Korrelation der Vorhersagegenauigkeit von PREDICT Version 2.2 von indischen Frauen mit operablem Brustkrebs (PREDICT)

Die adjuvante Therapie von Brustkrebs basiert auf klinisch-pathologischen prognostischen und prädiktiven Markern. Der wichtigste prognostische Marker ist nach wie vor das Vorhandensein einer Lymphknotenbeteiligung1,2. Andere Faktoren, die zur Planung einer adjuvanten systemischen Therapie beitragen, sind Tumorgröße3, Grad3, Hormonrezeptorstatus4, Her2/neu-Überexpression5-7, Proliferationsmarker8-9, Alter bei Vorstellung, Patientenpräferenzen, Leistungsstatus und Komorbiditäten. Genaue Überlebensschätzungen und der wahrscheinliche Nutzen einer adjuvanten Therapie sind wichtige Informationsaspekte, die Onkologen berücksichtigen, wenn sie Entscheidungen nach einer Operation bei invasivem Brustkrebs im Frühstadium treffen. Derzeit basieren diese Entscheidungen auf bekannten pathologischen Prognosefaktoren, einschließlich Tumorgröße, Tumorgrad und Lymphknotenstatus, zusätzlich zu den relativen Risikominderungen einer adjuvanten Therapie1-7.

Die prognostischen und prädiktiven Stärken verschiedener Faktoren sind variabel, und derselbe Faktor kann je nach molekularem Subtyp von Brustkrebs einen unterschiedlichen prädiktiven oder prognostischen Wert haben. Diese Marker sind nicht völlig unabhängig voneinander10.

Es stehen jetzt mehrere Vorhersagemodelle zur Verfügung, um die Überlebens- und Behandlungsvorteile für einzelne Patienten abzuschätzen. Multivariate Vorhersagemodelle (MPM) berücksichtigen nicht nur jeden Marker, sondern die Wirkung mit allen möglichen Kombinationen dieser Marker10. Es gibt zwei Arten von MPMs. Sie können entweder ein multivariates Prognosemodell oder ein Multigen-Vorhersagemodell sein. Beispiele10 für multivariate Prognosemodelle sind der IHC4-Assay, Adjuvans! Online und VORHERSAGE. Multigen-Vorhersagemodelle sind OncotypeDx, MammaPrint, PAM50, EndoPredict.

Webbasierte mathematische Modelle, die Algorithmen verwenden, um das Überleben mit oder ohne systemische Therapie nach einer Operation vorherzusagen, wie „Adjuvant! Online' und PREDICT V2.0 verwenden Patientenmerkmale, um das Überleben mit oder ohne Behandlung vorherzusagen. Die erforderlichen Eingaben sind Tumorgröße, Anzahl der betroffenen Knoten, Grad des Tumors, Hormonrezeptorstatus, Her2-Überexpression, Ki67 und Komorbiditäten. Basierend auf diesen Eingaben berechnen diese Tools mithilfe eines Algorithmus das Gesamtüberleben am Ende von 5 und/oder 10 Jahren. Dann sagen sie auch voraus, was der Zusatznutzen adjuvanter systemischer Therapien einzeln oder in Kombination wäre.

Die Mehrheit dieser Modelle, die evaluiert wurden, verwenden jedoch die Datensätze von Krebsregistern an einem bestimmten geografischen Ort oder Single-Institut11,12. Dies macht eine blinde Anwendung dieser Modelle auf ungetestete Populationen unvorhersehbar. Verschiedene Studien haben webbasierte Prognosemodelle in verschiedenen Bevölkerungsgruppen getestet. 2011 veröffentlichten Hajage D, et al. ihre Ergebnisse zur externen Validierung von „Adjuvant! Online“ in einer französischen und holländischen Bevölkerung13. Die Vorhersage war in den französischen Daten insgesamt gut kalibriert. Bei einigen Untergruppen von Patienten mit hochgradigen Tumoren und HER2-Überexpression gab es jedoch Diskrepanzen. Die Hinzufügung von HER2-Status, Mitotic Index und Ki67 verbesserte die Vorhersagen signifikant. Im niederländischen Datensatz wurde das 10-Jahres-Gesamtüberleben durch „Adjuvant! Online“, insbesondere bei Patienten unter 40 Jahren. Bhoopathieet al. testeten dieses Tool 2012 in einer asiatischen Bevölkerung und kamen zu dem Schluss, dass es, obwohl es zwischen guter und schlechter Prognose unterscheidet, das Überleben systematisch überschätzt und vor der Verwendung in der asiatischen Bevölkerung angepasst werden muss14 .

Predict ist ein Online-Prognose- und Behandlungsnutzen-Tool, das im Vereinigten Königreich entwickelt wurde und die Krebsregistrierungs- und Überlebensdaten verwendet, die vom Eastern Cancer Registration and Information Centre (ECRIC) für 5694 Frauen aufgezeichnet wurden, bei denen zwischen 1999 und 2003 in East Anglia eine Diagnose gestellt wurde.15The Modell wurde in einer zweiten Kohorte von 5468 Frauen der West Midlands Cancer Intelligence Unit validiert und ist online verfügbar (www.predict.nhs.uk) Bereitstellung von 5- und 10-Jahres-Überlebensschätzungen und Prognosen zum Behandlungsnutzen. Wong et al. testeten die Vorhersagegenauigkeit von PREDICT V1.0 in der südostasiatischen Bevölkerung16. 67 % der Patienten waren Chinesen, während 13 % Inder waren. Das Durchschnittsalter in ihrer Studie betrug 50 Jahre. Sie zeigten in den meisten Untergruppen, außer bei Frauen unter 40 Jahren, Übereinstimmungen beim beobachteten und vorhergesagten OS. Nach Überprüfungen in der Literatur wurde PREDICT V1.0 für eine bessere Anpassung an verschiedene Gruppen auf Version v2.0 aktualisiert. V2.0 entspricht V1.0, aber die Kalibrierung von V2.0 hat sich gegenüber V1.0 bei Patienten unter 40,17 Jahren verbessert

Multigen-Vorhersagemodelle wie OncotypeDx, MammaPrint, PAM50, EndoPredict sind aufgrund der hohen Kosten in ihrer Verwendung eingeschränkt, daher verwenden viele Onkologen in Indien die frei verfügbaren webbasierten mathematischen Modelle wie Adjuvant Online! oder PREDICT V2.0. Es gibt jedoch keine Daten, die auf die Gültigkeit der Vorhersage unter Verwendung dieser Modelle bei indischen Patienten hindeuten. Daher schlagen wir eine Studie vor, um das Instrument in einem Versuchsumfeld zu validieren, bevor wir seine Verwendung in der klinischen Praxis empfehlen.

Mit dem Ziel, die 5-Jahres-Überlebensschätzungen von Predict mit den beobachteten 5-Jahres-Ergebnissen aus dem TMC-Datensatz von indischen Frauen zu vergleichen, die wegen operablem Brustkrebs behandelt wurden.