乳腺X線影像的微鈣化與HER2陽(yáng)性乳腺癌顯著相關(guān)。

乳腺癌是全球女性癌癥死亡的主要原因之一[1]。盡管在篩查、早期檢測(cè)和個(gè)性化治療方面取得了顯著進(jìn)展，但乳腺癌的高度生物學(xué)異質(zhì)性仍帶來(lái)了不小挑戰(zhàn)。乳腺X線攝影是乳腺癌的重要篩查工具之一，其中微鈣化（MCs）是最常見(jiàn)的發(fā)現(xiàn)之一[2]。盡管MCs的存在與特定乳腺癌分子亞型之間的潛在關(guān)聯(lián)逐漸引起學(xué)界的興趣，但現(xiàn)有文獻(xiàn)證據(jù)仍然有限。值得注意的是，有研究發(fā)現(xiàn)HER2陽(yáng)性乳腺腫瘤中MCs的發(fā)生率更高[3]。然而，目前尚缺乏通過(guò)多變量隊(duì)列分析進(jìn)行徹底評(píng)估的相關(guān)證據(jù)。

針對(duì)以上背景，近期一項(xiàng)回顧性研究展開(kāi)了深入分析，旨在評(píng)估浸潤(rùn)性乳腺癌人群中MCs是否與HER2陽(yáng)性獨(dú)立相關(guān)[4]。本文特此整理關(guān)鍵信息，供讀者參考。

圖1 研究標(biāo)題

研究方法

研究人群及分類(lèi)

研究基于2018年1月至2023年12月期間連續(xù)收治的浸潤(rùn)性乳腺癌患者隊(duì)列開(kāi)展，共納入283例經(jīng)組織學(xué)確診為浸潤(rùn)性乳腺癌的女性。排除了診斷為原位癌無(wú)浸潤(rùn)成分、同時(shí)性雙側(cè)腫瘤、局部復(fù)發(fā)以及數(shù)據(jù)不完整的病例。

乳腺X線攝影發(fā)現(xiàn)根據(jù)乳腺影像報(bào)告和數(shù)據(jù)系統(tǒng)（BI-RADS）進(jìn)行分類(lèi)，BI-RADS 4類(lèi)或5類(lèi)的發(fā)現(xiàn)均進(jìn)行活檢以獲取組織樣本并確定病變性質(zhì)。MCs的存在由經(jīng)驗(yàn)豐富的乳腺放射科醫(yī)生在乳腺X線攝影報(bào)告中系統(tǒng)評(píng)估。乳腺密度分類(lèi)使用半定量評(píng)分評(píng)估無(wú)癌乳腺的密度，并采用類(lèi)似于BI-RADS分類(lèi)的方法，按密度百分比匯總為四類(lèi)：A類(lèi)≤25%；B類(lèi)25–50%；C類(lèi)50–75%；D類(lèi)75–100%。

免疫組織化學(xué)（IHC）分析提供了關(guān)于雌激素受體（ER）、孕激素受體（PR）、HER2表達(dá)的數(shù)據(jù)。根據(jù)HER2表達(dá)狀態(tài)，患者被分為HER2陽(yáng)性組（55例）和HER2陰性組（130例）。根據(jù)ER、PR和HER2表達(dá)，腫瘤被分為五種免疫表型：(1)Luminal A型；(2)Luminal B型HER2陰性；(3)Luminal B型HER2陽(yáng)性；(4)HER2富集型；5)三陰性（TN）。

統(tǒng)計(jì)分析

使用描述性統(tǒng)計(jì)描述研究人群的臨床、影像學(xué)和病理學(xué)特征。分類(lèi)變量以絕對(duì)頻數(shù)和百分比表示，并酌情使用卡方檢驗(yàn)或Fisher精確檢驗(yàn)進(jìn)行比較。連續(xù)變量根據(jù)分布報(bào)告為均值±標(biāo)準(zhǔn)差或中位數(shù)及四分位數(shù)范圍，并使用Student t檢驗(yàn)或Mann–Whitney檢驗(yàn)進(jìn)行比較。

為識(shí)別乳腺X線MCs存在的獨(dú)立預(yù)測(cè)因素，應(yīng)用了二元邏輯回歸模型。因變量是MCs的存在（是/否）。獨(dú)立變量包括：HER2狀態(tài)（陽(yáng)性/陰性）、年齡（>50歲vs.≤50歲）、乳腺密度（ACR C和Dvs.A和B）、組織學(xué)類(lèi)型（IDCvs.其他）和分子亞型（Luminal B HER2+）。隨后，將單變量分析中p<0.10的變量納入多變量模型，結(jié)果報(bào)告為調(diào)整后的比值比（aORs）及其95%置信區(qū)間（95%CIs）。雙側(cè)p值<0.05被認(rèn)為具有統(tǒng)計(jì)學(xué)顯著性。

研究結(jié)果

最終分析隊(duì)列共納入185例符合所有納入標(biāo)準(zhǔn)的女性，其臨床特征如表1所示。其中僅有55例（29.7%）女性為HER2陽(yáng)性腫瘤，130例（70.3%）為HER2陰性腫瘤。診斷時(shí)的患者中位年齡為61.3歲（范圍36-85歲），其中154例患者（82.3%）年齡大于50歲。

