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ThesisJan 2025

Caratteristiche clinicopatologiche dei tumori colorettali con stabilità ed instabilita dei microsatelliti: analisi di 1022 pazienti consecutivi operati per carcinoma colorettale

LESSIO, S
Abstract
L’instabilità microsatellitare (dMMR) nel carcinoma colorettale (CRC) è importante per la prognosi e il trattamento e per identificare i pazienti con Sindrome di Lynch (LS). Lo screening universale (UTS) per LS propone di utilizzare l’immunoistochimica (IHC) per le proteine del MisMatch Repair (MMR) in tutti i pazienti operati per CRC e carcinoma endometriale (EC). A partire dal 2015 l’IHC è diventata parte del report istologico di tutti i CRC ed EC operati in Azienda Ospedaliera Padova. I CRC giovanili (eoCRC) sono una patologia emergente in molti Paesi. I tumori rettali dMMR sono di particolare interesse per l’eccellente risposta all’immunoterapia. Gli obiettivi principali sono: confrontare le caratteristiche clinico-patologiche dei CRC stabili (pMMR) ed instabili (dMMR); valutare la performance dell’UTS. Obiettivi secondari sono: confrontare le caratteristiche clinico-patologiche degli eoCRC e dei CRC diagnosticati ad un’età >50 anni (loCRC) e dei tumori rettali dMMR e pMMR. Tutti i pazienti operati per CRC presso l’UOC Chirurgia Generale 3 AOUPD nel periodo Gennaio 2015-Dicembre 2022 sono stati arruolati nello studio. Le caratteristiche cliniche e la storia familiare positiva per CRC dei pazienti sono state ricavate dalle cartelle cliniche elettroniche, tutti i report anatomo-patologici sono stati rivisti, i risultati dell’IHC e la ricerca della mutazione BRAF (quando appropriata) sono state raccolte ed è stato creato un database. L’UTS è stato applicato come da linee guida AIOM. Il test di Fisher e il test X 2 sono stati usati per le variabili categoriche, mentre le variabili continue sono state analizzate con il test Wilcoxon rank-sum. Il modello di regressione logistica univariata ha esaminato l’associazione tra i fattori clinico-patologici nei tumori dMMR e tumori associati a LS. Le variabili risultate significative all’analisi univariata sono state incluse in un modello di regressione logistica multivariata. La significativa statistica è stata considerata per p

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