Genexpressionsprofile Ein sinnvolles Tool zur Therapieselektion?

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1 Genexpressionsprofile Ein sinnvolles Tool zur Therapieselektion? W. Jonat, M. Dietel, C. Denkert, C. Mundhenke Institute of Pathology (Rudolf-Virchow-Haus) Humboldt University, Berlin Women s Hospital Christian Albrechts University, Kiel 1

2 Prediction is difficult, especially about the future Niels Bohr, Thinking back to infectious diseases and seeing the current development in cancer HER2, KRAS, BRAF, EGFR etc. - we shouldn t be too pessimistic. The predictive power of tissue based analyses is underestimated. 2

3 Predictive tissue-based biomarkers for targeted therapies FDA / EMA-approved drugs associated with eligibility tests* (selection) Trastuzumab metastatic breast cancer overexpression/amplification of HER-2 Cetuximab metastatic colorectal cancer overexpressing EGFR/wild-type KRAS Panitumumab colorectal cancer with wild-type KRAS (mutation excluded) Gefitinib non-small cell lung cancer mutated EGFR Erlotinib non-small cell lung cancer mutated EGFR Crizotinib non-small cell lung cancer mutated EML4-ALK Lapatinib metastatic breast cancer overexpression HER-2/neu Vemurafenib (PX4032) malignant melanoma mutated B-RAF Imatinib CML bcr/abl positive (activated PK) Imatinib GIST CD117 exon 9 mut Rituximab (+ CHOP) CD20 in NHLymphoma CD20 Gemtuzumab-Ozogamicin AML ( > 60 yrs.) CD33 Alemtuzumab B-CLL CD52 3

4 Rules of thumb for classifiers What classifiers should be and how: Prognostic/predictive (prognostic or predictive) Independent of other variables or classical classifiers Superior to classical classifiers Therapeutically relevant Therapeutically useful (its application yields improved clincial outcome) Applicable for tailoring treatments to individuals Endowed of widest possible applicability Validated derived from Simon R J Natl Cancer Inst

5 Ziel neuer molekularer Testverfahren Ziel bei der Entwicklung eines neuen multigen-assay (2. Generation) war die Beantwortung 1. der kinischen Frage Welche Patientin mit ER+ und Her2 neg. Mammakarzinom hat unter alleiniger endokriner Therapie eine gute Prognose? 2. der methodischen Frage, können molekulare Analysen (sog. multigene assays) beim Mammakarzinom diese Frage reproduzierbar und für den Einzelfall verlässlich beantworten? 5

6 Routine Clinical Breast Cancer Care Standard to deal with heterogeneity Breast cancer is a molecularly and clinically heterogeneous disease Different natural course of the disease (prognosis) Different response to therapy (prediction) Routine clinical breast cancer care deals with heterogeneity for decision making depending on Clinical Prognostic factors (TNM, stage, comorbidity,..) Prognostic, predictive, mixed prognostic/predictive biomarkers (ER, PR, HER2, grade.) Guidelines (NCI, NCCN, St. Gallen,.) 6

7 Limits of available prognostic/predictive factors and clinical consequences The one size fits all approach implicates the administration of ineffective drugs to many patients unnecessary toxicity, delay in the application of potentially active alternative drugs waste of economic resources Inadequate and ineffective prognostic factors and criteria to define responsiveness to endocrine or cytotoxic chemotherapy lacking robustness, reliability and reproducibility : under- or over-treatment of many patients 7

8 Molecular heterogeneity reveals specific molecular subtypes of breast cancer Unsupervised analysis of global gene expression patterns unveiled distinct and robust molecular subtypes of breast cancer Sørlie T et al PNAS

9 Molecular subtypes are associated with different clinical behavior PROGNOSIS RESPONSE TO PRIMARY CHEMOTHERAPY Molecular classification pcr Luminal A/B subtype 2/30 7% Normal breast like 0/10 0% HER2 + 9/20 45% Basal subtype 10/22 45% Fan C et al NEJM 2006 Rouzier R et al Clin Cancer Res

10 PAM50: a clinical test for the definition of the intrinsic subtype To develop a clinical test that could make an intrinsic subtype diagnosis, a 50-gene subtype predictor (PAM50) was developed using microarray and quantitative reverse transcriptase polymerase chain reaction data from 189 prototype samples The normal-like class was represented using true "normals" from reduction mammoplasty and removed from all outcome analyses Parker, J. S. et al. J Clin Oncol; 27:

11 Genomische Assays: 1 st Generation Recurrence Score (Genomic Health Inc.) Oncotype Dx Mammaprint (Agendia) Genomic Grade Index (Ipsogen) Relapse Score (Veridex) Two Gene Ratio (AviaraDX) # of genes tested Tissue used FFPE Fresh fixed Fresh fixed Fresh fixed FFPE Sampling technique q-pcr Agilent chip Affy chip Affy chip q-pcr Samples used in development 447 N0/+, ER+/-, Tam +/-, Chemo +/- 78 N0, ER+/-, untreated samples 64 ER+, Tam +/-, Chemo +/- 115 N0, ER+/-, untreated samples 60 N0/+, ER+/-, Tam + samples 11

12 Recurrence Score Is Prognostic for Node-positive Patients 1.00 DFS by Recurrence Score (RS) Group (tamoxifen alone arm) 1.00 OS by RS Group (tamoxifen alone arm) Stratified log-rank p = at 10 years RS <18 (n=55) RS (n=46) RS 31 (n=47) Stratified log-rank p = at 10 years RS <18 (n=55) RS (n=46) RS 31 (n=47) Years since registration Years since registration given by R. Baehner, GHI 12 Albain KS et al. Lancet Oncol Dec: Epub ahead of print. 12

13 Clinical Validation of Classifiers/Biomarkers Clinical validation does not mean that the same marker/classifier is prognostic/predictive in a subsequent independent study Clinical validation should address whether the application of the previously defined marker/classifier to a new set of patients results in clinical benefit 13

14 70-gene signature (MammaPrint ): prospective validation study MammaPrint is being tested in a prospective randomized trial in node-negative disease to answer a therapeutically relevent question: Could Microarray In Nodenegative Disease Avoid ChemoTherapy (MINDACT) for more patients than conventional clinical risk assesment can do? MINDACT trial Buyse M et al JNCI

15 Intergroup - TailoRX trial Node Negative ER+ Oncotype DX Assay RS < 11 Hormone Therapy RS Randomize Hormone Rx vs Chemotherapy + Hormone Rx RS > 25 Chemotherapy + Hormone Rx 15

16 Multigenetic molecular Assays in Breast Cancer 1st Generation Probleme: Baut auf einer nicht-homogen Patientinnen-Kohorte auf Berücksichtigt die klassischen Prognosefaktoren nicht Zentralisiertes US-Labor für Kliniker und Pathologen nur schwer akzeptabel black box Intermediate score was nun? Zeitablauf / time to result relativ lange Schwieriges Entgeltverfahren wegen nicht-europäischem Sitz Kosten sind mit ca EUR (zu) hoch 16

17 RNA Isolation aus Paraffingewebe Manuelle Mikrodissektion zur Anreicherung von Tumorzelle als Voraussetzung für eine verlässliches Ergebnis molekularer Tests Automated DNA/RNA extraction Sequencing/Detektion gen. Alterationen 17

18 RNA Isolation aus Paraffingewebe 21 Jahre alte Proben sind verwendbar Leichte Abnahme der RNA Menge in den ersten Jahren Konsekutive Schnitte: hohe Konkordanz Formalin wirkt RNA- protektiv Die RNA ist fragmentiert. B. Müller et al.,

19 EndoPredict-Test Analytische Validierung Sividon (Siemens) Charité- Pathologie Weitere Pathologien Ringversuch 7 Institute 6 Jahre Vorleistungen zur Testentwicklung (ca. 20 Mio. ) Erste Testung des fertigen Produkts außerhalb von Sividon Implementierung und Training vor Ringversuch Hannover, Gelsenkirchen, Heidelberg München, Wien, Zürich, Berlin Seit 2004 Mai 2011 Juni/Juli 2011 Juni/Juli

20 Multigenetic molecular Assays in Breast Cancer 2 nd Generation Weiterentwicklungen zum EndoPredict Kombiniert Tumorgröße und Nodalstatus mit Genexpression Standardisierte RNA-extraktion, im Ringversuch dezentral getestet Durchführung in molekularpathologischen Laboratorien der Hauspathologie oder kooperierenden Instituten Zeitablauf ggf. sehr schnell unmittelbare Einbindung in die Entscheidung des Tumorboards/Rückfragen möglich Ergebnisse sind transparent Entgeltverfahren normal Kosten sind mit ca EUR deutlich niedriger 20

21 EndoPredict Ringversuch der DGP Durchführung des Ringversuchs (Frühjahr 2011): Sequentiell durchgeführte Analyse an jeweils 10 Tumoren in den 7 teilnehmenden Instituten Teilnehmer: Charité Berlin, Path. Institut Gelsenkirchen, TU München, Universitätsklinikum Heidelberg, AKH Wien, MHH Hannover, Universitäts-Spital Zürich 90% der Proben müssen für erfolgreiche Teilnahme korrekt bestimmt werden (9 von 10) Alle Institute haben das Zertifikat erhalten. 21

22 EP measured by participant #7 Pearson correlation coefficient EP measured by participant #5 EP measured by participant #6 EP measured by participant #3 EP measured by participant #4 EP Score EP measured by participant #1 EP measured by participant #2 Analytische Validierung Korrelation Ergebnisse andere Pathologien R= EP reference value 15 5 R= EP reference value Referenzwert + Teilnehmer R= EP reference value 15 R= EP reference value Threshold Tumor-Nr R=0.997 R= EP reference value EP reference value Mittelwert Pearson r = 0,996 R= EP reference value participant Denkert et al., Virchows Archives (im Druck) Institut für Pathologie Charité, Berlin, Campus Mitte 22

