Los investigadores desarrollan subtipos de respuesta al cáncer de mama recientemente redefinidos

Científicos investigadores y estadísticos de UC San Francisco han desarrollado clasificaciones mejoradas de biomarcadores como parte de los resultados de su investigación en el ensayo I-SPY 2 para pacientes con cáncer de mama de alto riesgo. Los nuevos subtipos de respuesta al cáncer reflejan la capacidad de respuesta a los tratamientos farmacológicos y están destinados a ayudar a los médicos a ser más precisos en la forma en que dirigen las terapias.

Utilizando la caracterización molecular multiómica integral de todos los tumores y la diversa gama de medicamentos dirigidos a diferentes vías moleculares del ensayo I-SPY 2 (Investigación de estudios en serie para predecir su respuesta terapéutica con imágenes y análisis moLecular), los investigadores de I-SPY 2 fueron capaz de acceder a los conjuntos de datos asociados para crear subtipos de cáncer de mama para que coincida con los tratamientos modernos.

Los investigadores, cuyos hallazgos se publicaron recientemente en línea en Célula cancerosa, muestran que al combinar biomarcadores predictivos para crear respuestas que predicen los subtipos de cáncer de mama, estos subtipos se pueden combinar con los tratamientos modernos más efectivos. Los mejores esquemas de subtipificación incorporan los fenotipos inmunológico, de reparación de ADN, luminal y HER2. La asignación de tratamiento utilizando estos subtipos predictivos de respuesta puede mejorar la eficacia del tratamiento y los resultados del paciente.

I-SPY 2, patrocinado por Quantum Leap Healthcare Collaborative (QLHC), que gestiona todas las colaboraciones entre socios académicos y de la industria, anunció que estos nuevos subtipos avanzarán en la próxima iteración de la prueba I-SPY 2.2.

Utilizando el recurso de datos de ARNm/fosfoproteína I-SPY2-990 de casi 1000 pacientes que participaron en 10 brazos del ensayo I-SPY 2, los investigadores evaluaron 27 biomarcadores predictivos calificadores de I-SPY 2 que condujeron al desarrollo de una respuesta: esquema de subtipificación predictivo para priorizar terapias. Las primeras autoras Denise Wolf, Ph.D., y Christina Yau, Ph.D., ambas de la UCSF, utilizaron la expresión génica, los niveles de proteínas y los datos de respuesta de 10 grupos de fármacos del ensayo neoadyuvante I-SPY2 para crear nuevos subtipos de cáncer de mama que incorporan la biología del tumor más allá del estado clínico de los receptores de hormonas (HR) y HER2.

«El uso de estos subtipos predictivos de respuesta se puede usar para guiar la priorización del tratamiento, aumentará la respuesta y revolucionará la forma en que los médicos tratan a sus pacientes», dijo Laura van ‘t Veer, Ph.D., codirectora de UCSF Breast Programa de Oncología y científico principal de los estudios de biomarcadores I-SPY 2.

Los grupos triple negativo, así como los grupos de alto riesgo con receptores hormonales positivos para HER2 negativos, se dividen en 3 subtipos predictivos de respuesta diferentes; los grupos HER2 positivos se dividen en 2 subtipos predictivos de respuesta. Los investigadores demuestran que el uso del esquema de subtipo que representa varias vías dirigidas a fármacos permite una clasificación más adecuada de los tumores y es una mejora con respecto a los métodos estándar actuales.

El ensayo I-SPY 2 se considera el arquetipo de un nuevo enfoque de los ensayos clínicos. En lugar del modelo tradicional de ‘un fármaco, una enfermedad’ para el desarrollo de fármacos, se trata de un ensayo de ‘plataforma’. I-SPY 2 evalúa múltiples fármacos (o combinaciones de fármacos) en paralelo con el objetivo de determinar qué fármacos funcionan mejor en varios tipos de cáncer de mama. I-SPY 2 también está diseñado para la eficiencia y la velocidad, mediante el empleo de un modelo estadístico ‘adaptativo’. Los resultados de cada paciente se utilizan para refinar cómo se asignan los medicamentos en investigación a los nuevos pacientes. Debido a su enfoque, I-SPY 2 puede lograr resultados similares en una fracción del tiempo con menos pacientes que los ensayos tradicionales. El objetivo es llevar el fármaco adecuado al paciente adecuado. Estos nuevos subtipos predictivos de respuesta ayudan a caracterizar mejor el tumor de una persona y, a partir de eso, determinar si es probable que responda a tratamientos específicos, como el bloqueo del punto de control inmunitario.

«Los últimos diez años de tratamiento de pacientes dentro del programa I-SPY nos han enseñado que las pruebas estándar de biomarcadores que usamos hoy en día no nos permiten optimizar el tratamiento para nuestros pacientes», dijo Laura Esserman, MD, codirectora de UCSF Breast Programa de Oncología y Director del Centro de Cuidado de los Senos de la UCSF, así como investigador principal de I-SPY 2. «Todo el equipo de I-SPY está realmente emocionado de ver estos resultados y mejorar la forma en que dirigimos nuestras terapias. Es un avance importante para los pacientes y una clara demostración de que el modelo I-SPY no solo puede acelerar el desarrollo de nuevos tratamientos contra el cáncer, sino que también puede dirigir el tratamiento a los pacientes que se beneficiarán más. Eso significa aumentar la posibilidad de que un medicamento conduzca a una cura y minimizar el uso de otras terapias que pueden no ser útiles o agregar toxicidad».

La red I-SPY 2 probará prospectivamente el esquema de subtipificación predictivo de respuesta en I-SPY2.2, una próxima versión del ensayo I-SPY2 que incorpora un esquema de ensayo aleatorio de asignación múltiple secuencial (SMART) y adapta el tratamiento dentro de pacientes individuales basados ​​en sobre biología y respuesta.

El recurso de datos I-SPY2-990 mRNA/RPPA ya está disponible públicamente. «Este conjunto de datos será un recurso invaluable para la comunidad de investigación y desarrollo de fármacos contra el cáncer de mama y, en última instancia, para los pacientes», dijo Esserman.