《European Journal of Cancer》：MT
Clin: Integrating MammaTyper? to Predict Neoadjuvant Therapy Response in HER2+ Breast Cancer
编辑推荐：
基于MammaTyper?试剂盒的RT-qPCR检测联合决策树算法预测HER2阳性乳腺癌新辅助治疗病理完全缓解及复发风险。该研究纳入154例接受曲妥珠单抗为基础新辅助治疗的HER2阳性乳腺癌患者，通过分析ERBB2、ESR1、PGR和MKI67 mRNA表达水平及临床变量，构建的MTClin模型在HR+和HR-亚组中分别达到90.2%和96%的敏感性，并成功预测3年和5年复发风险（AUC分别为0.98和0.96）。
尤金妮娅·贝尔卡斯特罗（Eugenia Belcastro）|斯特凡诺·马尔莱塔（Stefano Marletta）|艾琳·托尔纳贝内（Irene Tornabene）|保拉·奇纳基（Paola Cinacchi）|安德烈亚·丰塔纳（Andrea Fontana）|费德里卡·马托拉纳（Federica Martorana）|安东尼奥·里佐（Antonio Rizzo）|安东尼奥·朱塞佩·纳卡拉托（Antonio Giuseppe Naccarato）|保罗·维涅里（Paolo Vigneri）|克里斯蒂安·斯卡特纳（Cristian Scatena）
意大利比萨大学医学与外科转化研究及新技术系
摘要
目的
新辅助治疗（Neoadjuvant Therapy, NAT）是大多数HER2阳性早期乳腺癌（early breast cancer, BC）的标准治疗方式。然而，25%至50%的患者未能达到病理完全缓解（pathological complete response, pCR）。本研究评估了CE/IVD MammaTyper?试剂盒（Cerca Biotech）在这一治疗场景中作为预测响应指标的有效性。
方法
共有161名HER2阳性（IHC评分3+）的浸润性乳腺癌患者参与了研究，这些患者接受了基于曲妥珠单抗的新辅助治疗。排除7例因RNA量不足或同时使用两种抗HER2药物而不符合条件的患者后，对154份术前石蜡包埋（FFPE）核心活检样本进行了检测：其中79例为激素受体阳性（hormone-positive, HR+），75例为激素受体阴性（hormone-negative, HR-）。91例患者达到了病理完全缓解，63例达到了病理部分缓解。MammaTyper?是一种体外诊断RT-qPCR试剂盒，用于检测ERBB2、ESR1、PGR和MKI67 mRNA的水平。研究使用基于Python的决策树算法，结合这四个基因的ΔΔCq值以及肿瘤大小和淋巴结状态（MTClin）来预测pCR。该模型进一步应用于cT1N0亚组，并用于预测3年和5年的复发风险。超参数通过GridSearchCV方法进行优化，采用5折交叉验证。评估指标包括敏感性、特异性、阳性预测值（PPV）和阴性预测值（NPV）。
结果
最终选择了两种具有最佳预测准确性的决策树模型。在HR+肿瘤中，该模型的敏感性为90.2%，特异性为86.8%，阳性预测值为88.1%，阴性预测值为89.2%；在HR-肿瘤中，敏感性为96%，特异性为88%，阳性预测值为94.1%，阴性预测值为91.7%。在cT1N0 HR-亚组中，敏感性和阴性预测值最高。复发预测的AUC分别为0.98（3年）和0.96（5年）。
结论
MTClin模型能够预测HER2阳性乳腺癌患者的pCR和复发情况，有助于制定个性化的治疗方案（如调整治疗方案强度）。
章节摘录
引言
