Sistema immunitario e carcinoma della mammella

In Italia il carcinoma della mammella è causa di circa 12.500 decessi all’anno. Il tasso d’incidenza nelle donne è pari a 114/100.000/anno e quello di mortalità è di 24/100.000/anno, cifra che si è ridotta nell’ultimo trentennio (-1,6%/anno) grazie all’efficacia dello screening e ai progressi terapeutici… (di Cinzia Solinas, MD)

Abstract

Il carcinoma della mammella è una malattia eterogenea che comprende differenti sottotipi biologici (luminal A, luminal B, TNBC, HER2), ciascuno con distinte storia naturale, prognosi e risposta alle terapie. Un elevato tasso d’infiltrazione linfocitaria è associato ad una migliore risposta alla chemioterapia sistemica primaria ed a migliori outcome, specie nei sottotipi ER– e HER2. Nonostante la risposta del sistema immunitario la neoplasia progredisce poiché numerosi sono i meccanismi di evasione messi in atto da parte del tumore. L’immunoterapia potenzia la risposta del sistema immunitario, interferendo con le pathway responsabili della tolleranza verso gli antigeni tumorali.

Key words: carcinoma della mammella, eterogeneità, infiltrazione linfocitaria, immunoterapia.

Abstract

Breast cancer is a heterogeneous disease, including different biological subtypes (luminal A, luminal B, TNBC, HER2), each one with distinct natural history, prognosis and response to therapy. A high rate of lymphocyte infiltration is associated with a better response to primary systemic chemotherapy and better survival outcome, especially in ER- and HER2. Despite the immune system response, the tumor progresses because of the development of various mechanisms of escape. Some of these pathways are the target of immunotherapy.

Key words: breast cancer, heterogeneity, lymphocyte infiltration, immunotherapy.

1.1 Introduzione

Il tumore della mammella è la prima causa di morte per neoplasia nelle donne in Italia. Un elevato tasso d’infiltrazione linfocitaria peri/intra-tumorale è associato ad una migliore risposta alla chemioterapia sistemica primaria ed a migliori outcome. Numerosi sono i meccanismi d’evasione dalla risposta immune messi in atto dalle cellule neoplastiche. Alcuni di questi sono divenuti il bersaglio dell’immunoterapia.

1.2 Cenni epidemiologici

Nel nostro paese il carcinoma della mammella è causa di circa 12.500 decessi all’anno. Il tasso d’incidenza nel sesso femminile è pari a 114/100.000/anno e quello di mortalità è di 24/100.000/anno. Quest’ultimo si  è ridotto nell’ultimo trentennio (-1,6%/anno) grazie all’efficacia dello screening ed ai progressi terapeutici (Canavese et al., 2013).

1.3 Il carcinoma della mammella: una malattia eterogenea

Il tumore mammario è una malattia eterogenea che comprende quattro sottotipi molecolari, ciascuno con una storia naturale distinta e con una differente risposta alle terapie:

1.      luminal A (ER+ e/o PR+, HER2-, Ki67 <14%);

2.      luminalB (ER+ e/o PR+, HER2-, Ki67 >14% o ER+ e/o PR+, HER2+);

3.      basal like(ER-, PR-, HER2-);

4.      HER2+ (ER-, PR-, HER2+).

Recentemente sono stati validati ed introdotti in clinica numerosi profili prognostici basati sulla biologia della neoplasia; essi sono utili nel guidare il decision-making sulla terapia adiuvante. Tali metodi non sostituiscono il ruolo dei classici fattori di rischio quali età, comorbidità, dimensione del tumore, grado e status linfonodale (Adjuvant! Online e Ravdin, P. M. et al., 2001). I tre più importanti profili utilizzati attualmente sono il Recurrence Score (RS), derivato dall’Oncotype DX, l’Amsterdam 70-gene profile (derivato dal Mammaprint) e il Risk of Recurrence score (derivato dal PAM50). Tutte queste analisi molecolari possono essere eseguite sui tessuti in FFPE (fissati in formalina e conservati in paraffina). Tuttavia esse presentano alcuni limiti, tra cui la capacità d’individuare meglio le recidive a distanza vs tutte le recidive e le ricadute precoci vs quelle tardive. Inoltre, nessuna di queste tecniche fornisce delle indicazioni utili per la scelta del trattamento chemioterapico migliore da utilizzare nel setting adiuvante, laddove ve ne sia indicazione (Carey, L. A., 2013).

