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2023年12月5-9日在美国圣安东尼奥举行的乳腺癌研讨会（SABCS），作为乳腺癌领域的国际盛会，会议内容涵盖了乳腺癌的最新研究成果、临床实践经验、治疗进展和技术创新等方面。特别值得关注的是，会议中多篇摘要涉及HER2-low判读及检测新技术，本文旨在展示会议中HER2-low的判读一致性及检测新技术的应用研究，并探究判读及检测技术的创新及应用前景。 随着新一代抗体-药物偶联物的发展，HER2阳性乳腺癌治疗模式发生改变1。HER2-low乳腺癌指HER2
IHC评分为1+或2+且ISH检测结果为阴性的乳腺癌2。2022年6月发表的T-Dxd治疗HER2-low晚期乳腺癌的3期临床试验（DB-04）的结果显示T-Dxd可以显著提高HER2-low转移性乳腺癌患者的无进展生存期和总生存期2，HER2-low提供了治疗靶点。2022年8月，美国食品和药物管理局（FDA）批准T-Dxd作为第一个靶向治疗不可切除或转移HER2-low 乳腺癌的患者，使HER2-low乳腺癌受到关注。
自2000年曲妥珠单抗获批，抗HER2靶向治疗已经走过二十多年，传统的HER2免疫组化（IHC）和荧光原位杂交（FISH）检测技术一直是乳腺癌HER2检测的基石。随着HER2-low概念的提出3，为HER2的检测和判读带来了新的挑战，尤其是0和1+的区分4。未来或许需要更精确、更可靠的检测方法来确保HER2-low评分的准确性与一致性，以实现对乳腺癌更精准的治疗。
2023 SABCS HER2-low的检测与判读热点问题将从以下四个方面筛选针对HER2-low研究的部分壁报内容进行介绍：
PS08-09 HER2动态变化对T-dxd疗效的影响
191例接受T-DXd治疗患者入组，中位随访10.4个月，中位TTNT（Time to next treatment）在HER2+组为10.4个月，HER2-low为7.6个月，HER2-0为3.7个月（图1）。在原发肿瘤和接受T-DXd治疗前活检的HER2状态变化显著影响了患者的TTNT，其中从HER2-low到HER2-0的患者TTNT最短（3.0个月），从HER2-0到HER2-low为5.6个月，HER2-low稳定则为9.4个月（P=0.006，图2）。6/58(10.3%)有NGS数据的患者有ERBB2缺失，与中等或低水平DNADX（血浆ctDNA）5 HER2状态相比，具有高水平患者的TTNT和rwPFS明显更长（图3）。这表明HER2状态的变化是影响T-dxd疗效的一个重要因素，需要在临床治疗中充分考虑。PO4-05-06 CDK4/6抑制剂治疗后HER2状态的变化
此项研究纳入了304例连续接受CDK4/6i+ET治疗的HR+/HER2- mBC患者，117例 (38%)HER2-0患者，187例(62%)HER2-low患者。3名乳腺病理学专家对治疗前、后活检进行了重新判读，7例HER2-0患者判为HER2-low，与初始判读的一致性为82%。49例患者在CDK4/6i+ET治疗后进行活检，64%的HER2-0患者转为HER2-low，38%的HER2-low患者转为HER2-0，不一致率为51%。经过治疗前的重新评估、CDK4/6i+ET治疗后的重新活检，最终88%的患者被分类为HER2-low。因此，应在转移性乳腺癌（MBC）病程早期重复活检以评估接受T-DXd治疗的获益人群。PO1-17-04 T-DXd获批后对HER2-low判读的影响
研究依据2021.10.1-2022.6.7（Group 1,401例）和 2022.10.31 -2023.6.7（Group 2，312例）两个时间段中的病例进行分组，HER2判读标准为2018版ASCO/CAP Guideline。在DB04研究结果发布前后，两组间HER2-阴性NOS（0和1+没有明确区分）、HER2-low、HER2-0、HER2-1+的占比均存在显著差异，HER2-2+/3+的占比无显著差异。因此，HER2 0和1+的判读不但受到阅片医师差异的影响，HER2-low相关的临床治疗对HER2判读也有直接影响。PO4-25-12 提高HER2-low评分一致性和准确性的研究
