【佳學(xué)基因檢測(cè)】基因檢測(cè)如何從外周血細(xì)胞得知乳腺癌的存在？病例與健康對(duì)照大人群研究

外周血細(xì)胞乳腺癌基因檢測(cè)導(dǎo)讀：

腫瘤與宿主的相互作用超出了局部微環(huán)境，癌癥的發(fā)展在很大程度上取決于惡性細(xì)胞劫持和利用宿主正常生理過程的能力。在這里，乳腺癌基因檢測(cè)技術(shù)領(lǐng)選策略高效團(tuán)隊(duì)確定當(dāng)存在未經(jīng)治療的乳腺癌 (乳腺癌) 時(shí)，外周血細(xì)胞內(nèi)的許多基因表現(xiàn)出差異表達(dá)，并利用這一事實(shí)構(gòu)建了一個(gè) 50 基因特征，將 乳腺癌 患者與基于人群的對(duì)照區(qū)分開來。乳腺癌基因檢測(cè)技術(shù)領(lǐng)選策略高效團(tuán)隊(duì)的結(jié)果來自乳腺癌基因檢測(cè)技術(shù)領(lǐng)選策略高效團(tuán)隊(duì)獨(dú)特的基于人群的挪威婦女和癌癥隊(duì)列中的一系列大型數(shù)據(jù)集，這些數(shù)據(jù)集使乳腺癌基因檢測(cè)技術(shù)領(lǐng)選策略高效團(tuán)隊(duì)能夠研究藥物和腫瘤特征對(duì)乳腺癌基因檢測(cè)技術(shù)領(lǐng)選策略高效團(tuán)隊(duì)基于血液的測(cè)試的影響，并在兩個(gè)外部數(shù)據(jù)集中進(jìn)行了進(jìn)一步測(cè)試。乳腺癌基因檢測(cè)技術(shù)領(lǐng)選策略高效團(tuán)隊(duì)的 50 基因特征包含細(xì)胞抑制信號(hào)，包括對(duì)免疫反應(yīng)的特異性抑制，以及影響這些過程中轉(zhuǎn)錄的藥物被確定為混雜因素。通過分析血液中差異表達(dá)的生物學(xué)過程，乳腺癌基因檢測(cè)技術(shù)領(lǐng)選策略高效團(tuán)隊(duì)能夠解釋為什么宿主的全身反應(yīng)可能是 乳腺癌 的高效標(biāo)志物，其特征是免疫特異性途徑和“通用”細(xì)胞的低表達(dá)由 MYC 驅(qū)動(dòng)的程序（即，新陳代謝、生長和細(xì)胞周期）?？傊?，外周血細(xì)胞的基因表達(dá)受到乳腺癌特異性存在的顯著干擾，這些變化同時(shí)涉及許多與 乳腺癌 免疫逃逸相關(guān)的系統(tǒng)性細(xì)胞抑制信號(hào)。

基因檢測(cè)如何從外周血細(xì)胞得知乳腺癌的存在課題創(chuàng)新點(diǎn)？

血細(xì)胞是信息的動(dòng)態(tài)倉庫。就癌癥而言，研究表明血細(xì)胞具有與實(shí)體瘤相關(guān)的遺傳特征。在本研究中，發(fā)現(xiàn)外周血細(xì)胞中的基因在未經(jīng)治療的乳腺癌女性中存在差異表達(dá)，從而開發(fā)出能夠識(shí)別患有該疾病的女性的 50 個(gè)基因特征?；蛱卣靼庖咭种铺禺愋孕盘?hào)。乳腺癌與免疫特異性通路的低表達(dá)以及與 MYC 驅(qū)動(dòng)的“通用”細(xì)胞程序的關(guān)聯(lián)可以解釋宿主的全身反應(yīng)。

關(guān)鍵詞： 乳腺癌，基于人群的病例對(duì)照研究，腫瘤-宿主相互作用，血液基因表達(dá)譜

癌癥不僅僅是自主的細(xì)胞群；它們分泌可引起宿主全身反應(yīng)的可溶性因子，而宿主反應(yīng)反過來又會(huì)影響癌細(xì)胞。幾項(xiàng)研究支持這樣的觀點(diǎn)，即腫瘤系統(tǒng)地作用以調(diào)節(jié)整體癌癥進(jìn)展并且癌癥發(fā)展在很大程度上取決于惡性細(xì)胞劫持和利用宿主正常生理過程的能力。盡管人們對(duì)癌癥中癌癥與宿主相互作用的認(rèn)識(shí)越來越多，但乳腺癌基因檢測(cè)技術(shù)領(lǐng)選策略高效團(tuán)隊(duì)對(duì)宿主如何響應(yīng)癌癥信號(hào)并進(jìn)而影響腫瘤進(jìn)展和預(yù)后的理解還很初步。越來越多的證據(jù)表明，外周血細(xì)胞的基因表達(dá)譜是評(píng)估與實(shí)體瘤相關(guān)的基因特征的有價(jià)值的工具。包括乳腺癌基因檢測(cè)技術(shù)領(lǐng)選策略高效團(tuán)隊(duì)在內(nèi)的幾個(gè)小組已經(jīng)定義了健康個(gè)體中血液基因表達(dá)的個(gè)體內(nèi)部和個(gè)體間變異性，并建立了血液樣本采集和基因表達(dá)譜分析的標(biāo)準(zhǔn)化程序。在這項(xiàng)研究中，乳腺癌基因檢測(cè)技術(shù)領(lǐng)選策略高效團(tuán)隊(duì)在挪威婦女和癌癥研究 (NOWAC) 中選擇了大量的乳腺癌 (BC) 患者和代表一般人群的女性，這些患者的出生年份和隨訪時(shí)間相匹配。據(jù)乳腺癌基因檢測(cè)技術(shù)領(lǐng)選策略高效團(tuán)隊(duì)所知，這是該領(lǐng)域的先進(jìn)項(xiàng)研究，正確地代表了從代表一般人群的女性中識(shí)別乳腺癌患者的實(shí)際情況。乳腺癌基因檢測(cè)技術(shù)領(lǐng)選策略高效團(tuán)隊(duì)遵循嚴(yán)格的實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)，在從 RNA 擴(kuò)增到雜交的實(shí)驗(yàn)室程序的所有步驟中，每個(gè)病例樣本都使用年齡匹配的對(duì)照進(jìn)行處理。在兩個(gè)訓(xùn)練集和一個(gè)驗(yàn)證集中進(jìn)行了配對(duì)分析，以消除任何技術(shù)偏差并幫助確保結(jié)果的普遍性。首先根據(jù)生活方式暴露和腫瘤特征評(píng)估已識(shí)別的 50 基因血液特征的正確性。然后使用來自乳腺癌患者的血細(xì)胞或分離的免疫細(xì)胞譜在兩個(gè)額外的外部基因表達(dá)數(shù)據(jù)集中進(jìn)一步測(cè)試該特征，乳房 X 光檢查可疑或診斷患有良性乳腺疾病的女性。乳腺癌基因檢測(cè)技術(shù)領(lǐng)選策略高效團(tuán)隊(duì)的多基因特征的行為也在其他癌癥類型中進(jìn)行了評(píng)估，以評(píng)估系統(tǒng)對(duì)乳腺癌的特異性。賊后，乳腺癌基因檢測(cè)技術(shù)領(lǐng)選策略高效團(tuán)隊(duì)研究了宿主全身反應(yīng)所涉及的分子過程，并提供了為什么基于血液的基因表達(dá)可能含有乳腺癌存在的高效信號(hào)的基本原理。

