目的：肿瘤免疫编辑是适应性和先天免疫系统控制肿瘤生长和塑造肿瘤免疫原性的过程。体细胞突变而产生新抗原与肿瘤免疫原性呈正相关。肿瘤突变负荷和肿瘤免疫编辑密切相关。本研究旨在基于雌激素受体 ER，孕激素受体 PR，表皮生长因子受体 2（HER2）和增殖指数 Ki-67 预测乳腺癌患者的肿瘤突变负荷。
方法：自 2015 年 10 月至 2017 年 10 月收集 53 例乳腺癌患者，采用第二代测序技术的 453 基因 panel 测定乳腺癌组织的肿瘤突变负荷。根据肿瘤突变负荷的分布值将其 TMB 分为四组，A (0 ~ 3.33), B (3.33 ~ 5.56), C (5.56 ~ 8.89) and D (> 8.89) ，以 A 组作为对照参考。采用 Logistic 回归分析不同分子分型相关的风险值，并建立预测肿瘤突变负荷模型。根据 Kaplan-Meier  生存曲线分析不同肿瘤突变负荷的生存曲线，并采用  Cox 多因素分析影响总生存的因素。
结果：在 53  例乳腺癌患者中，采用 NGS 多基因测序的肿瘤突变负荷分布于 0/Mb  和 14.4/Mb 之间。肿瘤突变负荷在 53 例乳腺癌患者中分布如下：A 组 18 例，B 组 22 例，C 组 10 例和 D 组 3 例。 HER-2 阳性与肿瘤突变负荷高水平密切相关（OR = 34.81, 95% CI: 3.711-821.689, P = 0.0065）。与 Ki-67 低水平相比，在 Ki-67 高水平的患者中更常见较高 TMB 水平（OR = 0.217, 95% CI: 0.054 ~ 0.806, P = 0.0242）。此外，肿瘤突变负荷在 ER 阳性和 ER 阴性之间（OR = 3.133, 95% CI: 0.124 ~ 127.687, P = 0.4954），以及 PR 阳性和 PR 阴性之间无统计学差异（OR = 1.702, 95% CI: 0.162 ~ 20.335, P = 0.6492）。预测肿瘤突变负荷的模型为 TMB =-1.14xER+0.53xPR+3.55xHER-2-1.53xKi-67+CONSTANT (INTERCEPT)。 患者携带较低水平肿瘤突变负荷的无疾病生存实践更长，预后更好（83 m vs 59 m, P =0.002）。多因素分析结果显示高肿瘤突变负荷（TMB>5.56）是无疾病生存的独立影响因素。
结论：基于 ER，PR，HER2 和 Ki-67 预测乳腺癌患者的肿瘤突变负荷，可以简易地推测出肿瘤突变负荷，并推荐高肿瘤突变负荷患者可考虑应用免疫治疗。
Keywords: breast cancer, tumor mutation burden, estrogen receptor, HER-2