乳腺癌新辅助治疗反应评估和腋窝降阶新进展
目录
学习概览
本年度乳腺癌专场关键词 / 重点学习
- 01 HER2阳性乳腺癌精准治疗 —— 广东省人民医院王坤院长「HER2阳性新辅助精准治疗和疗效预测」
- 02 ct-DNA测序 —— 上海瑞金医院陈佳艺主任「乳腺癌精准放疗」
- 03 ADC临床前景 —— 总结电子壁报与本项目相关的研究
汇报主线
以「新辅助治疗反应评估 → 疗效预测模型 → 腋窝/放疗降阶」为主线，串联 HER2阳性精准治疗、ctDNA 动态监测、影像与病理多模态预测、以及腋窝与区域淋巴结降阶的最新证据。
第一章 HER2阳性新辅助精准治疗和疗效预测
章节要点：一、HER2阳性新辅助精准治疗方案；二、基于多时序影像组学与数字病理组学的新辅助疗效预测。
1.1 新辅助治疗适应症
第一章 · 新辅助治疗适应症
原则：基于证据 · 利大于弊（ASCO 指南推荐）
满足以下条件之一者可选择术前新辅助药物治疗：
- 肿块较大
- 腋窝淋巴结转移
- HER-2阳性
- 三阴性
- 有保乳意愿，但肿瘤大小与乳房体积比例大难以保乳者
注释
- 乳房原发肿物>5cm时，即可考虑新辅助治疗；若大小为2-5cm，应综合其他生物学指标选择是否先行药物治疗。
- 专家组成员认同，仅以HER-2阳性或三阴性作为乳腺癌术前新辅助药物治疗选择的标准时，肿瘤应大于2cm；或可以加入严格设计的临床研究。
6.1 新辅助治疗的目的和对象 ⁽ᵃ⁾
| 目的 | 对象 |
|---|---|
| 降期：针对局部不可手术者（必选人群） | 局部晚期乳腺癌（AJCC III期，T3N1M0除外） |
| 降期：强烈要求保乳或保腋窝（必选人群） | 可手术，但是未达保乳条件或保腋窝条件（IIA-IIB期及T3N1M0） |
| 利用新辅助治疗的疗效信息，指导术后辅助治疗（优选人群） | 具有一定肿瘤负荷的HER2阳性或TNBC（满足下面任意一项者）：临床淋巴结阳性；肿瘤大小2cm及以上 |
推荐 5.1：对淋巴结阳性或高风险淋巴结阴性的HER2阳性乳腺癌患者，应采用含蒽环联合紫杉方案或非蒽环联合曲妥珠单抗进行新辅助治疗。帕妥珠单抗可与曲妥珠单抗一起用于新辅助治疗。
推荐 5.2：T1aN0和T1bN0的HER2阳性乳腺癌患者不应常规接受新辅助化疗或抗HER2药物治疗，除非参加临床研究。
⁽ᵃ⁾ 新辅助治疗包括新辅助化疗、新辅助内分泌治疗、新辅助靶向治疗及其组合等。新辅助内分泌治疗目前多高度选择人群，临床上并不常规应用。该患者若主观要求不强烈时，则从新辅必选人群转化为直接手术人群或新辅优选人群。
注意：实施新辅后的保乳宽，对新辅助前的c分期、SLNB流程、SLN数目等有严格规定，且目前尚无长期随访数据，应谨慎建议，并非常规实施。
| 证据质量 | 推荐力度 |
|---|---|
| 高 | 强 |
相关标签：HER-2阳性 ｜ TNBC ｜ T1cN0M0
1.2 疗效终点：pCR与生存指标
第一章 · 疗效终点
pCR（病理完全缓解率）与多个生存指标呈强正相关，成为新辅助治疗临床研究的重要终点。
- 与EFS强正相关
- 与OS强正相关
FDA 批准
纳入研究：52项研究，共计27,895例；人群：不限制HER2状态。
pCR状态对总生存的长期影响。
pCR 作为高危早期乳腺癌新辅助治疗研究的替代终点²。
Guidance for Industry — Pathological Complete Response in Neoadjuvant Treatment of High-Risk Early-Stage Breast Cancer: Use as an Endpoint to Support Accelerated Approval
- HR=0.31：达到pCR患者较non-pCR患者，EFS事件风险显著降低69%
- HR=0.22：达到pCR患者较non-pCR患者，OS死亡风险显著降低78%
使用pCR作为新辅助治疗支持加速批准的终点，有助于在更短的时间内满足高危人群的评估。
通过新辅助治疗达成pCR可降低复发风险，改善长期预后¹
Spring LM, Clin Cancer Res. 2020 Jun 15;26(12):2838-2848.
