No término do tratamento:
1- Considerado em remissão; 2- Resposta parcial; 3- Progressão da doença; 99- Ignorado
117
118 Audiometria no término
1- Normal; 2- Alterada; 3- Não realizada; 99- Ignorado 118
119 Se audiometria no término, especificar:
Descrever;88- Não se aplica; 99- Ignorado 119
120 Avaliação renal no término
1- Normal; 2- Alterada; 3- Não realizada; 99- Ignorado 120
121 Se alteração na avaliação renal no término, especificar:
Descrever;88- Não se aplica; 99- Ignorado 121
122 Uso de amifostina (ethyol) no término
0- Não; 1- Sim; 99- Ignorado 122
123 Toxicidade medula óssea no término
1- Normal; 2- Alterada; 3- Não realizada; 99- Ignorado 123
124 Se toxicidade de medula óssea no término, quais ciclos?
Descrever;88- Não se aplica; 99- Ignorado 124
125 Se toxicidade de medula óssea no término, qual nível de toxicidade?
Descrever;88- Não se aplica; 99- Ignorado 125
Acompanhamento pós término de terapia
126 Recidiva/Recaída
0- Não; 1- Sim; 99- Ignorado 126
127 Pulmão
0- Não; 1- Sim; 88- Não se aplica (se não houve recidiva) 99- Ignorado 127
128 Fígado
0- Não; 1- Sim; 88- Não se aplica (se não houve recidiva) 99- Ignorado 128
129 Linfonodos
0- Não; 1- Sim; 88- Não se aplica (se não houve recidiva) 99- Ignorado 129
130 Local primário
0- Não; 1- Sim; 88- Não se aplica (se não houve recidiva) 99- Ignorado 130
131 Outros
0- Não; 1- Sim; 88- Não se aplica (se não houve recidiva) 99- Ignorado 131
132 Se outros, detalhar:
Descrever; 88- Não se aplica; 99- Ignorado 132
133 Data da recidiva/ recaída
DD/MM/AAAA 133 ___/___/______
134 Alfa feto recidiva
Em ng/mL; 88- Não se aplica; 99- Ignorado 134
135 Alfa feto recidiva
Valor de referência; 99- Ignorado 135
136
Alfa feto recidiva 1- Normal; 2- Aumentada; 3- Não realizado; 88- Não se aplica (se não houve recidiva); 99- Ignorado
136
137 BHCG recidiva
Em um/mL; 88- Não se aplica; 99- Ignorado 137
138 BHCG recidiva
Valor de referência; 99- Ignorado 138
139
BHCG recidiva 1- Normal; 2- Aumentada; 3- Não realizado; 88- Não se aplica (se não houve recidiva); 99- Ignorado
139
140 DHL recidiva
Em UI/mL; 88- Não se aplica; 99- Ignorado 140
141 DHL recidiva
Valor de referência; 99- Ignorado 141
142 DHL recidiva
1- Normal; 2- Aumentada; 3- Não realizado; 88- Não se aplica (se não houve recidiva); 99-
142
62
Ignorado
143 Quimioterapia de resgate
0- Não; 1- TIP; 2- VeIP; 3- VIP; 4- Outro(s); 88- Não se aplca; 99- Ignorado 143
144 Se outra, detalhar:
Descrever; 88- Não se aplica; 99- Ignorado 144
145 Data de quimioterapia de resgate
DD/MM/AAAA 145 ___/___/______
146 Progressão
0- Não; 1- Sim;99- Ignorado 146
147 Data da progressão da doença
DD/MM/AAAA 147 ___/___/______
148 Maior ou igual a 3 linhas de quimioterapia
0- Não; 1- Sim;99- Ignorado 148
149
TMO? 0- Não; 1- Sim, após 1ªrecidiva; 2- Sim, na consolidação do final do 1º tratamento; 3- Sim, após a 2ª recidiva; 4- Sim, após 3ªrecidiva; 99- Ignorado
149
150 Status
1- Vivo sem doença; 2- Vivo em tratamento; 3- Óbito por câncer; 4- Óbito outras causas; 5- Morte por toxicidade
150
151 Se óbito por outras causas, detalhar:
Descrever; 88- Não se aplica; 99- Ignorado 151
152 Perda de seguimento
0- Não; 1- Sim;99- Ignorado 152
153 Data da última informação ou óbito
DD/MM/AAAA 153 ___/___/______
154 2ª opinião
0- Não; 1- Sim; 88- Não se aplica; 99- Ignorado 154
Tratamento antes da inclusão no protocolo brasileiro
155 Radioterapia
0- Não; 1- Sim; 88- Não se aplica; 99- Ignorado 155
156 Quimioterapia
0- Não; 1- Sim; 88- Não se aplica; 99- Ignorado 156
157 Se quimioterapia, qual esquema?
Descrever; 88- Não se aplica; 99- Ignorado 157
158 Cirurgia
0- Não; 1- Sim; 88- Não se aplica; 99- Ignorado 158
159 Biopsia
0- Não; 1- Sim; 88- Não se aplica; 99- Ignorado 159
160 Data da Biopsia
DD/MM/AAAA 160 ___/___/_____
161 Abordagem cirúrgica
0- Biopsia; 1- Totalmente ressecado; 2- Resíduo microscópico; 3- Resíduo macroscópico; 88- Não se aplica; 99- Ignorado
161
162 Revisão do AP
0- Não; 1- Sim; 88- Não se aplica; 99- Ignorado 162
Top Related