Correlação da precisão preditiva do PREDICT versão 2.2 de mulheres indianas com câncer de mama operável (PREDICT)

A terapia adjuvante do câncer de mama é baseada em marcadores prognósticos e preditivos clínico-patológicos. O marcador prognóstico mais importante ainda é a presença de comprometimento linfonodal1,2. Outros fatores que contribuem para o planejamento da terapia sistêmica adjuvante incluem tamanho do tumor3, grau3, status do receptor hormonal4, superexpressão de Her2/neu5-7, marcadores de proliferação8-9, idade na apresentação, preferências do paciente, status de desempenho e comorbidades. Estimativas precisas de sobrevida e o provável benefício da terapia adjuvante são aspectos importantes das informações que os oncologistas consideram ao tomar decisões após a cirurgia para câncer de mama invasivo e precoce. Atualmente, essas decisões são baseadas em fatores prognósticos patológicos conhecidos, incluindo tamanho do tumor, grau do tumor e estado dos linfonodos, além das reduções do risco relativo de qualquer terapia adjuvante1-7.

As forças prognósticas e preditivas de diferentes fatores são variáveis ​​e o mesmo fator pode ter valor preditivo ou prognóstico diferente de acordo com o subtipo molecular de câncer de mama. Esses marcadores não são totalmente independentes entre si10.

Vários modelos preditivos estão agora disponíveis para ajudar a estimar a sobrevida e os benefícios do tratamento para pacientes individuais. Os Modelos de Previsão Multivariada (MPM) levam em consideração não apenas cada marcador, mas o efeito com todas as combinações possíveis desses marcadores10. MPMs são de dois tipos. Eles podem ser um modelo prognóstico multivariado ou um modelo preditivo multigênico. Exemplos10 de modelos prognósticos multivariados são o ensaio IHC4, Adjuvante! Online e PREVISÃO. Os modelos preditivos multigênicos são OncotypeDx, MammaPrint, PAM50, EndoPredict.

Modelos matemáticos baseados na Web que usam algoritmos para prever a sobrevida com ou sem terapia sistêmica após a cirurgia, como 'Adjuvant! Online' e PREDICT V2.0 usam as características do paciente para prever a sobrevivência com ou sem tratamento. As entradas necessárias são tamanho do tumor, número de nódulos envolvidos, grau do tumor, status do receptor hormonal, superexpressão de Her2, Ki67 e comorbidades. Com base nessas entradas usando um algoritmo, essas ferramentas calculam a sobrevida global ao final de 5 e/ou 10 anos. Em seguida, eles também preveem qual seria o benefício adicional de terapias sistêmicas adjuvantes isoladamente ou com combinações.

No entanto, a maioria desses modelos avaliados usa conjuntos de dados de registros de câncer em uma determinada localização geográfica ou instituto único11,12. Isso torna imprevisível a aplicação cega desses modelos a populações não testadas. Vários estudos testaram modelos prognósticos baseados na web em diferentes populações. Em 2011 Hajage D, et al publicaram seus resultados sobre a validação externa de 'Adjuvant! Online', numa população francesa e holandesa13. A previsão foi, em geral, bem calibrada nos dados franceses. Mas houve discordância em alguns subgrupos de pacientes com tumores de alto grau e superexpressão de HER2. A adição do status HER2, índice mitótico e Ki67 melhorou significativamente as previsões. No conjunto de dados holandês, a sobrevida geral em 10 anos foi superestimada por 'Adjuvant! Online', particularmente em pacientes com menos de 40 anos de idade. Bhoopathy et al, em 2012, testaram esta ferramenta em uma população asiática e concluíram que, embora diferencie entre bom e mau prognóstico, superestima sistematicamente a sobrevida e requer adaptação antes do uso na população asiática14 .

O Predict é uma ferramenta on-line de prognóstico e benefício do tratamento desenvolvida no Reino Unido, usando dados de registro e sobrevida de câncer registrados pelo Eastern Cancer Registration and Information Center (ECRIC) para 5.694 mulheres diagnosticadas em East Anglia de 1999 a 2003.15O modelo foi validado em uma segunda coorte de 5.468 mulheres da West Midlands Cancer Intelligence Unit e está disponível online (www.predict.nhs.uk) fornecendo estimativas de sobrevivência de 5 e 10 anos e previsões de benefícios do tratamento. Wong et al, testaram a precisão preditiva do PREDICT V1.0 na população do Sudeste Asiático16. Havia 67% de pacientes chineses, enquanto 13% eram indianos. A idade média em seu estudo foi de 50 anos. Eles mostraram concordância na OS observada e prevista na maioria dos subgrupos, exceto para mulheres com menos de 40 anos de idade. Após revisões na literatura, para um melhor ajuste em vários grupos, o PREDICT V1.0 foi atualizado para a versão v2.0. V2.0 é equivalente a V1.0, mas a calibração de V2.0 melhorou em relação a V1.0 em pacientes diagnosticados com menos de 40 anos.17

Modelos preditivos multigênicos como OncotypeDx, MammaPrint, PAM50, EndoPredict são restritivos em seu uso devido ao alto custo, portanto, muitos oncologistas na Índia usam modelos matemáticos baseados na Web disponíveis gratuitamente, como o Adjuvant Online! ou PREDICT V2.0. No entanto, não há dados que sugiram a validade da predição usando esses modelos em pacientes indianos. Assim, propomos um estudo para validar a ferramenta em um ambiente de teste, antes de aconselhar seu uso na prática clínica.

Com o objetivo de comparar as estimativas de sobrevivência de 5 anos do Predict com o resultado observado de 5 anos do conjunto de dados TMC de mulheres indianas tratadas para câncer de mama operável.