【Lancet子刊】青岛大学毛宁团队：利用AI预测乳腺癌腋窝淋巴结对新辅助化疗的反应

2024年8月26日，青岛大学附属烟台毓璜顶医院毛宁团队在期刊《eBioMedicine》上发表了题为“Multiregional dynamic contrast-enhanced MRI-based integrated system for predicting pathological complete response of axillary lymph node to neoadjuvant chemotherapy in breast cancer: multicentre study”的研究论文。研究结果表明，团队开发的FAIS-DL提供了一种非侵入性方法，可有效预测ALN转移乳腺癌新辅助化疗前的腋窝pCR。团队还研究了FAIS-DL预测的生物学基础，证明高FAIS-DL评分与免疫介导基因和途径的上调有关。

https://www.thelancet.com/journals/ebiom/article/PIIS2352-3964(24)00347-5/fulltext#%20

研究背景

01

乳腺癌是全世界女性最常见的恶性肿瘤，其转移经常发生在腋窝淋巴结（ALN）。新辅助化疗（NAC）已越来越多地用于治疗ALN阳性乳腺癌，大约35%-68%的患者在NAC后，达到腋窝病理完全缓解（pCR）。腋窝淋巴结清扫术（ALND）目前作为评估腋窝pCR的参考标准；然而，它可能会引起不同程度的不良反应，包括淋巴水肿、肩部活动受限和上肢麻木。最近的临床试验表明，对于ALN受累患者，辅助放疗通过减少手术并发症，保持低腋窝复发率、良好的总生存率和无病生存率，具有重要的临床价值。

动态对比增强MRI（DCE-MRI）已被推荐为评估乳腺癌ALN状态的一种更客观且对操作依赖性更小的方法。然而，由于反应的复杂性和异质性，以及放射科医生图像解释的高度可变性，DCE-MRI预测腋窝pCR的准确性有限。

深度学习是一项强大的技术，在放射学领域取得了显著的成果。许多研究将深度学习应用于评估治疗反应，说明了它预测腋窝pCR的能力。然而，由于样本量有限、手动注释，以及未能利用ALN图像的丰富特征信息，在临床实践中实施这种方法，仍然存在挑战。

本研究提出了一种基于深度学习（FAIS-DL）的全自动集成系统，该系统利用临床病理特征、肿瘤和ALN的DCE-MRI，来早期预测乳腺癌NAC后的腋窝pCR。此外，团队进一步研究了FAIS-DL预测的生物学基础。

研究进展

02

FAIS-DL 的亚组分析

在管腔A+B 、 HER2过表达和三阴性亚组中，FAIS-DL在合并的外部测试集中，分别为0.92 、0.96和0.93的AUC；在前瞻性测试集中的AUC，分别为0.93、0.94和0.91。对于肿瘤长轴直径≤2和>2cm的亚组，FAIS-DL在合并外部测试集中，分别为0.88和0.94的AUC；在前瞻性测试集中，分别为0.85和0.94。

临床效益评估

来自合并的外部和前瞻性测试集的512名患者接受了ALND，其中245名（47.9%）被病理证实为腋窝pCR，267名（52.2%）为腋窝非pCR。对于达到腋窝pCR的患者，210例（85.7%）被准确识别，而231例（87.3%）达到腋生非pCR的患者被准确识别。如果根据这些患者的FAIS-DL结果进行ALND，不必要的ALND率将从47.9%下降到6.8% ，最终受益率将从52.2%增加到86.5%。

FAIS-DL的临床获益评估。

生物功能探查

FAIS-DL将45例患者，分为26例FAIS-DL评分高的患者和19例FAIS-DL评分低的患者。发现了与免疫相关的差异表达基因，包括TMEM26、CCL5和CXCL13。在FAIS-DL评分高的患者中，免疫相关途径，包括修饰的氨基酸代谢、顶端质膜和氧化还原驱动的活性跨膜转运蛋白活性，显著上调。与FAIS-DL评分低的肿瘤相比，FAIS-DL评分高的肿瘤，表现出更多的浸润单核细胞和巨噬细胞M0细胞。与免疫微环境分析一致，FAIS-DL评分较高的顶部标本，比肿瘤内部区域FAIS-DL评分较低的底部标本，表现出更多的单核细胞（棕色点）和巨噬细胞M0细胞（棕色点）。

用于研究FAIS-DL预测的潜在生物学基础的RNA测序分析。

研究结论

03

在这项研究中，FAIS-DL作为评估腋窝pCR的潜在方法，显示出良好的性能。不必要的ALND率的降低和获益率的增加，证明了其临床适用性。此外，FAIS-DL的潜在生物学基础，可能与调节免疫反应的途径有关。未来，科学界应结合来自不同国家和种族的大量数据的研究，以提高预测性能和泛化能力，以便进一步临床应用。

参考资料：

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