需要结合CTCs分层扩大生物记号物分析开云「中国」Kaiyun官网登录入口，以改善生物记号物运转的药物建树。

2024年好意思国临床肿瘤学会（ASCO）年会已于当地时候5月31日-6月4日在好意思国芝加哥磨蹭召开，大会工夫公布了繁多鸿沟的重磅商量效果。HR+/HER2-是乳腺癌的最常见亚型，CDK4/6扼制剂联接内分泌提拔在该鸿沟饰演着紧要扮装，备受鸿沟学者重心柔柔，磋商前沿进展也在本年的ASCO大会上惊艳亮相。不仅如斯，围绕CDK4/6扼制剂联接内分泌提拔HR+/HER2-晚期乳腺癌的临床字据仍在不停蓄积中，诸如MONARCH 2商量考据了阿贝西利与氟维司群联接疗法在HR+/HER2-转动性乳腺癌中的疗效。

在近期流露的磋商进展中，商量者诈欺K-隔壁（KNN）机器学习算法对包含2436例转动性乳腺癌（MBC）患者的数据集进行进修，以野心瞻望(CTCs)值，并将患者分为瞻望IV期侵袭性（pIV期侵袭性，≥5个瞻望CTCs）和瞻望IV期非侵袭性（pIV期非侵袭性，<5个瞻望CTCs）两组。截至标明[1]，在进行多变量Cox归来分析后，CTCs数目被说明与总糊口期（OS）落寞磋商，何况这种影响与其他成分（举例ECOG体能情景评分、肝脏受累、仅骨转动的疾病情景以及提拔组）统统被计划在内，大略独当场瞻望患者的OS获益。此外，pIV期非侵袭性亚组中剿袭阿贝西利联接氟维司群提拔的患者预后最好，何况在各个亚组中，阿贝西利联接氟维司群对OS的提拔效果流露出一致性。现将商量主要内容梳理如下，以飨读者。

商量递次

在III期MONARCH 2教训中，诈欺KNN机器学习算法对CTCs进行了瞻望性野心。MONARCH 2教训纳入了剿袭内分泌提拔后疾病进展的HR+/HER2-晚期乳腺癌患者，且不计划其绝经情景。在每个28天的提拔周期中，患者剿袭逐日两次150mg阿贝西利或抚慰剂分别联接500mg氟维司群提拔，直至疾病进展、归天或因其他任何原因中断提拔。

摈斥晚期阶段剿袭过＞1次内分泌提拔或纵情化疗的患者。KNN是一种监督式机器学习算法，适用于措置分类和归来两类问题。该算法模子先前已通过欧洲汇总分析定约（EPAC）及MD安德森癌症中心提供的2436例晚期乳腺癌患者的概述数据集进行进修，旨在识别血液中CTCs数目达到或进步5/7.5ml的患者，进而分离IV期侵袭性乳腺癌与IV期非侵袭性乳腺癌。根据雌激素受体情景(ER)（阳性vs.阴性）、孕激素受体情景(PR)（阳性vs.阴性）、HER2情景（阳性vs.阴性）、提拔线（阿谀变量）、骨和肝脏受累（是vs.否）进修模子，然后将具有通盘必要特征的患者(2248例)以3:1的比例巧合分派到进修集(1687例)和考据集(561例)。

该分类器的准确率为65.1%，其预后影响导致瞻望的IV期侵袭性乳腺癌(pIV期侵袭性乳腺癌)与瞻望的IV期非侵袭性乳腺癌（pIV期非侵袭性乳腺癌）的风险比(HR)为1.89（P<0.001），与骨子CTCs计数的患者相似（HR 2.76；P<0.001）。该模子进一步细化了经常被视为预后一致的临床亚组，举例仅骨转动或肝转动的患者。此外，在一个由446例HR+/HER2-转动性乳腺癌患者构成的落寞追忆性数据库中，对分类器的遵循进行了考据。

商量截至

KNN分类器可适用于巧合教训数据集

MONARCH 2入组了669例内分泌耐药的HR+/HER2-晚期乳腺癌女性患者，644例患者顺应KNN要求。基线时，411例(63.8%)患者年级<65岁，473例(73.5%)有继发性内分泌耐药，532例(82.7%)为绝经后。175例患者(27.2%)不雅察到仅骨转动，173例患者(26.9%)不雅察到肝转动，189例患者(29.4%)不雅察到肺部受累。

归类为pIV期侵袭性乳腺癌和pIV期非侵袭性乳腺癌的患者分别为183例(28%)和461例(72%)。除PR(P<0.001)、肝转动(P<0.001)和转动部位数目(P<0.001)外，pIV期侵袭性乳腺癌和pIV期非侵袭性乳腺癌之间的通盘基线特征均衡。

pIV期侵袭性乳腺癌和pIV期非侵袭性乳腺癌的中位PFS分别为10.7个月和15.3个月(P=0.0011)(图1A)，中位OS分别为47.8个月和32.2个月(P<0.0001)(图1B)。

图1.通过瞻望CTCs分层的不同疾病患者PFS(A)和OS(B) Kaplan Meier弧线。pIV期侵袭性乳腺癌和pIV期非侵袭性乳腺癌的中位PFS分别为10.7和15.3个月(P=0.0011)(A)，而OS分别为32.2和47.8个月(P<0.0001)(B)。

