Correlación de la precisión predictiva de PREDICT versión 2.2 de mujeres indias con cáncer de mama operable (PREDICT)

La terapia adyuvante del cáncer de mama se basa en marcadores pronósticos y predictivos clínico-patológicos. El marcador pronóstico más importante sigue siendo la presencia de afectación ganglionar1,2. Otros factores que contribuyen a la planificación de la terapia sistémica adyuvante incluyen el tamaño del tumor3, el grado3, el estado del receptor hormonal4, la sobreexpresión de Her2/neu5-7, los marcadores de proliferación8-9, la edad de presentación, las preferencias del paciente, el estado funcional y las comorbilidades. Las estimaciones de supervivencia precisas y el beneficio probable de la terapia adyuvante son aspectos importantes de la información que los oncólogos consideran al tomar decisiones después de la cirugía para el cáncer de mama invasivo y temprano. Actualmente, estas decisiones se basan en factores pronósticos patológicos conocidos, incluidos el tamaño del tumor, el grado del tumor y el estado de los ganglios linfáticos, además de las reducciones de riesgo relativas de cualquier terapia adyuvante1-7.

Las fuerzas pronósticas y predictivas de diferentes factores son variables y el mismo factor puede tener diferente valor predictivo o pronóstico según el subtipo molecular de cáncer de mama. Estos marcadores no son completamente independientes entre sí10.

Ahora hay varios modelos predictivos disponibles para ayudar a estimar la supervivencia y los beneficios del tratamiento para pacientes individuales. Los modelos de predicción multivariante (MPM) tienen en cuenta no solo cada marcador, sino también el efecto con todas las combinaciones posibles de estos marcadores10. Los MPM son de dos tipos. Pueden ser un modelo de pronóstico multivariable o un modelo predictivo multigénico. Ejemplos10 de modelos pronósticos multivariados son el ensayo IHC4, ¡Adyuvante! En línea y PREDICT. Los modelos predictivos multigénicos son OncotypeDx, MammaPrint, PAM50, EndoPredict.

Modelos matemáticos basados ​​en la web que usan algoritmos para predecir la supervivencia con o sin terapia sistémica después de la cirugía, como '¡Adyuvante! Online' y PREDICT V2.0 utilizan las características de los pacientes para predecir la supervivencia con o sin tratamiento. Las entradas requeridas son el tamaño del tumor, el número de ganglios afectados, el grado del tumor, el estado del receptor hormonal, la sobreexpresión de Her2, Ki67 y comorbilidades. Basándose en estas entradas utilizando un algoritmo, estas herramientas calculan la supervivencia global al final de 5 y/o 10 años. Luego también predicen cuál sería el beneficio adicional de las terapias sistémicas adyuvantes solas o en combinación.

Sin embargo, la mayoría de estos modelos que se han evaluado utilizan conjuntos de datos de registros de cáncer en una ubicación geográfica particular o un solo instituto11,12. Esto hace que la aplicación ciega de estos modelos a poblaciones no probadas sea impredecible. Varios estudios han probado modelos de pronóstico basados ​​en la web en diferentes poblaciones. En 2011, Hajage D, et al publicaron sus resultados con respecto a la validación externa de 'Adyuvante! Online', en una población francesa y holandesa13. La predicción estuvo bien calibrada en general en los datos franceses. Pero hubo discordancia en algunos subgrupos de pacientes que tenían tumores de alto grado y sobreexpresión de HER2. La adición del estado de HER2, el índice mitótico y Ki67 mejoró significativamente las predicciones. En el conjunto de datos holandés, la supervivencia general a 10 años fue sobreestimada por '¡Adyuvante! Online', particularmente en pacientes menores de 40 años. Bhoopathy et al, en 2012 probaron esta herramienta en una población asiática y concluyeron que aunque diferencia entre buen y mal pronóstico, sobreestima sistemáticamente la supervivencia y requiere adaptación antes de su uso en población asiática14 .

Predict es una herramienta de beneficio de tratamiento y pronóstico en línea desarrollada en el Reino Unido, que utiliza datos de supervivencia y registro de cáncer registrados por el Centro de Información y Registro de Cáncer del Este (ECRIC) para 5694 mujeres diagnosticadas en East Anglia entre 1999 y 2003.15 El modelo fue validado en una segunda cohorte de 5468 mujeres de la Unidad de Inteligencia del Cáncer de West Midlands y está disponible en línea (www.predict.nhs.uk) proporcionando estimaciones de supervivencia a 5 y 10 años y predicciones de beneficios de tratamiento. Wong et al, probaron la precisión predictiva de PREDICT V1.0 en la población del sudeste asiático16. Había un 67% de pacientes chinos mientras que un 13% eran indios. La mediana de edad en su estudio fue de 50 años. Mostraron concordancia en la SG observada y predicha en la mayoría de los subgrupos excepto en las mujeres menores de 40 años. Luego de revisiones en la literatura, para un mejor ajuste en varios grupos, se actualizó PREDICT V1.0 a la versión v2.0. V2.0 es equivalente a V1.0 pero la calibración de V2.0 ha mejorado con respecto a V1.0 en pacientes diagnosticados antes de los 40 años.17

Los modelos predictivos multigénicos como OncotypeDx, MammaPrint, PAM50, EndoPredict tienen un uso restringido debido al alto costo, por lo que muchos oncólogos en la India usan los modelos matemáticos basados ​​en la Web disponibles gratuitamente, como Adyuvante en línea. o PREDICCIÓN V2.0. Sin embargo, no hay datos que sugieran la validez de la predicción utilizando estos modelos en pacientes indios. Por lo tanto, proponemos un estudio para validar la herramienta en un entorno de prueba, antes de recomendar su uso en la práctica clínica.

Con el objetivo de comparar las estimaciones de supervivencia a 5 años de Predict con el resultado observado a 5 años del conjunto de datos de TMC de mujeres indias tratadas por cáncer de mama operable.