Los participantes en el estudio fueron seleccionados de las bases de datos de pacientes con melanoma del Hospital Virgen de la Victoria (HVV) de Málaga, España, y del Instituto Valenciano de Oncología de Valencia (IVO), España. El uso de ambas bases de datos se realiza de acuerdo con la regulación ética vigente. Las bases de datos han sido descritas previamente en detalle en otros trabajos14–16.

Con motivo del estudio se seleccionaron todos los pacientes con un solo melanoma cutáneo y un estadio clínico i o ii a los que se les había realizado la biopsia selectiva del GC, y que habían sido incluidos de forma prospectiva en las bases de datos anteriormente mencionadas entre el 1 de enero de 2000 y el 31 de diciembre de 2012 para el IVO y entre el 1 de octubre de 2001 y el 31 de diciembre de 2012 para el HVV. Los pacientes a los que se les realizó la técnica, pero en los que no se pudo identificar el GC, fueron excluidos del estudio.

El estudio fue aprobado por el comité ético de ambas instituciones.

La variable dependiente del estudio fue el estado del GC, que fue definido como positivo o negativo cuando había presencia o ausencia de células de melanoma en el GC, respectivamente.

El estudio histológico del GC es bastante similar en ambos centros y se describe de la siguiente forma:

HVV. El estudio comienza con la identificación macroscópica del GC y, si es necesario, la limpieza de la grasa periganglionar. Una vezidentificada la adenopatía se sumerge en formaldehído al 10% para la fijación y posterior inclusión en un bloque de parafina. Se realizan tandas cada 250mμ de 3 secciones en serie, la primera y la última sección para la tinción con hematoxilina-eosina y la segunda para la tinción inmunohistoquímica con HMB-45 hasta agotar el bloque.

IVO. Primeramente se lleva a cabo una identificación macroscópica del GC y, si es necesario, la limpieza de la grasa periganglionar. Una vez identificada, la muestra adenopática se coloca en 10% de formaldehído para la fijación y posterior incrustación en un bloque de parafina. Se obtienen secciones transversales en serie cada 250mμ a partir de todo el ganglio linfático incluido en parafina. Tres secciones transversales se obtienen en cada sección, una de las cuales se tiñe con hematoxilina-eosina, y las otras están reservadas para la tinción inmunohistoquímica con S-100 y HMB-45, que se realiza solo después de verificar que no hay metástasis en las secciones de hematoxilina-eosina.

Como variables independientes se seleccionaron las siguientes características clínicas e histológicas:

Factores clínicos: el sexo, la edad (≤65 vs >65 años) y la localización anatómica. Esta última variable fue dicotomizada como «axial» (cabeza, cuello, tronco, superficies volar o subungueal) o en «extremidad». Usamos la clasificación de Kruper et al.8 para clasificar a los melanomas volares y subungueales como axiales debido a que presentan un peor pronóstico que, en parte, pudiera deberse a alteraciones genéticas que lo diferencien del resto17.

Factores histológicos: el espesor de Breslow (categorizado de acuerdo con la AJCC en ≤1,00, 1,01-2, 2,01-4 y >4mm), la ulceración (presente vs. ausente), la regresión (presente vs. ausente), el IM (expresado como el número de mitosis por milímetros cuadrados [0,1-5,>6])10 y los linfocitos infiltrantes de tumor (LIT) (ausente, no intenso, intenso)18.

La variable «respuesta» fue la positividad del GC. Las variables fueron incluidas como variables binarias (sexo, edad, ulceración, localización y regresión) o como variables categóricas (espesor de Breslow, LIT e IM).

En el análisis de regresión logística primero se analizó la asociación de la positividad del GC con las variables a estudio usando el test de la chi cuadrado, o un análisis de regresión logística univariante. Basado en el método de Wald se calcularon los cocientes de riesgo con sus intervalos de confianza (IC 95%) de todas las variables. Se realizó una regresión logística múltiple para identificar los predictores independientes de la positividad del GC y se analizaron las posibles interacciones entre las variables. Se comprobó la bondad de ajuste mediante el test de Hosmer-Lemeshow.

En el desarrollo del árbol de clasificación se utilizó la metodología denominada CART19 que permite construir árboles de decisión mediante una serie de reglas sobre las decisiones tomadas para asignar un valor de salida a una determinada entrada, mediante divisiones binarias sucesivas. Esto es, se divide cada nodo madre en 2 nodos hijos homogéneos mediante la aplicación de respuestas sí/no en cada nodo de decisión. Las etapas para la generación del modelo son: a) construcción del árbol; b) parada del proceso de crecimiento del árbol (se construye un árbol máximo que sobreajusta la información contenida en la base de datos); c) podado del árbol haciéndolo más sencillo y dejando solo los nodos más importantes; y por último d) selección del árbol óptimo con capacidad de generalización20.

Se utilizó el software SSPS 20.0 (SPSS, Illinois, Inc; EE. UU.), método de crecimiento por medio de CART, con análisis de sensibilidad basado en el método de Gini20 y sistema de validación cruzada. En el árbol final cada grupo tenía al menos 20 casos (10 casos en análisis de subgrupos).

Para la elaboración de las curvas COR y el cálculo del área bajo la curva de ambos se utilizó el paquete estadístico MedCalcStatistical Software versión 14.8.1. La comparación de ambas curvas se realizó siguiendo el método de DeLong21.