瞻望CTCs是OS的落寞预后成分

单变量分析后，不雅察到瞻望CTCs对PFS和OS的预后影响（分别为HR=1.39，95%CI，1.14-1.69，P=0.001和HR=1.67，95%CI，1.33-2.10，P<0.001），包括ECOG体能情景（分别为HR=1.43，95%CI，1.19-1.72，P=0.0001和HR=1.68，95%CI，1.35-2.09，P<0.0001）、肝转动（分别为HR=1.62，95%CI，1.33-1.97，P<0.0001和HR=1.74，95%CI，1.38-2.19，P<0.0001）、仅骨转动（分别为HR=0.68，95%CI，0.55-0.84，P=0.0004和HR=0.66，95%CI，0.51-0.85，P=0.0014）和提拔组（分别为HR=0.55，95%CI，0.45-0.66，P<0.0001和HR=0.76，95%CI，0.61-0.95，P=0.0177）也不雅察到与预后显耀磋商（表1和表2）。

表1. PFS的单变量和多变量预后分析

表2. OS的单变量和多变量预后分析

多变量Cox归来分析流露，瞻望CTCs是OS的落寞预后成分（HR=1.36，95%CI，1.03-1.79，P=.0301），何况当与ECOG体能情景（HR=1.74，95%CI，1.39-2.17，P<0.0001）、肝转动（HR=1.37，95%CI，1.03-1.82，P=0.0298）和提拔组（HR=0.74，95%CI，0.59-0.93，P=0.01）成分统统计划在内时，通常被证实与预后落寞磋商（表3）。

pIV期非侵袭性乳腺癌亚组剿袭阿贝西利联接氟维司群提拔的患者在PFS（图2A）和OS（2B）方面均发达出最好的预后（中位PFS：19.4个月，P<0.0001；中位OS：55.5个月，P<0.0001）。另一方面，剿袭抚慰剂提拔的pIV期侵袭性乳腺癌亚组患者的预后最差（中位PFS：7.1个月，P<0.0001；中位OS：27.5个月，P<0.0001）（图2A和2B）。

图2.通过瞻望CTCs分层的不同疾病亚组患者剿袭阿贝西利或抚慰剂分别联接氟维司群提拔的PFS(A)和OS(B) Kaplan Meier弧线

瞻望CTCs可结合临床特征探索柔柔的潜在亚组

商量将瞻望CTCs截至与临床磋商的成分结合起来，以创建具有相似特征（同质性）的患者亚组，从而凸起一些假定生成的特定情况。举例在年级<65岁的患者中，与pIV期侵袭性乳腺癌比拟，pIV期非侵袭性乳腺癌亚组OS获益显耀更优（中位OS 51.3 vs. 29.3个月，P<0.0001）(图3A)。

pIV期非侵袭性乳腺癌亚组在内脏转动（pIV期非侵袭性乳腺癌和pIV期侵袭性乳腺癌的中位OS分别为44.9个月和28.8个月，P<0.0001）（图3D）或肝转动（pIV期非侵袭性乳腺癌和pIV期侵袭性乳腺癌的中位OS分别为38.7和27.6个月，P=.0263）（图3E）患者中通常具有显耀成心的预后。

瞻望CTCs也能对患者进行显耀分层，且与既往提拔线（无既往提拔线P<0.0001；既往提拔线P=0.0299）和内分泌敏锐性（原发性耐药P=0.0112；继发性耐药P=0.0004）无关（图3B和3C）。

商量还通过亚组分析探索阿贝西利联接氟维司群对OS的提拔结局，截至不雅察到通盘亚组均有一致的获益（图3G）。在pIV期非侵袭性乳腺癌亚组中，OS HR=0.68(95%CI，0.52-0.89)，而在pIV期侵袭性乳腺癌亚组中不雅察到HR=0.89(95%CI，0.60-1.35)，互相作用的P值为0.262（图3G）。

图3.瞻望CTCs和不同临床特征亚组的OS Kaplan Meier弧线(A-F)和丛林图(G)。在年级<65岁(A)的患者中，pIV期非侵袭性乳腺癌的OS显耀更优（P<0.0001）。瞻望CTCs大略对患者进行分层，不管既往提拔线(B)和内分泌敏锐性(C)若何（原发性耐药P=0.0112；继发性耐药P=0.0004）。pIV期非侵袭性乳腺癌在内脏转动(D)（P<0.0001）或肝转动(E)（P=0.0263）患者中具有显耀更优的预后。在通盘亚组中，阿贝西利联接氟维司群对OS的提拔结局一致(G)

商量总结

该商量是初度分析CTCs模子用于IV期疾病分层，这也给到临床紧要启示，需要在CTCs分层的基础上扩大对耐药生物记号物的评估，从而改善以生物记号物为运转的药物建树和个性化提拔。骨子上，CTCs计数不错通过针对IV期疾病中的不同侵袭性亚组来优化临床教训资源，以进步教训中的事件发生率，从而在教训联想中达成更小的样本量需乞降更短的随访周期。

参考文件：

1.Gerratana L, Kocherginsky M, Davis AA, et al. Circulating Tumor Cells Prediction in Hormone Receptor Positive HER2-Negative Advanced Breast Cancer: A Retrospective Analysis of the MONARCH 2 Trial. Oncologist. 2024 Feb 2;29(2):123-131.

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