三陰性乳腺癌有了更精準、便捷的診斷方式：僅僅透過增強磁共振影像資料、無需穿刺，便可精準預測患者的分型分類；一張小小的病理he染色切片，就能明確分子分型和關鍵治療靶點。這是近日復旦大學附屬腫瘤醫院精準腫瘤中心主任、乳腺外科主任邵志敏教授團隊聯合多學科團隊，跨區域“醫工交叉”實現的重大突破成果。兩項研究分別在美國《細胞》雜誌旗下期刊《細胞報告·醫學》、國家自然科學基金委旗下期刊《基礎研究》線上發表。

三陰性乳腺癌是乳腺癌中的一種亞型，因復發風險高、缺少有效治療靶點，素來有“最毒”乳腺癌之稱。臨床診斷是三陰性乳腺癌細分亞型、確定個性化方案的基礎。，腫瘤醫院提出三陰性乳腺癌“復旦分型”，將其分為4個不同亞型，這一精準治療有賴於病理診斷、基因檢測報告。

然而，一份三陰性乳腺癌病理診斷和基因檢測報告，通常需要透過穿刺或外科手術獲取腫瘤組織，經過一系列處理檢測後方能獲得。除卻給患者帶來創傷外，後續檢測的腫瘤免疫組化染色、基因測序等處理流程繁雜、步驟多。

能否透過影像資料即可鑑別出三陰性乳腺癌？基於臨床思考，邵志敏教授團隊聯合腫瘤醫院放射診斷科主任顧雅佳教授團隊、病理科副主任楊文濤教授團隊、復旦大學類腦智慧科學與技術研究院王鶴研究員團隊，藉助先進數字智慧技術破解難題。

聯合團隊收集了乳腺癌患者術前對比增強磁共振影象、勾畫靶區和提取定量影像特徵，將醫學影像數字化，構建匹配多組學資料的三陰性乳腺癌影像組學佇列。基於既往“復旦分型”研究，團隊應用影像組學無創鑑別三陰性乳腺癌及其“復旦分型”。

“資料證實：該佇列預測三陰性乳腺癌的auc值可達0。92，預測三陰性乳腺癌‘復旦分型’auc最高可達0。8。這意味著三陰性乳腺癌患者僅需透過增強磁共振影像檢查，無需進行有創傷的活檢，就能較為準確的獲知疾病亞型。”顧雅佳教授說。

團隊還篩選出表徵三陰性乳腺癌瘤周異質性的影像組學特徵，並進一步探索其背後的生物學意義：發現三陰性乳腺癌腫瘤瘤體邊緣的異質性提示不良預後，影像組學高異質性腫瘤呈現免疫抑制及脂肪酸代謝上調等特徵，可作為三陰性乳腺癌的預後指標，為三陰性乳腺癌精準治療策略提供了新方向。

《細胞報告·醫學》線上發表多團隊聯合研究成果，並評價成果闡明瞭影像組學在提示三陰性乳腺癌腫瘤異質性中的重要臨床價值，首次發現證實透過影像組學即可在三陰性乳腺癌術前無創傷、準確預測其“復旦分型”，為後續精準治療奠定基礎。

與此同時，邵志敏教授團隊、楊文濤教授團隊還聯合南京資訊工程大學徐軍教授團隊，收集了425例三陰性乳腺癌患者腫瘤標本的he染色切片，進行數字化掃描。研究發現，基於數字病理影象所構建的神經網路模型，能快速、準確地鑑別三陰性乳腺癌“復旦分型”（auc最高達0。93），也能預測胚系brca2突變及體細胞pik3ca突變等三陰性乳腺癌關鍵治療靶點（auc分別達0。79和0。78），同時還可在患者臨床病理資訊基礎上，最佳化預後分層（c-index達0。76）。上述重要結果可在外部資料集進行驗證。

基於數字病理聯合人工智慧的研究，為未來三陰性乳腺癌精準分型和基因變異檢測提供了“智慧方案”：患者病理活檢後，有望僅利用一張病理切片，在數小時內快速分型、釐清重點基因突變等與治療相關的關鍵資訊，為後續精準治療提供極大便利。

上述聯合團隊研究揭示了數字病理聯合深度學習在預測三陰性乳腺癌關鍵生物標誌物中的重要價值。成果也於國家自然科學基金委旗下期刊《基礎研究》線上發表。

“兩項研究是腫瘤醫院精準腫瘤中心在 ‘多學科+醫工交叉’模式下取得的典型成果。基於人工智慧技術的科研專案，為中心研究創新提供了更多可能”，邵志敏教授表示，“這兩項重要研究成果有望不久的將來在中心獲得臨床應用和推廣，未來還將有更多跨專業、多學科的研究成果孵化，並將向臨床應用轉化。”

據瞭解，復旦大學附屬腫瘤醫院精準腫瘤中心成立於2018年，旨在建設一流的臨床檢測中心、大資料整合分析中心和創新示範性臨床轉化的一站式平臺，整合跨學科、跨體系的優勢團隊，實現臨床實踐與學科研究創新的深度接軌，打破科研成果臨床轉化的“瓶頸”，推進精準腫瘤醫療技術的平臺化、產業化。

本文作者：顧泳