Desarrollo y validación de los modelos de Barcelona para la predicción del riesgo de cáncer de próstata clínicamente significativo

Abstract

Introducció:

La detecció precoç del càncer de pròstata clínicament significatiu (csPCa) és crucial per reduir la mortalitat del càncer de pròstata (PCa). La sospita de PCa es basa en nivells elevats d'antigen prostàtic específic (PSA) i/o en un tacte rectal (DRE) sospitós, seguit d'una biòpsia. La ressonància magnètica multiparamètrica (mpMRI) prèvia a la biòpsia ha millorat la identificació de lesions sospitoses mitjançant el sistema PI-RADS. Tot i així, encara es realitzen biòpsies innecessàries i es detecta PCa insignificant. Pretenem desenvolupar i validar una calculadora de risc (RC) de Barcelona, basada en dos models predictius, per millorar la detecció de csPCa reduint la demanda de mpMRI (BCN PM-1) i biòpsies innecessàries (BCN PM-2).

Objectius:

-Revisió sistemàtica sobre els models predictius de csPCa basats en MRI (MRI-PMs) i les seves RC. -Desenvolupament i validació d’un nou model predictiu basat en MRI i variables clíniques per seleccionar candidats per a biòpsia prostàtica. -Comparació d’aquest model predictiu amb la densitat de PSA (PSAD) i la Rotterdam-MRI-RC. -Desenvolupament i validació d’un model predictiu basat en variables clíniques per seleccionar candidats a MRI.

Metodologia:

Per a la revisió es van seguir els criteris PRISMA i l’estratègia d’elegibilitat PICO. Els models predictius es van desenvolupar a partir d'una cohort de 1.486 homes sotmesos a mpMRI i biòpsies al nostre centre. Aquests models es van validar externament amb 946 homes de l'àrea metropolitana de Barcelona. Es va utilitzar regressió logística per determinar variables predictives de csPCa i es van construir nomogrames i una RC accessible en línia. El BCN PM-2 es va comparar amb la PSAD i la Rotterdam-MRI-RC mitjançant corbes de calibració, de decisió clínica, d’utilitat clínica i AUCs.

Resultats:

Es seleccionaren 17 MRI-PMs. Aquests milloraven la predicció de csPCa, augmentant l’AUC entre 0,78 i 0,92. Només set models presentaren validació externa, un disposava d’una RC accessible en línia i cap no havia estat avaluat segons la categoria PI-RADS. Les variables predictives independents en els BCN-PMs inclouen edat, PSA sèric, DRE, antecedents familiars de PCa i tipus de biòpsia. El BCN PM-2 també inclou volum prostàtic i PI-RADSv2.0. El BCN PM-1 inclou el volum prostàtic basat en DRE. El BCN PM-2 mostrava un AUC de 0,897, superior al de la MRI (0,842). Seleccionant un llindar de risc del 15%, s’evitaren el 40,1% de biòpsies en la cohort de desenvolupament i el 22,3% en la de validació, deixant de detectar el 5,4% i el 2% de csPCa respectivament. La validació externa presentava bona calibració. El BCN PM-2 fou més eficaç en la detecció de csPCa en comparació amb PSAD, amb un AUC de 0,893 davant el 0,763. El BCN PM-2 presentava més benefici net comparat amb PSAD en PI-RADS<4 per evitar biòpsies innecessàries mantenint una taxa acceptable de detecció de csPCa. El BCN PM-2 mostrava més benefici net que Rotterdam-MRI-RC en PI-RADS 3 i 4, no sent cap dels dos útils en PI-RADS<3 i 5. L’AUC del BCN PM-1 fou de 0,823. Seleccionant un llindar de risc de l’11%, s’evitaren el 17,2% de biòpsies en la cohort de desenvolupament i el 22,3% en la de validació, perdent el 5% de csPCa en ambdós casos. La validació externa presentava bona calibració.

