基因表达预测乳腺癌生存
pam50概念
pam50概念
PAM50（Prediction Analysis of Microarray 50-gene panel）是一种基因表达谱的分类系统，用于预测乳腺癌患者的分子亚型。
PAM50基因集包含了50个关键基因，这些基因主要涉及到乳腺癌发生和进展所必需的信号通路。
PAM50被广泛应用于乳腺癌研究领域，可以将乳腺癌分为四个亚型：Luminal A、Luminal B、HER2-enriched和Basal-like。
- Luminal A亚型：这是最常见的乳腺癌亚型之一，约占乳腺癌患者的40%左右。
它通常具有较好的预后，并且对激素治疗相对敏感。
- Luminal B亚型：与Luminal A亚型相比，Luminal B 亚型乳腺癌患者通常显示更高的增殖活性和较差的预后。
此亚型中的患者可能需要更积极的治疗策略。
- HER2-enriched亚型：HER2-enriched亚型乳腺癌患者在细胞表面过度表达人类表皮生长因子受体2（HER2）。
这种亚型对抗HER2靶向治疗药物通常有较好的反应。
- Basal-like亚型：Basal-like亚型乳腺癌患者通常
表现为高度侵袭性和不良预后。
这种亚型与基底层皮样细胞特征相关，其特征包括高级别地表达一些基底层细胞标记物。
PAM50分类系统可以帮助医生更好地了解乳腺癌患者的分子特征，并指导个体化的治疗决策。
该系统在乳腺癌诊断、预后评估和治疗选择方面具有重要的临床应用价值。
乳腺癌的基因表达与预后评估
乳腺癌的基因表达与预后评估乳腺癌是女性最常见的恶性肿瘤之一，其发病率逐年上升，给女性健康带来了巨大的威胁。
乳腺癌的发展和治疗效果与基因表达密切相关，通过对乳腺癌基因表达的预后评估，可以更为准确地判断患者的生存期和治疗效果，为个体化治疗提供依据。
一、乳腺癌基因表达概述乳腺癌基因表达是指乳腺癌细胞内的基因在转录和翻译过程中所表现出的特定模式。
这种特定模式不仅可以帮助我们了解乳腺癌发生的分子机制，还可以用于对乳腺癌分型、预后评估和治疗选择等方面的研究。
乳腺癌基因表达主要通过高通量测序技术，如微阵列芯片和RNA 测序等，来获取肿瘤组织和正常组织的基因表达谱。
这些数据经过生物信息学的加工和分析，可以找到与乳腺癌生长、转移、复发等密切相关的基因，从而为乳腺癌的诊断和治疗提供依据。
二、乳腺癌基因表达与预后评估乳腺癌的预后评估是指通过分析患者肿瘤组织中的基因表达谱，预测乳腺癌患者的生存期和治疗效果。
通过基因表达谱的分析，可以将乳腺癌分为不同的亚型，并判断其生存期和复发的风险。
基于乳腺癌基因表达谱的预后评估方法有多种，其中较为成熟的是通过基因表达谱构建的预后模型。
这种模型可以根据乳腺癌的基因表达谱，将患者分为高风险组和低风险组，进一步预测患者的生存期和治疗效果。
三、乳腺癌基因表达预后评估的应用乳腺癌基因表达预后评估在临床中已经具有重要的应用价值。
首先，基于乳腺癌基因表达谱的预后模型可以帮助医生更准确地判断患者的预后风险，为患者制定个体化的治疗方案。
其次，基于乳腺癌基因表达谱的预后评估可以为临床试验的设计和患者的选取提供科学依据。
此外，基于乳腺癌基因表达谱的预后评估还可以帮助医生监测治疗效果，及时调整治疗方案。
乳腺癌基因表达预后评估的研究还面临一些挑战。
首先，乳腺癌的基因表达谱受到肿瘤异质性和样本数量的限制，可能存在一定的误差。
其次，预后模型的构建和验证需要大规模的临床样本和长期的随访数据，这对于资源有限的医疗机构来说是一个挑战。
基于肿瘤相关成纤维细胞基因构建乳腺癌预后预测模型及免疫浸润分析
生物技术进展 2024 年 第 14 卷 第 2 期 312 ~ 322Current Biotechnology ISSN 2095‑2341研究论文Articles基于肿瘤相关成纤维细胞基因构建乳腺癌预后预测模型及免疫浸润分析孙莉莉，安外尔·约麦尔阿卜拉，刘富中，布尔兰·叶尔肯别克，迪丽娜尔·叶尔夏提，郭文佳*新疆医科大学附属肿瘤医院，乌鲁木齐 830011摘 要：乳腺癌的转移和恶性进展与肿瘤微环境密切相关。