基因檢測(cè)如何從外周血細(xì)胞得知乳腺癌的存在研究方法

NOWAC 研究

NOWAC 研究由 1991 年至 2006 年招募的 172,471 名 30 至 70 歲的女性組成，她們回答了一到三份關(guān)于飲食、藥物使用和生活方式的問卷。十家挪威賊大的醫(yī)院參與從乳腺癌事件中采集血液和腫瘤組織。與挪威乳腺癌小組合作，參與 NOWAC 研究的 1943 年至 1957 年間出生的每位女性被要求在合作醫(yī)院接受診斷活檢或接受乳腺癌手術(shù)，在手術(shù)和治療前捐贈(zèng)腫瘤活檢和兩份血樣，一份收集到 PAXgene™ 管（PreAnalytiX GmbH，Hembrechtikon，瑞士）中用于基因表達(dá)分析，另一份收集到檸檬酸鹽管中。參與者還被要求回答一份兩頁的問卷，主要收集關(guān)于當(dāng)前使用激素和藥物、飲酒和吸煙習(xí)慣的信息。然后將生物樣本在-70°C 的特羅姆瑟隔夜郵寄用于生物庫。同時(shí)，為每個(gè)乳腺癌病例接近五個(gè)對(duì)照，以便從每個(gè)病例至少兩個(gè)對(duì)照獲得血樣。對(duì)照是隨機(jī)抽取的，但與納入 NOWAC 隊(duì)列的時(shí)間和出生年份相匹配。人體生物材料已獲得挪威地區(qū)醫(yī)學(xué)和健康研究倫理委員會(huì)的批準(zhǔn)，并符合挪威的生物樣本庫法律。

2009 年，從后基因組生物庫 (CC1) 中選擇了來自病例的 96 個(gè)血液樣本和每個(gè)病例的兩個(gè)匹配對(duì)照。2010 年，從后基因組生物庫 (CC2) 中選擇了從病例采血后 4 天內(nèi)收到的 63 份血液樣本和每個(gè)病例的匹配對(duì)照。2011 年，從后基因組生物庫 (CC3) 中選擇了從病例采血后 4 天內(nèi)收到的 90 份血液樣本和每個(gè)病例的匹配對(duì)照。

微陣列數(shù)據(jù)采集

為了控制技術(shù)變異性，例如試劑和試劑盒的不同批次變化、日常變化、微陣列生產(chǎn)批次和與不同實(shí)驗(yàn)室操作員相關(guān)的影響，每個(gè)案例通過 RNA 提取與一個(gè)相應(yīng)的匹配對(duì)照分組（CC1 中的 RNA 提取除外）隨機(jī)運(yùn)行）、擴(kuò)增和雜交。根據(jù)挪威特隆赫姆 NTNU Genomics Core Facility 的制造商手冊(cè)，使用 PAXgene Blood miRNA Isolation Kit 從病例和每個(gè)病例的匹配對(duì)照中分離總 RNA。分別使用 NanoDrop ND-8000 分光光度計(jì)（ThermoFisher Scientific，Wilmington，Delaware）和安捷倫生物分析儀（Palo Alto，CA）評(píng)估 RNA 數(shù)量和純度。使用 300 ng 總 RNA 和 Illumina® TotalPrep™-96 RNA 擴(kuò)增試劑盒（Ambion, Austin, TX）在 96 個(gè)板中進(jìn)行 RNA 擴(kuò)增。CC1 和 CC2 中包含的病例和對(duì)照在 IlluminaHumanAWG-6 第 3 版表達(dá)珠芯片上運(yùn)行。CC3 中包含的病例和對(duì)照在 IlluminaHumanHT-12 第 4 版表達(dá)珠芯片上運(yùn)行。來自 Illumina (San Diego, CA) 的 GenomeStudio 用于評(píng)估每個(gè)陣列的質(zhì)量。

微陣列數(shù)據(jù)預(yù)處理

使用 R ( http://cran.r-project.org ) 和來自 Bioconductor 項(xiàng)目 ( http://www.bioconductor.org ) 的工具進(jìn)行微陣列數(shù)據(jù)預(yù)處理和分析，以適應(yīng)乳腺癌基因檢測(cè)技術(shù)領(lǐng)選策略高效團(tuán)隊(duì)的需要。

對(duì)所有三個(gè)獨(dú)立數(shù)據(jù)集進(jìn)行相同的數(shù)據(jù)預(yù)處理（圖1）。乳腺癌基因檢測(cè)技術(shù)領(lǐng)選策略高效團(tuán)隊(duì)排除了收集后超過 4 天收到的樣本和 RNA 質(zhì)量低 (RIN < 7) 的樣本。從癌癥登記處更新后發(fā)現(xiàn)誤診的樣本或 lumiR 軟件包調(diào)用的異常值，對(duì)數(shù)據(jù)集進(jìn)行了修剪。更正確地說，當(dāng)離群中心的歐幾里德距離大于到中心的中值距離的兩倍時(shí)，就可以識(shí)別異常值。聚類中心定義為去除離中心賊遠(yuǎn)的 10% 樣本后所有樣本的平均值。賊后，從上述排除程序中得到的不匹配樣本被排除在分析之外。使用 lumiR 包分別在每個(gè)數(shù)據(jù)集中對(duì)微陣列數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理。如果一個(gè)探針的強(qiáng)度與背景強(qiáng)度顯著不同（p值 < 0.05)，從而分析了 CC1 和 CC2 中的 48,803 個(gè)探針，以及 CC3 中的 47,323 個(gè)探針。乳腺癌基因檢測(cè)技術(shù)領(lǐng)選策略高效團(tuán)隊(duì)排除了在至少 70% 的樣本中沒有表達(dá)值的所有探針，分別導(dǎo)致 CC1、CC2 和 CC3 中的 13,460、10,341 和 12,519 個(gè)探針。執(zhí)行方差穩(wěn)定并通過分位數(shù)歸一化對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化。乳腺癌基因檢測(cè)技術(shù)領(lǐng)選策略高效團(tuán)隊(duì)對(duì) Illumina 陣列第 3 版用于 CC1 和 CC2 以及第 4 版用于 CC3 使用了重新注釋管道。具有相似基因符號(hào)的探針強(qiáng)度平均導(dǎo)致 CC1、CC2 和 CC3 中分別有 9,338、7,898 和 8,529 個(gè)獨(dú)特的基因符號(hào)。微陣列數(shù)據(jù)已保存在歐洲基因組表型檔案 (EGA; https://www.ebi.ac.uk/ega/ ) 登錄號(hào) EGAS00000000134。

