Facteurs pronostiques dans les cancers du rein localisés et métastatiques d

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Facteurs pronostiques dans les cancers du rein localisés
et métastatiques
Prognostic factors in localized and in metastatic renal cell carcinomas
IP J.J. Patard*
 résuMé
Il est utile de disposer de facteurs et de systèmes pronostiques
fiables pour prendre en charge les cancers du rein dans le triple
but d’informer les patients, de leur proposer des algorithmes
de suivi rationnels et enfin de leur offrir des traitements ou de
les intégrer à des essais cliniques adaptés à leur risque.
It is useful to have reliable prognostic factors in Renal Cell
Carcinoma (RCC) for 3 major goals: providing patient
information, designing rationale follow-up algorithms
and selecting patients for adapted treatment schedules
as well as new clinical trials.
On distingue des facteurs pronostiques : anatomiques (intégrés dans la classification TNM), histologiques (comme le
grade de Fuhrman ou le type histologique), cliniques (comme
les symptômes ou le performance status) et enfin biologiques
ou moléculaires.
Prognostic factors in RCC include: anatomical (TNM classification), histological (Fuhrman grade and histological
subtype), clinical (symptoms and performance status) and
molecular factors.
Afin d’améliorer la performance pronostique des systèmes
usuels comme le système TNM, des systèmes pronostiques
plus complexes combinant plusieurs variables indépendantes
ont été mis au point. Dans le cancer du rein localisé, les deux
systèmes les plus efficaces sont l’UCLA Integrated Staging System
(UISS) et le “Stage” “Tumor Size” “Fuhrman Grade” “Tumors
Necrosis” (SSIGN). Dans les cancers du rein métastatiques, les
deux systèmes pronostiques prédictifs de la réponse à l’immunothérapie qui ont été largement utilisés sont le modèle du
Groupe français d’immunothérapie et le modèle de Motzer.
For improving predictive accuracy of prognostic systems
such as the TNM classification, new prognostic algorithms
or nomograms have been designed combining independent prognostic variables. UISS and SSIGN are the two
most effective prognostic systems within localized RCC. In
metastatic disease, the two main systems that have been
used for predicting response to immunotherapy are the
model of the French Group of Immunotherapy and the
Motzer model.
On évolue maintenant vers des systèmes qui combineront
des variables cliniques, pathologiques et moléculaires.
Finally, there is an increasing interest in combining molecular variables with previously established models. These
new systems will require further validation as part of large
prospective clinical trials.
Mots-clés : Carcinome - Cancer du rein - Pronostic - Survie.
Keywords: Carcinoma - Renal cell - Prognostic - Survival.
de l’uTiliTé de déFinir des sysTÈMes
pronosTiQues FiAbles dAns le CAnCer
du rein
Pourquoi est-il utile de disposer de systèmes pronostiques
fiables, tant dans le cadre du cancer localisé que du cancer du
rein métastatique ?
* Service d’urologie, CHU de Rennes.
236
 suMMAry
Tout d’abord dans un but d’information. À l’ère de la consultation d’annonce, il existe une exigence grandissante de donner
au patient des informations précises et complètes et de pouvoir
décliner celles-ci en termes de risque individuel.
Deuxièmement, le risque de récidive, de progression ou de
décès par cancer est important à apprécier pour pouvoir
déterminer des protocoles de surveillance adaptés, tant pour
le rythme que sur le plan des outils biologiques ou d’imagerie nécessaires à mettre en œuvre. Ce n’est un objectif
intéressant, mais qui n’est pas encore atteint en l’état actuel
des connaissances.
La Lettre du Cancérologue - Vol. XV - n° 5 - octobre 2006
Enfin, l’aspect le plus important et qui se développe particulièrement à l’heure actuelle est celui de l’utilisation des systèmes
pronostiques pour sélectionner les patients en fonction de leur
risque soit pour des essais cliniques, soit pour des traitements
qui ont fait la preuve de leur efficacité dans certains groupes.
les CriTÈres pronosTiQues usuels
On distingue, parmi les facteurs pronostiques classiques, les
facteurs anatomiques, histologiques, cliniques et moléculaires.