Nonostante tutti gli sforzi compiuti per classificare e stratificare le pazienti affette da carcinoma della mammella operato, sulla base del rischio di ricaduta, persiste una notevole disparità negli outcome clinici. L’interesse dei ricercatori si è quindi indirizzato verso lo studio delle cellule non neoplastiche quali quelle dello stroma, i leucociti e le restanti componenti del microambiente tumorale (Gu-Trantien et al., 2013).

1.4 Ruolo del sistema immunitario nel carcinoma della mammella

Il sistema immunitario esercita un controllo sulla progressione della malattia, con discreta efficacia, attraverso l’immuno-sorveglianza (Swann J. B. et al., 2007).

Un elevato livello d’infiltrazione linfocitaria peri/intra-tumorale, individuato attraverso l’analisi dei profili d’espressione dei geni di attivazione leucocitaria, è stato correlato ad una migliore risposta alla chemioterapia sistemica primaria, con intento neoadiuvante. L’associazione più rilevante è stata riscontrata nei sottotipi ER- e HER2+(Gu-Trantien et al., 2013).

a.     Ruolo dei linfociti T CD8+

Un livello elevato di linfociti T citotossici (CD8+) infiltranti è un elemento prognostico favorevole indipendente associato ad una migliore sopravvivenza globale (Ascierto M. L. et al., 2012, Rody A. et al., 2011, Mahmoud S. M. et al., 2011 e Mahmoud S. et al, 2012) ed è un fattore predittivo indipendente di risposta patologica completa alla terapia sistemica primaria con antracicline e taxani, indipendentemente dal sottotipo molecolare (Seo A.N. et al., 2013).

Per svolgere la propria attività antitumorale, i linfociti T CD8+ riconoscono degli antigeni specifici espressi dalla neoplasia. Tali molecole (TAAs: tumor associated antigens) sono state classificate in 5 grandi gruppi, sulla base dei rispettivi pattern di espressione. Tra questi, i cancer-testis(CT) antigens sono presenti principalmente nelle cellule neoplastiche (come risultato dei cambiamenti epigenetici) e non sono espressi su quelle somatiche, costituendo dei candidati ideali per l’immunoterapia (Stagg J. et al., 2013). Attualmente sono stati descritti circa 150 CT antigens e Grigoriadis A.et al. e Curigliano G. et al. hanno osservato una più elevata espressione di MAGEA e NY-ESO-1 nei tumori della mammella ER- vs ER+ (GrigoriadisA.et al., 2009 e Curigliano G.et al., 2011). La presenza di tali antigeni, individuata tramite l’analisi immunoistochimica, è risultata del 12-24% nei tumori ER- vs il 2-6% nei tumori ER+. Tali alterazioni epigenetiche presenti nel sottogruppo triple negative rappresentano un set di antigeni che il sistema immunitario può utilizzare per distinguere le cellule tumorali da quelle sane (Stagg J. et al., 2013).

b.    Ruolo dei linfociti T CD4+

Una condizione di elevata infiltrazione linfocitaria (definita come la presenza di >5% di linfociti intra-tumorali e >10% di linfociti stromali, in concomitanza con un’iper-espressione dei marker di attivazione dei linfociti CD4+ Tfh e Th1) è risultata associata alla presenza di elementi organizzati, simili ai linfonodi. L’individuazione di queste strutture, chiamate linfoidi terziarie (TLS: tertiary lymphoid structures) è stata condotta attraverso l’analisi dei profili d’espressione genica, di Tfh e Th1, sui campioni di tumore primitivo, in una coorte di pazienti affette da early breast cancer. Tale presenza è risultata correlata ad una migliore sopravvivenza libera da malattia a 10 anni. E’ stata inoltre osservata una forte associazione con una migliore risposta patologica completa in un gruppo di pazienti sottoposte a terapia neo-adiuvante, particolarmente nel sottotipo HER2 (Gu Trantien C. et al., 2013).

c.     Ruolo dei macrofagi e dei linfociti Treg

La presenza dei macrofagi e dei linfociti T FOXP3+ CD4+ (Treg) nel letto tumorale determina un peggiore outcome clinico (Bates G. J. et al., 2006 e Gobert M.et al., 2009).

