综述：人工智能和纳米技术方法在乳腺癌免疫治疗中的应用现状与未来方向

这篇综述系统阐述了人工智能（AI）和纳米技术在乳腺癌（BC）免疫治疗中的前沿应用。文章重点分析了AI如何通过多组学数据（如转录组、蛋白质组、影像组）预测免疫检查点抑制剂（ICIs）疗效，并探讨了纳米载体在靶向递送和免疫微环境调控中的突破性进展。作者团队强调，整合AI驱动的生物标志物发现与纳米技术可推动个性化医疗，但需解决数据标准化、模型可解释性等挑战。

　　

背景

乳腺癌（BC）作为女性最高发的恶性肿瘤，2022年全球新增病例达229万例。基于雌激素受体（ER）、孕激素受体（PR）、人表皮生长因子受体2（HER2）和Ki-67的免疫组化分型将BC分为管腔A型、管腔B型、HER2阳性型和三阴性乳腺癌（TNBC）。其中TNBC因缺乏治疗靶点且具有高度异质性，成为临床管理的难点。免疫检查点抑制剂（ICIs）如PD-1/PD-L1和CTLA-4抑制剂虽展现出潜力，但仅12.5%的患者响应治疗，凸显精准预测的紧迫性。

AI驱动的单组学分析

转录组学
AI模型通过解析免疫相关基因特征（如T细胞毒性基因簇）和肿瘤微环境（TME）信号，构建了多个预测标志物。例如，Gou等开发的TME评分整合PCA主成分，可区分免疫激活型（PC1高）和基质富集型（PC2高）肿瘤。Lu等则通过pCR相关基因（如CXCL9）与耐药基因（如TGFB1）的差异表达，建立线性组合预测模型（AUC=0.81）。值得注意的是，随机生存森林（RSF）和LASSO在特征选择中表现优异，而神经网络在独立验证集中可达100% AUC，但存在过拟合风险。

蛋白质组学
针对PD-L1评估的病理学分歧，深度学习展现出优势。Shamai等开发的四层残差CNN仅凭H&E图像即可预测PD-L1状态（AUC=0.854），其注意力机制能定位肿瘤浸润淋巴细胞（TILs）密集区域。Wang团队进一步利用LinkNet架构分割坏死区域，提升定量准确性至92%。

病理影像组学
全切片图像（WSI）分析中，双通道CNN框架通过核形态特征预测TMB（AUC=0.87）。Perera提出的ANSAC模型采用多示例学习（MIL）结合Transformer，直接从H&E图像推断CD8⁺T细胞空间分布。而Bendani等证明随机森林（RF）对TNBC的TMB预测可替代昂贵测序。

微生物组学
TCGA数据分析揭示，瘤内酸杆菌属（Acidibacillus）丰度与抗原呈递基因（如HLA-DRB1）正相关，其风险评分可预测5年生存率（p=1.7×10^-19）。但当前研究局限于Cox回归，需拓展深度学习挖掘菌群-免疫互作。

多组学融合与纳米技术

跨模态整合
iCEMIGE模型通过稀疏编码整合细胞形态、微生物组和转录组（256维特征），使预后预测C-index提升15%。Yu等的多模态CNN采用门控注意力机制，加权病理图像（60%）、lncRNA（25%）和临床数据（15%），显著改善分型准确性。

纳米治疗突破
PD-1@RSL3纳米颗粒通过膜涂层技术同步阻断PD-L1并诱导铁死亡，在小鼠模型中使肿瘤体积缩小78%。DoxMel/PD-L1 DsiRNA则实现化疗-免疫协同递送，CD8⁺T细胞浸润增加3倍。

挑战与展望

数据异质性和算法黑箱问题亟待解决。例如，影像组学研究中MRI特征（如ADC值）与RNA-seq的跨模态对齐仍依赖人工标注。未来需开发生物物理启发的AI模型，如Cook团队构建的4D血流模拟引擎，可量化PD-L1空间异质性。纳米技术的生物相容性优化（如可降解聚乳酸载体）与AI驱动的个性化设计（如对抗生成网络筛选纳米疫苗）将是关键突破点。

医疗生态重构

智能穿戴设备（如纳米传感器贴片）可实时监测ctDNA动态，结合云端AI实现治疗自适应调整。但需警惕算法偏见——某研究显示，针对非裔患者的TIL预测模型误差率达22%。因此，医生仍需主导决策，平衡AI建议与患者生活质量诉求。这种"人类监督的AI"模式，正重塑从个体化治疗到公共卫生管理的全链条。