超声与乳腺X线评分系统在预测乳腺癌分子分型中的有效性研究：基于非三阴性与三阴性乳腺癌的影像学特征鉴别

本研究针对乳腺癌分子分型预测的临床需求，由Aya Elboghdady团队通过前瞻性队列研究（n=248）创新性整合超声与乳腺X线（BI-RADS）特征，建立量化评分系统。研究发现三阴性乳腺癌（TNBC）具有圆形/椭圆形病灶、边缘清晰、后方增强等特征性影像表现（OR=5.76-200.03），所构建的评分系统（AUC=0.705）可有效区分TNBC与非TNBC，为临床实现无创分子分型预测提供了重要影像学依据。

　　

在女性健康领域，乳腺癌始终是笼罩在全球女性头上的阴云——它不仅是最常见的恶性肿瘤，更是中东地区女性癌症死亡的首要原因。传统上，医生们需要通过穿刺活检获取组织样本，才能确定肿瘤的雌激素受体（ER）、孕激素受体（PR）和人表皮生长因子受体2（HER2）状态，进而划分Luminal A、Luminal B、HER2阳性和三阴性（TNBC）等分子亚型。这种"金标准"虽然准确，却让患者承受着创伤性检查的痛苦，更延误了宝贵的治疗决策时间。

正是在这样的临床困境下，Aya Elboghdady*领衔的研究团队开展了一项开创性研究。他们敏锐地注意到，常规使用的乳腺X线和超声检查可能隐藏着揭示分子特征的密码。通过前瞻性纳入248例经病理确诊的乳腺癌患者，研究团队系统分析了病灶的形态学特征：从乳腺X线显示的钙化类型、边缘特征，到超声检测的后方回声特点、方位等32项参数。令人振奋的是，三阴性乳腺癌展现出独特的"温和假象"——它们更常表现为圆形/椭圆形（42.4% vs 其他亚型<15%）、边缘清晰（OR=5.76）且伴有后方声增强（OR=200.03），这种看似良性的表象与其侵袭性生物学行为形成鲜明对比。

研究采用了多模态影像整合策略，所有患者均接受全数字化乳腺X线（Philips MicroDose SI）和高频超声（Toshiba Aplio 500，8-14MHz探头）检查，由7-12年经验的乳腺影像专家双盲评估。通过改良Shaikh评分系统（包含形状、边缘、钙化等8项参数，总分6-14分），发现评分≤10分预测TNBC的敏感度达63.6%。分子分型方面，Luminal B占比最高（48%），而TNBC虽然仅占13.4%，却具有最高比例的III级肿瘤（35.1%）和Ki67阳性率（92%）。

研究结果部分揭示了四大关键发现：

1. 分子亚型分布特征：119例（48%）为Luminal B（ER+/PR+，HER2-或+），71例（28.6%）为Luminal A（ER+/PR+，Ki67<14%），25例（10%）为HER2阳性，33例（13.4%）为TNBC。
2. 影像-病理关联性：TNBC在乳腺X线上更多表现为ACR C型致密乳腺（45.5% vs 其他亚型<20%），超声显示平行方位（42.4% vs 其他<16%）和后方增强（48.5% vs 其他<4%）。
3. 多因素预测模型：微叶状边缘（OR=2.14）、非平行方位（OR=1.106）和III级肿瘤（OR=2.706）是TNBC的独立预测因子。
4. 评分系统验证：ROC曲线显示AUC=0.705（95%CI 0.606-0.805），证实影像特征组合的鉴别价值。

这项发表于《Egyptian Journal of Radiology and Nuclear Medicine》的研究，首次在中东人群证实了常规影像学预测分子亚型的可行性。其临床意义在于：当发现圆形、边缘清晰伴后方增强的病灶时，即使看似"温和"，也应警惕TNBC可能；而开发的评分系统可辅助临床在活检前预判分子亚型，尤其对医疗资源匮乏地区具有重要价值。未来研究可进一步结合人工智能，提升这一预测模型的精准度，为乳腺癌的精准诊疗开辟新途径。