ESMO 2020 — Commentaire d’expert : l’effet « évolutif » des traitements sur le cancer métastatique


  • Cristina Ferrario — Agenzia Zoe
  • Oncology Conference reports
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Joris Van De Haar est docteur en médecine et étudiant en PhD dans les groupes d’Emile Voest et de Lodewyk Wessels dans les domaines de la bioinformatique et de la biologie des systèmes, à l’Institut de cancérologie des Pays-Bas, à Amsterdam. À l’occasion de l’ESMO 2020, il a présenté les résultats d’une étude de grande envergure portant sur le séquençage du génome entier (SGE), qui a évalué l’évolution génomique des tumeurs métastatiques sous pression thérapeutique, à partir de biopsies appariées (avant et après divers types de traitements systémiques) issues de 239 patients atteints d’un cancer métastatique associé à des tumeurs provenant de 21 sites primitifs différents. Il aborde ici certains des résultats obtenus.

  • Il est très important pour les cliniciens de savoir si la caractérisation génomique doit être renouvelée chez les patients atteints d’un cancer métastatique après une nouvelle ligne de traitement.
  • En examinant les biopsies appariées de ces patients (intervalle médian : 6,4 mois), une légère augmentation du nombre global de variants somatiques a été observée. Dans certains échantillons « aberrants », ces changements peuvent même être spectaculaires. Cependant, si nous nous penchons sur les variants « pilotes » (les variants génomiques somatiques susceptibles d’être impliqués dans la croissance maligne de ces lésions), l’homogénéité entre les biopsies appariées est déjà beaucoup plus importante.
  • Si nous nous penchons plus spécifiquement sur les pilotes « cliniquement exploitables » (les pilotes génomiques somatiques qui déterminent les indications thérapeutiques), nous avons constaté que ces facteurs sont encore plus stables au fil du temps.
  • Pour les variants qui déterminent les indications thérapeutiques de référence (conformes à l’AMM) en particulier, pratiquement aucun changement n’a été observé. Quelques changements mineurs ont été révélés au fil du temps en ce qui concerne les indications d’essais cliniques (hors AMM).
  • L’utilité potentielle d’une deuxième analyse génomique dans ce contexte dépendra du rapport coût/efficacité.
  • Nous avons fait une observation intéressante : la situation des variants somatiques cliniquement exploitables était le plus fortement touchée chez les patients faisant l’objet de traitements ciblés. Cela correspond au fait que les « seconds résultats génomiques » pour les gènes impliqués dans la voie ciblée par le médicament sont souvent des mécanismes de résistance acquise bien connus. Nous avons également identifié de nombreux changements génomiques au niveau des cibles médicamenteuses elles-mêmes.
  • Comme ces « deuxièmes résultats » dans la même voie, ou au sein de la cible elle-même, surviennent dans un ensemble très limité de gènes, des approches de séquençage plus ciblées pourraient être préférées à un SGE pour le suivi, si ce dernier est souhaité.
  • Notre conclusion est qu’une analyse avec un SGE unique réalisée de manière précoce au cours de l’évolution de la maladie chez un patient atteint d’un cancer métastatique est (1) suffisante pour classer toutes les options thérapeutiques de référence, et (2) utile pour identifier les opportunités de traitement expérimental qui sont manquées par des diagnostics de base (ce dernier ayant un taux de bénéfice clinique de 33 % dans l’étude DRUP [van der Velden et al., Nature, 2019]).
  • Alors que le coût du séquençage continue de baisser et que le nombre d’indications pour les traitements génomiques augmente en oncologie, il semble inévitable que des techniques de séquençage exhaustif, telles que le SGE, soient utilisées dans le cadre du diagnostic de base, afin de classer de manière exhaustive toutes les opportunités de traitement génomique des patients atteints d’un cancer métastatique.
  • La mise en œuvre globale du SGE dans le diagnostic de base marquerait le début d’une nouvelle ère dans l’oncologie de précision. Il est passionnant d’imaginer la vitesse à laquelle nous pourrions produire d’énormes bases de données pouvant être exploitées pour améliorer profondément la prise en charge des patients atteints d’un cancer métastatique.

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