综述：循环肿瘤细胞在乳腺癌治疗中的应用：专家视角

这篇综述聚焦循环肿瘤细胞（CTCs）在乳腺癌治疗中的作用。CTCs 不仅是重要的预后生物标志物，还能指导治疗强度。文中探讨了 CTCs 计数、表型分析，及其与其他生物标志物联合应用的前景，为乳腺癌个性化治疗提供新思路。

　　

1. 引言

在过去 20 年里，循环肿瘤细胞（CTCs）已成为乳腺癌（BC）患者公认的预后生物标志物。美国食品药品监督管理局（FDA）批准 CellSearch? 系统用于检测转移性乳腺癌（MBC）患者的 CTCs 后，CTCs 在疾病监测方面的作用得到进一步拓展。研究表明，CTCs 计数能反映疾病状态，≥5 个 CTCs/7.5 mL 血液提示预后较差，属于 IV_aggressive期；而 < 5 个 CTCs/7.5 mL 血液则疾病侵袭性较弱，为 IV_indolent期。在早期乳腺癌（EBC）患者中，虽然 CTCs 检出频率较低，但≥1 个 CTCs/7.5 mL 血液也具有预后意义。此外，CTCs 还可用于指导乳腺癌患者的治疗强度，本文将围绕 CTCs 计数、表型分析，及其与其他生物标志物的整合应用展开探讨。

2. CTC 计数作为临床试验中的生物标志物：从动态反应评估到预测

多项前瞻性随机临床试验对 CTCs 计数在预测 MBC 患者治疗反应和指导治疗决策方面的意义进行了研究。SWOG0500 试验首次前瞻性评估 CTCs 作为治疗反应动态标志物的临床效用，该试验中部分患者在化疗一周期后 CTCs 水平未下降，早期更换化疗方案并未改善无进展生存期（PFS）和总生存期（OS），但持续升高的 CTCs 预示预后不良，提示可能对化疗耐药，这类患者或许能从其他靶向治疗中获益。

III 期 CirCe01 研究也得到类似结果，该研究对接受三线及以上化疗且≥5 个 CTCs/7.5 mL 血液的 MBC 患者进行随机分组，虽然两组 OS 无差异，但未清除 CTCs 且更换化疗方案的患者生存期更长。

STIC - CTC 试验则证实 CTCs 计数可指导 ER 阳性 MBC 患者的治疗决策并预测预后。试验中 778 例 ER 阳性 / 人表皮生长因子受体 2（HER2）阴性、未经治疗的 MBC 患者，依据 CTCs 计数或临床医生选择接受一线治疗。结果显示，临床低风险但 CTCs 计数提示为 IV_aggressive期的患者接受化疗后，PFS 和 OS 有所改善，表明单药内分泌治疗（ET）对该亚组可能无效。

II 期 PACE 试验的探索性分析也支持对 IV_aggressive期患者强化治疗。该试验中 ER 阳性 / HER2 阴性、先前接受过基于细胞周期蛋白依赖性激酶 4/6（CDK4/6）抑制剂和芳香化酶抑制剂（AI）一线内分泌治疗的 MBC 患者，随机接受氟维司群单药、氟维司群联合帕博西尼，或氟维司群联合帕博西尼和阿维鲁单抗治疗。虽然未达到改善 PFS 的主要终点，但 IV_aggressive期亚组患者在联合治疗组预后更好，体现了 CTCs 计数在制定治疗方案中的价值。

在 EBC 方面，尽管 CTCs 计数的预后作用证据充分，但临床应用价值尚未得到验证。一些研究表明，CTCs 计数与 HER2 阳性 EBC 新辅助治疗后的病理完全缓解无关，不过在 SUCCESS 试验中，保乳手术后接受放疗的 CTCs 阳性（≥1 个 CTCs/7.5 mL）患者 OS 更长，显示出 CTCs 指导辅助放疗的潜在作用。

CTCs 计数在发挥预测作用的同时，也面临诸多限制。检测技术的差异是主要问题，不同检测方法各有利弊，如 CellSearch? 系统基于上皮细胞黏附分子（EPCAM），可能会遗漏间充质 CTCs 等亚型；而且目前缺乏标准化的外部质量评估，导致不同实验室和研究结果难以比较，难以建立通用检测方案。

