Integration molekularer Tools in die klinische Routine. Frauenheilkunde und Geburtshilfe J. W. Goethe-Universität Frankfurt am Main

Transkript

1 Integration molekularer Tools in die klinische Routine

2 Genomic Assays sind in der Klinik angekommen 73 J, inv.duct. MaCa, ER/PR pos, HER2-neg, pn0, T3d, G3, Ki67: 10% CoMorb: Diab.2, Art.Hyp. Adjuvant-Online 10yr-Risk : AI 31% / AI+TFAC 22% Tam 37.6 % / Tam+CMF 25.5 % Alter+Tumorgröße B-20 adaptiert : Tam 20% / Tam+CMF 16% Oncotype DX: Rec.-Score = 34 NSABP-B14: 10yr-Risk Tam 23% NSABP-B20: 10yr-Risk Tam 17% / Tam+CMF 9%

3 International consensus meeting (Biedenkopf 2009) Chairs: M. Kaufmann & L. Pusztai Panelist: F. Cardoso, M. Dietel, L. Edler, M. Hahn, W. Jonat, T. Karn, H. Kreipe, S. Loi, G. v. Minckwitz, A. Rody, HP Sinn, M. van de Vijver

4 International consensus meeting (Biedenkopf 2009) Questions: 1. Haben die momentan verfügbaren Genomic Marker eine Bedeutung für sämtliche Mammakarzinome oder nur in spezifischen Subgruppen? 2. Sollten zukünftige klinische Studien nach Subtyp stratifiziert werden? 3. Welche Genomic Tests sind klinisch für die prognostische Risiko- Klassifizierung anwendbar und welche Informationen der Routine- Pathologie werden benötigt? 4. Soll Gewebe aller Studien-Patienten asserviert werden? 5. Sind prospektive Studien zur Marker-Evaluierung notwendig für Level I evidence?

5 International consensus meeting (Biedenkopf 2009) Panel Discussion: 1. Molecular subtypes zeigen eine hohe Übereinstimmung zu den altbekannten Subtypen, die durch ER, HER2 und Grading definierbar sind. 2. OncotypeDX liefert standardisierten, zentralisierten, quantifizierten (und kostenintensiven) Test für ER, PgR, und HER2. Proliferation wird zusätzlich integriert in singulären quantitativen Score. 3. Auch Amsterdam Signature (MammaPrint), Genomic Grade (MapQuant Dx) liefern einen quantitativen Score der Proliferation. Prinzipiell erkennen alle diese Signaturen eine gemeinsame Gruppe von hochproliferativen ER-positiven Tumoren (luminal B). 4. Genomic assays werden allgemein zentralisiert durchgeführt, was die Vergleichbarkeit zur dezentralen Pathologie erschwert.

6 International consensus meeting (Biedenkopf 2009) Recommendations: In der klinischen Routine können vier Grundtypen unterschieden werden: 1. ERneg-HER2neg (TNBC) 2. HER2pos 3. ERpos-HER2neg getrennt nach high und low proliferation 4. diese Auftrennung kann durch Histologisches Grading, Ki-67 Expression, GGI, MammaPrint oder OncotypeDX erfolgen. Genomic assays sind noch nicht reif, um sie ausserhalb von Studien einzusetzen.

7 International consensus meeting (Biedenkopf 2009) Future Research: 1. In Studien sollte immer nach Subtyp stratifiziert werden, um das Auftreten von Bias zu verhindern, der auf Unterschieden in Prognose und therapeutischem Ansprechen zwischen den verschiedenen Subtypen beruht. 2. Die aktuellen Genomic Markers der 1. Generation stammen aus kombinierten Analysen gemischter Subtypen. 3. Diese Marker klassifizieren praktisch alle ER negativen Tumoren als Poor Prognosis.

8 First generation signatures Lee JK, et al Prospective comparison of clinical and genomic multivariate predictors of response to neoadjuvant chemotherapy in breast cancer. Clin Cancer Res 16(2): , 2010.

