胃癌的精準影像：MTV在不同組織學亞型和Lauren分型中均與HER2表達呈負相關

PET/CT體積參數賦能胃癌HER2狀態無創評估，闡釋“低代謝負荷”與靶點陽性負相關的新關聯

胃癌（GC）是全球范圍內發病率極高的惡性腫瘤，其致死率居高不下，構成了沉重的公共衛生負擔[1]。隨著分子生物學的進展，人表皮生長因子受體2（HER2）已被證實是胃癌發生發展的關鍵驅動基因，針對HER2的靶向治療聯合化療已成為HER2陽性晚期胃癌的標準一線治療方案，顯著延長了患者的生存期[2]。然而，臨床實踐中精準的HER2狀態評估仍面臨挑戰。傳統的免疫組化（IHC）和熒光原位雜交（FISH）檢測依賴于有創的活檢組織，且由于胃癌顯著的腫瘤內異質性，單一活檢部位往往難以全面反映腫瘤整體的HER2表達全貌，導致潛在的假陰性或評估偏差。因此，如何利用非侵入性的影像學手段，從整體代謝層面全面評估腫瘤生物學特征，并識別出能從抗HER2治療中獲益的目標人群，已成為實現胃癌精準診療亟待突破的關鍵瓶頸。

一篇發表在

Frontiers in Oncology

研究設計

本研究是一項回顧性單中心研究，旨在系統性地評估胃癌患者在術前接受18F-FDG PET/CT檢查后，其關鍵代謝參數在無創預測HER2表達狀態中的臨床價值。研究納入了來自廣西醫科大學附屬腫瘤醫院的胃癌患者樣本，依據IHC和FISH檢測結果將其嚴格劃分為HER2陽性組和HER2陰性組。該研究的核心方法是采用標準化閾值（40%SUVmax）分割算法，對患者PET/CT圖像中的SUVmax、代謝腫瘤體積（MTV）及病灶糖酵解總量（TLG）進行精確提取與定量分析。研究的核心在于通過對比不同代謝參數在不同組織學亞型（如胃腺癌）及Lauren分型中的分布差異，結合ROC曲線與多因素Logistic回歸模型，構建最佳的診斷截斷值以闡明腫瘤代謝負荷與HER2蛋白表達水平之間的潛在關聯。研究的核心發現是基于MTV和TLG的低代謝負荷特征展現出優異的預測效能，提示其作為一種有效的無創影像學生物標志物，能幫助臨床識別HER2陽性表型，從而有力地指導胃癌患者的預后評估及個體化靶向治療決策。

研究結果

該研究首先評估了胃癌患者術前18F-FDG PET/CT代謝參數對HER2表達狀態的預測有效性。通過對代謝參數與臨床病理特征進行對比分析，結果顯示，盡管傳統的SUVmax以及血清腫瘤標志物（如CEA、CA199）在HER2陽性與陰性組間無顯著差異，但HER2陽性組患者的MTV和TLG顯著低于HER2陰性組。這表明，相較于反映單點代謝強度的SUVmax，反映整體代謝負荷的體積參數MTV和TLG是預測HER2狀態的更具潛力的生物標志物。

圖1 所有胃癌患者中PET/CT代謝參數與HER2表達的相關性

在預測效能與診斷閾值分析方面，研究利用ROC曲線分析顯示，MTV和TLG均展現出優異的預測性能。最佳截斷值分析表明，MTV為20.3cm3，TLG為72.3g，在此閾值下預測HER2陽性的準確率分別達到了90.2%和89.0%。進一步的分層分析證實，MTV≤20.3cm3的患者組HER2陽性率高達45.8%，而MTV>20.3cm3的患者組陽性率為0%，顯著區分了不同HER2狀態的亞群。

圖2 通過ROC曲線評估PET/CT代謝參數在確定HER2表達中的效能

多因素回歸與亞組關聯分析進一步揭示了代謝參數在特定病理類型中的獨立預測價值：在胃腺癌及Lauren分型（彌漫型、腸型、混合型）的所有亞組中，MTV始終與HER2陽性表達呈顯著負相關。相反，TLG在多變量模型中未顯示出跨亞組的一致性預測能力。這提示HER2陽性腫瘤可能具有獨特的“低體積、高侵襲”生物學特性，即通過特定的代謝重編程維持較低的整體代謝體積，從而區別于HER2陰性腫瘤廣泛的體積擴張模式，為臨床通過影像學特征輔助判斷分子分型提供了依據。

表1 采用多變量回歸分析評估MTV和TLG對不同胃癌組織病理學亞型和分類中HER2表達狀態的獨立預測價值

總結

本研究通過對確診胃癌患者隊列進行18F-FDG PET/CT代謝參數的回顧性分析，有效評估了MTV和病灶TLG在無創預測HER2表達狀態中的重大價值。研究清晰地揭示了低水平的MTV和TLG可以作為胃癌患者HER2陽性狀態的潛在影像學生物標志物。更重要的是，該研究通過不同病理亞組的關聯分析證實了腫瘤代謝負荷與HER2表達間的顯著負相關特性。這一表型闡釋能超越SUVmax檢測，以更高的洞察力揭示HER2驅動型腫瘤雖具侵襲性但表現為“低代謝體積”的獨特生物學行為。這為開展針對胃癌的無創分子分型或補充診斷策略提供了強有力的影像學依據，并允許在活檢困難或存在異質性時對HER2狀態進行潛在評估。盡管本研究是一項單中心回顧性結果的報道，但其采用的體積參數分析具有重要價值。隨著對影像-病理-基因特征理解的加深，這種基于功能影像的分子分型預測有望被納入未來的胃癌臨床實踐，以更精準地指導患者的個體化靶向治療。

參考文獻：

1. Bray F, Laversanne M, Sung H, et al. Global cancer statistics 2022: GLOBOCAN estimates of incidence and mortality worldwide for 36 cancers in 185 countries[J]. CA Cancer J Clin. 2024;74:229–63.

2. Bang Y-J, Van Cutsem E, Feyereislova A, et al. Trastuzumab in combination with chemotherapy versus chemotherapy alone for treatment of HER2-positive advanced gastric or gastro-oesophageal junction cancer (ToGA): a phase 3, open-label, randomised controlled trial[J]. Lancet. 2010;376:687–97.

3. Zhang S, Mo S, Wei L, et al. Predictive significance of 18F-FDG PET/CT metabolic parameters for the expression level of HER2 in gastric cancer[J]. Front Oncol. 2025;15:1580166.

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