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为解决 Oncotype DX 检测成本高、可及性差的问题，研究人员开展了关于 ER 阳性、HER2 阴性浸润性乳腺癌患者中，计算机辅助诊断（CAD）的动力学特征及其异质性与癌症复发风险关系的研究。结果显示，CAD 上较高的动力学异质性与更高复发风险相关。这有助于乳腺癌风险分层和个性化治疗。
在乳腺癌的治疗领域，雌激素受体（ER）阳性且人表皮生长因子受体 2（HER2）阴性的乳腺癌是侵袭性乳腺癌中最为常见的亚型。虽说这类乳腺癌总体预后相对较好，但仍有部分患者即便接受了恰当治疗，疾病依旧可能进展。因此，精准的风险分层对于指导个性化治疗策略至关重要，特别是在确定是否需要辅助化疗方面。
目前，Oncotype DX 检测（一种利用基于逆转录聚合酶链反应的检测方法，分析 16 个乳腺癌相关基因和 5 个参考基因的表达情况，进而提供复发评分（RS），用于预测 10 年远处转移风险和对化疗的反应可能性）被多个重要临床指南推荐用于指导 ER 阳性、HER2 阴性乳腺癌患者的治疗决策。然而，高昂的检测费用和较差的可及性使得这一检测方法在许多国家难以广泛应用。
鉴于此，开发基于非侵入性成像的基因组检测替代方法受到越来越多的关注。此前已有多项研究尝试利用 MRI 衍生的成像特征来区分不同 Oncotype DX RS 的肿瘤，但仍存在不足。在此背景下，为了进一步探索乳腺癌复发风险评估的新方法，某研究机构的研究人员开展了一项重要研究。他们的研究成果发表在《Clinical Breast Cancer》杂志上，为乳腺癌的临床治疗提供了新的思路和依据。
研究人员采用的主要关键技术方法包括：回顾性分析电子病历，筛选出符合条件的患者。这些患者需满足活检证实为原发性侵袭性乳腺癌、术前在 3-T 扫描仪上进行乳腺动态对比增强 MRI（DCE-MRI）检查、手术标本确认是 ER 阳性且 HER2 阴性侵袭性乳腺癌等条件 。利用计算机辅助诊断（CAD）系统评估每个乳腺癌的增强动力学参数及其动力学异质性，并将这些数据与 Oncotype DX RS 进行关联分析。
下面来具体看看研究结果：
- 研究人群基线特征：在 227 例肿瘤患者中，61 例（26.9%）RS 较低（RS < 11） ，141 例（62.1%）为中等 RS（11 ≤ RS < 26），25 例（11.0%）RS 较高（RS ≥ 26） 。受试者依据 Oncotype Dx RS 被分为高风险组（RS ≥ 26）和非高风险组（RS < 26）。
- 动力学特征与复发风险的关系：高风险组（RS ≥ 26）在 CAD 上的平均血管容积和动力学异质性显著高于非高风险组（RS < 26）（平均血管容积：2.52 cm3 vs. 1.42 cm3，P = 0.023；动力学异质性：0.78 vs. 0.62，P = 0.025）。
- 多因素回归分析结果：多因素回归显示，较高的动力学异质性（优势比 [OR] 12.57，P = 0.024）、高组织学分级（3 级；OR 21.30，P < 0.001）、孕激素受体阴性（OR 21.30，P = 0.005）和较高的 Ki-67（≥ 25%；OR 21.30，P = 0.006）与高复发风险相关。
综合研究结论和讨论部分可知，该研究发现 CAD 上较高的动力学异质性与 ER 阳性、HER2 阴性乳腺癌患者的复发风险增加相关。这一发现意义重大，为乳腺癌的风险分层提供了新的影像学依据。在临床实践中，医生可以结合 CAD 检测出的动力学异质性等指标，更准确地评估患者的复发风险，从而制定更具针对性的个性化治疗方案，避免过度治疗或治疗不足，提高患者的生存率和生活质量。同时，这一研究也为后续进一步研究乳腺癌的生物学行为和治疗靶点提供了重要线索，推动了乳腺癌诊疗领域的发展。
