Biomarqueurs en Cancérologie Exemples des CBNPC

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1 ERI3 Cancers & Populations Biomarqueurs en Cancérologie Exemples des CBNPC Gérard Zalcman Service de Pneumologie & ER3 Inserm «Cancers et Populations» Université de Caen-Basse Normandie

2 La dissection moléculaire des cancers

3 Biomarqueurs pronostiques et prédictifs Qu est ce qu un marqueur prédictif? Marqueur permettant de prédire l efficacité d un traitement sur une pathologie À ne pas confondre avec marqueur pronostique : marqueur permettant de prédire les caractéristiques évolutives propres d une pathologie. stade TNM Score histo-pronostique Un marqueur pronostique peut être aussi un marqueur prédictif d efficacité erbb2: mauvais pronostic, survie prolongée sous herceptin (cancers du sein) RO+: meilleur pronostic, efficacité des anti-oestrogènes Mut EGFR: bon pronostic, survie prolongée sous TKI EGFR (CBNPC) expression ERCC1: bon pronostic, inefficacité de la chimio adjuvante des CBNPC Plus que la prédictivité de la réponse...la prédictivité de la SURVIE

4 Les Cancers Bronchiques Non à Petites Cellules (CBNPC) : Le profil moléculaire des patients ou de la tumeur peut-il permettre d adapter la prise en charge? Patients with the same diagnosis Patients présentant la même maladie «répondeurs» Traitement de référence «répondeurs» Mais toxicité du traitement «non répondeurs» Gandara R, et al. J Clin Oncol, 2007: Abst 7500 traitement «à la carte»

5 Les Cancers Bronchiques Non à Petites Cellules (CBNPC) : Des marqueurs biologiques peuvent-ils guider les choix thérapeutiques? En prédisant l efficacité d un traitement sur une pathologie (= marqueur prédictif) et/ou En prédisant les caractéristiques évolutives propres d une pathologie (=marqueur pronostique) Nb : un marqueur peut être à la fois prédictif et pronostique

6 Le but ultime pour le patient du 21 ème siècle?

7 Les essais japonais de TKI en 1 ère ligne c/o les patients avec mutation de l EGFR N=198 Patients CBNPC Première ligne EGFR muté (19-21) PS y NEJ002 Gefitinib 250 mg/j Carboplatine AUC 6 Paclitaxel 200 mg/m 2 / 21 j WJTOG 3405 Gefitinib 250 mg/j Cisplatine 80 Docetaxel 60 /21 j Objectifs Principal SSP (supériorité) Secondaires Survie globale, RO, QoL, symptômes liés à la maladie Toxicités et Tolérance Maemondo et al, NEJM 2010 Objectifs Principal SSP (supériorité) Secondaires Survie globale, RO, Toxicités et Tolérance FISH N=175 Mitsudomi T et al, Lancet Oncol 2009

8 Les essais japonais de TKI en 1 ère ligne c/o les patients avec mutation de l EGFR NEJ002 WJTOG 3405 HR=0,36 HR=0,49 Gefitinib Carbo-TXL SSP 10.8 mois 5.4 mois Analyse intermédiaire: Inclusions arrêtées au bout de 198 patients Objectif statistique atteint Gefitinib CDDP-TXT SSP 9.2 mois 6.3 mois Maemondo et al, NEJM 2010 Mitsudomi T et al, Lancet Oncol 2009

9 RO% RO% RO% RO% Probabilité de SSP Probabilité de SSP Probabilité de SSP Probabilité de SSP Gefitinib vs. CT première ligne c/o CBNPC mutés EGFR HR (95% CI) = 0.48 (0.36, 0.64) p< HR (95% CI) = 0.61 (0.308, 1.221) p= HR (95% CI) = 0.36 (0.25, 0.51) p< HR(95%CI)=0.49 ( ) P< mois IPASS mois jour 40 mois s First-SIGNAL NEJ002 WJTOG p< p=0.002 p<0.001 p< ,2 47,3 IRESSA (n=132) C/P (n=129) ,6 37,5 IRESSA (n=26) G/P (n=16) Mok et al ; Lee et al ; Kobayashi et al. 2009, Mitsudomi T et al ,5 29 IRESSA (n=98) C/P (n=100) ,1 32,2 IRESSA (n=58) C/D (n=59)

