乳腺癌的高度异质性导致传统分型体系存在局限性，致使约30%的患者在治疗过程中面临耐药和复发转移的难题。在此背景下，复旦大学附属肿瘤医院乳腺癌诊疗团队基于过去十年的研究积累，创新性地提出了“分型精准”治疗模式；其中三阴性乳腺癌（TNBC）的“复旦分型”受到国际认可，为广大患者带来精准治疗指导与多重临床获益。在近期举行的第三届上海精准肿瘤研究创新论坛（3rd SPCRIS）上，肿瘤瞭望特邀复旦大学附属肿瘤医院胡欣教授进行精彩分享。
编者按：乳腺癌的高度异质性导致传统分型体系存在局限性，致使约30%的患者在治疗过程中面临耐药和复发转移的难题。在此背景下，复旦大学附属肿瘤医院乳腺癌诊疗团队基于过去十年的研究积累，创新性地提出了“分型精准”治疗模式；其中三阴性乳腺癌（TNBC）的“复旦分型”受到国际认可，为广大患者带来精准治疗指导与多重临床获益。在近期举行的第三届上海精准肿瘤研究创新论坛（3rd SPCRIS）上，肿瘤瞭望特邀复旦大学附属肿瘤医院胡欣教授进行精彩分享。
01
《肿瘤瞭望》：TNBC是最具侵袭性的乳腺癌亚型，您及团队进行了深入探索。能否请您介绍下相关研究成果？这对于促进TNBC精准治疗有何价值，如何将其转化为临床应用？
胡欣教授：三阴性乳腺癌（TNBC）是指雌激素受体（ER）、孕激素受体（PR）及人表皮生长因子受体2（HER2）均呈阴性表达的乳腺癌亚型，具有侵袭性较强、预后较差等特点。由于其分子机制尚未完全明确，传统治疗手段有限，临床亟需精准诊疗策略。
针对这一难题，复旦大学附属肿瘤医院邵志敏教授团队通过多组学整合分析，首次绘制出全球最大规模的“三阴性乳腺癌多组学全景图谱”，将TNBC细分为腔面雄激素受体型（LAR）、免疫调节型（IM）、基底样免疫抑制型（BLIS）和间质型（MES）4种亚型。每种亚型具有独特的基因表达谱和分子特征，为后续精准治疗提供了重要依据。基于分型结果，研究团队进一步通过基因检测技术识别各亚型特异性靶点，实现了“分型指导治疗”的精准医疗模式。
△TNBC“复旦分型”的多组学分析（图源SIBCS）
△TNBC“复旦分型”及研究体系（图源SIBCS）
此外，由邵志敏教授领衔的FUTURE-SUPER等系列研究进一步验证了“复旦分型”的临床价值。FUTURE-SUPER研究结果显示，基于亚型的精准治疗较标准治疗在转移性TNBC患者的一线治疗中显著改善了患者中位PFS（11.3个月vs 5.8个月，HR=0.44，P＜0.0001）。并且TNBC患者的治疗方案不在局限于化疗，相关研究进一步强调了使用基于分子亚型进行治疗优化的潜在临床获益，为三阴性乳腺癌这一难治亚型的精准治疗开辟了新路径。
△FUTURE-SUPER研究证实TNBC“复旦分型”为患者带来临床获益（图源SIBCS）
02
《肿瘤瞭望》：作为精准肿瘤中心副主任，您认为MDT在推动精准诊疗中起到哪些不可替代的作用？
胡欣教授：我们对疾病的认知遵循着从宏观到微观的递进规律。在现代医学诊疗领域，我们最初通过影像学检查、实验室检验等传统手段分析疾病特征，随后借助外科手术获取组织样本进行病理确诊。随着医学发展，分子诊断技术的突破使得我们对疾病本质的理解进一步深入，这也标志着诊疗理念正逐步迈向精准医学时代。
在此背景下，多学科协作（MDT）模式展现出其独特价值。随着分子诊断专家加入传统MDT团队，不同维度的医学视角得以有机整合，显著提升了疾病分型和治疗靶点的准确性。这不仅代表着现代医学的发展趋势，更为患者带来了实实在在的生存获益。
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《肿瘤瞭望》：乳腺癌精准治疗也离不开新技术发展。展望未来，哪些技术（如AI、液体活检）将最可能颠覆现有精准诊疗模式？复旦肿瘤在相关领域有哪些布局？
胡欣教授：肿瘤精准治疗及AI技术均为目前的先进理念，王红阳院士在大会报告中也特别介绍了AI在医疗领域的应用价值。目前，复旦大学附属肿瘤医院精准肿瘤中心已将AI应用于临床诊断和临床治疗：通过智能数字病理平台，我们仅需常规HE染色切片，即可完成肿瘤亚型快速鉴定、分子靶点预测及治疗响应评估，相较于传统病理，大大提升了诊断效率。
△人工智能联合数字病理、影像组学研究（图源SIBCS）
更值得关注的是液体活检技术的突破性进展，我们通过血液样本即可捕获ctDNA中的微小突变，结合AI对动态数据的深度挖掘，构建起更全面的肿瘤监测网络，也让精准医疗具备了持续动态调整的能力。
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