RCSI/UCD 用 AI 解析乳腺癌免疫标志物，辅助判断哪些患者可能无需化疗

学术圈重大事件 · 发布 2026-06-23T20:10:00+08:00 · 更新 2026-06-23T20:21:26+08:00

核心结论

RCSI 6 月 23 日发布 Nature Communications 论文，研究团队在早期 ER+HER2- 乳腺癌中，用 AI 方法分析肿瘤邻近免疫细胞，发现高基质 CD8+ 肿瘤浸润淋巴细胞可能帮助识别不太会从化疗获益的人群。该方向有望减少中间风险患者的过度治疗，但当前仍是基于既有随机试验样本的回顾/转化分析，进入临床决策前还需要更大队列和独立验证。

EurekAlert / RCSI 6 月 23 日发布消息称，RCSI University of Medicine and Health Sciences 与 University College Dublin 牵头团队在 Nature Communications 发表论文，题为 “Spatial analyses implicate high stromal tumour-infiltrating CD8+ lymphocytes as a negative predictive marker for chemotherapy in estrogen receptor-positive breast cancer”。研究对象是早期 ER+HER2- 乳腺癌，这类患者约占乳腺癌诊断的大多数，临床常借助基因风险评分决定是否加用化疗。

关键问题在于“中间风险”人群。公开稿件说明，很多患者的基因检测结果并不能给出明确方向，化疗因此常作为保险性方案使用；但化疗副作用明显，且部分患者即使不接受化疗也可能保持无复发。研究团队利用一项爱尔兰随机治疗试验中的样本，比较内分泌治疗单用与内分泌治疗加化疗，并用 AI 解析标准组织样本中的肿瘤微环境空间特征。

可核验的增量是，团队把注意力放在靠近肿瘤的免疫细胞，而不是只看肿瘤细胞本身。新闻稿称，高基质 CD8+ 肿瘤浸润淋巴细胞可作为化疗获益较低的负向预测标志物，为医生判断哪些中间风险患者可能安全避免化疗提供额外信息。这一点对乳腺癌精准治疗很实际：如果组织切片和 AI 分析能补上基因评分的不确定区间，治疗决策就可能从“宁可多治”转向更细的风险分层。

仍需克制解读。论文显示的是候选标志物和分析框架，不等于已经能单独替代现行指南。不同医院的切片质量、染色流程、扫描设备和模型泛化能力都会影响结果；患者是否能安全不化疗，也要看长期复发、远处转移和总生存等终点。后续应关注更大多中心验证、模型是否公开、病理工作流能否标准化，以及监管和医保体系是否接受这类 AI 辅助决策证据。

信息来源

• EurekAlert / RCSI
• Nature Communications DOI

可信度说明

来源为 RCSI 通过 EurekAlert 发布的机构新闻稿，并链接 Nature Communications 原始论文 DOI，期刊、题名和发布日期明确。证据边界在于本轮未读取全文统计表，且新闻稿本身强调进入临床前仍需更大研究验证；不能把候选标志物直接写成现行临床标准。

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