Développement et validation interne d’un modèle de prédiction de la récurrence biochimique après une prostatectomie radicale

Résumé

Cette étude rétrospective a développé et validé en interne un modèle prédictif de la récidive biochimique après prostatectomie radicale chez 240 patients. Le stade pathologique, la métastase ganglionnaire, la tomographie par émission de positons – lésions positives et le SUV_max étaient des prédicteurs indépendants. Le modèle a démontré une forte discrimination, calibration et utilité clinique pour la stratification du risque postopératoire.

Résumé

Cette étude visait à développer et valider un modèle prédictif de la récidive biochimique (BCR) après une prostatectomie radicale chez des patients atteints d’un cancer de la prostate, intégrant des paramètres cliniques, pathologiques, inflammatoires et de la tomographie par émission de positons/tomodensitométrie (PET/CT) 18F-PSMA-1007. Cette étude rétrospective a inclus 240 patients atteints d’adénocarcinome de la prostate confirmé histopathologiquement qui ont subi une prostatectomie radicale entre juin 2022 et juillet 2025. La BCR a été définie comme un antigène prostatique spécifique au séric postopératoire (≥0,2 ng/mL). Les variables cliniques préopératoires, l’indice d’inflammation immunitaire systémique (SII), le statut de la lésion TEP/CT et la valeur maximale standardisée d’absorption (SUV_max) ont été collectées, ainsi que la stadification pathologique postopératoire. Les patients ont été divisés en groupes BCR (n = 64) et non-BCR (n = 176). Les analyses de régression logistique univariée et multivariée ont identifié des prédicteurs indépendants de la BCR. Un modèle prédictif multivarié a été développé et validé en interne en utilisant une répartition entraînement-validation 70/30. La performance du modèle a été évaluée à l’aide des courbes caractéristiques de fonctionnement du récepteur, de l’aire sous la courbe (AUC), de l’étalonnage et de l’analyse de la courbe de décision. Les patients atteints de BCR présentaient un stade pathologique plus avancé (pT3–4 : 96,9 % contre 52,3 %, p < 0,001), des taux de métastases ganglionnaires plus élevés (59,4 % contre 29,5 %, p < 0,001), des SII plus élevés (682,45 ± 118,23 ± 92,40, p = 0,002), et des valeurs_maximales plus élevées pour les SUV (6,59 ± 1,34 contre 4,92 ± 1,49, p < 0,001). L’analyse multivariée a identifié le stade pathologique (OR = 36,814, p < 0,001), l’état des ganglions lymphatiques (OR = 7,286, p < 0,001), le_{SUV max} (OR = 2,732, p < 0,001) et les lésions positives au PET (OR = 27,929, p < 0,001) comme prédicteurs indépendants de la BCR. Le modèle prédictif combiné a obtenu une excellente discrimination lors de la formation (AUC = 0,952) et des cohortes de validation (AUC = 0,927). Les courbes d’étalonnage ont montré un accord entre les résultats prédits et observés, et l’analyse de la courbe de décision a montré un bénéfice clinique net supérieur comparé aux stratégies traitées tout et traité non. Le modèle intégré démontre une excellente discrimination et une utilité clinique, soutenant une stratification individualisée du risque postopératoire.

Introduction

Le cancer de la prostate reste l’une des malignités les plus courantes touchant les hommes dans le monde, et la prostatectomie radicale représente une option de traitement clé pour les patients atteints de maladie^{localisée 1,2}. Malgré les améliorations des techniques chirurgicales et du choix des patients, la récidive biochimique (BCR) survient dans environ 20 % à 40 % des cas, indiquant une maladie persistante ou récurrente et un risque accru de métastases et de^{mortalité 2,3}. La prédiction précise de la BCR après prostatectomie reste difficile, nécessitant des outils pronostiques plus efficaces combinant des paramètres cliniques, immunologiques et d’imagerie avancée pour guider la surveillance postopératoire et les traitements adjuvants.