Les facteurs anatomiques
Ils comprennent la taille de la tumeur, l’invasion veineuse (veine
rénale, veine cave inférieure), le dépassement de la capsule rénale,
l’envahissement des ganglions locorégionaux et l’existence de
métastases à distance. Tous ces facteurs sont pris en compte
par la classification TNM. La version actuelle de la classification
TNM date de 2002. Il existe cependant encore de nombreux
sujets de controverse quant à la validité de certaines variables
de cette version. La sous-stratification des tumeurs T1, qui
est la principale modification de la version 2002, a été validée
par de nombreuses études (1-3). Il est clair maintenant que le
groupe de tumeurs où des améliorations demeurent nécessaires est le groupe des tumeurs pT3. Tout d’abord, il semble
que l’invasion de la graisse du sinus rénal soit effectivement un
facteur de mauvais pronostic (pT3a depuis 2002), mais il n’est
pas évident que la survie de ces patients soit la même que celle
des patients qui ont une tumeur pT3a par envahissement de
la graisse périrénale (4, 5). Deuxièmement, beaucoup d’études
suggèrent que l’invasion de la surrénale est de très mauvais
pronostic et devrait être reclassée pT4 ou stade IV plutôt que
pT3a (6, 7). Finalement, il n’est pas évident que la stratification des patients qui ont un thrombus cave en pT3b, pT3c soit
valide, et des études supplémentaires sont nécessaires pour
questionner la valeur pronostique intrinsèque de la présence
d’un thrombus cave (8). Enfin, plus récemment, la validité de la
sous-classification N1-N2 pour l’envahissement ganglionnaire a
été remise en cause (9). La question essentielle pour établir les
stades N et M est de savoir quels moyens ont été utilisés pour
cette stadification. La classification TNM 2002 donne une limite
de 8 ganglions prélevés pour un staging adéquat en deçà duquel
le patient devrait être classé Nx. En pratique, cette limite n’est
presque jamais atteinte, en particulier en cas de néphrectomie
partielle ou de néphrectomie laparoscopique. Pour l’établissement du stade M, même si aucune recommandation n’est
donnée, il semble évident que le scanner thoraco-abdominal
est l’examen de référence.
Les facteurs histologiques
Ils incluent le grade de Fuhrman, le sous-type histologique,
la présence de contingents sarcomatoïdes, l’invasion microvasculaire, la nécrose tumorale et l’invasion du système collecteur. Le grade nucléaire de Fuhrman est le critère pronostique
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histologique le plus largement accepté (10). Bien que ses principales limites tiennent à des variations intra- et interobservateur
qui existent pour tous les grades histologiques, différentes études
ont confirmé que le grade de Fuhrman gardait sa valeur pronostique indépendante quel que soit l’investigateur, et même si
l’on envisageait des regroupements de grades de manière à le
simplifier et à le rendre plus reproductible (11).
Selon la classification OMS (12) [www.uicc.org/tnm], il existe
trois sous-types histologiques principaux de cancer à cellules
rénales : les types à cellules claires, tubulo-papillaires et chromophobes, qui représentent respectivement 80 à 90 %, 10 à
15 % et 4 à 5 % des cas. De nombreuses études ont montré
que le sous-type histologique avait une valeur pronostique en
analyse univariée, le carcinome à cellules claires étant la forme
la plus agressive, suivi par les carcinomes papillaires puis par
le carcinome chromophobe (13, 14). Cependant, cette valeur
pronostique disparaît en analyse multivariée, suggérant que le
stade et le grade ont un rôle plus déterminant pour le devenir
que le sous-type histologique (14).
Parmi les carcinomes papillaires, on distingue deux sous-groupes
de profils pronostiques radicalement différents (15). Les carcinomes papillaires de type I sont habituellement de bas grade et
ont un pronostic très favorable. Les carcinomes papillaires de
type II sont essentiellement de haut grade et ont un très haut
potentiel métastatique.
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Les facteurs cliniques
Ils incluent le performance status (ECOG, index de Karnofsky),
les symptômes locaux, la cachexie, l’anémie (16).
