[en] Cancer-associated thrombosis (CAT) is the second leading cause of death in cancer patients. Colorectal cancer (CRC) patients, one of the most prevalent cancer groups, have a fragile hemostatic balance, with high risks of CAT and bleeding under anticoagulation. The current predictive tools are inadequate. Biomarkers such as coding or non-coding RNAs can improve CAT risk prediction in patients with CRC. Aims and Methods: This study reviewed patients with metastatic CRC diagnosed between 2009 and 2021 at the Hospital General Universitario de Santa Lucia for CAT events. From this cohort, 22 CAT cases were matched to 22 non-CAT controls by age and sex to analyze the differences in anatomopathological characteristics and biomarkers. Differential gene expression (DGE) analysis between groups was performed using microarray analysis. Results: In our cohort, peritoneal metastasis (ꭕ 2=6.3, p=0.012), steroid therapy (ꭕ 2=5.6, p=0.018), and chemotherapy (ꭕ 2=4.4, p=0.036), significantly associated with higher CAT risk, whereas rectum location (ꭕ 2= 4.4, p=0.036) was protective. CAT CRC samples displayed higher lymphatic (50% vs. 40.9%) and vascular (36.4% vs. 22.7%) invasion, higher mucin production (22.7% vs. 4.5%), higher peritumoral inflammatory response (40.9% vs. 31.8%), especially crohn-like (31.8% vs. 9.1%) and lymphocyte infiltrates (13.6% vs. 0%), and higher KRAS mutation rate (36.4% vs. 27.3%). No histopathological characteristics were significantly associated with CAT after the univariate and multivariate analyses. We identified 135,750 transcripts, of which 97 remained significantly differentially expressed between the CAT CRC and non-CAT CRC groups after multiple testing corrections. The identified transcripts were classified as coding (n=19), multiple-complex (n=27), non-coding (n=37), pseudogenes (n=4), precursor (n=1), small (n=1), and unassigned (n=8). Pathway analysis revealed 83 pathways that were differentially dysregulated in CAT CRC patients versus controls. These pathways were associated with the following genes: MAP3K7 (n=32), SQSTM1 (n=21), CAP1 (n=7), LMXB1 (n=7), AP3D1 (n=6), SPRY1 (n=5), FOSL2 (n=4), GOS3 (n=3), HYOU1 (n=2), RAD54B (n= 2), RRAGB (n=2), GSDMA (n=1) and ITIH3 (n=1). More than one transcript was implicated in ten of the eightythree differentially expressed pathways. Finally, alternative splicing analysis revealed that 14,110 transcripts had significantly different patterns between the study and control groups, only 34 of which had been previously identified as differentially expressed transcripts. Discussion and conclusions: In our cohort, CAT CRC patients exhibited differential histopathological and molecular characteristics compared with non-CAT CRC patients. These differential patterns, especially in the case of non-coding RNAs, have great potential as biomarkers to identify especially high-risk CAT CRC patients, and could be incorporated into risk assessment tools for their optimization.

[es] La trombosis asociada al cáncer (CAT) es la segunda causa principal de muerte en pacientes con cáncer. Los pacientes con cáncer colorrectal (CCR), uno de los grupos de cáncer más prevalentes, tienen un equilibrio hemostático frágil, con alto riesgo de CAT y sangrado bajo anticoagulación. Las herramientas predictivas actuales son inadecuadas. Biomarcadores como los RNA codificantes o no codificantes podrían mejorar la predicción del riesgo de CAT en pacientes con CCR. Objetivos y Métodos: Se revisaron pacientes con CCR metastásico diagnosticados entre 2009 y 2021 en el Hospital General Universitario de Santa Lucía en busca de eventos de CAT. De esta cohorte, se emparejaron 22 casos de CAT con 22 controles sin CAT por edad y sexo para analizar diferencias en características anatomopatológicas y biomarcadores. Así mismo, se realizó un análisis de expresión diferencial (DGE) de los genes entre los grupos mediante microarrays. Resultados: En nuestra cohorte, la existencia de metástasis peritoneales (¿ 2=6.3, p=0.012), el uso de esteroides (¿ 2=5.6, p=0.018) y el uso de quimioterapia (¿ 2=4.4, p=0.036) se asociaron significativamente con un mayor riesgo de CAT, mientras que la ubicación en el recto del tumor primario (¿ 2=4.4, p=0.036) fue protectora. Las muestras de pacientes con CAT mostraron mayor invasión linfática (50% vs 40.9%) y vascular (36.4% vs 22.7%), mayor producción de mucina (22.7% vs 4.5%), mayor respuesta inflamatoria peritumoral (40.9% vs 31.8%) ¿ especialmente Crohn-like (31.8% vs 9.1%) e infiltrados linfocitarios (13.6% vs 0%) ¿ y mayores tasas de KRAS mutado (36.4% vs 27.3%). Ninguna característica histopatológica alcanzó una asociación significativa con CAT después del análisis univariado y multivariado. Se analizaron 135.750 transcritos, de los cuales 97 aparecieron diferencialmente expresados de forma significativa entre el grupo de estudio y controles después de la corrección de pruebas múltiples. Los transcritos identificados se clasificaron como: codificantes (n=19), complejos múltiples (n=27), no codificantes (n=37), pseudogenes (n=4), precursores (n=1), pequeños (n=1) y no asignados (n=8). El análisis de rutas reveló 83 vías que estaban diferencialmente alteradas en pacientes con CCR y CAT en comparación con los controles. Estas vías involucraban transcritos asociados con los siguientes genes: MAP3K7 (n=32), SQSTM1 (n=21), CAP1 (n=7), LMXB1 (n=7), AP3D1 (n=6), SPRY1 (n=5), FOSL2 (n=4), GOS3 (n=3), HYOU1 (n=2), RAD54B (n=2), RRAGB (n=2), GSDMA (n=1) e ITIH3 (n=1). En 10 de las vías diferencialmente expresadas, estaban implicados más de 1 transcrito. Finalmente, el análisis de splicing alternativo reveló que 14.110 transcritos tenían patrones significativamente diferenciales entre el grupo de estudio y el grupo control, de los cuales solo 34 habían sido previamente identificados como transcritos diferencialmente expresados. Discusión y conclusión: En nuestra cohorte, los pacientes con CCR y CAT exhiben patrones diferenciales en características histopatológicas y moleculares en comparación con los pacientes con CCR sin CAT. Estos patrones diferenciales, especialmente en el caso de los RNA no codificantes, tienen un gran potencial como biomarcadores para identificar a pacientes con CCR con alto riesgo de CAT, y podrían incorporarse en herramientas de evaluación de riesgo para su optimización.