L’inflammation et les réponses immunitaires jouent un rôle essentiel dans la progression et la récidive tumorale. L’indice d’inflammation immunitaire systémique (SII), un nouveau biomarqueur inflammatoire calculé à partir des nombres périphériques de neutrophiles, lymphocytes et plaquettes, a démontré une signification pronostique dans divers cancers ^4,5,6. De plus, la tomographie par émission de positrons 18F-PSMA-1007/tomographie par ordinateur (PET/CT), une méthode d’imagerie membranaire spécifique à la prostate, a montré des prothèses pour détecter la récidive de la maladie plus tôt que les méthodes d’imagerie^{conventionnelles 7,8}, améliorant ainsi potentiellement le pronostic postopératoire. Cette approche intégrative va au-delà des modèles clinique-pathologiques conventionnels en incorporant à la fois des biomarqueurs inflammatoires systémiques et des paramètres avancés d’imagerie moléculaire. Contrairement aux outils établis de stratification du risque tels que le score CAPRA-S ou la classification D’Amico, qui reposent principalement sur des paramètres clinique-pathologiques de base, l’approche proposée intègre des indices inflammatoires systémiques dynamiques avec des résultats d’imagerie moléculaire fonctionnelle.

Cependant, la valeur clinique de l’intégration de marqueurs inflammatoires tels que la SII, le stadification tumorale pathologique et des modalités d’imagerie avancées, y compris le 18F-PSMA-1007 PET/CT, pour prédire la récidive du cancer de la prostate reste incertaine. Par conséquent, cette étude a visé à construire et à valider en interne un modèle prédictif complet pour la BCR après une prostatectomie radicale en combinant ces facteurs pour améliorer la stratification du risque, optimiser la prise en charge postopératoire et faciliter les stratégies d’intervention précoce. Cliniquement, ce modèle vise à aider les cliniciens à adapter des protocoles de surveillance personnalisés et à identifier les candidats à haut risque qui pourraient bénéficier d’interventions adjuvantes précoces ou d’un suivi intensif.

Protocole

Ce protocole d’étude a été examiné et approuvé par le Comité d’éthique du Premier Hôpital affilié de l’Université Médicale du Xinjiang conformément à la Déclaration d’Helsinki (Approbation n° : 230608-7). Le consentement éclairé a été levé pour cette étude rétrospective en raison de l’utilisation exclusive de données des patients désidentifiées, qui ne présentaient aucun préjudice ou impact potentiel sur les soins aux patients.

Conception de l’étude et sélection des patients
Cette étude rétrospective a inclus 240 patients atteints d’adénocarcinome de la prostate confirmé histopathologiquement qui ont subi une prostatectomie radicale entre juin 2022 et juillet 2025. Les patients ont été identifiés grâce à une recherche systématique du système de dossiers médicaux électroniques du premier hôpital affilié de l’Université médicale du Xinjiang. Une méthode d’échantillonnage consécutif a été employée pour minimiser le biais de sélection. Les patients ont été classés dans un groupe BCR (n = 64) et un groupe non-BCR (n = 176) en fonction des niveaux postopératoires d’antigène prostatique spécifique à la prostate (PSA), la BCR étant définie comme un taux de PSA sérique de ≥0,2 ng/mL confirmé par deux mesures consécutives. Les critères d’inclusion étaient les suivants : (1) adénocarcinome de la prostate confirmé histopathologiquement ; (2) prostatectomie radicale réalisée ; et (3) la disponibilité de données cliniques, pathologiques et d’imagerie complètes. Ces critères ont été appliqués indépendamment par deux chercheurs expérimentés (Yubin Li et Qizhou Zhang). Tout désaccord concernant l’éligibilité des patients a été résolu par discussion ou consultation avec un troisième chercheur principal. Les critères d’exclusion étaient : (1) score Gleason de <7 ; (2) la réception d’une thérapie hormonale préopératoire, de la chimiothérapie ou de la radiothérapie, ou de dossiers médicaux incomplets ; et (3) la réception d’une thérapie néoadjuvante, y compris la thérapie de privation androgénique, la chimiothérapie ou la radiothérapie, avant la TEP/CT ou la chirurgie. Les critères d’exclusion ont été appliqués de manière séquentielle. Les patients ayant reçu des thérapies néoadjuvantes ou préopératoires ont été exclus en premier, suivis des patients avec des scores Gleason de <7, puis enfin ceux dont les données clés manquent. Pour les patients remplissant plusieurs critères d’exclusion, la raison principale de l’exclusion a été documentée. Les patients dont les données cliniques, pathologiques ou d’imagerie manquantes ou incomplètes ont été exclus de l’analyse finale afin d’assurer la robustesse du modèle prédictif. Aucune méthode d’imputation de données n’a été appliquée en raison de la conception rétrospective de l’étude.