Conclusions:

-Els MRI-PMs són efectius per seleccionar candidats per a la biòpsia prostàtica, sent les RCs i la seva validació externa fonamentals per a la seva aplicació. -El BCN PM-2 evita biòpsies innecessàries amb una taxa acceptable de csPCa no detectats, variant en funció del PI-RADS. -El BCN PM-2 és superior a PSAD i Rotterdam-MRI-RC per seleccionar candidats per a biòpsia, variant segons el PI-RADS. -El BCN PM-1 redueix la demanda de MRI amb una taxa acceptable de csPCa no detectats.

Introducción: La detección precoz del cáncer de próstata clínicamente significativo (csPCa) es crucial para reducir la mortalidad específica del cáncer de próstata (PCa). La sospecha de PCa se basa en niveles elevados de antígeno específico prostático (PSA) y/o tacto rectal (DRE) sospechoso, seguido de una biopsia prostática. La resonancia magnética multiparamétrica (mpMRI) antes de la biopsia ha mejorado la identificación de lesiones sospechosas mediante el sistema PI-RADS. Empero, aún se realizan biopsias innecesarias y se detecta PCa insignificante. Buscamos desarrollar y validar la calculadora de riesgo (RC) de Barcelona basada en dos modelos predictivos que mejoren la detección de csPCa reduciendo la demanda de mpMRI (BCN PM-1) y biopsias innecesarias (BCN PM-2).

Objetivos: 1. Revisión sistemática sobre modelos predictivos de csPCa basados en MRI (MRI-PMs) y sus RCs. 2. Desarrollar y validar un nuevo modelo predictivo basado en MRI y variables clínicas para seleccionar candidatos a biopsia prostática. 3. Comparar este modelo predictivo con la densidad de PSA (PSAD) y la Rotterdam-MRI-RC. 4. Desarrollar y validar un modelo predictivo basado en variables clínicas para seleccionar candidatos a MRI.

Metodología: Para la revisión sistemática se siguieron los criterios PRISMA y la estrategia de elegibilidad PICO. Los modelos predictivos de Barcelona (BCN PM-1 y BCN PM-2) se desarrollaron a partir de una cohorte de 1,486 hombres sometidos a mpMRI y biopsias en nuestro centro. Se validaron externamente con 946 hombres del área metropolitana Barcelona. Se utilizó regresión logística para determinar variables predictoras de csPCa y se construyeron nomogramas y RC accesible en línea. El BCN PM-2 se comparó con la PSAD y la Rotterdam-MRI-RC mediante curvas de calibración, de decisión clínica, de utilidad clínica y AUCs.

Resultados: Se seleccionaron 17 MRI-PMs. Estos mejoraron la predicción de csPCa, aumentando el AUC entre 0.78 y 0.92. Solo siete modelos tenían validación externa, uno disponía de una RC accesible online, y ninguno fue evaluado según la categoría PI-RADS. Las variables predictoras independientes en los BCN-PMs incluyen edad, PSA sérico, DRE, antecedentes familiares de PCa y tipo de biopsia. El BCN PM-2 también incluye volumen prostático y PI-RADSv2.0. BCN PM-1, incluye el volumen prostático basado en DRE. El BCN PM-2 mostró un AUC de 0.897, superior al de la MRI (0.842). Seleccionando un umbral de riesgo del 15%, se evitó el 40.1% de biopsias en la cohorte de desarrollo y el 22.3% en la de validación, dejando de detectar el 5.4% y el 2% de csPCa respectivamente. La validación externa presentó buena calibración. BCN PM-2 fue más eficaz en la detección de csPCa en comparación con PSAD, con un AUC de 0.893 frente a 0.763. BCN PM-2 presentó mayor beneficio neto comparado con PSAD en PI-RADS<4 para evitar biopsias innecesarias mientras mantiene una tasa aceptable de detección de csPCa. El BCN PM-2 presentó mayor beneficio neto que Rotterdam-MRI-RC en PI-RADS 3 y 4, no siendo ninguno útil en PI-RADS<3 y 5. El AUC del BCN PM-1 fue 0.823. Seleccionando un umbral de riesgo del 11%, se evitó el 17.2% de biopsias en la cohorte de desarrollo y el 22.3% en la de validación, perdiendo el 5% de csPCa en ambos casos. La validación externa presentó buena calibración.

