< Terug naar vorige pagina

Project

Streven naar een betere selectie van systemische therapie voor patiënten met ER-positieve HER2-negatieve borstkanker: het gebruik van prognostische en predictieve merkers in vroegtijdige en gemetastaseerde setting

Borstkanker vertegenwoordigt wereldwijd ongeveer 25% van alle kankers bij vrouwen. Deze complexe en heterogene aandoening, die vele verschillende histologische en moleculaire subtypes omvat, wordt uitgebreid onderzocht. Het luminale, oestrogeenreceptor (ER)-positieve humane epidermale groeifactorreceptor (HER2)-negatieve subtype komt het meest voor. Zelfs binnen dit subtype is er veel heterogeniteit, wat de nauwkeurige selectie van therapie bij de patiënt bemoeilijkt. Patiënten met vroegstadium luminale borstkanker krijgen na de operatie als standaardbehandeling een anti-hormonale therapie gedurende minimum vijf jaar. Sommige van deze patiënten kunnen ook baat hebben van adjuvante chemotherapie (aCT) naast de behandeling met anti-hormonale therapie. Aangezien chemotherapie veel nevenwerkingen heeft, zowel op korte als op lange termijn, is het belangrijk om die patiënten te identificeren die echt baat hebben bij een behandeling met aCT. Verschillende demografische, klinische en pathologische eigenschappen worden in rekening gebracht bij de overweging om aCT toe te dienen. Dankzij de ontwikkeling van multigene signaturen (MGS), wordt naast deze eigenschappen, ook de moleculaire biologie van de tumor belangrijker in deze beslissing rond aCT. Deze MGS, zoals MammaPrint® (MP) en Oncotype DX® (ODX), schatten het risico op herval in op basis van de expressie van genen in de borsttumor en hebben reeds hun klinisch nut aangetoond. Verschillende factoren verhinderen echter het breed gebruik van deze MGS, zoals de hoge kostprijs, het gebrek aan consensus over de te testen doelgroep van patiënten en het gebrek aan lokale, gedecentraliseerde testen die in een bestaande infrastructuur van moleculair diagnostische laboratoria geïntegreerd kunnen worden.

Het algemene doel van deze thesis was het verbeteren van de selectie van de systemische behandeling voor patiënten met ER-positieve HER2-negatieve borstkanker met behulp van prognostische algoritmes en specifieke biomarkers in vroegstadium en gemetastaseerde borstkanker. Bij vroegstadium borstkanker hebben we het gebruik van aCT in België onderzocht, hebben we de impact van MGS resultaten in aCT aanbevelingen tijdens de multidisciplinaire meeting (MDM) geëvalueerd, en hebben we verschillende statistische modellen vergeleken die de uitkomst van MGS trachten te voorspellen om clinici te assisteren tijdens de MDM, rond het al dan niet uitvoeren van een MGS.

Eerst hebben we het verschil in aCT toediening in Belgische patiënten die gediagnosticeerd werden in 2008 en 2014 met klinisch laag of klinisch hoog risico ER-positieve HER2-negatieve vroegstadium borstkanker bestudeerd. Daarnaast hebben we het verschil in aCT toediening tussen de verschillende Belgische regio’s (Vlaamse, Brussels-hoofdstedelijke en Waalse regio) bestudeerd. We stelden een significante reductie in aCT toediening vast voor zowel de klinisch laag als de klinisch hoog risico groep wanneer we de twee periodes vergeleken, en konden dit bevestigen in de patiënten met een klinisch hoog risico die gediagnosticeerd waren in 2013-2015 versus 2007-2009 in Universitaire Ziekenhuizen Leuven. Het verschil in aCT toediening wijzigde de 5-jaar overleving bij elk van de patiëntengroepen niet. Daarenboven stelden we significante verschillen in aCT toediening vast tussen de verschillende Belgische regio’s in de klinisch laag risico groep in 2014, waarbij meer aCT werd toegediend in de Brussels-hoofdstedelijke en Waalse regio’s versus de Vlaamse regio.

De verschillen in aCT toediening tussen de Belgische regio’s toont de nood voor gestandaardiseerde criteria om nauwkeurig patiënten te selecteren voor aCT toediening, en patiënten te selecteren die nog baat kunnen hebben bij het uitvoeren van een MGS. Hiervoor hebben we de impact van verschillende MGS testen geëvalueerd voor het assisteren van de clinici tijdens de MDM in hun beslissing om aCT aan te bevelen bij patiënten met luminale vroegstadium borstkanker bij wie er twijfel was over het risico op herval, gebaseerd op demografische, klinische en pathologische eigenschappen. De resultaten van de MGS hadden in 47% van de patiënten een invloed op de aCT aanbeveling tijdens de MDM en resulteerden in een 9% absolute reductie in aCT toediening. Wanneer we echter elke MGS apart beschouwden, stelden we een reductie vast in aCT toediening na de resultaten van MP en ODX, maar niet na de resultaten van Prosigna®.

Jammer genoeg heeft niet elk land toegang tot deze MGS testen gezien deze nogal duur zijn. Daarenboven kan door de privacywetgeving de analyse van de test in een gecentraliseerd laboratorium in het buitenland het gebruik van MGS verhinderen. Daarom trachtten we de toegankelijkheid van de MGS te verbeteren door een targeted RNA-gebaseerde next-generation sequencing (NGS) kit, namelijk de MP/BluePrint® (BP) kit, te valideren in een gedecentraliseerde setting. We vergeleken de ruwe data gegenereerd door MP/BP NGS in Universitaire Ziekenhuizen Leuven en in het Curie-instituut met de ruwe data die centraal gegenereerd werd door NGS en door de gouden standaard microarray in Agendia. We vergeleken ook de borstkanker subtypes gegenereerd door de moleculaire MP/BP RNA-gebaseerde NGS kit met die gegenereerd op basis van immunohistochemie (IHC). We toonden een hoge concordantie aan tussen de risico resultaten verkregen in de twee onafhankelijke laboratoria en het centraal laboratorium in Agendia. We toonden ook een hoge concordantie aan tussen de resultaten verkregen met NGS en microarray voor de moleculaire subtypes. Dit geeft aan dat de translatie van de MP/BP test met microarray naar de MP/BP test met NGS in een gedecentraliseerde setting succesvol was.