1.3 研究讨论
第一章 · 研究讨论
讨论要点
- 01 提前终止与”天花板效应”：本研究因无效性中期分析提前终止。TP+nab-P 标准方案在对照组已表现出60.4%的极高pCR率，使得未加选择的全人群一步提升空间受限。
- 02 毒性与剂量的博弈：吡咯替尼的胃肠道耐受性较差（3级腹泻58.1%），导致剂量强度严重受限（仅42%）。未来需探索更优的剂量递增策略（以平衡毒性与疗效），并结合更多生物标志物分析以优化患者选择。
- 03 生物标志物指导精准治疗：结合更多生物标志物分析以优化患者选择，或可为未来临床研究提供指导。
临床启示
- 在双靶新辅助治疗的高pCR时代，盲目叠加靶向药物的”泛人群”策略已遇瓶颈。
- 未来的突破在于精准识别真正具有联合靶向需求（如IHC 2+耐药风险）的特定亚群，并优化药物毒性。
1.4 新辅助方案：DESTINY-Breast05 研究设计
第一章 · 新辅助方案
一项全球、多中心、随机、非盲、III期研究（NCT04622319），N=1600。
研究架构
- 入组人群：在接受含HER2靶向治疗的新辅助化疗（NAT）后，乳腺和/或腋窝淋巴结中仍有残留浸润性病灶的患者⁽ᵃ⁾
- 随机：R 1:1，治疗周期 40天
- 两组干预
- T-DXd 5.4 mg/kg IV Q3W —— 14周期 · N≈800
- T-DM1 3.6 mg/kg IV Q3W —— 14周期 · N≈800
研究终点
- 主要终点：IDFS
- 关键次要终点：DFS
- 其他次要终点：OS ｜ BMFI ｜ DRFI ｜ Safety
- 安全性随访
分层因素
- 就诊时疾病范围（不可手术 / 可手术）
- HER2靶向新辅助治疗（单靶 / 双靶）
- 激素受体状态（阳性 / 阴性）
- 新辅助治疗后病理淋巴结状态（阳性 / 阴性）
- 根据当地实践，允许进行辅助内分泌治疗
- 若进行放疗，研究者可决定使其与研究治疗同步开始，或在研究治疗开始前完成（序贯进行）
- 针对接受放疗患者的间质性肺病监测方案：
- 所有患者在筛查期间均接受基线无对比、低剂量胸部CT检查
- 所有放疗患者（同步和序贯组）在研究治疗开始后6周、治疗期间每12周一次随访，随访时接受低剂量胸部CT检查
- 序贯放疗患者在放疗结束后、研究治疗开始前，需额外接受低剂量CT检查
⁽ᵃ⁾ 高风险定义（指在新辅助治疗前符合以下任一情况）：- 不可手术的eBC（cT4,N0-3,M0 or cT1-3,N2-3,M0） - 或可手术的eBC（cT1-3,N0-1,M0）且在新辅助治疗后腋窝淋巴结病理证实为阳性（ypN1-3） - 经中心实验室确认的HER2+（IHC 3+ or ISH+）早期乳腺癌
另有 ECOG PS 0-1 作为关键入组标准。
1.5 争议与挑战：新辅助是否都用ADC？
第一章 · 争议与挑战
挑战 / 面临问题
- 标准治疗：双靶+化疗仍是主流方案
- ADC新辅：DB-11、FASCINATE-N阳性，ADC时代已开启
- 适用人群：高危、淋巴结阳性、肿瘤负荷大
- ※ 并非全员使用，高危个体化前移
标准治疗与ADC新辅助的适用边界
| 维度 | ADC新辅助（先用？） | 辅助强化（后用？） |
|---|---|---|
| 目标 | 提高pCR率，利于降期保乳 | 术后病理精准分层，仅未pCR用 |
| 顾虑 | 先用顾虑：… | 后用顾虑：术后用药选择、术前疗效欠佳患者 |
未pCR后续治疗策略？
1.6 治疗方向：早期HER2阳性乳腺癌
第一章 · 治疗方向
| 方向 | 内涵 |
|---|---|
| 升阶治疗 | 提高治疗强度，改善高危患者预后（TKi、去蒽环、免疫治疗、去铂类） |
| 降阶治疗 | 降低毒性与过度治疗，聚焦低危人群（ADC、去化疗） |
治疗强度手段：TKi ｜ 去蒽环 ｜ 免疫治疗 ｜ 去铂类 ｜ ADC ｜ 去化疗
两个方向的共同目标：在合适的患者身上做合适强度的治疗。
1.7 去化疗探索：WSG三项汇总分析
第一章 · 去化疗探索
HER2阳性早期乳腺癌降阶梯新辅助治疗后生存预测：三项WSG试验的汇总分析
生存终点对比（化疗组 vs 无化疗/ADC组）
- iDFS：化疗组5年率96.4%(95%CI 91.5-98.5) vs 无化疗/ADC组88.2%(85.1-90.7)(HR 0.56; 95%CI 0.29-1.08; P=.083)
- dDFS：化疗组96.4%(91.5-98.5) vs 无化疗/ADC组92.3%(89.6-94.3)(HR 0.66; 0.31-1.40; P=.284)
- OS：化疗组97.8%(93.3-99.3) vs 无化疗/ADC组96.8%(94.8-98.0)(HR 0.88; 0.36-2.11; P=.775)
pCR率：新辅助化疗组显著高于无化疗/ADC组（66.4% vs 31.4%）
研究优势：样本量大，共有713名患者（564名免化疗/ADC组，149名在THP组）。
研究局限性：大部分患者处于I期，2/3的患者为cN0；激素受体阴性疾病的患者数量较少。
Graeser M, et al. Ann Oncol. 2025 Nov;36(11):1366-1378.
