在乳腺癌新辅助系统治疗后,整合体质指标预测全病理完整缓解
Jingjing Ding1, Yichun Gong1, Jue Wang1
1Department of Breast Surgery, the First Affiliated Hospital of Nanjing Medical University, Nanjing, China.
Cancer research and treatment
|August 22, 2025
概括
预测乳腺癌新辅助系统治疗后的全病理完整反应 (tpCR) 是至关重要的. 这项研究确定了关键指标,包括身体成分,以改善治疗策略和患者的结果.
科学领域:
- 癌症学
- 医学成像
- 生物统计学
背景情况:
- 新辅助全身治疗 (NST) 是局部晚期或不可切除的乳腺癌的关键治疗方法.
- 在NST后达到全病理完整反应 (tpCR) 显著改善了患者的预后.
- 目前的预测模型往往忽略了身体成分在治疗反应中的作用.
研究的目的:
- 在接受NST的乳腺癌患者中开发TPCR的预测模型.
- 确定与tpCR相关的基线和身体组成指标.
- 为评估NST有效性和优化治疗策略构建一个名图.
主要方法:
- 在500名接受NST治疗的乳腺癌患者 (2014-2022年) 的回顾性分析.
- 数据分为培训 (350名患者) 和验证 (150名患者) 组.
- 单变量和多变量逻辑回归分析以确定tpCR的预测因素.
- 基于重要的预测因素构建名录.
主要成果:
- 孕激素受体阴性状态,HER2阳性状态,大体表面积,低骨肌指数和高骨肌密度与较高的TPCR概率有关.
- 晚期AJCCT阶段 (4) 和N阶段 (1) 与较低的tpCR概率相关.
- 为了预测TPCR概率,开发了一种包含这些因素的名图.
结论:
- 在接受NST治疗的乳腺癌患者中,体质成分指标是TPCR的重要预测指标.
- 开发的诺米图提供了一个预测治疗反应和个性化治疗的工具.
- 将身体成分纳入预测模型可以提高治疗效率和患者的结果.


