肿瘤内微生物群辅助融合影像组学模型：预测三阴性乳腺癌新辅助化疗免疫治疗效果的有力工具

《Journal of Translational Medicine》：Intratumoral microbiota-aided fusion radiomics model for predicting tumor response to neoadjuvant chemoimmunotherapy in triple-negative breast cancer

为预测三阴性乳腺癌（TNBC）患者新辅助化疗免疫治疗（NACI）疗效，研究构建模型，结果显示该模型预测效果良好，意义重大。

　　《肿瘤内微生物群辅助融合影像组学模型预测三阴性乳腺癌新辅助化疗免疫治疗的肿瘤反应》发表于《Journal of Translational Medicine》。三阴性乳腺癌是乳腺癌中侵袭性最强的亚型，由于缺乏有效的靶向治疗，患者的生存结局往往不太理想。近年来，新辅助化疗联合免疫治疗成为早期三阴性乳腺癌的首选治疗策略，然而，并非所有患者都能从中获益，目前缺乏可靠的生物标志物来筛选可能受益的患者，避免过度治疗。

为了解决这一问题，广东省人民医院和佛山市第一人民医院的研究人员开展了一项研究，旨在开发一种肿瘤内微生物群辅助的影像组学模型，用于预测三阴性乳腺癌患者对新辅助化疗免疫治疗的病理完全缓解（pCR）情况。

研究人员采用了多种关键技术方法。首先，通过 16S rDNA 测序（16S?seq）对肿瘤内微生物群进行特征分析，并利用实时定量聚合酶链反应（RT?qPCR）等实验方法进行定量；其次，运用单细胞 RNA 测序（scRNA?seq）分析不同治疗反应肿瘤的微环境；此外，从新辅助化疗免疫治疗前后的纵向磁共振图像（MRIs）中提取影像组学特征，基于治疗反应和肿瘤内微生物群评分构建融合模型，并进行独立外部验证。

研究结果如下：

• 患者特征：共纳入 124 例患者，其中训练集 88 例，验证集 36 例。新辅助化疗免疫治疗的总 pCR 率为 62.1%。pCR 组患者的病理 III 级疾病比例显著高于非 pCR 组，且 pCR 组接受前哨淋巴结活检（SLNB）的患者比例也更高。
• 肿瘤内微生物群与治疗反应的关系：肿瘤内微生物群负荷与肿瘤对新辅助化疗免疫治疗的病理反应呈正相关。pCR 组肿瘤内微生物群负荷显著高于非 pCR 组，这一结果通过 16S rDNA 测序、RT?qPCR、荧光原位杂交（FISH）和免疫组化染色（IHC）等多种实验方法得以证实。
• 肿瘤内微生物群与肿瘤微环境的关系：单细胞 RNA 测序分析显示，pCR 组肿瘤微环境中单核吞噬细胞（MPs）水平降低，浆细胞水平升高。非 pCR 组肿瘤中肿瘤相关 SPP1⁺巨噬细胞浸润较多，且其数量与肿瘤内微生物群负荷呈负相关。
• 模型性能：研究人员基于肿瘤内微生物群评分筛选出 17 个影像组学特征，构建了融合影像组学模型。在训练集中，该融合模型的曲线下面积（AUC）达到 0.945，优于新辅助化疗免疫治疗前（AUC = 0.875）和治疗后（AUC = 0.917）的模型；在验证集中，融合模型的 AUC 为 0.873，同样超过了前两者（新辅助化疗免疫治疗前 AUC = 0.769，治疗后 AUC = 0.802）。临床验证方面，融合模型区分 pCR 和非 pCR 患者的准确率达到 77.8%。

研究结论和讨论部分指出，该肿瘤内微生物群辅助的融合影像组学模型是预测早期三阴性乳腺癌患者对新辅助化疗免疫治疗反应的有力且无创工具。肿瘤内微生物群可能通过调节肿瘤微环境影响治疗效果，但具体机制仍需进一步探索。此外，影像组学特征整合了治疗前后的信息，能够更准确地预测 pCR，为个性化治疗提供了重要依据。不过，研究也存在一些局限性，如数据收集的回顾性和样本量较小可能带来偏差，scRNA?seq 队列和验证队列样本量不足，研究人群仅来自中国两个中心，且以 pCR 而非长期生存结局作为主要评估终点等。

总的来说，这项研究为早期三阴性乳腺癌患者个性化新辅助化疗免疫治疗策略的制定提供了重要参考，有望帮助医生更好地筛选可能从治疗中受益的患者，减少不必要的治疗，具有重要的临床意义和应用价值。