摘要A016：DCIS复发及进展为乳腺癌的微环境因素 免费

基于微环境生态学分析DCIS复发与进展的研究

摘要

背景

研究表明，未经治疗的导管原位癌（DCIS）中只有20-30%会发展成浸润性乳腺癌。因此，许多患者接受了过度治疗及其相关的并发症。肿瘤微环境的生态特征可能会影响DCIS的演变。我们应用了景观生态统计学方法对DCIS的苏木精-伊红（H&E）图像进行分析，以测试这些图像是否能够预测DCIS的复发或进展为浸润性癌症。这种预测能力对于优化治疗决策、降低相关风险以及提高医疗资源分配效率至关重要。

方法

我们进行了一项回顾性队列研究，共纳入158名DCIS患者，其中57例出现DCIS复发（时间范围为2-228个月），45例进展为浸润性癌症（时间范围为12-180个月）。其中，21名患者接受了肿块切除术，92名患者在接受肿块切除术后接受了放射治疗，45名患者接受了全乳房切除术。我们从H&E肿瘤切片中生成了全切片图像（WSIs）的数字病理库，并进行了基于机器学习的核分割和分类。我们对每个WSI计算了一整套空间统计指标，以表征微环境中的空间结构和细胞相互作用。使用基于线性样条的危险回归模型（HARE）对数据的一个训练子集进行了交叉验证。然后将得到的生存模型应用于测试子集，以预测复发和进展的无病生存期（DFS）。

结果

我们发现，DCIS的治疗方法显著影响了患者的无病生存期（log-rank检验p<0.0001）。进一步分析接受肿块切除术+放射治疗或乳房切除术的患者发现，肿瘤细胞与淋巴细胞之间以及成纤维细胞与淋巴细胞之间的平均最近邻距离减小，与无复发生存期的延长显著相关（一致性=0.68）。根据我们模型得出的中位风险评分对样本进行分层后，其区分度具有统计学意义（p值<0.015）。此外，淋巴细胞与成纤维细胞之间的最近邻距离减小与浸润性癌症发生时间的延长有边际相关性（p<0.06）。

结论

将数字病理学中的空间生态统计学信息整合进来，可以为DCIS提供更精细的风险分层，超越了初始治疗效果的范畴。我们的研究结果强调了肿瘤微环境生态动态在DCIS复发和进展中的重要性。特定空间相互作用（尤其是淋巴细胞和成纤维细胞之间的相互作用）所关联的预测风险表明，一些先前未被重视的生态机制可能在早期微转移的发展中起作用，即使在接受了标准治疗（如乳房切除术或肿块切除术加放射治疗）后仍会影响疾病结局。这些发现为改进预后工具和制定更个性化的治疗策略提供了新的靶点。

引用格式：

Luis H. Cisneros. DCIS复发和进展为乳腺癌的微环境驱动因素 [摘要]。载于：美国癌症研究协会（AACR）特别会议“癌症进化：进展与持续的动态”论文集；2025年12月4-6日；新墨西哥州阿尔伯克基。费城（PA）：AACR；Cancer Res 2025;85(23_Suppl):Abstract nr A016。