Nature通过多重成像细化乳腺癌分类

　　

乳腺癌患者的进程在个体之间可能存在很大的不同。即使在同一肿瘤内，不同区域也可能由不同类型的细胞组成，具有不同的肿瘤结构。这种异质性使得难以确定肿瘤的严重程度和评估其分子亚型，从而影响诊断的准确性，以及选择最有效的治疗方法。如果能更详细表征乳腺癌组织，就可以帮助提高成功治疗的机会，并可以降低复发的风险。

高维度生物标志物揭示乳腺癌生存率的差异

由UZH定量生物学教授Bernd Bodenmiller领导的研究小组近期公布了通过使用成像细胞计数技术，来完善乳腺癌病理学分类的新方法。

这种方法能帮助科学家同时可视化和分析多个生物标记，生成组织切片的信息丰富数字图像。在他们的研究中，研究人员对乳腺癌患者中的35种蛋白质生物标志物进行了定量。

研究的共同第一作者Jana Fischer解释说：“这为肿瘤的细胞景观和周围组织创造了空前的视野，使我们能够确定是否存在更复杂的临床有效生物标志物。”

这一研究公布在1月20日Nature杂志上。

研究人员小组分析了350名乳腺癌患者的数百个组织切片，并对许多细胞成分进行了分类，分析它们在细胞群落中的组织方式，以及形成肿瘤组织的方式。

“临床上通常将乳腺癌分类为四种类别，但是我们的新方法能让我们进一步研究，并鉴定出多个详细的乳腺癌亚类。这些种类繁多的肿瘤带来的危险性可能非常不同，每种类型的乳腺癌对治疗的反应也都可能不同。”另一位作者Hartland Jackson解释说。

乳腺癌精准医学

这一发现有可能改变临床检测。乳腺癌患者的新亚组的分子特征各不相同。Bernd Bodenmiller和他的研究小组现在正在努力研究哪种药物最能抵抗特定分子特征的肿瘤细胞。他说：“通过提高描述细胞特征和类别的能力，精确识别患有高危或低危乳腺癌的患者，这为精准医学开辟了新的可能。”

（生物通）

原文标题：

The single-cell pathology landscape of breast cancer