1.8 疗效预测路径总览
第一章 · 疗效预测路径
整合动态评估 / 新型生物标志物，指导升降阶治疗的进一步优化，助力向精准诊疗新时代迈进。
| 路径 | 名称 | 说明 |
|---|---|---|
| 01 | 基线评估 | 基于基线临床病理特征进行疗效预测和评估，筛选获益人群 |
| 02 | 动态评估 | 新辅助治疗中动态评估治疗应答，个体化再分层与自适应调整 |
| 03 | 新型生物标志物 | 整合新型分子生物标志物指导创新治疗的探索 |
路径要点：单一时点的基线特征已不足以支撑个体化决策；动态影像、ctDNA 与多模态 AI 模型是下一阶段的分层工具。
1.9 疗效预测 1.1：传统临床病理特征
第一章 · 疗效预测 1.1
传统静态基线特征
- HER-2阳性乳腺癌预后影响因素的Meta分析提示：年龄、家族史、肿瘤大小、淋巴结转移、组织学分级、病理分型与HER2+乳腺癌预后有关，成为传统靶向联合化疗方案的预后/预测因素和指标。
- 淋巴结阳性、肿块体积大的高危患者pCR率仍不理想，传统靶向联合化疗方案pCR率约34~55%。
HER2+乳腺癌的预后影响因素
- 年龄<35岁、有乳腺癌家族史、肿瘤≥5cm、有淋巴结转移、组织学分级III级、病理类型为浸润性导管癌，是HER2+乳腺癌预后不良的独立危险因素。
| 预后因素 | 比较组 | 总例数 | OR值 | 95% CI | P值 | 结论 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 年龄 | ≥35岁 vs. <35岁 | 545 | 0.01 | 0.01~0.02 | <0.00001 | 年龄<35岁是不良预后因素 |
| 绝经状态 | 绝经 vs. 未绝经 | 248 | 0.64 | 0.26~1.59 | 0.34 | 无显著影响 |
| 家族史 | 无家族史 vs. 有家族史 | 377 | 0.00 | 0.00~0.00 | <0.00001 | 有乳腺癌家族史是不良预后因素 |
| 肿瘤大小 | <5cm vs. ≥5cm | 558 | 14.83 | 1.03~212.53 | 0.05 | 肿瘤≥5cm是不良预后因素 |
| 淋巴结转移 | 无转移 vs. 有转移 | 558 | 0.47 | 0.27~0.82 | 0.007 | 有淋巴结转移是不良预后因素 |
| 组织学分级 | <III级 vs. III级 | 491 | 2.84 | 1.63~4.97 | 0.0002 | 组织学分级III级是不良预后因素 |
| 病理分型 | 其他类型 vs. 浸润性导管癌 | 261 | 35.5 | 21.71~58.03 | <0.00001 | 浸润性导管癌是不良预后因素 |
乳腺癌异质性加剧了治疗差异，仅依靠基线特征完成治疗个体化风险分层，难以精准判断患者的真实治疗应答和pCR获益，需要开发个体化预测工具。
郭晨明，吴楠，郭丽英. 我国HER-2阳性乳腺癌预后影响因素的Meta分析. 中国普通外科杂志, 2016, 25(2): 264-270. ｜ Hatbeck N, et al. 2025 ESMO 291O. ｜ Shao Z, et al. JAMA Oncol. 2020 Mar 1;6(3). ｜ Cen XC, et al. Lancet Oncol. 2025. ｜ Hurvitz SA, et al. Lancet. 2023.
