biomarqueurs en cancérologie exemples des cbnpc · 4èmes journées scientifiques du cancéropôle...

4èmes journées scientifiques du Cancéropôle NO, Deauville, 2011

Biomarqueurs en Cancérologie

Exemples des CBNPC

Gérard Zalcman

Service de Pneumologie & ER3 Inserm « Cancers et Populations »

Université de Caen-Basse Normandie

ERI3 Cancers & Populations


La dissection moléculaire des cancers


Biomarqueurs pronostiques et prédictifs

Qu’est ce qu’un marqueur prédictif ?

• Marqueur permettant de prédire l’efficacité d’un traitement sur une pathologie

• À ne pas confondre avec marqueur pronostique : marqueur permettant de prédire les caractéristiques évolutives propres d’une pathologie.

• stade TNM

• Score histo-pronostique

• Un marqueur pronostique peut être aussi un marqueur prédictif d’efficacité…

• erbB2: mauvais pronostic, survie prolongée sous herceptin (cancers du sein)

• RO+: meilleur pronostic, efficacité des anti-oestrogènes

• Mut EGFR: bon pronostic, survie prolongée sous TKI EGFR (CBNPC)

• expression ERCC1: bon pronostic, inefficacité de la chimio adjuvante des CBNPC

• Plus que la prédictivité de la réponse...la prédictivité de la SURVIE

4èmes journées scientifiques du Cancéropôle NO, Deauville, 2011Gandara R, et al. J Clin Oncol, 2007: Abst 7500

Patients with the same diagnosis

Les Cancers Bronchiques Non à Petites Cellules (CBNPC) :

Le profil moléculaire des patients ou de la tumeur peut-il permettre d’adapter la prise en charge ?

Patients présentant la même maladie« répondeurs »

« non

répondeurs »

Traitement de référence

traitement « à la carte »

« répondeurs »

Mais toxicité du traitement


Les Cancers Bronchiques Non à Petites Cellules (CBNPC) :

Des marqueurs biologiques peuvent-ils guider les choix thérapeutiques ?

En prédisant l’efficacité d’un

traitement sur une pathologie

(= marqueur prédictif)

et/ou

En prédisant les caractéristiques

évolutives propres d’une pathologie

(=marqueur pronostique)

Nb : un marqueur peut être à la fois prédictif et

pronostique


Le but ultime pour le patient du 21ème siècle ?


Maemondo et al, NEJM 2010

Patients

•CBNPC

•Première

ligne

•EGFR muté

(19-21)

•PS 0–1

•20-75 y

Gefitinib

250 mg/j

Carboplatine AUC 6

Paclitaxel

200 mg/m2 / 21 j

Objectifs

Principal

• SSP (supériorité)

Secondaires

• Survie globale, RO, QoL,

symptômes liés à la

maladie

Toxicités et Tolérance

NEJ002N=198

Gefitinib

250 mg/j

Cisplatine 80

Docetaxel 60

/21 j

Objectifs

Principal

• SSP (supériorité)

Secondaires

• Survie globale, RO,

• Toxicités et Tolérance

• FISH

WJTOG 3405

N=175Mitsudomi T et al, Lancet Oncol 2009

Les essais japonais de TKI en 1ère ligne

c/o les patients avec mutation de l’EGFR


NEJ002 WJTOG 3405

Gefitinib CDDP-TXT

SSP 9.2 mois 6.3 mois

Gefitinib Carbo-TXL

SSP 10.8 mois 5.4

mois

Maemondo et al, NEJM 2010 Mitsudomi T et al, Lancet Oncol 2009

Les essais japonais de TKI en 1ère ligne c/o

les patients avec mutation de l’EGFR

Analyse intermédiaire:

Inclusions arrêtées au bout de 198 patients

Objectif statistique atteint

HR=0,36

HR=0,49


71,2

47,3

0

20

40

60

80

100

RO

%

IRESSA (n=132)C/P (n=129)

84,6

37,5

0

20

40

60

80

100

RO

%

IRESSA (n=26)G/P (n=16)

62,1

32,2

0

20

40

60

80

100

RO

%

IRESSA (n=58)C/D (n=59)

