基于四基因预后生物标志物特征及多组学整合分析的Luminal B型乳腺癌免疫相关分子亚型模型的建立与验证

《Breast Cancer Research》：Development and validation of an immune-related molecular subtyping model based on a four-gene prognostic biomarker signature and multi-omics integrative analysis in Luminal B breast cancer

　　

摘要

背景

管状B型乳腺癌具有显著的分子异质性，且治疗效果较差，这凸显了需要简明且具有生物学解释意义的生物标志物，以便实现可靠的预后分层。然而，现有的生物标志物特征往往存在冗余、泛化能力弱，且在多组学层面的一致性验证也不够充分。

方法

通过最小预后冗余特征识别策略，我们发现了一种与免疫相关的四基因预后生物标志物特征，并确定了其最佳分类方案。随后建立了分子亚型模型，并通过外部验证区分出两种预后相关的免疫亚型：免疫贫乏型和免疫富集型。通过功能富集分析、肿瘤免疫微环境分析以及多组学整合一致性评估，进一步明确了这些预测亚型的生物学特征及调控机制。此外，还全面评估了该模型的临床独立性、预后稳定性以及不同队列间的重复性，并结合独立的临床变量构建了个性化决策支持工具。

结果

这种四基因生物标志物特征具有很强的预后鉴别能力和亚型分类能力（最大AUC值为0.86，P值＜0.05）。在多个外部队列中（样本量n=1,841），该分子亚型模型能够将患者有效分为两种免疫相关亚型，这两种亚型的生存结局存在显著差异，且模型的预测性能始终保持在较高水平（准确率≥0.93，AUC≥0.97，所有P值均＜0.001），同时与传统临床变量无关（P值＜0.001）。此外，这两种预测亚型在免疫功能特征及多组学调控一致性方面也表现出一致性（所有P值＜0.05）。另外，所构建的个性化决策支持工具在预后预测方面具有显著意义（P值=0.004），其性能也优于此前报道的预后模型（AUC=0.86）。

结论

这种基于四基因预后生物标志物特征、并得到多组学整合证据支持的与免疫相关的分子亚型模型，为管状B型乳腺癌的预后分层提供了一种稳健且具有临床独立性的方法。这些研究结果为个性化风险评估提供了具有生物学解释意义的依据，有助于实现精准化的临床决策支持。