編者按
乳腺癌是女性最常見的惡性腫瘤之一。近年來，新輔助治療已成為局部晚期乳腺癌患者的標準治療策略。病理完全緩解（pCR）是評價新輔助治療獲益的「金標準」，然而不同乳腺癌亞型患者的治療響應存在顯著異質性，現有臨床病理指標在精準預測療效方面仍存在一定局限性。
既往關於新輔助治療療效預測標誌物的研究多基於西方人群，針對中國乳腺癌患者、不同分子分型及不同治療方案背景下療效相關分子特徵的研究仍相對有限。近日，復旦大學附屬腫瘤醫院研究團隊在Cancer Letters上發表了針對中國乳腺癌患者新輔助治療的相關研究。
4月12日，復旦大學附屬腫瘤醫院王中華/陳超/胡欣/朱秀之團隊標題為Integrated Genomic Profiling Identifies Predictive Biomarkers for Neoadjuvant Therapy Response in Chinese Breast Cancer Patients的研究見刊於Cancer Letters。本研究基於中國乳腺癌新輔助治療真實世界隊列的臨床與基因組整合分析，揭示了跨亞型、亞型特異性及治療方案依賴性的療效相關基因組特徵，進一步優化了未達病理完全緩解（non-pCR）患者的遠處複發風險分層，並構建了新輔助治療反應預測模型。
研究構建了接受過新輔助治療的中國乳腺癌患者真實世界隊列（共1161例），其中1145例具備完整匹配的臨床病理信息和靶向測序數據，進而系統評估了與新輔助治療結局相關的基因組特徵。研究發現，PI3K通路改變為跨亞型的療效不佳相關特徵，其中PIK3CA，PIK3R1等基因突變是non-pCR的獨立預測因素。
鑒於乳腺癌的高度異質性，本研究進一步鑒定了亞型特異性的新輔助治療療效標誌物。結果顯示，在HR+/HER2−乳腺癌中，UNC13D，TNK2和IGF1R等基因突變與較高的pCR率顯著相關；在HER2+乳腺癌中，ERBB2突變則獨立提示治療抵抗風險；而在TNBC中，MAP3K1突變是較好治療反應的獨立預測因子，而PTEN突變與更高的non-pCR風險密切相關。進一步的方案分層分析顯示，部分基因改變對療效的預測作用呈現方案依賴性，其在含化療、內分泌治療、抗HER2治療及免疫治療的不同方案中表現並不一致，提示基因組特徵在不同分子亞型及不同治療策略中的臨床意義存在差異。
在未達到pCR的人群中，研究進一步整合臨床病理特徵與基因組信息，對其遠處複發風險進行了分層評估。結果顯示，在校正分期、淋巴結狀態等臨床病理因素後，TP53，PIK3R1以及不同分子亞型中的TOP3B，TOP2A，SETD2等基因改變，仍有助於進一步識別複發風險較高的患者亞群。在此基礎上，團隊進一步構建了整合臨床病理特徵、治療方案及基因組改變的機器學習模型，該模型在測試集中顯示出較好的新輔助治療療效預測效能（AUC=0.79，95% CI：0.74–0.84）。
本研究基於中國人群乳腺癌新輔助治療的臨床-基因組隊列，系統解析了與療效相關的基因組特徵，為不同亞型乳腺癌患者的療效預測及non-pCR人群的風險分層提供了科學依據。
復旦大學附屬腫瘤醫院乳腺外科王中華教授、陳超博士、胡欣教授、朱秀之博士為本論文共同通訊作者。復旦大學附屬腫瘤醫院乳腺外科應瀟涵碩士、張坤宇碩士、蔣書豪碩士為本論文共同第一作者。該工作得到國家自然科學基金委項目和上海市抗癌協會翱翔項目支持。
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來源 | 復旦腫瘤乳腺外科
排版 | 佼嬌
審核 | 雪娟 鵬哥
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