乳腺癌是女性中最常見的癌癥，激素受體陽性（HR+）/人表皮生長因子受體 2 陰性（HER2−）乳腺癌是主要亞型，占據(jù)了乳腺癌的 65%-70%。
作為臨床關(guān)注的重點問題，HR+/HER2− 乳腺癌的復(fù)發(fā)是一個持續(xù)的過程，其每年的遠端復(fù)發(fā)率保持在 1%。多達 20% 的 HR+/HER2− 乳腺癌患者因內(nèi)分泌耐藥機制而出現(xiàn)復(fù)發(fā)性轉(zhuǎn)移。即使經(jīng)過 5 - 10 年的標(biāo)準(zhǔn)內(nèi)分泌治療，復(fù)發(fā)仍持續(xù)不斷。因此，迫切需要預(yù)測 HR+/HER2− 乳腺癌患者復(fù)發(fā)的風(fēng)險。
2025 年 1 月 22 日，復(fù)旦大學(xué)附屬腫瘤醫(yī)院肖毅副研究員、邵志敏教授、江一舟教授等人在 Cell 子刊 Cell Reports Medicine 上發(fā)表了題為：Multimodal integration using a machine learning approach facilitates risk stratification in HR+/HER2- breast cancer 的研究論文。
該研究基于大樣本 HR+/HER2- 乳腺癌多組學(xué)隊列，整合基線臨床數(shù)據(jù)，多維度免疫組化、代謝組、病理組、轉(zhuǎn)錄組、基因組和拷貝數(shù)變異信息，構(gòu)建了多模態(tài)機器學(xué)習(xí)預(yù)測模型——CIMPTGV，為精準(zhǔn)預(yù)測 HR+/HER2- 乳腺癌復(fù)發(fā)風(fēng)險提供了創(chuàng)新性解決方案。
生物標(biāo)志物發(fā)現(xiàn)、多組學(xué)技術(shù)和預(yù)后預(yù)測模型優(yōu)化方面的進展，使得預(yù)測癌癥治療的耐藥性和復(fù)發(fā)風(fēng)險成為可能。基因表達譜分析，例如 Oncotype DX 檢測和 MammaPrint，為將乳腺癌患者分為低風(fēng)險和高風(fēng)險組提供了策略，并有助于識別早期 ER+ 乳腺癌患者中可能從化療中獲益的人群。
然而，這些預(yù)測標(biāo)志物在某些情況下存在局限性，這種局限性在一定程度上歸因于主要依賴臨床病理或轉(zhuǎn)錄組學(xué)數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)無法全面捕捉癌癥的復(fù)雜性。
隨著測序技術(shù)的進步和成本的降低，包括基因組、轉(zhuǎn)錄組、蛋白質(zhì)組、代謝組和表觀基因組在內(nèi)的多組學(xué)數(shù)據(jù)變得越來越容易獲取。此外，人工智能（AI）技術(shù)的出現(xiàn)促進了來自多模態(tài)的數(shù)據(jù)的整合。
近年來，多模態(tài)機器學(xué)習(xí)已被用于治療效果預(yù)測、術(shù)后分層和預(yù)后評估，展現(xiàn)出其相當(dāng)大的實用價值。多模態(tài)的整合能夠從各個方向全面了解腫瘤特征，而機器學(xué)習(xí)方法能夠?qū)⑦@些數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為先進的預(yù)后模型。然而，由于數(shù)據(jù)收集、隊列建立以及整合方法等方面的問題，多種組學(xué)類型的整合仍然具有挑戰(zhàn)性。其在乳腺癌中的應(yīng)用也仍待進一步探索。
在這項研究中，研究團隊利用包含 579 名 HR+/HER2- 乳腺癌患者的多組學(xué)信息的隊列，構(gòu)建了一個機器學(xué)習(xí)框架，并生成了一個名為 CIMPTGV 的多模態(tài)模型，該模型整合了臨床信息（Clinical information）、免疫組化（Immunohistochemistry）、代謝組學(xué)（Metabolomics）、病理組學(xué)（Pathomics）、轉(zhuǎn)錄組學(xué)（Transcriptomics）、基因組學(xué)（Genomics）和拷貝數(shù)變異（Copy Number Variations），以預(yù)測 HR+/HER2- 乳腺癌的復(fù)發(fā)風(fēng)險。
CIMPTGV 模型在預(yù)測復(fù)發(fā)風(fēng)險方面表現(xiàn)出色，其在訓(xùn)練集和測試集上的一致性指數(shù)（C指數(shù)）分別為 0.871 和 0.869?？蓽?zhǔn)確預(yù)測74.2%的復(fù)發(fā)患者和85.8%的未復(fù)發(fā)患者。該模型的預(yù)測效果優(yōu)于常規(guī)臨床病理指標(biāo)，且在不同臨床亞組間均可顯著區(qū)分高低危復(fù)發(fā)風(fēng)險患者。值得注意的是，同源重組缺陷（HRD）評分與 CIMPTGV 風(fēng)險評分呈顯著正相關(guān)。特征分析揭示了不同模態(tài)之間的協(xié)同效應(yīng)和互補效應(yīng)，這有助于 CIMPTGV 模型獲得較高的 C 指數(shù)。
為了促進臨床應(yīng)用，研究團隊還開發(fā)了 CIMPTGV 模型的簡化版，這種簡化的模型在臨床環(huán)境中優(yōu)于常見的模態(tài)組合，平均曲線下面積（AUC）為 0.840，有望改善 HR+/HER2- 乳腺癌復(fù)發(fā)的預(yù)測，有助于識別高危患者，并通過個性化治療策略改善其預(yù)后。
該研究的亮點：
論文鏈接：
https://www.cell.com/cell-reports-medicine/fulltext/S2666-3791(24)00695-5
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