让“魔法子弹”治疗更精准

复旦大学附属肿瘤医院邵志敏教授领衔团队日前发布的一项研究显示，该团队在前期开展的HER2阳性乳腺癌新辅助精准治疗临床试验基础上，结合数字病理和空间组学技术，首次系统揭示了影响新一代抗HER2 ADC（抗体-药物偶联物）药物疗效的肿瘤空间特征，并利用人工智能方法构建了首个可以预测新一代抗HER2 ADC药物疗效的实用模型，为这类新型抗肿瘤药物的精准应用提供了有力参考工具。国际权威学术期刊《癌细胞》在线发表了这项重要成果。

精准用药遇难题

“魔法子弹”亟需疗效预测实用工具

乳腺癌是女性最常见的恶性肿瘤之一，根据分子特征可以细分为多种亚型。其中，HER2阳性乳腺癌是一类以HER2基因扩增和过表达为特征的分子亚型，占所有乳腺癌的15%—20%，具有侵袭性强、易复发转移的特点。

肿瘤医院乳腺外科主任兼大外科主任邵志敏教授说，HER2即“人表皮生长因子受体-2”，是乳腺癌重要的驱动基因和预后指标，同时也是肿瘤靶向治疗的重要靶点。随着靶向治疗药物的突破性进展，HER2阳性乳腺癌已成为实体瘤靶向治疗研究的典范。

近年来，抗体-药物偶联物（ADC）发展迅速，以德曲妥珠单抗（T-DXd）和瑞康曲妥珠单抗（SHR-A1811）为代表的新一代抗HER2 ADC药物，正在重塑乳腺癌的临床用药格局。

ADC药物由单克隆抗体、连接子和细胞毒性药物三部分组成。相较于传统化疗“大范围轰炸”的方式，ADC药物治疗就像是给“化疗子弹”（细胞毒性药物）加装了自动导航的“魔法”（单克隆抗体），将治疗药物精准传递至肿瘤组织内部，在实现精准杀灭肿瘤的同时，减少对正常器官和组织的损伤。

现有研究表明，不同患者对新一代抗HER2 ADC药物的敏感性存在显著差异，其内在机制涉及复杂的肿瘤异质性和肿瘤微环境特征。然而，临床上对其敏感性标志物和耐药机制仍缺乏系统认识，也缺乏能够预测其疗效的实用工具来指导患者的精准用药，相关研究仍处于“空白”状态。

AI透视肿瘤内部

找到疗效关键“空间密码”

目前，乳腺癌的治疗效果已经取得显著飞跃，然而仍有部分乳腺癌会出现耐药和复发转移，且一旦复发转移疗效不佳，HER2阳性乳腺癌就占其中相当一部分。为突破乳腺癌的治疗瓶颈，肿瘤医院邵志敏教授领衔团队开展了一系列临床研究。

一项由肿瘤医院发起的II期乳腺癌新辅助治疗平台型临床研究显示，国产新一代ADC药物SHR-A1811单药方案的病理完全缓解率达到63%，与标准四药化疗联合“双靶”方案疗效相当，且安全性总体可控，有望在未来成为抗HER2靶向治疗的“新基石”。

基于新一代ADC药物的药理作用特点，研究者借助AI技术，解析了肿瘤的空间结构。研究结果显示，肿瘤空间特征在HER2阳性乳腺癌患者中对ADC药物SHR-A1811这一“魔法子弹”治疗的反应中发挥了关键作用，并且在不同激素受体（HR）亚组中存在显著差异。值得一提的是，研究团队发现肿瘤空间特征与传统双靶治疗的疗效无关，提示这些特征是新一代抗HER2 ADC药物所特有的。

同时，该研究结合人工智能技术，建立了首个可以准确预测新一代抗HER2 ADC药物疗效的模型，为这类新型药物的精准应用提供了参考工具。本报记者 左妍