10 ...and last but not least! L essai chinois OPTIMAL (ESMO 2010) : Gem-carbo vs. Erlo HR for progression =0,16!...en attendant EURTAC en Europe (ASCO 2011)

11 2105 NSCLC patients in 129 institutions in Spain screened for EGFR mutations by a central laboratory (2060 paraffin embedded pathological blocks and 45 fresh specimens). Laser microdissection, PNA clamp, PCR-based allele specific Assay

12 14 months median PFS % ORR % DCR Meilleure réponse associée avec: mutation de l exon 19 (OR, 3,08; IC 1,63 5,81; p=0,001) âge de 61 à 70 ans (OR, 2,55; IC 1,32 4,96; p=0,006) 27 months median OS ERLOTINIB

13 Le premier biomarqueur des CBNPC métastatiques en routine: mutations activatrices de l EGFR Les TKI de l EGFR: une révolution pour 15% des patients Les TKI aux mutés, la chimio aux sauvages! 27 mois 12 mois Femmes Non fumeuses AdénoK Courtesy Pr. JL Pujol

14 La France en avance... Les 28 plates-formes régionales de génétique moléculaire: financées à hauteur de 1,7 M

15 Nombre de patients Activité EGFR pour les trois premiers trimestres 2010 sur les plates-formes régionales Recherche des mutations de l'egfr dans le cancer du poumon Activité trois premiers trimestres 2010 nb patients Activité médiane 324 Activité min 115 Activité max Trois premiers trimestres % de cas de CBNPC prévalents en 2010 F. Nowak, INCA

16 % de mutations et de résultats non interprétables Diagnostic moléculaire EGFR pour tous! Répartition du % de mutations entre les plateformes % de mutations % de résultats non interprétables % global 10,6% 5,8% % minimum 6,3% 1,0% Répartition du % de résultats non interprétables % maximum 16,7% 22,6% Caen: Multiplex ASO PCR 11,8% 3,4% de NI dédommagement des cabinets d ACP pour le désarchivage des lames Délai médian : 10 jours à compter de la date d arrivée du prélèvement dans la plateforme F. Nowak, INCA

17 Utilisation des facteurs prédictifs et pronostiques. Situation métastatique vs. adjuvante & néo-adjuvante Biopsies Pièces opératoires Marqueurs de pronostic : micropuces ou association de marqueurs, BT3... Marqueurs prédictifs de réponse/survie : ERCC1, p27, MSH2, RASSF1A...TS?

18 Comment valider un biomarqueur prédictif? 1- Règler les problèmes techniques: le test doit être validé sur de larges études rétrospective, en situation d utilisation de routine - paraffine vs. congélation - Biopsie/cyto vs. pièce opératoire (controle histo ++++ : % cellules tumorales) - Technique spécifique d allèle (PNA, snap-shot, MASO, ARMS...) vs. séquençage IHC: - Ac monoclonal vs. polyclonal - lots équivalent (dilution, stabilisateur, stabilité dans le temps, conservation) - T+ internes (macrophages, fibres musc., nerfs, cell. Épith. normale..) - lecture du résultat standardisée (T-, T+ dans chaque série, cellules & lames test) - scoring: H-score vs. % cellules, nb de champs, TMA vs. lame entière - variabilité inter-observateur, intra-observateur, courbe d apprentissage Faux positifs, Faux négatifs: validation par autre technique...elle-même validée! (qrt-pcr, FISH)

19 Comment valider un biomarqueur prédictif? 2- Règler les problèmes méthodologiques Comment exprimer le résultat? - variable continue? - distribution de la variable - definition du cut-off: premier quartile Q1 médiane Q2 Non réponse troisième quartile Q3 Réponse Distribution de la réponse au Tt Selon la distribution du marqueur H-score

20 Comment valider un biomarqueur prédictif? Sensibilité Spécitificité Courbes ROC: Receiver Opératoing Caracteristics suppose de définir un gold standard!!

