Applicazione del profilo steroideo urinario nel campo dell'indagine clinico-diagnostica

The role of hormones in the development of neoplasms is not fully recognized, but it is known that altered hormonal profiles can promote the growth and development of tumor pathologies affecting different organs and, vice versa, the onset of tumor pathological states can cause a alteration of metabolism and hormonal excretion. The present work aims to compare urinary steroid profiles (PSU) of an androgenic, estrogenic and corticosteroid type characteristic of the healthy population and of subjects affected by carcinomas of different organs, such as the male and female reproductive system, the breast and the adrenal glands. The innovativeness of the research project in which this thesis work has developed, consists of the multivariate interpretation of the investigated steroid profiles. This approach, still partially misunderstood in the medical environment, allows to reach a greater sensitivity and specificity in the diagnostic application, especially compared to initial pathological states. The preparative treatment for all urinary samples consists of three different stages: deglucuronation, extraction of the deconjugated analytes and derivatization of the extract by trimethylsilylation. Instrumental analysis was performed by gas chromatography with mass spectrometric detection (GC-MS). In the first part of this paper, the potential of multivariate data analysis applied to the androgenic PSU, consisting of 18 steroid biomarkers, is highlighted for screening for the detection of prostatic diseases. In collaboration with the San Luigi Hospital, subjects suffering from prostatic pathologies (adenomas and carcinomas) that have not yet been treated have been enrolled. The data collected were initially processed using exploration models based on principal component analysis (PCA) and variable selection algorithms. A PLS-DA classification model (partial least squares - discriminant analysis) was then constructed and subsequently validated, which provided significantly better results than those obtained with the PSA assay, currently used screening technique. The model was further refined by applying the Bayesian statistical approach that provides the calculation of likelihood ratios on the scores of the PLS-DA model. The second part of the study focused on the analysis of estrogenic and androgenic PSU (a total of 34 analytes) applied to a selected population of healthy women. The purpose of this work was to carry out an investigation on the presence of possible confounding factors and to define the inclusion / exclusion criteria to be applied in the context of recruitment, in collaboration with the Candiolo Institute, both healthy subjects and people with uteruine, ovarian and breast cancer. The use of data exploration techniques such as PCA and Box-plot, have shown that factors such as: familiarity, chronic intake of drugs or smoking are not to be considered confounding factors in the assessment of PSU in women. Finally, a GC-MS method for the detection of androgens and adrenocortical hormones in urine was optimized through an experimental design. The ultimate aim of this project is to verify the performance of a model based on the multivariate interpretation of the steroid profile, in discriminating between benign tumors and malignant diseases affecting the adrenal gland..

Il ruolo degli ormoni nello sviluppo delle neoplasie non è del tutto riconosciuto, ma è noto che profili ormonali alterati possono promuovere la crescita e lo sviluppo di patologie tumorali a carico di diversi organi e, viceversa, l'insorgenza di stati patologici tumorali può causare un'alterazione del metabolismo e dell'escrezione ormonale. Il presente lavoro ha la finalità di confrontare profili steroidi urinari (PSU) di natura androgenica, estrogenica e corticosteroidea caratteristici della popolazione sana e di soggetti affetti da carcinomi a carico di differenti organi, quali l'apparato riproduttivo maschile, femminile, la mammella e le ghiandole surrenali. L'innovatività del progetto di ricerca nel quale questo lavoro di tesi si è sviluppato consiste nell'interpretazione multivariata dei profili steroidei investigati. Questo approccio, ancora parzialmente misconosciuto nell'ambiente medico, consente di pervenire ad una maggiore sensibilità e specificità nell'applicazione diagnostica, soprattutto rispetto a stati patologici iniziali. Il trattamento preparativo per tutti i campioni urinari consta di tre diversi stadi: deglucuronazione, estrazione degli analiti deconiugati e derivatizzazione dell'estratto mediante trimetilsililazione. L'analisi strumentale è stata eseguita mediante gascromatografia con rivelazione in spettrometria di massa (GC-MS). Nella prima parte di questo lavoro, viene evidenziato il potenziale dell'analisi multivariata dei dati applicata al PSU androgenico, costituito da 18 biomarcatori steroidei, per lo screening atto all'individuazione di malattie prostatiche. In collaborazione con l'Ospedale San Luigi, sono stati arruolati soggetti affetti da patologie prostatiche (adenomi e carcinomi) non ancora in terapia. I dati raccolti sono stati inizialmente elaborati mediante modelli di esplorazione basati sull'analisi delle componenti principali (PCA) e su algoritmi di selezione delle variabili. E' stato quindi costruito e in seguito validato un modello di classificazione PLS-DA (partial least squares ¿ discriminant analysis), che ha fornito risultati sensibilmente migliori rispetto a quelli ottenuti con il dosaggio del PSA, tecnica di screening attualmente in uso. Il modello è stato ulteriormente perfezionato applicando l'approccio statistico bayesiano che fornisce il calcolo dei rapporti di verosimiglianza sugli scores del modello PLS-DA. La seconda parte dello studio si è focalizzata sull'analisi del PSU estrogenico e androgenico (per un totale di 34 analiti) applicato a una popolazione selezionata di donne sane. Questo lavoro ha avuto la finalità di compiere un'indagine relativa alla presenza di eventuali fattori confondenti e di definire dei criteri di inclusione/esclusione da applicare nell'ambito del reclutamento, in collaborazione con l'Istituto di Candiolo, di soggetti sani e affetti da carcinoma a carico di utero, ovaio e mammella. L'utilizzo di tecniche esplorative dei dati quali PCA e Box-plot, hanno evidenziato che fattori quali: familiarità, assunzione cronica di farmaci o fumo non sono da considerarsi fattori confondenti nella valutazione del PSU nelle donne. Infine, è stato ottimizzato tramite disegno sperimentale un metodo GC-MS per l'individuazione di ormoni androgeni e adrenocorticali nelle urine. Lo scopo ultimo di questo progetto è quello di verificare le prestazioni di un modello basato sull'interpretazione multivariata del profilo steroideo, nel discriminare tra tumori benigni e patologie maligne a carico del surrene.