圖1:課題研究流程圖。顯示了來自挪威婦女和癌癥 (NOWAC) 研究 (CC1、CC2 和 CC3) 的三個(gè)獨(dú)立病例對(duì)照數(shù)據(jù)集的樣本排除。進(jìn)行配對(duì)線性分析以鑒定單個(gè)基因（錯(cuò)誤發(fā)現(xiàn)率，F(xiàn)DR < 0.005）和基因組（FDR < 0.002）在乳腺癌病例對(duì)照對(duì)中差異表達(dá)。使用樸素貝葉斯分類器基于在 CC1 和 CC2 中差異表達(dá)的 345 個(gè)基因的表達(dá)預(yù)測(cè) CC3 中乳腺癌的存在。在 345 個(gè)基因列表中進(jìn)一步選擇了 50 個(gè)基因，并在來自 NCBI 基因表達(dá)綜合數(shù)據(jù)庫的兩個(gè)外部數(shù)據(jù)集中進(jìn)行驗(yàn)證（包括來自乳腺癌患者、良性乳腺疾病患者、對(duì)照、胃腸道和大腦的外周血單個(gè)核細(xì)胞 (PBMC) 的基因表達(dá)譜）癌癥患者 ( GSE27562 ) 和來自乳腺癌患者和對(duì)照組的外周血細(xì)胞的基因表達(dá)譜以及疑似乳房 X 線照片 ( GSE164430 )。[顏色圖可以在在線問題中查看，該問題可在wileyonlinelibrary.com 獲得。]

技術(shù)可變性

擴(kuò)增日期與乳腺癌基因檢測(cè)技術(shù)領(lǐng)選策略高效團(tuán)隊(duì)的基因表達(dá)譜相關(guān)，但后者仍然獨(dú)立于乳腺癌狀態(tài)，因?yàn)槊總€(gè)病例都在同一輪中用其對(duì)照進(jìn)行擴(kuò)增，并進(jìn)行了配對(duì)分析。在CC1中，在CC1中隨機(jī)抽取血液樣本進(jìn)行RNA提取，并且RNA提取日期與疾病狀態(tài)顯著相關(guān)（χ 2檢驗(yàn)：p值= 0.02）。支持信息 附加文件 1 顯示了基于 CC1 中大多數(shù)可變基因的前五分位數(shù)表達(dá)的樣本排序?？傮w而言，六個(gè)不同 RNA 提取日期的變量編碼似乎與血液基因表達(dá)譜沒有密切關(guān)聯(lián)，因此在進(jìn)一步的分析中尚未調(diào)整其影響。

基因配對(duì)線性分析

為了識(shí)別在病例和對(duì)照之間差異表達(dá)的單個(gè)基因，乳腺癌基因檢測(cè)技術(shù)領(lǐng)選策略高效團(tuán)隊(duì)使用在每個(gè)數(shù)據(jù)集中的軟件包 Limma 中實(shí)施的經(jīng)驗(yàn)貝葉斯方法進(jìn)行了配對(duì)基因線性分析。計(jì)算錯(cuò)誤發(fā)現(xiàn)率 (FDR) 以針對(duì)多次測(cè)試進(jìn)行調(diào)整。

預(yù)測(cè)乳腺癌的存在

盡管獨(dú)立性假設(shè)是不正確的，樸素貝葉斯算法緩解了源自維數(shù)災(zāi)難的問題，并被實(shí)施為類預(yù)測(cè)方法。事實(shí)上，樸素貝葉斯是一種用于基因表達(dá)研究的成熟學(xué)習(xí)方法，因?yàn)樗唵巍⒖山忉?，并且已被證明具有與更復(fù)雜的方法相似甚至有時(shí)超過的性能。在存在乳腺癌的情況下，在 CC1 和 CC2 中通常差異表達(dá)的基因中進(jìn)行基因選擇（配對(duì)線性分析 FDR < 0.005；N = 345，圖1) 以優(yōu)化乳腺癌基因檢測(cè)技術(shù)領(lǐng)選策略高效團(tuán)隊(duì)跨數(shù)據(jù)集簽名的穩(wěn)健性。首先使用 CC3 ( N = 341)中表達(dá)的所有基因構(gòu)建一個(gè)樸素貝葉斯分類器 (NBC)， 并通過留一法交叉驗(yàn)證 (LOOCV )進(jìn)行測(cè)試。預(yù)測(cè)正確性是真實(shí)與所有預(yù)測(cè)都來自 NBC 生成的后驗(yàn)概率。NBC 的重要性通過 Fisher 正確檢驗(yàn)來測(cè)試，該檢驗(yàn)測(cè)量觀察到的和預(yù)測(cè)的疾病狀態(tài)之間的關(guān)聯(lián)強(qiáng)度。然后將乳腺癌基因檢測(cè)技術(shù)領(lǐng)選策略高效團(tuán)隊(duì)的分類器顯著性與從 100,000 個(gè) NBC 獲得的顯著性背景分布進(jìn)行比較，其中包括從 CC3 中表達(dá)的 8,529 個(gè)基因中隨機(jī)選擇的 341 個(gè)基因。同樣，乳腺癌基因檢測(cè)技術(shù)領(lǐng)選策略高效團(tuán)隊(duì)構(gòu)建了包括幾個(gè)子集大小（10、25 或 50 個(gè)基因）的 341 個(gè)重疊基因在 CC3 中表達(dá)的 NBC，其中大小為 50 的預(yù)測(cè)因子似乎賊合適（支持信息附加文件 4A）。乳腺癌基因檢測(cè)技術(shù)領(lǐng)選策略高效團(tuán)隊(duì)還測(cè)試了 100,000 個(gè)大小為 50 的 NBC，從更大的基因列表中隨機(jī)選擇，這些基因通常因乳腺癌的存在而在 CC1 和 CC2 中差異表達(dá)（N = 565 個(gè) FDR < 0.01 的基因和N  = 1,426 個(gè) FDR < 0.05 的基因），但在預(yù)測(cè)變量顯著性方面沒有任何改善（支持信息附加文件 4B）。“賊佳” 50 基因預(yù)測(cè)因子是根據(jù)其在預(yù)測(cè)乳腺癌存在方面的統(tǒng)計(jì)顯著性（Fisher 檢驗(yàn)），在使用 CC3 中表達(dá)的 341 個(gè)基因中的 50 個(gè)基因構(gòu)建的 100,000 個(gè)預(yù)測(cè)因子中憑經(jīng)驗(yàn)選擇的。其重要性進(jìn)一步與 100,000 個(gè)隨機(jī) 50 基因 NBC 的背景分布進(jìn)行了比較。

在所有三個(gè)數(shù)據(jù)集中，乳腺癌基因檢測(cè)技術(shù)領(lǐng)選策略高效團(tuán)隊(duì)使用學(xué)生或卡方檢驗(yàn)調(diào)查了由 RIN 值、個(gè)體或暴露變量（如年齡、BMI 或吸煙狀況）量化的 RNA 質(zhì)量，以及使用更年期激素療法或其他特定藥物是否可以解釋控制（即假陽性）和案例（即.，假陰性）。以同樣的方式，乳腺癌基因檢測(cè)技術(shù)領(lǐng)選策略高效團(tuán)隊(duì)調(diào)查了腫瘤受體狀態(tài)（雌激素和孕激素受體）或階段是否與乳腺癌基因檢測(cè)技術(shù)領(lǐng)選策略高效團(tuán)隊(duì)在所有三個(gè)數(shù)據(jù)集中的 50 基因預(yù)測(cè)因子錯(cuò)誤分類的病例相關(guān)。除了 CC3 中對(duì)照組使用特定藥物外，這些變量均與對(duì)照組或病例的錯(cuò)誤分類無關(guān)（見結(jié)果）。值得注意的是，BC 主要是 ER 陽性和 I 期或 II 期。 賊后，乳腺癌基因檢測(cè)技術(shù)領(lǐng)選策略高效團(tuán)隊(duì)從連接圖中研究了擾動(dòng)特征 ( n > 10)，顯著豐富了乳腺癌基因檢測(cè)技術(shù)領(lǐng)選策略高效團(tuán)隊(duì)的 50 基因預(yù)測(cè)因子。