Les facteurs moléculaires
Il existe de nombreux marqueurs moléculaires qui ont été
explorés et qui sont candidats à être des facteurs pronostiques
dans le cancer du rein. Parmi ceux-ci, on retiendra : CaIX,
VEGF, hypoxia-inducible factor (HIF), Ki67, p53, PTEN,
E-cadhérine, CD44 (17). La limite actuelle à l’usage de ces
marqueurs est que, dans la plupart des études, ils ont été testés
dans des cohortes de taille modeste, et surtout que leurs performances pronostiques n’ont pas été comparées de manière fiable,
ni entre elles, ni à celles des systèmes pronostiques usuels.
On espère, par ailleurs, que l’étude des profils d’expression de
gènes dans des groupes définis permettra à l’avenir de définir
de nouveaux marqueurs moléculaires.
les sysTÈMes pronosTiQues dAns le CAnCer
du rein loCAlisé
La classification TNM et le grade de Fuhrman on un rôle prédominant en tant que systèmes pronostiques dans le cancer du rein
localisé. Cependant, ces systèmes sont souvent pris en défaut du
fait de l’évolution parfois imprévisible du cancer du rein. Ainsi, il
peut y avoir une grande variabilité biologique et de devenir entre
une tumeur T1G1 de 4 cm et une tumeur T1G4 de 6 cm, même
237
si, sur le plan du “stade” TNM, ce sont les mêmes tumeurs. En
effet, quand on compare la précision pronostique des systèmes
usuels sur la base de l’index c de Harrel, on s’aperçoit que celui-ci
est à 0,65 pour le grade de Fuhrman, à 0,66 pour l’ECOG et à 0,77
pour le TNM, 0,5 étant la prédiction due au hasard et 1 étant
la prédiction parfaite (18). Certains auteurs ont donc, afin de
mieux traduire la complexité biologique des tumeurs, combiné
dans des algorithmes différentes variables pronostiques indépendantes afin d’augmenter la précision pronostique des modèles.
Le premier à avoir eu une telle approche a été M.W. Kattan (19).
Son système, qui est un nomogramme, combine les symptômes
au diagnostic, le sous-type histologique (cellule claire, papillaire,
chromophobe), la taille de la tumeur et le stade TNM 1997. Ce
système n’a été validé qu’une fois en externe par notre groupe
à l’occasion d’une comparaison entre modèles pronostiques, et
sa précision prédictive n’était que de 0,77, c’est-à-dire pas très
différente du stade TNM (20). Le modèle de Kattan n’est pas
utilisé en pratique mais est intéressant dans son concept.
Le deuxième système pronostique majeur est l’UISS (figure 1). Il
combine stade TNM, grade de Fuhrman et ECOG et comprend
une variante pour la maladie localisée et une autre pour la
maladie métastatique (21). Sa grande force est d’avoir été validé
à plusieurs reprises par des groupes externes, dont le nôtre, à
l’occasion d’une étude coopérative multicentrique internationale
(22). Cette étude comprenait plus de 4 000 patients provenant
de 8 centres internationaux. Dans le cancer du rein localisé, le
système prédictif fonctionnait dans tous les centres quels que
soient le profil d’agressivité des tumeurs et le type de recrutement
ou de pratique des centres (figure 2). En moyenne, la valeur
prédictive était de 0,8, c’est-à-dire substantiellement meilleure
que celle du TNM. Le système montrait donc, au moins dans
la maladie localisée, une bonne précision pronostique et une
bonne reproductibilité, ce qui est important pour un usage
potentiellement large. Ce système va être utilisé de manière
prospective au cours de deux essais adjuvants pour stratifier
les patients ayant des formes de cancer du rein à risque dans
le cadre de traitements antiangiogéniques (essais ECOG 2805
et START).
1,00
Pourcentage de survie
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Bas risque
0,75
Risque intermédiaire
0,50
0,25
Haut risque
0,00
0
24
48
72
96
120
144
Figure 2. Stratification des patients ayant un cancer localisé
par l’UISS en trois groupes de survies significativement différentes dans une cohorte multicentrique de 3 119 patients.
