2026年10月1日至3日，国际妇科肿瘤学会（IGCS）全球年会如期召开。本届大会，复旦大学附属肿瘤医院吴小华教授团队共有6项研究入选，覆盖一项Rapid Oral快速口头报告、一项Poster Discussion壁报讨论和四项E-Poster电子壁报。
编者按：2026年10月1日至3日，国际妇科肿瘤学会（IGCS）全球年会如期召开。本届大会，复旦大学附属肿瘤医院吴小华教授团队共有6项研究入选，覆盖一项Rapid Oral快速口头报告、一项Poster Discussion壁报讨论和四项E-Poster电子壁报。
与单一方向的团队不同，吴小华教授此次亮相的研究呈现出清晰的“一体两翼”布局：一翼是新药研发——牵头国产抗Nectin-4 ADC SYS6002的首次人体研究（First-in-Human），并已推进至Ⅲ期；一翼是人工智能与数字病理——四项研究分别从血浆游离RNA（cfRNA）、腹水细胞学、免疫组化病理、多智能体MDT四个维度，构建卵巢癌与宫颈癌的智能诊断与决策体系；底座是真实世界临床实践——面向中国HER2表达卵巢癌诊疗现状的全国横断面调查。以下为六项研究摘要全文中文翻译
一、Rapid Oral：SYS6002在经治晚期宫颈癌中的首次人体研究
编号：RO009（#584）
研究背景
SYS6002是一款新型抗Nectin-4抗体偶联药物（ADC），采用第三代位点特异性微生物转谷氨酰胺酶偶联技术。本研究报告一项SYS6002多中心Ⅰ期研究中的宫颈癌（CC）队列结果，该研究旨在评估SYS6002在晚期实体瘤中的安全性、最大耐受剂量、Ⅱ期推荐剂量（RP2D）、免疫原性及初步疗效。
研究方法
入组患者为Nectin-4阳性、经标准治疗失败的晚期宫颈癌（aCC）。研究包括剂量爬坡（0.2~4.5 mg/kg Q3W；2.4~2.7 mg/kg Q2W）、药代动力学（2.7和3.6 mg/kg Q3W；2.4 mg/kg Q2W）以及队列扩展（3.6 mg/kg Q3W；2.4 mg/kg Q2W）三部分。主要终点为安全性和RP2D。
研究结果
截至2025年12月19日，共91例宫颈癌患者（中位年龄53.0岁，范围29~80岁；92.3%伴远处转移；33.0%既往接受≥3线治疗）接受至少一剂SYS6002治疗。所有患者既往均接受过化疗。晚期宫颈癌患者的RP2D确定为2.4 mg/kg Q2W。中位随访11.1个月（IQR 7.2~15.0），未发生治疗相关死亡。仅1例（1.1%）因治疗相关不良事件（TRAE；2级间质性肺病）停药。最常见的治疗相关不良反应以及其他与Nectin-4靶向ADC相关的已知不良反应总结于表1。未报告Stevens-Johnson综合征或中毒性表皮坏死松解症。
可评估疗效患者的疗效结果详见表2。总生存数据尚未成熟。
结论
SYS6002在晚期宫颈癌中显示出可耐受的安全性和良好的疗效。Ⅲ期临床试验正在进行中（NCT07230626）。
二、Poster Discussion：基于cfRNA分子特征的卵巢癌诊断与化疗耐药预测模型
编号：PPD063（#742）
研究背景
卵巢癌（OVCA）是一种常见且具有高度侵袭性的妇科恶性肿瘤。由于症状不特异，诊断常被延误，导致患者在晚期才得以确诊。约30%的患者会发展为铂耐药，进而导致疾病复发和进展。目前，尚缺乏基于血浆游离RNA（cfRNA）谱的诊断或化疗耐药预测模型。
研究方法
研究招募了304例受试者，对其血浆样本进行cfRNA测序。经过质量控制后，172例卵巢癌患者和70例健康对照者被分入训练集，另44例卵巢癌患者和18例对照者分入测试集。研究开发了一种基于DenseNet的深度学习模型来分析cfRNA特征。
研究结果
