编辑推荐：
乳腺癌预后因肿瘤异质性难以精准预测。研究人员开展基于网络转移（NBT）泛癌免疫治疗反应指导乳腺癌预后的研究。结果显示 NBT 识别的基因特征优于传统方法，且与免疫相关。该研究为乳腺癌预后评估提供新视角。
在癌症研究领域，乳腺癌是女性中最为常见的恶性肿瘤，也是全球肿瘤相关死亡的主要原因之一。其肿瘤异质性使得每个患者的预后都可能不同，给准确预测带来极大挑战。传统的预后评估方法，如考虑肿瘤大小、淋巴结状态和组织学分级等临床病理特征，以及对雌激素受体（ER）、孕激素受体（PR）、HER2 和 Ki-67 等关键生物标志物进行分子检测，虽然在一定程度上有助于判断预后，但仍不足以精准预测乳腺癌患者的结局。近年来，基因签名在乳腺癌预后预测中得到广泛应用，然而现有的方法大多聚焦于乳腺癌特异性基因，缺乏对肿瘤同质性的深入洞察。与此同时，免疫治疗尤其是免疫检查点抑制剂（ICIs）在多种癌症治疗中取得显著成效，不同患者对免疫治疗的反应差异能反映出不同的预后情况，这为乳腺癌预后研究提供了新的思路。
为了攻克乳腺癌预后难以精准预测的难题，杭州电子科技大学等机构的研究人员开展了一项旨在利用泛癌免疫治疗反应来提升乳腺癌预后评估准确性的研究。研究结果表明，通过基于网络转移（NBT）的方法识别出的基因签名 netNE 和 netHD，在预后指标上优于七种已有的乳腺癌基因签名，其中 netHD 表现更为突出。这一研究成果发表在《npj Systems Biology and Applications》上，为乳腺癌预后评估提供了新的有力工具，有助于推动乳腺癌精准治疗的发展。
在研究方法上，研究人员首先收集了 948 例来自不同癌症类型免疫治疗研究的样本，构建泛癌免疫治疗队列，并收集了 987 例 TCGA 队列、1420 例 METABRIC 队列和 216 例 GEO 数据平台 GPL6098 的乳腺癌数据。接着，从泛癌免疫治疗队列中识别出锚定基因，将其映射到蛋白质 - 蛋白质相互作用（PPI）网络，运用节点嵌入和热扩散算法生成排名基因列表，进而通过改进的贪心策略确定基因签名。最后，使用一致性指数（C-index）、风险比（HR）和 Kaplan-Meier（KM）生存曲线等方法评估预后模型性能。
研究结果部分：
- 网络转移方法用于乳腺癌预后评估概述：研究人员提出 NBT 方法，先识别锚定基因，再利用 PPI 网络和两种算法生成排名基因列表，经整合乳腺癌队列和贪心策略，得到 netNE 和 netHD 基因签名，并在多个数据集上进行基准测试1。
- 泛癌免疫治疗队列的预后评估：免疫治疗在不同患者中疗效不同，完全缓解（CR）、部分缓解（PR）、病情稳定（SD）和疾病进展（PD）患者的预后差异明显，且多数数据集的 C-index 高于 0.7，表明免疫治疗反应与生存时间高度相关，对乳腺癌预后评估有重要价值2。
- 基于网络转移的方法在风险预测中的卓越表现：对比多种乳腺癌预后评估方法，netHD 和 netNE 的 C-index 更高、平均排名更低，在不同癌症类型的验证中也表现稳健，说明该方法能有效预测乳腺癌风险3。
- 基于网络转移的方法在风险组中的良好表现：以 HR 为标准评估风险分层能力，netHD 和 netNE 虽未达最佳，但排名合理。在独立测试中，netHD 在 TCGA 数据集的总生存期（OS）和无复发生存期（RFS）评估中表现最佳4。
- 基因签名的功能共现分析：对九个基因签名进行功能共现分析，发现它们可分为三个簇，netHD 和 netNE 相似度最高，且多个基因签名在细胞周期检查点生物过程中富集5。
- 基因签名功能和肿瘤微环境分析：netHD 主要与免疫相关，在肿瘤微环境分析中，高风险组和低风险组的免疫细胞丰度和癌症特征活性存在显著差异，进一步凸显免疫相关因素对乳腺癌预后的关键影响6。
研究结论和讨论部分：本研究引入 NBT 方法，将泛癌免疫治疗反应的观察结果应用于乳腺癌预后评估，与传统方法相比，新识别的基因签名在多种评估中表现出色。研究揭示了肿瘤同质性特征可通过免疫治疗反应转移到乳腺癌预后评估中，强调了干扰素 -γ（IFNγ）在免疫治疗和预后中的重要作用。同时发现免疫相关基因签名对乳腺癌预后有重要意义，但对于 HER2+和三阴性乳腺癌（TNBC）等亚型，可能需要采用亚型特异性方法。该研究为乳腺癌预后评估开辟了新方向，未来有望基于此开发更精准的预测模型，指导乳腺癌的个性化治疗。
