En 2012, dans le monde, près de 320 000 nouveaux cas de cancers de l’endomètre ont été recensés ce qui représente environ 5 % des nouveaux cas de cancer chez la femme.
Les traitements (chirurgie, radiothérapie externe, curiethérapie et chimiothérapie) sont actuellement délivrés selon un risque théorique de récidive, de métastase ganglionnaire ou sur la base d’un pronostic (probabilité de survie). Ce risque est déterminé à partir de facteurs pronostiques ou prédictifs (cliniques, histologiques, imageries, biologiques) qui isolés ou regroupés sous la forme de système de classification ou de stratification sont à l’origine des recommandations de pratiques cliniques. Cependant, mêmes combinés, ces facteurs, ou ces classifications sont actuellement limitées et insuffisantes pour rendre compte de l’hétérogénéité évolutive et pronostique du cancer de l’endomètre.
Pour le cancer de l’endomètre, des méthodes de modélisation, de prédiction et de stratification du risque basées sur des modèles mathématiques se sont développées ces dernières années. Ces outils biomathématiques ont entrouvert une nouvelle ère de prise en charge orientée vers la promotion de thérapies ciblées et de traitements personnalisés.
Le principal défi est l’intégration de ces diverses méthodes pour optimiser nos stratégies de prévention, d’information et de traitement. De nombreux modèles prédictifs ont été publié pour estimer le risque de récidive et de métastase ganglionnaire, cependant une infime part d’entre eux est suffisamment pertinente et d’utilité clinique.
Les pistes d’optimisation sont multiples et variées laissant entrevoir la possibilité dans un avenir proche une place à ces modèles mathématiques. L’essor de la génomique à haut débit est susceptible d’offrir une caractérisation moléculaire plus détaillée de la maladie et de son hétérogénéité.
Endometrial Cancer: Predictive Models and Clinical Impact
In 2012, worldwide, nearly 320,000 new cases of endometrial cancer were identified which represent approximately 5% of new cancer cases in women.
The treatments (surgery, external beam radiotherapy, brachytherapy and chemotherapy) are currently issued by a theoretical risk of recurrence or lymph node metastasis on the basis of a prognosis.
The risk is obtained from prognostic or predictive factors (clinical, histological, imaging, biological). However, even combined, these factors or these classifications are currently limited and insufficient to account for the endometrial cancer heterogeneity.
For endometrial cancer, modeling methods, prediction and risk stratification based on mathematical models have been developed in recent years. These tools aim to promote personalized treatments. The main challenge is the integration of these various methods to optimize our preventive strategies, information and treatment. Many predictive models have been published to estimate the risk of recurrence and lymph node metastasis, however, a small part of them is sufficiently relevant and clinical utility.
The optimization runs are multiple and varied raising the possibility in the near future a place for these mathematical models. The rise of genomics is likely to provide a more detailed molecular characterization of the disease and its heterogeneity.