【导读】激素受体阳性（HR+）/人表皮生长因子受体2阴性（HER2-）乳腺癌是最常见的乳腺癌类型，持续复发仍是一个重要的临床问题。目前针对HR+/HER2-乳腺癌患者的复发预测模型仍存在局限性。整合多维数据是预测复发的一种有前途的替代方法。
2025年1月22日，复旦大学附属肿瘤医院研究团队在期刊《Cell Reports Medicine》上发表了题为“Multimodal integration using a machine learning approach facilitates risk stratification in HR+/HER2− breast cancer”的研究论文。在这项研究中，团队利用由579名HR+/HER2-乳腺癌患者组成的多组学队列（其中200名患者拥有7种模式的完整数据），开发了一个基于机器学习的模型，即CIMPTGV，该模型整合了临床信息、免疫组化、代谢组学、病理组学、转录组学、基因组学和拷贝数变异，用于预测HR+/HER2-乳腺癌的复发风险。该模型在训练集和测试集中的一致性指数（C-indices）分别为0.871和0.869。同时，团队还开发了一个简化模型，其平均曲线下面积（AUC）为0.840，为临床应用提供了一种有用的方法。
https://www.cell.com/cell-reports-medicine/fulltext/S2666-3791(24)00695-5
激素受体阳性（HR+）/人表皮生长因子受体2阴性（HER2-）乳腺癌是最主要的亚型，占乳腺癌的 65%-70%。作为一个关键的临床问题，HR+/HER2-乳腺癌的复发是一个持续的过程，其特点是每年的复发率保持在1%。高达20%的HR+/HER2-乳腺癌患者因内分泌抵抗机制而出现复发转移。即使经过5-10年的标准内分泌治疗，复发仍然持续存在。
随着测序技术的进步和成本的降低，包括基因组、转录组、蛋白质组、代谢组和表观基因组在内的多组学数据越来越多。此外，人工智能（AI）技术的出现也促进了各种模式数据的整合。近年来，多模态机器学习已被用于疗效预测、术后分层和预后评估，显示出其相当大的实用性。然而，由于数据收集、队列建立和整合方法等方面的问题，整合不同类型的omics依然具有挑战性。
在整个队列（包括训练集和测试集）中，CIMPTGV模型预测的高危组几乎涵盖了所有复发患者。同样，高风险组患者的肿瘤分期、淋巴结分期和Ki-67增殖指数也较高。在其他方面，代谢组学和转录组学数据显示出高风险组和低风险组之间最显著的区别。一些核酸代谢物，包括假尿苷、N4-乙酰胞嘧啶和5′-甲硫基腺苷在高危组中明显富集。相反，一些脂质，如二十碳二烯酸、溶血素D1和亚油酸在高风险组中下调。同样，在转录组学方面，多个通路的表达也存在差异。在高危组中，Myc原癌基因（MYC）靶途径高表达，而脂肪酸代谢途径在高危组中表达减少。
病理上，高危组的肿瘤细胞比例更高。病理拓扑特征显示，高风险组的肿瘤细胞间距水平升高，表明肿瘤细胞之间的空间距离缩短。这反映出高风险组的肿瘤细胞集群程度更高，而这与较高的复发率有关。这些研究结果表明，HR+/HER2-乳腺癌患者的代谢改变与肿瘤复发之间存在密切联系。
1. 模型的优越性：CIMPTGV模型在区分无复发生存（RFS）、总生存（OS）和无远处转移生存（DMFS）的风险组别方面表现出色，覆盖了其他单一模式模型中的最高风险人群。
2. 简化模型的临床应用性：研究团队开发的简化模型降低了复杂性，提高了模型的稳健性和临床应用性，同时降低了数据的收集成本，便于推广。
3. HRD与风险评分的相关性：研究发现同源重组缺陷（HRD）与CIMPTGV预测的风险评分呈显著正相关，强调了HRD在乳腺癌生物学中的重要性。
4. 多模态模型的临床应用前景：多模态模型适用于大多数HR+/HER2−乳腺癌患者，能够有效区分高危和低危复发组，为临床治疗策略提供依据。
5. 前瞻性临床试验的计划：研究团队计划在前瞻性临床试验中验证简化CIMPTGV模型的预测疗效，例如FASCINATE-N试验。
6. 未来研究方向：未来将探索基于深度学习的数据整合方法，并与其他模型进行性能比较，进一步推动多模态机器学习在乳腺癌及其他癌症类型中的应用。
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