Optimizar a inclusão de doentes em estudos clínicos oncológicos utilizando um ensaio funcional e reduzir as probabilidades de insucesso dos estudos clínicos

Optimizar a inclusão de doentes em estudos clínicos oncológicos utilizando um ensaio funcional e reduzir as probabilidades de insucesso dos estudos clínicos

 Exemplo do Oncogramme ®

Introdução

O sucesso nos ensaios clínicos de novos medicamentos é uma fase crítica tanto para as empresas biotecnológicas como para as farmacêuticas. A descoberta e o desenvolvimento de um novo medicamento é um processo longo e dispendioso, com elevado risco de fracasso. Este processo pode durar mais de 10 a 15 anos, com um custo médio de 1 a 2 mil milhões de dólares.1

A actual taxa de insucesso dos estudos clínicos de novos medicamentos, desde a fase I até à autorização clínica final, é superior a 90%2. É por isso que as empresas farmacêuticas trabalham na melhoria da probabilidade de sucesso (POS) nos ensaios clínicos. Esta POS é fundamental para que os investigadores clínicos e os investidores biofarmacêuticos a avaliem quando tomam decisões científicas e económicas.

A principal razão do insucesso dos ensaios clínicos é a impossibilidade de identificar uma verdadeira eficácia clínica com um novo medicamento (40-50%)2. Uma forma de aumentar o POS é melhorar os critérios de selecção dos doentes incluídos nos estudos clínicos. A democratização da utilização de diagnósticos complementares (Cdx) nos estudos clínicos em oncologia está a avançar nesta direcção3

O objectivo desta nota de aplicação é discutir a forma como a utilização de diagnósticos complementares (CoDx), e especificamente de ensaios funcionais, durante os ensaios clínicos em oncologia pode melhorar a taxa de sucesso. O Oncogramme®, um ensaio funcional padronizado que permite a avaliação quantitativa das capacidades anticancerígenas de uma molécula directamente em células cancerígenas primárias (cultura 2D) extraídas do tumor de um doente, é o exemplo que escolhemos para ilustrar a nossa discussão4–8.

1. Estudos clínicos em oncologia: Um processo longo com elevado risco de fracasso

A descoberta e o desenvolvimento de medicamentos é um processo de mais de uma década e de alto risco. Os custos estimados para a aprovação clínica de um medicamento situam-se entre 1 e 2 mil milhões de dólares. Assim, o êxito dos ensaios clínicos é crucial para as empresas farmacêuticas, após anos de investigação, desenvolvimento e estudos pré-clínicos. No entanto, apenas um em cada dez candidatos a medicamentos, que entram num estudo clínico, será finalmente aprovado clinicamente. É importante especificar que estes 90% de insucesso dos estudos clínicos incluem apenas os candidatos a medicamentos que entram num estudo clínico e não todos os candidatos a medicamentos eliminados durante os estudos pré-clínicos2.

Tal como explicado num artigo da Health Network University of Toronto, os ensaios clínicos estão divididos em fases, para fornecer pontos de decisão importantes, para continuar ou parar durante o percurso de desenvolvimento do medicamento. A Fase III é uma etapa crucial no processo de desenvolvimento de medicamentos. Representa o passo mais dispendioso e necessita de muito tempo até obter os resultados9.

Um artigo do MIT estudou o sucesso dos ensaios clínicos em termos de tipo de doença, fase clínica, patrocinador industrial ou académico, presença de biomarcadores, estatuto de indicação principal e tempo. Relativamente à oncologia, este estudo identificou uma taxa de sucesso de 3,4% desde a fase I até à aprovação clínica.   O mesmo estudo identificou 235 ensaios clínicos aleatórios de fase III publicados em oncologia entre 1 de Janeiro de 2000 e 31 de Outubro de 2015. O artigo refere que 62% dos ensaios clínicos de fase III em oncologia não obtiveram resultados com significado estatístico3.

Outro artigo, da Universidade de Michigan, tentou identificar a razão desta taxa de 90% de insucesso dos ensaios clínicos2. Os autores identificaram quatro razões: falta de eficácia clínica (40%-50%), toxicidade incontrolável (30%), fracas propriedades farmacológicas (10%-15%) e falta de necessidades comerciais e de planeamento estratégico (10%)2.

Uma vez que a principal razão para o insucesso dos ensaios clínicos é a falta de eficácia clínica (40%-50%)2, uma forma de diminuir a taxa de insucesso dos ensaios clínicos, devido à falta de eficácia clínica, é melhorar a selecção dos doentes, em particular em oncologia, onde se observam grandes diferenças entre vários cancros da mesma localização.

