近日，一项发表在《JCO精准肿瘤学》杂志上的研究表明，人工智能（AI）工具可以帮助病理医生更精准地判断乳腺癌患者的HER2状态，尤其是在区分HER2 0（阴性）和HER2 1+（极低表达）方面，AI的表现甚至超过了传统的“金标准”——病理医生人工判读诊断。HER2是一种决定乳腺癌治疗方案的重要蛋白，精准判断其水平（癌细胞上此类蛋白的数量）对于选择合适的靶向药物至关重要。研究显示，AI辅助诊断不仅能提升医生的判断准确率，还能减少不同医生之间的分歧，使更多患者能获得更合适的治疗。
1. HER2检测通常依赖病理医生在显微镜下观察肿瘤切片的免疫组化（IHC，一种乳腺癌常用检测方法）染色结果，并根据HER2蛋白的表达情况进行评分（0、1+、2+或3+）。然而，这个过程容易受到医生个人经验和主观因素的影响，不同医生可能会得出不同结果。本研究中，AI工具的辅助让多名病理医生在HER2评分上的一致性从75.0%提高到83.7%，诊断准确率从85.3%提高到88.0%。2. 尤其是在区分HER2 0（阴性）与HER2 1+（极低表达）这两种情况时，AI的加入让医生的判断一致性从69.8%提高到87.4%，诊断准确率从81.9%提升至88.8%。这对乳腺癌患者非常重要，因为决定了患者能否使用诸如Enhertu这类疗效良好的前沿药来改善预后。
近年来新型抗体偶联药物（ADC）如Enhertu（DS-8201）在HER2低表达乳腺癌中展现出显著疗效，使得精准区分HER2 0（阴性）与HER2 1+（极低表达）变得尤为重要。AI工具辅助病理医生提高病理检测结果精准度，能够帮助那些因诊断失误错失良好治疗机会的患者改善预后。HER2（人类表皮生长因子受体2）是一种蛋白质，它的表达水平（简单理解为癌细胞上的此种蛋白量）会影响乳腺癌细胞的生长速度。如果HER2表达很高（即HER2 3+或HER2 2+并且基因检测为阳性），肿瘤往往会长得更快，但同时也更容易受到HER2靶向药物的攻击，比如赫赛汀（Trastuzumab）或帕妥珠单抗（Pertuzumab），往往可能疗效良好。如果HER2水平很低，比如HER2 0或HER2 1+，过去的研究认为这些患者对HER2靶向药物没有明显效果，因此一般不会给患者使用此类治疗。但蕞近的研究发现，一些新型抗体偶联药物（ADC）——比如Enhertu（DS-8201），对HER2低表达（HER2 1+或HER2 2+但基因检测阴性）的乳腺癌患者仍然有效，因此精准判断HER2 0（阴性）就变得非常关键。研究人员开展了一项对比研究，共涉及120例乳腺癌患者的HER2检测组织切片，这些样本来自美国、法国、以色列的4家病理实验室，时间范围是2021-2022年。研究人员还进行了更大规模的全球性研究，涵盖了2000名患者，这些数据已在2024年圣安东尼奥乳腺癌研讨会（SABCS）上发布。该研究涉及美国、欧洲、英国、巴西等14家医疗中心，验证了该AI工具在不同国家、不同实验室、不同染色条件和扫描设备下的稳定性和准确性。目前，研究团队正计划向各国监管机构提交数据，争取让这款AI工具尽快投入临床应用。对于已经使用数字化病理的医院，AI工具可以直接集成进去，相当于一个“即插即用”的系统，医生不需要改变现有的工作流程。而对于尚未全面应用数字病理的机构，则可以通过培训项目，让病理医生逐步适应AI辅助判读，以提高诊断效率。
“AI的核心价值不仅在于帮助病理医生更准确地判读HER2状态，更重要的是，它可以确保更多患者得到正确的诊断，并接受合适的治疗。” —— 研究负责人Manuela Vecsler博士总结道。参考来源：
https://www.targetedonc.com/view/a-new-ai-tool-assists-pathologists-in-assessing-her2-0-vs-1-in-breast-cancer
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