瑶鸿配资回顾性队列研究揭示PIK3CA基因突变状态与乳腺癌不良预后的相关性

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研究结果证实，PIK3CA突变与的不良预后显著相关。

乳腺癌是一种高度异质性的疾病，对女性健康构成重大挑战。关键基因如BRCA1、BRCA2和TP53突变等是遗传性乳腺癌的明确风险因素，显著提高了发生的易感性。因此，全面了解乳腺癌中的基因改变对于识别新的治疗靶点和改善患者预后至关重要。PIK3CA是PI3K/AKT信号通路中的关键参与者，其可通过PI3K/AKT通路诱导持续的AKT活化，促进异常细胞生长和转化，抑制细胞凋亡，从而驱动乳腺癌进展。随着乳腺癌治疗向个体化医疗转变，阐明PIK3CA突变在不同乳腺癌亚型中的预后意义至关重要。

针对以上背景，此前一项发表于

BMC Cancer杂志的研究中，研究者通过收集原发或转移性乳腺癌病灶标本检测和观察PIK3CA突变状态，并在一个包含40例女性患者的队列中探索了PIK3CA状态与临床特征和患者结局之间的相关性，为PIK3CA突变在乳腺癌中的临床相关性提供了重要见解 [1] 。本文特此整理关键信息，供读者参考。

图1 研究标题

研究方法

患者筛选与样本处理

研究收集了2018年3月至2023年11月期间在安徽医科大学第二附属医院获取的原发性或转移性病灶样本用于PIK3CA检测。纳入标准包括：(1) 经病理学确诊为乳腺癌；(2) 获取的样本符合检测要求；(3) 取材符合伦理要求；(4) 能够获得完整的临床资料。排除标准为：(1) 患有双原发肿瘤（不包括双侧乳腺癌）；(2) 临床资料不完整；(3) 样本无法满足PIK3CA检测标准。

检测中，首先提取连续石蜡切片并进行苏木精-伊红（HE）染色。在低倍镜下评估整个肿瘤组织的分布情况，用蜡笔标记不含肿瘤的区域，这些区域将被排除在检测之外。随后在高倍镜下在玻片上选择5个视野：上、下、左、右和中。在每个视野连续计数30个细胞，合并结果以计算样本的平均肿瘤细胞含量。肿瘤细胞计数超过20%的样本被视为合格标本。

在基线时对乳腺空芯针穿刺活检组织或转移灶穿刺活检组织进行浸润性乳腺癌分析。使用免疫组织化学（IHC）检测来确定组织学分级、人（HER2）状态、激素受体（HR）状态和Ki-67指数。HR+定义为肿瘤细胞中雌激素受体（ER）或孕激素受体（PR）表达≥1%。HER2状态根据免疫组化结果进行分类瑶鸿配资，对于HER2 IHC2+病例，进一步进行荧光原位杂交（FISH）检测以确认是否存在扩增。

在线数据库

为研究PIK3CA在乳腺癌中的表达，访问了cBioPortal数据库考察PIK3CA突变状态与无进展生存期（PFS）之间的关系。

统计学分析

采用卡方检验（Chi-square test）分析PIK3CA基因突变与临床特征之间的关系。使用Kaplan-Meier法估计PFS，使用时序检验（log-rank test）比较组间的生存分布。P值小于0.05被认为具有统计学显著性。

研究结果

在线数据库分析

在分析临床样本之前，研究者使用cBioPortal数据库评估了PIK3CA基因改变与癌症患者预后之间的关系。在乳腺癌PIK3CA改变频率中，突变的比例最高，其次是扩增。PIK3CA的错义突变是主要的基因改变类型，H1047R和E545K是常见的突变位点。此外，研究者还使用Kaplan-Meier估计法评估了135例乳腺癌患者的PIK3CA改变与PFS的关系。结果显示，乳腺癌中PIK3CA改变与较差的PFS结局相关。41例PIK3CA改变患者的中位PFS为12.98个月（95%CI，8.18个月–18.14个月），而94例PIK3CA未改变患者的中位PFS为22.93个月（95%CI，17.25个月–48.30个月）。

图2 基于cBioPortal数据库的分析

（A）不同肿瘤类型中PIK3CA改变频率的分析，红色矩形标记了乳腺癌；（B）PIK3CA的突变景观和突变位点，最常见的突变位点是H1047R和E545K；（C）患者PFS的Kaplan-Meier图

