Biomarqueurs en Cancérologie Exemples des CBNPC

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

La dissection moléculaire des cancers

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

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»

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

Le but ultime pour le patient du 21 ème siècle?

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 0 1 20-75 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

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

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<0.0001 1.0 HR (95% CI) = 0.61 (0.308, 1.221) p=0.084 1.0 HR (95% CI) = 0.36 (0.25, 0.51) p<0.001 1.0 HR(95%CI)=0.49 ( 0.336-0.710) P<0.001 1.0 0.8 0.8 0.8 0.8 0.6 0.4 0.2 0.0 0.6 0.4 0.2 0.0 0 4 8 12 16 20 24 mois IPASS 0.6 0.4 0.2 0.0 0 5 10 15 20 25 30 0 100 200 300 400 500 0.0 0 10 20 30 mois jour 40 mois s First-SIGNAL NEJ002 WJTOG 3405 0.6 0.4 0.2 p<0.0001 p=0.002 p<0.001 p<0.001 100 80 60 40 20 0 71,2 47,3 IRESSA (n=132) C/P (n=129) 100 80 60 40 20 0 84,6 37,5 IRESSA (n=26) G/P (n=16) Mok et al. 2009 ; Lee et al. 2009 ; Kobayashi et al. 2009, Mitsudomi T et al. 2009 100 80 60 40 20 0 74,5 29 IRESSA (n=98) C/P (n=100) 100 80 60 40 20 0 62,1 32,2 IRESSA (n=58) C/D (n=59)

...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)

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

14 months median PFS - 58.4 % ORR - 77.7 % 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

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

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

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 14000 12000 10000 11846 Activité trois premiers trimestres 2010 nb patients 11846 Activité médiane 324 Activité min 115 Activité max 1956 8000 6000 4000 2000 1269 2667 0 2008 2009 Trois premiers trimestres 2010 29% de 40 000 cas de CBNPC prévalents en 2010 F. Nowak, INCA

% 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

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?

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)

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

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

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

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

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

IALT-Bio ERCC1 : Situation adjuvante Immunohistochimie ERCC1 - ERCC1 + Olaussen KA, NEJM 2006 + Niedernhofer, NEJM 11 Oct 2007

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

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 1045... Mais aussi des 1867?? ASCO 2009 - D après Fouret P et al., abstract 75002

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

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

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

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

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

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

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

IALT-bio..encore Filipits, JCO 2007

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

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

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 2009 - D après Kamal et al. CCR 2010

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 2009 - D après Kamal et al. CCR 2010

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 (0.59-0.97) 0.03 MSH2 élevé (n=257) 49 mois 58 mois 1.12 (0.81-1.55) 0.48 HR (95%IC) 0.99 (0.74-1.32) 0.66 (0.49-0.90) - - P 0.93 0.01-0.06* * Interaction test La chimiothérapie permet un gain de 16 mois en survie globale (+27%) chez les patients ayant un MSH2 bas ASCO 2009 - D après Kamal et al. CCR 2010

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% 0 1 2 3 4 5 6 7 8 Années Chimiothérapie 201 163 123 108 95 79 61 48 34 Contrôle 215 190 162 139 124 102 76 59 41 0% 0 1 2 3 4 5 6 7 8 Années 126 112 99 83 68 57 44 31 17 131 113 96 80 67 51 41 26 17 ASCO 2009 - D après Kamal et al. CCR 2010

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 2009 - D après Kamal et al. CCR 2010

Results Chemotherapy versus control Interaction chemotherapy * marker HR 95%CI P value P value MSH2 0.05 Low 0.75 0.58 to 0.98 0.03 High 1.14 0.82 to 1.57 0.44 ERCC1 0.04 Low 0.73 0.55 to 0.96 0.03 High 1.11 0.83 to 1.50 0.49 MSH2 and ERCC1 had equal predictive value? ASCO 2009 - D après Kamal et al. CCR 2010

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% 0 1 2 3 4 5 6 7 8 0% 0 1 2 3 4 5 6 7 8 No. at Risk Years No. at Risk Years Chemotherapy 120 94 65 57 50 45 35 28 19 Chemotherapy 47 41 36 34 26 20 16 11 7 Control 130 113 96 82 71 59 39 31 22 Control 57 50 43 40 35 27 22 13 9 Gain of 21 months of OS from chemotherapy ASCO 2009 - D après Kamal et al. CCR 2010 No gain of OS from chemotherapy

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=0.71 20% p=0.19 Chemotherapy (54 deaths) Median survival : 3.3 years No. at Risk Chemotherapy Control 0% 0 1 2 3 4 5 6 7 8 Years 75 63 53 49 43 33 26 20 15 79 73 62 53 50 41 35 26 17 0% 0 1 2 3 4 5 6 7 8 Years No. at Risk Chemotherapy 76 68 61 47 40 35 27 19 9 Control 74 63 53 40 32 24 19 13 8 No gain of OS from chemotherapy No gain of OS from chemotherapy ASCO 2009 - D après Kamal et al. CCR 2010

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) 0.03 0.04 MSH2 bas 0.75 (0.58 to 0.98) 0.03 0.05 MSH2 bas/ ERCC1 bas 0.65 (0.47 to 0.91) 0.01 0.02 Réduction de 35 % du HR dans le bras chimiothérapie ASCO 2009 - D après Kamal et al. CCR 2010