74,5

29

0

20

40

60

80

100R

O%

IRESSA (n=98)C/P (n=100)

p<0.0001 p<0.001p=0.002 p<0.001

IPASS NEJ002First-SIGNAL WJTOG 3405

Gefitinib vs. CT première ligne c/o CBNPC mutés EGFR

Mok et al. 2009 ; Lee et al. 2009 ; Kobayashi et al. 2009, Mitsudomi T et al. 2009

HR (95% CI) = 0.48 (0.36, 0.64)

p<0.0001

Pro

babili

té d

e S

SP

mois

0.0

0.2

0.4

0.6

0.8

1.0

0 4 8 12 16 20

24

HR (95% CI) = 0.61 (0.308, 1.221)

p=0.084

Pro

babili

té d

e S

SP

mois

0.0

0.2

0.4

0.6

0.8

1.0

0 5 10 15 20 25 30 0 100 200 300 400 500jour

s

Pro

babili

té d

e S

SP

0.0

0.2

0.4

0.6

0.8

1.0

HR (95% CI) = 0.36 (0.25, 0.51)

p<0.001

Pro

babili

té d

e S

SP

0 10 20 30

40 mois0.0

0.2

0.4

0.6

0.8

1.0

HR(95%CI)=0.49 ( 0.336-0.710)

P<0.001


...and last but not least !L’essai chinois OPTIMAL (ESMO 2010) : Gem-carbo vs. Erlo

...en attendant EURTAC en Europe (ASCO 2011)

HR for progression =0,16 !


2105 NSCLC patients in 129 institutions in Spain screened for EGFR

mutations by a central laboratory (2060 paraffin embedded pathological

blocks and 45 fresh specimens).

Laser microdissection, PNA clamp, PCR-based allele specific Assay


- 58.4 % ORR

- 77.7 % DCR

14 months median PFS

27 months median OS

Meilleure réponse associée avec:

mutation de l’exon 19

(OR, 3,08; IC 1,63 – 5,81; p=0,001)

âge de 61 à 70 ans(OR, 2,55; IC 1,32 – 4,96; p=0,006)

ERLOTINIB


Les TKI aux mutés, la chimio aux sauvages !

Courtesy Pr. JL Pujol

Le premier biomarqueur des CBNPC métastatiques en routine:

mutations activatrices de l’EGFR

Femmes

Non fumeuses

AdénoK

27 mois

12 mois

Les TKI de l’EGFR: une révolution pour 15% des patients


Les 28 plates-formes régionales de génétique moléculaire:

financées à hauteur de 1,7 M €

La France en avance ....


Activité EGFR pour les trois premiers trimestres 2010

sur les plates-formes régionales

nb patients

Activité trois premiers

trimestres 201011846

Activité médiane 324

Activité min 115

Activité max 1956

1269

2667

11846

0

2000

4000

6000

8000

10000

12000

14000

2008 2009 Trois premiers trimestres 2010

Nom

bre

de p

ati

ents

Recherche des mutations de l'EGFR dans le cancer du poumon

29% de 40 000 cas de CBNPC prévalents en 2010

F. Nowak, INCA


% de mutations et de résultats non interprétables

Répartition du % de mutations entre les plateformes

Répartition du % de résultats non interprétables

Caen: Multiplex ASO PCR

11,8%

3,4% de NI

Délai médian : 10 jours à compter de la date d’arrivée du prélèvement dans la plateforme

Diagnostic moléculaire EGFR pour tous !

F. Nowak, INCA

dédommagement des cabinets d’ACP pour le désarchivage des lames

% de

mutations

% de résultats

non

interprétables

% global 10,6% 5,8%

% minimum 6,3% 1,0%

% maximum 16,7% 22,6%


Utilisation des facteurs prédictifs et pronostiques….

Situation métastatique vs. adjuvante & néo-adjuvante

Marqueurs de pronostic : micropuces

ou association de marqueurs, BT3...

Marqueurs prédictifs de

réponse/survie : ERCC1, p27, MSH2,

RASSF1A ...TS ?

Biopsies Pièces opératoires


Comment valider un biomarqueur prédictif ?