A utilização de biomarcadores é uma forma possível de melhorar a taxa de sucesso dos estudos clínicos. Com base em 406 038 entradas de dados de ensaios clínicos relativos a mais de 21 143 compostos, entre 1 de Janeiro de 2000 e 31 de Outubro de 2015, uma equipa do MIT identificou que apenas 7,1% de todas as vias de desenvolvimento de medicamentos que utilizam biomarcadores os utilizam em todas as fases de desenvolvimento. Além disso, o autor identificou que 92,3% dos ensaios que utilizam biomarcadores são observados apenas em ou após 1 de Janeiro de 20053.

A mesma equipa salientou que um biomarcador é utilizado em 10,8% dos estudos clínicos em oncologia. A taxa global de sucesso de um estudo clínico em oncologia é de 1,6% dos casos. Com um biomarcador, a taxa de sucesso é de 10,7%. Um foco, na fase III e mais, identificou que sem biomarcador a taxa de sucesso é de 33,6% e com biomarcador 63,6%. Assim, as conclusões deste estudo são que os ensaios clínicos oncológicos com uma selecção de doentes utilizando biomarcadores têm taxas de sucesso mais elevadas3.

Se a democratização dos CDx, para a detecção de biomarcadores, nos estudos clínicos em oncologia, aumenta a taxa de sucesso dos estudos clínicos de menos de 2% para mais de 10%, o risco de insucesso dos estudos clínicos continua a ser muito elevado. O aparecimento de uma nova subfamília de CDx, os Diagnósticos Complementares (CoDx), oferece novas oportunidades para melhorar a selecção de doentes para a sua inclusão em estudos clínicos em oncologia e, assim, aumentar a taxa de sucesso.

2. Diagnóstico complementar: Podem os ensaios funcionais ajudar nos estudos clínicos em oncologia?

As estratégias actuais de estudos clínicos para o tratamento do cancro foram desenvolvidas através da demonstração de uma maior eficácia em grupos de doentes definidos por semelhança de diagnóstico. Como os cancros são doenças complexas e heterogéneas, requerem uma gestão terapêutica adaptada7,10. O termo «medicina personalizada» surgiu após a observação de taxas de resposta e de sobrevivência insatisfatórias dos doentes com os novos medicamentos anticancerígenos, incluindo os medicamentos imuno-oncológicos7.

O início da medicina personalizada em oncologia, com uma estratégia de biomarcadores associada ao desenvolvimento de um Cdx, foi na década de 198011. Esta abordagem de biomarcadores espalhou-se rapidamente para ensaios clínicos e tratamentos clínicos em oncologia.

A definição de Cdx não é totalmente a mesma em termos de regulamentação. Para a FDA (EUA), é: Um dispositivo de diagnóstico complementar pode ser um dispositivo de diagnóstico in vitro (IVD) ou uma ferramenta de imagiologia que fornece informações essenciais para a utilização segura e eficaz de um produto terapêutico correspondente12.

Para o IVDR (Europa), entende-se por "diagnóstico de acompanhamento" um dispositivo que é essencial para a utilização segura e eficaz de um medicamento correspondente:
(a) Identificar, antes e/ou durante o tratamento, os doentes com maiores probabilidades de beneficiarem do medicamento correspondente; ou(b) identificar, antes e/ou durante o tratamento, os doentes susceptíveis de correrem um risco acrescido de reacções adversas graves em resultado do tratamento13

Um artigo da Evnia ApS tentou descrever os principais objectivos de um Cdx da seguinte forma14:

(a) Identificar o grupo de doentes mais susceptível de beneficiar de um produto terapêutico;

(b) Identificar os grupos de doentes para os quais a segurança e a eficácia do produto terapêutico foram adequadamente comprovadas, permitindo o ajustamento do tratamento para obter uma segurança óptima;

(c) Prever as reacções adversas graves que alguns doentes podem apresentar em consequência da terapêutica medicamentosa utilizada;

(d) Monitorizar a resposta ao tratamento para melhorar/ajustar o esquema de dosagem e para garantir a segurança contínua do doente.

Assim, ao identificar a presença ou a ausência de um alvo de um medicamento no cancro do doente, o Cdx pode orientar o oncologista para uma terapia específica. Por outro lado, os Cdx são utilizados pelas empresas de desenvolvimento de medicamentos oncológicos durante os ensaios clínicos para identificar as populações que podem ser tratadas por um medicamento.