Conclusiones: 1. Los MRI-PMs son efectivos para seleccionar candidatos a biopsia prostática, siendo las RCs y su validación externa cruciales para su aplicación clínica. 2. El BCN PM-2 evita biopsias innecesarias con una tasa aceptable de csPCa desapercibidos, variando en función del PI-RADS. 3. El BCN PM-2 es superior a PSAD y Rotterdam-MRI-RC para seleccionar candidatos a biopsia, variando en función del PI-RADS. 4. El BCN PM-1 reduce la demanda de MRI con una tasa aceptable de csPCa desapercibidos.

Introduction:

The early detection of clinically significant prostate cancer (csPCa) is crucial for reducing prostate cancer (PCa)-specific mortality. The suspicion of PCa is based on elevated levels of prostate-specific antigen (PSA) and/or a suspicious digital rectal exam (DRE), followed by a prostate biopsy. Multiparametric magnetic resonance imaging (mpMRI) before biopsy has improved the identification of suspicious lesions using the PI-RADS system. However, unnecessary biopsies are still performed, and insignificant PCa is detected. We aim to develop and validate the Barcelona risk calculator (RC) based on two predictive models that improve csPCa detection while reducing the demand for mpMRI (BCN PM-1) and unnecessary biopsies (BCN PM-2).

Objectives:

1. Conduct a systematic review of MRI-based predictive models for csPCa (MRI-PMs) and their RCs. 2. Develop and validate a new predictive model based on MRI and clinical variables to select candidates for prostate biopsy. 3. Compare this predictive model with PSA density (PSAD) and the Rotterdam-MRI-RC. 4. Develop and validate a predictive model based on clinical variables to select candidates for MRI.

Methodology:

For the systematic review, PRISMA criteria and the PICO eligibility strategy were followed. The Barcelona predictive models (BCN PM-1 and BCN PM-2) were developed from a cohort of 1,486 men undergoing mpMRI and biopsies at our center. These models were externally validated with 946 men from the metropolitan area of Barcelona. Logistic regression was used to determine predictive variables for csPCa, and nomograms were constructed alongside an online accessible RC. BCN PM-2 was compared with PSAD and the Rotterdam-MRI-RC through calibration curves, clinical decision curves, clinical utility curves, and AUCs.

Results:

Seventeen MRI-PMs were selected. These improved the prediction of csPCa, increasing the AUC between 0.78 and 0.92. Only seven models had external validation, one had an online accessible RC, and none were evaluated according to the PI-RADS category. Independent predictive variables in the BCN-PMs include age, serum PSA, DRE, family history of PCa, and biopsy type. BCN PM-2 also includes prostate volume and PI-RADSv2.0. BCN PM-1 includes prostate volume based on DRE. BCN PM-2 showed an AUC of 0.897, higher than MRI alone (0.842). By selecting a 15% risk threshold, 40.1% of biopsies were avoided in the development cohort and 22.3% in the validation cohort, missing 5.4% and 2% of csPCa cases, respectively. External validation showed good calibration. BCN PM-2 was more effective in detecting csPCa compared to PSAD, with an AUC of 0.893 versus 0.763. BCN PM-2 provided greater net benefit compared to PSAD in PI-RADS<4 to avoid unnecessary biopsies while maintaining an acceptable csPCa detection rate. BCN PM-2 presented more net benefit than Rotterdam-MRI-RC in PI-RADS 3 and 4, with neither being useful in PI-RADS<3 and 5. BCN PM-1 had an AUC of 0.823. Selecting an 11% risk threshold, 17.2% of biopsies were avoided in the development cohort and 22.3% in the validation cohort, with 5% of csPCa cases missed in both cases. External validation showed good calibration.

Conclusions:

1. MRI-PMs are effective in selecting candidates for prostate biopsy, with RCs and their external validation being crucial for clinical application. 2. BCN PM-2 avoids unnecessary biopsies with an acceptable rate of missed csPCa, varying according to PI-RADS. 3. BCN PM-2 is superior to PSAD and Rotterdam-MRI-RC in selecting biopsy candidates, varying according to PI-RADS. 4. BCN PM-1 reduces the demand for MRI with an acceptable rate of missed csPCa.