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Einleitung: Die pelvine Lymphadenektomie (ePLND) stellt bis heute die verlässlichste Methode zur Detektion einer pelvinen Lymphknotenmetastasierung (LNI) beim Prostatakarzinom dar. Diese ist jedoch mit längerer Operationsdauer sowie höheren Komplikationsraten assoziiert. Zudem bleibt der therapeutische Nutzen der ePLND unklar. Ziel dieser Studie war die retrospektive Validierung drei etablierter Nomogramme präoperativen Vorhersage einer pelvinen Lymphknotenmetastasierung. Zusätzlich entwickelten wir zwei neue, vereinfachte Modelle.

Methode: Wir führten eine retrospektive Analyse der Daten von 1.000 Patienten durch, welche sich zwischen 2018 und 2020 an unserer Klinik einer radikalen Prostatektomie mit ePLND unterzogen haben. Alle Patienten wurden entweder mittels systematischer transrektaler, oder mittels perinealer MRT-Fusionsbiopsie diagnostiziert. Wir nutzten die online Version der Nomogramme, um das Risiko für LNI zu berechnen. Die pathologische Auswertung der ePLND Proben diente als Referenz. 1000 Patienten konnten für das MSKCC und Briganti 2012, 193 für das Briganti 2018 Nomogramm eingeschlossen werden. Basierend auf signifikanten Prädiktoren für LNI in unserer Kohorte, entwickelten wir eigene Vorhersagemodelle sowohl für die Gesamtpopulation als auch für die MRT-Patienten.

Ergebnisse: In 132/1.000 Fällen konnte pathologisch eine LNI diagnostiziert werden. Mittels ROC-Analyse berechneten wir für die etablierten Nomogramme gesamt AUC-Werte von 0.840 (MSKCC), 0.834 (Briganti 2012) und 0.795 (Briganti 2018). Weiterhin berechneten wir AUC, Sensitivität und Spezifität für verschiedene Cut-off Werte, bei Unterschreitung derer auf eine pelvine Lymphadenektomie verzichtet werden würde. Bei einem Cut-off Wert von 7,5%, den wir als am besten geeigneten identifizierten, fanden wir AUC-Werte in ähnlichen Bereichen: MSKCC 0.729; Briganti 2012 0.707; Briganti 2018 0.744. Die Sensitivitäten und Spezifitäten betrugen: MSKCC 87% bzw. 62%, Briganti 2012 84% bzw. 68%, Briganti 2018 75% bzw. 70%. Mit dem Cut-off 7,5% hätten folgende Anteile an ePLNDs eingespart werden können: 54,3% (MSKCC), 59,3% (Briganti 2012) und 65,8% (Briganti 2018). Dabei wäre gleichzeitig eine LNI in 1,7%, 2,1% bzw. 1,5% der Fälle übersehen worden. Unsere eigenen Modelle erreichten bei einem Cut-off von 7,5% folgende Ergebnisse: Gesamtpopulation AUC 0.718, Einsparung von 46,6% der ePLNDs bei Übersehen von 1,7% der LNIs; MRT-Fusionsbiopsie Patienten AUC 0.763, Einsparung von 71,9% der ePLNDs bei Übersehen von 3,3% der LNIs.

Schlussfolgerung: Alle drei etablierten Nomogramme konnten an unserer großen Kohorte erfolgreich validiert werden, wobei sich hier ein Cut-off von 7,5% als am sinnvollsten erwies. Unsere eigenen Modelle zeigten eine ähnliche Leistung wie die etablierten Nomogramme, kommen jedoch mit wesentlich weniger Prädiktoren aus und könnten daher in der Praxis einfacher anwendbar sein.