回顾性研究揭示HR+/HER2-乳腺癌患者根据绝经状态的组织病理学特征与复发评分的相关性

PgR等病理特征结合绝经状态可为患者复发风险提供重要预测线索

近年来，多基因检测技术及相关工具逐步应用于细化肿瘤患者风险分层，并评估个体患者接受化疗的潜在获益，深刻改变了激素受体阳性/人表皮生长因子受体2阴性（HR+/HER2–）早期乳腺癌的治疗策略。Oncotype DX作为一种基因组检测方法，其预后和预测价值已在多项回顾性和前瞻性研究中得到广泛验证，但其成本及检测周期等局限性促使学界积极致力于开发基于临床参数和肿瘤生物标志物的复发评分（RS）预测算法。许多参数［如雌激素受体（ER）和孕激素受体（PgR）表达、HER2状态、肿瘤分期、淋巴结受累情况及Ki67指数等］的预后和预测价值已获临床广泛认可[1]。然而，基于这些因素预测RS的研究数据仍有限，且既往证据表明，绝经状态可能影响正常及癌性乳腺组织中的基因表达模式，并可能最终影响包括RS在内的基因组检测结果[2]。

针对以上背景，近期一项研究探讨了早期HR+/HER2–乳腺癌患者组织病理学特征与RS之间的关系，并重点分析了患者绝经状态的潜在影响[3]。

图1 研究标题

研究设计与方法

研究人群

研究回顾性分析了一组经组织学确诊为HR+/HER2–早期乳腺癌并在根治性手术后接受了Oncotype DX检测的患者。从数据库中提取的相关患者信息包括：年龄、绝经状态、基线肿瘤病理特征［如肿瘤大小（T）、腋窝淋巴结状态（N）、组织学类型、HR状态、Ki67值、HER2状态、淋巴血管侵犯（LVI）、神经周围侵犯（PNI）]以及Oncotype DX RS值。

统计分析

连续变量以中位数（四分位距，IQR）表示，二分类及分类变量以百分比表示。描述性统计中，连续变量和分类变量分别采用t检验和卡方检验。采用线性回归分析评估作为连续变量的RS与组织病理学特征之间的关联，以识别潜在预测因素。此外，分别对绝经前和绝经后患者进行逻辑回归分析，按临床相关截断值（分别为16和25）将RS分为两类，以评估临床病理特征与RS高于或低于截断值之间的关联。

关键结果

人口统计学特征

研究共筛选出187例患者，其中180例被纳入统计学分析。患者临床病理特征见表1。

表1 患者基线病理特征

患者中位年龄为57.5岁（IQR 49–67.5）。其中63例（35%）患者为绝经前，117例（65%）为绝经后。大多数肿瘤（n=132，73.3%）为非特殊类型（NST）组织学、中分化（G2）（n=119，66.1%）、pT1分期（n=111，61.7%）且无淋巴结转移（pN0，n=111，61.7%）。ER表达的中位值为95%（IQR 90–95），PgR表达的中位值为80%（IQR 40–90）。Ki67增殖指数的中位值为25%（IQR 15–30）。28.9%的患者（n=52）存在LVI，29.4%的病例（n=53）检测到PNI。总体人群的中位RS为16（IQR 12–22）。

值得注意的是，除绝经前女性年龄更小外，绝经前与绝经后患者之间未观察到显著差异。两组ER表达的平均值和IQR重叠，在极端值上分布不均（绝经前个体范围：60–98%；绝经后女性范围：80–100%）。绝经前组的PgR水平更高。此外，绝经前患者的中位RS略低（中位RS=15，IQR 11–18），而绝经后患者中位RS为17（IQR 12–22），但该差异无统计学意义。36.5%（n=23）的绝经前患者RS＞16，超过高风险定义的阈值。绝经后人群中仅11.1%（n=13）的RS＞25，被定义为高风险。

图2 根据绝经状态的RS分布（使用高风险定义的标准阈值）

病理特征与RS的关系

研究者随后进行了线性回归分析，旨在探讨作为连续变量的RS与多个病理变量间的关联。

表2 RS与病理特征间的线性回归分析

结果显示，整体队列中，G3分级（95%CI，1.43–11.97；P=0.01）和Ki67%（95%CI，0.15–0.40；P＜0.0001）与RS呈显著正相关，而ER（95%CI，–0.54至–0.04；P=0.03）和PgR表达（95%CI，–0.18至–0.11；P＜0.0001）与RS呈显著负相关。

按照绝经状态进行分层后，结果出现一些差异。在绝经前女性中，RS与Ki67（P=0.02）、ER（95%CI，–0.71至–0.10；P=0.01）及PgR表达（95%CI，–0.24至–0.12；P＜0.0001）显著相关。在绝经后组中，G3分级（95%CI，0.55–13.22；P=0.03）、Ki67（95%CI，0.13–0.44；P=0.001）和PgR表达（95%CI，–0.18至–0.09；P＜0.0001）显著相关。

表3 绝经前后患者RS与病理特征的线性回归分析

随后，研究者将RS作为分类变量，应用标准高风险阈值（绝经前＞16，绝经后＞25）进行分析。结果显示，PgR表达在两组中均显示显著负相关（绝经前患者OR=0.95；95%CI，0.93–0.98；P=0.001；绝经后女性OR=0.95；95%CI，0.93–0.98；P＜0.0001）。然而，在绝经后女性中，Ki67%也与RS＞25显著相关（OR=1.08；95%CI，1.01–1.16；P=0.031）。

表4 RS作为分类变量的逻辑回归分析（使用标准阈值根据绝经状态进行高风险定义）

由于PgR表达是在所有分析（线性和逻辑回归）中唯一始终显示显著负相关的变量，研究者采用受试者工作特征（ROC）曲线下面积评估了其预测性能。结果显示，绝经前患者的曲线下面积（AUC）为0.75，而绝经后患者为0.87，表明两组间预测性能存在差异。

文章小结

本研究通过回顾性分析证实，在HR+/HER2-早期乳腺癌患者中，部分组织病理学特征与Oncotype DX RS评分存在显著关联。在所有病理参数中，PgR是唯一与RS持续显著负相关的指标（与绝经状态无关），ROC曲线显示其在绝经后群体中预测效能更优（绝经后AUC=0.87 vs 绝经前AUC=0.75）。此外，Ki67增殖指数与连续RS值呈正相关（与绝经状态无关），但在二分类分析中仅与绝经后患者RS＞25显著相关。总而言之，基于肿瘤分级、Ki67、ER和PgR等临床病理因素的风险分层或可依据绝经状态个体化调整治疗策略。

参考文献：

[1]Allison KH, et al. Routine pathologic parameters can predict Oncotype DX recurrence scores in subsets of ER positive patients: who does not always need testing?. Breast Cancer Res Treat. 2012;131(2):413-424.

[2]Zhang S, et al. Oncotype DX Recurrence Score in premenopausal women. Ther Adv Med Oncol. 2022;14:17588359221081077. Published 2022 Mar 10.

[3]Martorana F, et al. Correlation between histopathological features and recurrence score according to menopausal status in HR+/HER2- breast cancer patients: a retrospective study. Explor Target Antitumor Ther. 2025;6:1002331. Published 2025 Jul 18.

本材料由阿斯利康提供，仅供医疗卫生专业人士参考

审批编号：CN-167836 过期日期：2026-03-10

*“医学界”力求所发表内容专业、可靠，但不对内容的准确性做出承诺；请相关各方在采用或以此作为决策依据时另行核查。