乳腺癌术后吃满5年内分泌药，究竟该停药还是继续坚持？这是绝大多数激素受体阳性（HR+）乳腺癌患者在康复期面临的最艰难抉择。HR阳性乳腺癌占所有乳腺癌病例的70%至80%，其最大特征在于复发周期极长，即便安全度过前5年，5至15年甚至更长期的晚期远处转移风险依然如影随形。延长内分泌治疗虽能压制复发，却伴随着长年累月的关节痛、骨质疏松及骨折风险。近日，一项发表于《Cancer Research Communications》的重磅研究为破解这一临床痛点带来了突破性解决方案：利用多模态深度学习AI模型，仅凭常规病理切片即可精准锁定谁能在延长治疗中真正获益。
传统基因检测痛点与AI病理革新
在现有临床实践中，诸如21基因（Oncotype DX）等基因组检测工具虽能提供一定的预后信息，但高昂的检测费用、繁琐的样本外送流程以及漫长的等待周期，让许多家庭望而却步。针对这一现状，由Caris Life Sciences联合NSABP基金会、NRG肿瘤学组及ECOG-ACRIN癌症研究组共同研发的新型多模态多任务深度学习模型，直接打破了技术与经济壁垒。该算法将常规苏木精-伊红（H&E）染色病理切片的高分辨率全视野数字化图像与患者的临床病理特征相融合，无需额外昂贵耗材，即可自动化输出精准的预后评估。
6500余例患者验证：AI精准识别晚期复发高危人群
这项研究的稳健性建立在庞大的高质量临床队列基础之上。研究团队首先利用来自大型随机对照临床试验NSABP B-42的2271例患者肿瘤样本进行模型构建与5折交叉验证，随后在TAILORx试验中4300例确诊5年后无病生存的患者样本中完成了外部独立验证。这一模型全面覆盖了淋巴结阴性与淋巴结阳性的HR阳性乳腺癌患者群体。
| 临床队列 | 样本量（例） | 模型性能与核心发现 |
|---|---|---|
| NSABP B-42（训练与交叉验证） | 2271 | 清晰区隔预后差异，高危组与低危组10年远处复发绝对风险相差近8% |
| TAILORx（独立外部验证） | 4300 | 校正传统临床因素及21基因复发评分后，仍表现出强劲的独立预测效能 |
| 探索性获益分析 | 全人群亚组 | 高危组患者从延长来曲唑（弗隆, Letrozole）治疗中获得的绝对收益显著优于低危组 |
探索性疗效分析揭示了一个极具临床指导价值的现象：被AI模型划定为高风险的患者，继续接受延长来曲唑治疗所获得的无病生存绝对收益显著扩大；而低风险患者继续长期用药的额外获益相对有限。这意味着，未来患者无需盲目“陪跑”忍受长达10年的药物副作用，AI技术能协助医生实施高度个体化的减负或强化治疗。
延长内分泌治疗期间的居家管理与副作用应对
对于经评估确需接受延长芳香化酶抑制剂（如来曲唑）治疗的患者，科学管理长期用药伴随的不良反应是维持治疗依从性与生活质量的基石：
- 骨健康监测与骨质疏松防治：芳香化酶抑制剂会显著加速骨量流失。建议每1至2年进行一次双能X射线骨密度（BMD）检查；在医生指导下常规每日补充钙剂（1000-1200毫克）和维生素D3（800-1000国际单位）；对于严重骨量减少或骨质疏松患者，联合使用双膦酸盐类药物或地舒单抗。
- 骨关节肌肉疼痛管理：关节僵硬与晨僵是患者自行停药的首要原因。建议坚持每周150分钟中等强度的有氧运动（如快走、游泳），配合适度抗阻训练。必要时可咨询医生短期使用非甾体抗炎药缓解症状。
- 心血管与血脂防护：定期筛查血脂谱，践行低盐低脂、富含优质蛋白和高膳食纤维的饮食结构，严格戒烟限酒，控制体重指数（BMI）。
- 心理支持与随访纪律：晚期复发焦虑是慢性康复期的常见心理困扰。患者应建立正向抗癌认知，严格遵守每6至12个月的常规专科复查，切忌擅自减量或中断服药。
前沿技术落地与MedFind全球用药支持
基于该项核心技术研发的商业化检测产品Caris MI Clarity已于2026年5月正式推出，专注于为绝经后HR+/HER2-、淋巴结阴性的早期乳腺癌患者同步评估0-5年早期复发与5-15年晚期远处转移风险，并提供化疗及延长内分泌治疗的决策支持。然而，由于新技术的跨境推广时滞以及高标准原研药物在不同国家地区的供应链差异，许多中国患者在获取全球前沿方案和原研治疗药物时仍面临信息阻隔与渠道难题。
作为由肿瘤患者家属发起的抗癌互助与信息共享平台，MedFind致力于打破医疗信息的“边界”与“时差”。通过MedFind平台，患者与家属不仅能够快速获取全球同步的乳腺癌诊疗指南和前沿AI辅助决策进展，还能依托AI辅助问诊工具深度解读病理指标。针对有迫切临床用药需求的患者，MedFind正规合法、全程可追溯的抗癌药品跨境直邮服务，助力患者无缝对接全球高品质原研药物，为长期抗癌之路提供坚实保障。
【参考文献】
1. Mamounas EP, Chen M, Sparano JA, et al. Development and validation of a multimodal-multitask deep learning approach for estimating late distant recurrence risk in HR-positive early breast cancer. Cancer Res Commun. 2026;6(7):1825-1835. doi:10.1158/2767-9764.CRC-26-0362
2. Caris Life Sciences, ECOG-ACRIN and NRG Oncology study demonstrates multimodal AI approach to predict late distant recurrence risk in HR+ early breast cancer. News release. Caris Life Sciences. August 6, 2026.
3. A multimodal-multitask deep learning model trained in NSABP B-42 and validated in TAILORx for late distant recurrence risk in HR+ early breast cancer. Caris Life Sciences. Presented at the 2025 San Antonio Breast Cancer Symposium; December 10, 2025.