Collecte de données cliniques et pathologiques
Les données cliniques de base, incluant l’âge du patient, le score de Gleason, les niveaux de PSA sérique préopératoire, le stade tumoral pathologique, l’atteinte des ganglions lymphatiques et les détails du suivi postopératoire, ont été extraites rétroactivement des dossiers médicaux électroniques. L’extraction des données a été réalisée par un examen manuel des dossiers médicaux électroniques par deux enquêteurs indépendants à l’aide d’un formulaire standardisé de collecte de données afin d’assurer la cohérence. Toute divergence entre les deux chercheurs a été résolue par consensus ou par consultation avec un troisième chercheur principal qui a examiné les dossiers médicaux originaux. Le stadification tumorale pathologique a été classée selon la 8e édition du système de stadification TNM du Comité mixte américain sur le cancer. Les données de stadification ont été obtenues directement à partir des rapports de pathologie postopératoire originaux émis par le service de pathologie de l’hôpital. Pour garantir l’exactitude, tous les rapports pathologiques et lames représentatives ont été examinés en second plan par un uropathologiste expérimenté, aveugle aux résultats d’imagerie et aux résultats cliniques.

Indice d’inflammation immunitaire systémique (SII)
Des prélèvements préopératoires de sang périphérique ont été prélevés sur tous les patients. Des échantillons de sang ont été prélevés par ponction venébrale dans les 7 jours précédant l’opération. Tous les patients devaient jeûner pendant au moins 8 heures avant la collecte de l’échantillon afin d’assurer la stabilité de base. Les paramètres de laboratoire, y compris les comptages de neutrophiles, lymphocytes et plaquettes, ont été traités et analysés dans un laboratoire clinique centralisé unique de notre institution à l’aide d’analyseurs automatisés d’hématologie. L’IBI a été calculée à l’aide de l’équation suivante :

La valeur de seuil optimale pour l’SII a été déterminée à l’aide de l’analyse des caractéristiques opérationnelles (ROC) de r et de l’indice de Youden. La valeur de seuil était basée sur les données et dérivée de l’ensemble de l’ensemble des données à l’aide du package « pROC » dans le logiciel d’analyse statistique R (version 4.2.2). L’analyse ROC a été réalisée pour maximiser la sensibilité et la spécificité combinées, et le seuil obtenu a été utilisé pour classer les patients en groupes à ITS élevé et faible à IST.

Protocole et analyse d’imagerie PET/CT 18F-PSMA-1007
Tous les patients ont subi une imagerie préopératoire avec un PET/CT 18F-PSMA-1007 dans les quatre semaines précédant l’opération. Le calendrier de l’imagerie par rapport à la chirurgie a été standardisé, et les patients ayant un intervalle entre imagerie et chirurgie supérieur à 30 jours ont été exclus afin d’assurer la cohérence entre les résultats d’imagerie et le statut pathologique. L’imagerie a été réalisée après administration intraveineuse de 4,0 MBq/kg de 18F-PSMA-1007. Le radiotraceur a été synthétisé sur place à l’aide d’un cyclotron et d’un module de synthèse automatisé. Des procédures de contrôle qualité étaient effectuées avant chaque injection afin d’assurer une pureté radiochimique >95 %. Le dosage des radiotraceurs a été standardisé selon le poids corporel, et aucune déviation majeure de dosage n’a été enregistrée. Des examens TEP/CT ont été réalisés de la base du crâne jusqu’au milieu des cuisses environ 60 minutes après l’injection à l’aide d’un système dédié de PET/CT. Les scans ont été effectués à l’aide d’un scanner Discovery VCT PET/CT. Les paramètres d’acquisition du CT comprenaient 120 kV, la modulation automatique du courant de la lampe (150–200 mA) et une épaisseur de tranche de 3,0 mm. Les images PET ont été reconstruites à l’aide d’un algorithme de maximisation d’attente de sous-ensemble ordonné avec une matrice de 192 × 192 ou 256 × 256, intégrant des corrections de fonction de temps de vol et de dispersion ponctuelle.

