乳腺癌康复技术的论文研究背景

An independent poor-prognosis subtype of breast cancer defined by a distinct tumor immune microenvironment 一种由独特的肿瘤免疫微环境定义的独立贫血亚型乳腺癌 发表期刊：Nat Commun 发表日期：2019 Dec 3 影响因子：12.121 DOI:  10.1038/s41467-019-13329-5 一、研究背景 肿瘤微环境影响癌症的起始和进展。在乳腺癌中，临床病理特征，如年龄，等级，阶段和分子亚型与预后有关，并驱动治疗决策。5种临床相关的分子亚型：Luminal A、Luminal B、Her2富集型、基底样型和正常样型，其发病率、生存率、预后和肿瘤生物学特性各不相同。 除了癌细胞生物学因素外，炎症微环境也影响着肿瘤的起始和进展。癌细胞周围的免疫微环境可以识别和抑制肿瘤生长或促进进展。在乳腺癌中，高免疫浸润已与更好的临床结果。此外，高免疫浸润已与新辅助和辅助化疗的反应增加相关。 二、材料与方法   1   数据来源 1）基因表达：手术收集的MicMa队列（其中的子集用于分析， MicMa-nCounter（n = 96，FFPE），MicMa-Agilent（n=104，新鲜冷冻组织）） 2）RNA-seq：OSLO2-EMIT0队列（GSE135298，原始数据在EGAS00001003631） 3）公开的数据：表达数据从GEO、European Genome-phenome Archive、ArrayExpress或TCGA获得；METABRIC队列   2   分析流程 1）基因集富集分析 2）无监督聚类获得免疫簇：基于509个基因，使用R包pheatmap对患者的相关性矩阵进行层次聚类 3）Nanodissect：用于淋巴和髓细胞浸润的预测，淋巴细胞或骨髓细胞浸润的nanodissect分数反映了样本中各自基因的平均表达量 4）CIBERSORT（22种类型的浸润性免疫细胞的绝对比例）、ssGSEA（上皮间质转化、干细胞、增殖和细胞周期相关途径的基因集） 5）二项式逻辑回归预测免疫集群：R包glmnet （构建模型公式） 6）免疫浸润的病理评估 7）ROR评分：ROR-Score=0.05×Basal+0.12×Her2-enriched − 0.34×Luminal A+0.23×Luminal B；其中，基底、Her2富集、管腔A和管腔B是每个样本与R中使用genefu软件包获得的质心的相关性 8）统计学、生存分析、多变量Cox回归分析 三、结果展示 01 - 乳腺癌的免疫簇并反映了逐渐的免疫浸润 测量了MicMa队列的95个肿瘤样本中760个基因的表达，该阵列旨在剖析实体肿瘤中的免疫浸润。这95个样本中的79个样本之前已经通过Agilent全基因组4×44K寡核阵列进行了剖析。首先使用Pearson和Spearman相关性比较了两个平台获得的表达，发现基因的表达值之间存在高度的正相关（补充图1A）。 为了根据免疫相关基因表达的相似性对患者进行分组，对相关矩阵进行了无监督的分层聚类（图1a和补充图1B）。从3到10个聚类的轮廓图分析表明，3个聚类最好地捕获了nCounter和Agilent数据集的分割（补充图1C，D）。比较了两个数据集MicMa-nCounter和MicMa-Agilent的聚类结果。在这两个数据集中，有79个样本是重叠的。随着用于测量基因表达的不同平台，以及基因列表和用于执行无监督聚类的样本的不完全重叠，仍然发现79个重叠样本的聚类分配显著相似。 为了确认集群与肿瘤免疫微环境相关（图1b），使用算法Nanodissect为总淋巴细胞和骨髓细胞浸润打分。