乳腺癌淋巴结转移：细胞周期相关基因拷贝数畸变

　　乳腺癌伴有腋窝淋巴结转移表明具有高复发风险，并且是判断早期乳腺癌预后的最重要的预测因素。目前认为畸变的发生常与细胞周期相关，并且是肿瘤发生和腋窝淋巴结转移的先决条件。来自天津大学癌症研究所等单位的研究人员使用多基因荧光原位杂交分析伴有淋巴结转移的乳腺癌细胞周期相关基因的拷贝数畸变（CNA）及其与淋巴结转移的关系。

　　研究分别采取了无腋窝淋巴结转移患者样本60例，有腋窝淋巴结转移样本60例及其相应转移淋巴结样本40例，并使用多基因荧光原位杂交获取与G1-S期信号通路相关拷贝数畸变。

　　研究结果显示，在无腋窝淋巴结转移及有转移的样本中分别发现了118处和157处变异，变异率分别为42.9%及57.1%。与无腋窝淋巴结转移的患者相比，有腋窝淋巴结转移的患者中更多见G1-S 期信号通路相关的8个基因拷贝数畸变。

　　研究者使用M-FISH处理相应的40个淋巴结样本。原发性肿瘤细胞G1-S 期信号通路相关基因的拷贝数畸变反映了腋窝淋巴结的状态。单因素生存分析提示，对于有淋巴结转移患者，C-Myc扩增（P=0.021），Rb1缺失（P=0.026) 是5年生存率的独立预测因素。COX多因素分析提示对于无淋巴结转移的患者，C-Myc扩增（P= 0.025）及p16缺失（P=0.011）提示5年生存率更差。

　　结论：G1-S 期信号通路相关的8个基因在伴淋巴结转移的原发肿瘤患者中更易出现拷贝数畸变。存在远处淋巴结转移患者的c-Myc和p16与预后相关。研究结果提示原发肿瘤的基因组特征可能有助于预测临床上病灶局限患者的远处转移，基于M-FISH方法测得的分子表型能指导个体化治疗。

　　会议壁报 [P5-07-13] Zhang S， Li J， Hu Y， Bai J， Yuan W， Hu L， Cheng T， Zhang J， Zetterberg A.Multi-gene fluorescence in situ hybridization analysis of cell cycle gene copy number aberrations in breast cancer with metastatic lymph nodes

　　三阴性乳腺癌：基于mRNA和lncRNA分析的新分子亚型

　　三阴性乳腺癌（TNBC）是具有高度异质性的乳腺癌亚群，迄今尚无有效的靶向治疗药物。分子亚型分析有助于更好的改进分子为基础的治疗。尽管已建立了一些分型方法，但未将长未编码RNA （lncRNAs）表达谱纳入这分型标准中。来自复旦大学上海肿瘤中心等单位的研究团队基于lncRNAs在基因调节和其它细胞过程中的重要性，整合了包含mRNA和lncRNA转录谱的新分类标准，以求更好的了解三阴性乳腺癌的异质性，并以此为依据改进治疗。

　　研究者采用人转录组微芯片分析了165例三阴性乳腺癌标本的转录谱。同时研究者采用聚类法并基于表达最大差异的基因进行了分组（标准差>0.65），通过经验积累函数分析决定每种亚型的最佳数目。然后将新分类标准与Lehmann/Pietenpol系统相比较，使用生存分析比较了不同亚型之间的无复发生存情况，采用GO及通路分析来判定特异性基因亚型及通路的主要功能。并应用共表达网络分析来确定了lncRNAs与mRNAs之间的相互作用。

　　结果显示，165例三阴性乳腺癌肿瘤组织可被区分为4种明显不同的群组，每种群组具有独立的GO分类和通路。包括免疫调节亚型（IM）、雄激素受体亚型（LAR）、间充质样亚型（MES）、基础样与免疫抑制亚型（BLIS）组，各亚型患者分别占17.0%、17.6%、33.3%及 32.2%。IM亚型存在涉及免疫细胞进程的独立GO分类及通路，LAR亚型富含激素调节通路。MES亚型中富含包括与ECM-受体、黏着斑及与生长因子信号相关的通路。BLIS亚型的特征是下调免疫应答和激活细胞周期及DNA修复，这类亚型患者较其他型患者无瘤生存率更加糟糕（P=0.045），与这类肿瘤高度增殖和免疫抑制特性相一致。当在分类系统中分析Lehmann/Pietenpol 亚型分布时，发现这两种分类系统显著相关(P=0.039)。然而，新的分类系统更加准确并且预测生存更加相关。

　　结论：研究者发现了包括mRNA和 lncRNAs表达谱的三阴性乳腺癌的新型分类系统，并确定了亚型特异的lncRNAs，其可能是潜在的标志物和治疗靶点。如果将来能在更大的人群中得到验证，新的分类系统将会利于对患者提供咨询并促进三阴性乳腺癌的个体化治疗。

　　会议壁报 [P6-04-04] Liu Y-R， Jiang Y-Z， Xu X-E， Zuo W-J， Yu K-D， Jin X， Hu X， Wu J， Liu G-Y， Di G-H， Shao Z-M. Comprehensive transcriptome analysis identifies novel molecular subtypes and subtype-specific lncRNAs of triple-negative breast cancer