来自8个实验室的9名乳腺病理学家收集了来自3个实验室的60例浸润性乳腺癌活检标本，全部用Ventana 4B5 HER2染色，判读标准参考2018版ASCO/CAP Guideline。40例被分类为1+，3例被分类为2+(未扩增)，总计43例(71.7%)评估为HER2-low状态。在评估HER2-low时，通过评分标准和判读陷阱的学习指导（图1），HER2 IHC评分的一致性达到了71.7-91.7%（图2），不一致的病例多是由于<20%的肿瘤细胞表达HER2。
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PO4-26-08 HER2-low和IHC >0且<1+在乳腺癌中的患病率及其历史和重新评估结果的一致性:国内的一项多中心回顾性研究
关于乳腺癌人群中HER2-low患病率的数据从42.8%到59%不等，并且大多数关于HER2-low患病率的研究都是基于历史评分结果6,7。2869例患者被纳入分析,人群特征、组织病理学和临床病理学信息在HER2-low和HER2-0之间没有显著差异。54.5%的患者为HER2-low乳腺癌，10.6%的患者HER2 IHC >0且<1+。将历史与重新评估结果进行比较，两者之间的一致率为83.1% (Kappa, 0.77)（图1），其中HER2-low的一致率为91.7%（图2），表明在规范的指南指导学习下，HER2-low判读结果的可靠性。![]()
Part 03 HER2低表达人工智能（AI） 辅助判读
PO2-07-05 基于深度学习的AI模型对HER2-low肿瘤的识别
选择了三个不同队列675例原发性乳腺癌患者的HER2切片(KCL_GSTT_1，n=369;Cypath_Breast，n=214; KCL_GSTT_2， n=92)，Cypath_Breast作为训练集，KCL_GSTT_1和KCL_GSTT_2作为验证集。KCL_GSTT_1队列由5位病理学专家进行注释。Cypath_Breast和KCL_GSTT_2由1位乳腺病理学专家进行注释。在两个独立的验证队列中，AI的模型可以识别95%的HER2-low病例，展示了基于人工智能工具的实用性和可靠性，尽量减少人工判读的差异。![]()
图1：a不同队列中HER2 IHC评分的分布；b人群中HER2状态的分布。图2：(DAB)通道强度与AI模型赋值为0 / 1+ / 2+ / 3+概率的相关性PO2-14-12 使用机器学习模型精确量化乳腺癌的HER2评分
为了更加准确的进行HER2评分，此项研究开发的机器学习算法(“AIM-HER2”)，是基于aMIL（Adversarial Multiple-instance learning）预测电子切片评分的新方法（图1）。每张电子切片经过三名病理学家阅片，该模型接受了来自65名委员会认证病理学家超过157,000个注释和大约12,000张电子切片评分的训练。与病理学家间评分的一致性相比，AIM-HER2与病理学家间评分的一致性相似。AIM-HER2在使用不同类型扫描仪和多次不同HER2抗体检测后的表现支持了该模型在临床的广泛适用性（图2）。
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PO4-26-09 人工智能（AI）在乳腺癌HER2 IHC 0和1+评分中的优势
本研究是基于全切片图像(WSI)的人工智能工具，包括以下三个步骤：排除导管原位癌(DCIS)的同时分割肿瘤区域，然后基于膜染色模式对肿瘤细胞进行检测和分类，最后根据2018年HER2 ASCO/CAP指南对HER2 IHC评分。由经验丰富的病理学家进行注释，使用了265张电子切片进行测试，证明了基于AI的方法对HER2 IHC 0和1+评分的优异性能。同时发现在经过培训的病理学家中，存在2.83%至24.98%的“灰色地带”，突出了人工判读的局限性，该区域内的AI援助可能有助于减少主观影响。PO2-13-03 HER2-PET显示的空间异质性
对186例患者中⁸⁹Zr-trastuzumab摄取值进行比较,分析HER2靶向放射性药物 ⁸⁹Zr-trastuzumab（HER2-PET）在抗HER2 治疗预测中的作用（图1）。约30%活检中HER2-low或阴性的患者实际上在体内其他地方有高HER2摄取的转移灶(图2)。与单病灶活检相比，HER2-PET在解决肿瘤潜在多发转移灶的空间异质性方面提供了新的方法，有望作为抗HER2 ADC药物的生物标志物。PO4-14-06 HER2-ECD对T-DXd治疗的影响