Echter, het blijft momenteel onduidelijk welke patiënten het meest baat hebben bij het uitvoeren van een MGS door het gebrek aan consensus voor de selectie van een specifieke doelgroep. Om de clinici te assisteren tijdens de MDM in de aanbeveling voor een MGS, hebben we getracht patiënten te selecteren voor MGS testing. Daarvoor hebben we de concordantie bepaald tussen de resultaten van bestaande goedkope statistische modellen, die ontwikkeld zijn om de uitkomst van de MGS te voorspellen, en de MGS risico uitkomsten. Alle gevallen die voorspeld werden als hoog risico met de statistische modellen Magee average of breast cancer recurrence score estimator, hadden ook een hoog risico uitkomst met de MGS. Deze resultaten kunnen leiden tot een 5% reductie in MGS testing. Verder hebben we onderzocht hoe we een eigen predictief model konden ontwikkelen, specifiek voor de MP/BP MGS resultaten, met gebruik van machine learning. Aangezien MP/BP de meest gebruikte MGS in België is, kan zo een model assisteren tijdens de MDM om patiënten te selecteren die baat kunnen hebben bij het uitvoeren van een MGS. Bij het ontwikkelen van ons model hebben we drie sets van features getest als input. De eerste set features bestond uit de risico uitkomst van bestaande predictieve statistische modellen die gebaseerd zijn op klinische en pathologische eigenschappen. De tweede set features bestond uit de klinische en pathologische eigenschappen op zich en de derde set features uit de combinatie van de uitkomst van bestaande modellen en de klinische en pathologische eigenschappen. Support vector machine (SVM), random forest (RF), linear discriminant analysis (LDA) en decision tree (DT) machine learning modellen werden getest. De beste performance werd verkregen met DT, wat resulteerde in een accuraatheid van 77.8% met een sensitiviteit van 83.3% (15/18 ware hoog risico) en een specificiteit van 72.2% (13/18 ware laag risico). Ons model moet nog verder verfijnd worden vooraleer het kan gevalideerd worden in een grotere cohorte. Daarenboven moeten deze resultaten verder onderzocht worden om de klinische bruikbaarheid aan te tonen.

Bij patiënten met gemetastaseerde luminale borstkanker is chemotherapie niet de voorkeursbehandeling en wordt het doorgaans gebruikt als laatste middel wanneer er geen andere opties meer zijn. Cycline-afhankelijke kinases 4 en 6 (CDK4/6) inhibitoren in combinatie met anti-hormonale therapie in een eerste of tweede behandelingslijn zijn momenteel de standaardbehandeling in deze setting. Met de goedkeuring door de United Stated food and drug administration (FDA) en de European medicines agency (EMA) van alpelisib, een α-specifieke phosphatidylinositol 3-kinase (PI3K) inhibitor die klinische werkzaamheid aantoonde in patiënten met een PIK3CA mutatie, is het testen op deze PIK3CA mutaties belangrijker geworden. Bij patiënten met gemetastaseerde borstkanker is een weefselbiopsie echter niet altijd mogelijk of beschikbaar. Daarom hebben we een zeer gevoelige droplet digital PCR (ddPCR) test geïmplementeerd voor de detectie van PIK3CA hotspot mutaties in circulerend cel-vrij DNA (cfDNA) uit plasma. We verkregen een goed rendement van ddPCR, vooral wanneer 4ml plasma werd gebruikt in combinatie met de semi-geautomatiseerde cfDNA extactiemethode (Maxwell). We toonden een goede correlatie aan tussen de mutatiestatus verkregen met ddPCR op basis van plasma en NGS op basis van tumorweefsel. Deze technologie kan dus als alternatief gebruikt worden in de diagnostiek wanneer tumorweefsel niet beschikbaar is.

Ter conclusie, onze resultaten toonden de nood aan voor gestandaardiseerde criteria voor aCT aanbeveling in patiënten met luminale vroegstadium borstkanker in België. Daarenboven toonden we aan dat MGS testen assisteren in de beslissing voor de behandeling met aCT, en dat ze aCT toediening kunnen reduceren in patiënten met een hoog klinisch risico. De decentralisatie van MGS testen in lokale laboratoria die uitgerust zijn met state-of-the-art technologieën in de moleculaire diagnostiek, kunnen de toegankelijkheid van MGS testen verbeteren met inachtneming van de privacy wetgeving en kunnen de kostprijs van de test verminderen. Door de decentralisatie en het gebruik van goedkope statistische modellen die de uitkomst van de MGS testen trachten te voorspellen, kan de selectie van aCT toediening en MGS testen verder verbeterd worden voor patiënten met luminale vroegstadium borstkanker. Tot slot hebben we bewijs geleverd voor de klinische bruikbaarheid van de zeer gevoelige ddPCR techniek als een screeningsmethode om PIK3CA hotspot mutaties te detecteren in patiënten met gemetastaseerde luminale borstkanker bij wie geen representatief tumorweefsel beschikbaar is.

Datum:1 mei 2017 →  14 okt 2021
Trefwoorden:Breast cancer, Prognostic algorithms, Predictive biomarkers
Disciplines:Endocrinologie en metabole ziekten, Gynaecologie en verloskunde, Verpleegkunde
Project type:PhD project