肿瘤相关成纤维细胞（cancer associated fibroblasts ，CAFs ）是肿瘤微环境中比较重要的细胞，可影响肿瘤的进展及治疗。
从基因表达综合数据库获得乳腺癌单细胞测序数据，对肿瘤微环境细胞进行分簇，再利用WGCNA 识别CAF 相关的关键基因，用该基因在TCGA -BRCA 数据库中构建风险评分模型，进行生存分析、Cox 回归分析、ROC 曲线、构建列线图预测模型性能；通过GO 和KEGG 分析模型相关通路；利用体细胞突变、免疫浸润分析、干性指数分析以及药物敏感性分析探讨风险评分与临床特征及肿瘤微环境的关系。
研究构建了基于10个CAF 基因的乳腺癌预后预测模型，根据风险评分将患者分为高低风险组并进行验证，其中高风险组患者的预后更差，列线图和ROC 曲线也显示模型具有良好的预测效能，乳腺癌病人免疫浸润水平更低、干性指数更高，且高风险组病人对紫杉醇及拉帕替尼这2种药物的敏感性更高。
结果表明，10个CAF 相关基因的风险评分可独立预测乳腺癌的预后及治疗效果，为明确CAF 相关基因在乳腺癌中的作用机制提供了思路，也为乳腺癌易感基因患者的临床个体化治疗提供了理论依据。
关键词：乳腺癌；肿瘤相关成纤维细胞；肿瘤突变负荷；预后模型；免疫浸润DOI ：10.19586/j.20952341.2023.0161中图分类号：Q75， R737.9 文献标志码：AConstruction of Prognostic Prediction Model of Breast Cancer Based on Tumor -associated Fibroblast Genes and Analysis of Immune InfiltrationSUN Lili ， ANWAIER Yuemaierabola ， LIU Fuzhong ， BUERLAN Yeerkenbieke ， DILINAER Ye ，GUO Wenjia *Affiliated Cancer Hospital of Xinjiang Medical University ， Urumqi 830011， ChinaAbstract ：Metastasis and malignant progression of breast cancer are deeply related to the tumor microenvironment. Tumor -associ‐ated fibroblasts （CAFs ） are comparatively important cells in the tumor microenvironment which have implications on tumor pro‐gression and treatment. We obtained single -cell sequencing data of breast cancer downloaded from gene expression omnibus data‐base ， clustered the cells of tumor microenvironment ， and then used WGCNA to identify the key genes related to CAF ， and con‐structed a risk score model with the genes in TCGA -BRCA database ， and performed survival analysis ， Cox regression analysis ， ROC curves ， and constructed a column line graph to predict the performance of the model. Model -related pathways were analyzed by GO and KEGG. The relationship between risk score and clinical features and