1.10 疗效预测 1.2：PAM50基因分型
第一章 · 疗效预测 1.2
- 内生亚型与2周期后ki-67反应及pCR显著相关
- HER2-enriched型可得到更高的pCR率
内生亚型是分层的起点，但同一亚型内部仍存在显著的疗效异质性。
- 在分子应答组，PIK3CA野生型患者在pCR上仅可显示出数值上的提高
基因分型 + 驱动突变状态，共同决定是否真正从升阶/降阶中获益。
1.11 疗效预测 1.3：多模态AI疗效预测模型
第一章 · 疗效预测 1.3
复旦邵志敏团队已基于临床信息、病理图像和空间特征等多模态数据，结合AI辅助，建立了首个ADC疗效预测模型，有望用于预测ADC药物新辅助治疗的缓解。
多模态融合
- 临床信息
- 病理图像
- 空间特征
- AI 建模
- 输出：ADC新辅助缓解预测
Ma D, et al. Cancer Cell. 2025 Apr 4:S1535-6108(25)00118-7.
1.12 动态评估 2：治疗中依据影像学识别应答与再分层
第一章 · 动态评估 2
动态评估 ± 生物标志物
- TRAIN-3研究：MRI动态评估¹⁻³ —— 新辅助治疗期间MRI动态评估肿瘤缓解的患者可通过较短期（1-3周期）化疗，3年EFS结局较好，甚至优于需要更长疗程治疗的患者。
- PHERGain研究：PET CT动态评估⁴⁻⁵ —— 通过PET动态评估预测疗效，B组PET缓解患者减少化疗周期，后结合术后的pCR与否进行辅助升降阶梯。B组PET缓解且pCR患者的3年iDFS达98.8%。
Cortes J, et al. 2020 ASCO 503. Cortes J, et al. 2023 ASCO LBA506. José Manuel P-G et al. Lancet Oncol. 2021, 22(6):858-871. ｜ …et al. 2023 ASCO Abs LBA506 … Lancet Oncol. 2024 May;25(5).
1.13 动态评估 2.1：MRI引导下的个体化化疗降阶梯
第一章 · 动态评估 2.1
减少化疗周期
2024 SABCS, Abstract RF1-03
1.14 动态评估 2.2：多时序影像组学
第一章 · 动态评估 2.2
多时序影像组学（Longitudinal Radiomics）捕捉治疗全过程的动态信息
- 技术创新：整合治疗前(Pre-NAC)与治疗中期(Mid-NAC)的多模态MRI数据。
- 算法优势：深度学习提取高通量特征，捕捉肉眼不可见的细微变化。
- 团队积累：2023-2025年发表多篇顶刊，覆盖从”疗效预测”到”肿瘤退缩模式”。
影像组学范式对比
| 范式 | 说明 | 时间点 |
|---|---|---|
| 传统影像组学（单时间点） | 治疗前(Pre-NAC)、治疗后(Post-NAC) | 单时间点 |
| 多时序影像组学（动态纵向） | 治疗前(Pre-NAC)、治疗中期(Mid-NAC)、治疗后(Post-NAC) | 动态纵向 |
1.15 多时序影像组学及不同分子分型独立模型
第一章 · 动态评估 2.2
模型在不同亚型、三个独立验证集的AUC
HR+/HER2-亚型
- 01 0.882 (95%CI, 0.779-0.985)
- 02 0.904 (95%CI: 0.817-0.991)
- 03 0.908 (95%CI: 0.776-1.0)
HER2+亚型
- 01 0.896 (95%CI, 0.842-0.949)
- 02 0.920 (95%CI: 0.876-0.965)
- 03 0.929 (95%CI: 0.881-0.978)
TN亚型
- 01 0.837 (95%CI, 0.725-0.949)
- 02 0.873 (95%CI: 0.7？？？)
- 03 0.901 (95%？？？)
Huang Y, Wang K. EClinicalMedicine. 2023;58:101899
1.16 生物标志物 3：整合新型分子生物标志物
第一章 · 生物标志物 3
动态评估 ± 生物标志物
SHAMROCK 研究¹,²
PHERGUIDE 研究：早期ctDNA动态变化可作为新辅助疗效的实时预测生物标志物³,⁴
一项基于RNA断裂指数生物标志物指导的III期、开放标签、单臂、适应性多中心试验正在进行，旨在评估动态指导之下，新辅助T-DXd的疗效。
- 在基线、治疗2个周期后及手术前三个时间点动态监测ctDNA，评估双靶治疗对肿瘤负荷的分子层面控制。
- 经过两个治疗周期后，ctDNA阳性率相对降低了76%。
- 两个周期后的ctDNA清除与PET反应(p<0.001)和pCR(p=0.003)存在显著相关。
ARIADNE 研究⁵,⁶
一项基于PAM50生物标志物分层的随机、开放标签、国际性、比较性的IIb期研究正在进行，旨在评估新辅助T-DXd的疗效。
NCT05710666. Available at: https://clinicaltrials.gov/study/NCT05710666. Accessed August 2025. ｜ Donlevy et al. BMC Cancer. 2024;24:91.
