Voor patiënten met een myelodysplastisch syndroom (MDS) leidt toepassing van het prognostische scoresysteem IPSS-Molecular (IPSS-M) tot betere selectie voor stamceltransplantatie (HSCT) dan het eerder ontwikkelde IPSS-R (Revised). Italiaanse onderzoekers hebben dat recent aangetoond in een validatiestudie. De studie is gebaseerd op een eerdere studie, waaraan onder anderen internist-hematoloog prof. dr. A.A. (Arjan) van de Loosdrecht (Amsterdam UMC) heeft meegewerkt. Hij geeft uitleg over de studies.
De recent gepubliceerde studie1 is een real world validatie van de studie die vorig jaar is gepubliceerd2 over het nieuwe scoresysteem IPSS-M. “Voor classificatie van myelodysplastische syndromen wordt al lang gewerkt met IPSS-R”, vertelt Van de Loosdrecht. “De laatste editie van IPSS-R stamt uit 2013. Maar daarin wordt nog niet gebruikgemaakt van mutatieanalyse. Met de toenemende kennis over zulke oncogene drivers was daar steeds meer behoefte aan.”
Prognostische variabelen
IPSS-R is ontwikkeld door de internationale werkgroep IWG-PM (International Working Group for Prognosis in MDS). Deze werkgroep, met ook veel inbreng vanuit Nederland (met name Amsterdam UMC en Radboudumc), heeft de afgelopen jaren ook gewerkt aan IPSS-M. Dat gebeurde met patiëntmateriaal van 2.957 MDS-patiënten die werden onderzocht op mutaties in 152 genen. Klinische en moleculaire variabelen werden geassocieerd met leukemievrije overleving, leukemische transformatie en algehele overleving. Zo werden onafhankelijke prognostische variabelen vastgesteld voor IPSS-M. Het model werd gevalideerd in een extern cohort van 754 Japanse MDS-patiënten. “IPSS-R verdeelt patiënten in 5 risicogroepen, de opvolger IPSS-M in 6”, aldus Van de Loosdrecht. “Al in onze studie zagen we dat ongeveer de helft van de patiënten met IPSS-M werd geclassificeerd naar ofwel een hoger of een lager risico vergeleken met classificatie met IPSS-R. Dus gebruik van IPSS-M heeft implicaties voor de behandeling.”
Anders geclassificeerd
In de recent gepubliceerde validatiestudie werden 2.876 patiënten met primair MDS retrospectief geanalyseerd. De deelnemers waren afkomstig uit het GenoMed4All consortium, het Europese initiatief om de respons op hematologische ziekten te verbeteren met behulp van kunstmatige intelligentie. IPSS-M bleek het prognostische onderscheid ten opzichte van IPSS-R te verbeteren voor alle klinische eindpunten (concordantie 0,81 versus 0,74 voor algehele overleving en 0,89 versus 0,76 voor leukemievrije overleving). De verbetering was er zelfs voor patiënten zonder aantoonbare genmutaties.
Ook in de validatiestudie veranderde met IPSS-M het risico bij ongeveer de helft van de patiënten: 23,6% werd geclassificeerd naar een hoger risico, 22,4% naar een lager risico.
Bij patiënten na een HSCT verbeterde IPSS-M de risicovoorspelling voor terugkeer van de ziekte en voor overleving na transplantatie (concordantie 0,76 versus 0,60 voor algehele overleving en 0,89 versus 0,70 voor kans op relaps). Bij hoogrisicopatiënten die waren behandeld met een hypomethylerend middel (HMA) kon IPSS-M de individuele kans op respons niet voorspellen.
De onderzoekers testten ook de nauwkeurigheid van voorspelling met IPSS-M zonder moleculaire informatie. Ze definieerden een minimumset van 15 relevante genen die zijn gerelateerd aan hoge nauwkeurigheid van de score.
Betere selectie
IPSS-M verbetert dus de prognose voor MDS en kan bijdragen aan betere selectie van patiënten voor stamceltransplantatie. Voor het vaststellen van gevoeligheid voor HMA kunnen andere factoren dan genmutaties een rol spelen. De minimumset van relevante genen kan helpen bij de klinische implementatie van de score. Het scoresysteem is gepubliceerd als rekentool op de website mds-risk-model.com. Van de Loosdrecht is daar blij mee: “Behandelaars kunnen de tool in de spreekkamer gebruiken. Je kunt alle parameters over de patiënt invullen en ziet meteen het risicoprofiel. En IPSS-M werkt ook bij patiënten van wie niet alle gen-informatie bekend is. In ons onderzoek vonden we 19 mutaties die onafhankelijk het meest voorspellend zijn voor de prognose. Daarnaast zijn er 14 mutaties die op zichzelf geen risico vormen, maar wel aanvullende informatie kunnen geven over ziekterisico. Er is dus een set van in totaal 33 genen. Ook als je alleen informatie hebt over de essentiële genen, is de voorspellende waarde van IPSS-M goed.”
Stellig
Uit de validatiestudie blijkt IPSS-M ook bruikbaar voor patiënten na een HSCT. Bij behandeling met HMA heeft het model geen voorspellende waarde voor respons. Van de Loosdrecht: “Misschien komt dat doordat HMA geen curatieve behandeling is. HSCT is dat wel. Echter, de duur van respons op HMA en de overleving zijn wel gerelateerd aan IPSS-M.”
Van de Loosdrecht is stellig over de implementatie van IPSS-M in de praktijk: “Dit risicomodel dient in de huidige praktijk als standaard te worden opgenomen. Het model geeft inzicht in het natuurlijke beloop van MDS en is nauwkeuriger dan IPSS-R. Toepassing van IPSS-M lijkt me goed haalbaar, want next generation sequencing voor genmutaties is inmiddels betaalbaar en vrijwel overal beschikbaar. Eventueel kan een sample worden opgestuurd naar een ander laboratorium.”
Referenties:
- Sauta E, Robin M, Bersanelli M, et al. Real-World Validation of Molecular International Prognostic Scoring System for Myelodysplastic Syndromes. J Clin Oncol. 2023;41:2827-42.
- Bernard E, Tuechler H, Greenberg PL, et al. Molecular International Prognostic Scoring System for Myelodysplastic Syndromes. NEJM Evid. 2022;1.