Para el estudio de supervivencia libre de enfermedad (SLE) y supervivencia específica por melanoma (SEM) se elaboraron las curvas mediante el método de Kaplan-Meier, y para la comparación univariada entre los grupos definidos se utilizó la prueba de los rangos logarítmicos. El análisis multivariante se realizó usando el modelo de los riesgos proporcionales de Cox. Se consideró una p<0,05 como significativa. Para la realización de las pruebas estadísticas se usó el software SSPS 20.0 (SPSS, Illinois, Inc; EE. UU.).

De acuerdo con los criterios de selección un total de 855 pacientes cumplían los criterios histológicos, a los que se les proporcionó un consentimiento informado y se les sometió a la biopsia selectiva del GC. Se identificó el GC en 818 casos (95,6%). De esos 818 pacientes incluidos en el análisis 434 (53,1%) fueron mujeres y 384 hombres (46,9%). La mediana de edad fue de 53 años (rango intercuartílico 43-66). En la tabla 1 se resumen las características clínicas e histológicas de la población de estudio estratificada por el estado del GC.

La afectación del GC se asocia con un incremento en el espesor de Breslow, la presencia de ulceración, la ausencia de regresión, un mayor IM y la ausencia de infiltrado inflamatorio. Por otro lado, no se relacionó con el sexo, la edad ni la localización. Entre las variables gráficamente se comprueba que existe una asociación entre el IM y un mayor espesor y la presencia de ulceración (fig. 1).

Figura 1.

Representación gráfica de la asociación entre el índice mitótico, el espesor de Breslow y la ulceración en la población de estudio.

(0.1MB).

El análisis univariante mostró que las siguientes variables se relacionaron con la afectación del GC: el espesor tumoral, la ulceración, la ausencia de regresión, un mayor IM y la ausencia de LIT (tabla 2). Después de incluir estas variables en un análisis de regresión logística múltiple solo la ulceración, el espesor tumoral y un IM elevado (≥6 mitosis/mm2) se relacionaron con la afectación metastásica del GC de forma independiente.

Tras la inclusión de las 8 variables de estudio el árbol utilizó 6 de ellas. El espesor de Breslow fue el factor más importante dicotomizando la muestra en 2mm. Para los melanomas de espesor mayor de 2mm en orden de importancia las variables utilizadas fueron el infiltrado inflamatorio (ausencia vs. resto), la edad y la localización. Para los melanomas menores de 2mm las variables utilizadas en orden de importancia fueron el índice mitótico (>6 mitosis/mm2 vs. ≤6 mitosis/mm2), la ulceración y el espesor (fig. 2). De esta forma el grupo de mayor riesgo de afectación del GC fueron los melanomas de más de 2mm con ausencia de LIT, en pacientes menores de 65 años y de localización en las extremidades (58% positividad en GC; n=60), mientras que el grupo de menor riesgo de afectación del GC fueron aquellos con ≤6 mit/mm2, no ulcerados y ≤1mm de grosor (3,3% positividad en GC; n=181).

Figura 2.

Árbol de clasificación y regresión con las siguientes variables: espesor de Breslow, infiltrado inflamatorio, índice mitótico, edad, sexo, localización, ulceración y regresión.

RR: riesgo relativo.

(0.68MB).

Las curvas COR para ambos modelos no mostraron diferencias entre ellos (p=0,7), con un área bajo la curva de 0,77 (IC 95%: 0,73-0,81) para el modelo CART y de 0,78 (0,74-0,82) para la regresión logística (fig. 3).

Figura 3.

Gráfico de curva COR comparando el método CART y la regresión logística múltiple.

(0.14MB).

Tras una mediana de seguimiento de 58 meses (intervalo: 1-157), 104 pacientes fallecieron de melanoma en el seguimiento y 172 sufrieron alguna recaída (no censurados en el análisis de los riesgos proporcionales de Cox). El factor pronóstico más importante tanto para la SLE como para la SEM fue la afectación metastásica del GC.

La SEM para los pacientes con GC negativo fue de 93,1%, mientras que para los pacientes con GC positivo fue de 68,1%. El modelo de riesgos proporcionales de Cox se ajustó para las variables significativas en el análisis univariante. La afectación del GC fue el factor pronóstico más importante tanto para la SLE (cociente de riesgo: 2,3; IC 95%: 1,5-3,6) como para la SEM (cociente de riesgo: 3,5; IC 95%: 1,9-6,3).

El resto de las variables significativas para la SLE se detallan en la tabla 3 y fueron: el espesor de Breslow, la edad, la localización y el IM (fig. 4). Igualmente, para la SEM (tabla 4) el IM fue una variable pronóstica independiente junto con la edad, la localización y el espesor tumoral (fig. 5).

Figura 4.

Curvas de supervivencia libre de enfermedad por el método de Kaplan-Meier. A. Entre los pacientes con bajo índice mitótico (0 mitosis/mm2), moderado índice mitótico (1-5 mitosis/mm2) y alto índice mitótico (≥6 mitosis/mm2). B. Estratificado por la afectación del ganglio centinela (GC).

(0.29MB).

Figura 5.

Curvas de supervivencia específica de melanoma por el método de Kaplan-Meier. A. Entre los pacientes con bajo índice mitótico (0 mitosis/mm2), moderado índice mitótico (1-5 mitosis/mm2) y alto índice mitótico (≥6 mitosis/mm2). B. Estratificado por la afectación del ganglio centinela (GC).

(0.28MB).

Los autores declaran que para esta investigación no se han realizado experimentos en seres humanos ni en animales.

Los autores declaran que han seguido los protocolos de su centro de trabajo sobre la publicación de datos de pacientes.

Los autores declaran que en este artículo no aparecen datos de pacientes.