3. CTC 表型特征分析：个性化治疗的潜在靶点

对 CTCs 进行表型分析，能超越单纯计数，为肿瘤生物学提供实时信息，反映肿瘤的时空异质性。评估 CTCs 上的 HER2、ER 等生物标志物，有助于指导乳腺癌治疗策略的制定。

针对 HER2，不同随机试验结果不一致。CirCe T - DM1 II 期试验中，HER2 阳性 CTCs 对 HER2 阴性 BC 患者的预测价值不显著；而 DETECT III 试验表明，CTCs 表型分析对 MBC 患者抗 HER2 治疗的分层有重要意义，HER2 阴性 MBC 且 HER2 阳性 CTCs 的患者，接受拉帕替尼联合标准治疗，OS 显著改善。目前正在进行的 NCT04993014 试验，将评估 HER2 在达到病理完全缓解的 EBC 患者 CTCs 上的表达，能否预测辅助治疗中帕妥珠单抗 - 曲妥珠单抗的疗效，进而指导治疗升级或降级。

CTCs 表型分析还能揭示内分泌治疗耐药机制。研究发现 ER+/HER2 - MBC 患者 CTCs 中 ER 表达存在异质性，这可能预示内分泌耐药。为解决这一复杂问题，开发了 CTC - 内分泌治疗指数（CTC - ETI），该评分系统综合评估 CTCs 中 ER、BCL - 2、ErbB2 和 Ki - 67 的表达，对 ER 阳性 / HER2 阴性 MBC 患者内分泌治疗耐药有预测价值。此外，ESR1 突变也与内分泌治疗耐药有关，虽然可在 CTCs 上检测到该突变，但预测价值尚未得到证实。

程序性死亡配体 1（PD - L1）也是可在 CTCs 上评估的生物标志物，对接受免疫治疗的患者意义重大。研究显示，CTCs 上的 PD - L1 表达与组织存在差异，且与多种癌症（包括乳腺癌）的不良预后相关。随着免疫治疗在乳腺癌中的应用逐渐增多，在更大样本队列中探索 CTCs 上 PD - L1 表达的预测价值至关重要。

随着越来越多抗体偶联药物（ADCs）进入临床，可在 CTCs 上实时评估其靶点表达水平，CTCs 表型分析相关生物标志物的种类将不断增加。不过，目前还需建立标准化方法来定义 CTCs 阳性样本，推进分析和技术验证，以确认 CTCs 表型生物标志物的临床有效性和实用性。

4. 创新复合生物标志物：CTCs 计数与 DNA、RNA 分析相结合

随着 MBC 靶向治疗的发展，循环肿瘤 DNA（ctDNA）分析在临床应用中越来越广泛。将 ctDNA 突变分析与 CTCs 来源的 DNA 测序相结合，可提高液体活检的整体敏感性，深入了解肿瘤克隆进化和动态变化。ctDNA 常存在共突变且变异等位基因频率（VAF）不同，而 CTCs 单细胞分析能揭示细胞间异质性，为肿瘤克隆分析提供更详细信息，有助于理解肿瘤进化和耐药机制，弥补 ctDNA 在反映肿瘤遗传多样性方面的不足。

虽然通过 ctDNA 检测的 VAF 动态变化有望作为早期治疗反应的潜在标志物，但目前缺乏统一的反应判断阈值。相比之下，CTCs 计数有更充分的证据支持，可作为肿瘤生物学的动态指标，为转移性疾病进展和强化治疗策略提供有价值信息。

除 DNA 分析外，RNA 分析也逐渐受到关注。新的 CTCs 保存和富集技术，以及 RNA 测序灵敏度的提高，推动了 RNA 分析的发展。对多个 CTCs 进行 RNA 分析，可评估基因表达和分子特征，了解肿瘤异质性和治疗反应；单细胞 RNA 分析则聚焦单个 CTCs 的详细特征，揭示可能驱动转移、疾病趋向性和治疗耐药的独特基因改变和信号通路。例如，在 cTREnd 研究中，对 ER 阳性 MBC 患者进行数字液滴 PCR RNA 分析发现，任何时间点检测到 CTCs 表达 RB1，患者预后相对较好。结合 ctDNA 相关生物标志物，如 RB1、FGFR1 突变和拷贝数改变，能更好地为 CDK4/6 抑制治疗相关策略提供参考。