21 Comment valider un biomarqueur prédictif? 3- Validation statistique du biomarqueur : Test d interaction pour la prédictivité analyse multivariée avec l ensemble des variables...qui font sens! correction pour analyses multiples (Bonferroni, Hochberg) procédure de sélection des variables (p<0,2; backward...) Validation interne: training set/ validation set re-sampling: Bootstrap (stabilité, qualité discriminante du modèle (index d Harrell/ c-index...) reproductibilité, apport du biomarqueur par rapport aux variable cliniques) VALIDATION EXTERNE : 0,5: prédiction au hasard! 0,7-0,8: prédiction acceptable 0,8-0,9: prédiction excellente 0,9-1: remarquable cohortes multiples géographiquement divergentes de malades homogènes +++ laboratoires différents avec technique identique

22 Comment valider un biomarqueur prédictif? Check-list: Recommendations for Marker studies REMARK guidelines JCO, JNCI, BJC, CCR, Annals Oncol. 2005

23 Survie cumulée Situation adjuvante A 7,5 ans de suivi, perte du gain lié à la chimiothérapie adjuvante The IALT, NEJM 2004 Chimiothérapie p<0.03 HR = 0,86 [0,79-0,98] Contrôle Effet faible S estompant avec le temps Quels patients? Années T. Le Chevalier ASCO 2008, abstr. 7507

24 IALT-Bio ERCC1 : Situation adjuvante Immunohistochimie ERCC1 - ERCC1 + Olaussen KA, NEJM Niedernhofer, NEJM 11 Oct 2007

25 Role ERCC1 in the Nucleotide Excision Repair pathway (NER) Bulky DNA lesions: - Radiation - Chemicals (CDDP) - protein addition

26 Matériel Tous les centres IALT 1867 patients Centres IALT > 10 patients 1045 pts 867 blocs reçus 783 NSCLC exploitables après revue ana-path. 768 pts inclus dans le tissue micro-array (TMA) REMARK: Les 768 sont représentatifs des Mais aussi des 1867?? ASCO D après Fouret P et al., abstract 75002

27 ERCC1 facteur prédictif : survie et chimio. à base de CDDP Olaussen KA, NEJM 2006

28 ERCC1 facteur prédictif : survie et chimio. à base de CDDP Olaussen KA, NEJM 2006 pronostic

29 ERCC1 facteur prédictif : survie et chimio. à base de CDDP Olaussen KA, NEJM 2006 non prédictif?

30 ERCC1 facteur prédictif : survie et chimio. à base de CDDP +25% Olaussen KA, NEJM 2006

31 ERCC1 facteur prédictif : survie et chimio. à base de CDDP Olaussen KA, NEJM 2006 Test d interaction

32 ERCC1 facteur prédictif : survie et chimio. à base de CDDP Olaussen KA, NEJM 2006 Test d interaction

33 Analyse ERCC1 ERCC1 facteur prédictif : survie et chimio. à base de CDDP + -

34 IALT-bio..encore Filipits, JCO 2007

35 Cycle cellulaire : valeur pronostique? NON! Filipits, JCO 2007

36 IALT-bio..encore p27 neg p27 negative tumors 50% 5y OS IHC p27 prédictive d une meilleure survie sous chimio lorsque négative + 18% de survie à 5 ans p27 pos Test d interaction: p=0,02 p27 positive tumors 41% 5y OS Filipits, JCO 2007

37 IALT-bio..toujours! Méthodes Immunohistochimie MSH2 : Ac monoclonal de souris MSH2 élevé FE11 (Calbiochem) Evaluation en combinant l intensité du marquage nucléaire MSH2 bas Le % de cellules tumorales positives H-scores ASCO D après Kamal et al. CCR 2010

38 Analyse de la survie globale End-point: données de survie globale à long terme avec une médiane de suivi de 7.5 ans IALT-Bio Cox modèle ajusté sur Les facteurs utilisés dans la stratification de la randomisation Les facteurs prognostiques, Cliniques et histologiques Facteurs corrélés aux niveau d expression de MSH2 REMARK: Correction pour analyses multiples? (Bonferroni-Holm? Hochberg?) «...the estimated power to detect a 20% difference in the survival benefit at 5 years, given the enrollment of 800 patients, was 66% (with a two-sided alpha level of 0.01). Such a design has the ability to address the predictive value of 25 markers.» Olaussen, NEJM 2006 ASCO D après Kamal et al. CCR 2010

39 Survie globale en fonction du traitement et des taux de MSH2 Bras chimiothérapie Bras contrôle Survie Médiane Médiane Survie HR (95%CI) P MSH2 bas (n=416) 58 mois 42 mois 0.76 ( ) 0.03 MSH2 élevé (n=257) 49 mois 58 mois 1.12 ( ) 0.48 HR (95%IC) 0.99 ( ) 0.66 ( ) - - P * * Interaction test La chimiothérapie permet un gain de 16 mois en survie globale (+27%) chez les patients ayant un MSH2 bas ASCO D après Kamal et al. CCR 2010