1.17 生物标志物 3.1：ctDNA清除与疗效预后
第一章 · 生物标志物 3.1
ESMO-BC 216RO
在C3D1阶段发现ctDNA阳性率相对降低76%，且ctDNA清除与pCR相关
多变量模型已调整乳腺癌分期和淋巴结状态。分析比较了ctDNA清除（参考）与无ctDNA清除。
1.18 技术背景：ctDNA检测技术原理
第一章 · 生物标志物 · 技术背景
【基因突变检测】
- NGS靶向测序：对特定基因面板深度测序（>10000×），检测SNV、Indel、CNV
- ddPCR：微滴式数字PCR，针对已知突变位点，灵敏度达0.01%，只能检测已知位点
- BEAMing：结合磁珠乳化扩增和流式检测，用于已知突变的高灵敏度定量
- 拷贝数变异：全基因组低深度测序检测染色体拷贝数改变
【表观遗传检测】
- DNA甲基化：亚硫酸氢盐测序检测，组织无类型检测核心技术
- 羟甲基化：5hmC等表观修饰在肿瘤中异常，可作为补充标志物
【片段组学检测】
- 片段长度分析：ctDNA片段更短（90–150bp），通过富集短片段提高肿瘤信号
- 末端基序：ctDNA断裂端的4bp基序具肿瘤特异性
- 核小体定位：转录因子结合位点的核小体足迹可推断肿瘤组织来源
新一代技术发展趋势：多组学整合
将基因突变、甲基化、片段长度、末端基序等多维度信号整合，结合机器学习算法，进一步提高早期肿瘤检测灵敏度和特异性。代表技术包括CAPP-Seq、DELFI、MCED多癌早筛等。
1.19 技术背景：ctDNA生物学特性与释放机制
第一章 · 生物标志物 · 技术背景
【ctDNA来源与释放途径】
- 细胞凋亡：肿瘤细胞程序性死亡后核小体包裹DNA片段释放入血——最主要来源
- 细胞坏死：肿瘤微环境缺氧导致细胞坏死，释放更长片段DNA
- 活性释放：活细胞通过外泌体或微囊泡主动释放DNA
【关键物理特性】
- 片段长度：比正常cfDNA更短（90–150bp vs 166bp），可利用片段长度差异富集肿瘤信号
- 半衰期：约15分钟–2小时，能实时反映肿瘤负荷动态变化
- 丰度：早期BC ctDNA占总cfDNA比例极低（常<0.1%），需超高灵敏度检测
【影响ctDNA释放量的关键因素】
- 肿瘤负荷：分期越晚、肿瘤越大，ctDNA丰度越高。I期阳性率低，III期显著升高。
- 分子亚型：TNBC增殖快释放多，HR+增殖慢释放少且存在休眠期不释放。
- 治疗状态：有效治疗后肿瘤细胞死亡减少，ctDNA可暂时下降或转阴；耐药后重新升高。
1.20 技术背景：组织活检 vs 液体活检
第一章 · 生物标志物 · 技术背景
组织活检 vs 液体活检
组织活检
- 金标准：诊断分型
- 时空局限：难以全面呈现异质性
- 动态演变：获得性耐药
- 亚型改变：复发或转移株改变可达约25%
液体活检
- 检测对象：ctDNA、CTCs和外泌体等
- 核心优势：微创、可重复取样、动态反映肿瘤负荷及分子特征变化
- 临床应用：预后、监测和个体化治疗
- 临床定位：组织活检重要补充，目前尚不能完全替代组织活检
1.21 技术背景：CTC与ctDNA
第一章 · 生物标志物 · 技术背景
分析路径与提供信息不同
ctDNA 检测与定量
- 血浆游离DNA
- 检测信号：点突变、插入/缺失、拷贝数变异、基因重排及表观遗传改变
- 检测方法：数字PCR或下一代测序（NGS）
- 信息输出：肿瘤相关分子变异及定量结果
CTC 富集与分析
- 外周血完整肿瘤细胞
- 富集方式：细胞表面标志物或大小、密度、电荷等物理特征
- 分析层面：DNA、RNA、蛋白及细胞功能
- 信息输出：完整细胞多组学与功能信息
第二章 乳腺癌精准放疗
章节要点：保乳术后患者放疗仍然是基石推荐，可以根据个体复发风险选择APBI、中等分割、超大分割等短程方案；新辅助化疗后ypN+患者仍需保留RNI和PMRT；T1-2N1含高危因素患者推荐WBI联合RNI或PMRT；需特别谨慎同时豁免ALND和RNI，可能带来复发风险增高；新辅助化疗后从cT1-2N1转为ypN0，RNI和PMRT仅保留在含有高危因素的患者中；短程放疗和先进放疗技术可以大幅度降低放疗副作用，惠及更多患者。
2.1 区域淋巴结放疗中等大分割：UNICANCER HypoG-01 研究
第二章 · 放疗
