Geburtshilfe Frauenheilkd 1995; 55(4): 189-194
DOI: 10.1055/s-2007-1023299
© Georg Thieme Verlag Stuttgart · New York

Die prognostische Differenzierung von Ovarialkarzinomen durch immunhistochemische Analyse der Östrogenrezeptorexpression

Prognostic Differentation of Ovarian Carcinomas by Immunohistochemical Analysis of Estrogen Receptor ExpressionD. G. Kieback1 , M. F. Press2 , S. K. McCamant3 , E. N. Atkinson4 , V. J. Möbus1 , I. B. Runnebaum1 , R. Kreienberg1 , L. A. Jones3
  • 1Universitäts-Frauenklinik Ulm (Direktor: Prof. Dr. med. R. Kreienberg)
  • 2Dept. of Pathology, University of Southern California, Los Angeles, California, USA
  • 3Dept. of Gynecology, U.T.M.D. Anderson Cancer Center, Houston, Texas, USA (Direktor: Prof. J. Taylor Wharton, M.D.)
  • 4Dept. of Biomathematics, U.T.M.D. Anderson Cancer Center, Houston, Texas, USA
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Publication Date:
18 March 2008 (online)

Zusammenfassung

Die prognostische Bedeutung des Östrogenrezeptorstatus beim Ovarialkarzinom wurde bisher in der Literatur kontrovers diskutiert. Die Heterogenität des Ovarialkarzinomgewebes ist mehrfach als Problem für die Interpretation biochemisch bestimmter Rezeptorspiegel erkannt worden. Es lag bisher nur eine Arbeit über die prognostische Aussagefähigkeit der immunhistochemischen Östrogenrezeptorbestimmung beim Ovarialkarzinom vor. In die vorliegende Untersuchung aufgenommen wurden 61 nicht vorbehandelte Patientinnen mit primären Adenokarzinomen des Ovars aller Stadien und Differenzierungsgrade. Sie wurden zwischen September 1981 und August 1982 am University of Texas System M.D. Anderson Cancer Center (UTMDACC), 1515 Holcombe Boulevard, Houston, Texas, 77030, USA, diagnostiziert und operiert. Das zugrundeliegende Patientinnenkollektiv sowie das histologische Untersuchungsmaterial entsprachen weitgehend der durchschnittlichen gynäkologisch-onkologischen Klinikerfahrung und konnten damit als repräsentativ angesehen werden. Die operative Therapie mit möglichst radikaler Tumorresektion, das Staging und die postoperative Chemotherapie mit überwiegend cisplatinhaltigen Kombinationsschemata erfolgten nach gültigen internationalen Standards. Es konnte keine Abhängigkeit der Östrogenrezeptorkonzentration im Tumorgewebe vom Alter der Patientin bei Diagnosestellung oder von Tumorstadium, Differenzierungsgrad oder Zelltyp nachgewiesen werden. Die Untersuchung der prognostischen Aussagemöglichkeit der immunzytochemischen Untersuchung des Östrogenrezeptorgehaltes beim Ovarialkarzinom im Rahmen der vorliegenden Studie ergab, daß die Immunzytochemie in der Lage war, bei nicht serösen Tumoren einen signifikanten Unterschied zwischen einer günstigeren Prognose der Östrogenrezeptor-positiven und einer ungünstigeren Prognose der Östrogenrezeptor-negativen Tumore aufzuzeigen. Außerdem war eine gleichartige signifikante prognostische Differenzierung zwischen Tumoren aller histologischen Zelltypen in den Stadien FIGO III und IV festzustellen. Die Auswertung des prozentualen Anteils gefärbter Zellen führte nicht zu signifikanten prognostischen Aussagen. In der vorliegenden Untersuchung wurde beim Ovarialkarzinom die Wichtigkeit der Kontrolle der Gewebszusammensetzung bei der Östrogenrezeptorbestimmung hervorgehoben. Dadurch bietet sich zur Erklärung der bisherigen widersprüchlichen Literaturangaben neben dem in den meisten Studien insuffizienten Studiendesign der unkontrollierte Einfluß der Tumorheterogenität auf die Ergebnisstruktur an. Der Widerspruch der bisher publizierten Untersuchungen dürfte durch diese beiden Faktoren hinreichend begründbar sein. Die Differenz in der Bewertung des immunhistochemisch bestimmten Östrogenrezeptorstatus als Prognosefaktor beim Ovarialkarzinom zwischen der vorliegenden Untersuchung und der Arbeit von Kommoss et al. könnte möglicherweise auf den in letzterer Arbeit verwendeten, sehr niedrigen Schwellenwert zwischen ER+ und ER- zurückzuführen sein. Wissenschaftlich ergeben sich aus der vorliegenden Untersuchung als weiterführende Anregungen die Weiterentwicklung der immunzytochemischen Rezeptorbestimmung z.B. durch computerisierte Bildanalyse.

Abstract

Analogous to breast cancer, the expression of estrogen receptors (ER) by human ovarian cancers is thought to be of prognostic significance. This prospective study was designed to evaluate the ability of immunohistochemistry (IHC) for ER to define prognostic sub-groups in this disease and to possibly characterize the group of patients that would benefit from ER analysis. The IHC technique for localising ER was published by Press and Green (1984). In IHC the percentage of cells stained was determined as well as the staining intensity that was graded on a 4 step scale. Tissue from the primary focus of 61 ovarian cancers was sampled during surgery and frozen immediately. FIGO Stage 1 disease was observed in 7 patients, stage 2 in 2, stage 3 in 36 and stage 4 in 16 women. Tumours of histological grade 1 were found in 3 cases, grade 2 in 20 and grade 3 in 38 specimen. Serous carcinoma was diagnosed in 43 lesions, mixod cell types in 10, mucinous and endometrioid each in 4. Minimal follow-up was 8 years. Statistical analysis was performed using the Wilcoxon Rank and Log-Rank test of Kaplan Meier curves. The median survival was 10.62 ± 1.83 years for stage 1, 5.83 ± 0.39 years for stage 2, 2.38 ± 0,39 years for stage 3, and 3.71 ± 0.76 years for stage 4. Tumour stage (p < 0.05), grade (p < 0.05) and cell type (p < 0.01) were predictors of survival. Age was of borderline significance (p = 0.058). The relative amount of stained cells was no predictor of prognosis. Non-serous carcinomas of all stages with positive ER staining had a significantly better prognosis than ER negative non-serous tumours (p = 0.02). IHC reveiled a significantly better prognosis of ER positive ovarian cancer FIGO stage III and IV of all histological cell types. ER analysis was insignificant for the prediction of survival in serous carcinoma of the ovary. These data suggest that so far IHC is the method of choice for ER determination in ovarian cancer and may be helpful in designing studies on the role of hormonal therapy.