斯坦福大学（2024USNews美国大学排名：3）医学院的一项最新研究揭示了遗传基因序列在预测乳腺癌类型及其侵袭性方面的潜力。这项研究挑战了传统观念，即大多数癌症是由于我们一生中积累的随机突变而产生的，指出我们从父母那里继承的基因序列在决定是否能被免疫系统识别和消除潜在的致癌突变细胞方面起着积极作用。研究表明，除了少数具有显著癌症风险的高渗透基因外，遗传因素的作用仍然知之甚少，大多数恶性肿瘤被认为是细胞分裂过程中随机错误或运气不佳的结果。然而，这项研究发现，遗传基因序列可以预测乳腺癌的亚型及其侵袭性，为肿瘤进展预测和乳腺癌起源的理解提供了全新的视角。
遗传基因序列预测乳腺癌亚型及其侵袭性
乳腺癌是一种异质性极高的疾病，其亚型和侵袭性差异显著。三阴性乳腺癌（TNBC）是最具侵袭性的乳腺癌亚型，具有广泛的肿瘤内异质性、高转移率和化疗耐药性，导致临床预后不佳。尽管取得了一些进展，但TNBC患者的化疗耐药机制仍然知之甚少。通过匹配的纵向TNBC化疗反应和耐药患者队列的单细胞转录组数据集，研究揭示了与化疗耐药密切相关的不同细胞亚群及定义这些群体的标志基因。通过全基因组H3K27ac标记的映射，研究表明这些耐药基因的表达是通过一组TNBC超级增强子和相关的转录因子网络驱动的。此外，基因筛选显示，这些转录因子中的一部分对TNBC细胞的生存至关重要，其缺失会增加对化疗药物的敏感性。总体而言，本研究揭示了化疗耐药的表观遗传和转录因子网络，并提出了对高风险耐药患者进行分层和改善治疗的新途径。
遗传基因序列在免疫系统识别和消除潜在癌细胞中的作用
斯坦福大学医学院的研究发现，我们在受孕时继承的基因序列是预测未来几十年可能发展成何种类型的乳腺癌及其严重程度的有力指标。这项研究挑战了大多数癌症是由于我们一生中积累的随机突变而产生的传统观念，指出我们从父母那里继承的基因序列在决定携带潜在致癌突变的细胞是否被免疫系统识别和消除或成为初期癌症方面的积极作用。研究表明，除了少数具有显著癌症风险的高渗透基因外，遗传因素的作用仍然知之甚少，大多数恶性肿瘤被认为是细胞分裂过程中随机错误或运气不佳的结果。然而，研究发现，肿瘤发展的路径受到遗传因素和免疫力的限制。这一新结果揭示了一类新的生物标志物，可以预测肿瘤进展，并提供了一种全新的理解乳腺癌起源的方式。
高遗传表位负担及其对早期免疫系统识别和癌症侵袭性的影响
研究还发现，携带高胚系表位负担的癌症在早期发展阶段更容易被免疫系统识别和消除，但一旦逃脱免疫细胞的监视，这些癌症往往更具侵袭性，预后较差。研究人员设想未来可以利用胚系基因组进一步细分乳腺癌亚型，以指导治疗决策并改善预后和复发监测。斯坦福大学医学院的研究表明，遗传基因在癌细胞与免疫系统的相互作用中起着重要作用，这可能有助于研究人员和临床医生更好地预测和对抗乳腺肿瘤。研究结果挑战了大多数癌症是由于我们一生中积累的随机突变而产生的观点，指出遗传基因在决定携带潜在致癌突变的细胞是否被免疫系统识别和消除方面的积极作用。研究可能导致预测侵袭性乳腺癌复发风险的生物标志物的开发，并在相关乳腺癌亚型中进行风险分层。
基于遗传基因序列的个性化癌症免疫疗法的潜力
美国国家卫生研究院（NIH）的研究人员开发了一种名为PERCEPTION的人工智能（AI）工具，利用单细胞RNA测序数据预测癌症患者对特定药物的反应。传统的患者与药物匹配方法依赖于肿瘤DNA和RNA的整体测序，但肿瘤中包含多种细胞亚群，这些亚群对药物的反应可能不同。单细胞RNA测序技术提供了更高分辨率的数据，能够识别和靶向个体克隆，从而可能导致更持久的药物反应。然而，单细胞基因表达数据生成成本高，尚未广泛应用于临床。研究人员使用迁移学习技术，利用广泛可用的整体RNA测序数据训练AI模型，然后用单细胞RNA测序数据进行微调。研究表明，该AI模型能够准确预测个体细胞对单一药物和药物组合的反应，并成功预测了耐药性的发展。研究人员开发了一个研究网站和指南，帮助使用PERCEPTION模型进行新数据集的分析。
未来展望
斯坦福大学医学院的这项研究为乳腺癌的早期检测和个性化治疗提供了新的视角。通过深入了解遗传基因序列在乳腺癌发展中的作用，研究人员可以开发出更有效的预测工具和治疗方法。这不仅有助于提高乳腺癌患者的生存率，还可以减少不必要的治疗和副作用。此外，基于遗传基因序列的个性化癌症免疫疗法的潜力也为未来的癌症治疗带来了希望。通过利用人工智能和单细胞RNA测序技术，研究人员可以更准确地预测和应对癌症的复杂性，从而提高治疗效果。
结论
斯坦福大学医学院的研究揭示了遗传基因序列在预测乳腺癌类型及其侵袭性方面的潜力，挑战了传统观念，指出遗传基因在决定携带潜在致癌突变的细胞是否被免疫系统识别和消除方面的积极作用。研究表明，携带高胚系表位负担的癌症在早期发展阶段更容易被免疫系统识别和消除，但一旦逃脱免疫细胞的监视，这些癌症往往更具侵袭性，预后较差。未来，研究人员可以利用遗传基因组进一步细分乳腺癌亚型，以指导治疗决策并改善预后和复发监测。此外，基于遗传基因序列的个性化癌症免疫疗法的潜力也为未来的癌症治疗带来了希望。通过利用人工智能和单细胞RNA测序技术，研究人员可以更准确地预测和应对癌症的复杂性，从而提高治疗效果。这项研究不仅为乳腺癌的早期检测和个性化治疗提供了新的视角，也为未来的癌症研究和治疗带来了新的希望。
参考新闻资料:
- Gene variants foretell the biology of future breast cancers in Stanford Medicine study
- Decoding gene regulatory circuitry underlying TNBC chemoresistance reveals biomarkers for therapy response and therapeutic targets
- Inherited gene sequences predict breast cancer type and severity, study reveals
- Breast Cancer’s Roots in Germline Genome Influence Disease Severity, Recurrence Risk
- AI tool helps predicts patient responses to cancer drugs – NCI
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