No entanto, rapidamente surgiram dois limites à utilização de biomarcadores baseados em alvos, em estudos clínicos ou para ajudar o oncologista a escolher o melhor tratamento para o doente:

► A positividade de um biomarcador, ou a presença do fármaco alvo, não significa eficácia do tratamento. Um problema inerente aos biomarcadores baseados no alvo é o facto de testarem apenas a presença do alvo do medicamento e não terem em conta os mecanismos de resistência não relacionados com o alvo10.

► Outro problema é o facto de alguns fármacos específicos, como os inibidores da quinase do receptor, por exemplo, não terem apenas um efeito específico, mas gerarem um amplo espectro de actividades na célula, que não são testadas para10.

Um outro tipo de ferramenta de diagnóstico surgiu mais recentemente: O diagnóstico complementar (CoDX). Se o Cdx é um processo rígido que liga o doente a um tratamento específico (1 biomarcador positivo = 1 terapia direccionada), o CoDX pode fornecer informações sobre os benefícios potencialmente acrescidos de receber um medicamento. No entanto, estes testes de diagnóstico não tornam obrigatório um medicamento específico e um resultado negativo não desqualifica o medicamento associado. Assim, a principal diferença entre o Cdx e o Codx é a liberdade de decisão dos médicos relativamente à escolha do tratamento para os seus doentes15. Em suma, um CoDx é um teste que ajuda na tomada de decisões sobre o risco-benefício da utilização do produto terapêutico, quando a diferença entre o risco e o benefício é clinicamente significativa16. Até à data, os CoDx, tal como os Cdx, têm sido desenvolvidos sobretudo na indicação do cancro e desempenham um papel crucial na medicina personalizada15.

Um CoDx, próximo do subtipo de doente, nomeadamente os ensaios funcionais, é particularmente interessante. Os ensaios funcionais testam nas células do próprio doente, a montante do início do tratamento, o arsenal de terapêuticas disponíveis para uma indicação específica. Assim, em vez de identificarem as raízes do fenótipo da doença (biomarcador), captam a resposta final e, como tal, clinicamente relevante, a um medicamento produzido pela interacção entre todas as variáveis biológicas. Estes testes são a transposição de ensaios pré-clínicos in vitro, realizados em modelos seleccionados para estudar a resposta a um candidato a medicamento, para ensaios ex vivo clinicamente aplicáveis. Assim, os ensaios funcionais podem fornecer uma abordagem de medicina personalizada para tratamentos sistémicos, incluindo quimioterápicos, que ainda não foram clinicamente associados a um único ou a grupos de biomarcadores15.

Do ponto de vista da oncologia, os ensaios funcionais preditivos e, mais especificamente, os ensaios de quimiossensibilidade e resistência (CSRA) são um caminho muito promissor para ajudar os oncologistas na decisão da terapia clínica e melhorar a terapia individualizada e personalizada. Um ponto crucial para compreender a importância dos ensaios funcionais para a terapia personalizada é a previsibilidade destes CoDx. Duas meta-análises estudaram a previsibilidade dos CSRA. A primeira, da Universidade de Uppsala (Suécia), publicada em 2017, analisou 1.835 resultados de pacientes individuais de CSRA, de 34 relatórios, e identificou uma especificidade de 88% (IC: 86%-90%) e 72% (IC: 68%-75%).10

A segunda meta-análise, da Oncomedics (França) e do Centre hospitalier universitaire Dupuytren (França), analisou 42 estudos e identificou, em termos de localização do cancro, uma sensibilidade entre 44,4% e 100%, com uma mediana de 98%. Quanto à especificidade, em termos de localização do cancro, entre 18,2% e 100%, com uma mediana de 77%. Em resumo, a percentagem de predição correcta, identificada através deste estudo, situa-se entre 44,4% e 94,4% com um valor mediano de 77,8%15.

Esta elevada previsibilidade dos ensaios funcionais CSRA pode dar confiança aos oncologistas na escolha das terapias a empreender para os doentes.

No resto desta nota de aplicação, vamos destacar, utilizando o exemplo do Oncogramme®, a forma como a elevada previsibilidade dos ensaios funcionais pode garantir um ensaio clínico oncológico de fase III, ajudando a incluir a selecção de doentes.

3. O Oncogramme, exemplo de Ensaio Funcional de Quimiossensibilidade e Resistência para o cancro colorrectal metastático

O cancro colorrectal (CCR) é um importante problema de saúde pública e a segunda principal causa de morte relacionada com o cancro a nível mundial (880 000 mortes por ano)17. O cancro colorrectal metastático apresenta uma baixa taxa de sobrevivência dos doentes, cerca de 11,4%18.