Nanodissect评分首先在MicMa队列中使用有经验的病理学家分析的匹配苏木精和曙红切片的免疫浸润评估进行验证（图1c和补充图1E）。发现这三个簇与Nanodissect淋巴细胞（图1b）和骨髓细胞（补充图1F）评分显著相关。得出结论，簇A-C反映了逐渐的免疫浸润，因此被称为免疫簇。 使用其他9个队列的表达数据验证了这些簇与淋巴/髓细胞浸润之间的关联。有509个基因在所有研究的数据集中被发现，被用于无监督聚类（图1d和补充图2A，分别用于METABRIC和TCGA队列的聚类）。在每个队列中，所得到的三个聚类与淋巴和骨髓Nanodissect评分显著相关（图1e；补充图2B）。淋巴和髓细胞浸润从簇A（蓝色；低浸润；冷肿瘤）逐渐增加到簇B（浅蓝色；中等浸润）和簇C（粉红色；高浸润；热肿瘤）。 对于额外的一层验证，使用METABRIC队列中免疫浸润的病理评估，这与Nanodissect评分（图1f和补充图2C）和免疫簇显著相关。使用PanCancer免疫剖析阵列的基因进行无监督分层聚类，可以根据免疫浸润的渐进水平对乳腺癌肿瘤进行分组。 02 - 免疫簇与预后相关 对于两个最大的队列METABRIC(n = 1904)和TCGA(n = 981)，发现簇B(具有中等水平的免疫浸润)与更差的预后相关(补充图3A，B)。当分别对ER阴性（补充图3C，D）和ER阳性（补充图3E，F）的病例进行分层时，也观察到簇B病例的这种更差的结果。为了完善观察结果，根据簇B（浅蓝色）与簇A和簇C（紫色）绘制了患者生存期图，并证实簇B患者的预后明显且显著恶化（图2）。用相关生存数据在另外四个队列中进一步验证了这一结果。结论是免疫簇与ER阴性和ER阳性乳腺癌的预后相关。 03 - 用二项式逻辑回归预测免疫簇 基于免疫聚类的临床相关性，旨在开发一种通用的方法，能够准确而敏感地预测患者的预后较差的分类，而不必依赖于无监督聚类。作者使用二项式逻辑回归，通过lasso进行惩罚，得到一组基因，这些基因可以敏感和特异地预测一个样本是否属于簇B，通过接收者操作特征曲线和曲线下面积（AUC）分析评估（图3a）。96.3%的样本被模型预测为簇A和簇C，而68.8%的样本分到了簇B（图3b）。 通过比较生存期对数秩检验p值，发现lasso分类普遍改善了免疫簇与生存期之间的显著关联。lasso模型在另外5个队列中得到了验证。图3c-e为STAM(n = 856)、MAINZ(n= 200)和UPSA(n = 289)，补充图5A、B为CAL(n = 118)和PNC(n= 92)。 由于二项式逻辑回归只预测了两个簇（簇B与簇A和簇C），进行了另一轮二项式逻辑回归，以高准确度区分簇A和簇C（补充图5C，D）。 04 - 免疫簇，一个独立的预后因素 作者进一步研究了免疫簇与乳腺癌中著名的临床病理特征（大小、年龄、等级、阶段、淋巴结受累和分子亚型（PAM50））的关系。簇A（免疫浸润度低）富含ER阳性和Luminal病例，而簇C（免疫浸润度高）中ER阴性和Basal样病例比例较高，ER阴性和ER阳性样本以及PAM50亚型在预后不良的簇B中同样占有一定比例（图4a，b）。 使用多变量Cox回归分析测试了免疫簇的预后影响，同时考虑了其他预后因素。发现免疫簇是模型生存的重要因素，如每个队列Cox模型中与免疫群相关的显著p值所示。为了进一步检验免疫簇作为重要的预后生物标志物的优势，采用了逐步回溯选择的方法。对于所有队列，免疫簇被保留在最佳拟合的最小模型中，在11个队列中的9个队列中，免疫簇是一个显著的预后变量。 