1- Règler les problèmes techniques: le test doit être validé sur de

larges études rétrospective, en situation d’utilisation de routine

- paraffine vs. congélation

- Biopsie/cyto vs. pièce opératoire (controle histo ++++ : % cellules tumorales)

- Technique spécifique d’allèle (PNA, snap-shot, MASO, ARMS....) vs. séquençage

IHC: - Ac monoclonal vs. polyclonal

- lots équivalent (dilution, stabilisateur, stabilité dans le temps, conservation)

- T+ internes (macrophages, fibres musc., nerfs, cell. Épith. normale..)

- lecture du résultat standardisée (T-, T+ dans chaque série, cellules & lames test)

- scoring: H-score vs. % cellules, nb de champs, TMA vs. lame entière

- variabilité inter-observateur, intra-observateur, courbe d’apprentissage

Faux positifs, Faux négatifs: validation par autre technique...elle-même validée !

(qRT-PCR, FISH)


2- Règler les problèmes méthodologiques

Comment exprimer le résultat ?

- variable continue ?

- distribution de la variable

- definition du cut-off: premier quartile Q1

médiane Q2

troisième quartile Q3


Distribution de la réponse au Tt

Selon la distribution du marqueur

Non réponse

Réponse

H-score



Sensibilité

Spécitificité Courbes ROC: Receiver Opératoing Caracteristics

suppose de définir un gold standard !!



3- Validation statistique du biomarqueur :

Test d’interaction pour la prédictivité

analyse multivariée avec l’ensemble des variables...qui font sens !

correction pour analyses multiples (Bonferroni, Hochberg)

procédure de sélection des variables (p<0,2; backward...)

Validation interne:

training set/ validation set

re-sampling: Bootstrap

(stabilité, qualité discriminante du modèle (index d’Harrell/ c-index...)

reproductibilité, apport du biomarqueur par rapport aux variable cliniques)

0,5: prédiction au hasard !

0,7-0,8: prédiction acceptable

0,8-0,9: prédiction excellente

0,9-1: remarquable

VALIDATION EXTERNE :

cohortes multiples géographiquement divergentes de malades homogènes +++

laboratoires différents avec technique identique



Check-list: Recommendations for Marker studies

REMARK guidelines

JCO, JNCI, BJC, CCR, Annals Oncol. 2005


The IALT, NEJM 2004

Chimiothérapie

p<0.03

Contrôle

Surv

ie c

um

ulé

e

HR = 0,86 [0,79-0,98]

Années

Situation adjuvante

A 7,5 ans de suivi, perte du gain lié à la chimiothérapie adjuvante

T. Le Chevalier ASCO 2008, abstr. 7507

Effet faible

S’estompant avec le

temps

Quels patients ?


IALT-Bio

ERCC1 : Situation adjuvante

Olaussen KA , NEJM 2006

+ Niedernhofer, NEJM 11 Oct 2007

ERCC1 +ERCC1 -

Immunohistochimie

http://content.nejm.org.gate2.inist.fr/content/vol355/issue10/images/large/05f1.jpeg




Role ERCC1 in the Nucleotide Excision Repair

pathway (NER)

Bulky DNA

lesions:

- Radiation

- Chemicals

(CDDP)

- protein

addition


Tous les centres IALT 1867 patients

Centres IALT > 10 patients

1045 pts

867 blocs reçus

783 NSCLC exploitables après revue ana-path.

768 pts inclus dans le tissue micro-array (TMA)

Matériel

ASCO 2009 - D’après Fouret P et al., abstract 75002

REMARK: Les 768 sont représentatifs des 1045 .... Mais aussi des 1867 ??


ERCC1 facteur prédictif :

survie et chimio. à base de CDDP









Olaussen KA , NEJM 2006 pronostic









non prédictif ?









+25%





4èmes journées scientifiques du Cancéropôle NO, Deauville, 2011Olaussen KA , NEJM 2006 Test d’interaction








• Analyse ERCC1

+

-




Filipits, JCO 2007

IALT-bio..encore


Cycle cellulaire : valeur pronostique ?