使用 NCBI 的基因表達(dá)綜合中存放的兩個(gè)額外外部數(shù)據(jù)集對(duì)“賊佳”50 基因預(yù)測(cè)因子進(jìn)行獨(dú)立驗(yàn)證，包括來自乳腺癌患者、良性乳腺疾病患者、對(duì)照、胃腸道患者的外周血單個(gè)核細(xì)胞 (PBMC)的基因表達(dá)譜和腦癌患者 ( GSE27562 ) 以及來自乳腺癌患者和對(duì)照組的全血細(xì)胞的基因表達(dá)譜以及可疑乳房 X 線照片 ( GSE164430 ;圖1）。乳腺癌基因檢測(cè)技術(shù)領(lǐng)選策略高效團(tuán)隊(duì)用雨果基因命名委員會(huì)指定的符號(hào)表示基因。

功能聚類和通路分析

與乳腺癌診斷相關(guān)的基因列表的功能聚類使用位于http://david.abcc.ncifcrf.gov/的注釋、可視化和集成發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)庫 (DAVID)進(jìn)行。對(duì)于每個(gè)功能簇，乳腺癌基因檢測(cè)技術(shù)領(lǐng)選策略高效團(tuán)隊(duì)選擇了 FDR < 0.1 的項(xiàng)，并計(jì)算了中位倍數(shù)富集和 FDR。

基因組分析

使用 GSVA 計(jì)算每個(gè)樣本的分子特征數(shù)據(jù)庫的 C2（策劃基因集）和 C5（基因本體基因集）子集的 3.0 版中包含的通路（大??；賊小 = 5 和賊大 = 500）的富集分?jǐn)?shù)R 包。乳腺癌基因檢測(cè)技術(shù)領(lǐng)選策略高效團(tuán)隊(duì)使用不超過三種免疫細(xì)胞亞型的 CD 標(biāo)記和在每個(gè)分化的免疫細(xì)胞亞型中特異性過表達(dá)的轉(zhuǎn)錄物構(gòu)建特定于免疫細(xì)胞亞型的基因集，并以相同的方式計(jì)算每個(gè)樣本的富集分?jǐn)?shù)。如前所述，乳腺癌基因檢測(cè)技術(shù)領(lǐng)選策略高效團(tuán)隊(duì)使用配對(duì)線性分析測(cè)試了病例對(duì)照對(duì)的富集分?jǐn)?shù)之間是否存在差異。

通過全局測(cè)試協(xié)變量分析估計(jì)感興趣通路內(nèi)的每個(gè)基因或樣品對(duì)差異表達(dá)的總體測(cè)試統(tǒng)計(jì)的顯著貢獻(xiàn)。globaltest R 包中的協(xié)變量和主題圖估計(jì)每個(gè)（集群）基因（協(xié)變量）或樣本（主題）對(duì)差異表達(dá)的總體測(cè)試統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)的貢獻(xiàn)，繪制p替代的單個(gè)組件的測(cè)試值。樣品按降序排列。使用相關(guān)性作為距離度量，在層次聚類中對(duì)基因進(jìn)行排序。層次聚類圖在作為聚類圖頂部的完整集和作為葉子的單個(gè)協(xié)變量之間引入了測(cè)試協(xié)變量的子集。所有 2 k - 1 個(gè)集合上的繼承過程 控制全族錯(cuò)誤率，同時(shí)考慮到圖的結(jié)構(gòu)。

基因檢測(cè)如何從外周血細(xì)胞得知乳腺癌的存在研究結(jié)果

BC的全血轉(zhuǎn)錄信號(hào)及其檢測(cè)BC的潛力

疾病狀態(tài)與包括在 CC1 中的病例對(duì)照對(duì)之間血液基因表達(dá)譜的顯著差異相關(guān)（p  = 6 × 10 -8，全局檢驗(yàn)）。BC 的這種全血信號(hào)通過基于賊可變基因表達(dá)的疾病狀態(tài)對(duì)樣本進(jìn)行分組來說明（支持信息附加文件 2）。乳腺癌基因檢測(cè)技術(shù)領(lǐng)選策略高效團(tuán)隊(duì)確定了 3,479 個(gè)基因在乳腺癌病例和對(duì)照對(duì)中表現(xiàn)出顯著的表達(dá)差異（FDR < 0.005；配對(duì)線性分析），倍數(shù)變化的中值先進(jìn)值相對(duì)較低，等于 1.13。這表明與乳腺癌相關(guān)的基因表達(dá)變化幅度相對(duì)較低，但在外周血細(xì)胞中一致且普遍存在。

為了測(cè)試這些發(fā)現(xiàn)在獨(dú)立數(shù)據(jù)集 (CC2) 中是否可復(fù)制，乳腺癌基因檢測(cè)技術(shù)領(lǐng)選策略高效團(tuán)隊(duì)調(diào)查了另外 49 對(duì)乳腺癌病例和對(duì)照的血液基因表達(dá)譜(圖1）?？偣餐ㄟ^質(zhì)量控制的 7,898 個(gè)基因中有 418 個(gè)在 CC2 中差異表達(dá)，F(xiàn)DR < 0.005，其中 345 個(gè)在 CC1 中也有差異表達(dá)（p  = 3 × 10 -60，超幾何檢驗(yàn)；圖 2a , 支持信息附加文件 3)。值得注意的是，BC 病例和所有 345 個(gè)重疊基因的對(duì)照之間差異表達(dá)的方向性在數(shù)據(jù)集之間是保守的（圖 2b）。當(dāng)根據(jù) 345 個(gè)重疊基因的表達(dá)總和對(duì)患者進(jìn)行排序時(shí)，來自乳腺癌病例的大部分血液樣本在兩個(gè)數(shù)據(jù)集中與對(duì)照分離（圖 2c）。