Os padrões actuais de tratamento são combinações de 5-fluorouracilo (5-FU) e ácido folínico (FA, também conhecido como leucovorina) com oxaliplatina (FOLFOX), irinotecano (FOLFIRI) ou ambos (FOLFIRINOX e FOLFOXIRI). Estas combinações podem ser complementadas com anticorpos anti-VEGF (bevacizumab) ou anti-EGFR (cetuximab ou panitumumab), consoante o estado mutacional KRAS/NRAS/BRAF do tumor19. Estas terapêuticas estão associadas a toxicidades conhecidas, cuja gravidade depende da idade ou das co-morbilidades dos doentes e pode agravar o seu estado geral, influenciando assim as decisões terapêuticas7. Os doentes com mCRC recidivante e instável por microssatélites (MSI) podem também receber os inibidores do ponto de controlo imunitário nivolumab ou pembrolizumab20,21.

É importante mencionar que se espera que um doente com cancro colorrectal metastático (CRCm) tenha 50% de probabilidade de responder à quimioterapia de combinação de primeira linha22. É por isso que a empresa francesa Oncomedics trabalhou para desenvolver um ensaio funcional de quimiossensibilidade, capaz de determinar os perfis de resposta a agentes quimioterapêuticos no CRC, mama e ovário. Oncogramme® para CRCm tem a validação CE-IVD.

Resumidamente, o Oncogramme® consiste na medição da mortalidade induzida pela terapêutica em células cancerígenas primárias em cultura 2D de amostras de doentes, utilizando microscopia de fluorescência. Este teste é totalmente padronizado, permitindo uma fiabilidade e uma elevada taxa de sucesso. Quando aplicado ao CCRm, o Oncogramme® avalia directamente as combinações de medicamentos habitualmente utilizadas pelos oncologistas, tais como 5-FU, FOLFOX, FOLFIRI ou FOLFIRINOX. Um estudo piloto realizado numa coorte de doentes com mCRC demonstrou uma sensibilidade de 84,6% do ensaio na previsão da resposta do tumor7, que é sensivelmente superior à literatura publicada sobre ensaios de quimiossensibilidade do CRC23. Está actualmente em curso um estudo clínico aleatório, incluindo 256 doentes com CRCm e 13 centros clínicos franceses8.

O procedimento experimental Oncogramme® (Fig. 1) realiza-se em menos de 15 dias.  Este procedimento começa no dia 1 com a biopsia ou a excisão do tumor por um cirurgião. O tumor excisado é enviado para o laboratório de patologia, que separa o tumor em várias partes, uma das quais é dedicada ao Oncogramme®. A parte do tumor é colocada num meio de conservação com uma formulação própria, que preserva a viabilidade das células durante 48 horas a 4°C, ou seja, o tempo necessário para a entrega da amostra do hospital ao laboratório. Uma vez no laboratório, o tumor é dissociado com um meio próprio que permite uma viabilidade celular elevada (>80%) e a preservação da contaminação em mais de 95% dos casos. Posteriormente, as células tumorais obtidas são cultivadas num outro meio patenteado, permitindo a purificação da população celular e o seu enriquecimento. Após a cultura, as células cancerosas do doente são postas em contacto com os diferentes quimioterápicos e a morte celular induzida é analisada por um sistema de coloração de dupla fluorescência. Segue-se a elaboração de um relatório que apresenta o perfil de resposta padronizado do tumor do paciente, permitindo assim ao médico escolher o tratamento que identificará como o mais eficaz nas células cancerosas do paciente, com uma previsibilidade de 84%.

 

Figura 1: Visão geral do procedimento experimental do Oncogramme®, desde a cirurgia até à leitura. As amostras viáveis foram recuperadas e processadas para obter culturas primárias que foram posteriormente utilizadas para a realização do Oncogramme através da exposição a fármacos quimioterapêuticos e da análise da morte celular. O período de tempo total foi inferior a 2 semanas.

Os resultados do Oncograma são um diagrama que mostra a sensibilidade quantitativa ou a taxa de resistência das células tumorais do paciente às diferentes quimioterapias. Na Fig. 2, podemos observar, a título de exemplo, os resultados das células tumorais resistentes ao 5FU + ácido fólico e sensíveis ao Folfirinox, Folfox e Folfiri. A sensibilidade máxima do tumor é observada com o Folirinox.

