Das Jahrestreffen der Amerikanischen Gesellschaft für Hämatologie (ASH) gilt weltweit als der wichtigste Kongress zu hämatologischen Erkrankungen. Internationale Experten tauschten sich auch im Dezember 2022 wieder über aktuelle Forschungsergebnisse und die wichtigsten Neuerungen in Diagnostik und Therapie aus. Dabei wurde eine grosse Bandbreite hämatologischer Themen abgedeckt – von der Klassifikation über künstliche Intelligenz bis hin zu prognostischen Makern.
Der neuen Klassifikation hämatologischer Neoplasien der WHO zufolge, nimmt die Genetik eine immer grössere Rolle ein. Daher wird den Genetik-basieren Definitionen eine tragende Funktion zugewiesen. So sollten beispielsweise TP53-Veränderungen, die sich durch Deletion, Mutation oder Kopien-neutralen Verlust der Heterozygotie ergeben, berücksichtigt werden. Es können dabei ein single-hit (sh) oder double-hit (dh; zwei oder mehr als zwei Veränderungen) unterschieden werden. In einer Kohortenstudie mit 1520 Patienten mit MDS und AML konnte der TP53dh als wichtigster prognostischer Faktor identifiziert werden [1]. MDS-Fälle mit <5% Blasten unterscheiden sich von MDS-Fällen mit ≥5% Blasten und von AML-Fällen durch das Vorherrschen von TP53sh und dadurch, dass sie die einzige Untergruppe sind, in der ein komplexer Karyotyp (CK) einen unabhängigen negativen Einfluss auf das Gesamtüberleben OS zeigte. Somit spielt das Vorhandensein einer CK im Allgemeinen eine geringe prognostische Rolle. Die übrigen Untergruppen (MDS ≥5%, <10% Blasten; ≥10%, <20% Blasten; AML) wiesen eine Reihe von Gemeinsamkeiten auf, da TP53dh in hoher Häufigkeit vorkommt und nur TP53alt, nicht aber eine CK das OS unabhängig beeinflusst. In der Gesamtkohorte war TP53dh der stärkste prognostische Faktor; allerdings beeinflusst auch die Blastenzahl das OS unabhängig vom TP53-Allelstatus.
Der Faktor Zeit bei AML-Rezidiven
Obwohl die meisten Patienten mit neu diagnostizierter akuter myeloischer Leukämie (AML) nach einer Induktionschemotherapie eine komplette Remission (CR) erreichen, erleiden die meisten anschliessend einen Rückfall. Frühere Studien haben die Bedeutung verschiedener prognostischer Faktoren für das rezidivfreie Überleben gezeigt, darunter Alter, Zytogenetik, frühere hämatologische Vorerkrankungen (AHD) und frühere Krebstherapie. Bei der Beurteilung des Ansprechens auf die Behandlung werden heute jedoch auch zusätzliche Faktoren wie der Status der messbaren Resterkrankung (MRD), die Zeit bis zur Erholung der Zählung und die Art der Remission (CR vs. CR mit unvollständiger Erholung der Zählung [CRi]) berücksichtigt. Bei Patienten in kompletter Remission wurden die Auswirkungen zusätzlicher Variablen für das anfängliche Ansprechen auf Rückfälle oder Tod zu verschiedenen Zeitpunkten bis zu drei Jahren untersuchen, einem Zeitpunkt, nach dem AML-Rückfälle sehr selten sind [2].
