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Impact pronostique des diverses anomalies chromosomiques entraînant la délétion 17p dans la leucémie lymphoïde chronique. Une étude du GFCH Elise Chapiro SFH 15 mars 2017 Coordonnatrices : Florence Nguyen-Khac, Elise Chapiro

Impact pronostique des diverses anomalies chromosomiques ... › membres › GFCH › DOCS › 1490947677.pdf · Nombre d’anomalies, 17p- inclus, médiane [min-max] 4 [1-25] Caryotype

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Impact pronostique des diverses anomalies

chromosomiques entraînant la délétion 17p dans la leucémie lymphoïde chronique. Une étude du GFCH

Elise Chapiro SFH 15 mars 2017

Coordonnatrices : Florence Nguyen-Khac, Elise Chapiro

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Perte du bras court du chromosome 17 dans la LLC

Davide Rossi; Bernhard Gerber; Georg Stüssi; Leukemia & Lymphoma, 2016

- Anomalie rare au diagnostic (<10%), plus fréquente à la rechute et chez les patients réfractaires (~40%) - Résulte d’anomalies chromosomiques variées : délétion, translocations, anneaux, isochromosomes… - Inclut le gène TP53, qui est muté sur l’autre allèle dans ~80% des cas - Complexité génomique élevée

A Puiggros, Biomed Res International, 2014

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Délétion 17p : facteur pronostique majeur

• Confère une résistance aux traitements classiques à base de fludarabine

• Facteur pronostique indépendant, associé à une survie raccourcie

Döhner, NEJM, 2000

A l’ère de la FISH A l’ère de la découverte des mutations récurrentes

Rossi, Blood, 2013

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Objectifs et Méthodes

• Questions posées

– Le type d’anomalie chromosomique aboutissant à une délétion 17p peut-il influencer le pronostic ?

– Quel est l’impact pronostique des anomalies additionnelles ?

• Etude rétrospective multicentrique : LLC avec délétion 17p incluant le gène TP53, avec un caryotype informatif

– Collecte des données cliniques et biologiques

– Revue des caryotypes par les membres du GFCH

– Analyse statistique : • courbes de Kaplan-Meier

– Temps jusqu’au 1er traitement (TTFT) : temps entre le diagnostic et le 1er traitement (ou les dernières nouvelles)

– Survie globale (OS) : temps entre le diagnostic et le décès (ou les dernières nouvelles)

• Analyse univariée (log-rank test) et multivariée (modèle de régression de Cox)

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Caractéristiques cliniques

• 195 patients inclus

Ratio H/F 1,9

Age au diagnostic, médiane [min-max] 63 ans [33-88]

Stade de Binet au diagnostic (n=169)

A 100 (60%)

B 48 (28%)

C 21 (12%)

Temps de suivi, médiane [min-max] (n=183) 70 mois [0-401]

Nombre de patients traités (n=182) 158 (87%)

Nombre de lignes de traitement, médiane [min-max] (n=179) 2 [1-10]

Survie sans traitement (TTFT), médiane ±SE (n= 165) 13 mois ±4,48

Survie globale (OS), médiane ±SE (n=177) 179 mois ±40,6

17p- présente avant traitement (n=124) 97 (78%)

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Données cytogénétiques

Cohorte (n=195)

Nombre d’anomalies 17p

1 162 (83%)

2 25 (13%)

3 ou plus 8 (4%)

17p- isolée au caryotype 28 (14%)

Caryotype complexe 140 (72%)

Nombre d’anomalies, 17p- inclus, médiane [min-max] 4 [1-25]

Caryotype monosomique 90 (46%)

Translocations déséquilibrées (17p- exclus) 121 (63%)

Hiérarchie clonale des anomalies 17p- quand non isolées, n=167

anomalie primaire 43 (26%)

anomalie secondaire 42 (25%)

même clone 64 (38%)

clone indépendant 18 (11%)

% de cellules avec délétion TP53 (FISH), médiane [min-max] 70 [3-100]

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partenaire identifié

79%

partenaire non identifié

add(17p) 21%

0

5

10

15

20

25

30

35

18 8 13 14 4 21 15 20 1 6 9 5 12 10 11 16 22 7 X Y

chromosome

Nombre de cas

dic/der(17;18) : 13% Chromosome 8 : 11% del8p (n=17) gain8q (n=6) del8q (n=3)

Types d’anomalies 17p

translocation déséquilibrée

70%

délétion 17p 19%

monosomie 17 6%

iso17q 4%

anneau 17 1%

240 anomalies 17p sur les 195 patients

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Anomalies additionnelles et statut mutationnel IGHV

Caryotype (+/-FISH) n=195

Statut mutationnel IGHV n=47

0%

10%

20%

30%

40%

50%

60%

70%

80%

90%

non muté muté

0% 10% 20% 30% 40% 50% 60% 70%

gain 8q24

délétion 11q

trisomie 12

délétion 8p

délétion 13q

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L’âge, le stade et le statut IGHV restent des facteurs pronostiques dans le sous-groupe des LLC 17p-

0

.2

.4

.6

.8

1

Surv

ie C

um

.

0 50 100 150 200 250 300 Mois

p= 0.035

IGHV IGHV non muté

IGHV muté

Surv

ie C

um

.

0

.2

.4

.6

.8

1

0 50 100 150 200 250 300 350 400 Mois

p = <0.0001

Stade Binet B/C

A

0

.2

.4

.6

.8

1

Surv

ie C

um

.

0 50 100 150 200 250 300 Mois

p =0.0021

> 65 ans

< 65 ans

OS

Age

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Valeur pronostique du type d’anomalie 17p

OS TTFT

i(17)(q10)

Monosomie 17

Mois

0

.2

.4

.6

.8

1

Surv

ie C

um

.