O ponto crucial para o IVD CRCm Oncogramme é que a utilização deste teste funcional torna possível passar de menos de 50% de hipóteses de resposta à quimioterapia de primeira linha22 a 84% de hipóteses7. Assim, sem o Oncogramme, o doente tem uma hipótese em duas de receber uma quimioterapia eficaz na primeira linha22. Utilizando uma terapia identificada como eficaz pelo Oncogramme, o doente tem 84% de hipóteses de ter um efeito real no seu tumor7.

 

Figura 2: Exemplo de resultados gráficos do Oncogramme

O Oncogramme baseia-se numa plataforma tecnológica normalizada, utilizável não só para o diagnóstico mas também para a investigação, estudos pré-clínicos e clínicos, assente em 3 pilares:

Primeiro, um procedimento padronizado de tratamento de tumores.

Em segundo lugar, um kit de meios de cultura e reagentes patenteados para o envio da amostra, dissociação e cultura específica de células cancerígenas primárias.

E, finalmente, um algoritmo próprio de contagem automática correlacionado com dados clínicos4–7,9.

Estes três pilares do Oncogramme permitem obter mais de 80% de previsibilidade7. Esta plataforma tecnológica foi desenvolvida na Oncomedics para o CCR, a mama, o ovário, o glioblastoma e o pulmão, e pode ser alargada a outros cancros.

A próxima parte desta nota de aplicação é desenvolver a forma como a elevada previsibilidade da plataforma tecnológica Oncogramme pode ajudar as empresas farmacêuticas e biotecnológicas a garantir ensaios clínicos de fase III em Oncologia.

4. Como é que Oncogramme pode assegurar estudos clínicos de fase III em Oncologia? Exemplo de um novo medicamento contra o cancro colorrectal metastático

Tal como explicado anteriormente, a Fase III, especialmente em Oncologia, é uma etapa crucial no processo de desenvolvimento de medicamentos, uma vez que representa a etapa mais dispendiosa e requer um longo período de tempo até se observarem os resultados. Além disso, a fase III compara o novo tratamento com o padrão de tratamento. Relativamente a este ponto específico, a literatura salientou o quanto é difícil identificar, para um novo medicamento, uma diferença estatística em relação ao tratamento padrão​​​​​​​3. A título de exemplo, um estudo sobre 1245 ensaios clínicos em oncologia entre 1 de Janeiro de 2000 e 31 de Outubro de 2015 destaca um POS para a fase III até à aprovação de 35,5% (SE 1,4%)3. A utilização de um biomarcador pode melhorar a taxa de positividade da fase III de 33,6% (SE 1,4%) sem biomarcador para 63,6% (SE 5,5%) com um biomarcador3. No entanto, mesmo com um biomarcador, quase 40% dos estudos clínicos de fase III falham, metade devido à falta de eficácia2.

Estamos convencidos de que, devido à elevada previsibilidade dos ensaios funcionais CSRA, é possível utilizá-los para melhorar a taxa de sucesso dos ensaios clínicos em oncologia. Para isso, escolhemos um exemplo: A utilização do Oncograma CRCm para melhorar a selecção de doentes num ensaio clínico de fase III de um novo medicamento contra o cancro colorrectal metastático (Fig. 3).

Num estudo clínico clássico para um novo medicamento anti-CRCm (Fig. 3A), os doentes aleatorizados são separados em dois ramos. O primeiro ramo com metade dos doentes aleatorizados, tratados com o novo medicamento. O segundo, com a outra metade dos doentes, tratados com o tratamento padrão, Folfox ou Foliri. Se decidirmos adicionar 300 doentes aleatorizados ao estudo clínico, 150 doentes receberão o tratamento padrão (Folfox ou FOLFIRI). Tal como publicado anteriormente, observaremos uma resposta dos doentes em primeira linha em menos de 50% dos casos22. Assim, em 150 doentes tratados com FOLFOX ou FOLFIRI, o NR (número de doentes que respondem ao medicamento) pode ser 72. Para o novo medicamento, testaremos também 150 doentes. Para que um ensaio clínico seja bem sucedido, o novo medicamento deve ter mais de 50% de respostas positivas. Por conseguinte, existe um risco elevado de não se obter uma diferença estatística entre os resultados do novo medicamento e os resultados do tratamento padrão, pelo que um estudo clínico falha.