Filipits, JCO 2007

NON !


p27 negative tumors

p27 positive tumors

IHC p27 prédictive d’une meilleure

survie sous chimio lorsque négative

Filipits, JCO 2007

IALT-bio..encore

Test d’interaction: p=0,02

p27 neg

p27 pos

50% 5y OS

41% 5y OS

+ 18% de survie à 5 ans


Méthodes

Immunohistochimie

MSH2 : Ac monoclonal de souris

FE11 (Calbiochem)

Evaluation en combinant

l’intensité du marquage nucléaire

Le % de cellules tumorales positives

MSH2 élevé

MSH2 bas

H-scores

ASCO 2009 - D’après Kamal et al. CCR 2010

IALT-bio..toujours !


Analyse de la survie globale

End-point: données de survie globale à long terme

avec une médiane de suivi de 7.5 ans

IALT-Bio Cox modèle ajusté sur

Les facteurs utilisés dans la stratification de la randomisation

Les facteurs prognostiques, Cliniques et histologiques

Facteurs corrélés aux niveau d’expression de MSH2

REMARK: Correction pour analyses multiples ? (Bonferroni-Holm ? Hochberg ?)

« ...the estimated power to detect a 20% difference in the

survival benefit at 5 years, given the enrollment of 800

patients, was 66% (with a two-sided alpha level of 0.01). Such a

design has the ability to address the predictive value of 25

markers. » Olaussen, NEJM 2006



Bras chimiothérapie Bras contrôle

Survie Médiane Médiane Survie HR (95%CI) P

MSH2 bas (n=416) 58 mois 42 mois 0.76 (0.59-0.97) 0.03

MSH2 élevé (n=257) 49 mois 58 mois 1.12 (0.81-1.55) 0.48

HR (95%IC) 0.99 (0.74-1.32) 0.66 (0.49-0.90) - -

P 0.93 0.01 - 0.06*

* Interaction test

La chimiothérapie permet un gain de 16 mois en survie

globale (+27%) chez les patients ayant un MSH2 bas

Survie globale en fonction du traitement

et des taux de MSH2



MSH2

Patients

avec une tumeur MSH2-négative

617995108123163201

415976102124139162190215

0%

20%

40%

60%

80%

100%

0 1 2 3 4 5 6 7 8

Contrôle (130 décès)

Survie médiane : 3,5 ans

Chimiothérapie (131 décès)


p=0,03

Overa

ll s

urv

ival

No. à Risque

Chimiothérapie

Contrôle

Survie globale

3448

416

Années

257 Patients

avec une tumeur MSH2-positive

17314457688399112126

17264151678096113131

Années

0%

20%

40%

60%

80%

100%

0 1 2 3 4 5 6 7 8

Contrôle (75 décès)


Chimiothérapie (83 décès)

Survie médiane : 4,1 ansp=0,48



Predictive value of MSH2 compared

with ERCC1?

Subanalysis of 658 patients for which both markers

were available

Updated data set (7.5 years median follow-up)

(16ème analyse de sous-groupe...)



MSH2 and ERCC1 had equal predictive value ?

Chemotherapy versus

control

Interaction

chemotherapy*marker

HR 95%CI P value P value

MSH2 0.05

Low 0.75 0.58 to 0.98 0.03

High 1.14 0.82 to 1.57 0.44

ERCC1 0.04

Low 0.73 0.55 to 0.96 0.03

High 1.11 0.83 to 1.50 0.49

Results



Overall survival in patients with low ERCC1 tumors

No gain of OS from chemotherapy

1928354550576594120

22313959718296113130

0%

20%

40%

60%

80%

100%

0 1 2 3 4 5 6 7 8

Years

Control (81 deaths)

Median survival : 2.8 years

Chemotherapy (81 deaths)


p=0.01

Overa

ll s

urv

ival

Chemotherapy

Control

No. at Risk

Gain of 21 months of OS from chemotherapy

71116202634364147

91322273540435057

0%

20%

40%

60%

80%

100%

0 1 2 3 4 5 6 7 8

Years

Control (28 deaths)




p=0.70

Chemotherapy

Control

No. at Risk

Overa

ll s

urv

ival

(104 pts)

High MSH2/ low ERCC1(250 pts)

Low MSH2/ low ERCC1




Overall survival in patients with high ERCC1 tumors


91927354047616876

81319243240536374

0%

20%

40%

60%

80%

100%

0 1 2 3 4 5 6 7 8

Years

Control (45 deaths)



