全球乳腺癌领域最具影响力的盛会——圣安东尼奥乳腺癌研讨会（SABCS）每年都汇聚了世界顶尖的专家学者，共同探讨乳腺癌的生物学机制、病因、预防、诊断和治疗的最新进展。在即将举行的2025年SABCS会议上，来自加州大学旧金山分校（UCSF）健康中心的乳腺癌专家团队将发布一系列重磅研究成果和临床指导，这些发现有望深刻影响未来的乳腺癌诊疗实践，为患者带来新的希望。
个性化乳腺癌筛查新篇章：WISDOM试验深度解读
乳腺癌的早期筛查是提高患者生存率的关键。然而，传统的年度乳腺X线摄影筛查模式并非对所有女性都适用，且可能存在过度诊断或漏诊的风险。WISDOM 1.0研究（Women Informed to Screen Depending on Measures of Risk）正是为了解决这一问题而设计的一项大规模、开创性的临床试验。该研究首次将个性化风险评估方法与年度乳腺X线摄影进行对比，旨在探索一种更安全、更受女性青睐且更具预防干预潜力的筛查策略。
WISDOM 1.0研究核心发现
UCSF乳腺护理中心主任Laura J. Esserman博士公布了WISDOM 1.0研究的重要结果。研究表明，基于风险的乳腺癌筛查和预防方法是安全且可接受的，它能够有效识别出那些风险最高的女性，从而实现更频繁的筛查或更积极的预防干预。这一策略有望显著改善乳腺癌的早期检测和预防效果。
基因检测在个性化筛查中的价值
在WISDOM研究的个性化筛查组中，研究人员为参与者提供了不受限制的九种乳腺癌易感基因（包括BRCA1、BRCA2、ATM、CHEK2、PALB2、CDH1、PTEN、STK11、TP53）的种系突变检测。Fergus Kirkpatrick博士的报告指出，这种无限制的基因检测在真实世界环境中识别出了大量具有临床可操作性结果的女性，其中许多人根据现有指南可能无法获得基因检测资格。这一发现强烈支持将基因检测作为个性化乳腺癌风险评估的一部分，推广至更广泛的女性群体，以期更早发现遗传风险，采取针对性预防措施。
筛查策略的实施与成本效益
Allison Fiscalini和Kimberly Badal博士分别从招募策略和成本效益角度对WISDOM 1.0研究进行了分析。研究证实，通过多模式、去中心化的外展方式（如医生邮件和MyChart），成功招募了来自全美各地、具有不同种族背景的大规模女性队列，证明了大规模个性化乳腺癌筛查试验的可行性。更令人鼓舞的是，Badal博士的报告指出，即使考虑到基因检测的额外成本，WISDOM的风险分层筛查算法也能显著降低全国范围内的年度筛查总成本，同时确保高风险女性获得更密集的筛查。这笔节省下来的资源可以用于改善高风险、快速增长型癌症的筛查，并鼓励提高依从性，实现更公平的医疗资源分配。
高风险咨询完成率的考量
Jackelyn Moya的研究聚焦于WISDOM研究中高风险女性的乳腺健康专家咨询完成率。研究发现，不同年龄、地域和种族/民族的女性在完成咨询方面存在显著差异。基于这些结果和参与者反馈，WISDOM 2.0研究已对咨询流程进行了改进，旨在提供更公平的专业咨询服务，确保所有高风险参与者都能获得必要的支持和指导。
I-SPY试验与AI赋能：优化乳腺癌治疗与管理
I-SPY试验系列旨在加速新型乳腺癌治疗药物的开发和评估，为患者提供更精准的治疗方案。本届SABCS上，多项基于I-SPY试验数据的研究展示了人工智能（AI）和生物标志物在优化治疗策略中的巨大潜力。
早期不良症状预测治疗反应
免疫疗法和抗体偶联药物（ADCs）的广泛应用正在改变不良事件的性质和频率，这些不良事件严重影响患者的生活质量。Amrita Basu博士的研究利用I-SPY2试验中早期高风险乳腺癌患者的患者报告结局（PROs）数据，识别出与病理完全缓解（pCR）相关的早期症状。研究发现，肌肉关节疼痛、口腔/咽喉溃疡、头痛和肿胀等“哨兵症状”在治疗早期（第1-3周）就与良好的肿瘤反应相关。这一发现有助于实现更早期的主动监测，减轻毒性，增强治疗反应，并为个性化治疗效果提供基于症状的早期理解。
