POST-USCAP乳腺病理前沿进展来袭！——乳腺病理诊断的现在和未来（一）
年第届美国和加拿大病理学会（USCAP）年会于年3.19-24在美国洛杉矶举行。USCAP年会是世界上规模最大、最具影响力的病理学专业学术会议，今年乳腺病理课程内容设置十分丰富，今年乳腺病理协会伙伴会议由国际乳腺病理学会（TheInternationalSocietyofBreastPathology，ISBP）在3.22日7:00PM-9:00PM举行。由圣马特奥VA帕洛阿尔托医疗中心KristinC.Jensen教授及纪念斯隆凯特琳癌症中心HannahY.Wen共同担任大会主席，会议主题为“乳腺病理的现在和未来”，主要报告了乳腺癌的未来临床治疗、病理诊断以及科学研究3个专题，为乳腺病理工作者引领了诊断和研究的方向。第一个讲者为来自哈佛医学院贝斯以色列女执事医疗中心LauraC.Collins教授，分享了乳腺癌的病理诊断主题。
LauraC.Collins
教授，哈佛医学院贝斯以色列女执事医疗中心，乳腺病理学主任
从事细胞病理学、乳腺病理学、解剖病理学、临床病理学，美国病理学委员会（解剖病理学临床病理学）委员，美国病理学委员会（细胞病理学）委员，解剖病理学副主席。
首先LauraC.Collins教授指出，目前我们已经认识到乳腺癌不是一种单一的疾病，有很多的诊断和辅助检查手段指导进行个体化治疗，伴随诊断在指导治疗方面越来越重要，人工智能辅助诊断系统应用(AI)也开始崭露头角。由于诊断种类和预后评估的细化，更多辅助检查/伴随诊断应用[HER2-低表达，70基因的应用，[TILs]，分子诊断，CTC/cfDNA，AI/图像分析评估]，乳腺癌有了更多靶向治疗，治疗原则也是在适当的情况下尽力降级治疗。未来，人工智能在乳腺病理学实践应用领域将会越来越广，如HE图像生成，筛查常见病例确定有无肿瘤，提供诊断及鉴别诊断，改进工作流程，提供临床决策支持，提高患者照护质量。本场报告主要包含以下三个方面内容：（1）人工智能在病理学形态特征中的作用；（2）辅助检查和伴随诊断在乳腺病理学中的作用；（3）分子诊断在乳腺病理学实践中的作用。
1.人工智能在病理学形态特征中的作用
1).利用人工智能识别更多组织形态学信息：识别含有（或可能含有）肿瘤细胞的图像，进行核分裂计数；提高免疫组化评分的准确性和可重复性；应用标准化组织学分级标准，用于指导患者管理；深度学习工具可用于评估肿瘤间质或肿瘤微环境中与免疫治疗反应相关的TILs；检测淋巴结转移识别能力，提高医生的诊断效率；病理组学，从病理中提取对诊疗有用的特征，进行定量化分析，发现病理特征和诊疗之间的关联性，指导最佳治疗决策。
人工智能识别更多组织形态学特征
2).利用人工智能进行乳腺癌综合组学与组织病理学分类分析：使用机器学习平台来识别形态特征和遗传学基础之间的关系（TCGA基因组数据共享）；机器学习平台观察既定突变状态的影响，而不是特定的插入缺失或移码突变；算法在改善患者诊断、预后和治疗分层最终目标时具有更大价值；图像识别判断导致突变的原因，而不是单独识别突变。
深度学习通过组织形态学判断ER，PR，CerbB2状态
2.辅助检查和伴随诊断在乳腺病理学中的作用乳腺癌的辅助检查和伴随诊断
1）辅助检查:对乳腺癌的ER,PR，HER2表达进一步细化
免疫组化ER、PR、HER-2、Ki-67表达情况用于确诊乳腺癌的分子类型，为后期治疗提供依据。但是免疫组化结果与抗体克隆号以及抗原修复方法密切相关，近年来对辅助检查和伴随诊断进一步细化：
提出ER低表达(＜10%)的概念，研究发现，ER低表达的患者与ER阴性的患者特征更为相似，因此对于这类患者制定治疗方案时，需要权衡内分泌治疗的利弊，需综合考虑肿瘤的其它临床病理特性或做基因分型指导患者个体化治疗。
对于ER阳性，淋巴结阳性，Ki-67高增殖指数的临床高危患者是否需要化疗，多基因检测能够助力患者治疗优化选择。
HER2低表达肿瘤HER2表达改为3级评分系统：阴性、低表达、阳性。免疫织化IHC1+或IHC2+/原位杂交-视为HER2低表达。这些患者可通过一种包含曲妥珠单抗和拓扑异构酶I抑制剂的抗体药物偶联物（T-DXd；DS-）治疗在临床获益。