05 - 具有复发风险（ROR）评分的新RNA-seq数据集的验证 EMIT0，这是OSLO2队列研究的一个子集，OSLO2-EMIT0由食品和药物管理局批准的Prosigna复发风险（ROR）分数评估，ROR评分在标准的临床病理特征之上增加了重要的预后信息。发现簇B组成的样本与簇A和C相比具有中间的ROR评分（图4c），表明与簇B相关的不良预后不可能由ROR评分中包含的信息来解释。当分别评估ER阴性（补充图7A）和ER阳性（补充图7B）病例时有同样结果。对于所有队列通过已有方法计算ROR评分，该方法与PAM50亚型有关，并证实簇B由中间ROR评分组成（图4d和补充图7C，D）。 多变量回归分析证实，免疫簇为ROR评分带来了额外的预后价值，这体现在用ROR评分和免疫簇建立生存模型时，免疫簇的p值显著。通过计算净重分类改善（NRI）和综合判别改善（IDI）指数，强调了免疫簇与ROR评分一起使用时，根据生存率对患者进行分类的额外价值，正如所有队列中NRI和IDI系数为正值所示。NRI和IDI的置信区间（CI）构建的Bootstrapping显示，对于几个队列，免疫簇与ROR评分相加时，显著改善了患者根据预后的分类。 06 - 免疫簇和对新辅助化疗的反应 进一步评估了免疫簇与新辅助化疗反应之间的关系，使用了来自8项研究（1377个样本）的基因表达数据，并使用lasso将每个样本分配给其所属的免疫簇。如图4e，发现簇C应答者百分比最高，其次是簇A，簇B应答者百分比最低。还计算了每个组中应答者的百分比：簇C平均有42%的应答者和58%的残余疾病患者，而簇B有18%/82%的应答者和13%/87%的残余疾病患者。由于pCR率作为ER状态的函数不同，还独立计算了ER阳性和ER阴性病例的应答者比例，发现无论ER状态如何，簇B的应答者比例最低（分别为补充图8A、B）。 对于每个对新辅助化疗有反应的队列，评估了pCR和非pCR病例在各免疫群中的分布。当考虑整个队列时，发现应答者在各免疫群组的分布有显著不同，簇B的应答者较少，簇C组的应答者居多；当按ER状态拆分时，虽然并非总是显著，但也观察到同样的趋势。这些结果表明，簇C中的患者有更高的概率成为应答者。研究结果还突出了簇B的低响应率，表明这类患者可能是新的新辅助治疗方案测试的候选人。 07 - 免疫簇的计算机剖析 为了评估集群中的逐渐免疫浸润是否可以解释与预后的关联，在Cox多变量回归分析中测试了免疫集群或总免疫浸润评分中哪一个对生存更有预测性。作者假设特定的免疫细胞类型混合物，而不是肿瘤微环境中的免疫细胞总数，可能是簇B预后差的原因。 使用CIBERSORT算法估计22种不同的免疫细胞类型的比例，对这种细胞类型特异性中位数浸润分数进行无监督聚类（图5a）。簇C病例中，富集了巨噬细胞M1、记忆激活T细胞和滤泡T辅助细胞（图5a），METABRIC和TCGA队列中CIBERSORT评分的分布也说明了这一点（图5b）。簇A如预期的那样，免疫细胞的水平非常低。在反应和预后较差的簇B中，发现巨噬细胞M2、静止肥大细胞和静止记忆T细胞的水平较高（图5a，图5b）。 使用广义线性模型，指定了区分簇B与簇A-C的免疫细胞类型（图5c）。还测试了哪些免疫细胞类型解释了簇A与簇B之间的差异和簇B与簇C之间的差异。 08 - 免疫簇的表型分析 通过差异基因表达分析确定了簇B中显著过度表达的基因，与簇A和簇C相比，簇B中有909个基因分别上调。这些基因与干细胞生物学和EMT相关，如使用MsigDB31的H和C2集合的基因集富集分析（GSEA）所示（图6a）。 为了进一步描述免疫簇与癌细胞表型之间的关系，使用了与EMT、干细胞、缺氧和增殖相关的基因集。使用GSVA方法计算了每个集群和队列的平均基因集富集分数，该分数反映了免疫集群中每个路径/基因集的活动。平均基因集分数的无监督聚类将免疫簇A和C分开，而簇B被分为两个亚组（图6b）。这些结果表明免疫簇与干细胞/EMT相关基因特征之间存在关联。 通过GSVA富集分数的无监督聚类，确定了乳腺癌中两个相互排斥的基因特征：（i）一个与增殖和胚胎干细胞样表型相关，（ii）另一个与EMT和乳腺干细胞表型相关。增殖表型在簇C中占主导地位（补充图11A），当计算每个代谢样品的基因集得分时也观察到了同样的情况（补充图11B）。在簇B中，EMT或增殖相关特征的平均基因集得分较高（补充图11C）。在代谢物组的样品水平上，我们观察到一个或另一个状态被激活的样品的类似模式（补充图11D）。簇A显示EMT和增殖状态得分较低（补充图11E，F）。 为了正式确定哪些基因集分数解释簇B，使用广义线性模型测试每个基因集的贡献程度。EMT标志对簇B有积极贡献，而增殖和细胞运动性与簇A和C相关（图6c）。还测试了当单独与簇A或簇C比较时，哪种基因集得分可以解释簇B。 09 - 肿瘤表型与免疫浸润的相关性 由于免疫簇与（i）免疫细胞类型和（ii）基因集特征相关，评估了免疫浸润（CIBERSORT）和癌细胞特征（基因集分数）之间的关系。图6d显示增殖和EMT分数与不同类型的免疫细胞显著相关。高EMT分数与巨噬细胞M2、静息肥大细胞和静息记忆T细胞相关，而高增殖与更活跃的适应性肿瘤微环境相关。这些数据表明癌细胞表型和肿瘤微环境的组成之间存在连续性。 簇B以致瘤免疫浸润为主，EMT信号高，但约35%的簇B也表现为增殖表型。为了探索簇B中的这种异质性，以无监督的方式根据基因特征分数将样本分组为B1以EMT表型为主，B2以增殖为主（图6e）。 在METABRIC和TCGA中，具有增殖表型的B2病例的预后较差（图6f，g）。为了进一步评估基因集评分的异质性是否伴随着免疫环境的异质性，作者寻求B1和B2亚群之间特异性免疫细胞类型的差异。补充图14中的无监督聚类显示，两个子聚类B1和B2都具有促肿瘤/静息免疫微环境。总而言之，簇B中两种相互排斥的状态可能与预后有关；然而，簇B的一个统一因素是存在促肿瘤/静息免疫微环境。 四、结论 在本研究中，发现了与临床相关的免疫簇与渐进性免疫浸润。在15个乳腺癌队列中，跨越6101个乳腺癌样本，肿瘤免疫浸润中等水平的患者群预后较差，与已知的预后分子和临床病理学特征无关。通过对群组免疫成分的表征，发现亲肿瘤免疫浸润与不良预后组相关。进一步的表型分析显示乳腺癌中存在两种相互排斥的侵袭性肿瘤表型，一种与EMT有关，另一种与增殖有关。这两种表型都是在不活跃/促肿瘤免疫微环境上发现的不良预后群。

乳腺癌是严重威胁妇女生命的常见恶性肿瘤，近年来其发病率呈逐年上升趋势，在某些大成市中已占妇女恶性肿瘤的首位［1］. 早期诊断与治疗，早期发现复发与转移，对乳腺癌的预后有重要意义. 肿瘤标志物癌胚抗原（CEA）可见于乳腺癌组织细胞表面，细胞表面糖蛋白（CA153）是目前乳腺癌的首选肿瘤标志物. 本研究应用放射免疫分析方法检测CEA和CA153在乳腺癌中的表达，探讨两者在乳腺癌发生发展中的作用，为乳腺癌的临床诊断和治疗提供一个辅助手段. 1对象和方法 1.1对象随机收集吉林省人民医院2006年间原发性乳腺癌40例，均行改良乳腺癌根治术，并经病理诊断. 其中乳腺浸润性导管癌20例，乳腺小叶癌15例，髓样癌5例，全部为女性，年龄23~78(平均49)岁. 对照组：乳腺良性疾病20例，其中经病理诊断为小叶增生8例，乳腺纤维腺瘤12例，亦全部为女性，年龄16~72(平均47)岁. 两组病例术前均未行放化疗. 年龄经检验(P>0.05). 1.2方法采集患者空腹静脉血3 mL尽快分离血清，置-80℃冰冻保存待检，用放射免疫分析方法检测血清中CEA和CA153含量，血清CEA试剂盒由潍坊三维生物工程集团有限公司生产，CEA血清正常参考值为15 μg/L, CA153检测亦采用放射免疫分析法(IRMA)，血清CA153试剂盒由Centocor公司生产，正常值20 U/mL，按说明书操作. 结果判断： 以试剂盒给定的阳性界值，CEA为15 μg/L. CA153为20 U/mL，高于正常值为阳性. 组织学分级： 采用BloomRichardson系统Nottingham改良方案［2］，将分化程度从高到低分为Ⅰ, Ⅱ, Ⅲ级. CEA和CA153联检中如果有一项为阳性者即为阳性病例. 统计学处理： 计量数据以x±s表示，组间比较采用t检验；两组阳性率之间用χ2检验. 2结果 2.1乳腺癌组和对照组CEA和CA153表达的比较乳腺癌组CEA 的血清含量及阳性率分别为(21.55±6.96) μg/L和32.5%，对照组CEA含量及阳性率分别为(9.83±2.31) μg/L和0. 乳腺癌组CA153的血清含量及阳性率分别为(37.63±23.22) U/mL和47.5%，对照组中，乳腺小叶增生有1例呈阳性，但其血清值小于37.63 U/mL，其余均小于参考值，乳腺癌组和对照组此两项指标比较均有统计学意义（P<0.01)，表1. 2.2乳腺癌患者血清中CEA和CA153表达与组织学分级，肿瘤大小及腋窝淋巴结转移的关系见表1乳腺癌Ⅲ级分化组CEA和CA153含量及阳性率均高于Ⅰ级分化组(P<0.01)，肿瘤>5 cm组的CEA和CA153含量高于2~5cm组和<2 cm组(P<0.01)，淋巴结转移组CEA和CA153含量及阳性率高于无转移组(P<0.01). 表1乳腺癌患者血清CEA和CA153表达与组织学分级、肿瘤大小及腋窝淋巴结转移的关系 略 2.3乳腺癌患者血清中CEA表达与CA153表达的关系乳腺癌患者血清中CEA阳性组CA153含量高于CEA阴性组(P<0.01)，CEA阳性组的CA153阳性率亦高于CEA阴性组(P<0.01)，表2. 表2乳腺癌患者血清中CEA表达与CA153表达的关系 略 3讨论 肿瘤标志物目前日益广泛应用于肿瘤的诊断，临床监测，判断疗效及愈后等方面. 乳腺癌肿瘤标志物中以CEA和CA153使用的较为广泛［3］. CEA是一种非特异性肿瘤标志物，属于肿瘤细胞表面的结构抗原，是一种具有人类胚胎抗原特异决定族的酸性糖蛋白，是从腺癌和胚胎结肠粘膜组织中分离的辅助诊断指标［4］，但其特异性较差，除结肠癌外，还可见于乳腺癌，胰腺癌，肺癌等，可作为肿瘤普查筛选的指标之一. 肿瘤相关抗原CA153最早发现于乳腺癌细胞，是位于细胞膜上的一种分子量较大的粘液样糖蛋白，相对分子质量300~450 ku，包括一个膜区，一个细胞内区和一个富含糖基的细胞外区，由抗人乳脂球膜抗体115D8和DF3所识别，存在于多种腺癌内，如乳腺癌，肺癌，卵巢癌及胰腺癌［5］，当细胞癌变时，由于糖基转化酶被激活，引起细胞膜上蛋白酶和唾液酸酶活性增高，细胞骨架破坏，CA糖类抗原增多并从癌细胞膜上分离出来［6］，向血液中释放，可作为肿瘤标志物应用于肿瘤的辅助诊断，疗效监测和转移复发的判定，当乳腺癌发生肝转移，尤其是骨转移时CA153含量会显著升高，阳性率可达100%［7］，EssmannSeboth等［8］曾报道有CA153检测比临床及影像检查早48 mo发现乳腺癌转移复发的病例，因此它对乳腺癌的动态追踪、判断复发转移有一定价值. 本研究结果表明，CEA和CA153与乳腺癌的发生、发展以及转移有一定相关性，联合检测这些指标对乳腺癌的早期诊断和愈后判断有一定临床意义. 【参考文献】 ［1］ 张天泽，徐光炜主编，肿瘤学［M］. 天津： 天津科学技术出版社，1996:547.553. ［2］ Page DL, Ellis IO, Elston CW. Histologic grading of breast cancerLets doit (editorial)［J］. Am J Clin Pathol, 1995,103:123. ［3］ 孙龙安，李龙，林钢主编. 医学特种检验与实验室诊断［M］. 北京： 人民军医出版社：2001:153. ［4］ Kuasela.P, Haglund C, Ruberts PJ. Comperison of a new tumor marker CA242 with CA191CA50 and Carcinoembryorni cantigen (CEA) Indigertive tract disease ［J］. Br J Cancer, 1991,63(4):636-640. ［5］ 万文徽,李吉友. 肿瘤标志的临床应用［J］. 中华医学检验杂志, 1997,20(1):49. ［6］ Haglund C, Lundin J, Kuusela D, et al. Ca242 a new tumor marker for pancreatic cancer［J］.Br J Cancer,1994,70:487. ［7］ 陈智周，范振符，杨剑,等. 肿瘤标记物CA153的免疫放射分析及临床应用［J］. 中华肿瘤杂志，1998，20（2）：125. ［8］ EssmannSeboth D, Fuchs I, Jakesz R, et al. CA153 in the post operative follow up of breast cancer patients. In: Klapdor R, eds.Current tumor diagnosis: application, clinical relevance, research trends［M］. New York: W Zuckschwerdt Verlag, 1994:158-159.

过去40多年进行大量试验后，科学家在乳腺癌的筛选、治疗、预防等方面取得了巨大成就。超过90%的乳腺癌患者能进行早期诊断，手术创伤更小，出现了许多高效的治疗方法。基因学领域的研究结果造成了新预防性药物和手术的出现。从而降低了高风险人群患乳腺癌风险。 目前，乳腺癌诊断后5年生存率达到90%、与1980s比较死亡率下降了1/3。然而，仍需要科学家进行更多的试验，发现更好的治疗晚期乳腺癌和乳腺癌耐药的方法，解决不同种族之间乳腺癌死亡率差异。 1894 出现了乳腺癌根治术 1894年，William Halsted提出乳腺癌通过周围组织和淋巴结向全身扩散的理论。根据这个理论，Halsted发明了乳腺癌根治术，就是切除患者全部乳房、周围淋巴结和胸部肌肉。与之前的手术方法比较，这种新手术方法提高了有效率、降低了周围组织的癌症复发。但是新方法的不良反应明显，而且切除乳房后的外观缺陷严重影响了女性生活质量。在下一个世纪，乳腺癌手术变得更保守和有效，让许多女性避免了乳房全切。 1941 抑制卵巢功能和降低激素水平可以改善乳腺癌治疗效果 研究者发现卵巢功能和激素水平可以显著影响绝经前乳腺癌患者的治疗结果。研究者使用多种方法，如对卵巢进行高剂量放射治疗、手术切除卵巢、手术切除肾上腺等，延缓乳腺癌复发、延长乳腺癌根治术后患者的生存时间。 医生已了解到75%的乳腺癌受到雌激素和孕激素影响。与手术或放疗不同，戈舍瑞林（goserelin）、他莫昔芬（tamoxifen）和芳香酶抑制剂等药物常用于干扰雌激素作用或抑制激素的产生。这种治疗方式的风险和不良反应更小。 1971 早期乳腺癌患者接受局部切除效果更好 研究者证实局部切除方法（叫做乳房全切除：只切除乳房组织，而不是乳房、胸壁肌肉、腋下淋巴结）对早期乳腺癌治疗效果更好。新方法减少了患者术后疼痛、加快了身体恢复时间。同时，新方法为将来的保乳手术提供了经验。 1974 阿霉素用于治疗晚期乳腺癌 第一次证实化疗药物阿霉素（doxorubicin）对晚期乳腺癌有效。目前，阿霉素仍是治疗乳腺癌的主要药物之一，常与其他药物联合使用，如环磷酰胺（cyclophosphamide）、紫杉醇（paclitaxel）、多西他赛（docetaxel）等。 1975 辅助化疗提高早期乳腺癌效果 Bernard Fisher和Gianni Bonadonna医生评估了手术后化疗（辅助化疗）的风险和获益后得出，早期乳腺癌患者接受术后辅助化疗可以延长生存时间。研究者使用了左旋苯丙氨酸氮芥（L-phenylalanine mustard）或环磷酰胺、甲氨蝶呤（methotrexate）、氟尿嘧啶（fluorouracil）联合方案。 经过一段时间后，辅助化疗逐渐成为早期乳腺癌主要治疗方案之一，改善了生存时间和有效率。现在，早期乳腺癌患者诊断后的5年生存率达到90%。 另外，这个试验成为其他常见肿瘤辅助化疗的样板。现在结肠癌、肺癌等肿瘤都在做辅助化疗。 1977 FDA批准了突破性创新药他莫昔芬 FDA批准化疗药物他莫昔芬（tamoxifen）用于治疗晚期乳腺癌。他莫昔芬可以抑制多种乳腺癌生长和扩散的雌激素活性。在随后的20多年里，FDA批准了他莫昔芬的其他适应症，如预防乳腺癌等。同时，研究者发现他莫昔芬只对雌激素受体和/或孕激素受体阳性患者效果好，对于这些受体阴性患者的效果不佳。 乳腺X线摄影技术的发展挽救了更多生命 乳腺X线摄影技术常规筛查的普及帮助医生更容易发现早期乳腺癌。在1980s中期，年龄超过40岁的女性中约有1/3进行了乳腺癌筛查。到了2008年，这个筛查比例提高到70%。与1975年比较，高筛查率减少了近27%的美国乳腺癌患者死亡率。 雌激素受体状态可以预测乳腺癌复发风险 研究者知道性激素在乳腺癌生长过程中起作用。但是直到1977年，研究者第一次证实与雌激素受体阴性乳腺癌患者比较，雌激素受体阳性患者术后复发率低。这个发现帮助医生区分哪些患者在术后需要化疗或放疗等更激进治疗。 乳腺癌患者可以选择保乳手术 研究结果显示早期乳腺癌患者进行乳房肿瘤切除术（只切除肿瘤，而不是整个乳房）后接受辅助放疗效果与乳腺癌根治术效果一样。该治疗方案有创伤小、保留乳房外形完整性等优点，让患者更容易回到生活和工作状态。 1986 他莫昔芬可减少乳腺癌复发 他莫昔芬批准用于绝经后乳腺癌患者术后治疗。研究数据显示术后激素治疗5年可以减少肿瘤复发、延长患者生存时间。 1994 紫杉醇成为乳腺癌患者重要选择 研究证实紫杉醇二线治疗其他药物治疗失败的晚期乳腺癌效果非常好。随后的研究结果证实紫杉醇联合阿霉素、环磷酰胺等药物治疗可以延缓早期乳腺癌生长、延长生存时间。 紫杉醇是从紫杉树皮中提炼出的物质，批准用于治疗卵巢癌。随后研究结果显示，这种“天然”提取物可以治疗一系列肿瘤。等制药企业人工合成紫杉醇后，才解决了人们普遍关注的生产资源问题。 BRCA1和BRCA2基因突变增加患乳腺癌风险 研究者发现有BRCA1和BRCA2基因突变的女性患乳腺癌和卵巢癌风险增加50%和85%。有这种高风险基因突变的女性要增加乳腺癌筛查次数。在一些案例中，激进的女性进行了预防性切除乳腺或卵巢或两个都切除。在随后的几年中，预防性使用他莫昔芬和雷洛昔芬（raloxifene）成为一种选择。 1995 骨形成药物的使用减少了乳腺癌并发症 晚期乳腺癌患者常发生骨转移，破坏骨结构、引起明显疼痛。1990s中期，治疗骨质疏松的双磷酸盐药物批准用于预防或治疗骨相关并发症。 双磷酸盐还可以用于化疗引起的年轻患者早期绝经的治疗。年轻患者术后使用双磷酸盐可以预防骨强度下降和早期绝经的一系列不良反应。 1996 前哨淋巴结检查可评估乳腺癌扩散 前哨淋巴结检查是标准乳腺癌手术的一部分。该技术检查原发肿瘤最近的淋巴结“前哨淋巴结”是否有肿瘤转移。如果前哨淋巴结无肿瘤转移，则不必进行淋巴结清扫，避免了以往大量切除的做法。这种保守的治疗方法有利于术后恢复和减少手术带来的不良反应，如淋巴结水肿、手臂肿痛等。如果前哨淋巴结有肿瘤转移，则进行切除，术后使用辅助化疗。但是近期的研究结果显示，在一些案例中只切除前哨淋巴结是不够的。 1998 手术前化疗有助于保乳手术 主要的试验结果显示新辅助化疗（手术前化疗）后，超过2/3的大块乳腺癌患者可以接受保乳手术，而不是接受乳腺癌根治手术。新辅助化疗可以缩小肿瘤，让患者更容易接受手术切除。保乳手术又称为乳房肿瘤切除术，与乳腺癌根治术比较，它具有身体恢复快、保留乳房外观完整性、不影响生存时间等特点。随后，新辅助化疗扩展到了直肠癌和其他肿瘤治疗领域。 药物可以降低高危女性患乳腺癌风险 FDA批准他莫昔芬用于预防高危女性患乳腺癌。他莫昔芬早已批准用于预防乳腺癌的复发。大型试验数据显示，有乳腺癌家族史或有BRCA1和BRCA2基因突变的女性服用他莫昔芬可以降低患乳腺癌风险40%。随后的研究结果显示多种治疗骨质疏松的药物、雷洛昔芬等药物同样可以预防侵袭性乳腺癌，但是可能会有对应的不良反应。 口服化疗药物卡培他滨批准用于治疗晚期乳腺癌 卡培他滨（capecitabine）逐渐成为常规化疗后进展的乳腺癌患者的重要选择。研究数据显示卡培他滨可以延缓肿瘤进展。与静脉注射的传统化疗药物不同的是卡培他滨是口服剂型，服用方便、减少了去医院次数。 1999 FDA批准第一个乳腺癌靶向药物曲妥珠单抗 FDA批准了突破性治疗药物曲妥珠单抗（trastuzumab）。试验数据显示单克隆抗体曲妥珠单抗联合化疗药物治疗有HER2蛋白的晚期乳腺可以显著延长生存时间。2006年，曲妥珠单抗批准用于辅助治疗（手术后治疗）早期HER2阳性乳腺癌。2项重要的研究结果显示曲妥珠单抗辅助治疗可以减少复发风险超过50%。约有25%的乳腺癌患者表达HER2阳性，首选用曲妥珠单抗治疗。近期FDA批准曲妥珠单抗用于治疗HER2阳性胃癌。 2000 确认乳腺癌亚型 研究者对42名乳腺癌患者肿瘤样本进行测序后，对如何区分多种乳腺癌亚型有了深刻理解。这个发现提供了“基因分型”方面知识，可以用于肿瘤分类，根据基因类型进行个性化治疗。 大剂量化疗+干细胞移植没有改善乳腺癌患者生存时间 使用大剂量化疗药物的方法在其他肿瘤，如淋巴瘤和白血病治疗中取得成功。然而，如果没有骨髓移植或干细胞移植，大剂量化疗带来的骨髓损伤对患者是致命的。 在没有大型、随机临床试验结果，只有小范围、早期试验结果的情况下，临床上对许多早期或晚期乳腺癌患者广泛使用了大剂量化疗加干细胞移植或骨髓移植方法。 但是多个大型随机临床试验结果显示，大剂量化疗加干细胞移植或骨髓移植不能改善晚期乳腺癌或早期乳腺癌患者生存时间。这个结果立即改变了临床治疗方案。 此次的阴性结果强调，需要用更严格的Ⅲ期试验验证没有对照组的初步试验结果。 2002 新型基因检测引导乳腺癌治疗 多种基因检测可以准确预测乳腺癌治疗结果、复发可能性、对激进治疗获益可能性。OncoType DX基因检测可以帮助医生筛选需要用化疗预防复发的患者，而剩下的患者不需要承受化疗带来的不良反应和费用负担。 2003 高密度、短期化疗改善乳腺癌生存时间 有研究结果显示，与每4周方案比较，每2周使用阿霉素+环磷酰胺+紫杉醇方案治疗早期乳腺癌能延缓肿瘤生长26%、延长生存时间31%，且没有增加治疗相关不良事件。