圖 2:與對(duì)照組相比，乳腺癌 (BC) 患者外周血細(xì)胞的基因表達(dá)變化。( a ) 維恩圖描繪了與初級(jí) (CC1) 和次級(jí) (CC2) 數(shù)據(jù)集中的對(duì)照相比，BC 患者外周血細(xì)胞中差異表達(dá)的基因之間的重疊。通過 CC1 和 CC2 中的配對(duì)線性分析，在 FDR < 0.005 時(shí)評(píng)估差異表達(dá)。使用超幾何檢驗(yàn)計(jì)算兩個(gè)基因列表之間重疊的顯著性。（b）在 CC1 和 CC2 中差異表達(dá)的 345 個(gè)重疊基因的表達(dá)倍數(shù)變化。CC1 中的對(duì)數(shù)倍數(shù)變化 (log FC) 繪制在 x 軸上，相對(duì)于y上 CC2 中相同基因的 log FCs-軸。兩個(gè)數(shù)據(jù)集中存在 BC，綠色的基因表達(dá)不足。紅色的基因在兩個(gè)數(shù)據(jù)集中都因乳腺癌的存在而過度表達(dá)。（c）根據(jù)這 345 個(gè)重疊基因的表達(dá)總和，對(duì)乳腺癌病例（紅色）和對(duì)照（粉紅色）的血液樣本進(jìn)行排序。熱圖顏色代表對(duì)數(shù)空間中以均值為中心的倍數(shù)變化表達(dá)式。( d ) 樸素貝葉斯分類器在使用 Fisher 檢驗(yàn)計(jì)算的驗(yàn)證數(shù)據(jù)集 (CC3) 中的重要性。垂直綠線表示基于 345 個(gè)重疊基因表達(dá)的樸素貝葉斯預(yù)測(cè)因子的重要性。綠色虛線表示可以從使用 CC3 中存在的 345 個(gè)隨機(jī)基因構(gòu)建的 100,000 個(gè)樸素貝葉斯預(yù)測(cè)變量中獲得的顯著性分布（N  = 8,529)。純紅線表示可從 100,000 個(gè)預(yù)測(cè)因子中獲得的顯著性分布，這些預(yù)測(cè)因子使用 345 個(gè)重疊基因的 CC3 中表達(dá)的 341 個(gè)基因中的 50 個(gè)基因構(gòu)建。紅色虛線表示可以從使用數(shù)據(jù)集中存在的 50 個(gè)隨機(jī)基因構(gòu)建的 100,000 個(gè)預(yù)測(cè)變量中獲得的顯著性分布 ( N  = 8,529)。

使用 CC1 和 CC2 選擇與對(duì)照組相比在乳腺癌患者血細(xì)胞中差異表達(dá)的基因（N  = 345，支持信息附加文件 3），乳腺癌基因檢測(cè)技術(shù)領(lǐng)選策略高效團(tuán)隊(duì)使用 CC3 中表達(dá)的 341 個(gè)基因構(gòu)建了一個(gè)預(yù)測(cè)因子（CC3 中不存在四個(gè)基因) 并在此驗(yàn)證數(shù)據(jù)集中正確預(yù)測(cè)疾病狀態(tài) ( p  = 8.7 × 10 -5；Fisher 檢驗(yàn)；圖 2d )。值得注意的是，來自 CC3 中血液樣本的擴(kuò)增 RNA 使用不同版本的 Illumina 陣列系統(tǒng)進(jìn)行雜交。“賊好的” 50 基因預(yù)測(cè)因子（圖 2d，支持信息附加文件 3) 在 341 個(gè)重要基因中選擇的正確度為 72.9%，以預(yù)測(cè)驗(yàn)證數(shù)據(jù)集中存在 BC（敏感性 = 83.1% 和特異性 = 62.7%；p  = 3.0 × 10 -9；Fisher's測(cè)試）。值得注意的是，來自連接圖的基因表達(dá)特征26與組蛋白去乙?；浮嵝菘说鞍?0、酪氨酸激酶和免疫反應(yīng)抑制劑相關(guān)，乳腺癌基因檢測(cè)技術(shù)領(lǐng)選策略高效團(tuán)隊(duì)的 50 基因預(yù)測(cè)因子陽性富集（支持信息附加文件 5）。很大一部分被錯(cuò)誤分類為 CC3 病例的對(duì)照組（36.4%）目前正在使用選擇性 5-羥色胺再攝取抑制劑（ATC N06AB）或選擇性 β 受體阻滯劑（ATC C07AB）。先前發(fā)現(xiàn)與 CC3 中錯(cuò)誤分類的對(duì)照相關(guān)的兩種藥物都能抑制 T 細(xì)胞和適應(yīng)性免疫相關(guān)基因的表達(dá)。這可以解釋乳腺癌基因檢測(cè)技術(shù)領(lǐng)選策略高效團(tuán)隊(duì)的 50 基因預(yù)測(cè)因子在 CC3 中的較低特異性?？傮w而言，這表明乳腺癌基因檢測(cè)技術(shù)領(lǐng)選策略高效團(tuán)隊(duì)的 50 基因預(yù)測(cè)因子包含細(xì)胞抑制信號(hào)，包括特異性抑制免疫，并且影響這些過程中涉及的轉(zhuǎn)錄的藥物可能是與乳腺癌存在相關(guān)的基于血液的信號(hào)的混雜因素。

為了進(jìn)一步驗(yàn)證結(jié)果，乳腺癌基因檢測(cè)技術(shù)領(lǐng)選策略高效團(tuán)隊(duì)調(diào)查了乳腺癌基因檢測(cè)技術(shù)領(lǐng)選策略高效團(tuán)隊(duì)是否能夠在 NCBI 的 Gene Expression Omnibus 中存放的兩個(gè)外部數(shù)據(jù)集中預(yù)測(cè)乳腺癌診斷，包括來自乳腺癌患者、良性乳腺疾病患者、對(duì)照、胃腸道和腦癌患者的 PBMC的基因表達(dá)譜圖 ( GSE27562 )，以及來自乳腺癌患者和對(duì)照可疑乳房 X 線照片的外周血細(xì)胞的基因表達(dá)譜 ( GSE164430 ;圖1）。在 PBMC 數(shù)據(jù)集中，與對(duì)照相比，乳腺癌基因檢測(cè)技術(shù)領(lǐng)選策略高效團(tuán)隊(duì)的 50 基因預(yù)測(cè)器能夠正確預(yù)測(cè)乳腺癌的存在（91.5% 正確度，支持信息附加文件 6）。這表明乳腺癌基因檢測(cè)技術(shù)領(lǐng)選策略高效團(tuán)隊(duì)從外周血細(xì)胞中鑒定出的乳腺癌診斷特征存在于分離的免疫細(xì)胞中，包括單核細(xì)胞、T 細(xì)胞、B 細(xì)胞和自然殺傷 (NK) 細(xì)胞。來自其他癌癥類型的所有 PBMC 樣本均未預(yù)測(cè)為 BC，這表明乳腺癌基因檢測(cè)技術(shù)領(lǐng)選策略高效團(tuán)隊(duì)的預(yù)測(cè)因子對(duì)乳房癌具有特異性。由于乳腺癌基因檢測(cè)技術(shù)領(lǐng)選策略高效團(tuán)隊(duì)的預(yù)測(cè)器沒有經(jīng)過訓(xùn)練來區(qū)分惡性乳腺癌和良性乳腺疾病，當(dāng)乳腺癌基因檢測(cè)技術(shù)領(lǐng)選策略高效團(tuán)隊(duì)包含這些樣本時(shí)，乳腺癌基因檢測(cè)技術(shù)領(lǐng)選策略高效團(tuán)隊(duì)獲得的正確度顯著降低（63.4% 正確度；支持信息附加文件 6）。乳腺癌基因檢測(cè)技術(shù)領(lǐng)選策略高效團(tuán)隊(duì)的 50 個(gè)基因預(yù)測(cè)因子中只有 33 個(gè)基因的表達(dá)在第二個(gè)數(shù)據(jù)集中可用（GSE164430）雖然乳腺癌基因檢測(cè)技術(shù)領(lǐng)選策略高效團(tuán)隊(duì)能夠顯著預(yù)測(cè)乳腺癌診斷與懷疑篩查乳房 X 線照片的女性相比（p  = 0.008；Fisher 檢驗(yàn)，支持信息附加文件 7）?？傊橄侔┗驒z測(cè)技術(shù)領(lǐng)選策略高效團(tuán)隊(duì)的基于血液的基因表達(dá)分析在微陣列平臺(tái)和外部數(shù)據(jù)集上產(chǎn)生了獨(dú)特的穩(wěn)健和可重復(fù)的結(jié)果，以從基于人群的對(duì)照中特異性檢測(cè) BC，需要進(jìn)一步分析因外周血細(xì)胞中存在乳腺癌而發(fā)現(xiàn)失調(diào)的過程包括 PBMC。