tumor microenvironment was explored by somaticmutation ， immune infiltration analysis ， stemness index analysis ， and drug sensitivity analysis. A prognostic prediction modelbased on 10 CAF genes was constructed and validated in accordance with the risk scores. Patients were classified into high - and low -risk groups according to the risk scores ， and the prognosis of patients in the high -risk group was worse ， and the column plot and ROC curve also showed that the model had a good predictive efficiency ， and the immune infiltration level of patients with收稿日期：2023‐12‐13； 接受日期：2024‐02‐27基金项目：新疆维吾尔自治区自然科学基金杰出青年科学基金项目（2022D01E27）；新疆维吾尔自治区天池英才项目（2022TCYCGWJ ）。
乳腺癌的预后模型与评估指标
乳腺癌的预后模型与评估指标乳腺癌作为女性最常见的恶性肿瘤之一，对患者的健康和生活带来了巨大的影响。
预测乳腺癌的预后，不仅有助于医生和患者选择合适的治疗方案，还可以提供相应的风险评估指标，帮助患者更好地了解其疾病状态。
本文将介绍乳腺癌预后模型和评估指标的相关内容，以期为患者提供更全面的医疗知识。
一、乳腺癌的预后模型乳腺癌的预后模型是基于大量病例资料的数据分析和统计建模而得出的预测手段，其依据患者的临床信息和病理学特征进行预测。
常见的乳腺癌预后模型有Nottingham组织学分级系统、TNM分期系统和基因表达谱。
Nottingham组织学分级系统是一种通过病理切片评估乳腺癌细胞核形态的方法。
根据细胞核的大小、形状、染色质特征以及核仁的数量和大小等指标进行评分，并将评分结果分为Ⅰ、Ⅱ和Ⅲ级。
该分级系统能够客观地反映乳腺癌的细胞学特征，从而预测其预后情况。
TNM分期系统是一种通过评估肿瘤的大小、淋巴结转移情况和远处转移情况来判断乳腺癌分期的方法。
根据肿瘤大小和淋巴结转移的情况，将乳腺癌分为不同的分期，从而预测其预后。
TNM分期系统在临床上应用广泛，可为乳腺癌患者提供有效的预后信息。
基因表达谱是通过对大量乳腺癌组织样本进行基因表达分析，建立基因表达谱模型来预测乳腺癌的预后。
基因表达谱能够揭示肿瘤发生和发展的分子机制，从而为乳腺癌患者的个体化治疗提供依据。
二、乳腺癌的评估指标乳腺癌的评估指标是根据患者的临床数据和病理学特征来评估其预后风险的指标，包括ER（雌激素受体）、PR（孕激素受体）、HER2（人表皮生长因子受体2）、Ki67指数和P53等。
ER和PR是乳腺癌的激素受体，能够通过细胞内信号传导途径调控细胞的增殖和分化。
激素受体阳性表示肿瘤对激素依赖性较高，具有较好的预后。
因此，ER和PR是预测乳腺癌患者预后的重要指标。
HER2是一种与乳腺癌发生和发展密切相关的肿瘤标志物，其过度表达与乳腺癌预后不良相关。
乳腺癌的分子分型基因表达和预后的相关性
乳腺癌的分子分型基因表达和预后的相关性乳腺癌是一种常见的女性肿瘤，其发生和发展与许多遗传和环境因素有关。
近年来，随着分子生物学和遗传学研究的进展，人们对乳腺癌的分子分型和基因表达的研究逐渐深入。
本文将探讨乳腺癌的分子分型、基因表达与预后之间的相关性。
1. 乳腺癌的分子分型乳腺癌的分子分型是根据乳腺癌基因表达的模式和特征将其分类的方法。