A nossa proposta, para melhorar a taxa de sucesso deste ensaio clínico, é adicionar um Oncograma no ramo do novo medicamento, antes de tratar os doentes com o novo medicamento (Fig. 3B). Optámos por criar um estudo com 300 doentes aleatorizados, 100 doentes no ramo dos cuidados padrão e 200 doentes no ramo do novo medicamento. Neste novo estudo clínico, o ramo de tratamento padrão, com FOLFOX e FOLFIRI, mantém-se em menos de 50% dos doentes que respondem22. Se tratarmos 100 doentes, cerca de 48 poderão ter um efeito real do medicamento. Por outro lado, para o novo medicamento, podemos efectuar o Oncogramme em 200 doentes aleatorizados. Esta primeira etapa eliminará todos os doentes que não respondem ao novo medicamento7. Se a eficácia do novo fármaco for de cerca de 50%, metade dos 200 doentes aleatorizados, identificados como tumores não sensíveis ao novo fármaco utilizando o Oncograma, serão excluídos. Para este exemplo, optámos por excluir 104 doentes que não responderam ao novo medicamento. Assim, apenas os doentes identificados com um tumor sensível utilizando o Oncogramme, 96 doentes neste exemplo, receberão o tratamento com o novo medicamento. Como a previsibilidade do Oncogramme no cancro colorrectal metastático é de 84%7, observaremos um efeito real do novo medicamento em 84% dos doentes tratados. Portanto, algo como 81 doentes que responderam para 96 doentes tratados. Neste caso, podemos identificar uma diferença estatística real em relação ao padrão de cuidados (menos de 50% dos doentes que responderam ao padrão de cuidados VS 84% dos doentes que responderam ao novo medicamento).

Este exemplo ilustra que o Oncogramme melhora drasticamente a probabilidade de sucesso no estudo clínico, seleccionando os tumores que respondem ao novo fármaco e garantindo o ensaio clínico de Fase III. Outra grande vantagem é que a utilização do Oncogramme diminui drasticamente o número de doentes que não respondem ao novo medicamento e que recebem o novo medicamento sem qualquer efeito contra o seu tumor, mas com efeitos secundários do novo medicamento. No estudo clássico, 50% dos doentes tratados com o novo medicamento recebem o novo medicamento sem efeito anti-tumoral. Utilizando o Oncogramme, apenas 16% dos doentes tratados com o novo medicamento recebem o novo medicamento sem efeito antitumoral.

A

 

Figura 3A: Estudo clínico clássico de Fase III para um novo medicamento anti-CRC. Estudo clínico de Fase III de um novo medicamento anti-CRC que inclui a selecção de doentes sem Oncograma de CRC.

 

B

Figura 3B: Estudo clínico clássico de Fase III para um novo medicamento anti-CRC. Estudo clínico de fase III de um novo medicamento anti-CRC, incluindo a selecção de doentes com o Oncograma do CRC, antes do tratamento dos doentes com o novo medicamento.

Discussão

O estudo clínico em oncologia é um processo longo e dispendioso, com uma elevada taxa de insucesso2. Desde há vários anos, a estratégia dos biomarcadores, através do Cdx, tem tentado diminuir a elevada taxa de insucessos clínicos, associados a uma falta de eficácia clínica (40%-50% dos insucessos dos ensaios clínicos)2. Esta abordagem, especificamente para a fase III dos estudos clínicos oncológicos, conseguiu aumentar a taxa de sucesso de 33,6% sem biomarcador para 63,6% com biomarcador3. No entanto, a taxa de insucesso da fase III mantém-se elevada

Nesta nota de aplicação, estamos a propor uma nova abordagem para melhorar a taxa de sucesso dos estudos clínicos em oncologia: Utilizar um ensaio funcional CoDx CSRA para melhorar a selecção de doentes durante a fase III dos estudos clínicos em oncologia.  

► A elevada previsibilidade (mais de 80%)15 dos ensaios funcionais CSRA torna possível:

  1. Assegurar e aumentar a taxa de sucesso dos estudos clínicos de fase III em oncologia, seleccionando, com uma previsibilidade superior a 80%, os doentes que respondem a um novo medicamento.
  2. Diminuir o número de doentes, incluídos num ensaio clínico de fase III em oncologia, que recebem o novo medicamento como tratamento sem qualquer efeito anti-tumoral.
  3. Aumentar a valorização do novo medicamento antitumoral com um CoDx associado
  4. Trabalhar no reposicionamento de medicamentos através da identificação de uma nova população que responda

► Estamos convencidos de que a plataforma tecnológica Oncogramme é a melhor candidata a CSRA para o seu estudo clínico de fase III em oncologia porque

  1. O Oncogramme é uma plataforma tecnológica normalizada e fácil de desenvolver, ligada a
  2.  Elevada previsibilidade dos resultados do Oncogramme (mais de 84% de previsibilidade)7
  3. O Oncogramme pode prever a actividade antitumoral não só para quimioterapias, mas também para todos os medicamentos com um efeito directo nas células tumorais (imunoterapia, ADC,...)
  4. O Oncogramme pode prever efeitos sinérgicos como Quimioterapia + Quimioterapia ou Quimioterapia + Imunoterapia.
  5. Pronto para o ensaio funcional IVD: Cancro colorrectal (IVD); mama e ovário (pronto para IVD); pulmão, glioblastoma, próstata,... (em curso)
  6. Longa experiência de trabalho com empresas biotecnológicas e farmacêuticas
  7. A investigação e o desenvolvimento são efectuados internamente nos laboratórios da Oncomedics. As experiências do Oncogramme são efectuadas num grande laboratório europeu de diagnóstico clínico.

