编者按
乳腺癌是女性最常见的恶性肿瘤之一。近年来，新辅助治疗已成为局部晚期乳腺癌患者的标准治疗策略。病理完全缓解（pCR）是评价新辅助治疗获益的“金标准”，然而不同乳腺癌亚型患者的治疗响应存在显著异质性，现有临床病理指标在精准预测疗效方面仍存在一定局限性。
既往关于新辅助治疗疗效预测标志物的研究多基于西方人群，针对中国乳腺癌患者、不同分子分型及不同治疗方案背景下疗效相关分子特征的研究仍相对有限。近日，复旦大学附属肿瘤医院研究团队在Cancer Letters上发表了针对中国乳腺癌患者新辅助治疗的相关研究。
4月12日，复旦大学附属肿瘤医院王中华/陈超/胡欣/朱秀之团队标题为Integrated Genomic Profiling Identifies Predictive Biomarkers for Neoadjuvant Therapy Response in Chinese Breast Cancer Patients的研究见刊于Cancer Letters。本研究基于中国乳腺癌新辅助治疗真实世界队列的临床与基因组整合分析，揭示了跨亚型、亚型特异性及治疗方案依赖性的疗效相关基因组特征，进一步优化了未达病理完全缓解（non-pCR）患者的远处复发风险分层，并构建了新辅助治疗反应预测模型。
研究构建了接受过新辅助治疗的中国乳腺癌患者真实世界队列（共1161例），其中1145例具备完整匹配的临床病理信息和靶向测序数据，进而系统评估了与新辅助治疗结局相关的基因组特征。研究发现，PI3K通路改变为跨亚型的疗效不佳相关特征，其中PIK3CA，PIK3R1等基因突变是non-pCR的独立预测因素。
鉴于乳腺癌的高度异质性，本研究进一步鉴定了亚型特异性的新辅助治疗疗效标志物。结果显示，在HR+/HER2−乳腺癌中，UNC13D，TNK2和IGF1R等基因突变与较高的pCR率显著相关；在HER2+乳腺癌中，ERBB2突变则独立提示治疗抵抗风险；而在TNBC中，MAP3K1突变是较好治疗反应的独立预测因子，而PTEN突变与更高的non-pCR风险密切相关。进一步的方案分层分析显示，部分基因改变对疗效的预测作用呈现方案依赖性，其在含化疗、内分泌治疗、抗HER2治疗及免疫治疗的不同方案中表现并不一致，提示基因组特征在不同分子亚型及不同治疗策略中的临床意义存在差异。
在未达到pCR的人群中，研究进一步整合临床病理特征与基因组信息，对其远处复发风险进行了分层评估。结果显示，在校正分期、淋巴结状态等临床病理因素后，TP53，PIK3R1以及不同分子亚型中的TOP3B，TOP2A，SETD2等基因改变，仍有助于进一步识别复发风险较高的患者亚群。在此基础上，团队进一步构建了整合临床病理特征、治疗方案及基因组改变的机器学习模型，该模型在测试集中显示出较好的新辅助治疗疗效预测效能（AUC=0.79，95% CI：0.74–0.84）。
本研究基于中国人群乳腺癌新辅助治疗的临床-基因组队列，系统解析了与疗效相关的基因组特征，为不同亚型乳腺癌患者的疗效预测及non-pCR人群的风险分层提供了科学依据。
复旦大学附属肿瘤医院乳腺外科王中华教授、陈超博士、胡欣教授、朱秀之博士为本论文共同通讯作者。复旦大学附属肿瘤医院乳腺外科应潇涵硕士、张坤宇硕士、蒋书豪硕士为本论文共同第一作者。该工作得到国家自然科学基金委项目和上海市抗癌协会翱翔项目支持。
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来源 | 复旦肿瘤乳腺外科
排版 | 佼娇
审核 | 雪娟 鹏哥
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