Les images PET/CT ont été analysées indépendamment par deux médecins expérimentés en médecine nucléaire, aveugles aux résultats cliniques et pathologiques. L’accord entre observateurs a été évalué à l’aide du coefficient kappa de Cohen. Toute incohérence dans la localisation ou la catégorisation des lésions a été résolue par un examen consensuel ou une consultation avec un troisième médecin spécialisé en médecine nucléaire. L’analyse visuelle a classé les lésions comme positives (récidives locales, ganglions lymphatiques pelviens ou métastases lointaines) ou négatives. Les lésions ont été classées positives selon les critères d’évaluation standardisée de l’imagerie moléculaire du cancer de la prostate. Plus précisément, une captation focale des traceurs dépassant l’activité de fond environnante et non attribuable à une distribution physiologique (par exemple, activité de l’uretère ou de la vessie) a été considérée comme indicative de récidive ou de métastase. De plus, la valeur maximale standardisée d’absorption (SUV_max) des lésions suspectées a été enregistrée. Les régions d’intérêt étaient définies manuellement à l’aide d’un volume sphérique tridimensionnel englobant l’absorption focale sur les images PET. Chez les patients présentant plusieurs lésions, la lésion ayant la plus forte absorption a été sélectionnée pour la mesure du SUV_max . Des analyses quantitatives d’images ont été réalisées à l’aide du logiciel Advantage Workstation (version 4.7).

Suivi et définition de la récurrence biochimique
Le suivi comprenait des visites cliniques régulières tous les trois à six mois postopératoires, avec des mesures de PSA sérique. La durée totale du suivi pour l’ensemble de la cohorte variait de 8 à 19 mois. Les intervalles de suivi étaient généralement constants pour tous les patients. Pour les patients ayant manqué les visites prévues, les informations de suivi étaient mises à jour par entretiens téléphoniques ou par la revue des dossiers ambulatoires les plus récents disponibles dans notre établissement. Les patients ayant été perdus lors du suivi avant le seuil minimum de 6 mois ou avant la documentation d’un événement BCR ont été exclus de l’analyse finale afin de préserver l’intégrité des données. La BCR a été définie comme un taux de PSA sérique postopératoire de ≥0,2 ng/mL confirmé par deux mesures consécutives. Les mesures confirmatoires du PSA ont généralement été obtenues à intervalle de 4 à 8 semaines. Cette définition de la BCR a été appliquée de manière cohérente dans tout le manuscrit et a constitué le principal point d’arrivée du modèle prédictif.

Analyse des sous-groupes
Pour évaluer la robustesse du modèle prédictif et réduire les biais potentiels associés à des durées de suivi courtes, une analyse de sous-groupe a été réalisée chez les patients dont les suivis duraient >12 mois. Au total, 133 patients ont répondu à ce critère, tandis que 107 patients avec des suivis de ≤12 mois ont été exclus de l’analyse du sous-groupe. L’analyse de régression logistique multivariée a ensuite été réalisée dans ce sous-groupe en utilisant la même méthodologie statistique appliquée à l’analyse primaire.

Analyse statistique
Les variables continues étaient présentées comme médianes et plage, tandis que les variables catégorielles étaient exprimées en fréquences et pourcentages. La distribution des données a été évaluée à l’aide du test de Shapiro–Wilk. Les variables continues avec une distribution normale ont été présentées comme moyenne ± écart-type (DS) et comparées à l’aide du test t de Student. Les variables à distribution non normale ont été exprimées en médiane et en plage et comparées à l’aide du test U de Mann–Whitney. Les variables catégorielles ont été comparées à l’aide du test du chi carré ou du test exact de Fisher, selon le cas. Avant l’analyse, les hypothèses pour le test du chi-carré ont été vérifiées, y compris la confirmation qu’au maximum 20 % des cellules n’avaient des fréquences attendues <5. Lorsque ces hypothèses étaient violées, le test exact de Fisher était appliqué pour garantir la validité statistique.

Un modèle de régression logistique multivariée a été développé pour prédire la BCR, incorporant des facteurs cliniquement pertinents tels que le SII, LE PET/CT_{SUV max}, la positivité par imagerie et le stade pathologique de la tumeur. Les variables avec des valeurs p <0,05 dans l’analyse univariée, ainsi que les variables considérées comme cliniquement pertinentes selon la littérature antérieure, ont été saisies dans le modèle multivarié. La multicolinéarité entre les prédicteurs a été évaluée à l’aide du facteur d’inflation de variance, les valeurs de <5 étant considérées comme acceptables.

