INTRODUCCIÓN El cáncer de vejiga es el segundo tumor más frecuente del tracto urinario tras el carcinoma de próstata. Al diagnóstico, en el 75% de los casos está confinado a mucosa o submucosa (pTa, pT1 o Cis) y en el 25% restante se trata de un carcinoma vesical músculo-invasivo (CVMI) (pT2-T4), de peor pronóstico y con diferente manejo terapéutico. Actualmente, el CVMI sigue siendo una patología con mortalidad elevada a pesar de las mejoras en su diagnóstico y tratamiento. En este contexto, parece necesaria la identificación de marcadores pronósticos que nos permitan desarrollar terapias individualizadas y más efectivas. Por este motivo, nos planteamos el estudio del “tumor budding” (TB) en CVMI. TB es un concepto anatomopatológico consistente en la presencia de células tumorales aisladas o en pequeños grupos de hasta 4 células tumorales (“buds”), localizadas en el estroma a nivel del frente invasor de un tumor. Este fenómeno se considera la representación morfológica de la adquisición de capacidad invasora por parte de las células tumorales y así, el punto de partida para el desarrollo de futuras metástasis. El TB ha sido ampliamente estudiado en el cáncer colorectal (CCR), donde se ha establecido como un importante factor pronóstico. También ha demostrado tener carácter pronóstico en otros tipos de carcinomas, sin embargo, en cáncer de vejiga se encuentra prácticamente inexplorado, con un único estudio publicado en carcinomas pT1. Por ello, los objetivos de este estudio fueron: evaluar si el TB también presenta un carácter pronóstico en el CVMI, si se asocia a otros factores pronósticos ya establecidos, comparar dos metodologías de evaluación para TB y establecer un modelo predictor de mortalidad. MATERIAL Y MÉTODOS Se llevó a cabo un estudio retrospectivo, en el que se incluyeron los pacientes diagnosticados de CVMI (pT2, pT3 o pT4) e intervenidos de cistectomía radical en nuestro centro, entre Enero de 2004 y Diciembre de 2014. Los criterios de exclusión fueron: muerte por complicaciones postoperatorias, antecedente de patología oncológica que pudiera condicionar la supervivencia, tipo histológico diferente al transicional, pacientes inmunodeprimidos, casos con material histológico no valorable, pérdida de seguimiento del paciente y causa de muerte dudosa o desconocida. Para cada paciente incluido en el estudio se recuperó el tejido biológico almacenado en el Servicio de Anatomía Patológica. En cada caso se revisaron todas las laminillas del tumor en la RTU y en la pieza de cistectomía, teñidas con H&E, con el fin de seleccionar la laminilla con mayor densidad de TB. A continuación, sobre la laminilla seleccionada en cada caso se aplicaron las siguientes técnicas de inmunohistoquímica: citoqueratina AE1/3 (estudio de TB), CD34 (estudio de invasión venosa), D2.40 (estudio de invasión linfática), P53 (estudio de porcentaje de p53), Ki67 (estudio de porcentaje del índice proliferativo Ki67) y CK20-CK5/6-CD44 (estudio de subtipo molecular basal o luminal). La evaluación del TB se realizó siguiendo dos métodos: método de 10 campos de gran aumento (“10CGA”) y método del “hot-spot”. Para el método de 10 CGA se contabilizaron los “buds” presentes en los 10 campos de gran aumento con mayor densidad de TB y se hizo la media. Para el método “hot-spot” sólo se llevó a cabo el recuento de “buds” en un único campo de gran aumento, el de mayor densidad de TB. Para p53 y Ki67 se valoró el porcentaje de afectación, para CD34 y D2.40 si se evidenciaba o no invasión venosa y linfática respectivamente y para CK20, CK5/6 y CD44, en función de su positividad o negatividad; el subtipo molecular del tumor (basal o luminal). Las variables evaluadas en cada caso fueron: edad, sexo, estadio TNM al diagnóstico, grado de diferenciación, CIS asociado, tamaño tumoral, localización (afectación trigonal o no), recuento de “buds”, p53(%), Ki67(%), presencia de invasión venosa, linfática o perineural, subtipo molecular (basal o luminal), tiempo de seguimiento, recidiva local o a distancia y supervivencia global, cáncer específica y libre de progresión. Para el análisis estadístico se emplearon curvas de Kaplan-Meier, una curva ROC, los test Chi cuadrado (X2), test exacto de Fisher y U de Mann-Whitney; y por último, un análisis multivariante de supervivencia (Fine-Gray de riesgos competitivos). RESULTADOS Se incluyeron 106 pacientes en el estudio. La edad media fue de 64.6 ± 10.6 años. Había 93 hombres (87.8%) y 13 mujeres (12.2%). En