患者特征瑶鸿配资

研究共纳入40例乳腺癌患者，均为女性，年龄范围29-81岁，中位年龄54岁。随访结束时，18例患者存活，22例死亡。在所有入组患者中，根据常规病理分类，75.0%（30/40）为HR+，25.0%（10/40）为HR-；57.5%（23/40）为HER2+，42.5%（17/40）为HER2-。22.5%（9/40）处于III期，77.5%（31/40）处于IV期。62.5%（26/40）患者存在淋巴结转移（LN+），而37.5%（14/40）患者无淋巴结转移（LN-）。65.0%（26/40）患者存在远处转移，而35%（14/40）患者无远处转移。我们发现患者基线特征与生存状态之间无显著相关性（所有P>0.05）。详细基线特征信息见表1。

表1 患者基线特征

PIK3CA突变频率及分布

在40例患者中，使用ARMS-PCR技术检测了PIK3CA外显子9和外显子20突变。总体而言，20例患者（50.0%）在分析的区域内存在单一突变。在螺旋域（外显子9）发现了8个突变（E542K, E545K），在激酶域（外显子20）发现了12个突变——其中11个是H1047R突变，1个是H1047L突变。主要的突变“热点”是激酶域（外显子20）的H1047R。未观察到E542K或E545D突变。突变频率和分布详见表2。

表2 PIK3CA突变类型的分布及频率

PIK3CA突变与HR状态相关

根据PIK3CA突变状态分别检查乳腺癌患者的临床特征（表2和表3）后发现，与PIK3CA野生型组相比，突变组更常见于HR+肿瘤，HR+患者中发现了19个点突变，HR-患者中发现了1个点突变（P=0.030）。未观察到PIK3CA突变状态与年龄、HER2状态、远处转移、淋巴结状态、临床分期或Ki-67之间存在显著关联（所有P>0.05）。

表3 不同PIK3CA突变状态患者的临床特征分布

PIK3CA突变与患者PFS相关

研究还探究了PIK3CA突变对乳腺癌患者PFS的影响，中位随访时间为19个月（范围：0–47个月）。不同亚型患者PFS数据如表4所示，Kaplan-Meier曲线见图3。

表4 不同亚型乳腺癌伴或不伴PIK3CA突变患者的PFS

与PIK3CA野生型乳腺癌患者的中位PFS（25.0个月，95%CI，13.46个月–36.55个月）相比，PIK3CA突变患者中位PFS显著缩短（13.0个月，95%CI，8.87个月–19.13个月），差异具有统计学意义（P=0.004）（图3A）。在HR+患者中，突变组的中位PFS（13.00个月, 95%CI，10.56–15.45个月）与野生型组（25.0个月, 95%CI，7.99–32.01个月）之间也存在显著差异（P=0.022）（图3B）。由于纳入患者数量有限，未对HR-乳腺癌患者进行生存分析。在HER2+乳腺癌患者中，突变组的中位PFS（13.00个月, 95%CI，4.65个月–21.36个月）与野生型组的中位PFS（39.00个月, 95%CI，22.56个月–55.46个月）之间同样存在显著差异（P=0.003）（图3C）。在HER2-乳腺癌中，突变型组与野生型组的中位PFS未发现显著关联（P=0.442）。H1047R是最常见的突变位点，其与患者较短的PFS相关，达到统计学显著性（P=0.006）（图3D）。H1047R (+)和H1047R (-)患者的中位PFS分别为12.00个月（95%CI，0.00-24.67个月）和20个月（95%CI，9.09–30.91个月）。

图3 PIK3CA突变状态对乳腺癌患者PFS影响的Kaplan-Meier曲线

讨论与总结

本研究发现，PIK3CA总体突变率为50.0%，其中HR+患者亚组突变率最高，与既往研究一致。突变热点集中于外显子20的H1047R（14.8%）及外显子9的E545K、E542K等位点。值得注意的是，H1047R突变占比最高，且与患者较短的PFS显著相关。本研究的局限性包括：样本量较小（n=40）、回顾性设计存在选择偏倚、未纳入治疗前后动态监测数据导致难以评估突变与治疗反应的因果关系等。此外，单中心研究可能限制人群代表性，需多中心大样本研究验证。尽管如此，本研究通过结合临床病理特征与生存分析，在中国人群中系统探讨了PIK3CA突变对乳腺癌预后的影响，为精准分型治疗提供依据。

未来研究方向可以聚焦于：1）探索突变亚型与耐药机制的分子关联；2）建立基于PIK3CA突变状态的动态监测模型等。相信随着国内外权威指南指南逐步将PIK3CA突变检测纳入HR+/HER2-晚期乳腺癌标准诊疗路径，精准检测技术的普及与新型PI3K/AKT通路抑制剂的临床应用将推动乳腺癌个体化治疗进入新的阶段。

参考文献：

[1]Yan M, Zong Z, Guo W, et al. PIK3CA gene mutation status associated with poor prognosis of breast cancer: a retrospective cohort study. BMC Cancer. 2025;25(1):365. Published 2025 Feb 27.

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审批编号：CN-162610，有效期 2025-12-30

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