1.5 Agenti chemioterapici ed induzione della risposta del sistema immunitario

Alcuni agenti chemioterapici possono indurre delle risposte immunitarie specifiche. Le antracicline promuovono l’infiltrazione della neoplasia da parte dei linfociti T CD8+ che producono IFNγ(Mattarollo S. R. et al., 2011) e la presenza di elevati livelli intratumorali di questa citochina e di linfociti CD8+sui TILs (tumor infiltrating lymphocyes, i linfociti peri- ed intratumorali) è stata associata ad un incremento del tasso di risposta patologica completa, dopo chemioterapia primaria con antracicline (Mattarollo S. R. et al., 2011 e Denkert C. et al., 2009). Anche l’elevata espressione dei geni di attivazione linfocitaria nei carcinomi con recettori per gli estrogeni negativi è in relazione ad un più elevato tasso di risposta patologica completa (74%) alla chemioterapia sistemica primaria con antracicline (West N. R. et al., 2011).

I taxani attivano la citotossicità diretta contro le cellule tumorali, tramite i macrofagi, o la citotossicità indiretta, mediante la secrezione di citochine (Javeed A. et al., 2009).

La ciclofosfamide inibisce l’attività dei linfociti T regolatori (Treg): tale soppressione potrebbe risultare maggiore nei tumori con elevati livelli d’infiltrazione, facilitando in questo modo l’attacco contro la neoplasia da parte dei linfociti citotossici CD8+ (Seo A. N. et al., 2013).

La chemio-sensibilità potrebbe inoltre essere regolata dalla ratio CD68/CD8 (ossia dal rapporto tra i TAMs, tumor associated macrophages ed i linfociti T CD8+) per l’effetto immunosoppressivo esercitato dai macrofagi sulle cellule citotossiche anti-tumorali. Tale ratio è predittiva di risposta alla terapia neoadiuvante e la chemioterapia con paclitaxel sembra incrementare l’infiltrazione dei TAMs nel carcinoma della mammella (De Nardo D. G. et al., 2011).

1.6 Meccanismi di resistenza del tumore vs la risposta immunitaria

Nonostante la presenza di un infiltrato linfocitario massivo la risposta immune contro la neoplasia risulta inefficiente (Topalian S. et al., 2012). Molteplici sono, infatti, i meccanismi di resistenza che si generano: la downregulation delle molecole di superficie appartenenti alla classe MHC I, la perdita d’espressione degli antigeni associati al tumore (TAA), la secrezione di molecole con funzione immunosoppressiva (per esempio il TGFβ), l’assenza della co-stimolazione da parte dei linfociti T (Taube J. M. et al., 2012), l’induzione della tolleranza, la disfunzione sistemica delle vie di segnale delle cellule T e l’attivazione di numerose pathway, come quelle delle molecole check-point che in maniera attiva contribuiscono all’evasione dalla risposta immunitaria dell’ospite (Topalian S. et al., 2012).

1.7 L’immunoterapia

Negli ultimi anni, l’analisi delle dinamiche d’immune escape messe in atto dal tumore ha portato all’individuazione di nuovi target molecolari ed allo sviluppo di nuovi farmaci biologici. E’ andato così affermandosi il ruolo dell’immunoterapia il cui target è la risposta immunitaria del paziente e non la cellula tumorale.

L’adattabilità (intesa come la capacità di modificare la risposta di fronte ai nuovi antigeni neoplastici generati da mutazioni e/o modificazioni epigenetiche che spesso sono responsabili della resistenza acquisita alla targeted therapy) e la memoria (che garantisce il controllo a lungo termine della malattia) caratterizzano l’attività anti-tumorale del sistema immunitario. Rispetto alla chemioterapia ed alle terapie target, l’agente immuno-oncologico agisce con differenti tempi di latenza (talvolta più lunghi, come nel caso del farmaco anti-CTLA-4, l’ipilimumab), ma la durata delle risposte risulta spesso superiore ai trattamenti classici poichè l’immunoterapia agisce rallentando l’evoluzione della malattia(Lipson E. J. et al., 2013).  