Median survival : 3.3 yearsp=0.19

Chemotherapy

Control

No. at RiskO

vera

ll s

urv

ival

152026334349536375

172635415053627379

0%

20%

40%

60%

80%

100%

0 1 2 3 4 5 6 7 8

Years

Control (44 deaths)




p=0.71

Overa

ll s

urv

ival

Chemotherapy

Control

No. at Risk


(150 pts)

High MSH2/ high ERCC1

(154 pts)

Low MSH2/ high ERCC1


Tableau résumé des Hazard Ratios avec

1 ou 2 marqueurs

Chimiothérapie

versus contrôle

Interaction

chimio*marqueur(s)

Marqueur HR (95% CI) P value P value

ERCC1 bas 0.73 (0.55 to 0.96) 0.03 0.04

MSH2 bas 0.75 (0.58 to 0.98) 0.03 0.05

MSH2 bas/

ERCC1 bas0.65 (0.47 to 0.91) 0.01 0.02

Réduction de 35 % du HR dans le bras chimiothérapie



b-Tubuline : Agents tubulo-affins

b-tubulin is a component of

mitotic spindle


0 1

2 3

X 40 X 40

X 40 X 40

Internal positive

controls : nerves

& endothelial cells

G. Zalcman et al. ASCO 2009

Paclitaxel Resistance

b-tubulin3 mRNA

in A549sub-clonescells(KavallarisJCI 1997)

= 2, intermediate staining compared with internal control

= 0, lack of any staining

= 3, strong staining compared with internal control

Intensity x % of tumoral stained cells

= 1, low staining compared with internal control

Continuous variable, range : 0-300


b-tubuline : situation adjuvante

b-tubulin expression

-

+

Séve P, Clin Can Res 2007

High BT3

PFS

Bras contrôle Bras chimio vino

High BT3

High BT3

OSHigh BT3

Effet pronostique ...pas prédictif


WCLC 2009 - D’après Reiman T et al., CCR 2011 in press

LACE-bio (1) : la bêta-tubuline 3 est un marqueur de mauvais pronostic...

0

20

40

60

80

100

0 1 2 3 4 5 6 7 8

%

595

554

538

471

452

381

340

300

259

223

178

153

106

87

47

48

18

28

Temps après randomisation (années)Nombre de patients

à risque

Faible marquage bêtatubuline 3

Fort marquage bêtatubuline 3

HR = 1,27 ; IC95 = 1,07-1,51 ; p = 0,008

(test d’hétérogénéité : p = 0,71)

1149 patients

Validation externe

Cut-off= mediane H-score


Survie globale dans le bras chimiothérapie contre le bras contrôle

selon le statut de la bêtatubuline 3

114

1 50,2

83

22

30

341

407

72

72

Bêtatubuline 3 élevée

Bêtatubuline 3 faible






Bêtatubuline 3 faibleANITA

IALT

JBR.10-2

CALGB

0,94 (0,56-1,58)

0,81 (0,42-1,56)

3,38 (0,78-14,6)

1,18 (0,28-4,97)

0,79 (0,59-1,06)

1,09 (0,82-1,45)

0,67 (0,34-1,32)

1,32 (0,65-2,68)HR = 0,50 (0,19-1,32)

p = 0,16

HR = 0,73 (0,49-1,08)

p = 0,11

HR = 2,87 (0,38-21,7)

p = 0,31

HR = 1,17 (0,51-2,69)

p = 0,71

Catégorie HR (IC95)HR

Test pour l’égalité des interactions : p = 0,42

En faveur du bras chimiothérapie En faveur du bras contrôle

nTest d’interaction

BT 3/traitement

LACE-bio (2) : … mais ne constitue pas un marqueur prédictif

WCLC 2009 - D’après Reiman T et al., CCR 2011 in press


Répondeurs

CT

périopératoire

GP1 GP2 É

V

A

L

U

A

T

I

O

N

GP3 GP4

PC1 PC2 PC3 PC4

CT

préopératoire

GP1 GP2Répondeurs

GP3 GP4

PC1 PC2 PC3 PC4

GP : GEM : 1 250 mg/m2, J1 et J8, x 3 sem.CDDP : 75 mg/m2, J1, x 3 sem.