Referências:

(1)    Hinkson, I. V.; Madej, B.; Stahlberg, E. A. Accelerating Therapeutics for Opportunities in Medicine: A Paradigm Shift in Drug Discovery. Front. Pharmacol. 2020, 11, 770. https://doi.org/10.3389/fphar.2020.00770.

(2)    Sun, D.; Gao, W.; Hu, H.; Zhou, S. Why 90% of Clinical Drug Development Fails and How to Improve It? Acta Pharm. Sin. B 2022, 12 (7), 3049–3062. https://doi.org/10.1016/j.apsb.2022.02.002.

(3)    Wong, C. H.; Siah, K. W.; Lo, A. W. Corrigendum: Estimation of Clinical Trial Success Rates and Related Parameters. Biostatistics 2019, 20 (2), 366–366. https://doi.org/10.1093/biostatistics/kxy072.

(4)    Loum, E.; Giraud, S.; Bessette, B.; Battu, S.; Mathonnet, M.; Lautrette, C. Oncogramme, a New Individualized Tumor Response Testing Method: Application to Colon Cancer. Cytotechnology 2010, 62 (5), 381–388. https://doi.org/10.1007/s10616-010-9298-5.

(5)    Giraud, S.; Loum, E.; Bessette, B.; Fermeaux, V.; Lautrette, C. Oncogramme, a New Promising Method for Individualized Breast Tumour Response Testing for Cancer Treatment. Anticancer Res. 2011, 31 (1), 139–145.

(6)    Giraud, S.; Bounaix Morand du Puch, C.; Fermeaux, V.; Guillaudeau, A.; Lautrette, C. Oncogramme Responses of Breast Tumour Cells Treated with Herceptin Correlate with HER2/C-ERB B2 Pathological Status. Anticancer Res. 2012, 32 (4), 1323–1325.

(7)    Bounaix Morand du Puch, C.; Nouaille, M.; Giraud, S.; Labrunie, A.; Luce, S.; Preux, P.-M.; Labrousse, F.; Gainant, A.; Tubiana-Mathieu, N.; Le Brun-Ly, V.; Valleix, D.; Guillaudeau, A.; Mesturoux, L.; Coulibaly, B.; Lautrette, C.; Mathonnet, M. Chemotherapy Outcome Predictive Effectiveness by the Oncogramme: Pilot Trial on Stage-IV Colorectal Cancer. J. Transl. Med. 2016, 14, 10. https://doi.org/10.1186/s12967-016-0765-4.

(8)    Mathonnet, M.; Vanderstraete, M.; Bounaix Morand du Puch, C.; Giraud, S.; Lautrette, C.; Ouaissi, M.; Tabchouri, N.; Taïbi, A.; Martin, R.; Herafa, I.; Tchalla, A.; Christou, N.; ONCOGRAM trial investigators. ONCOGRAM: Study Protocol for the Evaluation of Therapeutic Response and Survival of Metastatic Colorectal Cancer Patients Treated According to the Guidelines of a Chemosensitivity Assay, the Oncogramme®. Trials 2021, 22 (1), 556. https://doi.org/10.1186/s13063-021-05531-y.

(9)    Spreafico, A.; Hansen, A. R.; Abdul Razak, A. R.; Bedard, P. L.; Siu, L. L. The Future of Clinical Trial Design in Oncology. Cancer Discov. 2021, 11 (4), 822–837. https://doi.org/10.1158/2159-8290.CD-20-1301.

(10)  Blom, K.; Nygren, P.; Larsson, R.; Andersson, C. R. Predictive Value of Ex Vivo Chemosensitivity Assays for Individualized Cancer Chemotherapy: A Meta-Analysis. SLAS Technol. 2017, 22 (3), 306–314. https://doi.org/10.1177/2472630316686297.

(11)  Agarwal, A.; Snyder, G.; Ressler, D. The Current and Future State of Companion Diagnostics. Pharmacogenomics Pers. Med. 2015, 99. https://doi.org/10.2147/PGPM.S49493.

