Een machine-learned model op basis van zowel klinische als genomische kenmerken was goed in staat om de progressievrije overleving te voorspellen bij patiënten met hormoonreceptor-positieve, HER2-negatieve, gemetastaseerde borstkanker die behandeld werden met CDK4/6-remmers en endocriene therapie. Bovendien presteerde het model beter dan een conventioneel model en modellen op grond van de klinische en genomische kenmerken afzonderlijk. Deze resultaten werden tijdens de SABCS 2024 gepresenteerd door dr. Pedram Razavi (New York, Verenigde Staten).
De respons op eerstelijnsbehandeling met CDK4/6-remmers in combinatie met endocriene therapie is vrij heterogeen bij patiënten met hormoonreceptor-positieve, HER2-negatieve, gemetastaseerde borstkanker (HR+/HER2- mBC). Om de uitkomst van deze combinatiebehandeling beter te voorspellen, werd machine learning toegepast op de baseline klinische en genomische real-worldgegevens van 1.087 patiënten met HR+/HER2- mBC.1 Vanuit deze patiënten werden een trainings- en testset samengesteld van respectievelijk 761 en 326 patiënten.
“Beide sets hadden meer factoren die geassocieerd zijn met een hoger risico dan we gewoonlijk zien in de klinische praktijk. De sets bestonden uit relatief veel pre- of perimenopauzale patiënten (49% in beide sets), veel patiënten met een behandelvrij interval (TFI) van minder dan een jaar (34% in de trainingsset en 37% in de testset) en relatief veel patiënten met viscerale metastasen (51 en 50%). Dit werd weerspiegeld in een mediane progressievrije overleving (PFS) van respectievelijk 17,0 en 15,3 maanden. De genomische kenmerken van beide sets waren in balans en kwamen overeen met de kenmerken die je verwacht van mBC”, aldus Pedram Razavi.
Klinisch model
Volgens Razavi was het klinische model zeer geschikt om de patiënten te stratificeren. “Na behandeling met CDK4/6-remmers in combinatie met endocriene therapie was de mediane PFS significant slechter in de groep met een hoog risico dan in de groep met een laag risico, respectievelijk 6,3 en 24,25 maanden (HR 3,95; 95% BI 3,12-5,0; p=2,17e-25).
Veel van de klinische kenmerken die door het model werden geassocieerd met een hoog risico zijn voor clinici bekende risicofactoren.” Dit waren levermetastasen, een ziektevrij interval van minder dan twee jaar, een TFI van minder dan een jaar, afwezige expressie van de progesteronreceptor, behandeling met fulvestrant, hooggradige tumoren, de aanwezigheid van vier of meer metastasen, een leeftijd onder 45 jaar en viscerale metastasen.
Genomisch model
Ook met het genomische model konden de patiënten goed worden gestratificeerd. Behandeling met CDK4/6-remmers plus endocriene therapie was geassocieerd met een mediane PFS van 9,95, 18,14 en 23,12 maanden bij patiënten met respectievelijk een hoog, intermediair en laag genomisch risico (hoog versus laag risico: HR 2,86; 95% BI 2,28-3,6; p=3,8e-17). “De risicofactoren die door dit model werden opgepikt weerspiegelen de biologie van de tumoren en van resistentie tegen CDK4/6-remmers, zoals TP53-mutaties, afwijkingen in de RTK-MAPK-pathway, een hoge tumor mutational burden en een hoge mate van loss of heterozygosity. ”, vertelde Razavi.
Combinatiemodel
Een combinatie van het klinische en genomische model presteerde beter dan beide modellen afzonderlijk en dan een model op basis van conventionele klinische risicofactoren. “Met het gecombineerde model waren we in staat om vier risicogroepen te identificeren: patiënten met een hoog, hoog-intermediair, laag-intermediair en laag risico. In deze groepen was de mediane PFS na behandeling respectievelijk 5,34, 10,71, 19,84 en 28,99 maanden (hoog versus laag risico: HR 6,45; 95% BI 4,78-8,7; p=5,15e-35).”
De risicofactoren die met dit gecombineerde model naar voren kwamen waren een mix van de eerder gedefinieerde klinische en genomische kenmerken. Opvallend was de geleidelijke toename van TP53-mutaties in de groep met een laag, laag-intermediair, hoog-intermediair en hoog risico. Daarentegen was de incidentie van PIK3CA-afwijkingen vergelijkbaar in alle vier de risicogroepen.
Referentie
1. Razavi P, et al. SABCS 2024: abstr GS3-09.
Dr. Robbert van der Voort, medical writer
DEEL DIT ARTIKEL:
