近日，復旦大學附屬腫瘤醫院邵志敏、江一舟團隊，上海市生物醫藥技術研究院黃薇團隊，復旦大學生命科學學院和人類表型組研究院石樂明/鄭媛婷團隊協同攻關，繪制出迄今為止最大規模的亞洲人群全乳腺癌多維組學圖譜，相關研究在線發表于《自然—癌癥》。
在前期研究中，邵志敏、江一舟團隊等基于高通量檢測技術，對乳腺癌基因組、轉錄組、蛋白組、代謝組，以及醫學影像和病理圖像等不同層面的數據進行了分析，部分揭示了乳腺癌的發病機理和治療靶點，將乳腺癌“分型精準”的治療策略不斷升級。在此基礎上，研究團隊開展了多組學、多維度的項目研究，以通過不同組學、多維度的信息協同，實現“1+1大于2”的“立體式”效果。
研究發現，相比于西方人群，中國乳腺癌患者群體具有更高頻率的AKT1突變，且HER2富集亞型比例更高。基因組-轉錄組-蛋白組整合分析結果表明，HER2基因（ERBB2）在中國患者的癌癥發生發展中起主導作用，這與既往臨床研究結果相吻合，證實了多組學整合策略的價值。
進一步地，研究人員系統性描繪了乳腺癌各亞型的代謝特點，通過整合代謝組和蛋白組信息，發現基底樣亞型乳腺癌脂質過氧化水平及鐵死亡相關蛋白表達量更高，從而提出在這類腫瘤中靶向鐵死亡的治療新策略。此外，在激素受體陽性/HER2陰性乳腺癌中發現一群以免疫細胞富集為特征的患者，擴展了免疫檢查點抑制劑治療的潛在獲益人群。
為實現精準的患者風險分層和預后預測，研究人員基于前期的數據庫搭建和多模態融合技術，構建了基于機器學習的多模態風險分層模型。TMPIC模型融合了轉錄組（T）、代謝組（M）、數字病理（P）特征、免疫組化分型（I）及臨床分期（C），較臨床常用指標能更好地預測乳腺癌患者復發風險，為乳腺癌患者的精準分層提供了有力的工具。
相關論文信息：https://doi.org/10.1038/s43018-024-00725-0
本文鏈接：迄今最大規模亞洲人群全乳腺癌多維組學圖譜問世http://m.lensthegame.com/show-11-3067-0.html
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