Attualmente numerose sono le strategie terapeutiche utilizzate in questo setting: i vaccini, le citochine (nel carcinoma renale e nel melanoma, per esempio), l’infusione di CTL (cloni di linfociti T citotossici umani autologhi), gli anticorpi monoclonali e l’inibizione delle pathway immunosoppressive, attivate dalla presenza del tumore (anticorpi anti-CTLA-4, anti-PD-1, anti-PD-L1, etc). Quest’ultimo approccio si è dimostrato molto promettente.

1.8 Immunoterapia e tumore della mammella

Il carcinoma della mammella è stato storicamente considerato poco immunogenico. Tuttavia, un particolare sottotipo definito immune modulatory, facente parte della malattia triple negative, presenta un’elevata espressione dei geni coinvolti nella funzione dei linfociti T, nella risposta all’interferon e nel processamento dell’antigene. Questa coorte di pazienti potrebbe trarre beneficio dall’immunoterapia (Stagg J. et al., 2013 e Lehmann B. et al., 2011).

I trattamenti più promettenti comprendono:

1.      i vaccini (anti-MAGE-A3 e MUC-1);

2.      gli inibitori delle molecole del check-pointimmune (Stagg J. et al., 2013).

Tale modalità di approccio rappresenterebbe un’ulteriore chance terapeutica, oltre alla chemioterapia, in un gruppo di pazienti che non è suscettibile né di trattamento anti-ormonale, né con farmaci biologici anti-HER2, per l’assenza dei rispettivi bersagli molecolari. La malattia triple negative, che costituisce il 15-20% delle nuove diagnosi di neoplasia mammaria, è inoltre caratterizzata da una prognosi sfavorevole con un esordio frequente ad un’età inferiore ai 35 anni ed in stadio avanzato ed un aumento del rischio di sviluppo delle metastasi viscerali.

1.9 Conclusioni

L’analisi del microambiente tumorale nel carcinoma della mammella ha evidenziato che un elevato tasso d’infiltrazione linfocitaria è correlato a dei migliori outcome di sopravvivenza ed alla risposta alla chemioterapia. Comprendere i meccanismi attraverso i quali il tumore evade la risposta immunitaria andando incontro a progressione è uno degli aspetti più promettenti perché alcune di queste pathway sono divenute il bersaglio dell’immunoterapia, con dei risultati incoraggianti osservati in vari tipi di neoplasie comprese alcune (come il tumore del polmone non a piccole cellule) tradizionalmente refrattarie ai trattamenti classici.

Alla luce dell’eterogeneità e della complessità biologica di questa neoplasia la sfida più importante è quella di individuare il setting clinico ottimale relativo a ciascun nuovo trattamento utilizzato, al fine di ottimizzare la personalizzazione delle terapie con auspicabili miglioramenti degli outcome e del beneficio clinico.