Le troisième système pronostique important est le SSIGN.
Ce système n’a été mis au point que pour les variétés histologiques à cellules claires. Il s’agit, comme pour les modèles
précédemment décrits, d’un modèle postopératoire qui inclut
des variables anatomiques et histologiques. Il n’inclut pas de
variables cliniques, à la différence du modèle de Kattan et de
l’UISS. Ce modèle n’a été validé de manière externe qu’une
seule fois dans le cadre d’une petite série monocentrique
(23). Cependant, la précision pronostique retrouvée était
de 0,88, ce qui en fait potentiellement un des modèles les
plus pertinents. La contrainte en est toutefois la nécessité de
disposer systématiquement, de la part de l’uropathologiste,
d’une évaluation de la nécrose tumorale. Cette variable est
très intéressante, car elle est sans doute une mesure indirecte
des phénomènes d’hypoxie et est probablement reliée à HIF
et VEGF, ce qui reste néanmoins à vérifier. Il est aussi à noter
que ce modèle sera utilisé pour stratifier les patients de risque
intermédiaire et élevé dans le cadre d’un essai adjuvant (essai
SORCE).
les sysTÈMes pronosTiQues dAns le CAnCer
du rein MéTAsTATiQue
Stade T
1
Grade
nucléaire
2
1-2
ECOG PS
0
Risque
Bas
≥1
3
3-4
0
4
1
≥1
0
Intermédiaire
>1
≥1
0
≥1
Haut
Figure 1. Le système UISS permettant de définir trois groupes
de risque dans le cancer du rein localisé repose sur le stade
TNM, le grade de Fuhrman et l’ECOG (performance status).
238
Si le système TNM joue un rôle majeur dans la prédiction
pronostique des tumeurs localisées ou localement avancées,
soit seul, soit intégré à des modèles prédictifs, il n’en est pas de
même en situation métastatique. En effet, toutes les tumeurs
métastatiques par définition sont de stade IV et le plus souvent
de haut grade. Il faut donc identifier d’autres paramètres pertinents. L’identification de paramètres biologiques ou moléculaires
trouve ici tout son intérêt tant les paramètres anatomiques ou
cliniques sont uniformes et fixés.
Les différents modèles pronostiques qui ont été élaborés
jusqu’alors sont principalement des modèles prédictifs de
la réponse à l’immunothérapie. Là encore, il a été compris
La Lettre du Cancérologue - Vol. XV - n° 5 - octobre 2006
que combiner plusieurs variables était plus pertinent que
d’utiliser une variable seule, même si celle-ci est un puissant
facteur pronostique. Un des principaux modèles pronostiques qui ont prouvé leur utilité est le modèle du Groupe
français d’immunothérapie. Il repose schématiquement sur
le nombre de polynucléaires neutrophiles, sur l’intervalle
entre le diagnostic initial et la survenue de métastases, sur la
présence de métastases hépatiques et sur le nombre de sites
métastatiques. Sur cette base, trois groupes ont été définis,
selon que le pronostic est bon, intermédiaire ou mauvais
(médiane de survie : 42, 15 et 6 mois respectivement) [24].
Par la suite, la principale utilité de ce modèle a été de stratifier les patients pour des essais cliniques, et il a pu être
clairement démontré que les patients de mauvais pronostic
et à risque intermédiaire ne bénéficiaient pas du traitement
à base d’IFN et d’IL-2. Ainsi, un modèle pronostique a pu
contribuer à une avancée majeure dans la prise en charge
des patients métastatiques.
Le deuxième modèle le plus largement utilisé est celui de
Motzer. Il a lui aussi subi quelques modifications depuis sa
conception, mais repose schématiquement sur les taux de LDH,
d’hémoglobine, de calcium corrigé, sur l’index de Karnofsky et
sur la réalisation préalable d’une néphrectomie. Il en résulte
le calcul d’un score et la définition de trois groupes pronostiques. Les survies médianes pour ces trois groupes sont de 20,
10 et 4 mois (25). Ce modèle a été validé de manière externe
(26) et a été utilisé de manière prospective comme système
de stratification pour de nombreux essais, incluant les essais
récents qui ont abouti à l’autorisation de mise sur le marché
des nouvelles drogues antiangiogéniques (27).
