Intelligente vakuum-assistierte Biopsie zur Identifikation von Brustkrebspatientinnen mit pathologischer Komplettremmission (ypT0, ypN0) nach neoadjuvanter Systemtherapie für den Verzicht einer Operation von Brust und Axilla

Zielsetzung Neoadjuvante Systemtherapien (NST) führen bei 40-70% der Brustkrebspatientinnen zu einer pathologischen Komplettremission. Diese Patientinnen benötigen womöglich keine Operation, da aller lokaler Tumor bereits durch NST eradiziert wurde. Nicht-chirurgische Methoden, hierunter Bildgebung und vakuum-assisertie Biopsien (VAB), waren bisher nicht in der Lage, Patientinnen ohne residuellen Tumor in der Brust oder Axilla zuverlässig zu identifizieren. Wir untersuchten das Potential eines machine learning Algorithmus (“intelligente VAB“), diese Patientinnen zu identifizieren.

Methoden Wir trainierten, testeten und validierten einen machine learning Algorithmus residuellen Tumor nach NST (ypT+/is oder ypN+) und vor der Operation anhand von Patientinnen-, Bildgebungs-, Tumor- und VAB Variablen zu identifizieren. Wir verwendeten Daten von 318 Patientinnen mit cT1-3, cN0/+, HER2-positivem, triple-negativem oder hoch-proliferativen Luminal-B Brustkrebs, die eine VAB vor der Operation erhielten (NCT02948764, RESPONDER). Wir verwendeten 10-fold cross-validation, um den Algorithmus zu trainieren und testen, welcher anschließend extern mittels Daten einer unabhängigen Studie validiert wurde (NCT02575612). Wir verglichen die Ergebnisse mit der histopathologischen Untersuchung des operative Präparates. Falsch-negative Rate (FNR) und Spezifität waren die Endpunkte.

Ergebnisse Im Entwicklungsset (n=318) und externen Validierungsset (n=45), zeigte die intelligente VAB eine FNR von 0.0 bis 5.2%, eine Spezifität von 37.5 bis 40% und ein AUROC von 0.91 bis 0.92. Die FNR der intelligenten VAB war niedriger als bei der Bildgebung nach NST, VAB alleine oder Kombinationen der beiden.

Zusammenfassung Die intelligente VAB kann zuverlässigen residuellen Tumor nach NST ausschließen. Der Verzicht auf eine Operation von Brust und Axilla sollte bei diesen Patientinnen mit exzellentem Ansprechen auf NST in zukünftigen Studien untersucht werden.

Publication History

Article published online:
21 June 2022