基于CD3+和CD8+淋巴细胞空间分布的乳腺癌预后免疫指数模型构建与多中心验证

《The Breast》：Development and validation of prognostic model based on distribution and density of CD3+ and CD8+ infiltrating lymphocytes in breast cancer: A multicenter cohort study

本研究针对乳腺癌肿瘤免疫微环境（TIME）中淋巴细胞浸润的预后价值尚不明确的问题，开展了基于CD3+和CD8+淋巴细胞在肿瘤核心区（CT）和侵袭边缘（IM）分布与密度的研究，构建了预后免疫指数（PII）。结果表明，PII是乳腺癌患者DFS和OS的独立有利预后因素，尤其在HER2+和TNBC亚型中价值显著，为乳腺癌风险分层和个体化治疗提供了新工具。

　　

在女性健康领域，乳腺癌如同一片挥之不去的阴云，是全球女性中最常见且导致死亡的主要恶性肿瘤之一。尽管现代医学已经能够通过肿瘤大小、淋巴结状态以及分子分型等经典临床病理因素对患者进行初步评估和预后判断，但这些信息往往像一幅不完整的拼图，无法精准预测每一位患者未来的命运。近年来，基因表达分析等新方法试图填补这一空白，但其准确性和临床应用的一致性仍不尽如人意。因此，科学家们将目光投向了肿瘤内部一个动态且复杂的“战场”——肿瘤免疫微环境（Tumor Immune Microenvironment, TIME）。越来越多的证据表明，肿瘤与其周围免疫细胞之间的相互作用，在癌症的发生发展中扮演着至关重要的角色。特别是在结直肠癌和肺癌等恶性肿瘤中，免疫细胞浸润的程度已被证实具有重要的临床意义。那么，在乳腺癌中，免疫细胞的“兵力部署”——不仅在于数量的多少，更在于它们在肿瘤组织中的具体“阵地”（如肿瘤核心和侵袭边缘）——是否能成为预测患者预后的新罗盘呢？这正是发表在《The Breast》上的这项题为“Development and validation of prognostic model based on distribution and density of CD3+ and CD8+ infiltrating lymphocytes in breast cancer: A multicenter cohort study”的研究试图回答的核心问题。

为了探索这一科学前沿，研究人员开展了一项大规模、多中心的回顾性队列研究。研究的关键技术方法主要包括：首先，他们从三家大型乳腺癌中心回顾性收集了1194例I-III期浸润性乳腺癌患者的样本，构建了训练队列、内部验证队列和外部验证队列。其次，利用组织微阵列（Tissue Microarray, TMA）技术，对患者手术标本进行免疫组织化学（Immunohistochemistry, IHC）染色，精准量化了CD3⁺和CD8⁺T淋巴细胞在肿瘤核心（Core of Tumor, CT）和侵袭边缘（Invasive Margin, IM）两个关键区域的密度。接着，基于这些量化数据，研究人员创造性地构建了一个名为“预后免疫指数”（Prognostic Immunoindex, PII）的评分系统，将患者分为低、中、高三个风险组。最后，通过严谨的统计学分析，包括Kaplan-Meier生存曲线、Log-rank检验和多变量Cox比例风险模型，全面评估了PII与患者疾病无生存期（Disease-Free Survival, DFS）和总生存期（Overall Survival, OS）的关联及其独立预后价值。

患者和临床病理学特征

研究最终纳入了772例患者用于PII模型的开发，并设置了外部验证队列（422例）。患者群体涵盖了不同的年龄、肿瘤分期和分子亚型（HR⁺/HER2^-, HER2⁺, 三阴性乳腺癌TNBC），确保了研究结果的代表性和普遍性。队列间的基线特征均衡可比，为后续分析奠定了可靠基础。

免疫细胞浸润和PII的构建

研究人员精确测量了CD3⁺和CD8⁺T细胞在CT和IM区域的密度，并以平均密度作为截断值，将每个区域的细胞浸润定义为“高”（得分1）或“低”（得分0）。PII的计算方法是将CD3⁺和CD8⁺细胞在CT和IM区域的四个得分相加，总分范围0-4分。据此，患者被分为低PII（0分）、中PII（1-2分）和高PII（3-4分）三组。研究结果显示，PII的分布与分子亚型、PD-L1状态和肿瘤浸润淋巴细胞（Tumor-Infiltrating Lymphocytes, TILs）水平显著相关。例如，在HER2⁺和TNBC患者中，高PII的比例显著高于HR⁺/HER2^-患者。

PII与临床病理因素的关系

多变量逻辑回归分析证实，分子亚型、PD-L1状态和TILs水平是区分不同PII类别的独立因素。与中PII组相比，高PII患者更可能患有HER2⁺或TNBC亚型，并且更可能呈现PD-L1阳性和高TILs状态。这表明PII能够有效反映肿瘤的免疫激活状态。

PII在乳腺癌患者中的预后价值

生存分析给出了令人振奋的结果。在训练队列中，高、中、低PII组患者的5年DFS（95.1%, 89.1%, 83.7%）和OS（97.5%, 96.4%, 92.7%）存在显著差异，且这种差异在内部和外部验证队列中得到了重复验证。多变量Cox分析进一步确认，PII是DFS和OS的独立有利预后因素。与低PII组相比，中和高PII组患者的死亡风险显著降低。

根据分子亚型分析PII的预后价值

亚组分析揭示了PII预后价值的异质性。在TNBC和HER2⁺亚型中，PII展现出强大的预后区分能力，高PII与显著改善的DFS和OS相关。然而，在HR⁺/HER2^-亚型中，PII的预后预测趋势存在但未达到统计学显著性，提示免疫浸润在不同分子亚型乳腺癌中的作用可能不同。

根据PD-L1状态分析PII的预后价值

有趣的是，PD-L1状态本身在整个队列中未显示出显著的预后价值。但PII的预后价值在PD-L1阳性患者中尤为突出。在PD-L1阳性群体中，不同PII组间的生存差异极其显著，低PII且PD-L1阳性的患者预后最差，这暗示了肿瘤免疫微环境的复杂性，单纯的免疫检查点分子表达可能不足以预测结局，而综合性的免疫细胞浸润评估（PII）能提供更丰富的信息。

综上所述，这项研究成功地开发并验证了一个基于CD3⁺和CD8⁺淋巴细胞空间分布和密度的新型预后评分系统——PII。研究结论明确指出，PII是早期乳腺癌患者DFS和OS的独立有利预后因素，能够有效进行风险分层，尤其是在免疫原性较强的HER2⁺和TNBC亚型中价值凸显。在讨论部分，作者将PII与著名的“Immunoscore”（免疫评分）概念相联系，强调了其作为传统TNM分期系统补充工具的潜力。PII模型的优势在于其基于常规IHC染色，方法相对简便，易于在临床病理实践中推广和应用，为乳腺癌的个体化治疗决策提供了直观且有力的免疫学依据。尽管研究存在回顾性设计的局限性，但它为未来探索PII在预测新辅助治疗反应或免疫检查点抑制剂疗效方面的价值指明了方向，有望最终帮助临床医生为患者绘制更精准的“生存地图”。