Malgré plus de 20 ans d’utilisation de l’immunothérapie comme
traitement standard du cancer du rein métastatique, on n’a pu
définir de facteur biologique prédictif fiable. On a beaucoup
insisté sur la valeur pronostique du sous-type histologique
et des variables pathologiques. Il a d’ailleurs été établi un
modèle prédictif de la réponse à l’IL-2 uniquement fondé sur
des variables pathologiques : proportion de cellules claires, de
contingents papillaires, alvéolaires et granulaires (28). Finalement, la seule variable moléculaire qui semble émerger comme
facteur prédictif intéressant à la fois pour l’immunothérapie
et potentiellement pour les antiangiogéniques est le CaIX
(29). Cette anhydrase carbonique, qui joue un rôle dans le ph
extracellulaire, est sous le contrôle de HIF et, comme VEGF,
s’accumule quand VHL est inactivé. Cependant, comme on l’a
indiqué précédemment, il est peu vraisemblable qu’une variable
seule émerge comme un facteur pronostique universel répondant à toutes les situations cliniques et à toutes les variétés
histologiques. Il faudra tester son intégration à des systèmes
pronostiques déjà constitués et évaluer si l’ajout de telle ou
telle variable augmente la prédiction pronostique du système
(18). De ce point de vue, il est aussi probable que l’étude des
profils d’expression géniques comparant différents groupes
pronostiques nous conduira à l’identification de nouveaux
marqueurs (30).
La Lettre du Cancérologue - Vol. XV - n° 5 - octobre 2006
ConClusion eT perspeCTives :
l’Avenir des sysTÈMes pronosTiQues
La classification TNM et les critères histologiques comme
le grade restent l’ossature des systèmes pronostiques dans le
cancer du rein localisé. Cependant, nous avons vu que nous
évoluons de plus en plus vers des systèmes intégrés qui combinent plusieurs variables pronostiques indépendantes. Ces
systèmes sont particulièrement utiles en situation de cancer
localisé pour décider d’un protocole adapté de surveillance
ou d’un traitement adjuvant. En situation métastatique, les
systèmes sont encore plus déterminants, tant TNM et grade
sont pris en défaut. L’évaluation du risque dans cette situation
se décline plus particulièrement en termes de prédiction de la
réponse à un traitement. C’est pourquoi l’introduction dans les
systèmes pronostiques de variables biologiques et moléculaires,
qui sont des éléments clés de la progression métastatique et
du mode d’action des thérapeutiques ciblées, est un espoir
tout à fait concret. En l’état actuel de notre connaissance,
des nomogrammes prédictifs sont maintenant en mesure de
répondre à la question de savoir si l’ajout de telle ou telle
variable va améliorer la précision pronostique du modèle. En
effet, il faudra apporter la preuve que ces variables moléculaires
font mieux en termes de prédiction que les variables cliniques
ou biologiques actuellement utilisées.
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RéféRences bibliogRaphiques
1. Frank I, Blute ML, Leibovich BC et al. Independent validation of the 2002
American Joint Committee on cancer primary tumor classification for renal cell
carcinoma using a large, single institution cohort. J Urol 2005;173:1889-92.
2. Salama ME, Guru K, Stricker H et al. pT1 substaging in renal cell carcinoma:
validation of the 2002 TNM staging modification of malignant renal epithelial
tumors. J Urol 2005;173:1492-5.
3. Ficarra V, Schips L, Guille F et al. Multi-institutional European validation of
the 2002 TNM staging system in conventional and papillary localized renal cell
carcinoma. Cancer 2005;104:968-74.
4. Bonsib SM. The renal sinus is the principal invasive pathway: a prospective
study of 100 renal cell carcinomas. Am J Surg Pathol 2004; 28:1594-600.
