2026 BOC | 卵巢癌多药耐药ORR突破40%！李力教授谈后线治疗两大新希望

李力教授：近年来，妇科肿瘤领域取得了显著进展，这得益于众多研究者的持续努力。以氟唑帕利为例，其最新公布的Ⅲ期临床试验结果亮眼，相关论文发表于高水平学术期刊。尤其值得关注的是，对于HRD阴性表达的患者，PARP抑制剂与血管抑制剂的联合应用可显著提升疗效。既往研究已明确，BRCA突变患者对PARP抑制剂应答最佳，HRD阳性患者亦有一定获益，但HRD阴性患者约占卵巢癌总体的50%，治疗尤为困难。

PARP抑制剂的应用已改变了卵巢癌的治疗格局。既往卵巢癌以手术联合化疗为主，约70%的患者在两年内复发。PARP抑制剂的引入显著延长了患者的无复发生存期。目前，国内可用的PARP抑制剂包括进口的尼拉帕利和奥拉帕利，以及国产的氟唑帕利和塞纳帕利。研究证实，国产药物疗效不逊于进口产品，尤其在氟唑帕利联合血管抑制剂治疗HRD阴性患者中，疗效提升显著，客观缓解率数据表现优异，且已获得无进展生存期和总生存期的支持性证据。

多药耐药仍是卵巢癌治疗中最棘手的部分。当前，多项基础研究成果已逐步向临床转化。例如，国产叶酸受体α/β靶向药物的应用，以及血管抑制剂的使用，已在多药耐药患者中显示出疗效提升。此外，基因指导下的化疗策略，以及德曲妥珠单抗等药物在HER2表达阳性患者中的应用，也为耐药患者提供了更多治疗选择。

总体而言，通过上述综合策略，多药耐药患者的客观缓解率已可在原有基础上提高至40%以上，疗效显著改善。然而，目前这些获益主要体现于客观缓解率（ORR），尚未转化为无进展生存期或总生存期的明确延长。未来仍需进一步探索，以期最终攻克多药耐药这一临床难题。

李力教授：卵巢癌治疗中，多药耐药是最为棘手的难题，长期以来未得到有效解决。在今年的ASCO会议上，有两项研究值得关注。其一为国产大分子血管抑制剂，初步结果显示，该药可将多药耐药患者的客观缓解率提升至30%以上，对于耐药人群而言已是显著进步。其二为叶酸受体α/β靶向治疗，该方向历经多年探索，始终未能取得突破。当前数据显示，在叶酸受体α表达阳性的患者中，ORR可达40%以上，较以往有了大幅提升，为多药耐药问题的解决带来了新的希望。

然而，多药耐药患者的治疗依然面临较大挑战。其根本原因在于肿瘤存在广泛的异质性，涵盖组织学、细胞学及代谢组学等多个层面。尽管ORR数据已提升至40%以上，但这一改善主要体现在缓解率层面，尚未观察到无进展生存期（PFS）或总生存期（OS）的显著延长。因此，我们仍需持续努力，进一步探索更有效的治疗策略，以期最终攻克多药耐药这一临床难题。

李力教授：作为CSCO妇科肿瘤专委会主任委员，我认为当前的核心任务可概括为推进“四化”建设，即规范化、个体化、全程管理化和同质化。

规范化是首要前提，尤其对基层医院而言，治疗必须遵循标准。个体化则强调在循证医学证据指导下针对具体患者进行差异化管理，而非随意处理。全程管理化要求为每位患者设计覆盖初次治疗到后续随访的完整路径，如同工程建设需有设计图纸，而非零散堆砌。同时，我们特别强调避免随意化治疗。

基于上述理念，指南巡讲的目的不仅在于学术交流，更在于让基层医生真正读懂、会用指南。指南的受众不应仅限于专家，而应辐射到一线临床实践者。为此，去年至今年，专委会重点组织了“红色路线”基层巡讲，先后前往延安、瑞金、百色、井冈山、遵义等地，既赓续红色精神，也切实支持这些地区医疗发展。今年，我们进一步将重点拓展至少数民族和欠发达地区，已赴全国最大侗族自治县三江开展巡讲，并计划前往新疆、内蒙古等地，着力提升当地医务人员诊疗能力。

值得指出的是，中国在药品可及性和手术技术上与发达国家差距不大，但同质化水平仍存在显著不足。美国妇科肿瘤五年生存率可达50%至60%，而中国报道仅为30%至40%。因此，我们最终目标是通过指南巡讲和持续教育，推动不同地区治疗水平实现同质化，让患者无论身在何处，均能获得同等质量的规范治疗。

李力教授：关于生物标志物的临床应用，其重要性在当前靶向与免疫治疗时代尤为突出。随着PARP抑制剂、免疫检查点抑制剂等新型疗法的广泛应用，这些治疗手段往往依赖于特定的分子靶点，而生物标志物正是识别适宜患者群体的关键工具，是实现精准治疗的前提，而非随意施用的依据。这也是临床指南反复强调标志物检测的核心原因。

今年ASCO大会及其他国际学术会议上，生物标志物的相关研究备受关注。然而，卵巢癌具有高度的肿瘤异质性，使得标志物的筛选工作面临较大挑战。这需要产业界与学术界协同开展系统性的研究，以寻求具有广泛共识的、可靠的生物标志物。

我本人长期从事标志物研究，例如在Micro RNA领域进行过大量探索，初步发现其中2至3个候选分子可能具有较好的应用前景。目前，临床实践中已积累了大量免疫组化检测数据，但许多医生对此关注不足，也缺乏深入解读的能力。针对这一现状，我们正尝试引入人工智能（AI）技术，对已有的免疫组化数据进行系统分析，以高效识别潜在的、对卵巢癌预后及疗效预测具有重要价值的标志物组合。后续仍需通过设计严谨的临床研究对AI筛选出的标志物进行验证，以实现其临床转化与应用。

编辑 | 佼娇

视频 | 粘洞

审核 | 晓娟 鹏哥 李力

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