- 淋巴水肿总发生率：25%（275例）；试验组 143例，对照组 132例
- 累积发生率 3年：试验组 23.4%（95% CI 19.7-27.6），对照组 22.2%（95% CI 19.5-26.3）
- 累积发生率 5年：试验组 33.1%（95% CI 28.5-37.8），对照组 32.6%（95% CI 27.8-37.8）
非劣效性验证
3周方案非劣于5周方案（HR=1.02，95% CI 0.79-1.31，P<0.001）；亚组分析中所有预设分层（年龄、BMI、手术类型、放疗技术等）结果一致，无中心效应。
- 肩关节活动障碍：39%，试验组 HR=0.97（95% CI 0.79-1.19），与对照组无显著差异。
- 不良事件：两组安全谱相似，3级及以上不良事件试验组8%，对照组13%。
- 常见不良事件：疼痛（69%）、疲劳（65%）、纤维化（47%）、放射性皮炎；两组分布均衡。
- 中位随访4.8年，3周大分割放疗在无局部区域复发生存、无远处转移生存、乳腺癌特异性生存及总生存上均不劣于5周常规分割，且无远处转移生存（91.2% vs 86.9%）、乳腺癌特异性生存（95.9% vs 93.9%）与总生存（94.0% vs 90.8%）显著更优（HR值的95% CI上限均<1）。
2.2 ypN+：AxRT 替代 ALND（进行中研究）
第二章 · 腋窝
入组患者特征
- 中位年龄51岁，58%患者初诊cT2，18.6%患者HER2过表达型，12.5%患者TNBC型；中位活检数目4枚，94.1%可检出2枚以上SLN，5枚以上占31%。
- 在SLN手术检出2-8枚患者中，≥3枚SLN阳性占19.9%。在ALND组中，46.0%检测出前哨外阳性，使24.7%患者的ypN级别增加。
结论：跟随新辅助治疗的反应，在更多初始N+患者探讨减少腋窝手术范围，实现放疗/外科手术策略的优化。
2.3 NSABP B-51：哪些患者豁免 RNI 后复发风险相对较高？
第二章 · 放疗
亚组分析的危险因素和RNI带来的复发比例下降
- 原发灶没有pCR —— 26%
- 乳房切除而不是保乳（后者有基本的WBI） —— 28%
- ypN0 腋窝是 SLNB 评估的，因为新辅助后前哨的假阴性率略高 —— 25%
RNI 在低风险亚组中可进一步降低复发比例；风险最高的亚组获益幅度更明显。
2.4 高危cN3c：新辅助化疗反应可能指导术后放疗加量决策
第二章 · 放疗
初诊锁骨上淋巴结转移乳腺癌患者分期及治疗模式持续变化，5y-OS：34–78%，5y-RFS：30–56%。
当前分期与治疗模式
| 年代 / 分期 | 治疗模式 | 说明 |
|---|---|---|
| 1987年 · AJCC 5th · N3，IIIB期 | 放疗/手术提高局控，但多于诊断后1年内转移 | 姑息为主 |
| 2002年 · AJCC 6th · M1，IV期，姑息 | 开始尝试综合治疗，预后更接近IIIB期患者 | — |
| 当前 · N3c，IIIB期，根治 | 新辅 + 手术 + 辅助 + 放疗；指南推荐未手术切除的SCV淋巴结可给予放疗加量 | — |
- 仅SCV淋巴结未cCR的高危患者进行≥60Gy的加量具有生存获益
- 开放问题：是否所有N3c患者均需要SCV加量？如何加量？
- 降低剂量可以减少臂丛损伤、上肢淋巴水肿等副作用。
2.5 cN1ypN0：豁免 RNI — NSABP B-51 研究
第二章 · 放疗
III期，多中心，RCT研究，1556例，2013–2020年。
- 入组特征：中位年龄52岁，60%患者初始cT2，22.3% TNBC型，57.7%保乳术，55.4%行SLNB，78.2%乳腺pCR率。
- 主要研究终点：无浸润性乳腺癌复发间期（IBCRFI）；次要研究终点：ILRRFI（无孤立性局部区域复发间期）、DFRI、DFS、OS、毒性反应。
- 研究预设相较于no-RNI组，RNI组5年的累计IBCRFI绝对值提升4.6%，或年复发风险下降35%，预计在发生172例终点事件时进行终期分析。
2.6 腋窝分期豁免：INSEMA / BOOG 13-08
第二章 · 腋窝
【INSEMA 研究】