5. Thompson RH, Leibovich BC, Cheville JC et al. Is renal sinus fat invasion
the same as perinephric fat invasion for pT3a renal cell carcinoma? J Urol
2005;174:1218-21.
6. Han KR, Bui MH, Pantuck AJ et al. TNM T3a renal cell carcinoma: adrenal
gland involvement is not the same as renal fat invasion. J Urol 2003;169:899903; discussion 903-4.
7. Thompson RH, Leibovich BC, Cheville JC et al. Should direct ipsilateral adrenal invasion from renal cell carcinoma be classified as pT3a? J Urol
2005;173:918-21.
8. Thompson RH, Cheville JC, Lohse CM et al. Reclassification of patients with
pT3 and pT4 renal cell carcinoma improves prognostic accuracy. Cancer 2005;
104:53-60.
9. Terrone C, Cracco F, Porpiglia F et al. Reassessing the current TNM lymph
node staging for Renal Cell Carcinoma. European Urology 2006; In press.
239
dossier thématique
d ossier thématique
10. Fuhrman SA, Lasky LC, Limas C. Prognostic significance of morphologic pa-
rameters in renal cell carcinoma. Am J Surg Pathol 1982;6:655-63.
11. Lang H, Lindner V, de Fromont M et al. Multicenter determination of optimal interobserver agreement using the Fuhrman grading system for renal cell
carcinoma: Assessment of 241 patients with > 15-year follow-up. Cancer 2005;
103:625-9.
12. Eble JN, Sauter G, Epstein JI, Sesterhenn IA. Pathology and genetics of tumours of the urinary system and male genital organs. World Health Organization Classification of Tumours. Lyon, France: IARC Press 2004;7.
13. Cheville JC, Lohse CM, Zincke H et al. Comparisons of outcome and prognostic features among histologic subtypes of renal cell carcinoma. Am J Surg
Pathol 2003;27:612-24.
14. Patard JJ, Leray E, Rioux-Leclercq N et al. Prognostic value of histologic subtypes in renal cell carcinoma: a multicenter experience. J Clin Oncol
2005;23:2763-71.
15. Delahunt B, Eble JN, McCredie MR et al. Morphologic typing of papillary
renal cell carcinoma: comparison of growth kinetics and patient survival in 66
cases. Hum Pathol 2001;32:590-5.
16. Patard JJ, Leray E, Cindolo L et al. Multi-institutional validation of a symptom based classification for renal cell carcinoma. J Urol 2004;172:858-62.
17. Lam JS, Shvarts O, Leppert JT et al. Renal cell carcinoma 2005: new frontiers in staging, prognostication and targeted molecular therapy. J Urol 2005;
173:1853-62.
18. Kim HL, Seligson D, Liu X et al. Using protein expressions to predict survival
in clear cell renal carcinoma. Clin Cancer Res 2004;10:5464-71.
19. Kattan MW, Reuter V, Motzer RJ et al. A postoperative prognostic nomogram for renal cell carcinoma. J Urol 2001;166:63-7.
20. Cindolo L, Patard JJ, Chiodini P et al. Comparison of predictive accuracy
of four prognostic models for nonmetastatic renal cell carcinoma after nephrectomy: a multicenter European study. Cancer 2005;104:1362-71.
21. Zisman A, Pantuck AJ, Wieder J et al. Risk group assessment and clinical
outcome algorithm to predict the natural history of patients with surgically
resected renal cell carcinoma. J Clin Oncol 2002;20: 4559-66.
22. Patard JJ, Kim HL, Lam JS et al. Use of the University of California
Los Angeles integrated staging system to predict survival in renal cell
carcinoma: an international multicenter study. J Clin Oncol 2004;22: 3316-22.
23. Ficarra V, Martignoni G, Lohse C et al. External validation of the Mayo
Clinic Stage, size, grade and necrosis (SSIGN) score to predict cancer specific
survival using a European series of conventional Renal Cell Carcinoma. J Urol
2006;175:1235-9.
24. Negrier S, Escudier B, Gomez F et al. Prognostic factors of survival and
rapid progression in 782 patients with metastatic renal carcinomas treated by
cytokines: a report from the Groupe Francais d’Immunothérapie. Ann Oncol
2002;13:1460-8.
