《2019CSCO乳腺癌診療指南》重磅發布 人工智慧助力精準診療

WHO《全球癌症報告》（2018）顯示，全球四分之一女性新發癌症病例均為乳腺癌，乳腺癌已經成為100多個國家女性最常見的癌症死亡原因。在中國，每年新發病例約31萬，死亡病例為7萬。在此形勢下，臨床醫生亟需中國特色的乳腺癌診療指南，以更好地指導臨床，達到精準診療。2019年4月12日，《2019CSCO乳腺癌診療指南》在2019年中國臨床腫瘤學會（CSCO）乳腺癌年會上正式發布，小編就更新要點進行整理，供大家參考！

一、乳腺癌的診斷及檢查

二、乳腺癌的術前新輔助治療

更新要點:刪除「HER-2陽性患者無論是否達到pCR，推薦術後應繼續使用曲妥珠單抗，總療程達一年」，將相應內容調整至HER-2陽性術前治療章節內。

將「根據術前分期、病理細胞學分級、經充分考慮後，可予術後輔助卡培他濱治療」，更改為「根據CREAT-X研究結果，術後可基於6-8周期的卡培他濱治療」。

更新要點：II級推薦：刪除「部分具有高危因素的患者，可考慮進入雙靶向臨床研究」

TCbH由I級推薦調整為II級推薦

更新要點：替換「無須手術的激素受體陽性患者」為「無須即刻手術的激素依賴型患者」

增加「部分不適合芳香化酶抑製劑的患者（如骨密度T<-2.5）可考慮使用氟維司群」

三、乳腺癌的術後輔助治療

更新要點：腫瘤相關評估增加「70基因MammaPrint」

更新要點：II級推薦替換「雙靶向治療如帕妥珠單抗聯合曲妥珠單抗」為「AC-TH+P」

增加「TH+P雙靶向治療的安全性在新輔助、輔助及一線治療階段都得到了驗證，但TCbH+P的安全性數據不足，因此不做推薦」

更新要點：初始治療以OFS+TAM作為I級推薦適應症刪除「或有輔助化療指征，但不願接受化療患者」

腋窩淋巴結陰性調整為「I級推薦」

抗HER-2二線治療II級推薦H+更換化療葯調整為III級推薦，T-DM1證據由1B調整為1A，增加吡咯替尼聯合卡培他濱。

更新要點：未經內分泌治療I級推薦中農氟維司群與AI順序對調；II級推薦中聯合CDK4/6抑製劑證據級別由1B調整為1A

TAM治療失敗I級推薦中農氟維司群與AI順序對調；II級推薦中聯合CDK4/6抑製劑證據級別由1B調整為1A

AI治療失敗II級推薦中甾體類AI+依維莫司（限非甾體AI治療失敗患者）調整為III級推薦；II級推薦中聯合CDK4/6抑製劑證據級別由1B調整為1A

五、乳腺癌骨轉移（無要點更新）

六、乳腺癌腦轉移（無要點更新）

七、乳腺癌的治療管理

更新要點：化療急性或延遲性嘔吐預防增加「針劑/口服/透明貼片（格拉司瓊）」，刪除甲氧氯普胺（胃復安）

八、循環腫瘤標記物和二代測序（新增）

1.循環腫瘤細胞（CTC）

CTC是指從惡性腫瘤原發部位脫落。通過血管或淋巴系統進人血液循環的細胞，它能夠反映腫瘤組織的情況，也可以用無創方式替代組織樣本進行病理診斷、疾病監測、分子測序等。不僅可以動態監測，還可以用於判斷預後。隨著對(隨著對CTC認識的拓展，其應用已經從數目走向了分子分型和細胞測序時代。

AJCC第8版乳腺癌分期系統明確早期乳腺癌患者CTC≥1個/7.5ml提示預後不良。此外，已有研究驗證了CTC HER-2狀態可以預測患者靶向治療的療效，而隨著單細胞測序技術的進步，可以讓研究者利用CTC從基因組或轉錄組水準探究腫瘤內部機制。了解發病原因及耐葯機制， 甚至有機會預測耐葯的發生。

2.循環腫瘤DNA (ctDNA)

ctDNA是由腫瘤細胞、循環腫瘤細胞等調亡、壞死後釋放到血管中的遊離的DNA片段組成的。這些DNA片段通常與蛋白質結合形成核小體遊離於循環中。ctDNA 的降解可能與肝臟和腎臟代謝相關，根據不同DNA片段大小，結構及半衰期差異較大，範圍從10min至2h不等。

ctDNA能夠反映短時間體內瘤負，實時動態監測藥物療效，同時在保證較高敏感性和特異性的同時能夠提早預測病情變化，在早期診斷、腫瘤負荷監測、藥物療效預測、複發轉移風險評估和預後分析等發揮重要作用。但由於ctDNA在血液中約只有千分之幾，從大量遊離DNA、血細胞中篩選出腫瘤相關DNA仍存在一定難度。與此同時，ctDNA 檢測技術對實驗室和操作人員要求較高，檢測設備昂貴，檢測標準不一，目前臨床應用受限。