PC : PAC : 200 mg/m2, J1, x 3 sem.CARBO : ASC 6, J1, x 3 sem.

CBNPC de stades I-II

528 patients inclus (le dernier en décembre 2005)

WCLC 2009 - D’après Levallet G et al., in revision

412 IHC

bêta-tubuline 3

Sur pièce opératoire,

postchimiothérapie

Expression de la bêta-tubuline 3 dans l’essai de chimiothérapie périopératoire IFCT-0002

Suivi médian=5 ans


Probability of non-response to neoadjuvant chemo taking

account for bT3 IHC score: a non-linear relationship...p

(n

on

re

sp

on

se

)

b-tubuline 3 Score

0 10 20 30 40 50 60 70 80 90

0

0,1

0,2

0,3

0,4

0,5

0,6

IHC TUBB3: variable continue / Dichotomisation

... Leading to a possible dichotomization: bT3=0 vs. bT3>0

....300


p = 0.014

SSP médiane = 30.6 mo. vs. 60.1 mo.

bT3=0

bT3>0

Ajustement sur l’histologie, nb de cycles, T & stade

HR ajusté = 1,41 95% IC (1,01-1,98) p= 0,044

Temps médian de survie sans progression

divisé par deux !

WCLC 2009 - D’après Levallet G et al., in revision


p = 0.013

Median OS = 71.7 mo. vs. >84 mo.

bT3=0

bT3>0

Ajustement sur l’histologie, nb de cycles, T & stade

* p corrigé pour des analyses multiples (méthode Hochberg)

HR ajusté = 1,69 95% IC (1,10-2,61) p= 0,035*

HR = 1,58 ; IC95 : 1,11-2,25 ; p = 0,011

1 an de différence de survie

entre les deux groupes

(différence absolue OS > 16%)

WCLC 2009 D’après Levallet G et al., in revision


Anti-tubulin (paclitaxel) and b-tubulin 3 expression:

interaction test

There was no significant interaction between b-tubulin 3 status and

treatment assignment in predicting PFS or OS in IFCT-0002 trial

PFS: Interaction test p= 0.69HR * varying from 0.94 for IHC score=0 to 1.06 for IHC score=300

OS: Interaction test p= 0.64HR * varying from 0.84 for IHC score=0 to 1.01 for IHC score=300

* Paclitaxel vs gemcitabine

... mais TUBB3 n’est pas un facteur prédictif

de survie (paclitaxel contre gemcitabine) :


BIO-IFCT 0002: Univariate analysis for

non response to chemotherapy

Modèle multivarié (ajusté sur le tabac):

R R

yes 1,46

K-Ras mut IC95% [1,15-1,86]

p=0,0022

no 1

Mais aucun effet sur la survie !!!


HR= 2.02 [1.35-3.03] p = 0.00068

wt

methylated

Median PFS = 16.7 months vs. 61.2 months

Adjusted HR = 1.88 [1.25-2.82] p* = 0.0048(adjustment for histology, nb of cycles, T & stage)

BIO-IFCT 0002: Progression-Free Survival

according to RasSF1A promoter methylation

Months847260483624120

Pro

gre

ssio

n-f

ree

su

rviv

al (%

)100

80

60

40

20

0

WCLC 2009 - Zalcman G et al., abstract D8.1

PFS presque divisée par 4 !


BIO-IFCT 0002: predictive value of RASSF1A promoter gene methylation

Interaction test: p* = 0.033

Months

7260483624120

100

80

60

40

20

0

Gemcitabine

PaclitaxelPF

S (

%)

RASSF1A methylated

HR = 0.55 [ 0.27-1.12 ]

Adj. HR = 1.52 [0.96-2.41]

p = 0.076

Adj. HR = 0.47 [0.23-0.97]

p = 0.042

(adjustment for histology, nb. of cycles, T & stage)

Months

7260483624120

100

80

60

40

20

0

PF

S (

%)

Gemcitabine

Paclitaxel

RASSF1A wt

HR = 1.32 [0.85-2.06]

* Correction for multiple analyses (Hochberg method)