新辅助治疗（NAT）已成为大多数HER2阳性早期乳腺癌患者的首选治疗方案。在这一治疗过程中，达到病理完全缓解（pCR）是一个非常重要的终点，因为它与良好的长期预后密切相关。然而，约有25%至50%的患者在NAT治疗后未能实现pCR，这凸显了迫切需要可靠的预测生物标志物来指导临床决策。
材料与方法
本研究回顾性地纳入了接受基于曲妥珠单抗新辅助治疗的HER2阳性乳腺癌（IHC评分3+）患者。使用CE/IVD MammaTyper? RT-qPCR试剂盒检测这些患者的ERBB2、ESR1、PGR和MKI67 mRNA表达情况。分子数据与临床变量（肿瘤大小、淋巴结状态）被整合到一个基于决策树的模型（MTClin）中，用于预测pCR和复发风险。
详细信息请参见补充材料。
研究队列特征
本研究回顾性地纳入了161名患者，这些患者在2015至2023年间接受了标准新辅助治疗，并使用了抗HER2药物。这些患者的术前诊断活检样本为FFPE格式。随访丢失率较低，仅有3名患者。其中4名患者同时接受了细胞毒性化疗和双重抗HER2治疗（曲妥珠单抗+帕妥珠单抗），因此被排除在外。此外，还有3名患者因其他原因未被纳入研究。
讨论
病理完全缓解是一个关键终点，尤其与HER2阳性和三阴性乳腺癌等侵袭性较强的亚型的良好长期预后密切相关[7]。
靶向治疗药物如曲妥珠单抗（首个抗HER2单克隆抗体）与化疗联合使用时显著提高了pCR率和无病生存期（EFS）[8]，而帕妥珠单抗的加入进一步提高了pCR率[9][10]。除了强化治疗策略外，人们也越来越重视
结论
病理完全缓解是HER2阳性乳腺癌长期预后的重要指标，为个性化调整治疗强度提供了依据。尽管治疗技术的进步提高了pCR率，但仍有一部分患者的反应不佳，这表明需要准确的预测工具。我们的研究结果表明，将MammaTyper?等分子分类器与基于人工智能的模型（MTClin）相结合具有临床应用潜力。
伦理考量
本研究遵循《赫尔辛基宣言》的伦理原则进行；该研究获得了西北托斯卡纳地区（CEAVNO，项目编号：17770，批准日期：2020年7月9日）和卡塔尼亚地区（项目编号：253/CEL，批准日期：2024年12月13）伦理委员会的批准。所有参与者在参与研究前均签署了书面知情同意书。
资金来源
本研究由PNRR - M4.C2 - 托斯卡纳健康生态系统（THE）项目（编号：CUP I53C22000780001，资助对象：克里斯蒂安·斯卡特纳和安东尼奥·朱塞佩·纳卡拉托）以及PNRR - M4C2-I1.3项目PE00000019 “HEAL ITALIA”（编号：CUP E63C22002080006，资助对象：费德里卡·马托拉纳和保罗·维涅里）资助。
作者贡献声明
尤金妮娅·贝尔卡斯特罗（Eugenia Belcastro）：负责撰写、审稿与编辑、初稿撰写、数据可视化、验证、软件使用、项目管理、方法学设计、实验实施、数据分析及数据整理。斯特凡诺·马尔莱塔（Stefano Marletta）：负责撰写、审稿与编辑、初稿撰写、实验实施及数据整理。克里斯蒂安·斯卡特纳（Cristian Scatena）：负责撰写、审稿与编辑、初稿撰写、数据可视化、验证、项目监督、方法学设计、资金申请及概念构思。
利益冲突声明
作者声明以下可能构成利益冲突的财务关系和个人关联：克里斯蒂安·斯卡特纳（Cristian Scatena）：担任阿斯利康（Astra Zeneca）、 Daiichi Sankyo、Cerca Biotech、Sysmex、Gilead公司的演讲代表；同时为阿斯利康、Daiichi Sankyo、Exact Sciences和Menarini公司提供咨询；并获得了Gilead公司的研究资助。安德烈亚·丰塔纳（Andrea Fontana）：担任阿斯利康公司的演讲代表及咨询顾问。
