Biomarcadores predictivos de respuesta a inhibidores de puntos de control en cáncer de mama triple negativo: una plataforma multiómica (PORTRAIT)
Identificación de biomarcadores predictivos de respuesta a quimioterapia e inhibidores de puntos de control inmunitarios en cáncer de mama triple negativo temprano: una plataforma multiómica integradora
Descripción general del estudio
Estado
Condiciones
Intervención / Tratamiento
- Prueba de diagnóstico: Secuenciación del genoma completo
- Prueba de diagnóstico: Secuenciación de ARN
- Prueba de diagnóstico: Análisis de microbioma
- Prueba de diagnóstico: análisis de ADNc
- Prueba de diagnóstico: Secuenciación del repertorio TCR-β
- Prueba de diagnóstico: Fenotipado de PBMC
- Droga: Pembrolizumab
- Droga: Quimioterapia
Descripción detallada
La combinación de pembrolizumab, un inhibidor del punto de control inmunitario (ICI), con quimioterapia neoadyuvante (NACT) aumenta la respuesta patológica completa (pCR) y la supervivencia libre de eventos (SSC) en pacientes con cáncer de mama temprano triple negativo (eTNBC). Sin embargo, no todos los pacientes se benefician por igual de un tratamiento que puede tener eventos adversos (EA) relevantes.
Objetivos: (1) Establecer biomarcadores predictivos de respuesta a NACT + ICI en eTNBC mediante la correlación de datos provenientes de diferentes capas de ómicas realizadas en diferentes tejidos, junto con imágenes, con pCR, EFS y supervivencia general (OS). (2) Integrar datos generados a partir de (1) y datos clínicos, y explorar modelos predictivos multivariados de respuesta a NACT + ICI.
Métodos: Se incluirán pacientes con TNBC estadio II-III candidatos a recibir NACT +/- ICI. Muestras recolectadas y tipo de análisis: (1) Tejido tumoral (línea de base y de enfermedad residual después de NACT): se realizará la secuenciación del genoma completo (WGS) y RNA-Seq (plataforma de secuenciación Hartwig y tubería analítica), fenotipado inmune del tejido (PD- linfocitos infiltrantes L1, T y B, entre otros), y análisis de microbioma (16S rRNA); (2) Sangre (antes y durante NACT): análisis de ADN tumoral circulante (ctDNA) (panel de genes dirigidos y WGS superficial), secuenciación y análisis del repertorio del receptor de células T beta (TCR-β) (kit ImmunoSeq hsTCRβ e inmunoSEQ), y fenotipado de células mononucleares de sangre periférica (PBMC); (3) Heces y saliva (antes y durante NACT): análisis de microbioma (16S rRNA); (4) Imágenes de resonancia magnética de mama (antes y después de NACT): análisis de radiómica. A continuación, se utilizarán varios algoritmos, incluidos el aprendizaje de múltiples núcleos, el análisis factorial multiómico (MOFA) y el método para la integración funcional de datos ómicos espaciales y temporales (MEFISTO), para buscar un algoritmo predictivo integrador que incorpore entradas de parámetros múltiples. El objetivo es proporcionar estimaciones más personalizadas de la eficacia del tratamiento y del riesgo de recaída.
Resultado esperado: Desarrollar una herramienta clínica para ayudar a los médicos en el proceso de toma de decisiones de tratamiento en eTNBC, para maximizar el beneficio y la calidad de vida del paciente, mientras se minimizan los EA y la carga financiera para el sistema de salud.
Tipo de estudio
Inscripción (Estimado)
Contactos y Ubicaciones
Ubicaciones de estudio
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Barcelona, España, 08035
- Reclutamiento
- Vall d'Hebron Institute of Oncology
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Contacto:
- Mafalda Oliveira, MD PhD
- Número de teléfono: +34932543450
- Correo electrónico: moliveira@vhio.net
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Criterios de participación
Criterio de elegibilidad
Edades elegibles para estudiar
- Adulto
- Adulto Mayor
Acepta Voluntarios Saludables
Método de muestreo
Población de estudio
Descripción
Criterios de inclusión:
- TNBC documentado histológicamente (estado negativo del receptor 2 del factor de crecimiento epidérmico humano [HER2], receptor de estrógeno [ER] y receptor de progesterona [PgR])
- Etapa 2 - 3 definida por los criterios de estadificación de la octava edición del Comité Conjunto Estadounidense del Cáncer (AJCC) para el cáncer de mama según lo evaluado por el investigador en función de la evaluación radiológica y/o clínica
- El paciente es candidato para recibir NACT con o sin ICI según la evaluación del investigador
- El paciente tiene ≥ 18 años en el momento del consentimiento para participar en este ensayo.
Criterio de exclusión:
- Enfermedad metastásica en imágenes (etapa 4)
Plan de estudios
¿Cómo está diseñado el estudio?
Detalles de diseño
Cohortes e Intervenciones
Grupo / Cohorte |
Intervención / Tratamiento |
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Cohorte A
Pembrolizumab + quimioterapia neoadyuvante
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La secuenciación del genoma completo (WGS) se realizará en el tejido tumoral desde el inicio y desde la enfermedad residual después de la quimioterapia neoadyuvante (NACT), si está presente.
