12 | La Lettre du Sénologue • n° 48 - avril-mai-juin 2010
San Antonio Breast Cancer Symposium 2009
DOSSIER THÉMATIQUE
D’autres nouvelles voies d’approche, portées là
encore par les technologies de micropuces d’ADN,
sont prometteuses en termes de criblage.
➤Elles ont permis d’améliorer la compréhen-
sion des mécanismes biologiques présents dans
les différents sous-groupes de cancers du sein.
En effet, ces techniques ont permis une meilleure
distinction entre les sous-types de tumeurs
mammaires classiquement décrits en biologie
conventionnelle en fonction de leur expression
des récepteurs hormonaux (RH+) et de l’oncopro-
téine HER2. Elles permettent de déterminer par des
analyses d’expression génique larges (notamment
par la quantification des ARN messagers exprimés
dans la tumeur), certains sous-types tumoraux et
leur susceptibilité de répondre à des thérapies
données.
“L’organisation de sous-types tumoraux, en fonction
de leur profil d’expression géniques, a été réalisée
pour le cancer du sein par l’équipe de C. Perou et a
abouti, après simplification, à la classification intrin-
sèque des cancers du sein en 4 grandes classes :
– les tumeurs luminales A, qui expriment générale-
ment fortement le RE et sont de faible grade ;
– les tumeurs luminales B, qui expriment générale-
ment les récepteurs hormonaux mais de façon moins
importante et sont souvent de haut grade ;
– les tumeurs basal-like, correspondant la plupart du
temps à des tumeurs n’exprimant ni le RE, ni le RP, ni
HER2 (elles sont appelées ‘tumeurs triple négatives’).
Par la suite, d’autres études utilisant le même type
d’outil ont permis l’analyse fine de mécanismes
biologiques impliqués dans ces différents sous-types.
Plusieurs travaux sont à l’origine du développement
des index moléculaires génomiques, qui tiennent
compte de caractéristiques essentielles du cancer du
sein telles que la prolifération, la réponse immunitaire
ou le micro-environnement tumoral.”
Par exemple, l’équipe de C. Desmedt a axé une
grande partie de ses recherches sur le potentiel
prédictif des gènes de prolifération et a montré
qu’une surexpression de ces gènes était corrélée
aux tumeurs luminales B ainsi qu’à un mauvais
pronostic. À l’inverse, une faible expression est
associée aux tumeurs luminales A et à un meilleur
pronostic (1, 2). D’autres études ont pu mettre en
évidence l’importance du micro-environnement
tumoral dans le potentiel invasif tumoral ainsi que
l’importance de la réponse immunitaire à partir de
cette même méthode d’analyse. Ces deux fonctions
semblent pronostiques dans les deux sous-groupes
basal-like et HER2+++, connus pour leur mauvais
pronostic. Par exemple, l’expression de gènes du
groupe “stroma” est associée à un mauvais pronostic
chez les patientes HER2+. Au contraire, les marqueurs
immuns sont associés à un bon pronostic à la fois pour
les tumeurs triple négatives et les tumeurs HER2+.
Ces données préliminaires ont ensuite été confir-
mées par des essais en situation néoadjuvante. À ce
titre, il est important de souligner le rôle du modèle
néoadjuvant dans la validation des biomarqueurs et
des signatures multigéniques. Ce modèle, qui utilise la
réponse histologique comme marqueur de l’efficacité
thérapeutique, permet une certaine pureté d’analyse.
Ainsi, dans les modèles des modules stroma et immu-
nitaire, l’expression de gènes appartenant au module
stroma est associé à un taux de réponse histologique
complète (RHC) faible, alors qu’à l’inverse, le module
immunitaire est corrélé à un taux de RHC élevé (3, 4).
En conclusion, un certain nombre de modules fonc-
tionnels, en particulier stroma et réponse immuni-
taire, pourrait aider à mieux stratifier les sous-groupes
hétérogènes des tumeurs basal-like et HER2+, en
particulier pour l’élaboration de futurs essais. Le
module prolifération paraît, quant à lui, avoir une
utilité clinique limitée aux tumeurs luminales.
➤
Elles ont aidé à distinguer les patientes en fonc-
tion de la modification précoce des biomarqueurs
lors de l’instauration d’une thérapeutique.
Plusieurs essais préliminaires ont mis en évidence
la valeur prédictive de la diminution de la proliféra-
tion via la diminution précoce du Ki67. Le Ki67 est
un marqueur de prolifération couramment utilisé
en cancérologie mammaire et une aide à la décision
thérapeutique, notamment dans l’instauration d’une
chimiothérapie néoadjuvante dans les cancers du sein.
Une étude retrouve clairement, par la mesure de la
valeur du Ki67 à J0 et à J14 au cours d’un traitement
néoadjuvant par tamoxifène ou anastrozole, une
corrélation entre la diminution du Ki67 à J14 et la
survie sans progression. En revanche, on peut noter
que la valeur initiale du Ki67 n’est pas informative
dans cet essai (5).
La validation prospective est en cours dans l’essai
Preoperative Endocrine Therapy Individualising Care
(POETIC), essai randomisé incluant 4 000 patientes.
Cette approche permet d’individualiser de façon très
précoce les patientes répondeuses à une thérapie
donnée.
Cette démarche d’analyse cinétique de marqueurs
a également été utilisée à l’échelle d’une signature
génomique. Le grade génomique (6) est une signature
génomique de prolifération qui permet de dicho-
tomiser les tumeurs en grade élevé ou faible. Les
tumeurs de grade histologique intermédiaire peuvent,
par cette signature, être regroupées en tumeurs de
1. Desmedt C, Haibe-Kains B, Wira-
pati P et al. Biological processes
associated with breast cancer
clinical outcome depend on the
molecular subtypes. Clin Cancer
Res 2008;14(16):5158-65.
2. Wirapati P, Sotiriou C, Kunkel
S et al. Meta-analysis of gene
expression profiles in breast cancer:
toward a unified understanding
of breast cancer subtyping and
prognosis signatures. Breast Cancer
Res 2008;10(4):R65.
3. Desmedt C et al. AACR 2009.
4. Farmer P, Bonnefoi H, Anderle
P et al. A stroma-related gene
signature predicts resistance to
neoadjuvant chemotherapy in
breast cancer. Nature Medicine
2009;15,1:68-74.
5. Dowsett M, Smith I, Ebbs S et al.
Prognostic value of Ki67 expression
after short-term presurgical endo-
crince therapy for primary breast
cancer. J Natl Cancer Inst 2007;
99:167-70.
6. Sotiriou C, Wirapati P, Loi S et
al. Gene expression profiling in
breast cancer: understanding the
molecular basis of histologic grade
to improve prognosis. J Natl Cancer
Inst 2006;98(4):262-72.
7. Loi S, Haibe-Kains B, Desmedt C
et al. Definition of clinically distinct
molecular subtypes in estrogen
receptor-positive breast carci-
nomas through genomic grade.
J Clin Oncol 2007;25:1239-46.
Références
bibliographiques