在癌症治疗领域，精准诊断是制定有效治疗方案的基石。特别是对于乳腺癌患者，HER2（人表皮生长因子受体2）状态的准确评估至关重要，它直接关系到患者能否接受靶向药治疗。然而，对于HER2低表达和HER2超低表达的病例，传统诊断方式常面临挑战，可能导致患者错过本可受益的靶向治疗机会。一项最新研究揭示，人工智能（AI）正以前所未有的方式，革新HER2乳腺癌的诊断流程，为患者带来新的希望。
AI赋能：HER2乳腺癌诊断的精准飞跃
在2025年美国临床肿瘤学会（ASCO）年会的预发布会上，一项引人注目的研究成果表明，AI辅助诊断系统能够显著减少HER2低表达和HER2超低表达乳腺癌病例被误诊为HER2阴性的情况。这项研究通过ComPath Academy训练平台，为来自10个国家的105位病理学家提供了AI辅助诊断培训，让他们在20个数字免疫组织化学（IHC）染色的乳腺癌病例中，识别肿瘤细胞、计算细胞总数、评估各类细胞百分比，并最终给出HER2评分。
研究数据显示，未使用AI辅助的病理学家诊断准确率为89.1%，而借助AI的病理学家准确率则高达96.1%。在HER2评分的一致性方面，AI辅助组的病理学家一致性从0.506提升至0.798。此外，在识别HER2临床分类的准确性上，AI的介入使准确率从90.1%提升至95.0%，病理学家之间的一致性也从0.494显著提高到0.732。
更深入的分析显示，在HER2表达水平极低或无表达的病例中，手动评分的敏感性最低。而AI辅助诊断将HER2阴性、超低表达和低表达分类的敏感性分别从54.08%提升至88.24%、50.08%提升至93.22%和78.64%提升至90.35%。值得注意的是，在没有AI辅助的情况下，HER2阴性过度评分的比例高达45.09%，而有了AI支持后，这一比例大幅下降至11.7%。
精准诊断：拓宽HER2靶向药与ADC药物的可及性
研究报告作者Marina De Brot博士指出，尽管许多HER2低表达和超低表达的肿瘤现在已有可靶向的治疗方案，但它们常被错误地标记为HER2阴性，导致患者可能错失获得有效抗癌药治疗的机会。她强调，病理学家在HER2低表达和超低表达肿瘤评分中存在高达30%的不一致率，这凸显了高级培训的迫切性。减少这些病例的误诊，“有望使更多患者获得HER2靶向的抗体偶联药物（ADC）治疗”。
美国临床肿瘤学会主席Robin Zon博士在专家评论中表示：“从患者的角度来看，随着抗HER2靶向治疗，特别是针对低表达和超低表达人群的药物应用日益广泛，这种重新分类意味着患者现在有机会获得可能改变生命的药物。这充分证明了这些疗法对这些患者的潜在作用。”
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展望未来：AI在癌症诊断与治疗中的持续发展
De Brot博士还概述了这项研究的下一步计划，包括将乳腺HER2大师班推广到更多国家和病理学家，并建立一个全球统一的国际数据库，以绘制评分差距并指导AI训练解决方案。她还计划进行一项多中心实施研究，将AI工具嵌入到常规诊断中，以评估其下游临床效果，从而衡量HER2低表达和HER2超低表达乳腺癌患者治疗分配和治疗时间的改变。
参考文献
De Brot, M, Mulder D, Shaaban A, et al. Use of artificial intelligence assistance software for HER2-low and HER2-ultralow IHC interpretation training to improve diagnostic accuracy of pathologists and expand patients’ eligibility for HER2-targeted treatment. Presented at: 2025 ASCO Annual Meeting Pre-Briefing on Regular Abstracts. May 21, 2025. Abstract 1014.
