上海专家首创用人工智能模型预测乳腺癌新药疗效
乳腺癌是女性最常见的恶性肿瘤之一，根据分子特征可以细分为多种亚型。其中，HER2阳性乳腺癌是一类以HER2基因扩增和过表达为特征的分子亚型，约占所有乳腺癌的15%-20%，具有侵袭性强、易复发转移的特点。
4月12日，澎湃新闻记者从复旦大学附属肿瘤医院获悉，该院乳腺外科主任兼大外科主任邵志敏领衔团队在前期开展的HER2阳性乳腺癌新辅助精准治疗临床试验基础上，结合数字病理和空间组学技术，首次系统揭示了影响新一代抗HER2 ADC（抗体-药物偶联物）药物疗效的肿瘤空间特征，并利用人工智能 *** 构建了首个可以预测新一代抗HER2 ADC药物疗效的实用模型，为这类新型抗肿瘤药物的精准应用提供了有力参考工具。国际权威学术期刊《癌细胞》（Cancer Cell，影响因子48.8）近日在线发表了这项重要成果。
邵志敏指出，HER2即“人表皮生长因子受体-2”，是乳腺癌重要的驱动基因和预后指标，同时也是肿瘤靶向治疗的重要靶点。随着靶向治疗药物的突破性进展，HER2阳性乳腺癌已成为实体瘤靶向治疗研究的典范。
“近年来，抗体-药物偶联物（ADC）发展迅速，以德曲妥珠单抗（T-DXd）和瑞康曲妥珠单抗（SHR-A1811）为代表的新一代抗HER2 ADC药物，正在重塑乳腺癌的临床用药格局。”邵志敏进一步解释，ADC药物由单克隆抗体、连接子和细胞毒性药物三部分组成。相较于传统化疗，ADC药物治疗就像是给“化疗*”（细胞毒性药物）加装了自动导航的“魔法”（单克隆抗体），将治疗药物精准传递至肿瘤组织内部，在实现精准杀灭肿瘤的同时，减少对正常器官和组织的损伤。
然而，邵志敏也指出，现有研究表明，不同患者对新一代抗HER2 ADC药物的敏感性存在显著差异，临床上对其敏感性标志物和耐药机制仍缺乏系统认识，也缺乏能够预测其疗效的实用工具来指导患者的精准用药，相关研究仍处于“空白”状态。对此，邵志敏领衔团队开展了一系列临床研究。
邵志敏表示，该研究首次系统地揭示了肿瘤空间特征对新一代抗HER2 ADC药物疗效的影响，为进一步研究该类药物的敏感和耐药机制奠定了基础。同时，该研究结合人工智能技术，建立了首个可以准确预测新一代抗HER2 ADC药物疗效的模型，为这类新型药物的精准应用提供了参考工具。
复旦大学附属肿瘤医院邵志敏教授、江一舟教授、杨文涛教授和李俊杰副主任医师为本文通讯作者。复旦大学附属肿瘤医院马丁副研究员、博士研究生戴磊杰、硕士研究生吴相荣和研究助理刘成林为本文共同之一作者。