近日，一项关于转移性乳腺癌精准预后评估的重要发明专利，已进入成果转化实施阶段。根据南通大学附属医院于2026年1月3日发布的官方公示，该院作为专利的唯一申请人（专利权人），拟将其名下发明专利“一种免疫相关基因的转移性乳腺癌患者预后模型及其构建方法和应用”，以普通实施许可的方式，授予产业方进行应用开发。此次许可的拟交易价格为人民币5万元。
该专利由南通大学附属医院王庆庆;朱蕙霞;王崇宇;许李俊;杨沁怡;谢陈喻研发，核心是构建一个基于免疫相关基因的转移性乳腺癌（MBC）预后预测模型。其主要创新在于：研究视角上，首创性地聚焦于“原发灶与转移灶的免疫微环境差异”，直指MBC高致命性核心；技术方法上，通过整合多组公共数据库，筛选出CD28与CFB两个关键基因并构建定量风险模型；临床转化上，进一步开发了整合基因风险与临床指标的列线图，为开发诊断产品奠定了工具基础。
该专利针对转移性乳腺癌（MBC）诊疗领域两个严峻且紧迫的现实痛点所提出的直接解决方案。
首先，在临床层面，存在着预后预测精准化的巨大需求。 乳腺癌是全球女性发病首位的恶性肿瘤，其中远处转移是导致患者死亡的主要原因。尽管靶向、免疫等治疗手段不断进步，但MBC患者的预后依然极不乐观。更为棘手的是，不同MBC患者的生存结局存在巨大差异。因此，临床实践迫切需要一个能够超越传统病理分期、实现个体化精准预测的工具，以帮助医生区分高危与低危患者，从而制定更合理、更具针对性的治疗策略。
其次，在科研层面，存在一个关键的知识与应用空白。 科学界虽已认识到肿瘤免疫微环境在癌症转移中的核心作用，但既往研究大多集中于原发肿瘤。对于“乳腺癌原发灶与转移灶之间免疫特性的具体差异”，以及如何利用这种差异来构建预后模型，系统性研究甚少。这使得现有的许多预后模型缺乏对“转移”这一致命环节的特异性考量。
该专利正是直面上述两大挑战：旨在开发一个基于“原发-转移”免疫微环境差异的、全新的MBC预后预测模型，以填补从前沿科学认知到临床实用工具之间的转化空白。
该专利构建了一个从科学假说验证到临床工具开发的完整、严谨的技术闭环。其核心创新点具体体现在三个递进的层面：
1. 研究范式的创新：锁定“转移特异性”靶点区别于传统研究，该专利将建模的生物学起点精准设定在乳腺癌原发灶与转移灶之间的免疫微环境差异上。通过系统比对两个独立数据集（GSE102818， GSE43837）中配对样本的基因表达，首先筛选出在转移过程中稳定发生变化的免疫相关差异基因（DEIRGs）。这一设计确保了模型构建的基石是与转移行为直接相关的特异性生物学信号，而非普适的肿瘤表达谱。
2. 技术路径的创新：实现“干湿实验”结合的稳健建模专利采用了一套可复现的计算生物学路径：
多源数据驱动：创新性地串联使用四个公共数据集，分工明确：两个用于发现差异靶点，一个（GSE124648）用于内部训练与验证，另一个（TCGA-BRCA）用于最终外部独立验证，形成了严谨的证据链。
多层次分析筛选：在模型构建阶段，对候选基因进行了单因素Cox回归初筛、蛋白质互作（PPI）网络功能聚焦、多因素Cox回归最终建模的三步分析。特别是引入PPI网络分析，增强了筛选结果的生物学合理性。
产出具体模型：最终得到一个由CD28和CFB两个基因构成的简明预后模型，并给出定量计算公式：风险评分 = (-0.3047975 × CD28表达量) + (-0.1628303 × CFB表达量)。模型在内部与外部验证中均显示出稳定的预测效能（如内部验证1年、3年、5年OS的AUC分别达0.73, 0.75, 0.68）。
3. 转化应用的创新：打造“即用型”临床决策工具专利的创新并未止步于算法模型，其最具应用价值的产出是构建了临床预后列线图（Nomogram）。该工具将基因组学风险评分与临床常规指标——孕激素受体（PR）状态和内脏转移状态——进行整合。临床医生可根据患者这三项指标，通过图形化的工具直接计算出个体化的1年、3年及5年生存概率，使得复杂的生物信息学分析结果得以转化为直观的临床决策参考。此外，专利权利要求已明确覆盖了以CD28和CFB作为标志物的检测试剂盒，为后续的产品化与商业化铺平了道路。
综上，该专利的核心创新在于，它成功地将一个前沿的生物学视角（转移灶免疫微环境特异性），通过一套严谨的数据科学方法，转化为一个拥有明确知识产权保护、并可直接服务于临床实践的“产品原型”，完成了从科研到应用的关键一跃。
乳腺癌的精准防控始于早期筛查，这是一个技术快速演进、策略日趋精准的领域。当前筛查已形成以影像学为核心、并逐步整合风险分层与人工智能辅助的体系。
主流筛查方法各具特点，其中乳腺X线摄影（钼靶） 是唯一被证实能降低乳腺癌死亡率的检查，是各国普遍采用的筛查基石。为克服传统二维钼靶对致密型乳腺灵敏度下降的局限，三维断层钼靶技术应运而生，能显著减少组织重叠导致的漏诊与误诊。对于致密型乳腺女性，联合乳腺超声检查已成为重要的补充策略，能额外提高癌症检出率。对于携带BRCA基因突变等高风险人群，乳腺磁共振成像则因其极高的敏感性而被推荐。
筛查策略正变得更加精细化。最新的《中国致密型乳腺女性乳腺癌筛查专家共识（2025年版）》特别强调，需针对中国女性致密乳腺比例高的特点，进行风险分层并制定个体化的联合筛查方案。与此同时，人工智能技术正深刻改变筛查格局。一项发表于《自然·医学》、覆盖超46万人的德国真实世界研究显示，AI辅助阅片能将乳腺癌检出率显著提升17.6%，同时并未增加不必要的召回，展现了巨大的应用潜力。
综上，现代乳腺癌筛查呈现出从普筛向风险分层、从单一影像向多模态联合、从人工判读到人机协同的发展趋势。本专利所聚焦的预后预测模型，其价值在于对已确诊的转移性乳腺癌患者进行精准的风险分级，这与旨在“早发现”的筛查阶段相辅相成，共同构成了乳腺癌全流程精准管理的关键环节。
渝公网安备 50011202502165号
