美国加州大学圣地亚哥分校Bergstrom等报告，通过多个外部队列的苏木精和伊红（H&E）染色常规切片、切片扫描仪和组织固定变量，DeepHRD可以直接预测乳腺癌和卵巢癌的同源重组缺陷（HRD）。与分子检测相比，DeepHRD将1.8~3.1倍多的HRD患者分类，这些患者在高级别浆液性卵巢癌中表现出更好的总生存期（OS），在转移性乳腺癌中表现出更好的铂类特异性无进展生存期（PFS）。（J Clin Oncol. 2024年7月31日在线版）

具有HRD的癌症可以受益于铂剂和多（adp-核糖）聚合酶抑制剂。用于检测HRD的标准诊断测试需要分子谱分析，但这并不是普遍可用的。

该研究使用来自癌症基因组图谱（TCGA）中的原发性乳腺癌（1008例）和卵巢癌（459例）数据，对DeepHRD（一个深度学习平台）进行训练，用于从H&E染色的组织病理学切片中预测HRD。使用来自多个独立数据集的乳腺癌（349例）和卵巢癌（141例）数据，包括以RECIST标准评估PFS、完全缓解（CR）和OS终点的铂治疗的临床队列，DeepHRD与四种标准HRD分子检测进行了比较。

在TCGA队列H&E染色后的乳腺癌切片中，DeepHRD预测HRD的受试者特征曲线下面积（AUC）为0.81（95%CI 0.77~0.85）。这一结果在两个独立的原发性乳腺癌队列中得到证实（AUC=0.76，95%CI 0.71~0.82）。

在铂治疗的转移性乳腺癌外部队列中，预测为HRD的样本具有更高的CR（AUC=0.76，95%CI 0.54~0.93），中位PFS延长3.7倍（14.4个月 vs. 3.9个月；HR=0.45，P=0.0047）。

在三个乳腺癌队列中，通过预测的HRD状态发现，不含铂治疗的结果没有显著差异，包括紫杉烷治疗的转移性乳腺癌的CR（AUC=0.39）和PFS（HR=0.98，P=0.95）。

通过对高级别浆液性卵巢癌的迁移学习，DeepHRD预测的HRD样本在一线（HR=0.46，P=0.030）和新辅助（HR=0.49，P=0.015）含铂治疗后有更好的OS。

（编译 杨自在）