Valeur pronostique et prédictive du phénotype dMMR chez les patients traités par néphro-urétérectomie totale pour une tumeur de la voie excrétrice supérieure : une étude multicentrique nationale

Introduction

La perte d’expression des protéines impliquées dans la réparation des mésappariements de l’ADN définit le phénotype dMMR dont l’incidence est très variable chez les patients présentant une tumeur de la voie excrétrice supérieure (TVES). L’objectif de cette étude était d’évaluer la valeur pronostique et prédictive du phénotype dMMR chez les patients traités par néphro-urétérectomie totale (NUT) pour une TVES.

Méthodes

L’ensemble des patients traités par NUT pour une TVES dans 11 centres français entre 1996 et 2015 ont été rétrospectivement inclus dans la cohorte TRANSLATUC. Leurs blocs tumoraux ont été collectés afin de réaliser des analyses immunohistochimiques sur des Tissue Micro Arrays de 2 mm permettant d’évaluer la perte d’expression de MLH1, MSH2, MSH6 et/ou PMS2. Des modèles de Cox multivariés ont été utilisés afin d’évaluer l’impact du phénotype dMMR vs non dMMR (ndMMR) sur la survie sans récidive (SSR), spécifique (SS) et globale (SG). Des tests d’interaction entre le phénotype dMMR et l’utilisation de la chimiothérapie adjuvante (CA) ont été réalisés dans chacun de ces modèles afin d’évaluer la valeur prédictive du phénotype dMMR pour l’efficacité de la CA.

Résultats

Au total, 281 patients présentant un phénotype dMMR (n = 76 ; 27,1 %) ou ndMMR (n = 205 ; 72,9 %) ont été inclus. Les patients dMMR vs ndMMR présentaient plus de TVES de bas grade (52,6 % vs 14,6 % ; p < 0,001), ≤ pT1 (59,2 % vs 41 % ; p = 0,006) et pN0 (29 % vs 13,7 % ; p = 0,009).

Après un suivi médian de 53 [29–84] mois, le statut dMMR était un facteur prédictif indépendant de la SSR (HR = 0,41 ; IC95 % = [0,21–0,83] ; p = 0,012), SS (HR = 0,39 ; IC95 % = [0,19–0,79] ; p = 0,009) et SG (HR = 0,42 ; IC95 % = [0,22–0,78] ; p = 0,006). Il existait une interaction significative entre le phénotype dMMR et l’utilisation de la CA pour la SSR (p_interaction = 0,012), SS (p_interaction = 0,001) et SG (p_interaction = 0,023). En analyse de sous-groupe, l’utilisation de la CA était associée à une meilleure SSR (HR = 0,14 ; IC95 % = [0,06-0,3] ; p < 0,001), SS (HR = 0,10 ; IC95 % = [0,03–0,29] ; p < 0,001) et SG (HR = 0,22 ; IC95 % = 0,10–0,54] ; p = 0,001) chez les patients ndMMR alors que l’utilisation de la CA n’avait pas d’impact significatif sur la SSR (HR = 1,61 ; IC95 % = [0,42–6,12] ; p = 0,48), SS (HR = 2,28 ; IC95 % = [0,57–9,16] ; p = 0,25) et SG (HR = 1,47 ; IC95 % = [0,4–5,43] ; p = 0,57) chez les patients dMMR.

Conclusion

Les données de la cohorte TRANSLATUC montrent que le phénotype dMMR est associé à un meilleur pronostic mais une moins bonne efficacité de la CA chez les patients traités par NUT pour une TVES.