Accuratezza diagnostica di CA125, HE4, ROMA e CPH-I nella differenziazione preoperatoria delle neoplasie ovariche

La capacità di distinguere prima dell’intervento una massa ovarica benigna o borderline da una neoplasia maligna potrebbe essere migliorata scegliendo biomarcatori e algoritmi diagnostici anche in funzione dello stato menopausale della paziente. È quanto suggerisce uno studio pubblicato sul Journal of Clinical Laboratory Analysis, che ha confrontato le performance diagnostiche di CA125, HE4, Risk of Ovarian Malignancy Algorithm (ROMA) e Copenhagen Index (CPH-I).

Lo studio retrospettivo ha coinvolto 345 pazienti con tumori ovarici successivamente confermati all’esame istologico: 187 presentavano lesioni benigne o borderline e 158 una neoplasia maligna. I livelli sierici di CA125 e HE4 sono stati misurati mediante immunodosaggi in elettrochemioluminescenza; contestualmente sono stati calcolati gli indici ROMA e CPH-I.

L’obiettivo dello studio è stato confrontare l’accuratezza diagnostica dei quattro biomarcatori sierici,nella differenziazione preoperatoria tra tumori ovarici benigni/borderline e maligni, con particolare attenzione allo stato menopausale delle pazienti.

Nell’analisi complessiva, il Copenhagen Index ha mostrato la capacità discriminativa più elevata, con un’area sotto la curva ROC (AUC) pari a 0,924. A questa succedevano ROMA, con un’AUC di 0,916, HE4 con 0,897 e CA125 con 0,865.

Nelle donne in premenopausa, CPH-I ha ottenuto la performance migliore, con un’AUC pari a 0,886. Nelle pazienti in postmenopausa, invece, il risultato migliore è stato raggiunto da ROMA, con un’AUC di 0,928.

Anche sensibilità e specificità hanno mostrato profili differenti. Considerando l’intera popolazione, ROMA ha raggiunto la sensibilità più elevata, pari all’84,8%, mentre CA125 ha mostrato la maggiore specificità, pari al 94,1%. Nelle donne in premenopausa HE4 ha raggiunto una specificità del 98,6%, mentre nelle pazienti in postmenopausa HE4 e CPH-I hanno mostrato entrambi una specificità del 97,8%.

I ricercatori hanno valutato anche l’impiego combinato dei diversi parametri. Nell’intera popolazione la combinazione CA125, HE4 e CPH-I ha ottenuto l’AUC più elevata, pari a 0,925. Nelle donne in postmenopausa, la combinazione CA125, HE4 e ROMA ha invece raggiunto un’AUC di 0,930.

I risultati suggeriscono quindi che non esista necessariamente un unico biomarcatore o algoritmo ottimale per tutte le pazienti. Lo stato menopausale potrebbe rappresentare un elemento utile per orientare la scelta della strategia di valutazione del rischio, utilizzando maggiormente approcci basati sul CPH-I nelle donne in premenopausa e su ROMA nelle pazienti in postmenopausa.

Il Copenhagen Index integra l’età della paziente con i valori sierici di CA125 e HE4, mentre ROMA utilizza CA125, HE4 e stato menopausale per stimare il rischio di malignità. Entrambi puntano quindi a superare i limiti derivanti dall’interpretazione di un singolo marcatore.

CA125, pur essendo ampiamente utilizzato nella pratica clinica, può infatti presentare valori elevati anche in condizioni non maligne. HE4 e gli algoritmi multiparametrici possono contribuire a migliorare la capacità di stratificazione del rischio, ma i risultati devono sempre essere interpretati nel contesto clinico e diagnostico complessivo.

Gli autori sottolineano inoltre che lo studio ha natura retrospettiva. I risultati non dimostrano quindi che CPH-I o ROMA possano essere utilizzati come test diagnostici autonomi né consentono di sostituire gli altri elementi della valutazione clinica, strumentale e istopatologica. Saranno necessari studi prospettici per confermare la superiorità dei diversi approcci nelle specifiche popolazioni di pazienti.

Il dato più interessante dello studio riguarda dunque la possibilità di passare da un impiego uniforme dei biomarcatori a una strategia più personalizzata: selezionare l’algoritmo diagnostico anche sulla base dello stato menopausale potrebbe migliorare la discriminazione preoperatoria delle masse ovariche e contribuire a una più accurata stratificazione del rischio.

Fonte: Journal of Clinical Laboratory Analysis. 2026

https://onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1002/jcla.70319

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