40 Overall survival MSH2 416 Patients avec une tumeur MSH2-négative 257 Patients avec une tumeur MSH2-positive Survie globale 100% 100% 80% Chimiothérapie (131 décès) Survie médiane : 4,8 ans 80% Contrôle (75 décès) Survie médiane : 4,8 ans 60% 60% 40% 40% 20% p=0,03 Contrôle (130 décès) Survie médiane : 3,5 ans 20% p=0,48 Chimiothérapie (83 décès) Survie médiane : 4,1 ans No. à Risque 0% Années Chimiothérapie Contrôle % Années ASCO D après Kamal et al. CCR 2010

41 Predictive value of MSH2 compared with ERCC1? Subanalysis of 658 patients for which both markers were available Updated data set (7.5 years median follow-up) (16ème analyse de sous-groupe...) ASCO D après Kamal et al. CCR 2010

42 Results Chemotherapy versus control Interaction chemotherapy * marker HR 95%CI P value P value MSH Low to High to ERCC Low to High to MSH2 and ERCC1 had equal predictive value? ASCO D après Kamal et al. CCR 2010

43 Overall survival Overall survival Overall survival in patients with low ERCC1 tumors Low MSH2/ low ERCC1 (250 pts) 100% High MSH2/ low ERCC1 (104 pts) 100% 80% 80% Chemotherapy (29 deaths) 60% Chemotherapy (81 deaths) Median survival : 4.6 years 60% Median survival : 6.4 years 40% 40% Control (28 deaths) 20% p=0.01 Control (81 deaths) Median survival : 2.8 years 20% p=0.70 Median survival : 5.1 years 0% % No. at Risk Years No. at Risk Years Chemotherapy Chemotherapy Control Control Gain of 21 months of OS from chemotherapy ASCO D après Kamal et al. CCR 2010 No gain of OS from chemotherapy

44 Overall survival Overall survival Overall survival in patients with high ERCC1 tumors Low MSH2/ high ERCC1 (154 pts) 100% High MSH2/ high ERCC1 (150 pts) 100% 80% 80% Chemotherapy (46 deaths) 60% Median survival : 5.7 years 60% Control (45 deaths) Median survival : 4.7 years 40% Control (44 deaths) Median survival : 4.6 years 40% 20% p= % p=0.19 Chemotherapy (54 deaths) Median survival : 3.3 years No. at Risk Chemotherapy Control 0% Years % Years No. at Risk Chemotherapy Control No gain of OS from chemotherapy No gain of OS from chemotherapy ASCO D après Kamal et al. CCR 2010

45 Tableau résumé des Hazard Ratios avec 1 ou 2 marqueurs Chimiothérapie versus contrôle Interaction chimio * marqueur(s) Marqueur HR (95% CI) P value P value ERCC1 bas 0.73 (0.55 to 0.96) MSH2 bas 0.75 (0.58 to 0.98) MSH2 bas/ ERCC1 bas 0.65 (0.47 to 0.91) Réduction de 35 % du HR dans le bras chimiothérapie ASCO D après Kamal et al. CCR 2010

46 b-tubuline : Agents tubulo-affins b-tubulin is a component of mitotic spindle

47 Internal positive controls : nerves & endothelial cells 0 X 40 1 X 40 Paclitaxel Resistance b-tubulin 3 mrna in A549 sub-clones cells (Kavallaris JCI 1997) 2 X 40 3 X 40 Intensity x % of tumoral stained cells = 0, lack of any staining = 1, low staining compared with internal control = 2, intermediate staining compared with internal control G. Zalcman et al. ASCO 2009 = 3, strong staining compared with internal control Continuous variable, range : 0-300

48 b-tubuline : situation adjuvante b-tubulin expression Bras contrôle Bras chimio vino PFS High BT3 High BT3 - + OS High BT3 High BT3 Séve P, Clin Can Res 2007 Effet pronostique...pas prédictif