0 50 100 150 200 250 300 350 400

p = 0.0375

i(17)

Pas d’i(17)

0

.2

.4

.6

.8

1

Surv

ie C

um

. San

s tr

aite

me

nt

0 50 100 150 200 250 300 350 400 Mois

p = NS

i(17) Pas d’i(17)

p = 0.0395

0

.2

.4

.6

.8

1

Surv

ie C

um

. San

s tr

aite

men

t

0 50 100 150 200 250 300 350 400 Mois

Monosomie 17 Pas de monosomie 17

p = NS

0

.2

.4

.6

.8

1

Surv

ie C

um

.

0 50 100 150 200 250 300 350 400 Mois

Monosomie 17 Pas de monosomie 17

Pas d’impact des autres types d’anomalies 17p

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Impact pronostique des anomalies additionnelles OS TTFT

Nombre total d’anomalies

Translocations déséquilibrées (hors anomalie 17p)

0

.2

.4

.6

.8

1

Surv

ie C

um

.

0 50 100 150 200 250 300 350 400 Mois

p=0.03

Absence

Présence

0

.2

.4

.6

.8

1

Surv

ie C

um

.

0 50 100 150 200 250 300 350 400 Mois

p=NS

0

.2

.4

.6

.8

1

Surv

ie C

um

. San

s T

0 50 100 150 200 250 300 350 400 Mois

p=0.0055

p=NS

0

.2

.4

.6

.8

1

Surv

ie C

um

. San

s tr

aite

men

t

0 50 100 150 200 250 300 350 400 Mois

Absence Présence

< 5 anomalies > 5 anomalies

< 5 anomalies > 5 anomalies

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Anomalies du chromosome 8 associées

p=0.001

0

.2

.4

.6

.8

1

Surv

ie C

um

.

0 50 100 150 200 250 300 350 400 Mois

OS

0

.2

.4

.6

.8

1

Surv

ie C

um

. San

s tr

aite

men

t

0 50 100 150 200 250 300 350 400 Mois

p=0.005

Pas de gain 8q Gain 8q TTFT

-délétion 8p : 21% Association significative avec caryotype complexe (87% vs. 66%, p=0,01) Pas d’impact sur la TTFT et l’OS -Gain 8q24 : 12% (gain d’une ou plusieurs copies du gène MYC dans tous les cas testés, n=7)

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Analyse multivariée

Covariables

HR IC à 95 % p

Gain 8q24 3.4234 1.3068 - 8.9684 0.0123

i(17)(q10) 1.8314 0.3749 - 8.9467 NS

Translocations déséquilibrées 1.2183 0.5992 - 2.4772 NS

Covariables

HR IC à 95 % p

Gain 8q24 2.4538 1.1931 - 5.0466 0.0147

Monosomie 17 1.637 0.3974 - 6.7438 NS

Nombre total d’anomalies >5 1.2876 0.7936 - 2.0890 NS

OS

TTFT

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Comparaison avec les données de la littérature

Impact pronostique du gain 8q24 (incluant le gène MYC) – ~ 5% dans la population générale des LLC

– association à OS et/ou TTFT raccourcies selon les études (Brown et al., 2012 ; Houldworth et al., 2013)

– Dans les LLC 17p- : impact du gain 8q sur TTFT et OS uniquement en univarié (Blanco et al., Oncotarget, 2016, n=101 LLC avec anomalie TP53)

Dans notre cohorte, pas d’impact – Dic/der(17;18) (Woyach, BJH, 2010)

– Caryotype complexe (>3 anomalies) (Blanco et al., Oncotarget, 2016)

– Délétion 8p (Blanco et al., Oncotarget, 2016)

– % de cellules avec délétion TP53 (>25%, Delgado et al., BJH, 2012 ; >80%, Blanco et al., Oncotarget, 2016)

– 17p acquise après traitement (Delgado et al., BJH, 2012)

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Conclusion

• En analyse univariée, impact négatif sur la survie :

– isochromosome 17q (OS)

– Monosomie 17 (TTFT)

– Complexité génomique > 5 anomalies (TTFT)

– Translocations déséquilibrées (hors 17p) (OS)

• En analyse multivariée : impact négatif du gain 8q24 sur le TTFT et l’OS

le gain 8q24 est un facteur indépendant aggravant le pronostic des LLC 17p

Importance de réaliser un caryotype dans le sous-groupe des LLC avec délétion 17p Identification d’anomalies pouvant moduler leur pronostic

Recherche systématique d’un gain 8q24 (FISH MYC) ? Identification d’un sous-groupe de patients avec une maladie particulièrement agressive

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Remerciements

GFCH Stéphanie Struski (Toulouse) Audrey Bidet (Bordeaux) Elodie Laharanne (Bordeaux) Carole Barin (Tours) Lauren Veronese (Clermont-Ferrand) Virginie Eclache (Bobigny, AP HP) Baptiste Gailllard (Reims) Lucienne Michaud (Leuven) Christine Lefebvre (Grenoble) Jean-Baptiste Gaillard (Nîmes) Christine Terre (Versailles) Dominique Penther (Rouen) Christian Bastard (Rouen) Nathalie Nadal (Dijon) Sandra Fert-Ferrer (Chambéry) Nathalie Auger (Villejuif) Catherine Godon (Nantes)

Hôpital Pitié-Salpêtrière UPMC Florence Nguyen-Khac Claude Lesty Clémentine Gabillaud

Protocole BOMP Olivier Tournilhac (Clermont-Ferrand) Protocole Auto-LLC Laurent Sutton (Chambéry)