目前，乳腺癌主要被分为四种分子分型：激素受体阳性（HR+）、人类表皮生长因子受体2阳性（HER2+）、三阴性（Triple negative）以及基底样（Basal-like）。
这些分子分型在乳腺癌的发生、发展、治疗和预后中起着重要的作用。
2. 基因表达与乳腺癌预后的相关性基因表达是指在细胞水平上基因转录产物的表达水平。
众多研究表明，乳腺癌基因的表达模式与患者的预后密切相关。
例如，激素受体阳性的乳腺癌通常具有较好的预后，因为这种类型的乳腺癌对激素治疗的敏感性较高。
相比之下，HER2阳性和三阴性的乳腺癌往往预后较差，因为它们对激素治疗不敏感。
3. 基因表达谱的研究方法在研究乳腺癌的基因表达谱时，常用的方法包括PCR、DNA芯片和高通量测序等。
PCR是一种常用的定量分析方法，可以测定特定基因的表达水平。
DNA芯片技术利用微阵列上固定的探针探测样本中的mRNA，从而获得基因表达谱。
高通量测序则是将RNA序列通过高通量测序仪进行扫描，从而揭示出基因的表达模式。
4. 预后与分子分型的综合分析近年来，许多研究利用大规模数据集和生物信息学方法对乳腺癌的基因表达谱进行综合分析，以确定与预后相关的关键基因和信号通路。
这些研究结果为乳腺癌的预后评估和治疗选择提供了重要的依据。
例如，一项研究发现，通过分析乳腺癌患者的基因表达谱，可以预测其淋巴结转移的风险，从而指导临床治疗策略的选择。
5. 个体化治疗策略的发展乳腺癌的分子分型和基因表达谱的研究为个体化治疗策略的发展提供了重要的基础。
基于分子分型和基因表达谱的预测模型，可以帮助医生选择最适合患者的治疗方案，避免过度治疗或治疗无效。
乳腺癌的分子分型及其预后评估
乳腺癌的分子分型及其预后评估乳腺癌是女性最常见的恶性肿瘤之一，而乳腺癌的治疗和预后则会受到多种因素的影响。
近年来，研究发现乳腺癌的分子分型及其预后评估对于乳腺癌的治疗和预后判断具有重要意义。
本文将针对乳腺癌的分子分型及其预后评估进行详细阐述。
一、乳腺癌的分子分型乳腺癌的分子分型根据肿瘤的基因表达特征将其分为四种亚型，包括激素受体阳性/人表皮生长因子受体2阴性（HR+/HER2-）、人表皮生长因子受体2阳性（HER2+）、三阴性（TNBC）和基底样（basal-like）亚型。
1. HR+/HER2-乳腺癌HR+/HER2-乳腺癌是最常见的乳腺癌亚型，大约占到乳腺癌患者的70-80%。
该亚型的乳腺癌细胞对雌激素和孕激素敏感，所以患者对激素治疗（如雌激素受体调节剂）的反应良好。
这种亚型的患者通常具有较好的预后。
2. HER2+乳腺癌HER2+乳腺癌约占乳腺癌的15-20%。
HER2是人表皮生长因子2受体的简称，它在正常细胞中调控着细胞生长和分化。
HER2+乳腺癌的细胞会过度表达HER2受体，导致肿瘤的快速生长和扩散。
这种亚型的患者对于靶向治疗（如抗HER2单克隆抗体药物）有良好的反应，但预后通常较差。
3. TNBCTNBC是指乳腺癌缺乏雌激素受体（ER-）、孕激素受体（PR-）以及HER2受体的表达。
这种亚型的乳腺癌患者通常预后较差，因为TNBC对于激素治疗和靶向治疗都不敏感，且具有较高的复发率和转移风险。
4. 基底样乳腺癌基底样乳腺癌是一种特殊的亚型，其基因表达特征类似于基底细胞。
这种亚型通常表现为高度侵袭性，患者为较年轻的女性，且容易转移至其他部位。
基底样乳腺癌对于化疗有一定的敏感性，但预后仍相对较差。
二、乳腺癌的预后评估乳腺癌的预后评估是判断乳腺癌患者生存期和复发风险的重要指标，可以帮助医生制定最佳的治疗方案。
1. 临床病理因素乳腺癌的临床病理因素如肿瘤大小、淋巴结转移情况、分级和组织学类型等对于预后评估具有重要意义。
TCR Vβ基因在乳腺癌免疫监测中的作用及临床应用
TCR Vβ基因在乳腺癌免疫监测中的作用及临床应用乳腺癌是一种常见的恶性肿瘤，虽然现今医学技术的发展，治疗手段和方法不断提升，但乳腺癌的术后复发率仍然很高。
因此，如何有效的监测病情变化是目前医学界面临的重大难题之一。
随着免疫学研究的不断深入，肿瘤免疫监测已经成为临床中一个很重要的诊断和治疗方法之一。
其中TCR Vβ基因在乳腺癌免疫监测中的作用尤为重要。