该模型能够区分卵巢癌患者与健康对照，训练集AUC为0.9997，测试集AUC为0.9747（95%CI：0.9437~0.9963）。在预测化疗耐药方面，训练集和测试集的AUC分别为0.9442和0.8421（95%CI：0.7504~0.9147），均优于传统模型。可解释性分析结合生物信息学锁定了若干cfRNA特征，如FLOT1、IFITM3和IFITM2，作为卵巢癌诊断的潜在生物标志物。
结论
这一基于血浆cfRNA的深度学习模型可识别卵巢癌患者并预测化疗耐药，为早期诊断和治疗分层提供了一种非侵入性工具。
三、E-Poster：OVCAP——治疗前腹水细胞学深度学习预测卵巢癌铂耐药风险分层
编号：EPV002（#97）
研究背景
铂耐药是晚期上皮性卵巢癌不良预后的主要决定因素，但在治疗开始前即可使用的可靠预测标志物仍然稀缺。腹水在诊断过程中常被获取，可直接反映腹膜肿瘤微环境，但其细胞形态学信息尚未被系统地用于治疗反应预测。
研究方法
我们提出了OVCAP，这是一个多尺度深度学习框架，通过分析治疗前腹水细胞学全切片影像来评估铂耐药风险。研究纳入438例FIGO ⅢB–Ⅳ期上皮性卵巢癌患者。模型性能在1个内部队列和2个独立外部验证队列中进行评估。通过注意力引导的细胞病理复核识别高风险形态模式，并整合单细胞RNA测序分析来刻画潜在生物学特征。
研究结果
OVCAP在内部队列和两个独立外部验证队列中的ROC-AUC分别为0.894、0.863和0.828，优于KELIM评分（AUC 0.619）。注意力引导的细胞病理复核在耐药疾病中识别出反复出现的高风险形态模式：上皮细胞胞质空泡化，以及伴免疫细胞和间皮细胞的富相互作用恶性细胞团。整合单细胞分析将这些表型与膜重塑、脂质重编程、低氧相关应激信号以及强化的黏附和免疫调控网络联系起来。
结论
这些发现支持将治疗前腹水细胞学作为一种临床可及的基质，用于一线铂类治疗前的早期风险分层。
四、E-Poster：CIPHER——整合免疫组化的病理模型多任务预测早期宫颈鳞癌生存
编号：EPV005（#763）
研究背景
早期宫颈鳞癌（CSCC），尤其是FIGOⅠ~ⅡA期可手术病例，仍然难以分层，因为传统的Peters和Sedlis标准无法捕捉肿瘤异质性。
研究方法
研究开发了CIPHER（Cervical Immunohistochemistry–Pathology Enhanced Risk），这是一种整合组织病理和免疫组化（IHC）表征的深度学习模型，用于个体化生存预测。CIPHER直接从H&E切片推断12个IHC标志物，并在多任务框架下联合建模总生存和无进展生存。采用联合bulk RNA-seq、空间转录组学和单细胞测序的多组学分析，刻画与CIPHER定义的风险相关的生物学特征。
研究结果
CIPHER在四个独立队列中均获得稳健的预后区分度（C-index分别为0.853[FUSCC]、0.743[TCGA]、0.749[Uganda]），并在泰州队列中实现显著的生存分离（log-rank p=0.00059）。模型准确预测了IHC标志物表达（AUC范围0.701~0.930，以PR最高）。多组学整合分析显示，CIPHER定义的高危肿瘤表现出上皮－间质转化（EMT）进展以及定位于肿瘤－基质界面的免疫抑制。通过空间定位和病理热图，我们发现一簇MMP11+癌相关成纤维细胞（CAF）在这些界面富集，并与不良预后相关。
结论
CIPHER提供了一个可解释、可泛化的框架，将数字病理与肿瘤生物学相桥接，为早期宫颈鳞癌提供超越传统临床病理系统的定量精准度。
五、E-Poster：OMGS——多智能体AI系统实现卵巢肿瘤全病程MDT式决策支持
编号：EPV010
研究背景
卵巢肿瘤管理越来越依赖多学科肿瘤会诊（MDT）讨论，以应对治疗复杂性和疾病异质性。然而，全球大多数患者无法及时获得专家共识，尤其是在MDT资源稀缺或不可获得的资源受限中心。
