乳腺癌论文文献的来源

期刊：Nat Commun；影响因子： 发表单位：瑞典卡罗林斯卡研究所等    分子水平上，乳腺癌基于转录组表达谱可以分成5种亚型（Basal-like、Luminal A、Luminal B、HER2、Normal-like）。先前的研究基于每种亚型的分子特征，建立了一套包括50个基因的分类器，即PAM50。高通量蛋白质定量技术的并行发展已使基于乳腺肿瘤的蛋白质分子表征迅速发展，2019年4月发表在《Nature Communications》的一项研究中，通过对来自5种乳腺癌亚型的共45个肿瘤样本进行基因组、转录组和蛋白质组检测，在PAM50分型的基础上展开研究并对乳腺癌分子分型进行了概述。分层分析揭示了新的免疫组化生物标志物候选物，可以更可靠地将难以分类的患者分层以提供治疗选择。    在过去的几十年中，分子表征彻底改变了乳腺癌（BC）的研究和治疗方法。本文首次介绍了一项概括了乳腺癌亚型的蛋白组无偏分析。预后差的基底样肿瘤和腔内B肿瘤通过免疫成分浸润进一步细分，提示目前的分类是不完整的。基于蛋白质组的网络区分了乳腺肿瘤组的功能蛋白模块，在正常类肿瘤的原位区域中共表达EGFR和MET，标志着导管癌，并为这种定义不明确的亚型提供了更准确的分类。预后mRNA面板中包含的基因的mRNA相关性明显高于平均水平，在蛋白质水平抑制基因拷贝数的改变，强调蛋白质组学定量对预后和表型分类的价值。此外，研究还鉴定了定位到非编码基因组区域的蛋白质产物，并突出了潜在的一类新型的肿瘤特异性免疫治疗靶标。    Basal-like亚型的肿瘤可以基于免疫组分进一步细分；     增殖性肿瘤具有糖酵解偏好；     拷贝数变异对蛋白表达的影响可能被蛋白水平的调节机制减弱，如泛素蛋白酶体降解机制；     MET-EGFR共表达可以作为原位导管癌Normal-like亚型肿瘤的生物标志物；     未描述的变异基因及非编码区的蛋白产物是肿瘤基因组不稳定造成的，这些新的蛋白产物可以作为免疫治疗的肿瘤特异性靶点。    作者对来自5种乳腺癌亚型（Basal-like、Luminal A、Luminal B、HER2、Normal-like）的共45个肿瘤（各亚型各9个）样本进行基于质谱的蛋白质组检测，鉴定了12,645个基因的13997个蛋白质产物，其中9995个蛋白质在所有样本中检测到被用于下一步分析。通过分析乳腺癌标志物蛋白表达情况，结果与PAM50各个亚型特征基本一致，证明了蛋白质定性和定量方法的稳健性。    蛋白质组图谱的无监督分层聚类在很大程度上将肿瘤分层，与PAM50亚型基本一致，除了Luminal B和HER2亚型，表明分子表型相似。基因本体论的富集分析表明，Luminal标志物、Basal-like标志物或HER2成员的蛋白质位于线粒体或高尔基体，与增殖、转录、脂肪组织、红细胞、免疫应答或细胞外基质密切相关，并与各亚组的成员整合在一起。     通过1334个高变异蛋白表达谱对样本进行一致性聚类，获得6个核心肿瘤簇（CoTC）。由PAM50分类的Basal-like肿瘤组成的CoTC组（CoTC1和2）的区别在于免疫标记、E2F和MYC靶标以及G2M检查点相关蛋白的差异表达。Luminal和HER2为主的CoTC组（3、4和6）通过差异富集来分层，这些差异涉及与雌激素反应、E2F靶标、G2M检查点蛋白和MYC靶标有关的蛋白。整个队列中观察到了具有与CoTC2和CoTC4组相似的免疫富集性的肿瘤，与增殖相关的干扰素和雌激素反应蛋白在基于蛋白质组的肿瘤组之间的变异中占最大份额。具有显著糖酵解特征的肿瘤都是CoTC6的成员，这些肿瘤中MKI67（增殖的标志物）升高与Warburg效应一致。这些数据表明，与基于细胞功能独立测量的分类重叠，是基于蛋白质组分析的附加值的象征。    为了进一步剖析各个亚型的分子特征，研究人员基高变异蛋白间的相关性构建了蛋白质网络，并注释了相应的GO功能。具有已知相互作用的蛋白质具有更多的丰度相关性，与转录水平相比，蛋白质水平上的相关性更明显，例如凝缩蛋白I、MCM、GINS、凝缩蛋白II、有丝分裂14s黏附素I和DNA聚合酶α复合物。类似地，相关性似乎也代表了协同作用的指标，相似生物过程的组成部分的蛋白质也是高度相关的。与CoTC1肿瘤（PAM50 Basal-like肿瘤）相比，CoTC2中与免疫应答相关的蛋白质富集（包括MHC类）明显增加，这可能影响它们在增殖相关蛋白中的消耗，并表明PAM50 Basal-like可能是不完全的分类。CoTC3（Luminal A）和CoTC4（Luminal B的子集）肿瘤高表达管腔蛋白，但以小的免疫应答网络前哨区为特征，CoTC4成员在干扰素α反应中具有更丰富的功能。CoTC5肿瘤（主要是Normal-like肿瘤）的特征在于细胞外基质簇1（ECM1）升高和血浆蛋白丰度高。    考虑到针对单个靶点的癌症治疗方法容易引起肿瘤细胞的耐药性，抑制串联或平行途径的蛋白质是一种有前途的治疗方法，作者随后检查了与表达相关的已知药物靶标，并希望揭示它们的协同功效。ESR1、PGR、AR和BCL2的蛋白质丰度高度相关，表明它们可能协同作用，并使肿瘤对现有治疗性雌激素、孕激素和雄激素受体抑制剂以及诱导凋亡的BCL2拮抗剂同时靶向敏感。