Évaluer la réponse complète à la chimiothérapie néoadjuvante à l'aide de l'IRM
MARDI 22 AVRIL 2025
Soyez le premier à réagirLa réponse complète à la chimiothérapie néoadjuvante est difficile à évaluer dans le cancer du sein. Un nouveau modèle utilisant l'IRM qui permettrait de prédire la survie sans récidive e été imaginé dans une étude publiée dans la Revue Radiology, qui combine le score d’hétérogénéité intratumorale et les données cliniques pour prédire la réponse complète eu traitement.
La chimiothérapie néoadjuvante (NAC) couplée à la chirurgie mammaire conservatrice ou totale engendre un meilleur pronostic après réponse pathologique complète, mais pour seulement 19 à 34,9% des patientes. Il est donc crucial de prédire avec précision la réponse au traitement à un stade précoce de la NAC chez les patientes atteintes d'un cancer du sein afin d’améliorer la stratification du risque chirurgical et élaborer des plans de traitement personnalisés.
Une réponse complète à la chimiothérapie néoadjuvante difficile à évaluer
L'identification des tumeurs qui ne répondent pas à la NAC permet, dans ce cadre, d'ajuster rapidement les stratégies thérapeutiques, évitant ainsi les effets secondaires toxiques et les coûts inutiles. L'hétérogénéité intratumorale (ITH) du cancer du sein est étroitement associée à une réponse au traitement et à un pronostic plus défavorable. L’anapath et le séquençage génomique sont les principales explorations pour les évaluer mais ces méthodes sont invasives, sujettes à des biais d'échantillonnage et difficiles à évaluer en temps réel.
L'IRM est alors indiquée pour évaluer la réponse à la NAC chez les patientes atteintes d'un cancer du sein, notamment la mesure quantitative qu’elle permet. En utilisant la radiomique IRM, il est possible de développer un indice d'ITH, classé comme faible ou élevé, mais sans résultat probant toutefois.
Un nouveau modèle qui permettrait de prédire la survie sans récidive
Dans ce contexte, une étude publiée dans la Revue Radiology tente de développer un modèle nomographique combinant l'ITH quantifiée à l'IRM pré thérapeutique avec des données cliniques afin de prédire la réponse complète à la NAC et la survie sans récidive. Il s’agit d’autre part d’identifier les voies biologiques sous-jacentes à l'aide de données de séquençage d'ARN en vrac chez les patientes atteintes d'un cancer du sein.
Les chercheurs ont inclus des patientes atteintes d'un cancer du sein ayant bénéficié d'une NAC dans neuf centres entre avril 1988 et décembre 2023. Les régions tumorales sur les IRM ont été regroupées et intégrées aux schémas habituels pour calculer les scores ITH. Un nomogramme prédictif de la réponse pathologique complète a été développé par régression logistique multivariée, après quoi un ensemble de données de survie a été utilisé pour évaluer l'association entre le score nomographique et la survie sans récidive, et un ensemble de données génomiques a été utilisé pour explorer la relation entre le score nomographique et les données biologiques.
Combiner le score d’hétérogénéité intratumorale et les variables clinicopathologiques pour prédire la réponse complète eu traitement
Un total de 1 448 femmes (âge médian : 49 ans) a été intégré à l’étude, les 505 patientes du centre A ayant servi d'échantillon d'entraînement, et les patientes du centre B, des centres C à F et du centre G ayant servi de trois échantillons de validation externe. L'échantillon de survie comprenait les patientes des centres A et H (n = 179), et l'échantillon génomique, les patientes du centre I (n = 74). Le score ITH était un prédicteur indépendant de la réponse pathologique complète. Le modèle nomogramme a obtenu des valeurs d'aire sous la courbe AUC du récepteur de 0,82, 0,81 et 0,79 respectivement dans les trois séries de validation externe. Un score nomogramme plus faible était corrélé à une RFS plus faible et était associé à une régulation positive des voies biologiques liées à la prolifération tumorale.
Les chercheurs ont ainsi validé leur modèle de nomogramme combinant le score d’hétérogénéité intratumorale et les variables clinicopathologiques en termes de performance dans la prédiction de la réponse complète à la NAC et de la survie sans récidive.
Paco Carmine