Cinzia Solinas, MD
Specializzanda in Oncologia medica

Bibliografia

  1. Adjuvant! Online. Retrieved November 21, 2013 from http://adjuvantonline.com/ index.jsp
  2. Ascierto M. et al. (2012). A signature of immune function genes associated with recurrence-free survival in breast cancer patients. Breast Cancer Res Treat. Retrieved November 15, 2013 from http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/
  3. Bates G. J. et al. (2006). Quantification of regulatory T cells enables the identification of high-risk breast cancer patients and those at risk of late relapse. J Clin Oncol. Retrieved January 10, 2014 from http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/
  4. Canavese, G. et al. (2013). Linee guida AIOM 2013. Retrieved December 20, 2013, from http://www.aiom.it/
  5. Carey L. A. (2013) Prognostic molecular profiles of breast cancer. Retrieved November 30, 2013 from http://www.uptodate.com/
  6. Curigliano G.et al(2011) Cancer-testis antigen expression in triple-negative breast cancer. Ann Oncol. Retrieved February 6, 2014 from http://annonc.oxfordjournals.org/content/
  7. Denkert C. et al. (2009). Tumor-associated lymphocytes as an independent predictor of response to neoadjuvant chemotherapy in breast cancer. Journal of Clinical Oncology. Retrieved November 21, 2014 from http://jco.ascopubs.org/content/28/1/105.long
  8. De Nardo D. G. et al. (2011).Leukocyte complexity predicts breast cancer survival and functionally regulates response to chemotherapy. Cancer Discovery. Retrieved February, 5, 2014 from http://cancerdiscovery.aacrjournals.org/
  9. Gobert M. et al. (2009). Regulatory T cells recruited through CCL22/CCR4 are selectively activated in lymphoid infiltrates surrounding primary breast tumors and lead to an adverse clinical outcome. Cancer Res. Retrieved January 20, 2014 from http://cancerres.aacrjournals.org/content/69/5/2000.long
  10. Grigoriadis A.et al. (2009). CT-X antigen expression in human breast cancer. Proc Natl Acad Sci. Retrieved February 6, 2014 from http://www.pnas.org/content/106/32/13493.full
  11. Gu-Trantien C. et al. (2013). CD4 follicular helper T cell infiltration predicts breast cancer survival. Journal of Clinical Investigation. Retrieved November 23, 2013 from http://www.jci.org/articles/
  12. Javeed A. et al. (2009). Paclitaxel and immune system. Eur J Pharm Sci. Retrieved December 5, 2014 from http://www.sciencedirect.com/ science / article /
  13. Lehmann B. et al. (2011). Identification of human triple-negative breast cancer subtypes and preclinical models for selection of targeted therapies. J Clin Invest. Retrieved February, 26 2014 from http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC3127435/
  14. Lipson E. J. et al. (2013). Durable cancer regression off-treatment and effective reinduction therapy with an anti-PD-1 antibody. Clin Cancer Res. Retrieved January, 15 2014 from http://clincancerres.aacrjournals.org/content/19/2/462.long
  15. Mahmoud S.M. et al. (2011). Tumor-infiltrating CD8+ T lymphocytes predict clinical outcome in breast cancer. J Clin Oncol. Retrieved October 27, 2013 from http://jco.ascopubs.org/
  16. Mahmoud S. et al. (2012). CD8+ T lymphocytes infiltrating breast cancer: a promising new prognostic marker? Oncoimmunology. Retrieved November 13, 2013 from www.landesbioscience.com/journals/oncoimmunology/
  17. Mattarollo S. R. et al. (2011). Pivotal role of innate and adaptive immunity in anthracycline chemotherapy of established tumors. Cancer Research. Retrieved November 24, 2014 from http://cancerres.aacrjournals.org/content/early/2011/06/03/0008-5472.CAN-11-0753.full.pdf
  18. Ravdin P. M. et al. (2001). Computer program to assist in making decisions about adjuvant therapy for women with early breast cancer. J Clin Oncol. Retrieved December 19, 2013 from http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/11181660
  19. Rody A. et al. (2011) A clinically relevant gene signature in triple negative and basal-like breast cancer. Breast Cancer Res. Retrieved October 25, 2013 from http://breast-cancer-research.com/
  20. Seo A. N. et al. (2013). Tumor-infiltrating CD8+ lymphocytes as an independent predictive factor for pathological complete response to primary systemic therapy in breast cancer. BJC. Retrieved November 4, 2013 from http://www.nature.com/bjc/
  21. Stagg J. et al.(2013). Immunotherapeutic approaches in triple-negative breast cancer: latest research and clinical prospects. Ther Adv Med Onc. Retrieved February 5, 2014 from http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/
  22. Swann J. B. et al. (2007). Immune surveillance of tumor. Journal of Clinical Investigation. Retrieved January 7, 2014 from http://www.jci.org/articles/view/31405
  23. Taube J. M. et al. (2010). Colocalization of inflammatory response with B7-H1 expression in human melanocytic lesions supports an adaptive resistance mechanism of immune escape. Sci Transl Med. Retrieved January, 18 2014 from http://www.hopkinsmedicine.org/dermatology/news/2012
  24. Topalian S. et al. (2012). Safety, activity, and immune correlates of anti-PD-1 antibody in cancer. NEJM. Retrieved December, 2 2014 from http://www.nejm.org/doi/full/10.1056/NEJMoa1200690
  25. West N. R. et al. (2011). Tumor-infiltrating lymphocytes predict response to anthracycline-based chemotherapy in estrogen receptor-negative breast cancer. Breast Cancer Research. Retrieved December 7, 2014 from http://breast-cancer-research.com/content/13/6/r126

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