mBC | Ansprechen auf CDK4/6-Inhibitoren vorhersagbar?

Die endokrin-basierte Therapie mit CDK4/6-Inhibitoren (CDK4/6i) ist Standard in der Erstlinie des Hormonrezeptor-positiven (HR+), HER2-negativen (HER2-) mBCs.<sup>1</sup> Doch nicht jede Patientin spricht auf die Behandlung an. K&ouml;nnte ein KI-Modell dabei helfen, solche Patientinnen zu identifizieren?

KI-Modell bezieht klinische & genomische Faktoren ein

Auf dem San Antonio Breast Cancer Symposium im Dezember 2024 stellten Razavi et al. ihr Tool vor, das auf maschinellem Lernen (ein Teilgebiet der künstlichen Intelligenz [KI]) basiert.2 Das Tool generierte 3 verschiedene Modelle, um das progressionsfreie Überleben (PFS) unter der CDK4/6i-Therapie zu prognostizieren:2

  1. basierend auf klinisch-pathologischen Faktoren (CF)
  2. basierend auf genomischen Faktoren (GF)
  3. basierend auf beiden Arten von Faktoren (CGF)

Risikogruppen präzise generieren

Die Studienautor:innen evaluierten im nächsten Schritt, wie viele Risikogruppen das jeweilige Modell anhand der PFS-Daten von 370 Patientinnen identifizieren konnte und wie stark zwischen den Gruppen mit dem niedrigsten und höchsten Progressionsrisiko unterschieden werden konnte:2

  1. 2 Risikogruppen (gut vs. schlecht) im CF-Modell: medianes PFS (mPFS) von 23,2 Monaten vs. 11,6 Monate (Hazard Ratio [HR] 1,95; 95 %-Konfidenzintervall [KI] 1,5–2,5; p = 2,6e-7)
  2. 2 Risikogruppen (gut vs. schlecht) im GF-Modell: mPFS von 28,1 Monaten vs. 9,7 Monate (HR 2,4; 95 %‑KI 1,9–3,1; p = 2,0e-11)
  3. 3 Risikogruppen (gut vs. intermediär vs. schlecht) im CGF-Modell: mPFS von 31,3 Monaten vs. 18,5 Monate vs. 7,9 Monate (HR 4,2; 95 %‑KI 3,0–5,9; p = 2,8e-16)

Das CGF-Modell, welches klinisch-pathologische und genomische Faktoren integrierte, konnte 3 Gruppen identifizieren und wies zudem das höchste HR auf. Somit konnte es eine bessere Stratifizierung der Daten vornehmen und mit der höchsten Präzision das Risiko für Progression einschätzen.2

Welche prognostischen Faktoren wurden im Modell genutzt?

Razavi et al. stellten fest, dass sich die 10 Hauptfaktoren des CGF-Modells aus den Top 5 der CF- und GF-Modelle zusammensetzten:2

Auch wenn die CF- und GF-Modelle bereits Risikogruppen identifizieren konnten, hatte die Integration von allen Faktoren im CGF-Modell dieüberlegene Vorhersagekraft für das Ansprechen auf die endokrin-basierte Therapie mit CDK4/6i in der mBC-Erstlinie. Tritt ein Rezidiv mit Metastasen auf, ist eine präzise Einschätzung des Progressionsrisikos essenziell für die Therapiestrategie.2

Effekt der endokrin-basierten Therapie auf klinische Faktoren

Auch in den zulassungsrelevanten Studien zum CDK4/6i Abemaciclib (Verzenios®)3,a hatten die oben genannten klinisch-pathologischen Faktoren einen Einfluss auf die Prognose der Patientinnen. Doch gerade bei Patientinnen, bei denen diese Faktoren mit einer schlechteren Prognose assoziiert waren, zeigte sich der größte Vorteil durch die Kombination von Abemaciclib und endokriner Therapie.4 Mehr dazu erfahren Sie im Beitrag „7 Prognosefaktoren für die endokrin-basierte Therapie“.

Zur Auswertung

In der Erstlinie des HR+, HER2- mBCs stehen neben Abemaciclib auch die CDK4/6i Ribociclib und Palbociclib als Therapieoptionen zur Verfügung.1

Bislang gab es keinen Vergleich der Wirkstoffe mittels einer großen Real-World-Studie. Welche Unterschiede zeigen sich in diesem unabhängigen Vergleich ihrer Wirksamkeit?

Zum Überblick

a Abemaciclib ist angezeigt zur Behandlung von Frauen mit Hormonrezeptor (HR)-positivem, humanem epidermalem Wachstumsfaktor-Rezeptor-2 (HER2)-negativem, lokal fortgeschrittenem oder metastasiertem Brustkrebs in Kombination mit einem Aromatasehemmer oder Fulvestrant als initiale endokrine Therapie oder bei Frauen mit vorangegangener endokriner Therapie. Bei prä- oder perimenopausalen Frauen sollte die endokrine Therapie mit einem LHRH-Agonisten (LHRH = Luteinising Hormone-Releasing Hormone) kombiniert werden.3

Quelle

  1. Fehm, Hartkopf. Endokrin-basierte und zielgerichtete Therapie des metastasierten Mammakarzinoms. Stand April 2024. unter: https://www.ago-online.de/fileadmin/ago-online/downloads/_leitlinien/kommission_mamma/2024/Einzeldateien/AGO_2024D_18_Endokrine_und_zielger_Therapie_met.pdf (zuletzt abgerufen am 31.03.2025).
  2. Razavi P et al. GS3-09: Multimodal integration of real world clinical and genomic data for the prediction of CDK4/6 inhibitors outcomes in patients with HR+/HER2- metastatic breast cancer. SABCS 10-13. Dezember 2024.
  3. Fachinformation Verzenios®, aktueller Stand.
  4. Di Leo A et al. Prognostic characteristics in hormone receptor-positive advanced breast cancer and characterization of abemaciclib efficacy. NPJ Breast Cancer. 2018;4:41.

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