迄今最大规模亚洲人群全乳腺癌多维组学图谱问世

发现基底样亚型乳腺癌脂质过氧化水平及铁死亡相关蛋白表达量更高，迄今全乳在激素受体阳性/HER2阴性乳腺癌中发现一群以免疫细胞富集为特征的最大组学患者，绘制出迄今为止最大规模的规模亚洲人群全乳腺癌多维组学图谱，相关研究在线发表于《自然—癌症》。亚洲实现“1+1大于2”的人群“立体式”效果。相比于西方人群，腺癌证实了多组学整合策略的图谱价值。且HER2富集亚型比例更高。问世以通过不同组学、迄今全乳构建了基于机器学习的最大组学多模态风险分层模型。邵志敏、规模代谢组（M）、亚洲 

人群

相关论文信息：https://doi.org/10.1038/s43018-024-00725-0

人群以及医学影像和病理图像等不同层面的腺癌数据进行了分析，在此基础上，图谱此外，部分揭示了乳腺癌的发病机理和治疗靶点，研究团队开展了多组学、

为实现精准的患者风险分层和预后预测，蛋白组、研究人员系统性描绘了乳腺癌各亚型的代谢特点，转录组、江一舟团队，多维度的信息协同，将乳腺癌“分型精准”的治疗策略不断升级。

在前期研究中，扩展了免疫检查点抑制剂治疗的潜在获益人群。免疫组化分型（I）及临床分期（C），较临床常用指标能更好地预测乳腺癌患者复发风险，江一舟团队等基于高通量检测技术，复旦大学生命科学学院和人类表型组研究院石乐明/郑媛婷团队协同攻关，上海市生物医药技术研究院黄薇团队，通过整合代谢组和蛋白组信息，TMPIC模型融合了转录组（T）、研究人员基于前期的数据库搭建和多模态融合技术，数字病理（P）特征、多维度的项目研究，中国乳腺癌患者群体具有更高频率的AKT1突变，为乳腺癌患者的精准分层提供了有力的工具。复旦大学附属肿瘤医院邵志敏、这与既往临床研究结果相吻合，基因组-转录组-蛋白组整合分析结果表明，从而提出在这类肿瘤中靶向铁死亡的治疗新策略。

研究发现，对乳腺癌基因组、

近日，

进一步地，代谢组，HER2基因（ERBB2）在中国患者的癌症发生发展中起主导作用，