Von 972 Patienten mit einer bestätigten AML-Diagnose oder einem anderen hochgradigen myeloischen Neoplasma (≥10% Blasten), erreichten 656 eine morphologische Remission (CR oder CRi) und wurden in die Analyse aufgenommen. Die primären Endpunkte waren das Überleben ohne Rückfall nach 1, 2 oder 3 Jahren. Das mittlere Alter bei der Diagnose betrug 60 Jahre. Bei 373 Patienten (57%) wurde eine De-novo-AML festgestellt, der Rest war eine Mischung aus antezedenter AHD und therapiebedingter AML. Die ELN2017-Risikoklassifizierung war bei 181 Patienten (28%) günstig, bei 206 (41%) intermediär und bei 203 (31%) ungünstig. Die meisten Patienten erhielten eine hoch- oder mittelintensive Induktionstherapie (88%). Nach der Induktion erreichten 540 Patienten (82%) eine CR und 116 Patienten (18%) eine CRi. Eine MRD nach der Induktionstherapie wurde bei 173 Patienten (26%) festgestellt. In der multivariablen Analyse waren Alter, Art der Remission (CRi) und MRD-Status die stärksten Prädiktoren für das Überleben ohne Rückfall in den Jahren 1, 2 und 3. Im Modell für Jahr 3 war CR MRD+ nach Induktion mit dem größten Rückgang der Wahrscheinlichkeit verbunden, ohne Rückfall zu überleben. Das rezidivfreie 3-Jahres-Überleben (RFS) betrug 18,5% für MRD+-Patienten gegenüber 36,4% für MRD–Patienten. Letztendlich wurden die Remissionskategorie (CR vs. CRi), der MRD-Status und das Alter als die stärksten Prädiktoren für das Überleben ohne Rückfall in den Jahren 1, 2 oder 3 nach der Induktion bei Patienten mit AML und anderen hochgradigen myeloischen Neoplasien ermittelt.
Landschaft der Einzelzellpathologie
Das diffuse grosszellige B-Zell-Lymphom ist eine heterogene Erkrankung mit etablierten Mustern von wiederkehrenden molekularen und genetischen Merkmalen. Bisher weiss man jedoch nur wenig über die zelluläre Zusammensetzung von DLBCL-Tumoren und die zugrunde liegende Biologie der Tumormikroumgebung (TME). Daher wurde die bildgebende Massenzytometrie eingesetzt, um zwei Gruppen von 34 Proteinmarkern in seriellen Schnitten von Tumorgewebe gleichzeitig zu quantifizieren [3]. Insgesamt wurden 57 einzigartige Marker, die die wichtigsten Zelllinien (CD3, CD20, PDPN, CD68 usw.), Immunfunktionen (IDO, PD1, Granzym B usw.) und Tumorphänotypen (IRF4, BCL6, p53 usw.) identifizieren, in Einzelzellauflösung in 545 Tumorkernen von 328 primären DLBCL-Tumoren quantifiziert.
Bei der Einzelzell-Clustering- und Zellgemeinschaftsanalyse wurden 27 verschiedene Zelltypen und 19 Zellgemeinschaften mit 5 übergreifenden Mustern der Tumorzusammensetzung und -struktur identifiziert. «Kalte» Mikroumgebungen, d.h. Tumore, die arm an infiltrierenden Immun- und Stromazellen sind, waren am häufigsten und machten 35,1% der abgebildeten Tumore aus. «Zytotoxische» TMEs (20,7%) waren signifikant angereichert mit CD8-T-Zellen, die Granzym B und LAG3 exprimieren, sowie mit CD163+ M2-like Makrophagen, die IDO und S100A9 exprimieren. «Stromale» Tumoren (21,3%) waren angereichert mit PDPN-positivem Stroma und M1-ähnlichen Makrophagen. Unabhängig davon wurde auch herausgefunden, dass 98% der Fälle mit replizierten Tumorkernen keine statistisch bedeutsamen Unterschiede in der Tumorzusammensetzung zwischen den Kernen aufwiesen.
Die multivariate Cox-Proportional-Hazard-Analyse ergab, dass die TME-Cluster sowohl mit dem Gesamtüberleben als auch dem progressionsfreien Überleben signifikant assoziiert sind. Insbesondere wurde festgestellt, dass die zytotoxischen TMEs die ungünstigsten klinischen Ergebnisse aufweisen, während die kalten Tumore einen leichten Trend zu einem schlechteren Überleben aufweisen.
