近日，由复旦大学附属肿瘤医院牵头、国内多家顶尖医疗机构共同参与的大型前瞻性临床研究——LINUX研究（NCT05594095）取得突破性成果，并在国际顶级期刊《Cancer Cell》（IF 44.5）发表。我院凭借在乳腺癌领域的深厚积淀与临床研究优势，受邀加入由复旦大学附属肿瘤医院发起的BCTOP协作组（中国乳腺癌精准治疗协作网络），承担了病例入组、数据采集、多学科协作及方案执行等关键任务，为研究的顺利开展提供了坚实支撑。充分彰显了我院在国内先进临床研究网络中的积极作为与协作实力。
　　聚焦临床痛点 投身国家级精准诊疗攻关
　　管腔型乳腺癌占全部乳腺癌病例的约2/3，其晚期一线标准治疗为内分泌治疗联合CDK4/6抑制剂，虽可延长患者无进展生存期至2~2.5年，但耐药后缺乏高效方案，后续治疗中位无进展生存期不足6个月，成为临床亟待破解的难题。针对这一重大需求，LINUX研究以“SNF复旦分型+人工智能辅助”为核心技术路径，旨在通过多组学驱动的精准分型，为CDK4/6抑制剂耐药患者匹配个体化靶向方案，重塑治疗格局。
　　LINUX研究的核心创新在于SNF复旦分型与数字病理AI模型的结合应用。复旦团队通过多组学数据（基因组、代谢组、蛋白质组）与相似性网络融合算法，将管腔型乳腺癌细分为SNF1（经典管腔型）、SNF2（免疫原型）、SNF3（增殖型）、SNF4（RTK驱动型）四型，并在国际数据库中验证了分型的普适性。为降低多组学检测的临床门槛，研究团队进一步开发基于病理全切片图像的AI分类模型，通过卷积神经网络自动识别SNF分型，交叉验证曲线下面积达0.78~0.87，实现了精准分型的高效、低成本落地。
　　我院乳腺中心积极参与患者招募与入组，完成数例乳腺癌患者的病理图像采集与智能分型，为入组的晚期乳腺癌患者实施“分型指导下的靶向治疗”方案，切实推动了前沿技术在临床的转化应用。
　　LINUX研究结果显示：精准治疗组客观缓解率显著高于对照组，其中SNF2（免疫原型）与SNF4（RTK驱动型）患者获益最为突出——SNF2组客观缓解率达65%（对照组30%），SNF4组达70%（对照组20%）；各组3~4级治疗相关不良事件发生率均为37%，精准治疗未增加额外毒性风险。这一成果不仅验证了“AI驱动分型指导精准治疗”在晚期乳腺癌中的优效性，更标志着我国在乳腺癌精准诊疗领域迈入国际前列。我院的参与，不仅为研究贡献了高质量的病例数据与临床经验，更通过与国内顶尖团队的协作，提升了自身在多中心研究设计、数据质控及多学科协作方面的能力。
　　深化合作 共绘精准医学新图景
　　基于LINUX研究的突破性成果，后续III期多中心试验已启动筹备，我院乳腺中心将继续参与其中，并助力推动精准治疗平台的标准化建设。科室将以更开放的姿态融入国内临床研究网络，在乳腺肿瘤疾病领域深化协作，加速科研成果向临床转化，为区域患者提供更优质、更精准的医疗服务。

　　（供稿：科技处）