cuanto al estadio TNM, el 34% eran pT4, el 28% pT3 y el 38% pT2; el 55% eran pN0 y el resto presentaba adenopatías positivas; y el 10% eran pM1. Con respecto a la cuantificación del TB, el recuento medio según la técnica “hot-spot” fue 32.3 ± 25.9 “buds” y según el método “10 CGA” 22.2 ± 18.5 “buds”. En cuanto a la presencia de invasión tumoral, 58 pacientes (54.7%) no presentaban ninguno de los tres tipos de invasión estudiados. Del 43.3% restante, 29 pacientes presentaban invasión venosa, 32 invasión linfática y 21 invasión perineural. El tiempo medio de seguimiento fue 47 ± 46.5 meses. Durante este periodo, 68 pacientes (64.2%) fallecieron, 66 de los cuáles por causa oncológica y 2 por otro motivo. Al final del seguimiento, el resto de pacientes permanecía vivo con enfermedad estable (4 pacientes) o libres de enfermedad (34 pacientes). En cuanto a la supervivencia global, la mediana de supervivencia fue 22 meses. Y para supervivencia libre de progresión, la mediana fue de 15 meses. Según la curva ROC, el punto de corte con mayor sensibilidad (74.6%) y especificidad (64.1%) para mortalidad, con un área bajo la curva de 0.76, fue de 14 “buds”. Siguiendo este punto de corte estratificamos a los pacientes: 28 (26.4%) presentaban un recuento ≤ 14 “buds” (“TB de bajo grado”) y 78 (73.6%) un recuento > 14 “buds” (“TB de alto grado”). Las curvas de supervivencia de ambos grupos presentaron diferencia estadísticamente significativa entre sí (p = 0.003): la mediana de supervivencia para el grupo “TB de bajo grado” fue de 69.5 meses, y para el grupo “TB de alto grado” de 18.5 meses. A continuación, objetivamos asociación estadísticamente significativa entre “TB de alto grado” y las variables: pT (estadio tumoral), pN(afectación ganglionar) y edad. Los pacientes con “TB de alto grado” tenían una edad media inferior, un estadio (pT) superior, y un nivel superior de pN. En cuanto al análisis multivariante, aplicamos el modelo Fine-Gray para riesgos competitivos ya que dos pacientes fallecieron por causa no tumoral. La variable dependiente fue mortalidad cáncer-específica durante el seguimiento. En primer lugar, se tomó la variable TB como variable dicotómica (con punto de corte en 14 “buds”). Las variables predictoras de mortalidad de manera independiente fueron: pT (estadio tumoral), pN (afectación ganglionar), pM (metástasis a distancia), TB y edad. Así, aquellos pacientes con un recuento de TB superior a 14 “buds” presentaban un riesgo de mortalidad entre 1.19 y 4.34 veces superior que aquellos con un recuento inferior a 14 “buds”. A continuación, realizamos el análisis multivariante empleando TB como variable continua. Las variables significativas se mantuvieron con respecto al modelo anterior y en cuanto al TB, objetivamos que el riesgo de mortalidad aumentaba progresivamente al aumentar el número de “buds”: con cada “bud” el riesgo de mortalidad aumentaba un 2% (multiplicaba el riesgo por 1.02). Con respecto a la comparación de los dos métodos de recuento del TB (“10 CGA” frente a “hot-spot”), observamos que el modelo que contenía TB según la técnica “hot-spot” se correlacionaba ligeramente mejor con la supervivencia, dado que presentaba menor índice de Akaike y mayor pseudoR2, es decir este modelo explicaba algo mejor la supervivencia de nuestra muestra. Además, la técnica “hot-spot” presentaba una clara ventaja en cuanto a su aplicabilidad, ya que se trata de un proceso de recuento sencillo y de rápida aplicación. Por último, mediante la combinación de las variables resultantes en el análisis multivariante (pT, pN, pM, TB y edad) establecimos un nomograma para la predicción de mortalidad cáncer-específica durante el seguimiento, de manera individualizada. Este nomograma podría tener utilidad en la práctica clínica tras someterse a un proceso de validación externa. CONCLUSIONES Según nuestros resultados, el “tumor budding” ha demostrado comportarse como un factor predictor independiente de mortalidad en el CVMI. Así, aquellos pacientes con un recuento superior a 14 “buds” tienen un riesgo aumentado de mortalidad cáncer-específica durante el seguimiento y se asocian a un estadio tumoral superior. Sin embargo, el riesgo de mortalidad aumenta progresivamente conforme aumenta el valor del recuento de “tumor budding”, de modo que con cada “bud” el riesgo de mortalidad aumenta un 2%. Por tanto, la implementación del estudio del “tumor budding” en la práctica diaria nos aportaría información pronóstica de relevancia.