HER2的细胞外结构域(ECD)通过一种被称为“ECD脱落”的蛋白水解机制释放到血液中。这种蛋白水解脱落在细胞膜上留下一个组成活性的截断受体，其致癌性比全长受体高10 - 100倍，并促进癌细胞的生长和存活。HER2-ECD已被证实为HER2阳性转移性乳腺癌的预后标志物和治疗预测标志物，因此，在转移灶中HER2表达未得到证实的情况下，HER2-ECD被认为是一种潜在的生物标志物8。回顾性分析了41例使用T-DXd治疗的转移性乳腺癌患者，HER2状态为阳性或HER2-low，HER2-ECD高定义为＞15ng/ml（图1）。高HER2-ECD组的ORR明显低HER2-ECD组、中位PFS明显长于低HER2-ECD组（图2）。HER2-ECD有可能成为筛选T-DXd治疗的生物标志物。
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PO4-14-08基于基因表达谱的HER2-low乳腺癌分类器
分别从石蜡包埋组织(INT1和INT2，发现集)和冷冻组织(INT3，验证集)中提取RNA获得基因表达谱（GEP），利用GEP鉴别HER2-low乳腺癌。采用非参数Kruskal-Wallis (KW)检验和事后配对比较来评估HER2-low特征与IHC类别的关联，产生了一个包含20个基因具有HER2-low特异性的基因组（图1）。与其他亚型相比，Luminal A和B亚型中的HER2-low特征值更高(p＜0.0001)（图2）。与之前发表的单一ERBB2基因表达评估相比，此项研究可以有效区分HER2-low肿瘤，包括1+和0的区分，有助于HER2-low乳腺癌患者更精准地识别和治疗。![]()
PO5-13-06 基于ERBB2 mRNA表达和基因变异识别HER2-low乳腺癌
比较全转录组测序获得的ERBB2 (HER2) mRNA表达与IHC/ISH检测的HER2状态。ERBB2表达在HER2-0、1+、2+以及HER2-low、阴性组之间存在差异，HER2-0组表达最低，HER2-2+组表达最高（图1）。ERBB2 mRNA的表达与HER2蛋白IHC状态呈正相关，利用ERBB2表达和其他基因的改变识别HER2-0和HER2-low，需要更多的研究来确定此方法是否可以用于识别接受T-DXd治疗的患者。HER2-0和HER2-low组基因变异发生率存在差异（GATA3=0.012，PTEN=0.038），HER2-0 样本中PTEN基因变异相对富集（图2,3），应进一步研究以确认mTOR /AKT抑制剂是否适用于此组患者。![]()
PO4-19-01 基于循环肿瘤DNA（ctDNA），T-DXd的二次辅助治疗干预研究
survival-heroes试验是一项前瞻性、随机、开放标签的III期临床研究，研究对象是通过液体活检确定的复发患者（ctDNA阳性），基于CT和SPECT影像显示没有复发或转移性疾病的证据，以确定T-DXd对HER2阳性/HER2-low具有高复发风险的早期乳腺癌患者的二次辅助治疗效果。分层因素是HER2和HR状态，入组计划于2024.3开始。预期结果：MRD（minimal residual disease-ctDNA导致治疗转向早期干预，在针对MRD的液体活检后进行二次辅助靶向治疗，ctDNA有可能成为筛选T-DXd治疗的生物标志物。![]()
通过对乳腺癌循环肿瘤细胞染色质(增强子和启动子)和DNA甲基化(DNAme)的表观基因组分析，建立HER2、ER分类模型。在这项回顾性研究中，分析了130名MBC患者的1mL血浆，通过液体活检评估全基因组肿瘤转录调控信息，展示了以非侵入性方式区分HER2+/-（图1）， ER+/-（图2）MBC独特生物学的能力，有望在临床实践中作为评估MBC患者HER2和ER状态的微创技术，并证明了对HER2-low分类的潜力。![]()
HER2表达水平在制定乳腺癌治疗策略的过程中至关重要，病理医师在评估乳腺癌中HER2表达方面发挥了重要作用，因此也决定了疾病的治疗方向。与传统的检测方法相比，新兴技术在提升HER2评价的一致性及精准度方面展现出了潜在的优势，虽然这些新技术展现了它们在实际应用中的巨大潜力，但在被纳入乳腺癌治疗标准之前，还需要经历严格的临床试验和验证过程。随着研究的不断深入和技术的日趋成熟，这些革命性的HER2检测方法将在乳腺癌诊治方面发挥更为关键的作用。
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