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检测PR表达与PIK3CA突变状态有助于HR+/HER2-精准治疗，为个体化治疗提供新策略。
乳腺癌是全球女性中最常见的恶性，其发病率和死亡率均居高不下。根据2022年的全球癌症统计数据，乳腺癌占所有新发癌症病例的23.8%，每年新增病例约230万，死亡人数达66.6万[1]。乳腺癌的病理分类和分子标志物检测是诊断和治疗的关键环节。临床上，HR+/HER2−亚型（即激素受体阳性、HER2阴性）占所有乳腺癌病例的约60%[2]。这种亚型的乳腺癌对内分泌治疗较为敏感，但仍有部分患者会出现复发和进展至晚期的情况。因此，寻找更有效的预后标志物和治疗靶点一直是乳腺癌研究的重点。孕激素受体（PR）作为类固醇激素受体家族的一员，其表达水平主要受雌激素水平调控，并且与内分泌治疗的疗效密切相关。PIK3CA基因突变在多种人类癌症中普遍存在，且与不良预后相关。近年来，随着PI3K抑制剂的研发和应用，PIK3CA基因突变的检测变得尤为重要。
2025年，《
BMC Cancer》杂志上发表了一篇题为“Predicting breast cancer prognosis using PR and PIK3CA biomarkers: a comparative analysis of diagnostic groups”的研究论文[2]，为乳腺癌的预后评估提供了新的思路，尤其是针对HR+/HER2−亚型乳腺癌患者。这篇文章通过联合分析孕激素受体（PR）表达和PIK3CA基因突变状态，探讨了它们在预测乳腺癌预后中的价值，并提出了一个基于这两种生物标志物的风险预测模型。本文精粹文章精华内容，以飨读者。
研究设计
研究纳入了2016年1月至2020年12月在山西省肿瘤医院接受治疗的152例ER高表达、HER2−乳腺癌患者，排除接受新辅助治疗者。这些患者均接受了PIK3CA基因突变检测，并根据PR表达水平（以50%为阈值）和PIK3CA突变进行分组。研究通过t检验和方差分析（ANOVA）评估各组间的临床病理特征差异，并利用Cox回归分析探讨这些变量对无病生存期（DFS）的影响。此外，研究还构建了一个基于PR表达和PIK3CA突变状态的风险预测模型，并通过Kaplan-Meier生存曲线和受试者工作特征（ROC）分析验证该模型的预后效能。
研究结果
1 临床病理特征比较
研究对152例ER+、HER2-的浸润性乳腺癌患者的临床病理特征进行了分析，其中78例（51.3%）PR水平较高优益配资，74例（48.7%）PR水平较低。参与者年龄从30岁到70岁不等，年龄中位数为52.6岁。免疫组织化学检测结果显示了PR表达的变化，如图1所示。
图1 免疫组织化学染色显示不同程度的PR表达
根据PR阈值将研究队列分为两个队列，并比较两个队列的临床病理特征。PR高表达组（PR>50%）与低表达组（PR≤50%）之间存在显著差异，特别是在年龄、Ki67指数、HER2状态和PIK3CA突变状态方面。与PR低表达组相比，PR高表达组的PIK3CA突变率（52.56% vs 32.43%）、HER2 0表达（28.21% vs 20.27%）的比例更高，但Ki67高表达（26.92% vs 32.43%）概率更低。
表1 按PR状态分类患者的临床病理特征
2 COX单变量和多变量分析
单因素分析结果显示，PIK3CA基因突变、肿瘤直径和组织学分级是影响DFS的显著因素（P=0.047，P＜0.001）。多因素分析显示，病理T分期、PIK3CA突变状态、Ki67指数、肿瘤直径和组织学分级是这些患者DFS的显著危险因素。值得注意的是，PIK3CA突变状态在单变量和多变量Cox回归分析中均被证实与生存结果显著相关。
表2 ER+、HER2-乳腺癌患者无病生存（DFS）的单因素和多因素分析
3 ROC分析
ROC分析表明，结合PR表达和PIK3CA突变状态的模型具有最高的诊断精度（AUC=0.82），表明该模型在预测HR+/HER2−乳腺癌患者的预后方面具有较高的准确性，强调了PR表达和PIK3CA突变状态在决定患者预后和指导治疗决策方面的关键作用。
表3 不同ROC分析模型诊断测试的性能指标
研究结论及总结
总之，PR表达和PIK3CA突变状态是HR+/HER2−乳腺癌患者的重要预后标志物，联合检测这两种生物标志物可以增强预后分层的能力，从而为临床决策提供更有力的支持。这一发现不仅有助于识别可能从PI3K靶向治疗中获益的患者，还为未来乳腺癌的个性化治疗策略提供了新的依据。
本研究为我们提供了一个新的视角，展示了PR和PIK3CA在乳腺癌预后评估中的潜在价值。然而，为了将这一发现转化为临床实践，未来的研究需要在更大规模、多中心的前瞻性研究中进一步验证这些结果，并探索PR和PIK3CA在其他乳腺癌亚型中的作用。此外，结合更多的临床变量和治疗数据，将有助于构建更全面的预后模型，为乳腺癌患者的个性化治疗提供更坚实的科学依据。随着精准医疗的不断发展，期待这些研究成果能够为乳腺癌患者带来更多的希望和更好的治疗效果。
参考文献：
[1].张希,杨雷,刘硕,等. 2022年全球恶性肿瘤统计报告解读[J]. 中华肿瘤杂志,2024,46(07)：710-721.
[2].Feng Y, Song Q, Yan L, et al. Predicting breast cancer prognosis using PR and PIK3CA biomarkers: a comparative analysis of diagnostic groups. BMC Cancer. 2025;25(1):68.
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审批编号：CN-164030， 过期日期：2026-01-14
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