sottotipi di carcinoma della mammella identificati con ... · dai nostri dati risulta che il...
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A. TrainaA. Traina11, R. Cusimano, R. Cusimano22, R. Amodio, R. Amodio22, M. Zarcone, M. Zarcone11, C. Dolcemascolo, C. Dolcemascolo11,,R. SunseriR. Sunseri22,N. Romano,N. Romano22.
1Registro Tumori specializzato della Mammella – Dipartimento di Oncologia, P.O. “M.Ascoli” ARNAS Civico Palermo.
2Registro Tumori della Provincia di Palermo – Dipartimento di Scienze per laPromozione della Salute “G. D’Alessandro”- Università degli Studi di Palermo
XIII RIUNIONE ANNUALE
ASSOCIAZIONE ITALIANA REGISTRI
TUMORI - AIRTUM
Siracusa, 6/8 Maggio 2009
Sottotipi di carcinoma della mammella
identificati con markers immunoistochimici:
dati del Registro Tumori specializzato
Mammella di Palermo e provincia, 2002-2004
Il cancro della mammella è una malattia
eterogenea caratterizzata da un ampio spettro di
variabili cliniche, patologiche e molecolari che
può rendere conto delle diverse risposte alle
terapie.
•PPer diversi anni la pratica clinica è stata guidata dai
risultati delle metanalisi e da una classificazione
esclusivamente morfologica del carcinoma della
mammella (in cui gli istotipi neoplastici più frequenti
sono il carcinoma duttale ed il lobulare).
•RRecentemente le scelte terapeutiche sono
influenzate dalle acquisizioni della biologia
molecolare e dal gene profiling.
Progress in laboratory diagnostic technologies for breast
cancer
1980ER LBA
1990sER immuno-
histochemistry
2001HER-2
FISH
2007MammaPrint
(DNA array)
2004OncotypeDX
(RT-PCR)
XIX c.Histology
??
Hierarchical clustering of 78 primary breast cancers and 4 normal breast tissue
Dendrogramma
“Alberi di unionetra i vari casi chesi assomigliano” (i.e: intensità di colore relativo ad un gene o a gruppi di geni)
5 differenti fenotipi
Profili di espressione genicaProfili di espressione genica IHC (IHC (immunoistochimicaimmunoistochimica))
Luminal-A ER+ e/o PgR+ HER2-
Luminal-B ER+ e/o PgR+ HER2+
Basal-like ER-, PgR- e HER2-
HER2-like ER-, PgR- e HER2+
Ricerche di “gene expression profiling” hanno permesso di
individuare alcuni sottogruppi molecolari con implicazioni
clinico-prognostiche e terapeutiche
Casi incidenti di cancro della mammella analizzati per sottotipi
IHC: dati del Registro Tumori specializzato Mammella di
Palermo e provincia, 2002-2004
2002 2003 2004 Total
Luminal A 285 264 336 885
Luminal B 36 93 57 186
Basal-Like 68 53 49 170
HER2+/ER- 16 21 22 59
Total 405 431 464 1300
Analisi effettuata su 1300/1985 casi incidenti 2002-2004
Casi incidenti di cancro della mammella analizzati per sottotipi IHC:
dati del Registro Tumori specializzato Mammella di Palermo e
provincia, 2002-2006
2002 2003 2004 2005 2006 TOTALE
Luminal A 285 264 336 339 310 1534 67.0 %
Luminal B 36 93 57 70 74 330 14.4 %
Basal-Like 68 53 49 73 48 291 12.7 %
HER2+/ER- 16 21 22 41 31 131 5.9 %
Nessuno dei quattro sottotipi è risultato associato con le diverse fasce di età alla
diagnosi
20-3940-44
45-4950-54
55-5960-64
65-6970-74
75-7980
HER2+/ER-
Basal-Like
B
A0
0,1
0,2
0,3
0,4
0,5
0,6
0,7
0,8
0,9
Pro
po
rtio
n o
f ag
e-s
pecif
ic in
cid
en
ce
Age category
IHC
typ
e
Estimated proportional incidence of breast cancer by immunohistochemical type
Palermo province, 2002-2004
Distribuzione dei sottotipi IHC per classi di età alla
diagnosi
Distribuzione dei sottotipi IHC per anno di incidenza
Anno di incidenza dei casi
2002 2003 2004
Luminal A 32.2% 29.8% 38%
Luminal B 19.4% 50% 30.6%
Basal-Like 40% 31.2% 28.8%
HER2+/ER- 27.1% 35.6% 37.3%
Si osserva che nessuno dei quattro sottotipi è risultato associato con l’anno di