9 Subtyp-spezifische Untersuchungen: Beispiel der Analyse von TNBC / basal-like BrCa Molecular Subtype mit der höchsten Konkordanz Trotzdem sehr heterogene Gruppe von Karzinomen

10 Intrinsic molecular subtypes of breast cancers "normal- erbb2 like" + Luminal B basal-like Luminal A Intrinsic Gene Set Schwierigkeiten: Klare Zuordnung von einzelnen neuen Proben zu einem Subtyp (Single Sample Prediction, SSP)

11 Clustern eignet sich zum Finden von Ordnung... aber nicht zum Klassifizieren

12 Clustern eignet sich zum Finden von Ordnung... aber nicht zum Klassifizieren

13 Drehbare Äste des Dendrogramms

14 Wo beginnt und endet ein Cluster?

15 Subtyp-spezifische Untersuchungen: 1. Klare Definitionen von Subtypen 2. Vergleichbarkeit von Proben 3. Sample SIZE DOES MATTER

16 Basal-like / TNBC...Of the five molecular subtypes, only basal-like cancers consistently showed almostperfect agreement (κ>0 812)... about 75 % of TNBC defined as basal-like by Centroid-SSP. Current database: n=5128 Affymetrix U133A from 46 datasets of invasive BrCa

17 Bimodale und kontinuierliche Marker: Anzahl Häuser Anzahl Häuser Rote Backsteine Rote Backsteine

18 Subtype-specific marker studies methods: VERGLEICHBARKEIT & KOLLEKTIVGRÖSSE n=5128 invasive MaCa, ausschließlich Affymetrix U133A/Plus2 n=3488 n=579 TNBC (16.6%) Auswahl von Datasets mit höchster Vergleichbarkeit n=394 TNBC in discovery cohort n=185 TNBC in validation cohort

19 Molecular analysis on TNBC Methods: n=394 TNBC were used as discovery cohort-a from 15 most comparable datasets 13 datasets with lower comparability encompassing n=185 TNBC cases were excluded and withhold as validation cohort-b

20 3488 breast cancers with Affymetrix U133A microarray data 579 TNBC independent validation cohort (266) Discovery cohort A (394) Unsupervised analysis 16 metagenes Validation Cohort B (185) (lower comparability) Validation Cohort C (76 TNBC) Prognostic value Construction of prognostic predictor prognosis in discovery cohort A Validation in cohort B Independent validation in cohort C

21 Results Molecular phenotypes identified among TNBC Biological component Key markers Reference Basal-like phenotype KRT-5,-6, -14, -17, SOX10, SFRP1, ELF5, EPHB3, GABRP Perou et al Molecular apocrine AR, FOXA1 Farmer et al Immune system: B-Cell IgG Schmidt et al T-Cell TCR, LCK, ITK Rody et al MHC class II HLA-DR, -DM,-DP,-DQ MHC class I HLA-A, -B,-C,-E,-F,-G Interferone response OAS1, OAS2, OAS3, MX1 Stroma Decorin, Osteonectin, Fibronectin, COL5A1 Farmer et al Claudin-CD24 signature CLDN3, CLDN4, CD24, ELF3 Hennessy et al Proliferation BUB1, CDC2, STK6, BIRC5, TOP2A, Wirapati et al Blood HBA1, HBA2, HBB Whitney et al Adipocytes FABP4, PLIN, ADIPOQ, ADH1B Perou et al Angiogenesis VEGF, adrenomedullin, ANGPTL4 Desmedt et al Inflammation IL-8, CXCL1, CXCL2 Waugh et al HOXA gene cluster HOXA-4, -5,-7,-9,-10,-11 Histone gene cluster Histones H2A, H2B