- 入组人群：临床与影像学评估为腋窝阴性（cN0/iN0）的T1–T2期（≤5cm）侵袭性乳腺癌女性患者，计划接受初始保乳手术；≥50岁患者占绝大多数。
- 基线特征：肿瘤分期约90%为T1期肿瘤；分子分型约95%为HR阳性/HER2阴性。
- 5年iDFS（豁免SLNB vs. SLNB）：91.9% vs. 91.7%
- 5年RFS（豁免SLNB vs. SLNB）：94.2% vs. 95.6%
【BOOG 13-08 研究】
- 入组人群：单侧乳腺癌女性患者（年龄至少18岁），均接受保乳手术和放疗。
- 基线特征：肿瘤分期约83%为T1期；组织学分级约82%为1级或2级；分子分型绝大多数为HR阳性/HER2阴性。
BOOG 13-08和INSEMA研究结论高度协同，共同推动了早期低风险乳腺癌治疗模式的转变；针对HR阳性、HER2阴性、T1期、N0低风险患者，腋窝分期豁免成为重要治疗方向之一。
第三章 电子壁报与本项目相关研究
第三章 · 电子壁报
壁报 6：基于新辅助治疗后乳腺癌H&E切片与临床文本信息融合的多模态AI预后预测
（河北医科大学第四医院）
- 目的：融合新辅助治疗后乳腺癌H&E病理图像特征与临床文本语义特征，构建多模态预后预测模型，评价其对DFS及OS（非pCR）的预测能力，为患者个体化风险分层提供辅助工具。
- 方法：回顾性纳入654例；CONCH（CONtrastive learning from Captions for Histopathology）模型提取WSI组织形态特征＋Biomedical BERT提取临床文本语义特征，注意力机制融合构建多模态模型，五折交叉验证。
- 结果：DFS C-index 0.863，OS C-index 0.834。
- 结论：通过融合深度学习提取的组织形态学特征与临床文本语义特征，模型在DFS及OS预测中均表现出较好的判别能力，提示病理图像与临床信息之间具有一定的互补价值。
壁报 7：MARCO⁺巨噬细胞通过NR3C1-CXCL16轴介导TNBC前哨淋巴结免疫抑制微环境
（山东省肿瘤医院）
- 目的：描绘TNBC不同转移阶段前哨淋巴结免疫细胞图谱及动态演变；解析MARCO⁺巨噬细胞分布及其与CD8⁺T细胞耗竭的关系；阐明MARCO⁺巨噬细胞通过NR3C1调控CXCL16诱导T细胞耗竭的分子机制。
- 方法：纳入30例初治TNBC患者（按SLN/ALN转移状态分组），手术获取组织，进行scRNA-seq及细胞通讯分析；构建shMARCO巨噬细胞，WB/共培养验证；构建TNBC小鼠模型及PD-1耐药模型，使用MARCO中和抗体或NR3C1拮抗剂联合PD-1抗体干预。
- 结果：MARCO⁺巨噬细胞在转移淋巴结中显著富集，与免疫抑制及CD8⁺T细胞耗竭正相关；敲低MARCO恢复巨噬细胞抗原递呈分子（MHC II、CD80等），下调免疫抑制分子（CD206、TGF-β等）；MARCO激活STAT6通路上调NR3C1；NR3C1直接结合并转录激活CXCL16启动子。
- 结论：MARCO⁺巨噬细胞是TNBC淋巴结转移免疫抑制的关键节点。机制为MARCO激活STAT6上调NR3C1，转录激活CXCL16，诱导CD8⁺T细胞耗竭。靶向NR3C1（米非司酮）联合PD-1抗体可逆转免疫抑制，为克服TNBC免疫治疗耐药提供新策略。
壁报 25：靶向腋窝清扫用于乳腺癌新辅助治疗后腋窝手术降阶梯的可行性
（山东省肿瘤医院等5中心）
- 目的：214例淋巴结阳性患者，比较三种淋巴结定位方法。NAT后，双示踪剂寻找SLN，主要终点为检出率与FNR。
- 方法：随机分为标记夹（68例）、125I粒子（64例）、夹＋粒子联合（82例）三组，新辅助后行TAD＋前哨淋巴结活检。
- 结果：检出率、FNR：标记夹（82.6%、15.8%）、125I（100%, 5.9%)、联合（100%, 5.6%）；cN1的FNR（5.1%，2.7%，2.6%）；染料、放射性以及双示踪剂NPV（5.4%、5.2%、3.4%）。
- 结论：125I成本效益和检测率，建议在NAT中放置125I以定位转移性淋巴结。在没有放射性胶体的国家或地区，使用染料示踪剂指导TAD也是可行的NAT后腋窝降阶梯手术策略。
壁报 38：影响HER2阳性乳腺癌新辅助治疗疗效的核心信号通路筛选和验证
（宁夏医科大学总医院）