49 LACE-bio (1) : la bêta-tubuline 3 est un marqueur de mauvais pronostic patients % Validation externe HR = 1,27 ; IC 95 = 1,07-1,51 ; p = 0,008 (test d hétérogénéité : p = 0,71) 60 Cut-off= mediane H-score 40 Nombre de patients à risque Temps après randomisation (années) Faible marquage bêtatubuline 3 Fort marquage bêtatubuline WCLC D après Reiman T et al., CCR 2011 in press

50 LACE-bio (2) : mais ne constitue pas un marqueur prédictif Survie globale dans le bras chimiothérapie contre le bras contrôle selon le statut de la bêtatubuline 3 Catégorie n HR HR (IC 95 ) ANITA Bêtatubuline 3 faible Bêtatubuline 3 élevée ,32 (0,65-2,68) 0,67 (0,34-1,32) Test d interaction BT 3/traitement HR = 0,50 (0,19-1,32) p = 0,16 IALT Bêtatubuline 3 faible Bêtatubuline 3 élevée ,09 (0,82-1,45) 0,79 (0,59-1,06) HR = 0,73 (0,49-1,08) p = 0,11 JBR.10-2 Bêtatubuline 3 faible Bêtatubuline 3 élevée ,18 (0,28-4,97) 3,38 (0,78-14,6) HR = 2,87 (0,38-21,7) p = 0,31 CALGB Bêtatubuline 3 faible Bêtatubuline 3 élevée ,81 (0,42-1,56) 0,94 (0,56-1,58) HR = 1,17 (0,51-2,69) p = 0,71 0,2 En faveur du bras chimiothérapie 1 5 En faveur du bras contrôle Test pour l égalité des interactions : p = 0,42 WCLC D après Reiman T et al., CCR 2011 in press

51 Expression de la bêta-tubuline 3 dans l essai de chimiothérapie périopératoire IFCT-0002 GP : PC : CT périopératoire CT préopératoire GEM : mg/m 2, J1 et J8, x 3 sem. CDDP : 75 mg/m 2, J1, x 3 sem. PAC : 200 mg/m 2, J1, x 3 sem. CARBO : ASC 6, J1, x 3 sem. CBNPC de stades I-II Répondeurs GP1 GP2 É V GP3 GP4 PC1 PC2 A L U PC3 Répondeurs PC4 I GP1 GP2 A T GP3 GP4 PC1 PC2 O N PC3 PC4 528 patients inclus (le dernier en décembre 2005) Suivi médian=5 ans 412 IHC bêta-tubuline 3 Sur pièce opératoire, postchimiothérapie WCLC D après Levallet G et al., in revision

52 p (non response) IHC TUBB3: variable continue / Dichotomisation Probability of non-response to neoadjuvant chemo taking account for bt3 IHC score: a non-linear relationship... 0,6 0,5 0,4 0,3 0,2 0, b-tubuline 3 Score Leading to a possible dichotomization: bt3=0 vs. bt3>0

53 Temps médian de survie sans progression divisé par deux! bt3=0 bt3>0 SSP médiane = 30.6 mo. vs mo. p = HR ajusté = 1,41 95% IC (1,01-1,98) p= 0,044 Ajustement sur l histologie, nb de cycles, T & stade WCLC D après Levallet G et al., in revision

54 1 an de différence de survie entre les deux groupes bt3=0 Median OS = 71.7 mo. vs. >84 mo. p = HR = 1,58 ; IC 95 : 1,11-2,25 ; p = 0,011 (différence absolue OS > 16%) bt3>0 HR ajusté = 1,69 95% IC (1,10-2,61) p= 0,035* Ajustement sur l histologie, nb de cycles, T & stade * p corrigé pour des analyses multiples (méthode Hochberg) WCLC 2009 D après Levallet G et al., in revision

55 ... mais TUBB3 n est pas un facteur prédictif de survie (paclitaxel contre gemcitabine) : Anti-tubulin (paclitaxel) and b-tubulin 3 expression: interaction test There was no significant interaction between b-tubulin 3 status and treatment assignment in predicting PFS or OS in IFCT-0002 trial PFS: Interaction test p= 0.69 HR * varying from 0.94 for IHC score=0 to 1.06 for IHC score=300 OS: Interaction test p= 0.64 HR * varying from 0.84 for IHC score=0 to 1.01 for IHC score=300 * Paclitaxel vs gemcitabine

56 BIO-IFCT 0002: Univariate analysis for non response to chemotherapy Modèle multivarié (ajusté sur le tabac): R R yes 1,46 K-Ras mut IC95% [1,15-1,86] p=0,0022 no 1 Mais aucun effet sur la survie!!!

