con valor pronóstico en cáncer de mama con RH negativos · 2013-01-13 · Desarrollo de un perfil...
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Desarrollo de un perfil de 5 genes Desarrollo de un perfil de 5 genes con valor pronóstico en cáncer de mama con RH negativos E. Espinosa 1 , I. Sánchez Navarro 2 , A. Gámez Pozo 2 , A. Lamarca 1 A Pinto 1 E Ciruelos 3 J A Fresno Vara 2 Lamarca , A. Pinto , E. Ciruelos , J.A. Fresno Vara H. La Paz 1 , INGEMM 2 (IdiPAZ), H. Doce de Octubre 3 (i+12) H. La Paz , INGEMM (IdiPAZ), H. Doce de Octubre (i+12)
Transcript of con valor pronóstico en cáncer de mama con RH negativos · 2013-01-13 · Desarrollo de un perfil...
Desarrollo de un perfil de 5 genesDesarrollo de un perfil de 5 genes con valor pronóstico en cáncer de p
mama con RH negativos
E. Espinosa1, I. Sánchez Navarro2, A. Gámez Pozo2, A. Lamarca1 A Pinto1 E Ciruelos3 J A Fresno Vara2Lamarca , A. Pinto , E. Ciruelos , J.A. Fresno Vara
H. La Paz1, INGEMM2 (IdiPAZ), H. Doce de Octubre3 (i+12)H. La Paz , INGEMM (IdiPAZ), H. Doce de Octubre (i+12)
IntroducciónIntroducción
Cá d RH• Cáncer de mama RH‐– QT adyuvante es estándar
– ¿Quién se beneficia de la QT?
• Perfiles génicosPerfiles génicos– Desarrollados en RH+
• Objetivo: encontrar perfil relacionado con supervivencia libre de metástasis en RH‐ptratado con QT adyuvante
Material y métodos (1)Material y métodos (1)
• Tumor• Tumor– Ductal infiltrante
– Ambos RH negativos
• TratamientoTratamiento– Tumorectomía + RT o mastectomía
QT d t– QT adyuvante
• Seguimiento 8 años
• Muestra disponible en parafina
Material y métodos (2)Material y métodos (2)• Aislamiento del ARN
• RT‐qPCR: plataforma TaqMan Arrays– Genes seleccionados de la literaturaGenes seleccionados de la literatura
• Normalización de datos
V lid ió d fi• Validación de ensayos en parafina
• Selección de los que mejor correlacionan con supervivencia libre de metástasis
• Construcción del perfil– Método supervisado de componentes principales
– Validación interna y con series de la literaturay
Resultados (1)N=65 N %
<50Edad
<50 17 26
>50 48 74
1 22 34T
1 22 34
2 43 66
0 39 60N
0 39 60
1 26 40
1 2 3
Grado 2 6 9
3 55 84
RecidivaNo 48 74
Sí 17 26
Resultados (2)( )5-gene Score DMFS (n=65)
100Low Risk
5-gene ER- (2sets)
80
100High Risk
Low Risk
20
40
60
80 High Risk
p = 0.0002
HR = 6.746(2.45 to 18.54)
% D
MFS
20
40
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% D
MFS
0 30 60 90 120 150 1800
39 38 36 27 12 2
Months
Patients at risk
0 60 120 180 240 3000
79 56 27 11
62 34 17 5Patients at risk
Months
26 21 18 8 4 2
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Low Risk
5-gene N- (n=39)
80
100Low Risk
20
40
60
80Hish Risk
p=0.0172
% D
MFS
HR = 5.091(1.33 to 19.43)
20
40
60
80High Risk
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% D
MFS
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0 30 60 90 1200
11 11 11 8 4
Months
Patients at risk
0 30 60 90 120 1500
25 25 23 17 8 2
14 14 13 7 5 2
Patients at risk
Months
15 12 8 5 214 14 13 7 5 2
Resultados (2)( )5-gene Score DMFS (n=65)
100Low Risk
5-gene ER- (2sets)
80
100High Risk
Low Risk5-gene Score DMFS (n=65)
20
40
60
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MFS
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% D
MFS
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100
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Months
Patients at risk
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62 34 17 5Patients at risk
Months
40
60
High Risk
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MFS
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80
100Low Risk
0
20
HR = 6.746(2.45 to 18.54)
%
20
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60
80Hish Risk
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MFS
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% D
MFS
HR = 3.387(0.79 to 14.53)
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Months
P i i k0 30 60 90 120
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Patients at risk
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Patients at risk
Months
39 38 36 27 12 2
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Patients at risk
15 12 8 5 214 14 13 7 5 2
Resultados (2)( )5-gene Score DMFS (n=65)
100Low Risk
5-gene ER- (2sets)
80
100High Risk
Low Risk5-gene N+ (n=26)
20
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MFS
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MFS
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100
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Months
Patients at risk
0 60 120 180 240 3000
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Months
40
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MFS
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20
40
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80Hish Risk
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MFS
HR = 5.091(1.33 to 19.43)
20
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MFS
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11 11 11 8 4
Months
Patients at risk
0 30 60 90 1200
11 11 11 8 4
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Patients at risk
0 30 60 90 120 1500
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14 14 13 7 5 2
Patients at risk
Months15 12 8 5 2
15 12 8 5 214 14 13 7 5 2
Resultados (2)( )5-gene Score DMFS (n=65)
100Low Risk
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Patients at risk
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14 14 13 7 5 2
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Resultados (2)( )5-gene Score DMFS (n=65)
100Low Risk
5-gene ER- (2sets)
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Months
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0 60 120 180 240 3000
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62 34 17 5Patients at risk
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40
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MFS
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MFS
HR = 5.091(1.33 to 19.43)
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MFS
HR = 3.387(0.79 to 14.53)
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62 34 17 5Patients at risk
Months
0 30 60 90 1200
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Months
Patients at risk
0 30 60 90 120 1500
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14 14 13 7 5 2
Patients at risk
Months
15 12 8 5 214 14 13 7 5 2
DiscusiónDiscusión• Puntos débilesPuntos débiles
– Tamaño de la muestra
h l d ó– No hay validación externa
– No para triple negativo
• Puntos fuertesPocos genes– Pocos genes
– Técnica fiable, a partir de parafina
• Utilidad– Identificar a pacientes que no se curan con QTIdentificar a pacientes que no se curan con QT
ConclusionesConclusiones
• Un perfil de 5 genes, determinado por RT‐qPCR, puede identificar a las pacientes con q , p pcáncer de mama RH‐ que tienen una alta probabilidad de curarse con quimioterapiaprobabilidad de curarse con quimioterapia estándar.
• Son necesarios estudios de validación.
• Financiado por FIS 07/90274
