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《Cancer Cell》重磅：邵志敏教授团队发布LINUX研究成果，AI病理分型破解CDK4/6抑制剂耐药乳腺癌治疗困局

12月05日

整理：肿瘤资讯

来源：肿瘤资讯

2025年12月4日，复旦大学附属肿瘤医院邵志敏教授团队依托乳腺癌精准治疗协作组（BCTOP），在国际顶级肿瘤学期刊Cancer Cell（IF=44.5）在线发表了名为LINUX（BCTOP-L-M05, NCT05594095）的重要研究成果。该研究是一项多中心、随机、对照的Ⅱ期平台临床试验，基于复旦大学附属肿瘤医院自主研发的“复旦腔面四分型”（SNF分型）体系，首次在前瞻性随机临床试验中显示了人工智能（AI）辅助病理学分型指导CDK4/6抑制剂耐药的激素受体阳性/人表皮生长因子受体2阴性（HR+/HER2-）晚期乳腺癌患者的精准治疗价值。

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传统治疗局限：HR+/HER2-患者CDK4/6耐药后面临“治疗困境”

乳腺癌是全球发病率最高的癌症之一，其中激素受体阳性（HR+）亚型约占全部病例的三分之二。尽管内分泌治疗显著改善了患者预后，但该群体在诊断后20–30年内仍持续面临复发转移风险。随着CDK4/6抑制剂等药物的广泛应用，晚期HR+乳腺癌患者的生存期显著延长，疾病逐渐步入“慢性病”管理阶段。然而，CDK4/6抑制剂耐药后的治疗选择缺乏标准方案，传统治疗手段已成为临床实践中的新难点与焦点。这一不断扩大的患者群体，亟待更精准有效的治疗策略。

该研究基于团队自主建立的“复旦腔面SNF四分型”，成功构建并验证了一个完整的精准医学研究闭环。

LINUX研究立足于晚期Luminal亚型精准治疗，首次前瞻性证实了疗效，形成了“临床研究-精准分型-治疗靶点-疗效验证”的科学闭环。研究团队首先从晚期腔面型乳腺癌CDK4/6抑制剂耐药这一未满足的临床需求出发，通过对多组学数据的深度挖掘，揭示了肿瘤的内在异质性，并建立了可临床转化的SNF分子分型系统。在此基础上，研究团队基于既往 SNF 多组学特征与亚型生物学表现，选择了与各亚型相匹配的治疗组合（如 SNF2 的免疫联合、SNF4 的抗血管生成治疗），并在此次试验中开展前瞻性验证。最终，通过LINUX这一前瞻性随机对照试验，首次在前瞻性、随机对照平台试验中验证了该分型指导的治疗策略能够显著提升疗效，“从临床中来，到临床中去”的研究模式为精准医学提供了可复制的典范。

SNF2和SNF4亚型中，精准治疗组相较于传统治疗组疗效提升

LINUX研究作为一项贝叶斯适应性平台试验，其核心价值在于精准区分了获益人群与无效人群。该研究的核心发现在于，在SNF2（免疫原型）和SNF4（RTK驱动型）这两个特定亚型中，基于分型的精准治疗策略达到了预设的贝叶斯优效判定标准（后验概率均＞80%）。

具体而言，在SNF2亚型患者中，接受卡瑞利珠单抗联合法米替尼及化疗的精准治疗方案，其客观缓解率（ORR）达到 65%，显著优于对照组的 30% ；中位无进展生存期（PFS）延长至 8.1个月（对照组4.3个月）。

同样，在SNF4亚型患者中，采用阿帕替尼联合化疗的方案，ORR高达70%，远超对照组的 20%；中位PFS延长至 7.0个月（对照组3.4个月）。这一结果证实，通过AI分型筛选出的“免疫热肿瘤”（SNF2）和“RTK通路激活肿瘤”（SNF4），能够从特定的联合治疗中获得突破性疗效。

研究同时显示，SNF1 和SNF3 亚型在当前的精准治疗方案（分别为依维莫司联合内分泌治疗、氟唑帕利联合化疗）下未能达到预设的优效标准，提示这两类亚型机制更为复杂，仍需进一步探索新的治疗策略。

这一成果揭示了精准医疗的价值：即通过AI分型筛选出优势人群，使原本对标准化疗反应欠佳的患者，获得了针对其特定肿瘤生物学行为的有效治疗，从而实现了真正的“同病异治”。

国际首次创新性设计和完成由人工智能AI驱动的临床研究，开启了人工智能推动精准治疗的二次革命

该研究的成功发表，标志着人工智能在精准治疗中的范式跃迁，为精准医疗带来新的发展阶段。第一次精准医疗革命依赖于基因测序等技术对疾病进行静态分型，但在应对肿瘤异质性与成本方面存在局限。本次研究引领的“第二次革命”，其颠覆性体现在三大根本性突破：

首先是决策模式的革命，从“靶点指导”转向“模型驱动”。研究不再依赖单一生物标志物，而是利用训练成熟的AI模型，直接对常规H&E染色病理切片这一普及、低成本的临床数据进行深度解读，整合形态学与微环境信息，输出可指导治疗的分型结果。

其次是研究范式的革命，从“假设验证”转向“主动发现”。该研究采用基于贝叶斯假设的“平台试验”设计，根据实时入组数据动态优化患者分配，快速识别有效方案并淘汰无效方案，极大提升了临床验证效率。

最后是应用场景的革命，从“中心化”转向“普惠化”。该模式摆脱了对昂贵复杂中心实验室的依赖，理论上任何具备数字病理扫描设备的医院均可接入，使前沿精准医疗方案有望快速覆盖基层医疗机构。

基于LINUX试验的初步成功，研究团队后续拟开展针对SNF2和SNF4亚型精准治疗方案的III期临床试验，在更大规模患者群体中验证其优越性。此外，LINUX平台将持续升级，计划将ADC作为新的基础治疗骨架，并依据AI分型“叠加”不同的靶向药物。这种“AI分型+ADC精准联合”的模式，将引领乳腺癌治疗从“ADC普适时代”迈向“ADC精准时代”。

参考文献

Fan et al., Precision treatment with artificial intelligence assisted subtyping enhances therapeutic efficacy in HR+/ HER2- breast cancer: The LINUXtrial, Cancer Cell (2025), https://doi.org/10.1016/j.ccell.2025.11.003

责任编辑：肿瘤资讯-kelly
排版编辑：肿瘤资讯-高乐乐