Predikce výsledku po chemoradioterapii u rakoviny hlavy a krku pomocí funkčního zobrazování a biologie nádoru

POZADÍ A NASTAVENÍ

1.1. Úvod

Souběžná (chemo) radioterapie (CRT) je současný standard péče o pacienty s lokálně pokročilým spinocelulárním karcinomem hlavy a krku (HNSCC). Blízkost důležitých funkčních struktur s nádorem činí léčbu velmi složitou. Zatímco míra lokoregionální kontroly se za poslední desetiletí zlepšila, toxicita související s léčbou může být závažná a xerostomie a dysfagie vážně komplikují kvalitu života pacienta.

Navíc je stále jasnější, že zatímco tyto nádory mohou být identické co do lokalizace a základní histologie, jejich reakce na léčbu se značně liší. To znamená, že u podskupiny pacientů by bylo možné dosáhnout stejných lokoregionálních kontrol pomocí méně intenzivního a následně méně toxického léčebného plánu. To na rozdíl od skupiny pacientů, u kterých se během sledování rozvine lokoregionální recidiva, pro které je současná léčba zjevně nedostatečná. Tito pacienti mohou mít prospěch z intenzivnějšího léčebného plánu, tj. vyšší dávky záření.

Tyto rozdíly v citlivosti na léčbu lze vysvětlit variacemi biologických, molekulárních a genetických faktorů. Samotné klinické parametry jsou pro predikci odpovědi nedostatečné. Identifikace různých molekulárních a genetických faktorů by nám pomohla zvýšit přesnost předpovědi odpovědi a na základě těchto faktorů přizpůsobit léčbu individuálně každému pacientovi. Proto chceme vyvinout prognostický a prediktivní model zahrnující dobře definované molekulární a zobrazovací parametry, které jsou velmi slibné v predikci odezvy po ionizujícím záření.

1.2. Genetické a molekulární charakteristiky nádorů

Prvním parametrem, který chceme dále zkoumat, je nádorová hypoxie. Hypoxie byla identifikována jako faktor, který zvyšuje agresivitu nádoru a snižuje radiosenzitivitu. V minulosti bylo k detekci biologicky relevantní nádorové hypoxie aplikováno několik technik, ale žádná z nich se dnes v běžné klinické praxi nepoužívá. Nedávno Toustrup et al. Tento klasifikátor nám umožňuje studovat biologicky relevantní hypoxii nádoru a následně agresivitu nádoru a odolnost vůči ionizujícímu záření. Tato analýza bude provedena na biopsiích získaných před léčbou. Část tohoto bioptického materiálu bude také uložena do naší biobanky. To usnadní budoucí výzkum slibných molekulárních a genetických parametrů (jako je například nadměrná exprese p16 korelovaná s HPV) na dobře definované a strukturované databázi pacientů.

1.3. Parametry zobrazení

Kromě těchto důležitých molekulárních a genetických charakteristik nádoru bude do našeho modelu zahrnuto také několik funkčních zobrazovacích parametrů. Na rozdíl od anatomického zobrazování nám funkční zobrazovací modality poskytují hlubší vhled do základní biologické aktivity a mikrostruktury nádoru.

Difúzně vážená magnetická rezonance (DWI) může charakterizovat tkáně na základě náhodného přesunu protonů vody. Toto posunutí lze kvantifikovat pomocí zdánlivého difúzního koeficientu (ADC). Předběžné studie u HNSCC prokázaly prognostický a prediktivní potenciál opakovaného DWI časně během a po léčbě.

Dynamické kontrastní zobrazování magnetickou rezonancí (DCE-MRI) je druhou technikou, která je velmi slibná jako časný indikátor odezvy na ionizující záření. Mnoho maligních nádorů projevuje neovaskularitu nebo angiogenezi. Tyto procesy jsou však chybné a v důsledku toho tyto nově syntetizované cévy vykazují vysokou permeabilitu, tortuozitu a obecně špatnou funkčnost. To může mít za následek špatný přívod kyslíku do nádorových buněk, což může ohrozit účinnost radiační léčby nádoru. Cévní vlastnosti nádoru, hodnocené pomocí DCE-MRI, by proto mohly být prognostickým indikátorem jeho agresivity.

STUDIJNÍ CÍLE

2.1. Primární cíle

Hlavním cílem této studie je korelovat klinické, molekulární a radiologické prediktory s výsledkem, jak je definováno lokoregionální kontrolou a přežitím bez onemocnění. Tímto způsobem vytvoříme prognostický/prediktivní model. Prediktivní model bude nápomocný při individualizaci léčby, která zajistí optimalizovanou léčbu a zabrání nedostatečné a nadměrné léčbě.

2.2. Sekundární cíle

• Chceme získat nové poznatky o biologii a mikrostruktuře nádoru korelací zobrazovacích a molekulárně/genetických markerů v dobře definované populaci pacientů.
• Chceme ověřit různé zobrazovací techniky.
• Chceme v budoucnu provést korelaci mezi hypoxií a dalšími prediktivními biomarkery tím, že tkáň získanou v této studii uložíme do naší biobanky.

STUDOVAT DESIGN

Navrhujeme zřídit studii, do které prospektivně zařadíme pacienty s lokálně pokročilým karcinomem hlavy a krku, kteří budou léčeni souběžnou chemoradioterapií dle rozhodnutí po multidisciplinární konzultaci. Nástin pokusu je uveden na obrázku níže. Všichni pacienti uznaní za způsobilé (nemetastatický lokálně pokročilý spinocelulární karcinom hlavy a krku, léčení chemoradioterapií, výkonnostní stav podle Karnofského ≥ 70 % a ≥ 18 let) budou zahrnuti po písemném informovaném souhlasu. Běžně se bude provádět staging s laryngoskopií, CT krku, MRI krku a PET-CT.

Léčba CRT spočívá v radioterapii do 72 Gy pomocí zrychleného hyperfrakcionovaného schématu. 1. a 22. den léčby bude podávána cisplatina v dávce 100 mg/m².

Nádorové biopsie budou odebrány několik dní před léčbou. Profil exprese genu hypoxie bude odvozen z nádorového materiálu (15 genů na PCR, které lze analyzovat jednotlivě nebo jako skupinu prostřednictvím jedné binární proměnné).

Tkáň použitá pro extrakci RNA a DNA musí být ohraničena barvením H&E potvrzujícím přítomnost nádoru. Z biopsie budou oba konce odříznuty a fixovány v parafínu. Tato tkáň bude uložena v biobance. Střední část tkáně bude později uložena do RNA a bude částečně použita k extrakci DNA a RNA. RNA bude použita k syntéze cDNA k provedení analýzy qPCR pro hypoxický klasifikátor.

Pacienti také podstoupí DWI MRI a DCE zobrazení před a 3 týdny po CRT. Léze budou kvantitativně hodnoceny manuálním vymezením oblastí zájmu (ROI) nad nádorem na nativních snímcích DWI a DCE-MRI. Hodnoty ADC a (semi-)kvantitativní parametry DCE budou vypočteny v tomto pořadí.

Všechna výše popsaná data budou integrována do prognostického modelu spolu s dostupnými klinickými daty.