23 Ziel des EndoPredict - Tests Ziel bei der Entwicklung des EndoPredict-Tests war die Beantwortung 1. der kinischen Frage Welche Patientin mit ER+ und Her2 neg. Mammakarzinom hat unter alleiniger endokriner Therapie eine gute Prognose? 2. der methodischen Frage, können molekulare Analysen (sog. multigene assays) beim Mammakarzinom diese Frage reproduzierbar und für den Einzelfall verlässlich beantworten? 23

24 Entwicklung des Endopredict Scores (Siemens/Sividon und ABCSG) Training* Validation I Validation II Multicenter ESR1+/ Her2- Node neg. / pos. Tam Monotherapy (n=964) ** ABCSG 6 TAM vs. 1st gen. AI (n=378) ABCSG 8 TAM vs. TAM/Anastrozol (n=1.324) * EndoPredict-Score basiert auf 8 Genen ** Einheitliche Kohorte 24

25 probability of distant recurrence probability of distant recurrence EP and EPclin: Validation Martin Filipits, Margaretha Rudas, Raimund Jakesz, et al. A new molecular predictor of distant recurrence in ER-positiveHER2-negative breast cancer adds independent information to conventional clinical risk factors Clin Cancer Res Published OnlineFirst August 1, ABCSG-6 mol. EP ABCSG-6 mol. + clin. EP % Nach der EPclin-basierten Vorhersage zeigen nach 10 Jahren 96% der Patientinnen mit niedrigem Risiko-Score keine Metastasen. 78% 0.4 P < HR 3.64 ( ) 0.4 P < HR 7.97 ( ) 0.2 EP low EP high months numbers at risk: EPclin low EPclin high months numbers at risk:

26 Prognostic performance of markers ABCSG-6 EP adds significantly Nodal information to conventional risk factors. The predictive power of nodal Nodal status, + size tumor size, age, grade, quantitative ER, and Ki67, or Adjuvant!Online as a pre-combined marker, or Adjuvant!Online and Ki67 can be significantly improved by EP. Nodal + size + age + grade + ER + Ki67 Nodal + size + age + grade + ER + Ki67+ EP Adjuvant P=0.039 P < Adjuvant + EP Applying the predefined algorithm EPclin gives Adjuvant + ER + Ki67 the most reliable results in predicting relapse. Adjuvant + ER + Ki67 + EP P=0.024 EPclin c-index

27 EndoPredict Fallentscheidung EndoPredict clin 1702 Patientinnen in ABCSG 6 & 8 nach S3-Leitlinien 248 Pat. low risk * Pat. intermed. risk * 83 Pat. high risk * 5,3 % Metastasen 840 EPclin low risk 531 EPclin high risk 44,5 % Metastasen 4,5 % Metastasen 19,7 % Metastasen *nach S3-Leitlinien 27

28 EndoPredict-Test RNA-Isolation EndoPredict Test Auswertung FFPE-Gewebeprobe: 10 µm Schnitt >30% Tumoranteil (benachbarter HE-Schnitt) RNA-Isolation: Manuell (Siemens) Automatisiert (Siemens) RT-qPCR: Einfaches Pipettieren der Platten RT-PCR-Lauf Auswertung und Berichterstellung: Einladen in Auswertungssoftware Automatisierte QC Ausdruck des Befunds 3h, 12 Proben 4h, 48 Proben 2h pro Platte 15 min Durchführung < 8 h 28

29 Molekular- pathologischer Befund 29

30 EndoPredict - Gesundheitsökonomie, S3-Stratifizierung Annahme: Ca pro Chemotherapie Gemäss S3-Richlinien erhielten Patientinnen eine Chemotherapie! Nach EndoPredict 843 Patientinnen auf die Chemo verzichtet werden! 30

31 Zusammenfassung: EndoPredict Test EndoPredict ist ein RNA basierter molekularer multigen Test der 2. Generation für FFPE-Gewebe, der die Wahrscheinlichkeit einer Fernmetastasierung bei Patientinnen mit ER+, HER2- Brustkrebs mit hoher Genauigkeit bestimmt. Validiert in 2 unabhängigen klinischen Studien (ABCSG-6; ABCSG-8; n=1725) Evidenzgrad I nach Simon et al (JNCI, 2009) Der EP-Score ist ein unabhängiger Prognosefaktor und liefert Zusatzinformationen zu etablierten klinisch-pathologischen Parametern, (c-indices: vs ) Die prognostische Aussagekraft des kombinierten EPclin-Scores übertrifft die kombinierte Aussagekraft aller konventioneller Risikofaktoren, gezeigt in multivariaten Analysen (ABCSG-6: P=0.010; ABCSG-8: P<0.001). EPclin ergab in low-risk Pat. eine Rezidivrate von of 4% nach10 Jahren und von 28 bzw. 22% in high-risk Pat. (ABCSG-6 (P<0.001/ ABCSG-8 (P<0.001). 31

32 Herzlichen Dank The End 32