2025年美国临床肿瘤学会（ASCO）年会于当地时间5月30日-6月3日在美国芝加哥召开。作为肿瘤学领域的国际盛会，ASCO年会每年都吸引着来自世界各地的顶尖学者、临床专家与科研团队，共同分享最新研究成果、探讨创新疗法、展望未来趋势。
Claudin 18.2（CLDN18.2）是一种紧密连接蛋白，在约40%的
Abstract 4047—基于人工智能预测Claudin 18.2表达及免疫表型以指导胃癌患者治疗决策
研究背景
随着免疫检查点抑制剂（ICI）和靶向药物在GC治疗中的应用日益增多，评估预测生物标志物以指导一线治疗的复杂性也随之增加。CLDN18.2是
研究方法
研究开发了一种人工智能（AI）模型，基于459例GC患者的H&E切片预测 CLDN18.2 表达（推导队列）。CLDN18.2阳性定义为≥75% 的肿瘤细胞中呈现中至强表达。该AI模型采用基于视觉Transformer（Vision Transformer）的架构和多实例学习框架，并通过五折交叉验证进行训练。模型性能在两个独立队列中验证：接受一线 ICI 联合化疗（ICI-Chemo）或单纯化疗（Chemo-only）的381例患者内部队列，以及100例不同种族背景的外部队列。免疫表型（IP）通过AI驱动的全切片图像分析器评估，以进一步分层患者预后。
研究结果
推导队列中，CLDN18.2阳性率为43.4%，模型的受试者工作特征曲线下面积（AUROC）为 0.752，敏感性和特异性分别为0.804和0.604。
内部验证队列中，CLDN18.2阳性率为37.3%，AUROC为0.751，敏感性和特异性分别为0.789和0.623。
外部验证队列中，CLDN18.2阳性率为26.0%，AUROC为0.746，敏感性和特异性分别为0.846和0.676。
表1. 模型性能
在内部验证队列中，患者根据预测的CLDN18.2状态和IP状态进行亚组分层，其中预测为CLDN18.2阴性且IP为炎症型的亚组，与单纯化疗组相比，从 ICI-Chemo治疗中获得的获益最为显著。
表2. 亚组疗效分析
研究结论
该AI模型可从H&E切片中可靠预测CLDN18.2表达，且性能稳定。通过AI预测的 CLDN18.2表达和IP分层的亚组间生存结局差异，提示其在指导GC患者一线治疗决策中的潜在价值。
Abstract 4054—胃癌及胃食管交界癌中 CLDN18.2 的时空表达
研究背景
近期研究显示，CLDN18.2靶向治疗在CLDN18.2阳性的GC/GEJC患者中展现出良好疗效。本研究旨在探讨CLDN18.2在GC中的时空表达一致性，并全面概述其表达模式。
研究方法
通过验证的半定量分析方法，量化细胞膜染色强度，评估原发性GC肿瘤（活检/手术标本）及相应腹膜转移灶（PM）中 CLDN18.2 的表达。CLDN18.2阳性定义为染色强度（2+）和（3+）的肿瘤细胞占比≥75%。采用Kappa检验评估不同样本类型中 CLDN18.2表达的一致性，McNemar检验比较配对样本的阳性率。
研究结果
2023年2月至2024年4月，四川大学华西医院胃癌中心纳入536例患者，队列包括399例原位活检标本、240例根治性胃切除标本和27例腹膜活检标本。其中，109 例患者同时有活检和手术标本，26例接受了术前新辅助治疗。在399例原位活检标本中，131例（32.8%）CLDN18.2阳性；240例手术标本中，167例（27.9%）阳性；27例腹膜活检标本中，10例（37.0%）阳性，与原发灶阳性率无显著差异（χ²=2.128，P=0.345）。
109例配对活检与术后病理标本中，CLDN18.2表达一致性为80.7%（88/109，Kappa=0.562）；27例腹膜转移患者中一致性为77.8%（21/27，Kappa=0.503）；26例化疗后手术患者中，化疗前后阳性一致性为80.8%（21/26，Kappa=0.524），均显示中等一致性。
CLDN18.2表达与性别（P=0.002）、组织学亚型（P=0.003）、肿瘤部位（P=0.007）、组织学分级（P=0.035）及EB病毒（EBV）状态（P=0.006）显著相关，在女性、印戒细胞癌、非胃食管交界部肿瘤、低分化肿瘤及EBV阳性患者中表达率更高。
研究结论
CLDN18.2 在原发性GC及腹膜转移灶中广泛存在，活检与手术标本、原发与转移组织间的表达具有中等一致性，新辅助治疗前后一致性较强。其表达与临床及分子特征相关。本研究全面分析了CLDN18.2的表达模式，为CLDN18.2靶向治疗的患者筛选提供了更充分的依据。
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