Insgesamt wurden 23 phänotypische Marker der bösartigen B-Zell-Populationen auf Zusammenhänge mit dem TME untersucht. Maligne B-Zellen in den zytotoxischen TMEs wiesen eine signifikant erhöhte MHC-I-, PD-L1- und Vimentin-Expression auf und waren mit ABC-ähnlichen DLBCLs angereichert. Kalte TMEs hatten einen signifikant erhöhten BCL2- und Ki67-Proliferationsindex und eine geringere MHC-I-Expression. Stroma-TMEs waren mit GCB-ähnlichen DLBCLs angereichert.
Zusammengenommen deuten diese Ergebnisse darauf hin, dass die kalten und zytotoxischen TMEs eine Dichotomie von zwei unterschiedlichen Wegen zu einer aggressiven Erkrankung darstellen können – entweder eine extreme Immundysfunktion (zytotoxisch) oder eine Umgehung (kalt). Die Identifizierung der TME-Zusammensetzung bei Patienten wird die Stratifizierung verbessern und könnte einen hilfreichen Kontext für das Milieu der immunologischen Therapien liefern, die derzeit für die Behandlung des DLBCL untersucht werden.
Tumor-Architektur beim Multiplen Myelom
Die räumlichen Aspekte der Immuninfiltration wurden im Zusammenhang mit soliden Tumoren eingehend untersucht und stehen in Zusammenhang mit dem Ansprechen auf eine Immuntherapie. Immunbasierte Ansätze haben begonnen, die therapeutische Landschaft bei hämatologischen Malignomen wie dem multiplen Myelom (MM) und seinen Vorläufern, der monoklonalen Gammopathie unbestimmter Signifikanz (MGUS) und dem schwelenden Myelom (SMM), zu verändern. Das immunologische Mikromilieu des Knochenmarks (BM) wurde in diesen Fällen eingehend mit Einzelzellanalysen von BM-Aspiraten untersucht. Die Analyse der räumlichen Muster der Tumor-/Immuninfiltration in Trepanationsbiopsien und die zugrunde liegenden Mechanismen sind jedoch nur unzureichend bekannt. Daher wurden hochdimensionale räumliche Analysen mit maschinellem Lernen kombiniert, um BM-Biopsien von Patienten mit neu diagnostiziertem MM, MGUS und SMM zu analysieren. Die Mechanismen, die der Infiltration von T-Zellen in den Tumor zugrunde liegen, wurden mit In-vitro-Modellen untersucht. Wachstumsmuster von Tumorzellen und Mechanismen, die der Infiltration neoantigenspezifischer T-Zellen zugrunde liegen, wurden auch mit dem humanisierten MISTRG6-Mausmodell untersucht [4].
MM-Biopsien, nicht aber MGUS-Biopsien, zeigten ein multifokales Muster des Tumorwachstums. Dabei wurde bei MM dichte Cluster von Tumorzellen beobachtet, die Regionen mit T-Zell-Ausschluss zu bilden schienen. Im Vergleich zu MGUS wiesen MM-Biopsien eine geringere Dichte an TCF1+ stammähnlichen T-Zellen, einen erhöhten Anteil an Granzym B+ CD8+ Effektor-T-Zellen und eine erhöhte Expression von myeloischen Zellen auf. Das multifokale Wachstum von MM, nicht aber von MGUS, wurde in humanisierten MISTRG6-Mäusen reproduziert. Das deutet darauf hin, dass dies eine intrinsische Eigenschaft ist, die mit Malignität in Verbindung steht.