TCR Vβ基因是T细胞受体中β链的可变区域，其编码的蛋白质在外周血中有一定的表达，因此可以作为一种监测肿瘤特异性T细胞克隆扩增的指标。
在肿瘤的形成和发展过程中，由于肿瘤细胞的异质性，一些特定的TCR Vβ基因会被选择性地扩增，在外周血中的表达水平也相应地增高。
因此，通过检测外周血中特定的TCR Vβ基因的表达水平，可以较为准确地反应出肿瘤特异性T细胞的活性和扩增情况，从而判断肿瘤的免疫监测状态。
目前研究表明，外周血中特定的TCR Vβ基因的表达水平与乳腺癌患者的预后和治疗效果密切相关。
一些研究发现，术后外周血中特定TCR Vβ基因的表达水平与病人的无瘤生存期呈正相关，表明这些基因的高表达水平可以对疾病的局部复发和远处转移起到有效的监测作用。
同时，外周血中特定TCR Vβ基因的表达水平还可以作为肿瘤免疫治疗的效果监测工具。
乳腺癌免疫治疗通常包括免疫检查点抑制剂和CAR-T细胞治疗等，这些治疗方法都需要通过刺激T细胞的免疫反应来发挥治疗效果。
而外周血中特定的TCR Vβ基因的表达水平可以反映出肿瘤特异性T细胞的活性和扩增情况，从而较为准确地反映出免疫治疗的效果。
除此之外，外周血中特定TCR Vβ基因的表达水平还可以作为肿瘤诊断和预测转移风险的指标。
研究表明，术前外周血中特定的TCR Vβ基因的表达水平与乳腺癌患者的肿瘤组织中T细胞浸润程度呈正相关，表明这些基因的高表达水平可以反映出肿瘤组织中的T细胞免疫浸润情况，从而帮助判断肿瘤的分子亚型和预测转移风险。
RUNX3基因表达对判断人乳腺癌预后的价值
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关键词 ： 乳腺肿瘤 ； Ｒ Ｕ Ｎ Ｘ ３基 因 ； 预 后 中图 分 类 号 ： Ｒ ７ ３ ７ ． ９ 文献标识码 ： Ａ 文章编 号 ： １ ０ ０ １— ７ ３ ９ ９ （ ２ ０ ０ ７ ） ０ ３— ０ ２ ７ ５— ０ ４
Ｐｒ ｏ ｇ ｎｏ ｓ ｔ ｉ ｃ ｓ ｉ ｇ ｎｉ ｉｃ ｆ ａ ｎｃ ｅ ｏ ｆ ＲＵＮＸ３ ｅ ｘ ｐｒ ｅ ｓ ｓ ｉ ｏ ｎ ｉ ｍａ
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乳腺癌的基因表达谱分析
乳腺癌的基因表达谱分析乳腺癌是目前常见的恶性肿瘤之一，对于乳腺癌的诊断和治疗策略的制定，基因表达谱分析起着重要的作用。
本文将就乳腺癌的基因表达谱分析进行深入探讨。
1. 乳腺癌的概述乳腺癌是指起源于乳腺上皮组织的恶性肿瘤，是女性最常见的恶性肿瘤之一。
乳腺癌的发病率逐年呈增长趋势，已成为威胁女性健康的重要疾病。
乳腺癌的病因复杂，涉及遗传、环境、生活方式等多个因素。
因此，深入了解乳腺癌的分子机制对于预防、治疗乳腺癌具有重要意义。
2. 基因表达谱分析基因表达谱分析是指对大量基因的表达水平进行检测和分析的技术手段。
通过这种方法可以检测到基因组中数以万计基因的表达情况，从而了解在不同生理或病理状态下基因的表达差异，为研究疾病的发生机制提供线索。
3. 乳腺癌的基因表达谱分析研究近年来，越来越多的研究关注乳腺癌的基因表达谱分析。
通过对乳腺癌组织和正常组织进行基因表达谱分析，可以发现许多与乳腺癌发生和发展相关的潜在基因。
例如，乳腺癌组织中某些抑癌基因的表达显著下调，而癌基因的表达显著上调，这些基因的异常表达可能参与了乳腺癌的发生和发展过程。
通过对这些基因进行深入研究，可以揭示乳腺癌的分子机制，为乳腺癌的早期诊断和治疗提供新的思路和方法。
4. 基因表达谱分析的方法目前，基因表达谱分析主要有两种方法，即RNA测序技术和芯片技术。
RNA测序技术可以直接对样本中的RNA进行测序，获得基因表达的全貌。
芯片技术则是通过将所有基因的探针固定在芯片上，然后与样本中RNA进行杂交，最后通过成像和分析得到基因表达水平。
这两种方法各有优劣，可以根据具体研究的目的和需求选择合适的方法。
5. 基因表达谱分析在乳腺癌中的应用基因表达谱分析在乳腺癌中的应用包括但不限于以下几个方面：（1）乳腺癌的分子分型：通过基因表达谱分析可以将乳腺癌分为不同的亚型，有助于制定个体化的治疗方案。