表1 患者基線特征

根據(jù)ACR分類(lèi)的乳腺密度分布如下：A類(lèi)（12%）、B類(lèi)（45.9%）、C類(lèi)（31.4%）和D類(lèi)（9.7%）。對(duì)四個(gè)BI-RADS密度類(lèi)別（ACR A-D）中MCs存在情況的分析顯示，組間無(wú)顯著差異。MCs在ACR A類(lèi)腫瘤中的出現(xiàn)概率為17.4%（4/23），ACR B類(lèi)中為18.6%（16/86），在ACR C類(lèi)中為22.4%（13/58），在ACR D類(lèi)中為16.7%（3/18）（卡方檢驗(yàn)，p=0.92）（表2）。因此，作為四水平變量考慮的乳腺密度與乳腺X線影像上MCs的存在無(wú)顯著關(guān)聯(lián)。

值得注意的是，在所有密度亞組中，均一致觀察到HER2陽(yáng)性腫瘤的MCs患病率更高。在每個(gè)ACR類(lèi)別中，HER2陽(yáng)性腫瘤比HER2陰性腫瘤更頻繁地表現(xiàn)出MCs（例如，ACR A類(lèi)中為33.3%vs11.8%；見(jiàn)表2）。然而，由于每個(gè)亞組的樣本量有限，這些類(lèi)別內(nèi)的差異未達(dá)到統(tǒng)計(jì)學(xué)顯著性。

表2 MCs與BI-RADS乳房密度（ACR類(lèi)別A-D）和HER2狀態(tài)的數(shù)據(jù)分析

當(dāng)乳腺密度被分類(lèi)（ACR A至D）或二分（A-B對(duì)C-D）評(píng)估時(shí)，在任一模型中均未發(fā)現(xiàn)其與MCs存在具有統(tǒng)計(jì)學(xué)顯著關(guān)聯(lián)。這表明，在本研究隊(duì)列中，密度本身并非此影像學(xué)特征的獨(dú)立預(yù)測(cè)因素。關(guān)于組織學(xué)類(lèi)型，68例（37%）為浸潤(rùn)性導(dǎo)管癌（IDC），32例（17.3%）為IDC伴導(dǎo)管原位癌（DCIS），17例（9.2%）為浸潤(rùn)性小葉癌（ILC），5例（3%）為ILC伴小葉原位癌（LCIS），63例（34%）為其他類(lèi)型。此外，最具代表性的分子亞型是Luminal A型（68%），其次是非Luminal HER2陽(yáng)性型（19.5%）、Luminal B HER2陽(yáng)性型（10%）和三陰性型（2%）。

共有36例患者（19.5%）經(jīng)乳腺X線攝影觀察到MCs，患者分布如下：HER2陽(yáng)性組：15/55(27.3%)，HER2陰性組：21/130(16.15%)。差異具有統(tǒng)計(jì)學(xué)顯著性（p<0.001）。

表3 根據(jù)乳腺癌分子亞型的MCs分布

單變量分析中顯示（表4），HER2陽(yáng)性狀態(tài)（OR=3.08；95%CI，1.38–6.87；p=0.006）和Luminal B HER2陽(yáng)性亞型（OR=2.91；95%CI，1.02–8.31；p=0.046）與MCs的存在顯著相關(guān)。其他臨床-放射學(xué)變量，包括年齡>50歲、乳腺密度（ACR B、C、D）和浸潤(rùn)性導(dǎo)管癌（IDC）組織學(xué)，均未顯示出統(tǒng)計(jì)學(xué)顯著關(guān)聯(lián)。

表4 單變量分析：臨床放射學(xué)變量與MCs存在之間的關(guān)聯(lián)

多變量分析顯示，只有HER2陽(yáng)性狀態(tài)與MCs的存在顯著相關(guān)，調(diào)整后的比值比（aOR）為5.89（95%CI，2.42–14.30；p<0.001）。其他變量（年齡>50歲、ACR C或D類(lèi)乳腺密度、IDC組織學(xué)）均未顯示統(tǒng)計(jì)學(xué)顯著性（表5）。

表5 多變量分析（邏輯回歸）：MCs的獨(dú)立預(yù)測(cè)因子

文章小結(jié)

本研究證實(shí)，乳腺X線攝影上的MCs與HER2陽(yáng)性乳腺癌存在顯著關(guān)聯(lián)，且該關(guān)聯(lián)不受乳腺密度影響。MCs不僅可能是HER2陽(yáng)性腫瘤的影像學(xué)標(biāo)志，更可能反映了其活躍的生物學(xué)特性，如誘導(dǎo)鈣化的能力。這一發(fā)現(xiàn)強(qiáng)化了MCs在臨床實(shí)踐中的價(jià)值，或許可作為早期篩查中提示HER2陽(yáng)性的預(yù)警信號(hào)，從而指導(dǎo)盡早進(jìn)行分子分型并制定靶向抗HER2治療策略。盡管本研究為單中心回顧性分析存在一定局限性，但結(jié)果凸顯了整合影像學(xué)表型與分子生物學(xué)信息在實(shí)現(xiàn)乳腺癌精準(zhǔn)診斷與個(gè)性化管理方面的重要性。

參考文獻(xiàn)：

[1]Arnold M, et al. Current and future burden of breast cancer: Global statistics for 2020 and 2040. Breast. 2022 Dec;66:15-23.

[2]Tot T, et al. The clinical value of detecting microcalcifications on a mammogram. Semin Cancer Biol. 2021;72:165-174.

[3]Cen D, et al. BI-RADS 3-5 microcalcifications can preoperatively predict breast cancer HER2 and Luminal a molecular subtype. Oncotarget. 2017;8(8):13855-13862.

[4]Boemi S, et al. Imaging Biomarkers for HER2-Positive Breast Cancer: Evidence from an Observational Study. J Clin Med. 2025;14(14):5056. Published 2025 Jul 17.

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