乳腺癌治疗副作用预测性检测偏好与患病率研究：提升生活质量与治疗依从性的新视角

《Supportive Care in Cancer》：Prevalence and predictive testing preferences for breast cancer treatment side effects

　　本研究针对乳腺癌治疗副作用严重影响患者生活质量与治疗依从性的临床难题，通过横断面调查分析UHCMC（N=586）和PSCI（N=562）两大队列，系统评估了关节肌肉疼痛（JMSP）、潮热、周围神经病变（TIPN/CIPN）和淋巴水肿的患病率及其与BMI、种族等因素的关联。研究发现超过半数患者经历JMSP（53.2%-60.2%），且多数患者（71.3%-81.6%）支持采用生物标志物预测副作用风险。该研究为通过精准医疗手段优化乳腺癌治疗策略提供了重要循证依据。

　　

随着乳腺癌诊疗技术的进步，全球超过400万女性带着乳腺癌诊断生活，5年总生存率显著提升。然而生存率提高的背后，患者却面临治疗相关副作用的严峻挑战。内分泌治疗（ET）引发的关节肌肉疼痛（JMSP）发生率达20%-74%，潮热发生率高达78%，化疗导致的紫杉烷诱导周围神经病变（TIPN）发生率为11%-83%，淋巴水肿等并发症更是长期影响患者生活质量。这些副作用不仅降低治疗依从性（约三分之一患者因JMSP变更治疗方案），更存在明显的种族差异——黑人女性潮热风险是白人女性的5.3倍，淋巴水肿风险增加2.8倍。如何通过精准预测提前干预副作用，成为改善乳腺癌患者生存质量的关键科学问题。

为系统评估副作用负担与患者检测偏好，研究团队采用多中心横断面调查设计，分别收集2007-2013年UHCMC队列和2024年PSCI队列数据。通过经伦理审查的问卷调查（UHCMC为纸质版，PSCI通过REDCap?电子平台），采集患者人口学特征、治疗方案（内分泌治疗、化疗类型）、副作用体验（JMSP、潮热、神经病变、淋巴水肿）及对生物标志物预测检测的接受度。统计分析采用描述性统计、卡方检验、Mann-Whitney U检验和逻辑回归（校正年龄、BMI因素），重点探讨副作用患病率的种族差异及预测性检测偏好。

副作用患病率与影响因素

UHCMC队列中53.2%的ET使用者出现JMSP，PSCI队列升至60.2%，其中30.4%患者因此调整治疗。JMSP与较高BMI显著相关（p<0.001），但无种族差异。潮热患病率分别为60.6%（UHCMC）和56.4%（PSCI），年轻患者（p<0.001）和黑人女性（OR=5.326）风险显著升高。化疗相关神经病变在两大队列中分别达66.2%和58%，较高BMI增加TIPN风险（p=0.014）。淋巴水肿总体患病率22.2%-24.6%，与化疗史（p<0.001）、高BMI（p=0.005）和黑人种族（OR=2.792）密切关联。

副作用对生活质量的影响

如图所示，所有副作用均显著降低患者生活质量。JMSP和潮热分别有30%和10%以上患者报告生活质量受到"较大影响"，神经病变和淋巴水肿对日常功能的损害尤为突出。

预测性检测偏好与种族差异

71.3%的ET使用者支持采用血液检测预测JMSP风险，潮热预测检测支持率为65.5%。经历副作用的患者检测意愿更高（JMSP组76.5% vs 无疼痛组，p=0.012）。尽管黑人女性对非基因检测的总体接受度较低（趋势p=0.06），但基因检测的担忧因素（隐私、家族影响、保险歧视）无种族差异。PSCI队列中，81.6%的化疗患者支持神经病变预测检测，74.7%患者认可基于医疗记录的预测模型，仅4%对加入DNA数据表示担忧。

本研究通过两大独立队列证实乳腺癌治疗副作用存在显著种族差异，且患者对预测性生物标志物检测呈现高度接受度。较高BMI作为JMSP、TIPN和淋巴水肿的共同风险因素，提示体重管理在副作用防控中的重要性。尽管精准预测副作用的临床工具尚待开发（如CYP2D6与他莫昔芬的CPIC指南未覆盖芳香化酶抑制剂），患者需求已为精准医疗在支持性护理中的应用指明方向。未来研究需整合社会决定因素（SDoH）与生物标志物数据，通过前瞻性设计推动个体化副作用管理策略，最终缩小乳腺癌护理中的种族差异缺口。