Median OS of RASSF1Amet patients treated by Gem: 30.0 months

Median OS of RASSF1Amet patients treated by Pac: 70.0 months



Months847260483624120

100

80

60

40

20

0

HR= 2.13 [1.34-3.37] p = 0.0013

methylated

wt

Adj. HR = 2.01 [1.26-3.20] p* = 0.020

Median OS = 32.9 mo vs. >84 mo

Overa

ll surv

ival (%

)BIO-IFCT 0002: Overall Survival according

to RasSF1A and DAPK promoter methylation

RASSF1A

(adjustment for histology, nb of cycles, T & stage)

Adj. HR = 0.61 [0.39-0.96] p = 0.031

p* = 0.12

Median OS = 66.5 vs. >84 mo

HR= 0.56 [0.36-0.88] p = 0.011

DAP-K

Months847260483624120

100

80

60

40

20

0

wt

methylated


Survie globale divisée par 3 !


Bio-IFCT 0002: definition of prognosis groupsfor OS by stepwise Cox regression

DAPK

wt meth

wt

meth Months

847260483624120

Ove

rall

su

rviv

al (%

)100

80

60

40

20

0

p=0.00017

Median OS Adj. HR (95%CI) p

>84 1

>84 1.81 (1.08-3.05) 0.0024

29.0 3.36 (1.73-6.70)

RassF1A

Code couleur

des 3 groupes

de patients


Validation Bootstrap


mRNA Extraction cDNA

fluorescent probing

cell

Probe gene 3

Probe gene 2

Probe gene 1

hybridization

Gene 1

Gene 2

Gene 3

ex

pre

ss

ion

Quantification

of the results

Chip Hybridization with probed cDNA mRNA cDNA

Gene expression profiling


Chen HS, NEJM Jan 2007

Micropuces: Validation RT-QPCR

4èmes journées scientifiques du Cancéropôle NO, Deauville, 2011Pottti A et al. N. Engl. J. Med. 2006, 355: 570-80

La puce MetageneTM

4èmes journées scientifiques du Cancéropôle NO, Deauville, 2011ASCO 2006 - D’après J Nevins et al., abstract 7026 actualisé

Stratégie thérapeutique basée sur la génomique dans les stades I

Étude du profil génomique (puce affymetrix) comme prédictif de la rechute métastatique

Définition d’un profil prédictif (index metagene) de la rechute sur une population test de 89 patients (50% rechute avant 2,5 ans et 50% sans rechute à 5 ans) = en fait marqueur PRONOSTIQUE !

Profil métagène identifiant dans le stade Ia et le stadedes sous-groupes de survie équivalent au stade IIb/IIIa

Essai randomisé: seule façon de

prouver une valeur prédictive

(test d’interaction profil/ bras thérapeutique)


Problème: 90 patients déjà

randomisés dans l’essai

prospectif du CALGB !!!

« Science sans conscience n’est que ruine de l’âme »

La leçon de REMARK:

il n’y a jamais trop de

validations face au hasard !


133 specimens de JBR10 (sur 482 patients inclus dans l’essai)

63 obs

71 adjuvant

Puce Affymetrics®

Signature de 15 gènes


OBS, All patients

OBS, stage IB patients

OBS, stage II patients

15-gene signature prognostic value


Validation externe : 4 cohortes différentes

Director’s challenge consortium adénoK Duke University

University of Michigan, squamous cell cancers Netherlands NCI


High risk patients

Low Risk patients

Low Risk patients

High risk patients

puce

qRT-PCR

AdJ. Interaction Test< 0,01

Adj. Interaction Test= 0,025


Early stage NSCLC : Prognostic markersReference Marker Trial N OS

Fouret 2009 MSH2 IALT 768 HR 0.66;

p=0.01: high

Olaussen 2006 ERCC1 IALT 761 HR 0.66;

p=0.009: high

Filipits 2007 MRP2 IALT 782 HR=1.37;

p=0,07: high

Tsao 2007 P53 expression JBR10 253 HR=1.89;

P=0.03: high

Sève 2007 b-tubulin3 JBR10 256 HR=1.72;

