Abstract
Background. I tumori neuroendocrini gastrici di tipo 1 (T1-gNEN) costituiscono il 70-80 % delle NEN gastriche e sono solitamente diagnosticati durante la sorveglianza endoscopica di pazienti con gastrite atrofica autoimmune. Sebbene l’evoluzione sia per lo più indolente, la presenza di lesioni > 10 mm o di un indice Ki67 > 2 % si associa a comportamento aggressivo. L’adozione della cromoendoscopia elettronica e dell’ecoendoscopia (EUS) ha potenzialmente migliorato l’identificazione delle lesioni e la valutazione della profondità di invasione, ma la strategia di resezione e di follow-up ottimali rimane non definita. Obiettivi. Lo studio mira (i) a caratterizzare i pattern endoscopici specifici dei T1-gNEN mediante cromoendoscopia elettronica, (ii) a correlare tali pattern con caratteristiche istopatologiche e profili molecolari innovativi, (iii) a stratificare il rischio di progressione attraverso marker clinici, istologici e genomici, e (iv) a individuare la tecnica di resezione endoscopica che massimizza la probabilità di resezione R0, riducendo contestualmente l’impronta ambientale dell’endoscopia (“green endoscopy”). Metodi. Saranno inclusi consecutivamente pazienti con T1-gNEN candidati a resezione endoscopica. Ogni lesione verrà caratterizzata endoscopicamente mediante cromoendoscopia elettronica ad alta definizione e valutata con EUS per la profondità di invasione. Le tecniche di resezione considerate comprendono biopsia con pinza, polipectomia a freddo o diatermica, EMR, ESD e FTR. I campioni verranno analizzati per margini orizzontali/verticali, grading WHO 2022, indice Ki67 ed espressione di biomarcatori molecolari selezionati tramite NGS e immunoistochimica. Analisi statistica. Le variabili demografiche e cliniche saranno descritte con statistiche di posizione e dispersione per le variabili continue e con frequenze per quelle categoriche. L’associazione tra tecnica di resezione, parametri EUS e rischio di resezione R1 sarà valutata mediante regressione logistica. L’impatto di pattern endoscopici, fattori istopatologici e marker molecolari sulla progressione sarà analizzato con modello di Cox; la sopravvivenza libera da progressione verrà stimata con curve di Kaplan-Meier. Una p < 0,05 sarà considerata significativa. Risultati attesi. Si prevede di definire un algoritmo decisionale che integri fattori clinici, imaging endoscopico avanzato e profilo molecolare per (i) selezionare la tecnica di resezione più efficace, (ii) ottimizzare il follow-up personalizzato, minimizzando procedure non necessarie, e (iii) ridurre il rischio di progressione nei sottogruppi ad alto rischio. Conclusioni. L’integrazione di parametri clinici, endoscopici, istopatologici e molecolari potrà consentire una gestione di precisione dei T1-gNEN, migliorando gli outcome oncologici e promuovendo pratiche di endoscopia sostenibile.
Dettagli del progetto
Responsabile scientifico: Davide Campana
Strutture Unibo coinvolte:
Dipartimento di Scienze Mediche e Chirurgiche
Coordinatore:
"Sapienza" Universita' Di Roma(Italy)
Contributo totale Unibo: Euro (EUR) 54.068,00
Durata del progetto in mesi: 24
Data di inizio
30/11/2023
Data di fine:
28/02/2026