通路和基因組分析

功能聚類表明，乳腺癌基因檢測(cè)技術(shù)領(lǐng)選策略高效團(tuán)隊(duì)的 345 個(gè)基因列表豐富了與細(xì)胞凋亡、RNA 結(jié)合、剪接體/RNA 剪接、蛋白質(zhì)合成、RNA 代謝、轉(zhuǎn)錄調(diào)控、細(xì)胞周期、代謝和信號(hào)轉(zhuǎn)導(dǎo)相關(guān)的基因本體類別（表???1）。專家策劃的功能注釋揭示了參與免疫過程、細(xì)胞生長/增殖、細(xì)胞骨架調(diào)節(jié)以及蛋白質(zhì)和細(xì)胞代謝的額外基因組（支持信息附加文件 3）。

表1:與 345 個(gè)基因列表相關(guān)的顯著富集的功能注釋聚類（錯(cuò)誤發(fā)現(xiàn)率，F(xiàn)DR < 0.10）在乳腺癌病例對(duì)照對(duì)中差異表達(dá)

1 345 個(gè)基因列表中參與相應(yīng)過程的基因數(shù)量。

2集群中包含的所有重要注釋術(shù)語的中值。

為了進(jìn)一步研究乳腺癌如何影響血液中的基因表達(dá)，乳腺癌基因檢測(cè)技術(shù)領(lǐng)選策略高效團(tuán)隊(duì)在 CC1 和 CC2 數(shù)據(jù)集中進(jìn)行了基因集變異分析 (GSVA)，并在 CC3 中驗(yàn)證了結(jié)果（圖1）。乳腺癌基因檢測(cè)技術(shù)領(lǐng)選策略高效團(tuán)隊(duì)發(fā)現(xiàn) 58 個(gè)基因組在 CC1 和 CC2 的病例對(duì)照對(duì)差異表達(dá)的前 200 個(gè)基因組之間重疊（FDR < 2 × 10 -4）。雖然乳腺癌基因檢測(cè)技術(shù)領(lǐng)選策略高效團(tuán)隊(duì)之前在 CC3 中發(fā)現(xiàn)了一個(gè)與當(dāng)前對(duì)照組使用特定藥物的混雜因素，但在 CC1 和 CC2 中重疊的 58 個(gè)重要基因組中，有 45 個(gè)在 CC3 中得到驗(yàn)證（FDR < 0.15），并且根據(jù)疾病顯示出顯著可比的富集分?jǐn)?shù)所有三個(gè)數(shù)據(jù)集中的狀態(tài)（圖 3）。GSVA 揭示了在對(duì)乳腺癌基因檢測(cè)技術(shù)領(lǐng)選策略高效團(tuán)隊(duì)的 345 個(gè)基因列表進(jìn)行功能聚類后看到的類似過程，包括轉(zhuǎn)錄和細(xì)胞骨架調(diào)節(jié)、細(xì)胞周期、細(xì)胞凋亡和代謝途徑，但還發(fā)現(xiàn)了特別涉及抗原加工和呈遞 (APP) 和 MYC 靶基因的其他基因特征（圖 3)。

圖 3：根據(jù)乳腺癌病例（紅色）和對(duì)照（粉紅色）在初級(jí) (CC1)、二級(jí) (CC2) 和驗(yàn)證 (CC3) 病例對(duì)照中差異表達(dá)的 45 個(gè)顯著基因集的富集評(píng)分對(duì)血液樣本進(jìn)行排序系列。熱圖顏色代表對(duì)數(shù)空間中以平均為中心的折疊變化富集分?jǐn)?shù)。

BC 和宿主的免疫系統(tǒng)

BC患者血細(xì)胞中APP通路表達(dá)減少是BC存在影響外周免疫效應(yīng)細(xì)胞的賊直接證據(jù)（圖 3)。乳腺癌基因檢測(cè)技術(shù)領(lǐng)選策略高效團(tuán)隊(duì)研究了重疊的核心基因（多重校正p值 <0.1），這些基因驅(qū)動(dòng)觀察到的 APP 通路與 CC1 和 CC2 數(shù)據(jù)集中存在的乳腺癌的關(guān)聯(lián)（圖 4a )。與對(duì)照組相比，作為 MHC II 類途徑一部分的所有核心基因在乳腺癌患者的血液樣本中均表達(dá)不足，包括干擾素 γ 誘導(dǎo)蛋白 30 和參與 MHC II 類限制性表位的內(nèi)吞產(chǎn)生的組織蛋白酶 S 以及CD74參與 MHC II 類蛋白的形成和運(yùn)輸，CD4是輔助 T 細(xì)胞受體 (TCR) 的輔助受體。在 MHC I 類通路中，免疫蛋白酶體的PSME3被定義為乳腺癌患者中低表達(dá)的 APP 通路中的核心基因。此外，編碼蛋白酶體的三個(gè)基因（PSMB2、PSMB10和PSMD1）在乳腺癌基因檢測(cè)技術(shù)領(lǐng)選策略高效團(tuán)隊(duì)的 345 基因列表（支持信息附加文件 3）中，與對(duì)照組相比，BC 患者的血細(xì)胞中表達(dá)不足。此外，直接參與肽加載到 MHC I 類分子（TAPBP和CALR）上的核心基因和編碼 TAP 上游熱休克蛋白 70 的基因在乳腺癌患者中表達(dá)不足。

圖 4：抗原加工和呈遞途徑 (APP) 和自然殺傷 (NK) 細(xì)胞基因集的基因集變異分析。( a ) 來自 KEGG 的 APP。驅(qū)動(dòng)所觀察到的 APP 與 CC1 和 CC2 中存在的乳腺癌關(guān)聯(lián)的重疊核心基因根據(jù)它們?cè)谌橄侔┗颊咧械倪^度（紅色）或不足（綠色）表達(dá)而著色。（乙) 箱線圖表示來自 NK 細(xì)胞基因集的基因集變異分析的富集分?jǐn)?shù)，該基因集與來自 CC1、CC2 和 CC3（左）中的乳腺癌患者（紅色）和對(duì)照（粉紅色）的基因表達(dá)譜相關(guān)。NK 基因集中包含的基因列表與配對(duì)線性分析中的疾病狀態(tài)顯著相關(guān)，三個(gè)數(shù)據(jù)集中的至少兩個(gè)數(shù)據(jù)集中的 FDR < 0.10 及其在所有數(shù)據(jù)集中的相應(yīng)中值倍數(shù)變化（右）。

賊后，與對(duì)照組相比，NK 細(xì)胞特異性基因在該組和來自乳腺癌患者的樣本中始終低表達(dá)（圖 4b)。與這一發(fā)現(xiàn)一致，與 CC1 和 CC2 中的對(duì)照相比，來自乳腺癌患者的血液樣本中來自 KEGG 的 NK 細(xì)胞介導(dǎo)的細(xì)胞毒性途徑顯著低表達(dá)（平均 FDR = 0.004；配對(duì)線性分析）。

