La Expresión Aberrante de Biomarcadores y Predicción de Riesgo para Cambios Neoplásicos en el Esófago de Barrett–Displasia

Antecedentes: El esófago de Barrett (BE) es una condición pre-neoplásica asociada con un mayor riesgo de adenocarcinoma esofágico (EAC). El diagnóstico preciso de BE y la clasificación de la displasia pueden ayudar a optimizar la gestión de pacientes con BE. Sin embargo, el BE puede pasarse por alto y la clasificación precisa de la displasia basada en una histología rutinaria presenta una considerable variabilidad intra e interobservador. Por lo tanto, las pruebas de biomarcadores bien definidas siguen siendo indispensables. El objetivo de nuestro estudio fue identificar biomarcadores aplicables de manera rutinaria y relativamente específicos para un diagnóstico preciso de BE, así como determinar biomarcadores para predecir el riesgo de progresión en BE–displasia. Métodos: Retrospectivamente, realizamos inmunohistoquímica para evaluar mucina 2 (MUC2), factor trifoliado 3 (TFF3), p53, p16, ciclina D1, Ki-67, beta-catenina y mantenimiento de minicromosomas (MCM2) en biopsias. Prospectivamente, para identificar alteraciones cromosómicas, realizamos pruebas de hibridación in situ fluorescente en muestras de cepillo fresco recogidas en el momento de la vigilancia por endoscopia. Resultados: Descubrimos que MUC2 y TFF3 son marcadores específicos para el diagnóstico de BE. La expresión aberrante, incluida la pérdida y la sobreexpresión fuerte de p53, Ki-67, p16, beta-catenina, ciclina D1 y MCM2, se asoció significativamente con displasia de bajo grado (LGD), displasia de alto grado (HGD) e histología de EAC, con un riesgo relativamente alto de cambios neoplásicos. Además, las expresiones aberrantes de p53 y p16 en cohortes progresoras de displasia indefinida de BE (IND) predijeron el riesgo de progresión. Conclusiones: Evaluar los biomarcadores sería un complemento adecuado a los diagnósticos histológicos precisos de BE y mejoraría la precisión de la clasificación BE–displasia, reduciendo así la variabilidad interobservador, particularmente de LGD y predicción de riesgo.