利用超声检查结合Ki-67指数和CESM定量参数来预测三阴性乳腺癌新辅助化疗后的病理完全缓解

《Translational Oncology》：Utilization of ultrasound combined with Ki-67 and CESM quantitative parameters to predict pathological complete response following neoadjuvant chemotherapy in triple-negative breast cancer

该研究评估了超声参数联合Ki-67和对比增强光谱乳腺成像（CESM）对三阴性乳腺癌新辅助化疗后病理完全缓解的预测价值。纳入78例患者，通过多变量分析发现肿瘤直径变化率△D4、CESM的△CNR及Ki-67表达水平为独立预测因子，联合模型AUC达0.869，敏感性84.0%，特异性84.9%，为优化治疗决策提供依据。

　　这项研究聚焦于三阴性乳腺癌（Triple-Negative Breast Cancer, TNBC）患者在接受新辅助化疗（Neoadjuvant Chemotherapy, NAC）后的病理完全缓解（Pathological Complete Response, pCR）预测。三阴性乳腺癌是一种分子亚型，其特点是缺乏雌激素受体（ER）、孕激素受体（PR）和HER2表达，这使得其在乳腺癌中具有高度侵袭性、较差的临床预后以及较高的转移和复发风险。因此，如何准确评估NAC的疗效，尤其是预测是否能达到pCR，对于制定后续治疗方案和改善患者生存率至关重要。

目前，新辅助化疗是TNBC治疗的主要策略之一。pCR的实现意味着肿瘤在治疗后完全消失，通常被视为治疗成功的标志，与患者的长期生存率密切相关。然而，传统的影像学方法如超声和乳腺X线摄影在预测NAC疗效方面存在局限性，尤其是在评估肿瘤的代谢和血流变化方面。为了解决这一问题，研究引入了增强型光谱乳腺X线摄影（Contrast-Enhanced Spectral Mammography, CESM）这一新兴技术，并结合Ki-67这一重要的免疫组化指标，构建了一个综合预测模型，以提高对pCR的预测准确性。

研究团队共纳入了78例接受新辅助化疗后进行手术的TNBC患者，这些患者根据术后病理结果被分为pCR组和非pCR（nPCR）组。通过回顾性分析，研究人员对患者的基线超声影像、治疗过程中肿瘤最长直径的变化率（△D2和△D4）以及CESM图像中的增强参数（如△CNR）进行了评估。Ki-67的表达水平也被纳入分析，以评估肿瘤细胞的增殖活性。

在单变量分析中，研究发现pCR组与nPCR组在多个参数上存在显著差异，包括△D2、△D4、乳腺后间隙消失率、Ki-67表达水平和△CNR。其中，△D4（治疗四周期后肿瘤直径的变化率）和△CNR（增强对比度值的变化率）表现出更显著的预测价值。Ki-67作为肿瘤细胞增殖的指标，其表达水平与pCR的实现密切相关，低表达水平的患者更可能达到pCR。

在多变量分析中，研究进一步确认了△D4、△CNR和Ki-67为独立的pCR预测因子。这些参数的综合使用构建了一个预测模型，其曲线下面积（AUC）达到了0.869，显示出较高的预测能力和诊断准确性。模型的敏感性和特异性分别为84.0%和84.9%，表明该模型在临床实践中具有实际应用价值。

超声检查作为一项非侵入性、经济且普及的影像学手段，在乳腺癌治疗过程中被广泛使用。然而，仅依赖于超声影像特征来评估NAC疗效往往存在一定的局限性，因为肿瘤的形态学变化可能无法全面反映其生物学行为。因此，研究引入了CESM技术，通过减影成像技术更精确地描绘肿瘤的增强模式和强度，从而同时评估肿瘤的形态和血流动力学特征。CESM不仅能够提供肿瘤增强对比度值（CNR）的定量分析，还能减少因对比剂剂量、注射速率和成像时间等因素带来的干扰。

此外，Ki-67作为肿瘤细胞增殖活性的指标，在TNBC中通常表现出较高的表达水平，与较差的预后相关。然而，Ki-67的表达水平也可以作为治疗反应的预测因子。研究发现，Ki-67表达水平较低的患者更可能实现pCR，这与之前的研究结果一致。Ki-67的表达水平与治疗反应之间的关系可能受到多种因素的影响，包括肿瘤的分化程度、患者的个体差异以及化疗方案的选择等。因此，结合影像学参数和Ki-67表达水平，可以更全面地评估治疗效果。

在本研究中，研究人员通过计算△D4、△CNR和Ki-67的表达水平，构建了一个综合预测模型。该模型在预测pCR方面表现出较高的准确性，AUC值为0.869，说明其具有良好的区分能力。其中，△D4的阈值超过45.50时，预测性能显著提升，敏感性和特异性分别为76.0%和79.2%。而△CNR的阈值超过20.50时，敏感性提高至88.0%，但特异性相对较低，仅为50.9%。Ki-67的预测性能则相对一般，AUC值为0.644，但其表达水平的变化与pCR的实现存在显著相关性。

值得注意的是，研究中还提到了一些其他参数，如乳腺后间隙的消失情况。在单变量分析中，乳腺后间隙的消失率在pCR组中显著高于nPCR组（8.0% vs. 28.3%），这可能与肿瘤对治疗的反应有关。然而，在多变量分析中，该参数并未被确认为独立的预测因子，这可能是因为其预测价值相对较低，或者与其他参数存在一定的重叠。因此，在构建预测模型时，研究人员选择了更具独立预测价值的参数。

研究还讨论了不同影像学方法在评估NAC疗效方面的优缺点。虽然磁共振成像（MRI）在评估肿瘤血流和代谢变化方面具有较高的准确性，但其成本较高、检查时间较长，限制了其在临床中的广泛应用。相比之下，CESM在成本、操作简便性和患者耐受性方面具有明显优势，同时在预测NAC疗效方面表现出与MRI相当的性能。因此，CESM被认为是一种可行的替代方法，尤其适用于资源有限的医疗机构。

此外，研究也指出了当前研究的局限性。首先，该研究为回顾性研究，可能受到数据收集过程中的偏差影响。其次，研究仅在一个中心进行，结果的推广性可能受到限制。为了进一步验证该预测模型的适用性和可靠性，未来需要进行前瞻性、多中心的研究。同时，研究还建议未来可以将CESM与其他先进的影像学技术（如剪切波弹性成像或增强超声）结合，以构建更加全面和精准的预测模型。

总的来说，这项研究为三阴性乳腺癌患者在接受新辅助化疗后的疗效评估提供了一个新的思路。通过整合超声影像参数、CESM增强对比度值和Ki-67表达水平，研究人员构建了一个具有较高预测性能的模型，有助于临床医生在治疗初期更准确地判断患者的预后，并据此调整后续的治疗策略。这一研究结果不仅为TNBC的个体化治疗提供了理论依据，也为临床实践中更高效、经济的疗效评估方法开辟了新的方向。未来的研究可以进一步探索这些参数在不同患者群体中的适用性，并结合其他生物标志物和影像学技术，以提升预测模型的准确性和实用性。