La validation interne du modèle prédictif a été réalisée à l’aide d’une méthode de répartition train–test 70/30. L’ensemble de données a été divisé de manière aléatoire en cohortes d’entraînement (70 %) et de test (30 %) utilisant un échantillonnage stratifié pour préserver la répartition des événements BCR entre les deux cohortes. Une graine aléatoire fixe a été appliquée pour garantir la reproductibilité. La performance du modèle a été évaluée à l’aide des courbes ROC et des valeurs correspondantes de la surface sous la courbe (AUC). L’étalonnage a été évalué à l’aide du test de bonheur d’ajustement de Hosmer–Lemeshow. Une analyse de la courbe de décision a également été réalisée pour évaluer le bénéfice net clinique du modèle intégratif.

Les analyses statistiques ont été réalisées à l’aide du logiciel SPSS (version 26.0) et du logiciel statistique R (version 4.2.2). Les logiciels d’analyse statistique « pROC » et « rms » étaient utilisés respectivement pour les analyses ROC et d’étalonnage. La signification statistique a été définie comme p < 0,05. Comme le critère principal était le statut binaire de BCR lors du suivi, la performance du modèle a été évaluée à l’aide de courbes ROC et de métriques AUC. L’analyse ROC dépendante du temps n’a pas été réalisée car les points temporels de récurrence n’ont pas été enregistrés de manière uniforme à l’échelle de la cohorte. Avant l’analyse, les données ont été examinées pour détecter des valeurs aberrantes, et aucune valeur extrême nécessitant une transformation n’a été identifiée. Les variables continues ont été analysées sous leur forme originale afin de préserver l’interprétabilité clinique.

Résultats

Caractéristiques de base
Les patients atteints de BCR présentaient des stades tumoraux pathologiques significativement plus avancés (pT3–4 : 96,9 % contre 52,3 %, p < 0,001), des taux plus élevés de métastases ganglionnaires (59,4 % contre 29,5 %, p < 0,001), des valeurs élevées d’IIS (682,45 ± 118,23 ± 92,40, p = 0,002), et des valeurs maximales standardisées plus élevées (SUV_max) lors de l’imagerie TEP/CT (6,59 ± 1,34 contre 4,9...

Discussion

Dans cette étude, nous avons développé avec succès un modèle prédictif complet pour la BCR après prostatectomie radicale chez des patients atteints de cancer de la prostate, intégrant les résultats de l’IIS, du stade tumoral pathologique, de l’état des ganglions lymphatiques et des résultats préopératoires de l’imagerie TEP/CT 18F-PSMA-1007. Le modèle a démontré une excellente performance discriminative, avec un AUC de 0,95, soulignant l’avantage de combiner plusieurs marqueurs biologiqu...

Matériaux

Liste des matériaux utilisés dans cet article

Nom	Entreprise	Numéro de catalogue	Commentaires
18F-PSMA-1007	Shaanxi Zhengze Biotechnology Co., Ltd., Chine	18F-PSMA-1007	Radiotraceur utilisé pour l'imagerie PET/TDM des lésions du cancer de la prostate
Logiciel Advantage Workstation	GE Healthcare, Chicago, IL, États-Unis	Version 4.7	Utilisé pour le traitement d'images PET/TDM, la définition des régions d'intérêt et la quantification SUVmax
Analyseur sanguin	Mindray Bio-Medical Electronics Co., Ltd., Chine	6000PLUS	Utilisé pour la mesure des taux de neutrophiles, de lymphocytes et de plaquettes pour le calcul de l'ISI
Scanner PET/TDM	GE Healthcare, Chicago, IL, États-Unis	Discovery VCT	Utilisé pour l'acquisition d'images PET/TDM du corps entier
Logiciel d'analyse ROI/image	GE Healthcare, Chicago, IL, États-Unis	Logiciel Advantage Workstation (version 4.7)	Utilisé pour la révision des images et l'analyse quantitative des lésions
Environnement logiciel R	R Foundation for Statistical Computing, Vienne, Autriche	Version 4.2.2	Utilisé pour l'analyse statistique, l'analyse ROC et l'étalonnage des modèles
Logiciel statistique SPSS	IBM Corp., Armonk, NY, États-Unis	Version 26.0	Utilisé pour l'analyse statistique