Otros nombres:
La secuenciación de ARN se realizará en tejido tumoral desde el inicio y desde la enfermedad residual después de NACT (si está presente).
El análisis del microbioma se realizará en heces y saliva antes, durante la NACT y al final de la terapia sistémica adyuvante si la terapia sistémica adyuvante está clínicamente indicada.
El análisis de ctDNA se realizará en plasma antes y durante la NACT.
La secuenciación del repertorio de TCR-β se realizará en plasma antes y durante la NACT.
El fenotipado de PBMC se realizará en plasma antes y durante la NACT.
Pembrolizumab se administrará en combinación con NACT estándar.
Se dará NACT estándar.
Otros nombres:
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Cohorte B
Quimioterapia neoadyuvante
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La secuenciación del genoma completo (WGS) se realizará en el tejido tumoral desde el inicio y desde la enfermedad residual después de la quimioterapia neoadyuvante (NACT), si está presente.
Otros nombres:
La secuenciación de ARN se realizará en tejido tumoral desde el inicio y desde la enfermedad residual después de NACT (si está presente).
El análisis del microbioma se realizará en heces y saliva antes, durante la NACT y al final de la terapia sistémica adyuvante si la terapia sistémica adyuvante está clínicamente indicada.
El análisis de ctDNA se realizará en plasma antes y durante la NACT.
La secuenciación del repertorio de TCR-β se realizará en plasma antes y durante la NACT.
El fenotipado de PBMC se realizará en plasma antes y durante la NACT.
Se dará NACT estándar.
Otros nombres:
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¿Qué mide el estudio?
Medidas de resultado primarias
Medida de resultado |
Medida Descripción |
Periodo de tiempo |
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Tasa de respuesta patológica completa (pCR) en la cirugía definitiva
Periodo de tiempo: después del tratamiento neoadyuvante y la cirugía, hasta aproximadamente 27-30 semanas
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La tasa (expresada como porcentaje) de pacientes con PCR en la cirugía definitiva utilizando la definición de ypT0/Tis ypN0 (es decir, sin residuos invasivos en la mama o los ganglios; se permiten residuos no invasivos en la mama) del American Joint Committee on Cancer (AJCC) criterios de estadificación
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después del tratamiento neoadyuvante y la cirugía, hasta aproximadamente 27-30 semanas
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Supervivencia libre de eventos (EFS)
Periodo de tiempo: Hasta aproximadamente 60 meses
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La SSC se define como el tiempo desde el inicio del tratamiento neoadyuvante hasta cualquiera de los siguientes eventos: progresión de la enfermedad que impide la cirugía, recurrencia local o a distancia, segunda neoplasia maligna primaria (cáncer de mama u otros) o muerte por cualquier causa
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Hasta aproximadamente 60 meses
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Supervivencia global (SG)
Periodo de tiempo: Hasta aproximadamente 60 meses
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La SG se define como el tiempo desde el inicio del tratamiento neoadyuvante hasta el fallecimiento por cualquier causa
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Hasta aproximadamente 60 meses
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Identificación de biomarcadores para predecir resultados clínicos (pCR en cirugía definitiva, EFS, OS).
Periodo de tiempo: Después de analizar todos los datos, hasta aproximadamente 60 meses
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Los datos clínicos (pCR en la cirugía definitiva, EFS, OS) se integrarán con los resultados de la plataforma multiómica y se explorarán modelos predictivos multivariados de respuesta a la quimioterapia neoadyuvante (NACT) + inhibidor del punto de control inmunitario (ICI). Precisamente, la plataforma multiómica analizará:
A continuación, se utilizarán varios algoritmos, incluidos el aprendizaje de múltiples núcleos, el análisis factorial multiómico (MOFA) y el método para la integración funcional de datos ómicos espaciales y temporales (MEFISTO), para buscar un algoritmo predictivo integrador que incorpore entradas de parámetros múltiples. |
Después de analizar todos los datos, hasta aproximadamente 60 meses
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Colaboradores e Investigadores
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Inicio del estudio (Actual)
Finalización primaria (Estimado)
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Términos relacionados con este estudio
Palabras clave
Términos MeSH relevantes adicionales
- Enfermedades de la piel
- Neoplasias
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- Neoplasias de mama
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- Agentes antirreumáticos
- Agentes antineoplásicos
- Agentes inmunosupresores
- Factores inmunológicos
- Agentes antineoplásicos, alquilantes
- Agentes alquilantes
- Agonistas mieloablativos
- Agentes antineoplásicos inmunológicos
- Inhibidores de puntos de control inmunitarios
- Ciclofosfamida
- Carboplatino
- Pembrolizumab
Otros números de identificación del estudio
- PR(AG)165-2021
Plan de datos de participantes individuales (IPD)
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Información sobre medicamentos y dispositivos, documentos del estudio
Estudia un producto farmacéutico regulado por la FDA de EE. UU.
Estudia un producto de dispositivo regulado por la FDA de EE. UU.
producto fabricado y exportado desde los EE. UU.
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