Corrélation de la précision prédictive de la version 2.2 de PREDICT des femmes indiennes atteintes d'un cancer du sein opérable (PREDICT)

Le traitement adjuvant du cancer du sein est basé sur des marqueurs pronostiques et prédictifs clinique-pathologiques. Le marqueur pronostique le plus important reste la présence d'une atteinte des ganglions lymphatiques1,2. D'autres facteurs qui contribuent à la planification d'un traitement systémique adjuvant comprennent la taille de la tumeur3, le grade3, le statut des récepteurs hormonaux4, la surexpression de Her2/neu5-7, les marqueurs de prolifération8-9, l'âge au moment de la présentation, les préférences du patient, l'état de performance et les comorbidités. Les estimations précises de la survie et le bénéfice probable du traitement adjuvant sont des aspects importants des informations que les oncologues prennent en compte lorsqu'ils prennent des décisions après une intervention chirurgicale pour un cancer du sein invasif au stade précoce. Actuellement, ces décisions sont basées sur des facteurs pronostiques pathologiques connus, notamment la taille de la tumeur, le grade de la tumeur et l'état des ganglions lymphatiques, en plus des réductions de risque relatives de tout traitement adjuvant1-7.

Les forces pronostiques et prédictives des différents facteurs sont variables et le même facteur peut avoir une valeur prédictive ou pronostique différente selon le sous-type moléculaire du cancer du sein. Ces marqueurs ne sont pas totalement indépendants les uns des autres10.

Plusieurs modèles prédictifs sont désormais disponibles pour aider à estimer la survie et les avantages du traitement pour les patients individuels. Les modèles de prédiction multivariés (MPM) prennent en considération non seulement chaque marqueur, mais l'effet avec toutes les combinaisons possibles de ces marqueurs10. Les MPM sont de deux types. Il peut s'agir soit d'un modèle pronostique multivarié, soit d'un modèle prédictif multigène. Des exemples10 de modèles pronostiques multivariés sont le test IHC4, Adjuvant ! En ligne et PREDICT. Les modèles prédictifs multigènes sont OncotypeDx, MammaPrint, PAM50, EndoPredict.

Des modèles mathématiques basés sur le Web qui utilisent des algorithmes pour prédire la survie avec ou sans thérapie systémique après la chirurgie, comme « Adjuvant ! Online' et PREDICT V2.0 utilisent les caractéristiques des patients pour prédire la survie avec ou sans traitement. Les entrées requises sont la taille de la tumeur, le nombre de ganglions impliqués, le grade de la tumeur, le statut des récepteurs hormonaux, la surexpression de Her2, Ki67 et les comorbidités. Sur la base de ces entrées utilisant un algorithme, ces outils calculent la survie globale au bout de 5 et/ou 10 ans. Ensuite, ils prédisent également quel serait le bénéfice supplémentaire des thérapies systémiques adjuvantes seules ou combinées.

Cependant, la majorité de ces modèles qui ont été évalués utilisent les ensembles de données des registres du cancer dans un lieu géographique particulier ou un institut pour célibataires11,12. Cela rend imprévisible l'application aveugle de ces modèles à des populations non testées. Diverses études ont testé des modèles de pronostic basés sur le Web dans différentes populations. En 2011, Hajage D, et al ont publié leurs résultats concernant la validation externe de 'Adjuvant! Online', dans une population française et hollandaise13. La prédiction était globalement bien calibrée sur les données françaises. Mais il y avait une discordance dans certains sous-groupes de patients ayant des tumeurs de haut grade et une surexpression de HER2. L'ajout du statut HER2, de l'indice mitotique et du Ki67 a considérablement amélioré les prédictions. Dans l'ensemble de données néerlandais, la survie globale à 10 ans a été surestimée par « Adjuvant ! Online', en particulier chez les patients de moins de 40 ans. Bhoopathy et al, en 2012 ont testé cet outil dans une population asiatique et ont conclu que bien qu'il différencie entre bon et mauvais pronostic, il surestime systématiquement la survie et nécessite une adaptation avant utilisation dans la population asiatique14 .

Predict est un outil en ligne de pronostic et d'avantages thérapeutiques développé au Royaume-Uni, à l'aide des données d'enregistrement du cancer et de survie enregistrées par l'Eastern Cancer Registration and Information Center (ECRIC) pour 5694 femmes diagnostiquées en East Anglia de 1999 à 2003.15 le modèle a été validé dans une deuxième cohorte de 5468 femmes de la West Midlands Cancer Intelligence Unit et est disponible en ligne (www.predict.nhs.uk) fournir des estimations de survie à 5 et 10 ans et des prédictions des avantages du traitement. Wong et al ont testé la précision prédictive de PREDICT V1.0 dans la population d'Asie du Sud-Est16. Il y avait 67% de patients chinois tandis que 13% étaient des Indiens. L'âge médian dans leur étude était de 50 ans. Ils ont montré une concordance de la SG observée et prédite dans la plupart des sous-groupes, à l'exception des femmes de moins de 40 ans. Après des revues dans la littérature, pour un meilleur ajustement dans divers groupes, PREDICT V1.0 a été mis à jour vers la version v2.0. V2.0 est équivalent à V1.0 mais l'étalonnage de V2.0 s'est amélioré par rapport à V1.0 chez les patients diagnostiqués de moins de 40 ans.17

Les modèles prédictifs multigènes comme OncotypeDx, MammaPrint, PAM50, EndoPredict sont restrictifs dans leur utilisation en raison de leur coût élevé, ainsi de nombreux oncologues en Inde utilisent les modèles mathématiques disponibles gratuitement sur le Web, comme Adjuvant Online ! ou PREDICT V2.0. Cependant, il n'y a pas de données suggérant la validité de la prédiction à l'aide de ces modèles chez les patients indiens. Nous proposons donc une étude pour valider l'outil dans le cadre d'un essai, avant de conseiller son utilisation en pratique clinique.

Dans le but de comparer les estimations de survie à 5 ans de Predict avec les résultats à 5 ans observés à partir de l'ensemble de données TMC de femmes indiennes traitées pour un cancer du sein opérable.