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

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

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

LACE-bio (1) : la bêta-tubuline 3 est un marqueur de mauvais pronostic... 1149 patients 100 80 % 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 20 0 0 1 2 3 4 5 6 7 8 Temps après randomisation (années) 595 554 538 471 Faible marquage bêtatubuline 3 Fort marquage bêtatubuline 3 452 381 340 300 259 223 178 153 106 87 47 48 18 28 WCLC 2009 - D après Reiman T et al., CCR 2011 in press

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 72 72 1,32 (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 407 341 1,09 (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 30 22 1,18 (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 83 114 0,81 (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 2009 - D après Reiman T et al., CCR 2011 in press

Expression de la bêta-tubuline 3 dans l essai de chimiothérapie périopératoire IFCT-0002 GP : PC : CT périopératoire CT préopératoire GEM : 1 250 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 2009 - D après Levallet G et al., in revision

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 0,1 0 0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 b-tubuline 3 Score...300... Leading to a possible dichotomization: bt3=0 vs. bt3>0

Temps médian de survie sans progression divisé par deux! bt3=0 bt3>0 SSP médiane = 30.6 mo. vs. 60.1 mo. p = 0.014 HR ajusté = 1,41 95% IC (1,01-1,98) p= 0,044 Ajustement sur l histologie, nb de cycles, T & stade WCLC 2009 - D après Levallet G et al., in revision

1 an de différence de survie entre les deux groupes bt3=0 Median OS = 71.7 mo. vs. >84 mo. p = 0.013 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

... 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

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!!!

Progression-free survival (%) BIO-IFCT 0002: Progression-Free Survival according to RasSF1A promoter methylation 100 80 Median PFS = 16.7 months vs. 61.2 months HR= 2.02 [1.35-3.03] p = 0.00068 60 wt 40 20 0 0 PFS presque divisée par 4! 12 24 WCLC 2009 - Zalcman G et al., abstract D8.1 36 48 60 methylated Months Adjusted HR = 1.88 [1.25-2.82] p* = 0.0048 (adjustment for histology, nb of cycles, T & stage) 72 84

PFS (%) PFS (%) BIO-IFCT 0002: predictive value of RASSF1A promoter gene methylation Interaction test: p* = 0.033 * Correction for multiple analyses (Hochberg method) 100 RASSF1A wt 100 RASSF1A methylated 80 60 Gemcitabine 80 60 HR = 0.55 [ 0.27-1.12 ] 40 Paclitaxel 40 Paclitaxel 20 0 0 HR = 1.32 [0.85-2.06] 12 24 36 48 Months 60 Adj. HR = 1.52 [0.96-2.41] p = 0.076 72 20 0 0 12 24 Gemcitabine 36 48 Months 60 Adj. HR = 0.47 [0.23-0.97] p = 0.042 (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 2009 - Zalcman G et al., abstract D8.1

Overall survival (%) BIO-IFCT 0002: Overall Survival according to RasSF1A and DAPK promoter methylation RASSF1A DAP-K 100 HR= 2.13 [1.34-3.37] p = 0.0013 100 HR= 0.56 [0.36-0.88] p = 0.011 80 60 wt 80 60 methylated 40 40 wt 20 0 methylated Survie globale divisée par 3! 20 0 0 12 24 36 48 60 72 84 0 12 24 36 48 60 72 84 Months Months Median OS = 32.9 mo vs. >84 mo Median OS = 66.5 vs. >84 mo Adj. HR = 2.01 [1.26-3.20] p* = 0.020 Adj. HR = 0.61 [0.39-0.96] p = 0.031 p* = 0.12 (adjustment for histology, nb of cycles, T & stage) WCLC 2009 - Zalcman G et al., abstract D8.1

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 80 60 40 20 Overall survival (%)100 0 0 12 WCLC 2009 - Zalcman G et al., abstract D8.1 24 36 48 Months 60 p=0.00017 72 Validation Bootstrap 84 Median OS Adj. HR (95%CI) p >84 1 >84 1.81 (1.08-3.05) 0.0024 29.0 3.36 (1.73-6.70)

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

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

La puce Metagene TM Pottti A et al. N. Engl. J. Med. 2006, 355: 570-80

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 2006 - D après J Nevins et al., abstract 7026 actualisé

«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!

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

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

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

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

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 JBR10 253 HR=1.89; P=0.03: high Sève 2007 b-tubulin3 JBR10 256 HR=1.72; P=0.04: high Zalcman 2008 RassF1A methyl. IFCT-0002 208 HR=2.13, p=0.0013: methyl Zalcman 2009 b-tubulin3 IFCT-0002 461 HR=1.69, p=0.035: high Zhu 2010 15-gene signature JBR10 133 HR=15.02, p<0.001 : high risk Mascaux& Zalcman 2011 3 mir signature IFCT-0002 276 HR=0.445 Embargo ASCO 2011 p=0,0002: 3mIR+

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 JBR10 253 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= 0.033 Zhu 2010 15-gene signature JBR10 133 HR 0.33; p<0.01 HR 3.67; p=0.013 Interaction=0.001 * IFCT-0002: neo-adjuvant pacli vs gem

Mammaprint FDA registration for clinical use in early breast cancer Prognostic profile Feb. 2011 N Engl J Med, Vol 347 (25), 2002

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

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.

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 http://www.ifct.fr 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