Exploring genomic copy number variation analysis to stratify recurrence risk of early-stage breast carcinoma

Abstract

BACKGROUND Adjuvant chemotherapy (CT) reduces the risk of relapse in early breast cancer (BC); however, there is uncertainty about its benefit in intermediate risk patients. Molecular profiling tests help guiding clinical decision. METHODS We performed a non-interventional, retrospective, cohort study, with 48 intermediate risk BC patients, using a copy number variation (CNV) assay to characterize intermediate risk early BC, stratify relapse risk and predict CT benefit. For positive control we also analyzed 9 patients in the node-positive cohort, 10 in the epidermal growth factor eceptor 2 (HER2) positive cohort and 3 in the triple negative cohort. The median follow-up in the intermediate risk cohort was 108.57 months. RESULTS We confirmed CNV analysis is feasible in archival formalin-fixed paraffinembedded tumor specimens and its robustness and analytical validity with digital droplet polymerase chain reaction analysis. Among intermediate risk BC patients, an inverse correlation was detected between CNV scores and relapse-free survival (RFS) (p=0.253 for CNVScore and EventsMajorScore, and p=0.466 for EventsScore). Multivariate analysis identified CNVScore, EventsScore, EGFR CNV, CDKN1A CNV and JUN CNV as variables significantly associated with a decrease in RFS. In the multinomial logistic regression, anthracycline-based CT improved RFS for all tested variables when compared with no anthracycline (p=0.102). Through multinomial logistic regression, we developed a prognostic model, including log2 EGFR CNV and log2 CCND1 CNV, achieving a p-value of 0.002 and a goodness of fit by Pearson correlation of 0.983. This model separated patients in those with a high (>15%) risk and those with a low (£15%) risk of relapse or death. Starting from this model, we developed a potentially predictive model of benefit of adjuvant CT that stratified patients in groups with low (less than 2.5% RFS gain), intermediate (2.5-5% RFS gain) and high benefit (more than 5% RFS gain) from adjuvant third generation CT. We also applied this model to lymph node-positive patients and confirmed it performed as expected, indicating its clinical validity. CONCLUSIONS CNV analysis-based models provide not only prognostic information, but potentially also predictive information about adjuvant CT benefit in intermediate risk early BC patients. This approach should be further investigated.

INTRODUÇÃO O cancro da mama (CM) é a neoplasia mais comum na mulher em todo o mundo e apresenta-se na maioria dos casos em estádio precoce ou localmente avançado. Neste contexto a abordagem terapêutica recomendada e multidisciplinar e multimodal, incluindo cirurgia, radioterapia e terapêutica sistémica, da qual faz parte a quimioterapia (QT) adjuvante. A QT adjuvante reduz o risco de recidiva e a mortalidade por CM, mas está associada a riscos e toxicidades não desprezáveis, pelo que a relação risco-benefício em doentes de risco intermédio deve ser ponderada. Os testes de perfil molecular existentes ajudam a guiar a decisão clínica, mas apresentam múltiplas limitações. MÉTODOS Realizámos um estudo observacional, de coorte retrospetiva, com 48 doentes diagnosticadas com CM de risco intermédio, empregando a análise da variação do número de cópias (VNC) para caracterizar os CM de risco intermédio, estratificar o risco de recidiva e prever o benefício da QT adjuvante. Para controlo positivo, foram incluídas 9 doentes na coorte com envolvimento ganglionar axilar, 10 na coorte com recetor do fator de crescimento epidérmico tipo 2 positivo e 3 na coorte triplo negativo. A mediana de tempo de vigilância na coorte de risco intermedio foi 108,57 meses. RESULTADOS Confirmámos que a análise da VNC é viável em amostras de tumor fixadas em formalina e embebidas em parafina, bem como a sua robustez e validade analítica com digital droplet polymerase chain reaction. Na coorte de risco intermédio foi detetada uma correlação inversa entre as pontuações de modelos baseados na VNC e a sobrevivência livre de recidiva (SLR) (p=0,253 para o CNVScore e o EventsMajorScore, e p=0,466 para o EventsScore). A análise multivariada identificou o CNVScore, o EventsScore, a VNC dos genes EGFR, CDKN1A e JUN como variáveis significativamente associadas a uma diminuição na RFS. Na regressão logística multinomial, a QT baseada em antraciclina melhorou a SLR para todas as variáveis testadas quando comparada com nenhuma antraciclina (p=0,102). Através de regressão logística multinomial, foi desenvolvido um modelo prognóstico, incluindo o log2 da VNC do gene EGFR e do gene CCND1, alcancando um p=0,002 e um ajuste de qualidade pela correlação de Pearson de 0,983. Este modelo separou as doentes em 2 grupos: alto risco (>15%) e baixo risco (£15%) de recidiva ou morte. A partir deste, desenvolvemos um modelo potencialmente preditivo de benefício da QT adjuvante que estratificou as doentes em grupos com baixo (menos de 2,5% de ganho de SLR), intermédio (2,5-5% de ganho de SLR) e alto beneficio (mais de 5% de ganho de SLR) com QT de terceira geração adjuvante. Também aplicamos este modelo a doentes com envolvimento ganglionar axilar e confirmamos o desempenho esperado, sugerindo a sua validade clínica. CONCLUSÕES Modelos baseados na análise da VNC proporcionam informação prognóstica e potencialmente preditiva do benefício da QT adjuvante em doentes com CM precoce de risco intermédio. Esta abordagem é promissora e merece investigação subsequente.