BC 患者外周血細(xì)胞中 Myc 的低表達(dá)和代謝、生長和增殖降低

根據(jù) Myc Target Gene Database ，乳腺癌基因檢測(cè)技術(shù)領(lǐng)選策略高效團(tuán)隊(duì)發(fā)現(xiàn)在乳腺癌患者的血細(xì)胞中由 Myc 調(diào)節(jié)的靶基因集表達(dá)減少（圖 3)。被定義為核心基因的 Myc 靶標(biāo)參與了對(duì)細(xì)胞生長和增殖具有特定影響的全球基因調(diào)控網(wǎng)絡(luò)（ILK、ARPC4、PP2R4、ERBB2和CEBPA）。

比較各組之間的總 RNA 水平，以研究 Myc 賊近被重新構(gòu)建為所有活性基因的基因表達(dá)的一般放大器的效果。來自乳腺癌病例的38 個(gè)樣本的 RNA 水平低于來自匹配對(duì)照的血液樣本（p值 = 8 × 10 -6；邏輯回歸）。僅通過 RIN 值測(cè)量的 RNA 降解不能解釋與對(duì)照相比，BC 患者血液樣本中 RNA 產(chǎn)量的降低（數(shù)據(jù)未顯示）。在進(jìn)一步嘗試提取乳腺癌患者外周血細(xì)胞中 Myc 作用的基本要素時(shí)，強(qiáng)調(diào)了另一組被接受為真正 Myc 靶標(biāo)的基因之間的結(jié)合和表達(dá)變化。乳腺癌基因檢測(cè)技術(shù)領(lǐng)選策略高效團(tuán)隊(duì)比較了前五分之一樣本中的 RNA 濃度和MYC的表達(dá)，這對(duì)真正的 Myc 靶基因集的富集意義貢獻(xiàn)賊大（支持信息附加文件 11）。MYC的表達(dá)與 RNA 濃度顯著相關(guān)，與對(duì)照組相比，BC 患者血液樣本中MYC的顯著低表達(dá)（圖 5）。與此一致，大多數(shù)差異表達(dá)的轉(zhuǎn)錄因子，與確認(rèn)穩(wěn)態(tài)轉(zhuǎn)錄率降低的對(duì)照相比，作為一般轉(zhuǎn)錄機(jī)制一部分并參與染色質(zhì)重塑的基因在乳腺癌患者的血細(xì)胞中表達(dá)不足（支持信息附加文件 3） .

圖 5：根據(jù) MYC 的表達(dá)，前五分之一血液樣本的 RNA 濃度對(duì)乳腺癌患者（紅色）和對(duì)照（黑色）之間MYC基因組的差異富集貢獻(xiàn)賊大。對(duì)主要 (CC1) 和次要 (CC2) 病例對(duì)照系列中的每個(gè)線性回歸線給出了 Spearman 相關(guān)性 (corr)。

即使是 Myc 的適度減少也可能足以剝奪細(xì)胞維持生長和增殖所必需的凈合成代謝、代謝和有絲分裂沖動(dòng)。在乳腺癌基因檢測(cè)技術(shù)領(lǐng)選策略高效團(tuán)隊(duì)的研究中，乳腺癌基因檢測(cè)技術(shù)領(lǐng)選策略高效團(tuán)隊(duì)觀察到乳腺癌患者血細(xì)胞中的細(xì)胞代謝降低，糖酵解和葡萄糖代謝途徑總體表達(dá)不足（表???1,圖 3)。據(jù)此，乳腺癌基因檢測(cè)技術(shù)領(lǐng)選策略高效團(tuán)隊(duì)的 345 個(gè)基因列表中的兩個(gè)促進(jìn)自噬的基因（ATG12和VPM1）在乳腺癌患者的血細(xì)胞中過表達(dá)。與蛋白質(zhì)合成減少和因此細(xì)胞生長減少一致，與對(duì)照組相比，BC 患者中真核起始因子 4 復(fù)合物的三種成分（ EIF4A1、EIF4A3和EIF4H ）顯著低表達(dá)。此外，一些參與核糖體生物發(fā)生的基因（GAR1、SURF6和RRS1）表達(dá)不足，而一些小基因（RPS3A和RPS29）和大基因（與對(duì)照相比，來自乳腺癌患者的血細(xì)胞中的RPL4、RPL5、RPL7、RPL11、RPL15、RPL21和RPL41 ) 核糖體蛋白 (RP) 過表達(dá)。賊后，在乳腺癌患者外周血細(xì)胞中顯著低表達(dá)的幾個(gè)基因（TERF2、CKAP5、CUL4B、MCM3、HBP1、NUDC、CTCF、TUBB、USP9X和H2AFX ）參與了細(xì)胞周期的調(diào)節(jié)（表???1）。GSVA 指出了涉及有絲分裂檢查點(diǎn)的過程（中心體成熟、有絲分裂中心體的 Nlp 丟失和 G2-M 轉(zhuǎn)變，圖 3)。賊后，與對(duì)照組相比，BC 患者的血液樣本中與細(xì)胞形狀、移動(dòng)性和細(xì)胞周期進(jìn)程有關(guān)的整合素信號(hào)通路表達(dá)不足（圖 3)。

基因檢測(cè)如何從外周血細(xì)胞得知乳腺癌的存在分析

與乳腺癌相關(guān)的基因表達(dá)變化幅度相對(duì)較低，但在外周血細(xì)胞中一致且普遍存在，并且在分離的免疫細(xì)胞（即PBMC）中清楚地識(shí)別。乳腺癌基因檢測(cè)技術(shù)領(lǐng)選策略高效團(tuán)隊(duì)的 50 個(gè)基因特征包含細(xì)胞抑制信號(hào)，包括對(duì)免疫反應(yīng)的特異性抑制，而影響這些過程中轉(zhuǎn)錄的藥物是與乳腺癌存在相關(guān)的基于血液的信號(hào)的混雜因素。乳腺癌基因檢測(cè)技術(shù)領(lǐng)選策略高效團(tuán)隊(duì)基于血液的基因表達(dá)分析在微陣列平臺(tái)和外部數(shù)據(jù)集上產(chǎn)生了獨(dú)特的穩(wěn)健和可重復(fù)的結(jié)果，以專門從基于人群的對(duì)照中檢測(cè)乳腺癌病例。

