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Fragestellung: Sarkome sind eine heterogene Gruppe bösartiger Neoplasien mesenchymalen Ursprungs. Die bioptische Sicherung und histologische Aufarbeitung stellen den diagnostischen Goldstandard dar. Basierend auf der geringen Inzidenz, der tumorbiologischen Heterogenität und der unspezifischen klinischen Erstmanifestation ist die Diagnosestellung eine besondere Herausforderung, die oft mit einer Diagnoseverzögerung und damit mit einem signifikant schlechteren Outcome einhergeht. Im Kontrast zu anderen malignen Erkrankungen sind für die Diagnostik und Nachsorge von Sarkomen bislang keine Tumormarker etabliert.

Im Rahmen maligner Erkrankungen kommt es zu einem veränderten Gewebemetabolismus, der mit einem Abbau von Proteinen in Peptiden einhergeht. Diese Peptide können über den Urin ausgeschieden werden und sind somit als potentielle Tumormarker geeignet.

Ziel dieser Studie war die Analyse der spezifischen Peptidmuster im Urin von Patienten mit Sarkomen und die Entwicklung eines Biomarker-Modells, welches die Differenzierung zwischen dem Vorliegen eines Sarkoms und einer gesunden Kontrollgruppe ermöglicht.

Methodik: In dieser diagnostischen Studie erfolgte der konsekutive Einschluss von 43 Patienten mit histologisch gesicherten lokalisierten Sarkomen in einem Zeitraum zwischen 2020–2022. DieEinschlusskriterien waren ein T-Stadium ≥T2 und ein Grading ≥G2.

Es erfolgte ein 2:1 Matching mit gesunden Kontrollpersonen nach den Parametern Geschlecht, Alter und der Nierenfunktion. Prätherapeutisch wurden Urinproben gewonnen. Die Analyse der Proben erfolgte mittels gekoppelter Kapillarelektrophorese und Massenspektrometrie (CE-MS).

Peptide, die in den Gruppen in unterschiedlichen Konzentrationen nachgewiesen werden konnten, wurden für die Etablierung eines Multi-Marker-Models selektiert. Statistische Analysen wurden mittels Wilcoxon-Mann-Whitney-Test durchgeführt. Ein p-Wert <0,05 wurde als signifikant gewertet. Die Bestimmung der diagnostischen Wertigkeit erfolgte mittels ROC-Kurvenanalyse unter Berechnung der AUC.

Ergebnisse und Schlussfolgerung: Mittels CE-MS-Analyse gelang die Identifikation eines Biomarker-Modells für die Vorhersage eines Sarkoms, bestehend aus 20 unterschiedlich ausgeschiedenen Peptiden .Die Analyse der ROC-Kurve ergab mit einer AUC von 0,994 sowie einer Sensitivität von 100% und einer Spezifität von 94,5% eine exzellente Trennschärfe des Modells.

Zusammenfassend gelang in dieser Pilotstudie die Identifikation eines Biomarker-Modells, welches die Differenzierung zwischen Patienten mit Sarkomen und einer gesunden Kontrollgruppe ermöglichte. Persepektivisch kann dieser Ansatz für die Etablierung eines Tumormarker in der Diagnostik und der Nachsorge von Sarkomen genutzt werden.