Riassunto analitico
Il tumore alla prostata (PCa) è uno dei tumori più frequenti in Europa e si stima essere la terza causa di mortalità per cancro. Il PCa costituisce perciò un notevole onere per la sanità pubblica, e come molti altri tipi di tumore, il suo peso è destinato ad aumentare a causa del progressivo invecchiamento della popolazione. La gestione del PCa implica l'utilizzo di un biomarcatore, l'antigene prostatico specifico (PSA). Tuttavia, il PSA non è specifico per il cancro e patologie non maligne possono causare un aumento del suo livello ematico, come per esempio l'iperplasia prostatica benigna e le prostatiti. Inoltre circa il 20% degli uomini malati di PCa ha livelli di PSA normali , mentre altri soggetti con livelli di PSA alti non hanno il cancro alla prostata. Ciò rende necessario la ricerca di nuovi biomarcatori più accurati per la diagnosi del PCa. D'altra parte, dato il costante aumento globale dell'incidenza del cancro, con le morbilità e la mortalità associate, insieme ai costi sanitari delle terapie, vi è un crescente interesse per la chemioprevenzione come strategia per la prevenzione del tumore o per la sua soppressione. E’ noto che il cancro è una malattia che altera il metabolismo cellulare, perciò per rispondere a queste esigenze, la tesi è stata incentrata sul metabolismo del PCa. In primo luogo un nuovo approccio è stato utilizzato per identificare nuovi biomarcatori tumore-specifici mediante l'analisi metabolomica. In seguito, basandosi sulla teoria di Warburg secondo cui il ciclo dell'acido citrico è dannoso nella maggior parte delle cellule tumorali, è stato studiato l'effetto della supplementazione di L-carnitina al fine di indagare se può prevenire o inibire la progressione del tumore alla prostata in vitro. Per l'analisi metabolomica è stato applicato un nuovo approccio bioinformatico, abbinato alla tecnica SACI-ESI, denominato SANIST. Questa piattaforma combina l'acquisizione dei dati mediante lo strumento LC/SACI/ESI-MS correlati a potenziali biomarcatori, con una classificazione del campione basato su un modello matematico Bayesiano innovativo. Il plasma di 28 pazienti con PCa confermato istologicamente, e 30 controlli di pari età con biopsie prostatiche negative per PCa sono stati analizzati. Per valutare l’effetto chemiopreventivo di L-carnitina sul PCa, la linea cellulare umana PC3 di tumore alla prostata è stata trattata con L-Carnitina (0-10mm). La vitalità cellulare è stata analizzata dal test MTT. I marcatori del ciclo cellulare e della morte cellulare sono stati valutati mediante Western Blot. Gli esperimenti condotti in questa tesi hanno dimostrato: (1)L’approccio SANIST ha identificato un gruppo di acil carnitine, la decanoil-L-carnitina, la ottanoil-L-carnitina e la 5-cis-Tetradecenoil carnitina, i cui livelli sono significativamente più bassi (valore p <0,001) nei pazienti con PCa. Con questa analisi si è ottenuta una completa discriminazione (100%) tra soggetti con iperplasia prostatica benigna e pazienti con PCa con una percentuale di corretta identificazione tra il 90 e il 94%. Pertanto, l'algoritmo SANIST ha permesso la separazione dei pazienti con PCa dai soggetti con biopsia negativa con elevata precisione e sensibilità. (2)Il trattamento con L-carnitina inibisce la crescita delle cellule PC3, probabilmente agendo sull' asse ciclina D1 e p21. In conclusione SANIST è stato in grado di eseguire una valutazione preliminare dell'efficienza diagnostica di potenziali nuovi biomarcatori per il PCa. Tuttavia, è necessaria una più ampia validazione delle acil carnitine identificate, utilizzando una coorte più numerosa, per confermarne l'utilità clinica. Inoltre, i risultati preliminari sull' effetto della L-carnitina hanno dimostrato la sua capacità di inibire la crescita nelle cellule PC3.
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Abstract
Prostate cancer(PCa) is one of the most common cancer in Europe and is also estimated to be the third leading cause of cancer mortality. Prostate cancer therefore constitutes a significant public health burden, and like many other cancers, the burden is likely to increase due to the continued growth in the ageing population. PCa management has long employed a biomarker, that is prostate specific antigen (PSA). However, PSA is not cancer-specific and various non-malignant circumstances can cause a rise in PSA blood levels, e.g. benign prostatic hyperplasia and prostatitis. Moreover about 20% of men with normal PSA levels have prostate cancer, while many men with higher levels do not have prostate cancer. This warrants new biomarkers to diagnose prostate cancer more accurately. On the other side, given the constant increase in global cancer incidence with its associated morbidity and mortality, together with the rising healthcare costs of treatment, there is increasing interest in chemoprevention as a strategy for cancer prevention or suppression. Cancer is a disease that is known to alter cellular metabolism, therefore to meet these needs, the thesis focused on cancer metabolism. Firstly a novel approach was used to identify novel tumour-specific biomarkers by metabolomic analysis. Hereafter, based on Warburg’s theory that the citric cycle is detrimental in most cancer cells, effect of L-carnitine (LC) supplementation was studied in order to investigate if it can prevent or inhibit PCa growth in vitro. For metabolomic analysis we applied a new bioinformatic tool, with SACI-ESI technique, termed SANIST platform. This platform combines LC/SACI/ESI-MS data acquisition of the m/z signal related to potential biomarker candidates, with a sample classification based on an innovative and modified Bayesian mathematical model. Plasma from 28 patients with histologically confirmed and 30 age-matched controls with negative prostate biopsies for PCa were analysed with new SANIST platform. To assess the potential chemopreventive effect of L-carnitine on PCa, prostate cancer PC3 cell line was treated with L-Carnitine (0-10mM). Cell viability was assayed by MTTassay. Cell cycle, cell death marker were evaluated by Western blot. Here we found that: (1)The novel SANIST approach identified a group of acyl carnitines, Decanoyl-L-carnitine, Octanoyl-L-carnitine and 5-cis-Tetradecenoyl carnitine that were detected at significantly lower levels (p value<0.001) in prostate cancer patients. A complete discrimination (100%) was achieved among BPH and prostate cancer patients with a recognition identity match between 90 and 94%. Therefore, using these biomarkers, the SANIST algorithm allowed separation of patients with PCa from biopsy negative subjects with high accuracy and sensitivity.(2) LC treatment selectively inhibited cancer cell growth in PC3 cell line, likely hitting p21-cyclin D1 axis. In conclusion SANIST was able to rapidly identify and perform a preliminary evaluation of the potential diagnostic efficiency of potential biomarkers for PCa. However, a more extensive validation of the three acyl carnitines identified is needed, using a much larger cohort to confirm the clinical usefulness of this panel. On the other side the preliminary results about effect L-Carnitine have shown that it works as a growth inhibitor in the PC3 cells.
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