ESMO 2026：开幕前先读两类药

先从实际读得到的内容说起。官方交互议程让已登录的与会者打开每篇 abstract 全文，我们保存了 10 月 20–21 日能取得的部分：共 4,325 篇，包括 presentation 310 篇、poster 2,025 篇、ePoster 1,990 篇。这足以在开幕前几天就看出会议的轮廓。

这些 abstract 并不是整场会议。presentation 行事历列出 298 个 session、共 1,788 张卡片，但多数卡片没有可见的 abstract 正文；late-breaking abstract（LBA）则要到发表当天当地时间 00:05 才上线。因此这里没有计入任何 LBA 结果。对读者而言，这表示这里的每个数字都是下限、不是上限：马德里的讲台只会再往上加。

在这 4,325 篇里，以固定、不分大小写的关键字比对题名与 abstract 正文，标出 496 篇提到 ADC、同时提到 PD-1 或 PD-L1 与 VEGF，或使用双特异性抗体用语的 abstract。关键字命中只是线索，所以这 496 篇再逐篇阅读与分类，类别彼此重叠。对读者而言，以下数字描述的是开幕前议程上写了什么：它们显示这个领域把赌注押在哪里，而不是哪些赌注会赢。

在我们筛选的两类药里，ADC 的篇数远多于另一类。ADC 是一种抗体，把细胞毒性药物（payload）送到表现其靶点的细胞。有 343 篇提到 ADC；其中 202 篇的研究介入就是 ADC。

这 202 篇大多还在早期。95 篇报告临床结果，32 篇是随机试验（部分仍在收案），两者兼具的有 21 篇；其余是试验方案、真实世界回顾或实验室研究。所以 ADC 的篇数主要显示有多少开发计划正在进行，而不是已经有多少答案。

份量集中在随机试验那一端。OptiTROP-Breast01 的最终总生存分析（4639RO；263 位曾接受治疗的三阴性乳腺癌患者）显示，sacituzumab tirumotecan 组中位生存 14.7 个月，化疗组 9.9 个月（hazard ratio 0.60）；总生存是关键次要终点。我们追踪的四项与 ADC 或双特异性抗体相关的 LBA 中，有三项包含 ADC，分别在膀胱癌、胃食管癌与子宫内膜癌；结果尚未公开。

篇数一多，安全性的代价也跟着浮现。两项汇总分析描述 ADC 已知的肺部发炎风险（间质性肺病，ILD）：tambotatug pelitecan（YL201；1057P）为 723 人中 22 人（3%），risvutatug rezetecan（1068P）为 301 人中 12 人（4%），其中包括一例治疗相关死亡。两者都没有对照组，只能描述风险、不能拿来排名；对读者的意义是，每一个新的 ADC 都得把肺部监测一起带上。

PD-(L)1×VEGF 双特异性抗体是走得快的一类，不是数量大的一类。它们是单一抗体，设计成同时阻断免疫检查点（PD-1 或 PD-L1）与血管生长信号（VEGF）。要把它们分清楚，得真的逐篇读。

61 篇 abstract 同时提到 PD-(L)1 与 VEGF。其中只有 25 篇测试的是同时打两个靶点的单一分子：18 篇针对 PD-1 与 VEGF，7 篇针对 PD-L1 与 VEGF；另有 15 篇是把两种不同的药并用，那是另一个问题。对读者的提醒是：题名写「PD-1/VEGF」时，要先确认那是一个分子还是两个。

这 25 篇多半规模小、单组，只有 7 篇是随机试验。在一项一线肺癌的随机 phase II（2660P）中，PF-08634404（tivunatamig；3SBio 开发，授权 Pfizer）合并化疗与 PD-1 抗体 tislelizumab 合并化疗比较：在选定进入 phase 3 的剂量下，非鳞状组确认缓解率 75.0% 对 44.7%；跨剂量合计，grade 3 以上 VEGF 相关副作用 7.9% 对 1.4%。最大的考验还在后面：HARMONi-GI1（sponsor：Akeso）是 ivonescimab 合并化疗对 durvalumab 合并化疗、用于胆道癌的双盲 phase 3，列为 10 月 25 日 Presidential Symposium II 的 LBA8。