22 Molecular phenotypes identified among TNBC

23 Immunohistochemical analyses of a TNBC displaying high expression of the B-Cell and IL-8 metagenes CD20 IL-8

24 Definition of basal-like vs. non-basal-like TNBC

25 Kaplan Meier analysis of event free survival of TNBC patients from cohort-a stratified as BLBC or Non-BLBC

26 Immune cells

27 Immunzellen als prognostischer Faktor nach Rody et al. 2009, Breast Cancer Research

28 Univariate Cox Regression of metagenes as continous variables for event free survival in the finding cohort-a Metagene B SE Wald statistic P-Value* IL <0.001 Histone VEGF B-Cell T-Cell Proliferation Basal-like Claudin-CD Apocrine Adipocyte Stroma 74.4 (76.4) 41.8 (43.3) 3.17 (3.11) (0.078) IFN MHC MHC Hemoglobin 16.0 (22.6) 24.7 (29.8) 0.42 (0.58) (0.447) HOXA * significant P-Values are given in bold for Stroma and Hemoglobin metagenes the results of the analysisincluding only surgical biopsies are given in parentheses

29 Result of stepwise Cox Regression model Metagene* B SE Wald statistic P-Value* IL <0.001 Histone <0.001 B-Cell * Only IL-8, Histone, and B-Cell metagenes remained in the final step because of their independent effect on event free survival. All 13 other metagenes were excluded from the stepwise cox regression model based on the P<0.05 criterion.

30 Combined B-Cell/IL-8 signature in TNBC A 1.0 Discovery Cohort A Validation Cohort B Validation Cohort C Good B-Cell high / IL-8 low (n=95) B 1.0 Good B-Cell high / IL-8 low (n=4) C 1.0 Good B-Cell high / IL-8 low (n=31) Event free survival Poor remaining samples (n=202) Event free survival Poor remaining samples (n=26) Event free survival Poor remaining samples (n=44) 0.0 P< P= P= months months months Multivariate Analysis: Discovery cohort A: HR 0.38 (95% CI ); P=0.001 Validation cohort C: HR 0.21 (95% CI ); P=0.005

31 Interleukin-8 Pathway in Cancer IL-8 wurde bereits für andere Tumorentitäten als Target postuliert (BlasenCa, Melanoma, OvCa, MagenCa, PankreasCa, ProstataCa). Waugh DJ, Wilson C. Clin Cancer Res Nov 1;14(21):

32 Zusammenfassung Zukünftig sollten alle Studien und Analysen getrennt nach den vier Mammkarzinom-Subtypen erfolgen. First Generation Signaturen wurden in gemischten Kollektiven erstellt und liefern keine Verbesserung gegenüber den klinisch-pathologischen Parametern. Sie erlauben vor allem die Auftrennung der niedrig und hochproliferierenden ER positiven Tumoren (Lum A vs LumB). Innerhalb von Subtypen können valide Signaturen der 2.Generation ermittelt werden, die auch auf neue therapeutische Ansatzpunkte hinweisen können.

33 Acknowledgements Many research groups making their microarray data available L. Pusztai (MDACC), WF Symmans (MDACC), C. Liedtke (UFK Münster), V. Müller (UKE Hamburg), M. Schmidt(UFK Mainz), D. Metzler (LMU München), G.v.Minckwitz (GBG), KR Coombes & J. Wang (MDACC), C. Sotiriou (IGR Brussels).

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35 Backup slides:

36 D High Grade TNBC (G3) (n=260) E Low Grade TNBC (G1,G2) (n=102) Event free survival P= Good B-Cell high / IL-8 low (n=90) Poor remaining samples (n=70) months 120 Event free survival P= Good B-Cell high / IL-8 low (n=33) Poor remaining samples (n=69) months 120

37 Was kann man noch mit einem homogenen Subtyp-Kollektiv anfangen?

38 Proliferation = continous marker Zellzusammensetzung -Tumorheterogenität Ki67:

39 Multivariate Cox analysis of event free survival in TNBC according to standard parameters and the combined B-Cell/IL8-metagene Finding Cohort A Validation Cohort C Variable n HR 95% CI P n HR 95% CI P Lymph node LNN vs N1 210 vs vs Age >50 vs vs vs Tumor size 2cm vs >2cm 71 vs vs Histol. grading G3 vs G1&2 166 vs vs B-Cell/IL8- Signature Goodvs Poor 78 vs vs

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