MET和EGFR的蛋白质丰度高度相关，其共表达可能是Basal-like和Normal-like肿瘤的标志物。EGFR和MET的共同升高似乎仅限于原位导管癌（DCIS）区域肿瘤，两个肿瘤中这些区域的高分辨率图像表明EGFR-MET共定位可能为其原位存活带来优势。识别组织病理学标志物是确保将患者正确分类为治疗方案的重要步骤，同时揭示了在侵入性和DCIS地区中EGFR和MET的反向共调节作用为这种研究不足的疾病类别的治疗发展提供了依据。    已知基因拷贝数改变（CNA）与其在乳腺癌肿瘤中的相应转录本（即顺式相关）的表达有关，作者探讨了CNA是否可以解释队列中蛋白质组之间的差异。一般情况下，蛋白和mRNA的表达量随基因拷贝数的增加而增加，但CNA对蛋白的影响普遍低于mRNA。CNA作用的减弱可以通过蛋白质水平的调节机制来解释。作者根据蛋白质丰度和与CNA的mRNA表达相关性的高斯混合模型，将基因分为低衰减和高衰减的组。研究减弱效应与泛素-蛋白酶体蛋白降解途径的关系，显示高衰减组的蛋白质的丰度受到更多的调节。6个基因组丢失（包括CCNB1的丢失）与mRNA和蛋白质水平上的丰度增加有关，表明可能实施了补偿机制。定量蛋白质中，83％与具有显著拷贝数的基因组重叠，这些数目与转录本或与蛋白质丰度关联密切相关。这种一致性表明，适合进行易于处理的高质量蛋白质组定量研究的队列规模具有足够的统计能力，可以重现来自更大队列的发现。    致瘤基因组畸变的翻译产生肿瘤特异性蛋白质，其免疫反应性使其成为靶向免疫疗法的理想候选抗原。作者进行深入蛋白质组鉴定，识别了388个新肽段，其中有116个肽段被预测与MHC结合，且在正常组织中没有被鉴定到。lnc-AKAP14-1:3和lnc-CXorf36-3:1是患者特定的候选免疫靶标，对应于非编码区，其蛋白质产物分别在一个和两个肿瘤中升高，并且其存在由多个定位肽支持。这证明了有些新肽段在个别肿瘤是高表达的，同时展示了有些肽段在肿瘤组织中高表达。因此，在蛋白质组中鉴定抗原靶标可以简化免疫疗法的发展，因为免疫系统由MHC上显示的蛋白质片段激活。这些高可信度的鉴定证明了高质量蛋白质组谱的蛋白质组学分析在推动个性化医学方面将发挥重要作用。    本研究是第一个基于蛋白质组图谱的无偏分析对乳腺肿瘤亚型分层的研究。蛋白质定量成员的显著相关性证明了蛋白质定量的可靠性，并通过对蛋白质组学和并行系统测量的进一步分析，在乳腺癌领域获得更多见解。这些见解包括基于免疫成分确定Basal-like肿瘤的明确分离，通过特定组调节蛋白的磷酸化来推定特征性癌症标志基因的调节控制，揭示增生性肿瘤亚型的糖酵解偏好以及确定可能的拷贝数变化通过蛋白质水平的调节机制，例如泛素化和随后在蛋白酶体中的降解而减弱。此外，还鉴定MET-EGFR共表达可作为验证肿瘤亚型的生物标志物。基于高质量蛋白质组数据的患者分层以与多个系统水平和免疫组化的一致性为标志，强调了将系统水平的发现转化为有效治疗策略的多方面方法的实用性。

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 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>). 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 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(±) μg/L和，对照组CEA含量及阳性率分别为(±) μg/L和0. 乳腺癌组CA153的血清含量及阳性率分别为(±) U/mL和，对照组中，乳腺小叶增生有1例呈阳性，但其血清值小于 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<)，表1. 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<)，肿瘤>5 cm组的CEA和CA153含量高于2~5cm组和<2 cm组(P<)，淋巴结转移组CEA和CA153含量及阳性率高于无转移组(P<). 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 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<)，CEA阳性组的CA153阳性率亦高于CEA阴性组(P<)，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:. ［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］ , 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, tumor diagnosis: application, clinical relevance, research trends［M］. New York: W Zuckschwerdt Verlag, 1994:158-159.

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