incidenza (p= 0.2353)
Residenza
città prov
Luminal A
64.6% 35.4%
Luminal B 61.8% 38.2%
Basal-Like 61.8% 38.2%
HER2+/ER- 55.9% 44.1%
Non si osserva nessuna correlazione con la residenza (p=0.1496)
Distribuzione dei sottotipi IHC per residenza
Distribuzione dei sottotipi IHC per stato menopausale alla
diagnosi
Stato menopausale
Pre Post <10 Post>10
Luminal A 29.3% 23.4% 47.3%
Luminal B 35.5% 20.4% 44.1%
Basal-Like 24.7% 24.7% 50.6%
HER2+/ER- 30.5% 23.7% 45.8%
Non si osserva nessuna correlazione con lo stato menopausale (p=0.7937)
Distribuzione dei sottotipi IHC per età media alla diagnosi
n. casi Media Std Dev Minimum Maximum
Luminal A 885 59.46 13.77 22 96
Luminal B 186 56.90 13.51 24 84
Basal-Like 170 58.77 13.41 28 93
HER2+/ER- 59 57.25 12.37 32 78
Si osserva una significativa differenza nella distribuzione dei sottotipi IHC
rispetto all’età media alla diagnosi (p=0.03), con una media di età maggiore nel
sottotipo Luminal A (59.5 anni) rispetto agli altri sottotipi (57.7 anni)
Coinvolgimento linfonodale Stadio TNM
Luminal Type
N0 N1 N2 N3 NA I II III IV NA
Luminal ALuminal A50.6 36.7 2.3 1.7 8.7 35.7 42.0 11.4 4.3 6.6
Luminal BLuminal B35.5 48.4 4.3 2.1 9.7 21.5 53.8 12.4 5.9 6.4
Basal-LikeBasal-Like52.3 38.2 1.8 1.2 6.5 31.2 41.2 12.3 10.0 5.3
HER2+/ER-HER2+/ER-37.3 49.1 1.7 3.4 8.5 23.7 47.5 13.5 8.5 6.8
p-value 0.037 0.044
I quattro sottotipi IHC differiscono significativamente per la presenza di
metastasi linfonodali e stadiazione coerentemente con un migliore profilo
di prognosi alla diagnosi per il sottotipo Luminal A.
Correlazioni significative tra i sottotipi ICH e le caratteristiche cliniche (1).
Correlazioni significative tra i sottotipi ICH e le caratteristiche cliniche (2).
NPI Grado istologico
Luminal TypeGood Moderate Poor NA G1 G2 G3 NA
Luminal ALuminal A 34.7 18.4 28.0 18.9 11.5 49.7 29.6 9.2
Luminal BLuminal B 21.5 20.4 46.3 11.8 4.3 42.5 49.5 3.7
Basal-LikeBasal-Like 24.7 17.6 36.5 21.2 2.4 35.9 47.6 14.1
HER2+/ER-HER2+/ER- 13.6 20.3 47.5 18.6 0.0 32.2 66.1 1.7
p-value < 0.0001 < 0.0001
I quattro sottotipi IHC differiscono significativamente per NPI e Grading
coerentemente con un migliore profilo di prognosi alla diagnosi per il
sottotipo Luminal A.
NOTTINGHAM PROGNOSTIC INDEX (NPI)
Tumor Size (cm) x 0.2 = points
Tumor Grade*: from 1 (better) to 3 (worse) = points
Axillary Lymph Nodes: negative nodes = 1 point;
positive nodes, 1 to 3 positive = 2 points;
positive nodes, >3 = 3 points
Total NPI points = Size + grade + lymph-node
80% OS @ 15 yrsif NPI
<3.65 sum *
42% OS @ 15 yrsif NPI
3.65-4.5 sum *
13% OS @ 15 yrsif NPI
>4.5 sum *
Conclusions:as to need foradjuvant CT
need is doubtfulchemo neededMAY BENEFIT
with CT
Groups
*by whatever system
good moderate poor
* Valori soglia desunti dallo studio IMPATTO
Conclusioni Abbiamo visto come i dati di un registro ad alta
risoluzione possono essere utilizzati per identificarespecifici sottotipi di carcinoma mammario allo scopo dimigliorare la prognosi attraverso l’ottimizzazione deitrattamenti.
Dai nostri dati risulta che il sottotipo luminal di tipo Aè quello più comune ed è associato con un profilo dimigliore prognosi alla diagnosi; inoltre, insieme alsottotipo luminal B, è associato alla miglioresopravvivenza.
I sottotipi basal-like e HER2+/ER- hanno un profilopiù aggressivo ed una minore sopravvivenza,coerentemente con i dati ottenuti con la metodica delmicroarray.
Progress in laboratory diagnostic technologies for breast
cancer
1980ER LBA
1990sER immuno-
histochemistry
2001HER-2
FISH
2007MammaPrint
(DNA array)
2004OncotypeDX
(RT-PCR)
XIX c.Histology
??