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针对HR+乳腺癌患者，有哪些新的预测模型或工具可以帮助评估复发风险

2024-07-29作者：论坛报李一婷资讯

领航未来，AI赋新生。

“领航计划一跟着'国家队’学HR+乳腺癌规范诊疗”项目持续为您带来全方位的HR+乳腺癌领域内的规范化诊疗内容解读，本文特邀江南大学附属医院的华玉明教授带来解读。

21基因检测
21基因检测通过监测乳腺癌组织中21种不同基因的表达水平，为ER阳性HER2阴性淋巴结阴性的早期乳腺癌患者提供个性化的治疗效果预测和复发风险评估。这种检测能够帮助识别那些可能从化疗中获益较少的患者，从而豁免化疗。
70基因检测（MammaPrint）
70基因检测是一种多基因检测工具，由荷兰癌症研究所开发，用于乳腺癌术后复发风险的预测。 2019年被NCCN、ASCO、CSCO等指南推荐。该检测主要针对ER阳性HER2阴性且淋巴结0~3枚阳性的乳腺癌患者，有助于识别那些可能需要额外治疗的患者。
28基因检测
28基因检测是基于中国人群数据开发的乳腺癌复发风险评估模型，结合了肿瘤基因信息与患者的临床病理因素。这种检测工具对于早期乳腺癌患者术后放疗的决策具有辅助作用。
其他基因检测工具
BCI、CT DNA以及Pam50等基因检测工具也在临床中得到应用，并被一些指南推荐。这些工具通过分析血液中的循环肿瘤DNA或肿瘤组织中的特定基因表达模式，帮助评估患者的复发风险。
人工智能和机器学习技术
随着科学的进步，人工智能和机器学习技术被用于整合大量的临床、病理和分子数据，开发出精准的预后模型。这些模型能够学习并识别与复发风险相关的复杂模式，为个体化治疗决策提供支持。
多基因检测工具的整合应用
未来可能会看到多种基因检测工具的整合应用，以提供更全面的复发风险评估。这种整合可能包括基因表达谱、基因突变、基因拷贝数变异等多种分子层面的信息。
个体化治疗决策的支持
这些新的预测模型和工具将有助于医生为HR+乳腺癌患者制定更加个体化的治疗方案，通过预测患者的复发风险来决定治疗的强度和持续时间。
临床验证和指南更新
尽管新的预测模型和工具显示出巨大潜力，但它们仍需要通过大规模的临床验证来确认其有效性。随着临床证据的积累，未来的治疗指南可能会更新，包含更多基于这些新工具的推荐。

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