（2）乳腺癌的早期诊断：通过比较正常组织和乳腺癌组织的基因表达谱差异，可以找到潜在的乳腺癌标志基因，为早期诊断提供依据。
乳腺癌细胞株的基因表达谱
乳腺癌细胞株的基因表达谱基因表达谱是指在特定条件下，一个细胞或组织中所有基因的表达水平。
乳腺癌是一种复杂的疾病，其发生和发展涉及多个基因的异常表达。
通过研究乳腺癌细胞株的基因表达谱，我们可以深入了解乳腺癌的生物学特性，为诊断、治疗和预防乳腺癌提供重要的信息。
近年来，随着高通量测序技术的发展，越来越多的乳腺癌细胞株的基因表达谱被揭示出来。
这些数据为研究乳腺癌的分子机制提供了宝贵的资源。
在本文中，我们将综述一些乳腺癌细胞株的基因表达谱研究进展，并探讨其对乳腺癌诊断和治疗的影响。
一、MCF7细胞株MCF7细胞株是最常用的乳腺癌细胞株之一，它来源于人乳腺癌组织。
研究发现，MCF7细胞株的基因表达谱具有较高的异质性，其中包括多种信号通路和基因表达的异常。
例如，PI3K/AKT信号通路在MCF7细胞株中过活化，导致细胞增殖、存活和迁移能力的增强。
MCF7细胞株中还表达了多种激素受体，如雌激素受体（ER）和孕激素受体（PR），使得它们对激素治疗具有敏感性。
二、MDAMB231细胞株MDAMB231细胞株是另一种广泛使用的乳腺癌细胞株，来源于人乳腺癌组织。
与MCF7细胞株相比，MDAMB231细胞株具有更强的转移和侵袭能力。
研究发现，MDAMB231细胞株的基因表达谱中，多种与转移和侵袭相关的基因表达异常，如matrix metalloproteinases (MMPs)和clusterin等。
MDAMB231细胞株中ER和PR阴性，使得它们对激素治疗具有抵抗性。
三、T47D细胞株T47D细胞株是另一种人乳腺癌细胞株，来源于乳腺癌组织。
T47D细胞株的基因表达谱具有独特的特征，如高表达ofertheclinicalresponse (OCR)和低表达breastcancerassociated gene 1 (BCAS1)。
研究发现，OCR的高表达与T47D细胞株对化疗药物的敏感性有关，而BCAS1的低表达则与细胞存活和增殖能力的降低有关。
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資料來 源
• Data from NCI (Netherlands Cancer Institute) • 295位 早 期breast cancer patients • 151位 為 lymph node-negative disease， adjuvant systemic therapy 位接 受 • 144位 為 lymph node-positive disease， 位接 受 adjuvant systemic therapy
Exampe1:wound response signature對 breast cancer 預 後 表現 的 評估 (fig1-B/C)
Exampe1:wound response signature對 breast cancer 預 後 表現 的 評估
Exampe1:wound response signature對 breast cancer 預 後 表現 的 評估
– Survival curves 的 估 計 方採用 式 Kaplan-Meier method – Cox proportional hazard model
• 圖 型符 號說明
– 紅 色:increased expression – 綠 色:reduced expression – 灰 色:missing value
– Cluster (unsupervised method) – Decision tree analysis (supervised method)
找法 可採用
篇 下 列三 • 指 摽 (signature)優 劣 的衡量標準，在 本 裏採用 種 方 式
