Metabolómica para predecir la respuesta al tratamiento y las toxicidades en el cáncer de recto.

Antecedentes: El cáncer colorrectal es la principal causa de muerte relacionada con el cáncer en Taiwán, y el cáncer de recto representa aproximadamente el 27% de todos los casos. La terapia neoadyuvante total (TNT), que consiste en quimioterapia y radioterapia administradas antes de la cirugía, se ha convertido en el estándar de atención para el cáncer de recto localmente avanzado. Sin embargo, actualmente no existe un método fiable para predecir la respuesta a la TNT o la aparición de proctitis por radiación, un efecto secundario común del tratamiento.

Objetivo: Este estudio tiene como objetivo evaluar los perfiles metabolómicos de individuos con cáncer de recto localmente avanzado que se someten a TNT e identificar un panel de metabolitos que puedan predecir la respuesta al tratamiento y las toxicidades.

Métodos: Se llevará a cabo un estudio de cohorte prospectivo para incluir a pacientes con cáncer de recto localmente avanzado que estén programados para recibir TNT. Se recogerán muestras de sangre, orina, tejido y heces al inicio, durante y después de la quimiorradioterapia. Se realizará un perfilado metabolómico de las muestras utilizando cromatografía líquida-espectrometría de masas (LC-MS). La respuesta al tratamiento se evaluará en función de la reducción clínica de la etapa (definida como una disminución del tamaño del tumor y/o de la etapa T y N después de la TNT) y la respuesta patológica, como la respuesta patológica completa (pCR). La proctitis por radiación se evaluará utilizando los Criterios Comunes de Terminología para los Eventos Adversos (CTCAE) v5.0. Se utilizarán el análisis de componentes principales (PCA) y el análisis discriminante de componentes principales (PLSDA) para identificar los metabolitos que están asociados con la respuesta al tratamiento y la proctitis por radiación. Se utilizarán las curvas de características operativas del receptor (ROC) para evaluar el rendimiento predictivo de los metabolitos identificados. Se utilizará la regresión logística univariante y multivariante para construir modelos que permitan predecir la respuesta al tratamiento y la proctitis por radiación.