(12)  FDA. List of Cleared or Approved Companion Diagnostic Devices (In Vitro and Imaging Tools). https://www.fda.gov/medical-devices/in-vitro-diagnostics/list-cleared-or-approved-companion-diagnostic-devices-in-vitro-and-imaging-tools.

(13)  Regulation (EU) 2017/746 of the European Parliament and of the Council of 5 April 2017 on in Vitro Diagnostic Medical Devices and Repealing Directive 98/79/EC and Commission Decision 2010/227/EU (Text with EEA Relevance. ). https://eur-lex.europa.eu/legal-content/EN/TXT/?uri=CELEX:32017R0746.

(14)  Valla, V.; Alzabin, S.; Koukoura, A.; Lewis, A.; Nielsen, A. A.; Vassiliadis, E. Companion Diagnostics: State of the Art and New Regulations. Biomark. Insights 2021, 16, 117727192110477. https://doi.org/10.1177/11772719211047763.

(15)  Morand du Puch, C. B.; Vanderstraete, M.; Giraud, S.; Lautrette, C.; Christou, N.; Mathonnet, M. Benefits of Functional Assays in Personalized Cancer Medicine: More than Just a Proof-of-Concept. Theranostics 2021, 11 (19), 9538–9556. https://doi.org/10.7150/thno.55954.

(16)  Scheerens, H.; Malong, A.; Bassett, K.; Boyd, Z.; Gupta, V.; Harris, J.; Mesick, C.; Simnett, S.; Stevens, H.; Gilbert, H.; Risser, P.; Kalamegham, R.; Jordan, J.; Engel, J.; Chen, S.; Essioux, L.; Williams, J. Current Status of Companion and Complementary Diagnostics: Strategic Considerations for Development and Launch: Options for Companion and Complementary Diagnostics. Clin. Transl. Sci. 2017, 10 (2), 84–92. https://doi.org/10.1111/cts.12455.

(17)  Bray, F.; Ferlay, J.; Soerjomataram, I.; Siegel, R. L.; Torre, L. A.; Jemal, A. Global Cancer Statistics 2018: GLOBOCAN Estimates of Incidence and Mortality Worldwide for 36 Cancers in 185 Countries. CA. Cancer J. Clin. 2018, 68 (6), 394–424. https://doi.org/10.3322/caac.21492.

(18)  Brenner, H.; Kloor, M.; Pox, C. P. Colorectal Cancer. The Lancet 2014, 383 (9927), 1490–1502. https://doi.org/10.1016/S0140-6736(13)61649-9.

(19)  Ikoma, N.; Raghav, K.; Chang, G. An Update on Randomized Clinical Trials in Metastatic Colorectal Carcinoma. Surg. Oncol. Clin. N. Am. 2017, 26 (4), 667–687. https://doi.org/10.1016/j.soc.2017.05.007.

(20)  Overman, M. J.; McDermott, R.; Leach, J. L.; Lonardi, S.; Lenz, H.-J.; Morse, M. A.; Desai, J.; Hill, A.; Axelson, M.; Moss, R. A.; Goldberg, M. V.; Cao, Z. A.; Ledeine, J.-M.; Maglinte, G. A.; Kopetz, S.; André, T. Nivolumab in Patients with Metastatic DNA Mismatch Repair-Deficient or Microsatellite Instability-High Colorectal Cancer (CheckMate 142): An Open-Label, Multicentre, Phase 2 Study. Lancet Oncol. 2017, 18 (9), 1182–1191. https://doi.org/10.1016/S1470-2045(17)30422-9.

(21)  Marcus, L.; Lemery, S. J.; Keegan, P.; Pazdur, R. FDA Approval Summary: Pembrolizumab for the Treatment of Microsatellite Instability-High Solid Tumors. Clin. Cancer Res. 2019, 25 (13), 3753–3758. https://doi.org/10.1158/1078-0432.CCR-18-4070.

(22)  Maeda, H.; Khatami, M. Analyses of Repeated Failures in Cancer Therapy for Solid Tumors: Poor Tumor‐selective Drug Delivery, Low Therapeutic Efficacy and Unsustainable Costs. Clin. Transl. Med. 2018, 7 (1). https://doi.org/10.1186/s40169-018-0185-6.

(23)  Yoon, Y. S. Recent Applications of Chemosensitivity Tests for Colorectal Cancer Treatment. World J. Gastroenterol. 2014, 20 (44), 16398. https://doi.org/10.3748/wjg.v20.i44.16398.