P=0.04: high

Zalcman 2008 RassF1A methyl. IFCT-0002 208 HR=2.13,

p=0.0013: methyl

Zalcman 2009 b-tubulin3 IFCT-0002 461 HR=1.69,

p=0.035: high

Zhu 2010 15-gene signature JBR10 133 HR=15.02,

p<0.001 : high risk

Mascaux& Zalcman

2011

3 mIR signature IFCT-0002 276 HR=0.445

p=0,0002: 3mIR+

Embargo

ASCO 2011


Early stage NSCLC : Predictors of adjuvant or neo-

adjuvant chemotherapy benefit

Reference Marker Trial N

Kamal 2010 MSH2

MSH2+ERCC1

IALT 768

658

HR 0.76; p=0.03: low

HR 1.12; p=0.48: high Interaction=0.06

HR 0.65; p=0.01 both low

HR 1.32; p=0.19 both high Interaction=0.02

Olaussen 2006

Kamal 2010

ERCC1 IALT 658 HR 0.73; p=0.03: low

HR 1.11; p=0.49: high Interaction=0.04

Filipits 2007 p27 IALT 778 HR 0.66; p=0.06: neg

HR 1.091; p=0.54: pos Interaction=0.02

Tsao 2007 P53 expression JBR10 253 HR 0.54; p=0.03: pos

HR 1.40; p=0.26: neg Interaction= 0.02

Zalcman 2008 RassF1A méthyl IFCT-0002* 208 HR** 0.47; p=0.042 methyl:

HR 1.52 ; p=0.076 unmethyl Interaction= 0.033

Zhu 2010 15-gene

signature

JBR10 133 HR 0.33; p<0.01

HR 3.67; p=0.013 Interaction=0.001

**PFS

* IFCT-0002: neo-adjuvant pacli vs gem


Mammaprint™ FDA registration for

clinical use in early breast cancerPrognostic profile

N Engl J Med, Vol 347 (25), 2002

Feb. 2011


96% 10y OS

50% 10y OS

Valeur pronostique: Tt adjuvant c/o patientes à faible risque de récidive ?

Goal: increase OS of high-risk patients

96 centres, 9 pays Européens

Début : 2007

Oct. 2010:

4535 patientes

incluses


En Conclusion

...mais pas de données assez

consistantes:

• pour puces cDNA , CBNPC et CT adjuv.

• ERCC1/MSH2 , CBNPC et CT adjuv.

EGFR mut: CBNPC (TKI)

ALK-EML4: CBNPC (ATU crizotinib)

ErbB2: sein (herceptin, lapatinib)

c-Kit mut: LMC, GIST (Imatinib)

K-Ras mut: K Colorectal (Cetuximab)

AMM conditionnées

Mammaprint™ & CT adjuvante in low-risk

breast K patients


Bio-IFCT 0002 task Force

Caen University Hospital:G. Zalcman, MD PhD

E. Bergot, MD MBsc

G. Levallet, PhD

N. Richard, PharmD

F. Galateau-Sallé, MD

C. Creveuil, PhD

Grenoble University Hospital:F. De Fraipont, PharmD, PhD

M.C. Favrot, MD PhD

E. Brambilla, MD PhD

D. Moro-Sibilot, MD PhD

Strasbourg University Hospital:M. Beau-Faller, MD PhD

M.P Gomb, MD PhD

E. Quoix, MD

Besançon University Hospital:E. Ranfaing, MD

A. Depierre, MD

M. Mercier, MD PhD

CHU Tenon (Paris):M. Antoine, MD

B. Milleron, MD

I.A.R.C , Lyon:M. Mounawar PhD

P. Hainaut, PhD

I.F.C.T Paris:F. Morin, MBsc

Q. Tran, MBscR. Rouveau, MBsc

M.P. Lebitasy, MD

L. Baudrin, MBsc

PNES Poumon INCAJ.C. Soria, MD PhD

T. Le Chevalier, MD

http://www.ifct.fr

Grants: National Program for Hospital Clinical Research (PHRC) 2000, National Program for Scientific Excellency (PNES), French NCI (INCA) 2006, Association pour la Recherche sur le Cancer, Ligue Contre le Cancer

Bruxelles Jules Bordet Inst. & University of Colorado:C. Mascaux MD PhD

biomarqueurs en cancérologie exemples des cbnpc · 4èmes journées scientifiques du cancéropôle...

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