研究方法
在此研究提出OMGs（Ovarian tumour Multidisciplinary intelligent aGent System，卵巢肿瘤多学科智能体系统），这是一个多智能体AI框架，领域特定智能体通过协同讨论整合多学科证据，并生成带明确理由的MDT式推荐。
研究结果
为系统评估MDT推荐质量，研究开发了SPEAR（安全性Safety、个体化Personalization、证据Evidence、可执行性Actionability、稳健性Robustness），并在覆盖全病程的多种临床场景中验证OMGs。在多中心再评价中，OMGs达到与专家MDT共识相当的性能（4.45±0.30 vs. 4.53±0.23），其中证据维度评分更高（4.57 vs. 3.92）。在前瞻性多中心评估（100例患者）中，OMGs与常规MDT决策高度一致。关键的是，在配对的人-AI研究中，OMGs最显著地提升了临床医生推荐中的“证据”和“稳健性”维度——这正是多学科专家不可及时最容易被削弱的两个维度。
结论
这些发现提示，多智能体协商系统可达到与专家MDT共识相当的性能，在资源有限场景下具有扩大专科肿瘤诊疗可及性的潜力。
六、E-Poster：中国HER2表达卵巢癌临床实践：横断面调查
编号：EPV244（#524）
研究背景
HER2靶向ADC在HER2表达的实体瘤中已显示出显著疗效。近期，德曲妥珠单抗泛瘤种适应症获批，用于不可切除或转移性HER2阳性肿瘤，包括卵巢癌。HER2已成为指导新型HER2靶向治疗的生物标志物。因此，我们开展本研究，调查中国卵巢癌中HER2检测现状以及临床医生对HER2-ADC治疗的认知。
研究方法
本横断面研究于2025年12月31日至2026年1月31日期间，面向中国妇科肿瘤医生和病理科医生发放在线问卷。临床医生问卷评估HER2检测实践与认知、晚期卵巢癌管理以及HER2-ADC治疗经验；病理医生问卷包括HER2检测认知和实验室工作流程。
研究结果
共纳入97例临床医生和20例病理医生。其中，53%的临床医生和45%的病理医生表示知晓NCCN指南推荐对复发性卵巢癌行HER2检测。65%的临床医生报告所在医院已将HER2检测纳入卵巢癌常规IHC套餐（图1）。对于铂敏感复发性卵巢癌（PSOC），79%的临床医生推荐HER2-ADC治疗，其中48%推荐用于既往接受过两轮铂类治疗后的HER2表达肿瘤患者。在铂耐药复发性卵巢癌（PROC）中，90%的临床医生倾向HER2-ADC治疗，其中56%用于HER2表达肿瘤且既往治疗失败者（图2）。85%的临床医生有HER2-ADC使用经验，其中16%为丰富经验（>100例），36%为中等经验。
结论
本研究提示，HER2检测在中国卵巢癌中正在逐步落地，但标准化程度仍不理想。此外，HER2-ADC在复发性卵巢癌中获得了令人鼓舞的临床接受度，凸显其良好的治疗潜力。
小结：一条清晰的研究主线
通观6项研究，吴小华教授团队在本届IGCS上展示的并非零散的“论文集”，而是一条完整的临床转化链条：
1.靶点与药物：SYS6002（Nectin-4 ADC）First-in-Human→Ⅲ期；
2.精准分层：cfRNA诊断+耐药预测、腹水细胞学OVCAP、病理CIPHER，分别从液体活检、细胞病理、组织病理三个维度实现无创/微创预后分层；
3.决策落地：OMGS多智能体MDT把前述模型整合进临床决策流程；
4.真实世界反馈：HER2卵巢癌全国调查揭示中国临床实践与指南之间的差距，反向指导未来研究设计。
这一“新药研发+AI辅助+真实世界”三轮驱动的格局，也代表了中国顶级妇科肿瘤中心在国际舞台上的新角色——不再只是国际多中心研究的入组方，而是正在以原研药、原创模型和中国数据定义临床实践。