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Einleitung: Bis zu 25% aller resezierten Patienten mit einem weder lymphogen und noch hämatogen metastasierten Kolonkarzinom versterben innerhalb von 5 Jahren an einem Tumorrezidiv. Ziel der Studie war die Identifikation und Validierung einer Microarray basierten Prognose-Signatur für das lokal begrenzte Kolonkarzinom (UICC II) unter Nutzung eigener und publizierter Daten.

Material und Methoden: Tumor RNA Proben aus Resektaten von 53 Patienten mit einem Kolonkarzinom im Stadium UICC II wurden auf GeneChips (Affymetrix) hybridisiert. Ein Viertel der Patienten (13/53) entwickelten ein Rezidiv (Gruppe R), 40 Patienten (75%) blieben rezidivfrei (Gruppe RF) innerhalb von 5 Jahren postoperativ. Für die Entwicklung einer Prognosesignatur wurden verschiedene Methoden eingesetzt („Nearest shrunken Centriods“ mit Kreuzvalidierung). Zusätzlich wurden publizierte Prognose-Signaturen auf unsere Daten angewandt (Globaltest und „Leave One Out“-Kreuzvalidierung).

Ergebnisse: Unsere Genexpressions-Daten erlauben die Identifikation differentiell exprimierter Gene zwischen den Gruppen „R“ und „RF“. Allerdings gelang es trotz unterschiedlicher bioinformatischer Methoden nicht eine stabile Klassifikations- bzw. Prognose-Signatur anhand unserer Daten zu generieren. Die Anwendung publizierter Gen-Signaturen (22 bzw. 19 Gene) auf unsere Daten erlaubt ebenfalls eine prinzipielle Separation der Gruppen „R“ und „RF“ (p=0,006 bzw. 0,014). Allerdings war der Anteil korrekter Vorhersagen (75,5% bzw. 64,2%) zu gering und statistisch nicht signifikant. Drei Gene (PBK, CXC11 und CA2) beeinflussten das Ergebnis maßgeblich und zeigten häufig eine stärkere Expression in Proben aus der Gruppe RF.

Schlussfolgerung: 1) Mit Hilfe der Genexpression lassen sich unterschiedlich exprimierte Gene in den prognostisch unterschiedlichen Gruppen unseres Kollektivs nachweisen. 2) Die Entwicklung einer stabilen Prognose-Signatur führte in unseren Daten jedoch nicht zu einem statistisch signifikanten Genset. 3) Die Anwendung publizierter Prognose-Signaturen auf unsere Daten im Sinne einer externen Validierung erreicht ebenfalls keine statistische Signifikanz. 4) Diese Ergebnisse legen nahe, dass die Vorhersage des klinischen Verlaufs anhand von Gensignaturen für die Langzeitprognose nicht oder nur eingeschränkt möglich ist. Es ist darüber hinaus nicht ausgeschlossen, dass die Verwendung größerer Patientenkollektive zur Entwicklung einer stabileren Prognose-Signatur führen könnte.