XIII RIUNIONE ANNUALE ASSOCIAZIONE ITALIANA REGISTRI TUMORI - AIRTUM Siracusa, 6/8 Maggio R. Sunseri 2,N. Romano 2.

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1 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, A. Traina 1, R. Cusimano 2, R. Amodio 2, M. Zarcone 1, C. Dolcemascolo 1, R. Sunseri 2,N. Romano 2. 1 Registro Tumori specializzato della Mammella Dipartimento di Oncologia, P.O. M. Ascoli ARNAS Civico Palermo. 2 Registro Tumori della Provincia di Palermo Dipartimento di Scienze per la Promozione della Salute G. D Alessandro - Università degli Studi di Palermo

2 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.

3 Per 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). Recentemente le scelte terapeutiche sono influenzate dalle acquisizioni della biologia molecolare e dal gene profiling.

4 Progress in laboratory diagnostic technologies for breast cancer XIX c. Histology 1990s ER immunohistochemistry 2001 HER-2 FISH 2004 OncotypeDX (RT-PCR) 2007 MammaPrint (DNA array)?? 1980 ER LBA

5 Hierarchical clustering of 78 primary breast cancers and 4 normal breast tissue Dendrogramma Alberi di unione tra i vari casi che si assomigliano (i.e: intensità di colore relativo ad un gene o a gruppi di geni) 5 differenti fenotipi

6 Ricerche di gene expression profiling hanno permesso di individuare alcuni sottogruppi molecolari con implicazioni clinico-prognostiche e terapeutiche Profili di espressione genica IHC (immunoistochimica( immunoistochimica) Luminal-A Luminal-B Basal-like HER2-like ER+ e/o PgR+ HER2- ER+ e/o PgR+ HER2+ ER-, PgR- e HER2- ER-, PgR- e HER2+

7 Casi incidenti di cancro della mammella analizzati per sottotipi IHC: dati del Registro Tumori specializzato Mammella di Palermo e provincia, Total Luminal A Luminal B Basal-Like HER2+/ER Total Analisi effettuata su 1300/1985 casi incidenti

8 Distribuzione dei sottotipi IHC ( )

9 Casi incidenti di cancro della mammella analizzati per sottotipi IHC: dati del Registro Tumori specializzato Mammella di Palermo e provincia, TOTALE Luminal A % Luminal B % Basal-Like % HER2+/ER %

10 Distribuzione dei sottotipi IHC per classi di età alla diagnosi Estimated proportional incidence of breast cancer by immunohistochemical type Palermo province, ,9 0,8 Proportion of age-specific incidence 0,7 0,6 0,5 0,4 0,3 0,2 0, Age category A B Basal-Like HER2+/ER- IHC type Nessuno dei quattro sottotipi è risultato associato con le diverse fasce di età alla diagnosi

11 Distribuzione dei sottotipi IHC per anno di incidenza Anno di incidenza dei casi 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= )

12 Distribuzione dei sottotipi IHC per residenza Residenza Luminal A città 64.6% 35.4% prov 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)

13 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)

14 Distribuzione dei sottotipi IHC per età media alla diagnosi n. casi Media Std Dev Minimum Maximum Luminal A Luminal B Basal-Like HER2+/ER 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)

15 Correlazioni significative tra i sottotipi ICH e le caratteristiche cliniche (1). Coinvolgimento linfonodale Stadio TNM Luminal Type Luminal A Luminal B Basal-Like HER2+/ER- N0 N1 N2 N3 NA I II III IV NA p-value 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.

16 Correlazioni significative tra i sottotipi ICH e le caratteristiche cliniche (2). NPI Grado istologico Luminal Type Good Moderate Poor NA G1 G2 G3 NA Luminal A Luminal B Basal-Like HER2+/ER p-value < < I quattro sottotipi IHC differiscono significativamente per NPI e Grading coerentemente con un migliore profilo di prognosi alla diagnosi per il sottotipo Luminal A.

17 NOTTINGHAM PROGNOSTIC INDEX (NPI) Total NPI points = Size + grade + lymph-node 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 *by whatever system Groups Conclusions: as to need for adjuvant CT good moderate poor 80% 15 yrs if NPI <3.65 sum * need is doubtful 42% 15 yrs if NPI sum * MAY BENEFIT with CT 13% 15 yrs if NPI >4.5 sum * chemo needed * Valori soglia desunti dallo studio IMPATTO

18 Sopravvivenza osservata tra i sottotipi IHC

19 Conclusioni Abbiamo visto come i dati di un registro ad alta risoluzione possono essere utilizzati per identificare specifici sottotipi di carcinoma mammario allo scopo di migliorare la prognosi attraverso l ottimizzazione dei trattamenti. Dai nostri dati risulta che il sottotipo luminal di tipo A è quello più comune ed è associato con un profilo di migliore prognosi alla diagnosi; inoltre, insieme al sottotipo luminal B, è associato alla migliore sopravvivenza. I sottotipi basal-like e HER2+/ER- hanno un profilo più aggressivo ed una minore sopravvivenza, coerentemente con i dati ottenuti con la metodica del microarray.

20 Statisticians Oncologists Laboratory scientists Clinical Management Pathologists Surgeons

21 Progress in laboratory diagnostic technologies for breast cancer XIX c. Histology 1990s ER immunohistochemistry 2001 HER-2 FISH 2004 OncotypeDX (RT-PCR) 2007 MammaPrint (DNA array)?? 1980 ER LBA

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