超声影像组学联合临床特征预测HER2阴性乳腺癌患者HER2低表达状态的双中心回顾性研究

本研究创新性地通过瘤内及瘤周（3/5/8 mm）超声影像组学特征分析，结合临床指标构建列线图模型，首次证实瘤内+瘤周5 mm区域的超声影像组学在预测HER2阴性乳腺癌患者HER2低表达状态中具有最优诊断效能（训练集AUC=0.911，测试集AUC=0.869），为HER2-low亚型的无创识别提供了新策略。

　　

引言
乳腺癌（BC）作为女性最高发的恶性肿瘤，其分子分型对治疗决策至关重要。人类表皮生长因子受体2（HER2）作为关键治疗靶点，传统免疫组化（IHC）检测存在主观性强、取样偏差等问题。近年研究发现60-75%的HER2阴性患者实际存在HER2低表达（HER2-low），这类患者可能从新型抗体偶联药物（ADC）中获益。超声影像组学通过深度挖掘二维超声图像中肉眼不可见的定量特征，为无创评估HER2状态提供了新思路。

材料与方法
研究纳入安徽医科大学第二附属医院与安徽省肿瘤医院433例HER2阴性BC患者，按7:3随机分为训练集（n=303）和测试集（n=130）。采用ITK-SNAP软件手动勾画瘤内区域，并自动生成3/5/8 mm瘤周扩展区（图2）。通过Pyradiomics包提取1561个特征，包括灰度共生矩阵（GLCM）、游程长度矩阵（GLRLM）等7类特征。经曼-惠特尼U检验、随机森林递归特征消除和LASSO回归筛选关键特征，最终构建四种组合模型：纯瘤内、瘤内+3 mm、瘤内+5 mm、瘤内+8 mm。结合临床独立预测因子（肿块多发、钙化、弹性评分）建立联合列线图模型。

结果
瘤内+5 mm模型展现出最优性能，训练集/测试集AUC分别为0.885/0.811，显著优于纯瘤内模型（0.795/0.717）。多因素分析显示肿块多发（OR=2.34）、微钙化（OR=3.17）和弹性评分≥4分（OR=1.89）是HER2-low的独立预测因子。联合模型在训练集中灵敏度达74.8%，特异性89.7%，校准曲线显示预测与实际概率高度吻合（图6）。值得注意的是，瘤周5 mm区域的特征权重占比达42%，提示瘤周微环境对HER2状态评估具有重要补充价值。

讨论
该研究首次系统比较了不同瘤周范围对HER2-low预测的贡献。5 mm区域的最优性能可能反映该区域包含肿瘤-间质交互的关键生物学信息，如血管生成和免疫浸润特征。与既往MRI影像组学研究相比，超声的优势在于可实时评估瘤周血流动力学变化。研究局限性包括未纳入动态增强超声参数，且外部验证需多中心数据支持。

结论
瘤内联合瘤周5 mm超声影像组学特征与临床指标构建的列线图模型，为HER2-low亚型的术前无创识别提供了可靠工具。这一发现有望指导临床筛选适合ADC治疗的潜在获益人群，推动乳腺癌精准治疗发展。未来可通过融合超声造影参数进一步提升模型性能。