在癌症治疗领域，精准诊断是实现个性化治疗的关键。对于乳腺癌患者而言，HER2（人表皮生长因子受体2）状态的准确评估，直接决定了是否能接受靶向治疗。然而，HER2-low和HER2-ultralow等新型分类的出现，对传统诊断提出了更高要求。一项突破性的多国研究揭示，人工智能（AI）的介入，正显著提升HER2乳腺癌的诊断精度，为更多患者开启了靶向治疗的新大门。
AI如何革新HER2乳腺癌诊断？
这项在2025年ASCO年会上公布的重磅研究（摘要1014）指出，AI辅助诊断显著提高了HER2乳腺癌评分的准确性，尤其在识别HER2-low和HER2-ultralow表达水平的患者方面表现突出。研究结果显示，在AI的帮助下，被错误归类为HER2-null（即HER2阴性）的病例数量大幅减少，这意味着原本可能错失HER2靶向抗体药物偶联物（ADC）治疗机会的患者，现在有了新的希望。
研究首席作者、巴西A.C. Camargo癌症中心的副病理学家Marina De Brot博士强调：“大约65%曾被诊断为HER2阴性的乳腺肿瘤，实际上表现出一定程度的HER2表达，属于现在被归类为HER2-low或HER2-ultralow的亚组。其中一些肿瘤可以通过HER2靶向药物治疗，前提是我们能准确检测到它们的HER2表达水平。我们的研究首次提供了多国证据，表明人工智能可以弥补关键的诊断空白，为大多数患者打开了接受抗体药物偶联物等新疗法的大门，而这些患者直到最近才被提供这些选择。”
研究方法与令人鼓舞的成果
为验证AI在HER2诊断中的潜力，研究人员部署了一个名为ComPath Academy的AI集成数字化培训平台，旨在指导病理学家进行乳腺癌样本的HER2评分。这项研究汇集了来自10个国家的105名病理学家，他们对20个数字化乳腺癌病例的HER2表达进行了三次评估。值得注意的是，AI辅助决策仅在第三次评估中可用。
HER2免疫组织化学（IHC）评分分类遵循了ASCO/CAP 2023指南，并新增了HER2-ultralow（IHC 0伴膜染色）和HER2-null（IHC 0无膜染色）的分类标准。
结果令人振奋：在没有AI辅助的前两次评估中，病理学家与参考评分的准确率仅为89.1%；而在第三次有AI辅助的评估中，准确率飙升至96.1%。病理学家之间的一致性也从无AI时的0.506显著提升至有AI时的0.798。此外，各临床类别分类的准确率从无AI时的90.1%提升至有AI时的95.0%。最关键的是，AI辅助将HER2-low或HER2-ultralow病例被错误归类为HER2-null的比率降低了24.4%。
AI：精准医疗的强大助推器
加州大学旧金山分校放射肿瘤学信息学副教授兼医学主任、ASCO人工智能专家Julian Hong博士指出：“准确的HER2评分对于确保患者获得最佳乳腺癌治疗至关重要。这项国际研究表明，AI辅助方法改善了HER2评分，包括那些会影响治疗决策的情况。这些发现揭示了AI在肿瘤学领域的光明前景，它并非取代医生，而是作为一种强大的工具，帮助我们更智能、更快速地提供高质量、更个性化的医疗服务。”
这项研究无疑为乳腺癌的精准诊断和靶向治疗带来了新的曙光。随着AI技术的不断成熟，未来将有更多患者受益于更准确的诊断，从而获得更合适的靶向药治疗方案。
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