AI工具在乳腺癌护理中的伦理应用
随着AI技术在医疗领域的深入，其伦理应用成为关注焦点。Basu博士还在教育会议上探讨了“AI工具伦理实施路线图”，强调了数字生物标志物、风险预测以及大数据在解决复杂挑战中的作用，并提出了在乳腺癌护理中实施AI工具的策略。这对于确保AI技术安全、有效地服务于患者至关重要。
MRI预测模型优化治疗决策
功能性肿瘤体积（FTV）作为MRI测量的一项影像生物标志物，在I-SPY2试验中被用于指导治疗调整。Wen Li博士的研究旨在验证基于FTV的MRI模型在早期治疗中预测良好反应的准确性。研究结果显示，受体亚型特异性的FTV模型在训练集和测试集中表现出可比的性能，尤其在三阴性乳腺癌（TNBC）亚型中具有最高的AUC值，在HR-/HER2+亚型中具有最高的阳性预测值。这些基于FTV的模型目前已与核心活检结合，作为I-SPY2试验中缩短治疗周期的临床算法的一部分，有望实现更精准的治疗优化。
提升临床试验参与度：IMPACCT项目早期成果
Melissa Taylor博士介绍了IMPACCT项目（Improving Participation in Cancer Clinical Trials）的早期成果，该项目旨在提高未充分代表的癌症患者群体参与临床试验的比例。尽管AI工具已改善了临床试验患者匹配，但多重障碍仍限制了特定群体的参与。IMPACCT项目通过三阶段前瞻性试点，旨在解决这些障碍。早期发现表明，该干预措施可在不同癌症类型和临床环境中推广，并有望为肿瘤试验中以公平为重点的招募策略提供信息。
创新药物前沿：Vepdegestrant、Tucatinib与ARX788
SABCS会议还发布了多项关于新型乳腺癌治疗药物的临床数据，这些药物有望为不同亚型的乳腺癌患者带来新的治疗选择。
Vepdegestrant：HR+ HER2-乳腺癌的新希望
Jo Chien博士介绍了I-SPY2内分泌优化试点（EOP）研究的成果，该研究旨在评估新型内分泌治疗策略在预计化疗获益有限的HR+ HER2-乳腺癌患者中的效果。Vepdegestrant是一种选择性口服PROTAC雌激素受体（ER）降解剂，已在ER+ HER2-转移性乳腺癌中显示出疗效。在I-SPY2 EOP研究中，Vepdegestrant作为新辅助单药或与来曲唑或阿贝西利联合治疗，在早期乳腺癌患者中表现出优异的Ki67（增殖标志物）下降、MRI功能性肿瘤体积减少、循环肿瘤DNA（ctDNA）清除以及腋窝淋巴结清除的证据。这项研究证明了Vepdegestrant的良好耐受性和活性，并强调了在新辅助治疗环境中测试新药的价值。
Tucatinib：HER2+转移性乳腺癌的真实世界疗效
Chien博士的另一项研究聚焦于Tucatinib联合曲妥珠单抗和卡培他滨（TTC）在HER2阳性（HER2+）转移性乳腺癌患者中的真实世界临床结局。目前，美国和欧盟的治疗指南推荐TTC作为HER2+转移性乳腺癌患者的三线治疗，对于伴有脑转移的患者则推荐作为二线治疗。这项研究描述了在美国接受T-DXd（曲妥珠单抗-德鲁替康）治疗后，TTC作为二线、三线和四线治疗的真实世界结局。研究结果进一步证实了Tucatinib在更符合当前临床实践的患者群体中的有效性，对于快速变化的治疗格局中的临床决策具有重要参考价值。
ARX788：HER2-低表达乳腺癌的潜在突破
Laura Huppert博士介绍了一项正在进行的ARX788 II期开放标签研究。ARX788是一种下一代位点特异性抗体偶联药物（ADC），由靶向人表皮生长因子受体2（HER2）的单克隆抗体与强效微管抑制剂AS269通过非天然氨基酸连接子偶联而成。这项研究旨在评估ARX788单药治疗HER2-低表达局部晚期不可切除或转移性乳腺癌患者的疗效和安全性。HER2-低表达乳腺癌是一个新兴的治疗领域，ARX788的出现有望为这部分患者提供新的治疗选择。MedFind持续关注这类创新药物的全球可及性，为患者提供最新的药物信息和海外购药渠道。