57 Progression-free survival (%) BIO-IFCT 0002: Progression-Free Survival according to RasSF1A promoter methylation Median PFS = 16.7 months vs months HR= 2.02 [ ] p = wt PFS presque divisée par 4! WCLC Zalcman G et al., abstract D methylated Months Adjusted HR = 1.88 [ ] p* = (adjustment for histology, nb of cycles, T & stage) 72 84

58 PFS (%) PFS (%) BIO-IFCT 0002: predictive value of RASSF1A promoter gene methylation Interaction test: p* = * Correction for multiple analyses (Hochberg method) 100 RASSF1A wt 100 RASSF1A methylated Gemcitabine HR = 0.55 [ ] 40 Paclitaxel 40 Paclitaxel HR = 1.32 [ ] Months 60 Adj. HR = 1.52 [ ] p = Gemcitabine Months 60 Adj. HR = 0.47 [ ] p = (adjustment for histology, nb. of cycles, T & stage) 72 Median OS of RASSF1Amet patients treated by Gem: 30.0 months Median OS of RASSF1Amet patients treated by Pac: 70.0 months WCLC Zalcman G et al., abstract D8.1

59 Overall survival (%) BIO-IFCT 0002: Overall Survival according to RasSF1A and DAPK promoter methylation RASSF1A DAP-K 100 HR= 2.13 [ ] p = HR= 0.56 [ ] p = wt methylated wt 20 0 methylated Survie globale divisée par 3! Months Months Median OS = 32.9 mo vs. >84 mo Median OS = 66.5 vs. >84 mo Adj. HR = 2.01 [ ] p* = Adj. HR = 0.61 [ ] p = p* = 0.12 (adjustment for histology, nb of cycles, T & stage) WCLC Zalcman G et al., abstract D8.1

60 Bio-IFCT 0002: definition of prognosis groups for OS by stepwise Cox regression D A P K Code couleur des 3 groupes de patients wt meth RassF1A wt meth Overall survival (%) WCLC Zalcman G et al., abstract D Months 60 p= Validation Bootstrap 84 Median OS Adj. HR (95%CI) p >84 1 > ( ) ( )

61 expression Gene expression profiling mrna Extraction cdna fluorescent probing cell Chip Hybridization with probed cdna mrna cdna Probe gene 3 hybridization Probe gene 2 Gene 1 Gene 2 Gene 3 Quantification of the results Probe gene 1

62 Micropuces: Validation RT-QPCR Chen HS, NEJM Jan 2007

63 La puce Metagene TM Pottti A et al. N. Engl. J. Med. 2006, 355:

64 Stratégie thérapeutique basée sur la génomique dans les stades I Étude du profil génomique (puce affymetrix) comme prédictif de la rechute métastatique Définition d un profil prédictif (index metagene) de la rechute sur une population test de 89 patients (50% rechute avant 2,5 ans et 50% sans rechute à 5 ans) = en fait marqueur PRONOSTIQUE! Essai randomisé: seule façon de prouver une valeur prédictive (test d interaction profil/ bras thérapeutique) Profil métagène identifiant dans le stade Ia et le stade des sous-groupes de survie équivalent au stade IIb/IIIa ASCO D après J Nevins et al., abstract 7026 actualisé

65 «Science sans conscience n est que ruine de l âme» Problème: 90 patients déjà randomisés dans l essai prospectif du CALGB!!! La leçon de REMARK: il n y a jamais trop de validations face au hasard!

66 133 specimens de JBR10 (sur 482 patients inclus dans l essai) 63 obs 71 adjuvant Puce Affymetrics Signature de 15 gènes

67 15-gene signature prognostic value OBS, All patients OBS, stage II patients OBS, stage IB patients

68 Validation externe : 4 cohortes différentes Director s challenge consortium adénok Duke University University of Michigan, squamous cell cancers Netherlands NCI

69 High risk patients AdJ. Interaction Test< 0,01 puce Low Risk patients High risk patients qrt-pcr Low Risk patients Adj. Interaction Test= 0,025

