Messaggi chiave
- L’approccio terapeutico di routine al carcinoma duttale in situ (DCIS) prevede un intervento di chirurgia conservativa (BCS) seguito da radioterapia (RT) dell’intera mammella. L’impossibilità di stimare in modo accurato il rischio di successiva recidiva locale (LR) e LR invasiva in base a fattori puramente clinico-patologici (CPF) contribuisce al sovratrattamento di questa entità nosologica. Gli autori del presente studio hanno pertanto esaminato la performance del punteggio DCIS a 12 geni (DS) e del punteggio di recidiva a 21 geni (RS) in termini di predizione della recidiva.
- È stata utilizzata una coorte basata sulla popolazione composta da 1226 donne con anamnesi di DCIS trattato mediante BCS ± RT nel periodo 1994-2003. I modelli predittivi che includevano il punteggio DS o il punteggio RS si sono dimostrati più robusti e accurati nel predire il rischio a 10 anni sia di LR che di LR invasiva rispetto al modello basato esclusivamente su fattori CPF, soprattutto nel sottogruppo a rischio più basso (≤10% a 10 anni). Tuttavia, il modello RS non è stato migliore del modello DS nel predire la LR invasiva.
- Il trattamento del DCIS è finalizzato a ridurre il rischio di sviluppare una forma invasiva di carcinoma mammario. L’uso di algoritmi molecolari capaci di predire con precisione tale rischio può facilitare la deintensificazione del trattamento e la costruzione di percorsi terapeutici personalizzati, risparmiando alle pazienti a più basso rischio le tossicità acute e a lungo termine della radioterapia.
Abstract
Purpose
- Ductal carcinoma in situ (DCIS) is routinely treated with adjuvant radiotherapy (RT) after breast-conserving surgery (BCS).
- The inability to accurately estimate an individual’s risk of local recurrence (LR) and invasive LR using clinicopathologic factors (CPF) contributes to the overtreatment of DCIS.
- We examined the impact of the 12-gene DCIS Score (DS) and the 21-gene Recurrence Score (RS) on the accuracy of predicting LR and invasive LR.
Methods
- A population-based cohort diagnosed with pure DCIS treated with BCS ± RT from 1994 to 2003 was used.
- All patients had expert pathology review and assessment of the DS and RS.
- Predictive models (CPF alone, DS + CPF, and RS + CPF) were developed using multivariable Cox regression analyses to predict 10-year LR and invasive LR risks.
- Models were evaluated on the basis of c-statistic, -2log likelihood estimate (-2LLE), and Akaike information criterion. Calibration was performed using bootstrap resamples, with replacement.
Results
- The cohort includes 1,226 women treated with BCS; 712 received RT.
- 194 women (15.8%) experienced ipsilateral LR as a first event; 112 were invasive.
- Models including the DS or RS performed better in predicting the 10-year risk of LR compared with models on the basis of CPF alone with excellent calibration.
- The two molecular-based models also performed better in predicting invasive LR compared with the CPF model but the model incorporating the RS did not perform better in the prediction of invasive LR compared with the DS-based model.
Conclusions
- Models incorporating the DS or RS more accurately predicted the 10-year risk of LR and invasive LR after BCS compared with models on the basis of CPF alone.
- Inclusion of the RS, compared with DS, did not improve the prediction of the 10-year risk of invasive LR.