In Übereinstimmung mit den IHC-Daten waren die MM-Tumoren in In-vitro-Modellen resistent gegen das Eindringen von T-Zellen. Die vorherige Aktivierung von T-Zellen führte zu einer verstärkten T-Zell-Infiltration und wurde optimal nach einer Anti-CD3/CD2/CD28-Stimulation erreicht. Das Eindringen der T-Zellen erforderte auch eine CD2/CD58-Interaktion und wurde durch die Unterbrechung dieser Interaktionen aufgehoben. Neoantigen-spezifische T-Zellen erkennen MM-Zellen in Kultur ohne weiteres. Der Eintritt neoantigen-spezifischer T-Zellen in Cluster von Antigen-exprimierenden MM-Tumoren war jedoch antigenspezifisch und erforderte eine in situ-Stimulation mit Antigen-präsentierenden dendritischen Zellen (DCs). Nach Transfer in humanisierte Mäuse lassen sich neoantigenspezifische T-Zellen leicht am Tumor lokalisieren. Der Eintritt dieser T-Zellen in Antigen-exprimierende Tumormassen in vivo hängt jedoch wiederum von Tumor-assoziierten DCs ab.
Künstliche Intelligenz im Einsatz
Künstliche Intelligenz hält immer mehr Einzug in der Medizin, um Arbeitsabläufe zu erleichtern oder Diagnostik zu verifizieren. Hämatopoetische Neoplasmen werden beispielsweise mit einer Kombination verschiedener Methoden diagnostiziert. Sie erfordern eine komplexe Ausrüstung und hochqualifizierte klinische Laborwissenschaftler und -techniker, die sowohl die Durchlaufzeiten als auch die Kosten erhöhen. Nun wurde ein webbasierter Classifier entwickelt, der 33 verschiedene hämatopoetische Neoplasmen und normales peripheres Blut/Knochenmark erkennen kann. Um die Leistung des Modells zu bewerten, wurden prospektiv 325 Proben sequenziert, sowohl mit WGS als auch mit WTS auf NovaSeq-Instrumenten [5]. Es wurden Einzelnukleotidvarianten (SNV), Strukturvarianten (SV) und Kopienzahlveränderungen (CNA) aus WGS-Daten mit einer Tumor-ohne-Normal-Pipeline sowie Genfusionen (GF) und Genexpression (GE) aus WTS extrahiert. SNVs wurden anhand gängiger Datenbanken gefiltert. Parallel dazu wurde eine unabhängige endgültige Routinediagnose auf der Grundlage von Goldstandardverfahren (GST) gemäss den WHO-Richtlinien erstellt.
Das Hauptaugenmerk für den direkten Vergleich in dieser prospektiven Studie lag auf AML- und ALL-Fällen. Die AML wurde in 90% der Fälle mit der höchsten Wahrscheinlichkeit richtig klassifiziert. 6/10 falsch klassifizierte AMLs wurden als MDS klassifiziert. In diesen Fällen war die am zweitwahrscheinlichsten vorhergesagte Erkrankung in 3/6 Fällen AML. Nur eine BCP-ALL wurde falsch klassifiziert, wobei 98% der Proben mit einem MP von 94% richtig vorhergesagt wurden. 11/14 (79%) T-ALLs wurden richtig vorhergesagt, ebenfalls mit einem MP von 94%. In den 3/14 falschen Fällen lag der mp bei 39%, mit einer zweithöchsten Vorhersage in einem ähnlichen Wahrscheinlichkeitsbereich (38% vs. 31%, 39% vs. 34% und 61% vs. 24%). Ausserdem umfasste unsere Kohorte 26 Fälle von Multiplem Myelom (MM), von denen 24 korrekt vorhergesagt wurden und zwei fälschlicherweise als MGUS klassifiziert wurden, jedoch mit einer fast gleichen Wahrscheinlichkeit für MM.
Die Rolle klonaler Plasmazellen beim MM
Die autologe hämatopoetische Stammzelltransplantation (autoHCT) gilt als Standardbehandlung für Patienten mit multiplem Myelom. Die meisten Patienten erleiden jedoch einen Rückfall, was möglicherweise auf das Vorhandensein klonaler Plasmazellen (CPC) im Autotransplantat zurückzuführen ist. Die Bedeutung von CPC im Autotransplantat ist noch nicht eindeutig geklärt. MM-Patienten mit Hochrisiko-Chromosomenanomalien (HRMM), die durch Floreszenz-in-situ-Hybridisierung (FISH) nachgewiesen wurden, haben im Vergleich zu Patienten mit Standard-Risiko-Krankheit schlechtere Ergebnisse.