3．二代測序(NGS)技術

NGS是為克服第一代測序技術存在的相對弊端，經過不斷的技術開發和改進，從而開發的一種可以大規模並行的高效測序方法，為我們解釋腫瘤的發生與發展中發揮了重要作用，NGS與一代測序檢測結果高度一致，但在檢測時間和檢測通量上卻更有優勢，能夠以較少的成本進行大量的DNA/RNA測序，可以同時篩選多個樣本中的多個基園，也可以快速檢測腫瘤異質性和基因改變。該技術不需要通過對患者組織的侵入性活檢，就可以達到幫助早期診斷、療效監測、耐葯提示以及治療方案的選擇。

但對於晚朝患者。獲取組織的成本較高。而腫瘤異質性的存在，也難以動態檢測患者的基因突變。與此同時，NGS在數據獲得過程中會產生不同類型的錯誤，例如替代、 插入/缺失、AT偏差、GC缺失等都影響了其臨床應用。在未來，結合CTC、 ctDNA及NGS甚至三代測序技術，將會為腫信患者提供更好的服務。

九、人工智慧（新增）

人工智慧是精準醫學時代重要的發展方向，大數據的發展，醫療資源的緊缺、診療模式的轉變為人工智慧發展提供了很大的機遇，目前，人工智慧已在醫學影像、病理、輔助決策系統得了一定的進展。

1.智能影像助力腫瘤診斷與治療評價

在乳腺癌領域中，智能影像已經在病變診斷、療效評價甚至預測分子分型中取得了一定的研究成果。有研究顯示，智能在診斷良惡性病變方面。僅次於具有20年豐富經驗的乳腺放射科醫生對平掃及增強圖像的綜合判斷結果。此外，也有研究顯示臨床信息結合動態增強的3D影像信息可以作為生物標誌物來鑒列乳腺癌的分子亞型，特別是對於三陰性乳腺癌的預測。應用AI輔助診斷能夠幫助醫生更加快捷和準確地對疾病做出診斷，提高診斷效率及準確度。

2.智能病理加速腫瘤的定性和定量判斷

目前，智能病理已用於乳腺癌等多種腫瘤中，應用範圍集中於細胞學初篩、良惡性鑒別、形態定量分析、組織學分類等方面。如有研究對乳腺癌切除標本進行了自動HER-2評分，結果顯示與病理醫師診斷結果有很高的符合率。在分子病理方面，在海量的基因組學信息中，應用人工智慧分析技術，已成為精準醫學不可或缺的發展要素。智能病理的發展應用不但能減輕病理醫師負擔。在一定程度上也可以彌補病理科醫生主觀分析的不足，提升病理的定性和定量判斷，提高病理診斷的準確度，還能為思者提供個性化的治療意見和疾病預後判斷，推動精準病理的發展。

3.智能決策豐富臨床實踐的決策模式

智能決策系統的研發就是能夠結合人工智慧的學習分析能力及專家的經驗，從而得到更加準確的決策方案。CSCO BC協作組完成了一項2000份病例的人工智慧決策和專業醫生決策的對比研究。研究結果顯示WFO ( Watson for oncology )智能決策在乳腺癌治療中展示出較好的可行性和規範性。幫助臨床醫生省時省力，輔助應用可進一步提高醫生決策的規範性。同時，具有我國自主產權的智能決策系統也取得初步成果，基於CSCO BC大數據和CSCO BC指南的乳腺癌智能決策已完成II期試驗，提示基於CSCO乳腺癌診療指南的智能決策系統在不同類別、不同階段的乳腺癌病例中顯示出良好的決策規範性。

人工智慧是重要的發展方向，智能系統不僅可以幫助臨床醫生節省時間和精力。還有希望進一步提高腫瘤的精準診斷與治療，因此專家組鼓勵開展人工智慧相關的臨床研究，發展我國自主產權的人工智慧系統。

中國臨床腫瘤學會（CSCO）乳腺癌診療指南2019指南制定組

組長：江澤飛教授

副組長：宋爾衛教授、吳炅教授、王翔教授、張清媛教授、殷詠梅教授

指南證據類別及推薦等級劃分如下：