仅进行 ctDNA 分析可能高估检测到的基因改变的可靶向性，因为 DNA 序列与突变异构体实际表达之间可能存在表观遗传解偶联。例如，ESR1 启动子甲基化会影响 ER 表达，包括突变异构体的表达，这会影响口服选择性雌激素受体降解剂（SERDs）的疗效，降低整体 ER 表达，而这些方面可通过临床级 CTCs 表型分析动态评估。

5. 下一步：生物标志物驱动的治疗排序和药物开发

MBC 的治疗格局日益复杂，尤其是 ER 阳性 MBC，需要根据分子特征和疾病临床特点制定决策算法。内分泌耐药机制复杂，涉及遗传、表观遗传和转录组改变，CTCs 计数可作为内分泌耐药的综合生物标志物，帮助识别不太可能从内分泌治疗中获益的患者，为选择后续治疗方案提供参考，如是否继续内分泌治疗，或考虑 ADCs、化疗方案等。

基于此，文章提出一项伞式试验，旨在利用 ctDNA 和 CTCs 的联合潜力，指导 HR 阳性、HER2 阴性 MBC 患者在一线 CDK4/6 抑制剂治疗进展（PFS1>6 个月）后的靶向治疗选择。

该试验采用生物标志物驱动的方法，分两步进行分层。第一步依据 ctDNA 结果设置 A、B、C 三组：A 组患者若存在 AKT/PIK3CA/PTEN 通路改变（PTEN 缺失、PIK3CA 扩增或 AKT1、PIK3CA、PTEN 单核苷酸变异），接受 capivasertib 治疗；B 组患者若存在同源重组缺陷（BRCA1、BRCA2、PALB2 基因的种系或体细胞改变），接受奥拉帕利治疗；C 组患者若检测到 ESR1 突变，且先前内分泌治疗联合 CDK4/6 抑制剂时无进展生存期（PFS1）超过 12 个月（表明内分泌敏感性持续，如 EMERALD 试验中所示），接受 elacestrant 治疗。这三组治疗方案虽基于标准治疗，但旨在研究耐药机制，包括罕见的 PIK3CA 改变、ESR1 非热点突变等。同时，还会研究与耐药相关的表观遗传修饰，如 DNA 甲基化改变。若存在共突变，将通过跨学科分子肿瘤委员会制定的优先排序算法，综合考虑突变可操作性、药物协同或耐药可能性，指导治疗决策。

对于缺乏全面内分泌耐药特征的亚组，进行第二步分层，设置 D、E、F 组。这三组聚焦 PFS1 在 6 - 12 个月、残余内分泌敏感性不明确的患者。IV_indolent期 MBC 患者，根据 ctDNA ESR1 状态接受 elacestrant 或 AI / 氟维司群治疗；F 组依据 ERBB2 突变情况，采用奈拉替尼联合口服 SERD 治疗方案。

G 组纳入 IV_aggressive期、PFS1 为 6 - 12 个月的患者，根据免疫组化（IHC）评分选择 ADC 方案，HER2 低表达患者接受 T - Dxd 治疗，HER2 阴性患者接受 sacituzumab govitecan 治疗。

此外，研究还设计了回顾性合成对照组，利用多机构真实世界数据集（如精准医学学术联盟（PMAC）数据库），快速、灵活地研究生物标志物驱动的算法，以应对该领域治疗方案快速发展的现状。

开展这类多模式、生物标志物驱动的研究，对确定 MBC 患者最有效的治疗策略、解决药物开发中的现有问题至关重要。但要确保研究结果可靠，还需克服诸多挑战。例如，开发合成对照组时，要采用强有力的偏倚缓解策略，严格进行数据协调，并与前瞻性数据进行交叉验证；患者招募存在后勤困难，特别是针对 ERBB2 突变等罕见改变，需要多机构联合招募并集中进行生物标志物确认；将无进展生存期（PFS）、总生存期（OS）等基于活动的指标与患者报告结局相结合，才能实现更全面的评估。