70 Early stage NSCLC : Prognostic markers Reference Marker Trial N OS Fouret 2009 MSH2 IALT 768 HR 0.66; p=0.01: high Olaussen 2006 ERCC1 IALT 761 HR 0.66; p=0.009: high Filipits 2007 MRP2 IALT 782 HR=1.37; p=0,07: high Tsao 2007 P53 expression JBR HR=1.89; P=0.03: high Sève 2007 b-tubulin3 JBR HR=1.72; P=0.04: high Zalcman 2008 RassF1A methyl. IFCT HR=2.13, p=0.0013: methyl Zalcman 2009 b-tubulin3 IFCT HR=1.69, p=0.035: high Zhu gene signature JBR HR=15.02, p<0.001 : high risk Mascaux& Zalcman mir signature IFCT HR=0.445 Embargo ASCO 2011 p=0,0002: 3mIR+

71 Early stage NSCLC : Predictors of adjuvant or neoadjuvant chemotherapy benefit Reference Marker Trial N Kamal 2010 MSH2 IALT 768 HR 0.76; p=0.03: low HR 1.12; p=0.48: high Interaction=0.06 MSH2+ERCC1 658 HR 0.65; p=0.01 both low HR 1.32; p=0.19 both high Interaction=0.02 Olaussen 2006 Kamal 2010 ERCC1 IALT 658 HR 0.73; p=0.03: low HR 1.11; p=0.49: high Interaction=0.04 Filipits 2007 p27 IALT 778 HR 0.66; p=0.06: neg HR 1.091; p=0.54: pos Interaction=0.02 Tsao 2007 P53 expression JBR HR 0.54; p=0.03: pos HR 1.40; p=0.26: neg Interaction= 0.02 Zalcman 2008 RassF1A méthyl IFCT-0002* 208 HR** 0.47; p=0.042 methyl: **PFS HR 1.52 ; p=0.076 unmethyl Interaction= Zhu gene signature JBR HR 0.33; p<0.01 HR 3.67; p=0.013 Interaction=0.001 * IFCT-0002: neo-adjuvant pacli vs gem

72 Mammaprint FDA registration for clinical use in early breast cancer Prognostic profile Feb N Engl J Med, Vol 347 (25), 2002

73 Valeur pronostique: Tt adjuvant c/o patientes à faible risque de récidive? 50% 10y OS 96% 10y OS Début : 2007 Oct. 2010: 4535 patientes incluses 96 centres, 9 pays Européens Goal: increase OS of high-risk patients

74 En Conclusion AMM conditionnées EGFR mut: CBNPC (TKI) ALK-EML4: CBNPC (ATU crizotinib) ErbB2: sein (herceptin, lapatinib) c-kit mut: LMC, GIST (Imatinib) K-Ras mut: K Colorectal (Cetuximab) Mammaprint & CT adjuvante in low-risk breast K patients...mais pas de données assez consistantes: pour puces cdna, CBNPC et CT adjuv. ERCC1/MSH2, CBNPC et CT adjuv.

75 Caen University Hospital: G. Zalcman, MD PhD E. Bergot, MD MBsc G. Levallet, PhD N. Richard, PharmD F. Galateau-Sallé, MD C. Creveuil, PhD Strasbourg University Hospital: M. Beau-Faller, MD PhD M.P Gomb, MD PhD E. Quoix, MD Besançon University Hospital: E. Ranfaing, MD A. Depierre, MD M. Mercier, MD PhD PNES Poumon INCA J.C. Soria, MD PhD T. Le Chevalier, MD Bruxelles Jules Bordet Inst. & University of Colorado: C. Mascaux MD PhD Bio-IFCT 0002 task Force Grants: Grenoble University Hospital: F. De Fraipont, PharmD, PhD M.C. Favrot, MD PhD E. Brambilla, MD PhD D. Moro-Sibilot, MD PhD I.A.R.C, Lyon: M. Mounawar PhD P. Hainaut, PhD CHU Tenon (Paris): M. Antoine, MD B. Milleron, MD I.F.C.T Paris: F. Morin, MBsc Q. Tran, MBsc R. Rouveau, MBsc M.P. Lebitasy, MD L. Baudrin, MBsc National Program for Hospital Clinical Research (PHRC) 2000, National Program for Scientific Excellency (PNES), French NCI (INCA) 2006, Association pour la Recherche sur le Cancer, Ligue Contre le Cancer