HRP-Fusion模型提升HER2阳性乳腺癌疗效预测；HER2靶向治疗格局持续扩展
在2026年ESMO TAT Asia大会上，HRP-Fusion模型改善了HER2阳性乳腺癌的病理学完全缓解（pCR）预测。专家们还讨论了新兴子宫内膜癌靶点及促进HER2靶向治疗公平可及性的策略。
研究人员在2026年ESMO TAT Asia大会上展示了HRP-Fusion模型，这是一种多区域融合框架，可改善HER2阳性乳腺癌病理学完全缓解（pCR）的预测。该模型结合了放射组学、深度学习特征和临床病理信息，在多中心训练集中曲线下面积（AUC）达到0.915，并在外部验证中保持高性能。在平行讨论中，专家们强调了针对HER2以外新兴子宫内膜癌靶点的抗体药物偶联物（ADC）管线不断增长，以及促进HER2靶向治疗公平可及性的策略。
在一项纳入422例患者的回顾性多中心研究中，HRP-Fusion模型与另外五种模型（Clinical、Intratumoral、Peritumoral、Fusion Radiomics、DL-only）进行了比较。该模型在训练集（n=222）中AUC达到0.915（95%置信区间0.877–0.953），显著优于Clinical和DL-only模型，外部验证集1（n=108）和外部验证集2（n=92）的AUC分别为0.873和0.895。瘤内纹理复杂性和肿瘤-间质界面是预测治疗反应的主要生物学驱动因素。与空间转录组学不同，这种“宏观”影像模型无创、经济，且对生物信息学专业知识要求较低。该发现被描述为可能向无创标志物迈进，如果经过多中心前瞻性验证，可支持个体化治疗调整，包括升级或降级策略。
在HER2之外，子宫内膜癌的关注点正集中在针对更多靶点的抗体药物偶联物不断增长的管线上。TROPE2和其他新兴靶点正在引发热情，特别是因为它们可能为不符合某些现有疗法较窄生物标志物标准的患者拓宽治疗选择。载荷和毒性特征可能影响在常规治疗中的采用，胃肠道不良事件、口腔炎、肺部问题以及支持性护理需求都会影响临床医生对下一波疗法的看法。疗效也可能因靶点表达水平和组织学亚型的不同而存在差异，这进一步说明需要更精细的生物标志物策略。
确保公平获得新型HER2靶向治疗需要解决经济毒性、后勤障碍和可靠的生物标志物检测问题。许多患者面临高昂的自付费用或保险障碍，因此临床医生了解保险覆盖选项、患者援助计划和共付额支持至关重要。公平可及性还取决于是否有亚专科医生来管理治疗相关毒性，例如能否及时获得肺科、眼科或影像学服务。准确的HER2检测可确保患者根据其HER2状态接受适当的治疗，尤其是在新兴治疗针对HER2低表达和超低表达亚型的情况下。频繁输注的后勤负担可能限制可及性，尤其是对农村或偏远地区的患者；皮下制剂预计将减少出行需求并提高可及性。通过互动学习形式（如病例讨论和数字化“轻量化”内容）可支持社区采用的知识传播。通过将主动教育、财务和后勤支持以及强大的专业网络相结合，临床医生可以帮助在不同实践环境中扩大HER2靶向治疗的获取，最终改善患者预后。