HER2低表达肿瘤:3级评分系统
Ki-67有助于评估ER+、HER2阴性乳腺癌患者的预后，以及确定是否需要辅助化疗。国际乳腺癌Ki67工作组（IKWG）共识是Ki67表达≤5%或≥30%时可用于估计预后，但是不同病理医生判读时Ki67存在10-20%的变异性。除此之外，一些因素（如未及时固定）会导致Ki67指数下降5-30%。一个新的Ki67免疫组化检测手段有Ki-67+和-细胞以标准化比率递增，有助于Ki67免疫组化标准化检测。尽管ki-67指数具有预后意义，但也有研究发现，对于联合CDK4/6激酶抑制剂阿贝西利+表柔比星+紫杉醇方案(ET方案)治疗获益的乳腺癌患者，Ki67增殖指数没有预测价值。
Ki67评估方案
2).伴随诊断：PD-L1
PD-L1表达是乳腺癌应用免疫治疗药物的依据，目前FDA批准4种不同的抗体染色平台用于mTNBC的PD-L1免疫组化检测（DAKO22C3和28-8检测的AutoStainerLink48平台和VentanaSP和SP检测的VentanaBenchmarkUltra平台）。4个平台应用不同的一抗和不同的评分标准（例如CPS、肿瘤浸润性淋巴细胞），PD-L1阳性的定义也不同（10%、1%等）。使用不同免疫治疗药物需要使用不同的抗体进行检测。
3).伴随诊断：循环肿瘤细胞(circulatingtumorcell,CTC)
通过不同时间点CTC检测驱动基因突变，可用于治疗过程中耐药监测；全外显子组测序、RNA分析和CTC的体外药物测试，确定药物靶点，有助于肿瘤个体化治疗的药物筛选和治疗方案的确定。
多参数循环肿瘤细胞分析为乳腺癌患者选择靶向治疗
3.分子诊断在乳腺病理学实践中的作用
分子诊断越来越多地成为日常诊断的一部分，DNA/RNA和蛋白质分析可破解肿瘤生物标志物谱,DNA检测范围也从单一的临床相关基因突变到基因组特征。此外，NGS技术的发展扩大了可能的基因组和转录组分析的多样性。未来，病理学家需要提供的一个综合报告，不仅分析肿瘤组织形态，而且要分析每个患者肿瘤生物学的分子谱,分子诊断与一线诊断的整合将为个体化治疗策略和预后判断提供更准确的信息。
综合报告框架
最后，LauraC.Collins教授总结：病理学家，尤其是乳腺病理学家，长期以来一直在明确患者诊断、指导管理决策以及提供预后信息方面发挥着关键作用。通过不断完善疾病诊疗过程和治疗反应的分子机制的理解，以及数字病理学和人工智能工具的应用潜力，乳腺病理学家将在患者个体化的治疗中发挥不可或缺的作用。
张清富（中国医院）整理
柴晓菲（医院）、蒋冰（医院）、邹子归（医院）审核
作者简介
张清富
医学博士，教授，主任医师，硕士研究生导师
中国医院病理科乳腺及消化病理专科负责人
美国杜克大学医学中心病理系访问学者
中华医学会病理学分会乳腺疾病学组委员
中国医学装备协会病理装备分会诊断部委员
中国医促会病理专业委员会委员
中国老年医学学会病理分会委员
辽宁省医学会病理分会青年委员
《中华病理学杂志》审稿专家
柴晓菲
副主任医师
医院/医院病理科，博士
中国抗癌协会肿瘤病理专业委员会乳腺肿瘤学组委员
河南省医学会病理专业委员会淋巴瘤专业学组委员
河南省抗癌协会胃癌专业委员会青年委员
河南省生命关怀协会委员
蒋冰
医院病理科副主任医师医学博士
中国抗癌协会肿瘤病理专业委员会乳腺肿瘤学组委员
辽宁省细胞生物学学会临床病理专业委员会理事
邹子归
医学硕士，博士在读
现为医院主治医师。学习经历：年7月毕业于南京医科大学临床医学专业，获医学学士学位；年7月毕业于南京医科大学临床医学（病理诊断学方向），获医学硕士学位。工作经历：年7月入职苏大附一院病理科。研究生期间在南京医科大学生物化学与分子生物学实验室从事lncRNAs与肿瘤发生发展相关性的分子机制研究，着重研究胃癌及乳腺癌的病理诊断和基础研究，已发表相关SCI论文5篇，中文核心期刊4篇。
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