總之，乳腺癌基因檢測(cè)技術(shù)領(lǐng)選策略高效團(tuán)隊(duì)的研究結(jié)果獨(dú)特地表明，BC 的存在與通過幾種免疫特異性途徑（即APP、NK 細(xì)胞介導(dǎo)的免疫）和幾種 MYC 驅(qū)動(dòng)的“通用”細(xì)胞程序（即.細(xì)胞代謝、生長和增殖）。調(diào)節(jié) APP 的機(jī)制改變了由 MHC 分子呈遞的用于免疫識(shí)別的表位的形式和數(shù)量，并且可以決定腫瘤的免疫原性。乳腺癌基因檢測(cè)技術(shù)領(lǐng)選策略高效團(tuán)隊(duì)的研究獨(dú)特地顯示了與全身免疫相關(guān)的 APP 的特定改變，并證實(shí)了先前在腫瘤及其微環(huán)境中發(fā)現(xiàn)的一些機(jī)制，包括下調(diào) MHC I 分子、蛋白酶體亞基和與抗原呈遞（TAP 和 Hsp70）和 MHC-相關(guān)的轉(zhuǎn)運(yùn)。肽復(fù)合物。MHC I 分子的表達(dá)降低可能會(huì)誘導(dǎo) NK 細(xì)胞細(xì)胞毒性，盡管乳腺癌基因檢測(cè)技術(shù)領(lǐng)選策略高效團(tuán)隊(duì)在乳腺癌患者的血液樣本中觀察到 NK 細(xì)胞介導(dǎo)的免疫同時(shí)存在定性損害。值得注意的是，一項(xiàng)流行病學(xué)研究先前已將低外周血 NK 細(xì)胞細(xì)胞毒活性與癌癥風(fēng)險(xiǎn)增加聯(lián)系起來。賊后，乳腺癌基因檢測(cè)技術(shù)領(lǐng)選策略高效團(tuán)隊(duì)觀察到參與 MHC-II 限制性抗原呈遞以及CD4是 TCR 介導(dǎo)的輔助 T 細(xì)胞活化所必需的。

乳腺癌基因檢測(cè)技術(shù)領(lǐng)選策略高效團(tuán)隊(duì)的研究新穎表明，與基于人群的對(duì)照相比，BC 患者血細(xì)胞中 RNA 水平的總體降低與某些乳腺癌患者的MYC表達(dá)相關(guān)。據(jù)認(rèn)為，Myc 在增殖細(xì)胞中普遍表達(dá)在增殖細(xì)胞中，它控制 RNA 加工、核糖體生物合成、蛋白質(zhì)合成、新陳代謝和正常細(xì)胞生長和增殖的細(xì)胞周期。重要的是，與對(duì)照組相比，發(fā)現(xiàn)所有這些過程在乳腺癌患者的血細(xì)胞中表達(dá)不足。先前發(fā)現(xiàn)，在小鼠的腫瘤發(fā)展過程中，參與葡萄糖、脂質(zhì)和氨基酸代謝的酶的血漿水平發(fā)生了改變證實(shí)腫瘤的存在會(huì)引發(fā)全身代謝失調(diào)。雖然乳腺癌患者的血細(xì)胞中的細(xì)胞代謝受到限制，但發(fā)現(xiàn)一些激活自噬的基因過表達(dá)以提供 ATP 的來源。在乳腺癌基因檢測(cè)技術(shù)領(lǐng)選策略高效團(tuán)隊(duì)的研究中，通過翻譯起始/延伸和核糖體生物合成的蛋白質(zhì)合成率在來自乳腺癌患者的血細(xì)胞中降低，其中 RP 積累可能是由于核糖體組裝缺陷。細(xì)胞周期的精細(xì)調(diào)節(jié)也是維持細(xì)胞穩(wěn)態(tài)所必需的，盡管與對(duì)照組相比，BC 患者的血細(xì)胞中涉及細(xì)胞周期和有絲分裂檢查點(diǎn)相關(guān)過程的幾個(gè)基因的表達(dá)存在差異。

乳腺癌基因檢測(cè)技術(shù)領(lǐng)選策略高效團(tuán)隊(duì)的研究結(jié)果表明，在血細(xì)胞中發(fā)現(xiàn)的失調(diào)過程反映了乳腺癌患者免疫功能的缺陷。雖然乳腺癌基因檢測(cè)技術(shù)領(lǐng)選策略高效團(tuán)隊(duì)沒有從血液中分離出效應(yīng)免疫細(xì)胞，但乳腺癌基因檢測(cè)技術(shù)領(lǐng)選策略高效團(tuán)隊(duì)觀察到參與抗腫瘤免疫反應(yīng)的關(guān)鍵功能（例如，APP、NK 細(xì)胞介導(dǎo)的細(xì)胞毒性）的基因表達(dá)一致減少。此外，在乳腺癌患者的血細(xì)胞中觀察到的細(xì)胞抑制信號(hào)與暴露于免疫抑制藥物相關(guān)的基因表達(dá)譜相關(guān)。值得注意的是，血液基因表達(dá)的變化可能代表血細(xì)胞組成的改變或不同細(xì)胞群的基因表達(dá)的變化。雖然腫瘤發(fā)展對(duì)外周免疫細(xì)胞計(jì)數(shù)的影響尚未闡明，但腫瘤的 APP 損傷、負(fù)性共刺激信號(hào)的激活和免疫抑制因子（或細(xì)胞）的產(chǎn)生可能會(huì)導(dǎo)致癌癥患者的淋巴細(xì)胞減少，這已被發(fā)現(xiàn)與患者有關(guān)。預(yù)后。該研究首先指出，與可能反映腫瘤免疫逃逸的基于人群的對(duì)照相比，宿主對(duì)乳腺癌存在的免疫反應(yīng)中的系統(tǒng)性分子功能障礙。

一些仍未解決的問題是MYC如何外周血細(xì)胞中的表達(dá)因特定乳腺癌的存在而受到抑制，以及在腫瘤發(fā)展早期可以檢測(cè)到血細(xì)胞中基因表達(dá)的變化。成功的化學(xué)預(yù)防療法將取決于闡明調(diào)節(jié)對(duì)特定腫瘤的發(fā)展和存在的全身免疫反應(yīng)的信號(hào)通路網(wǎng)絡(luò)，該腫瘤具有自己獨(dú)特的一組遺傳、表觀遺傳和炎癥變化，這些變化會(huì)隨著疾病的進(jìn)展而發(fā)展. 使用乳腺癌基因檢測(cè)技術(shù)領(lǐng)選策略高效團(tuán)隊(duì)基于血液的基因特征來篩查乳腺癌現(xiàn)在需要進(jìn)一步改進(jìn)，以便更好地區(qū)分良性乳腺疾病和 BC，并進(jìn)一步將其與標(biāo)準(zhǔn)乳房 X 線照相篩查進(jìn)行比較。分析匹配的乳腺組織中的基因表達(dá)譜，以及在診斷前 5 年內(nèi)收集的血液樣本，原位乳房異常已經(jīng)開始，希望能澄清其中一些問題。

基因檢測(cè)如何從外周血細(xì)胞得知乳腺癌的存在研究結(jié)論

總之，外周血細(xì)胞的基因表達(dá)受到乳腺癌特異性存在的顯著干擾，這些變化同時(shí)涉及許多與 乳腺癌 免疫逃逸相關(guān)的系統(tǒng)性細(xì)胞抑制信號(hào)。對(duì)人類癌癥相關(guān)血液轉(zhuǎn)錄組的進(jìn)一步挖掘可能會(huì)確定進(jìn)化中腫瘤、其微環(huán)境和對(duì) 乳腺癌 的全身反應(yīng)的額外調(diào)節(jié)劑、介質(zhì)和生物標(biāo)志物，并將改進(jìn)其在疾病早期檢測(cè)和治療中的效用。

Peripheral blood cells inform on the presence of breast cancer: a population-based case-control study.

Dumeaux V, Ursini-Siegel J, Flatberg A, Fjosne HE, Frantzen JO, Holmen MM, Rodegerdts E, Schlichting E, Lund E.

Int J Cancer. 2015 Feb 1;136(3):656-67. doi: 10.1002/ijc.29030. Epub 2014 Jun 25.

PMID: 24931809