两类药开始交会。有三篇 abstract 把 ADC 与真正的 PD-(L)1×VEGF 双特异性抗体合并使用（999O、1777P、2910P），其中包括一项 CLDN18.2 阳性胃癌的小型随机 phase II（2910P；每组 21 人）。这些是早期安全性与活性信号，还不是答案，但它们指出下一批合并疗法试验可能从哪里来。

对患者而言，实际的问题已不是 ADC 有没有效，而是一种 ADC 失效后下一步给什么。好几篇 abstract 正面处理这个问题，而早期答案令人冷静。

一项前瞻性平台试验 SWITCH（4RO）在前一种 ADC 失效后，让 54 位 HER2 阴性乳腺癌患者改用靶点不同、但 payload 相近的 ADC。四个组别的确认缓解率分别是 0%、8.3%、0% 与 5%。每组人数都少，也不是头对头比较，所以不能据此否定这个策略，但也谈不上背书。

生物学提供了一些线索。在治疗前与疾病恶化后的配对肿瘤样本中（4449RO），曾接受 trastuzumab deruxtecan 的 14 位患者里有 8 位 HER2 蛋白下降。另一项单组研究中，Nectin-4 ADC bulumtatug fuvedotin（4640RO）用于曾接受 topoisomerase-I 类 ADC 的三阴性乳腺癌患者，60 位可评估者缓解率 30.0%。两者合起来提示：换靶点本身，可能不如弄清楚第一个 ADC 为何失效来得重要。

对安排这一周行程的读者，有三个场次值得预留，时间都是马德里时间 16:30–18:15。10 月 24 日 Presidential Symposium I 有 LBA2（VOLGA，膀胱癌）；10 月 25 日 Presidential Symposium II 有 LBA7（CLARITY-Gastric 01）与 LBA8（HARMONi-GI1）；10 月 26 日 Presidential Symposium III 有 LBA11（TroFuse-005，子宫内膜癌）。LBA 结果只在发表当天公开，在那之前，任何关于这些试验结果的说法都只是猜测。

合起来看，这份议程呈现的是两类药处在生命周期的不同阶段。ADC 正处于拥挤的中年期，有随机试验的胜利、看得见的安全性代价，以及尚未解决的序贯问题。PD-(L)1×VEGF 双特异性抗体则正迎来第一批大型随机试验。

AI 在场，但站在一旁。我们只搜索题名、不分大小写，用了八个词（含连字号与复数变体）：artificial intelligence、machine learning、deep learning、AI、large language model、LLM(s)、neural network、foundation model。结果找到 174 篇，约占我们所读的 4%，但其中只有 10 篇也在 496 篇 ADC 与双特异性抗体候选之中，而且其中 3 篇（185P、315P、161eP）是前列腺癌研究，与两类药并无直接关系；161eP 是以 AI 分析会议 abstract 主题的研究，只因正文出现「ADC」一词而列入候选。其余 7 篇中，四篇判读病理或为 biomarker 评分，例如 HER2-ultralow 或 PD-L1 染色，一篇在 ADC 试验中以影像判读肿瘤反应，两篇描述以 machine learning 设计的药物。

碰触试验设计的 AI 在别的地方：有 7 篇题名（124P、125P、128P、129P、132P、134P、193P）用 AI 起草试验方案、筛选入组条件、配对患者或预测试验结果，却没有一篇与这两类药相连。这个缺口正是我们工作的所在。「哪一种 ADC 之后该接哪一种」「双特异性抗体该先在哪些患者身上测试」这类问题，正是更善用试验数据能帮上忙的地方，我们预期未来的会议会看到更多这类研究。