25. Motzer RJ, Mazumdar M, Bacik J et al. Survival and prognostic stratification of
670 patients with advanced renal cell carcinoma. J Clin Oncol 1999;17:2530-40.
26. Mekhail TM, Abou-Jawde RM, Boumerhi G et al. Validation and extension of the Memorial Sloan-Kettering prognostic factors model for survival in
patients with previously untreated metastatic renal cell carcinoma. J Clin Oncol
2005;23:832-41.
27. Motzer RJ, Rini BI, Bukowski RM et al. Sunitinib in patients with metastatic
renal cell carcinoma. JAMA 2006;295:2516-24.
28. Upton MP, Parker RA, Youmans A et al. Histologic predictors of renal
cell carcinoma response to interleukin-2-based therapy. J Immunother 2005;
28:488-95.
29. Atkins M, Regan M, McDermott D et al. Carbonic anhydrase IX expres-
sion predicts outcome of interleukin 2 therapy for renal cancer. Clin Cancer Res
2005;11:3714-21.
30. Leppert JT, Pantuck AJ. Significance of gene expression analysis of renal cell
carcinoma. Expert Rev Anticancer Ther 2006;6:293-9.

Université René-Descartes, Paris-V,
et université Pierre-et-Marie-Curie,
Paris-VI
La validation des études se fait par un
examen écrit et par la rédaction d’un
mémoire.
diplôme interuniversitaire
d’hématologie
et de cancérologie du sujet âgé
Les dates retenues pour l’année universitaire 2006-2007 sont les suivantes :
✓ pour la partie gériatrie :
22-24/11 et 13-15/12/06
✓ pour la partie oncologie :
10-12/01 et 14-16/02/07
✓ pour la partie hémato :
15-16/03 et 03-04/05/07
Pr. Olivier Saint-Jean (hôpital Georges-Pompidou, 75015 Paris)
Pr Véronique Lebond (hôpital de la
Pitié-Salpêtrière, 75013 Paris)
Pr. Jean-Pierre Lotz (hôpital Tenon,
75020 Paris)
L’enseignement effectué sur un an
comporte une partie théorique de
100 heures, à raison de trois séminaires
thématiques (gériatrie, hématologie
maligne, oncologie) ; il portera sur les
aspects spécifiques du vieillissement
normal et pathologique, des cancers
chez les patients âgés et des hémopathies malignes chez les malades âgés.
240
Les inscriptions sont programmées en
septembre-octobre 2006, au niveau des
deux universités :
✓ service des spécialités médicales,
faculté de médecine Necker - Enfants
Malades, 156, rue de Vaugirard, 75015
Paris. Tél. : 01 40 61 56 00 ou 56 01.
✓ service scolarité troisième cycle,
faculté de médecine Saint-Antoine
- 27, rue Chaligny, 75012 Paris - Tél. :
01 40 01 14 49.
Agenda
Les documents administratifs (CV, photocopies du Diplôme de Docteur en Médecine s’il a été obtenu à l’étranger, lettre
de motivation, photo d’identité, trois
enveloppes timbrées libellées au nom et
à l’adresse) sont à adresser au secrétariat
de l’enseignement du Professeur Olivier
Saint-Jean - hôpital européen GeorgesPompidou - 20, rue Leblanc - 75015 Paris,
du Professeur Véronique Leblond, service
d’Hématologie - hôpital de la Pitié-Salpêtrière - boulevard de l’Hôpital - 75013 Paris,
et du Professeur Jean-Pierre Lotz - service
d’Oncologie médicale - hôpital Tenon - 4,
rue de la Chine - 75970 Paris Cedex 20.
Les informations sont disponibles sur
les sites suivants :
http://www.univ-paris5.fr et
http://www.hegp-geriatrie.fr/
pour Paris-V
http://www2.upmc.fr/fc/diumed_
hemato_cancero_age.pdf
pour Paris-VI
La Lettre du Cancérologue - Vol. XV - n° 5 - octobre 2006