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Mémoires Année : 2019

Impact de l’utilisation de signature génomique dans les pratiques décisionnelles au sein du groupe hospitalier universitaire Saint-Louis-Lariboisière-Fernand Widal en utilisant l’exemple de la signature EndoPredict®

Résumé

Le cancer du sein est le cancer le plus fréquent chez la femme, et la première cause de mortalité. La prise en charge du cancer du sein consiste en l’association de chirurgie, radiothérapie, hormonothérapie et thérapie ciblée en fonction des caractéristiques clinicopathologiques. Certaines signatures moléculaires sont de plus en plus utilisées dans la décision de chimiothérapie adjuvante des cancers RH+, HER2-. L’impact décisionnel de celles-ci est encore incertain. Au sein du groupe hospitalier Saint-Louis Lariboisière Fernand Widal, nous avons comparé les décisions thérapeutiques prises en RCP avant et après utilisation de l’EPclin®. Nous avons également comparé les caractéristiques clinicopathologiques des patientes en fonction des résultats du test. 52 patientes soit 39.4 % des patientes ont changé de traitement. 43 patientes (32.6%) ont pu bénéficier d’une désescalade thérapeutique par hormonothérapie seule. 9 patientes (19%) ont au contraire eu une escalade thérapeutique par l’association de chimiothérapie et d’hormonothérapie. 4 patientes n’ont pas reçu le traitement. On a pu observer qu’il y avait une bonne corrélation entre l’EndoPredict® et l’EPclin (indice de Pearson à 0.61, p=0.01). Les patientes avec un EPclin élevé avaient une tendance à avoir une tumeur plus grande et une atteinte ganglionnaire avec p = 0.001. Il n’y avait pas de différence significative retrouvée sur l’âge, grade, le ki 67, les emboles, ni l’expression des RH. L’impact décisionnel de l’EPclin était important en pratique clinique, témoignant de l’apport des signatures moléculaires dans la prise en charge thérapeutique des patientes avec un cancer du sein RH+, HER 2- à risque intermédiaire.
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Citer

Charlotte Bonnet. Impact de l’utilisation de signature génomique dans les pratiques décisionnelles au sein du groupe hospitalier universitaire Saint-Louis-Lariboisière-Fernand Widal en utilisant l’exemple de la signature EndoPredict®. Médecine humaine et pathologie. 2019. ⟨dumas-03129764⟩
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