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乳腺癌居全球女性恶性肿瘤发病率首位,其中局部晚期乳腺癌病情晚、预后差、生存期短。辅助治疗的进步显著提高了早期乳腺癌患者生存率。乳腺癌新辅助化疗的应用,使不可手术或不可保乳腺癌能够降期手术或保乳,淋巴结转移者可能通过新辅助化疗降期免除腋窝清扫,同时还能够获得个体化的药敏信息,其长期生存率与辅助化疗相似[1]。所以目前乳腺癌新辅助化疗已成为临床和转化医学研究热点,新辅助化疗的适应人群也在不断扩展。2006年的新辅助化疗国际共识就认同有辅助化疗指证的患者均可在新辅助化疗后再完成手术[2]。三阴型和人类表皮生长因子受体2(human epithelial growth receptor 2,Her2)阳性型乳腺癌对化疗和抗Her2治疗敏感,2017全球共识中92%~94%的专家认为II-III期的三阴型和Her2阳性型乳腺癌优选新辅助化疗[3]。
新辅助化疗前和治疗期间的肿瘤反应率和疗效的预测、评估是新辅助化疗中的关键环节。临床试验发现10%~35%的乳腺癌病人对新辅助化疗不敏感,且疗效个体差异大[4]。对于这些病人来说新辅助化疗在未增加疗效的同时带来化疗毒性作用和其他局部治疗的延迟。因此,新辅助化疗的预测因素的研究有助于选择可能从新辅助化疗中获益的患者,并避免对化疗无效的患者进行不必要的术前化疗,从而提高乳腺癌新辅助化疗的长期生存率,减轻患者负担。然而,临床上仍然缺少疗效预测指标,使临床治疗晚期乳腺癌面临许多困难。在疗效评估上,RECIST(Response Evaluation Criteria in Solid Tumors)标准是目前广泛使用的评估肿瘤临床反应的方法。其中临床完全缓解指体检或影像学未发现肿瘤残留,病理完全缓解(pathologic complete response,pCR)指病理检测乳腺和淋巴结未见浸润癌残留,两者都表明新辅助化疗疗效佳,尤其是pCR者有生存获益。荟萃分析显示对于三阴型和Her2阳性型乳腺癌新辅助化疗后获得pCR者有生存获益,因此美国食品药品管理局对乳腺癌新辅助化疗后pCR率显著增加者,考虑给予新药审批的快速通道[5]。但pCR的评估在临床中具有局限性。病理评估只能在新辅助化疗前活检及手术后获取标本进行评估,难以在新辅助化疗期间复查活检评估。pCR诊断需要病理深切取材,工作量巨大,对病理科要求很高。我国不同医院间,尤其是各层次医院间可能判断结果不一致,基层医院病理诊断难度较大[6]。另外,在Her2阳性等类型的乳腺癌中,常常见到新辅助靶向治疗后10-12天就可以出现pCR。对这些患者而言,是否继续足期的靶向药物治疗,还是及时采取手术等其它治疗,都是乳腺癌个体化精准治疗的重要体现。如继续采用靶向药物治疗是否有过度治疗的可能,或停止靶向药物治疗可能会是不完全的新辅助化疗,都是推进乳腺癌治疗进步的重要举措。因此,寻求能有效预测乳腺癌新辅助化疗疗效及及早反映pCR的无创性手段是新辅助化疗中亟待解决的问题。
无创的影像学检查可在治疗过程中多次、无创地进行。基于影像数据可以对乳腺病灶进行整体评估,并对疗效进行早期预测,其预测结果如能获得一定程度的证实,即可作为医生选择医疗方案的参考依据[7,8]。磁共振成像(magnetic resonance imaging,MRI)具有优异的软组织对比度,可提供多种参数来反映肿瘤内部的病理生理学信息,如T2加权成像(T2-weighted imaging,T2WI)对水肿组织敏感、弥散加权成像(diffusion-weighted Imaging,DWI)对水分子的扩散敏感、而动态对比增强成像(dynamic contrast-enhanced magnetic resonance imaging,DCE-MRI)可反映局部灌注信息等。因此,多参数MRI有望可以能预测肿瘤对新辅助化疗的反应,尤其是可以评估早期的治疗反应,尤其是功能性成像有望准确、可靠地提前反应pCR状态,对新辅助化疗具有非常重要的临床价值。这些结构、功能MRI成像已经成为评价乳腺新辅助化疗疗效的最佳影像手段,大大提高影像学对乳腺癌新辅助化疗疗效评估及预测的价值[9,10]。
目前,影像检查产生的图像资源数据量巨大,业内尚缺乏统一清晰的评估标准,评估者间的判断结果具有差异性。同时,影像数据与临床、病理、基因等多种数据尚未获得良好的融合及数据整合。面对如上难题,人工智能有望对多模态的MRI大数据影像进行深度学习,挖掘深层信息,高度融合并整合数据资源,最大程度地利用多模态影像数据提供的信息,对乳腺癌新辅助化疗疗效给予早期、精准的评估和预测。