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Fragestellung: 2009 publizierten Klatte et al. ein Nomogramm mit molekularer Signatur zur Vorhersage des DFS von Patienten mit lokalisiertem RCC. In Anbetracht der Relevanz einer risikoadaptierten Nachsorge wurde das Nomogramm erstmalig an einer externen Kohorte validiert.

Methodik: Die Validierungskohorte umfasste 343 operativ therapierte RCC-Patienten (OP-Zeitraum 1999-2004). Das Nomogramm inkludiert fünf molekulare Marker (Ki-67, p53, VEGFR-1 endothelial/epthelial, VEGF-D epithelial); zusätzlich wurden Alter, Geschlecht, ECOG-PS, BMI, operatives Vorgehen, histologischer Subtyp, Tumorstadium/-größe und Collecting System Invasion evaluiert. DFS und krebsspezifisches Überleben (CSS) bildeten die Endpunkte. Der Einfluss klinischer/pathologischer Parameter auf krankheitsfreie (DFM) und krankheitsspezifische Mortalität (CSM) wurde mittels multivariabler Cox Regressionsmodelle erfasst.

Ergebnis: 62% der Patienten waren männlich (n=211); das mittlere Alter betrug 64 Jahre, die mediane pathologische Tumorgröße 4.2 cm. 86.6% der Patienten (n=297) erhielten eine radikale Nephrektomie. 248 Patienten hatten ein klarzelliges (n= 248), 78 ein papilläres und 17 ein chromophobes RCC. Das mediane Follow-Up betrug 100 (82-121) Monate. 51 Patienten (14.9%) entwickelten ein Rezidiv, 39 (11.4%) verstarben am RCC. Lediglich ECOG-PS, pT-Stadium und p53 beeinflussten den Endpunkt DFM signifikant; zusätzlich hatte das Alter einen unabhängigen Einfluss auf den Endpunkt CSM. Die prädiktive Genauigkeit (PA) der primären Modelle betrug 78.4% (DFM) bzw. 80.1% (CSM). Die Adjustierung mit ECOG-PS, Alter, p53 und pT-Stadium resultierte in einer signifikant verbesserten PA von 81.8% (DFM) bzw. 82.3% (CSM) (p< 0.0001).

Der Cut-Off für die p53-Expression für eine dichotome Kategorisierung mit der höchsten PA wurde mit 20% analysiert. Während Patienten oberhalb des Schwellenwertes ein signifikant reduziertes DFS (p= 0.038) aufwiesen, zeigte sich kein Unterschied im CSS (p=0.058).

Schlussfolgerung: ECOG-PS, pT-Stadium und p53 hatten einen unabhängigen prognostischen Einfluss auf das DFM, während die weiteren im Nomogramm inkludierten Marker keinen signifikanten Einfluss aufwiesen. Ein optimiertes Model zur DFM- und CSM-Prädiktion wurde entwickelt mit signifikant verbesserter PA (81.8% bzw. 82.3%), das zur Risikoklassifizierung mit individuellem FU genutzt werden kann. Eine tumorale p53-Expression von mehr als 20% resultierte in einem signifikant höheren Risiko für eine Tumorprogression.