Nature: 复合成像技术精确乳腺癌的分类学术资讯

来源：生物谷

在最近一项研究中，UZH开发的成像方法可以更详细地分类研究乳腺癌组织。与目前测试单个标记物的方法相比，该新型技术使用35种生物标记物来识别乳腺肿瘤及其周围区域中的不同细胞类型。从而提高了肿瘤分析和分类的准确性，并改善了乳腺癌患者的个性化诊断。

乳腺癌的进展在患者之间可能有很大的不同。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，并具有不同的肿瘤结构。这种异质性使得确定肿瘤的严重程度并评估其分子亚型具有挑战性，从而影响诊断的准确性和最有效的治疗方法的选择。

（图片来源：Bernd Bodenmiller）

由UZH定量生物学教授Bernd Bodenmiller领导的研究小组已经能够使用成像细胞计数术完善乳腺癌的病理学分类。这种方法使科学家能够同时可视化和分析多个生物标记，以生成组织切片的信息丰富的数字图像。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。这项研究的第一作者之一Jana Fischer解释说：“这为肿瘤的细胞景观和周围组织创造了前所未有的视野，这使我们能够确定是否存在更复杂的生物标志物以用于临床结果。”

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，并分析了它们在细胞群落中如何组织并形成肿瘤组织。“临床上通常将四种类别的乳腺癌分类，但是我们的新分析使我们可以进一步研究并确定多个详细的乳腺癌亚类。这些种类繁多的肿瘤所带来的危险可能非常不同，每种类型的乳腺癌对治疗的反应都可能不同。以自己的方式进行。”第一作者Hartland Jackson解释说。

这一发现有可能改变临床医疗，毕竟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对抗特定分子特征的肿瘤细胞。Bodenmiller说：“通过提高描述细胞特征和类别的能力，以及精确识别患有高风险或低风险乳腺癌的患者的能力，我们为精密医学开辟了新的可能性。”该研究发表在《nature》杂志上。

资讯出处：Refining breast cancer classification by multiplexed imaging
原始出处：The single-cell pathology landscape of breast cancer. Nature (2020). DOI: 10.1038/s41586-019-1876-x

来源：BIOONNEWS 生物谷

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