In einer retrospektiven Analyse wurden Autotransplantatprodukte von 416 Patienten untersucht: 75 CPC+ (18%) und 341 CPC- (82%) [6]. 57% der Patienten waren männlich, und das Durchschnittsalter bei der Auto-HCT betrug 62 Jahre. In der CPC+-Gruppe erhielten weniger Patienten als in der CPC–Gruppe das VRD-Regime als Induktion vor der Transplantation (25% vs. 44%) und weniger Patienten erreichten nach der Induktion ≥VGPR als in der CPC–Gruppe (32% vs. 62%). Die mediane Nachbeobachtungszeit für die gesamte Kohorte betrug 35,7 Monate. Die 100-Tage-Rate und die beste CR-Rate nach der Auto-HCT betrugen in der CPC+- und der CPC–-Gruppe 8% bzw. 19% bzw. 33% bzw. 54%. In der CPC+-Gruppe war auch die Wahrscheinlichkeit, nach der Transplantation eine MRD-negative CR zu erreichen, geringer (11% vs. 42%). Das mediane PFS in der CPC+- gegenüber der CPC–-Gruppe betrug 12,8 bzw. 32,1 Monate und das mediane OS 36,4 bzw. 81,2 Monate.
Die Studie zeigte einen grossen Einfluss von CPC im Autotransplantat auf die Ergebnisse nach der Auto-HCT bei HRMM. Sowohl das Vorhandensein als auch der Grad von CPC im Autotransplantat waren hochgradig prädiktiv für ein schlechteres PFS und OS, selbst bei Patienten, die vor der Auto-HCT eine ≥VGPR und MRD-negative CR/VGPR erreicht hatten. Neuartige Strategien zur Ex-vivo-Reinigung von CPC könnten die Ergebnisse der Patienten verbessern.
Kongress: 64. Annual Meeting der American Society of Hematology (ASH)
Literatur:
- Stengel A, Meggendorfer M, Walter W, et al.: Interplay of TP53 Allelic State, Blast Count and Karyotype on Survival of Patients with AML and MDS. Blood 2022; 140(Supplement 1): 2073–2074.
- Lim J, Othus M, Shaw CM, et al.: Time-Dependent Prediction of Relapse in Patients with Acute Myeloid Leukemia. Abstract 57. 10.12.2022, ASH 2022.
- McNally D, Lytle A, Ravichandran H, et al.: The Single-Cell Pathology Landscape of Diffuse Large B Cell Lymphoma. Abstract 67. 10.12.2022, ASH 2022.
- Robinson H, Villa N, Jaye DL, et al.: Tumor-Immune Architecture and the Regulation of Antigen-Specific T-Cell Infiltration in Multiple Myeloma and Premalignant Plasma Cell Disorders. Abstract 98. 10.12.2022, ASH 2022.
- Nadarajah N, Maschek S, Hutter S, et al.: Evaluation of a Transparent Artificial Intelligence (AI) Disease Classification System with Whole Genome Sequencing (WGS) and Whole Transcriptome Sequencing (WTS) Data in a Prospective Study with 325 Cases. Blood 2022; 140(Supplement 1): 1915–1916.
- Pasvolsky O, Milton DR, Rauf M, et al.: Impact of Presence and Amount of Clonal Plasma Cells in Autografts Affect Outcomes in High-Risk Multiple Myeloma Patients Undergoing Autologous Hematopoietic Stem Cell Transplant. Abstract 115. 10.12.2022, ASH 2022.
InFo ONKOLOGIE & HÄMATOLOGIE 2023; 11(1): 20–22 (veröffentlicht am 28.2.23, ahead of print)
