Factores de pronóstico en cáncer de mama después de hormonoterapia neoadyuvante

Abstract

Introducción: La hormonoterapia neoadyuvante (HTN) gana cada día más aceptación en el tratamiento del cáncer de mama (CM) receptores hormonales (RH) positivos. Después de HTN, el descenso de Ki-67 y PEPI score son los únicos factores asociados con la supervivencia. Hay descritas múltiples vías de desarrollar hormono-resistencia en cáncer de mama. Muchas de ellas, pueden ser estudiadas mediante técnicas de Inmunohistoquímica (IHQ) o por secuenciación de genes (SG). PAM50 es un test pronóstico validado en CM sin tratamiento sistémico previo, pero su valor en el tumor residual tras HTN es desconocido. Objetivo: Descubrir nuevos biomarcadores en muestras del tumor resecado tras HTN, que puedan ser útiles en la decisión del tratamiento sistémico adyuvante. Población y método: Estudio retrospectivo sobre 119 muestras parafinadas de la pieza quirúrgica de pacientes postmenopáusicas con CM RH positivos en estadios II a III y tratadas con HTN en el ICO-HUB entre 1997-2009. Duración media de la HTN: 8.5 meses. Edad mediana: 74 años (63-88). Todas las pacientes fueron operadas (el 73% con cirugía conservadora). Tratamiento adyuvante: Hormonoterapia 96%, Radioterapia 76,5%, Quimioterapia 7%. Seguimiento medio de 112 meses. Observamos 26 casos con recaída metastásica y 75 muertes (44 sin cáncer). La supervivencia mediana desde el momento de la cirugía fue de 127 meses. Construimos un Tissue Microarray para efectuar tinciones por IHQ de: Receptores de Estrógeno (RE), Progesterona (RP), Andrógeno (RA), HER2, Ki-67, p53, BCL-2, CD1, pRB, p16, SOX9, VAV3, sinaptofisina, CD 44 y pS6. Se extrajo ARN de tejido tumoral para análisis de SG de un panel de 55 genes relacionados con el cáncer de mama, incluidos PAM50 (subtipos, ROR-S y ROR-P), RA y genes relacionados con inmunidad (CD8A, CD4, PDL1 y PD1). También estudiamos otros factores: PEPI score, Grado Histológico (GH), TNM, ypTNM, grado histológico, invasión linfo-vascular y respuesta clínica. Efectuamos análisis univariante mediante la prueba de log-rank y se utilizó el modelo de regresión de riesgos proporcionales de Cox para evaluar la relevancia del pronóstico independiente de cada factor en términos de intervalo libre de recaída a distancia (ILRD). Resultados: La evaluación de RE, RP y Ki67 antes y después de la HTN mostró una disminución estadísticamente significativa de RP y Ki67 después de HTN. El análisis univariante mostró peor ILRD estadísticamente significativo en: ypN1-2, estadio III, cN1-2; GH 3, p16 (-) en núcleo, BCL-2 < 50%, p53 mutada, pS6 (-) en célula tumoral y del estroma. El análisis multivariable de biomarcadores por IHQ mostró que p16 (-), p53 mutada, BCL2<50% y pS6 (-) en célula tumoral se asociaron de manera independiente con peor ILRD. Distribución del subtipo PAM50: Luminal A 54%, Normal-like 24%; HER2 enriquecido 16,5%, Luminal B 1% y Basal 1%. Distribución de los grupos ROR-S: bajo 64%, medio 30%, alto 6%. La puntuación PEPI fue: <3 en 43%, 3 en 37% y 6 en 20%. Entre las diferentes variables exploradas por SG, PEPI ≥ 3, ROR-S intermedio y expresión de RA <-2 se asociaron significativamente con peor ILRD en análisis univariante. En el análisis multivariable que agrupaba tanto a variables de IHC como de SG, p53, pS6, ROR-S y expresión de AR mantuvieron la significación estadística. Conclusión: p53, p16, pS6, ROR-S y RA evaluado por SG aportan información pronóstica independiente a PEPI score. Estos factores pueden ayudar en la decisión del tratamiento adyuvante.

Background: Neoadjuvant endocrine therapy (NET) is gaining more acceptances for the management of hormonal receptors (HR)-positive breast cancer (BC). Ki-67 decrease and PEPI score are the only prognostic factors associated with relapse after NET. Multiple pathways of developing hormone resistance in BC have been described. Some of them can be studied immunohistochemically (IHC) or by gene sequencing (GS). PAM50 is a validated prognostic test in newly diagnosed BC; however, its value in residual tumours after NET is currently unknown. Aim: To discover new biomarkers in the surgery specimen after NET that could be useful in the decision-making of systemic adjuvant treatment. Methods: Retrospective study over 119 tumour samples from postmenopausal patients diagnosed of HR-positive stage II-III BC. Patients were treated with NET in ICO-HUB between 1997-2009 for a median duration of 8.5 months. Median age was 74 (63-88). After NET all patients underwent surgery (73% conservative). Adjuvant treatment: Endocrine therapy 96%, Radiotherapy 76,5%, Chemotherapy 7%. Median follow-up since surgery was 112 months. We observed 26 distant relapses and 75 deaths (44 without cancer). Overall survival was 127 months. We constructed a Tissue microarray for evaluation by IHQ of: Estrogen Receptors (ER), Progesterone (PR), Androgen (AR), HER2, Ki-67, p53, CD1, pRB, p16, SOX9, BCL-2, VAV3, synaptophysin, CD 44 and pS6. RNA was extracted from tumor tissues to perform a GS analysis of a panel of 55 Breast Cancer-related genes, including PAM50 (subtypes, ROR-S and ROR-P pre-defined cut-points), AR and immune genes (CD8A, CD4, PDL1 and PD1) We also studied: PEPI score, cTNM, ypTNM, histological grade (HG), limpho-vascular invasion and clinical response to NET. Univariate analysis by log-rank test and Cox proportional hazard regression model were used to evaluate the independent prognostic relevance of each factor in terms of distant relapse free interval (DRFI). Results: Assessment of ER, PR and Ki67 pre and post NET showed a statistically significant decrease of PR and Ki67 after NET. Univariate analysis for DRFI showed statistically significant differences in: ypN1-2, stage III, cN; HG 3, p16 negative in nucleus, BCL-2<50%, mutated p53 and pS6. Multivariate analysis of IHC biomarkers showed that p16 negative, p53 mutated and BCL2<50%, were factors independently associated with worse DRFI. PAM50 subtype distribution was: Luminal A 54%, Normal-like 24%; HER2-enriched 16.5%, Luminal B 1% and basal 1%. Distribution of ROR-S groups was: Low 64%, medium 30%, high 6%. Distribution of PEPI score was <3 in 43%, 3 in 37% and 6 in 20%. Among the different variables explored by GS plus PEPI score, PEPI score ≥ 3, intermedium ROR-S and AR expression <-2 were significantly associated with lower DRFI in univariate analyses. A multivariable analysis of both, IHC and GS variables, showed statistical significance in p53, pS6, ROR-S and AR expression. Conclusion: p53, p16, pS6, ROR-S and RA evaluated by SG provide independent prognostic information to PEPI score. These factors can help in the decision of adjuvant treatment.