- 目的：通过FFPE-scRNA-seq与IHC整合分析，筛选并验证与HER2阳性乳腺癌新辅助治疗病理完全缓解（pCR）相关的信号通路及核心分子，探讨其与新辅助耐药的相关性。
- 方法：回顾性收集75例接受新辅助治疗的HER2阳性乳腺癌患者（分为pCR组与non-pCR组）；选取1例pCR和1例non-pCR患者的手术切片进行FFPE-scRNA-seq，分析差异基因与KEGG通路富集；采用IHC分析核心分子在治疗前后病理切片中的表达；使用Mann-Whitney U检验和Wilcoxon配对秩和检验分析表达差异，卡方检验分析临床特征相关性。
- 结果：筛选出显著差异通路为JAK-STAT通路；穿刺标本：non-pCR组与pCR组间STAT3/5及磷酸化蛋白表达无差异。手术标本：non-pCR组STAT3、STAT5、P-STAT3、P-STAT5表达均显著上调（P<0.05）；pCR组内手术标本较穿刺标本显著下调；STAT3/5蛋白表达水平与TNM及pCR率显著相关。
- 结论：整合分析确定JAK-STAT信号通路为与新辅助治疗反应相关的核心通路。STAT3和STAT5的活化水平与HER2阳性乳腺癌新辅助治疗疗效呈负相关。
壁报 42：基于双轨病理定量分析的HER2+乳腺癌新辅助疗效预测
（大连理工大学附属肿瘤医院）
- 目的：探究CAF与免疫标志物定量对HER2+乳腺癌新辅助疗效（pCR）的预测价值，评估AI自动化定量的可靠性与生物学保真度。
- 方法：227例患者穿刺活检组织；筛选TAGLN/MYL9/IGFBP7为核心CAF标志物，联合免疫细胞标志物（CD4、CD8、CD68）检测；建立人工病理与深度学习（VGG19/ResNet50/ViT/UNI）双轨定量框架。
- 结果：UNI模型分类最优（准确率98.01%）；细胞密度人机一致（ICC>0.98），但功能与空间指标偏差大；CD4+T细胞活化（正相关）与IGFBP7+CAF空间共定位（负相关）是pCR独立预测因素；CAF复合评分可缓冲算法噪声，保持人机高度一致。
- 结论：CD4+T细胞与IGFBP7+ CAF空间共定位是独立疗效预测指标；AI自动化在细胞计数上可靠，但高分类精度≠高生物学保真度；CAF复合评分是提升AI定量稳健性的可行策略。
壁报 47：三阴性乳腺癌新辅助化疗疗效多组学预测模型及肿瘤免疫微环境探索
（青岛大学附属医院）
- 目的：回顾性多中心TNBC的影像、临床和病理资料，结合生境分析技术联合多种深度学习算法建立多组学预测模型评估NAC疗效。借助空间转录组学探究不同NAC疗效TNBC患者的肿瘤免疫微环境差异，寻找耐药机制，探索新型生物标志物。
- 方法：700例，建立基于生境分析的放射组学特征及瘤周1mm范围内的放射组学特征，肿瘤T、N、组织学分级、Ki67的TNBC新辅助化疗疗效预测模型，且通过验证该模型具有良好的预测能力。利用Xenium空间原位转录组技术，对治疗前、后配对的44例NAC的TNBC患者的68例肿瘤样本进行了分析，构建了TNBC新辅助化疗应答的动态空间图谱。
- 结果：发现CXCL9+CAF与三阴性pCR态密切相关，CXCL9+ CAF在疗效差患者组织中的比例显著升高，并与肿瘤细胞在肿瘤边缘形成特殊空间生态位，同时CXCL9+CAF周围新生血管内皮细胞增加，CD8+T细胞多呈衰老或耗竭状态，提示CXCL9+ CAF可能在TNBC患者NAC治疗抵抗中发挥重要作用。
- 结论：通过比较pCR组及non-pCR组患者肿瘤的肿瘤微环境空间结构，发现CXCL9+CAF在TNBC微环境中与周围细胞间的相互作用影响着NAC治疗响应，这从空间生物学层面为化疗耐药提供了全新的解释依据，也为新药研发和TNBC治疗增效提供新的方向。
总结
总结 · SUMMARY
- 01 新辅助疗效预测：新辅助治疗pCR预测可以基于动态时序影像和数字病理构建模型，结合ct-DNA动态测序加强疗效预测精度。
- 02 下一步方向：下一步新辅助疗效预测模型需要结合空间转录组测序进行生物学解释，探索为与新辅助治疗反应相关的核心通路。
- 03 腋窝降阶：腋窝降阶治疗是未来的趋势，我们需要不断优化腋窝风险分层预测模型，精准引导腋窝降阶治疗。
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