靶向治疗新进展：Capivasertib在HR+ HER2-乳腺癌中的应用
Kelsey Natsuhara博士展示了Capivasertib在转移性乳腺癌中的真实世界治疗模式。PIK3CA抑制剂如Capivasertib已被批准用于治疗激素受体阳性（HR+）HER2阴性（HER2-）转移性乳腺癌。Natsuhara博士及其团队旨在通过大规模真实世界队列研究，评估Capivasertib联合氟维司群的治疗模式和临床结局，以更好地理解临床医生如何使用和序贯这些药物。研究结果证实了该方案在真实世界中的疗效，并强调了未来研究需进一步探索HR+转移性乳腺癌的最佳治疗序贯策略。
其他重要研究亮点
免疫相关不良事件的预测
Denise M Wolf博士的研究汇集了I-SPY2试验中五个免疫治疗组的免疫相关不良事件（irAEs）数据，旨在评估治疗前肿瘤活检的基因表达特征是否能预测irAEs的发生。研究发现，肺炎（Pneumonitis）与治疗前免疫特征相关，而其他irAEs则无此关联。这一发现提示mRNA特征可能有助于早期识别易发生肺炎的免疫治疗患者，从而实现更早期的干预和管理。
小DNA损伤相关RNA（sdRNAs）作为潜在生物标志物
Jennifer Rosenbluth博士及其团队研究了一种新发现的与DNA损伤修复相关的小RNA（sdRNAs）。研究发现，sdRNAs在乳腺癌中，尤其是三阴性肿瘤中显著升高。通过类器官平台，他们证明特定的DNA损伤相关RNA可以加速正常乳腺组织的生长，并且可以在血液中检测到，这表明sdRNAs可能在早期肿瘤发展中发挥作用，并有望成为未来的生物标志物。
治疗抵抗性HER2阴性乳腺癌的新靶点
Tam Binh Bui的研究利用I-SPY2试验的丰富数据，识别出治疗抵抗性早期HER2阴性乳腺癌中的新生物靶点。I-SPY2试验中开发的反应预测亚型（RPS）有助于医生根据患者对特定治疗的反应可能性进行分组。然而，近三分之一的患者预计无法从现有药物中获益。这项研究为这些难治性肿瘤及其微环境中的新靶点提供了线索，并提出了包括表观遗传药物在内的新治疗策略，为这部分患者带来了新的治疗希望。MedFind致力于为癌症患者提供全面的药物信息和治疗方案解读，您可以通过AI辅助问诊服务获取个性化建议。
中枢神经系统转移风险的预测
Laura Huppert博士的另一项研究分析了I-SPY2试验中高风险早期乳腺癌患者新辅助治疗后远处复发部位的模式。研究发现，中枢神经系统（CNS）转移的发生率因乳腺癌亚型而异，但关于CNS与非CNS复发风险的临床和分子预测因素数据有限。这些结果支持未来的研究，以识别预测CNS复发风险的生物标志物，并将CNS渗透性疗法纳入CNS高风险早期患者的治疗中。
心脏毒性优化策略
Javid Moslehi博士在教育会议上分享了“优化心脏结局的试验策略”，重点关注创新临床试验方法，以改善乳腺癌治疗中的心脏结局。随着癌症治疗的进步，心脏毒性成为一个日益重要的问题，优化心脏健康对于提高患者长期生存质量至关重要。
结语
2025年SABCS会议上UCSF专家团队发布的这些前沿研究成果，不仅在乳腺癌筛查、基因检测、AI应用等领域带来了突破性进展，更重要的是，它们为HER2阳性、HER2低表达、HR+HER2-等不同亚型的乳腺癌患者提供了更多创新的治疗选择和更精准的治疗策略。从个性化筛查到新型靶向药物的临床验证，这些研究都旨在提升患者的生存率和生活质量。MedFind将持续关注全球乳腺癌研究的最新动态，为患者及其家属提供及时、准确的药物信息、治疗方案解读和临床研究资讯，助力患者做出明智的治疗决策。