– Overall survival analysis – Survival bases on DMFP (Distant Metastasis-Free Probability) – Multivariate analysis
– 與 cell cycle minimize overlap –與 細 胞 重建(matrix rebuilding)、 細 胞 血管新生(angiogenesis)等 有 關
移動(cell motility)、
-II 資料分 析 的方 法
論文的”wound response signature”的 •本 篇 下面二種 分 類方法
Exampe1:wound response signature對 breast cancer 預 後 表現 的 評breast cancer samples using 442 available CSR – Row: represents gene / Column: samples – Unsupervised hierarchical clustering method
Exampe1:wound response signature對 breast cancer 預 後 表現 的 評估 (fig-1A)
Exampe1:wound response signature對 breast cancer 預 後 表現 的 評估
• 在 clustering dendrogram 中 ， 第 二 層 的 分類已可以 pattern 區 分 出 來 yellow-bar的 部份顯示 出 尚有 • 在 quiescent的 區塊 中 ， 其 他 可能的分類方式。 • 126 tumors were classified activated and 169 tumors were classified quiescent。
Robustness, scalability, and integration of a woundresponse gene expression signature in predicting breast cancer survival
簡 介
• 由 於近代分子 醫學 的 進 步 ， 許 多 疾病 的 預 防 和 治療方式均 可借由 基 因上 的 檢測 來 提高醫療 品 質。 • Gene expression patterns 提 供一個描述生理現象的方 法，使我們可藉由 統 計法對 方 疾 病的 預 和治療方式提供 後 一衡量的指標。 • 本 篇 論文 主 要討 論的 題目 是 ， 利 用 CSR(core serum response) gene 發 來 展一 指 標 (wound-response signature)用 來 視 early breast cancer 治 的療方 式 和 癒 後情形 。
Exampe1:wound response signature對 breast cancer 預 後 表現 的 評估
Adjuvant systemic therapy Yes no Lymph-node positive disease 120 24
10 其 中 有 其 中 有 120
Lymph-node negative disease 10 141
-I 資料分 析 的方 法
• 藉由 體外 (in vitro)模 擬 細 胞 的 生 理 反 應 和 欲 比 癒 (wound healing)和 cancer 相 的 似 程 度 ， Chang et al. 定 義 一 組基 因 :CSR (core serum response genes)和 它 們 的 正 常 表現 型 態 (canonical expression pattern) • 此 基因組的選擇基於
資料分析的方法-III
隨機 分 成 training data set and testing data • 將 資料 set • 在 分 類時 所 使 用 的 threshold 採 用 可 以使training data set 達到 90% 的 sensitivity 在 此 條 。 件下， testing data set亦 可 達到 相 同 的 程 度 。