Betere prognose voor patiënten met uitgezaaide nierkanker

Een nieuw voorspelmodel kan de overleving van patiënten met uitgezaaide nierkanker nauwkeuriger inschatten dan het model dat hiervoor al ruim tien jaar wordt gebruikt. Onderzoekers van IKNL ontwikkelden en valideerden het zogenoemde CPI2-model, dat rekening houdt met het huidige behandellandschap. Volgens de onderzoekers biedt het model daardoor een betere basis voor een prognose die aansluit bij de individuele patiënt. Artsen gebruiken de prognose van patiënten met uitgezaaide nierkanker onder meer om behandelkeuzes te maken.

Tot nu toe wordt daarvoor veelal het International Metastatic Renal Cell Carcinoma Database Consortium-model (IMDC-model) gebruikt. Dat model is inmiddels ruim tien jaar oud. Sinds de introductie van het IMDC-model is de behandeling van uitgezaaide nierkanker veranderd. Patiënten krijgen tegenwoordig andere en meer uiteenlopende behandelingen. Daardoor is de vraag ontstaan of het bestaande model nog voldoende aansluit bij de huidige praktijk. IKNL-onderzoeker Anke Richters en haar collega's ontwikkelden daarom een nieuw model: CPI2. Het model is vervolgens gevalideerd om te beoordelen hoe goed het de overleving van patiënten voorspelt. De onderzoeksresultaten zijn gepubliceerd in The Lancet Oncology.

IMDC-model

Bij patiënten met uitgezaaid heldercellig niercelcarcinoom (mccRCC) speelt de prognose een belangrijke rol bij de keuze voor een behandeling. Het IMDC-model gebruikt daarvoor zes risicofactoren en deelt patiënten in drie prognosegroepen in: gunstig, intermediair en ongunstig. Deze indeling is inmiddels breed verankerd in de nierkankerzorg. Zo koppelen de richtlijnen van de European Society for Medical Oncology (ESMO) en de European Association of Urology (EAU) verschillende behandeladviezen aan de prognosegroepen. Ook in wetenschappelijk onderzoek wordt de indeling gebruikt om patiënten te verdelen en behandelresultaten per groep te rapporteren.

Het IMDC-model kent wel beperkingen. Het is gebaseerd op gegevens van patiënten die tussen 2004 en 2010 werden behandeld, toen de huidige combinatiebehandelingen met immuuncheckpointremmers nog niet beschikbaar waren. Ook was de overleving in die periode aanzienlijk slechter dan tegenwoordig. Daarnaast telt het model alleen het aantal aanwezige risicofactoren, zonder mee te wegen hoe zwaar afzonderlijke factoren bijdragen aan de prognose.

Gegevens van 1.747 patiënten

Voor de ontwikkeling en validatie van CPI2 gebruikten de onderzoekers individuele patiëntgegevens uit twee fase III-studies: CheckMate-214, met 1.096 patiënten, en CheckMate-9ER, met 651 patiënten. In beide onderzoeken kregen patiënten als eerstelijnsbehandeling sunitinib of een combinatiebehandeling met immuuntherapie. De gegevens uit CheckMate-214 werden gebruikt om het nieuwe model te ontwikkelen. Vervolgens testten de onderzoekers de voorspellende waarde ervan met de gegevens uit CheckMate-9ER.

CPI2 staat voor Clinical Prognostic Index in the Checkpoint Inhibitor era. Het model gebruikt veertien kenmerken die doorgaans al vóór de start van de behandeling beschikbaar zijn. Het gaat onder meer om leeftijd, de algemene conditie van de patiënt, een eerdere nefrectomie en de aanwezigheid van uitzaaiingen in de lever, longen, botten en lymfeklieren. Daarnaast worden zeven laboratoriumwaarden meegenomen: calcium, alkalische fosfatase, albumine, LDH, neutrofielen, lymfocyten en leukocyten. De aanwezigheid van PD-L1-expressie bleek geen aanvullende voorspellende waarde te hebben.

Nauwkeuriger voorspelling

Bij de validatie met de gegevens uit CheckMate-9ER presteerde CPI2 duidelijk beter dan het IMDC-model. Voor de voorspelling van de overleving na 36 maanden kwam de Uno’s C-index uit op 0,72, tegenover 0,61 voor het IMDC-model.

Een C-index van 0,5 staat voor een voorspelling die niet beter is dan toeval; een score van 1,0 betekent een perfecte voorspelling. Ook de kalibratie van CPI2 was goed. Dat betekent dat de door het model voorspelde overlevingskansen goed overeenkwamen met de daadwerkelijk waargenomen uitkomsten.

De toepassing van CPI2 leidt bovendien regelmatig tot een andere indeling dan het IMDC-model. Zo kunnen patiënten die volgens IMDC in de gunstige prognosegroep vallen, met CPI2 in de intermediaire of ongunstige groep terechtkomen, en andersom.

Gevolgen voor behandelkeuzes

Een nauwkeurigere prognose-indeling kan gevolgen hebben voor de behandeling van patiënten met uitgezaaide nierkanker. Omdat behandeladviezen mede zijn gekoppeld aan de prognosegroep, kan CPI2 ertoe leiden dat patiënten vaker in een groep worden ingedeeld die beter aansluit bij hun verwachte overleving. Volgens de onderzoekers kan dit bijdragen aan behandelkeuzes die beter passen bij de individuele patiënt.

De nieuwe indeling heeft mogelijk ook gevolgen voor de interpretatie van eerder klinisch onderzoek. In veel grote studies zijn behandelresultaten geanalyseerd aan de hand van de IMDC-prognosegroepen. Als die indeling niet optimaal aansluit bij de huidige patiëntenpopulatie, kunnen verschillen in behandelingseffecten mogelijk minder duidelijk naar voren zijn gekomen. De onderzoekers pleiten daarom voor een heranalyse van deze studies met behulp van CPI2.

Vervolgonderzoek

Voordat CPI2 breed kan worden toegepast, is volgens de onderzoekers aanvullend onderzoek nodig. Het model moet worden getest in andere geneesmiddelenstudies en vooral ook bij patiënten in de dagelijkse praktijk. De onderzochte patiëntengroepen waren namelijk niet volledig representatief voor alle patiënten met uitgezaaide nierkanker. Zo waren patiënten met hersenmetastasen, een Karnofsky performance score lager dan 70 procent en patiënten met een niet-heldercellig type niercelcarcinoom niet opgenomen in beide CheckMate-studies. Bij de publicatie is een rekenhulp beschikbaar waarmee de CPI2-score voor individuele patiënten kan worden berekend.

Het onderzoek werd mede gefinancierd door de Josephine Nefkens Stichting. De patiëntgegevens werden via het Vivli-platform beschikbaar gesteld door Bristol Myers Squibb. Ook eerder onderzoek laat zien dat patiëntgegevens kunnen helpen om het ziekteverloop bij uitgezaaide nierkanker beter in kaart te brengen en behandelkeuzes te ondersteunen. Zo schreven we vijf jaar geleden al over het ETZ dat destijds onderzoek had gedaan naar de behandelopties voor patiënten met uitgezaaide nierkanker. Uit die studie bleek toen ook dat gevalideerde data artsen kan ondersteunen bij de keuze welke behandelopties mogelijk en effectief zijn.