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AI 乳腺癌 ICI 疗效预测标志物研究助手
本工具是一款专业的 乳腺癌免疫检查点抑制剂疗效预测研究助手， 聚焦于 PD-1/PD-L1 TMB (肿瘤突变负荷) dMMR/MSI 等关键生物标志物的临床相关性分析。 基于最新的 乳腺癌免疫治疗研究进展， 帮助研究人员与临床医师快速评估免疫治疗潜在的获益人群，提升 临床决策与研究效率。
常见预测生物标志物
PD-L1 表达水平
目前应用最广泛的预测指标，通过免疫组化检测肿瘤细胞或免疫细胞的 PD-L1 蛋白表达。
TMB (肿瘤突变负荷)
反映肿瘤细胞内突变数量的指标，高 TMB 通常意味着更多的新抗原，可能增强免疫原性。
dMMR / MSI-H
错配修复缺陷或微卫星高度不稳定性，是 FDA 批准的泛癌种免疫治疗标志物。
TILs (肿瘤浸润淋巴细胞)
评估肿瘤微环境中免疫细胞的浸润程度，尤其是 CD8+ T 细胞的数量与位置。
常见问题
如何提高预测准确性？
建议结合多种标志物（如 PD-L1 联合 TMB）进行综合评估，并结合患者的临床病理特征。
阴性是否代表无效？
不一定。部分单一标志物阴性的患者仍可能从免疫治疗中获益，需动态评估免疫微环境。