鄭昂，宇浩，曹珺男，金鋒

（中國醫(yī)科大學(xué)附屬第一醫(yī)院乳腺外科，沈陽 110001）

最新數(shù)據(jù)顯示，乳腺癌已成為目前全球最常見的惡性腫瘤，占惡性腫瘤新發(fā)病例的11.7%。乳腺癌常年位居女性癌癥發(fā)病和死亡之首，在發(fā)病率不斷增長的同時還具有年輕化的趨勢［1］。全球約有11%的乳腺癌發(fā)生在中國，嚴重影響了女性的健康和生活［2］。目前，個體化治療模式使乳腺癌患者獲得了更加精準(zhǔn)有效的治療，但仍有一部分“特例”患者預(yù)后不佳。組學(xué)研究有望通過充分認識這些“特例”患者的特征，使其獲得更加精準(zhǔn)的個體化治療和預(yù)后。

1 組學(xué)概述

組學(xué)既是一門整合科學(xué)，又是一種研究理念。從科學(xué)與學(xué)科的角度，組學(xué)運用分子生物學(xué)技術(shù)和信息科技系統(tǒng)研究生物組織細胞結(jié)構(gòu)、基因、蛋白及其相互作用。本世紀初，當(dāng)人類基因組計劃（Human Genome Project，HGP）完成后，基因組學(xué)率先進入研究者的視野。研究者最初期望通過明晰基因與疾病的關(guān)系去解決臨床實踐遇到的各種問題，然而，現(xiàn)實遠較預(yù)想復(fù)雜，研究者逐漸意識到研究生命活動中的各個過程需要有完整的“大局觀”。如何將組學(xué)的基礎(chǔ)研究轉(zhuǎn)化為臨床實踐，如何充分挖掘大量的生物信息資源，如何在短期內(nèi)實現(xiàn)對個體的正確治療等，都有待獲得合理的答案。

2 乳腺癌組學(xué)及研究成果

2.1 乳腺癌基因組學(xué)與轉(zhuǎn)錄組學(xué)

乳腺癌基因組學(xué)的發(fā)展由來已久。高通量測序技術(shù)為尋找乳腺癌易感或耐藥基因提供了新的平臺?；蚪M測序在乳腺癌前瞻性臨床試驗中具有重要提示意義。術(shù)后輔助內(nèi)分泌治療是激素受體陽性絕經(jīng)后乳腺癌患者提高生存率的有效治療手段，然而有些患者由于發(fā)生了芳香化酶抑制劑（aromatase inhibitors，AI）耐藥而預(yù)后不良。對使用AI規(guī)范治療卻仍然復(fù)發(fā)轉(zhuǎn)移的患者，腫瘤科醫(yī)生嘗試通過對其行術(shù)前內(nèi)分泌治療進行敏感性觀察，篩選出可能造成AI原發(fā)耐藥的根源。ELLIS等［3］通過全基因組或外顯子測序，發(fā)現(xiàn)TP53突變與AI耐藥相關(guān)，GATA3突變則會增加患者對AI的敏感性，表明雌激素受體（estrogen receptor，ER）陽性乳腺癌的獨特表型與體細胞突變特定模式有關(guān)。

最初的全基因組測序大多以大量細胞的混合DNA為樣本進行檢測，但這不可避免地要解釋細胞存在異質(zhì)性的問題，以單個細胞為測序單位的單細胞測序技術(shù)解決了這個難題。通過運用單細胞測序和標(biāo)靶單細胞深度測序技術(shù)，WANG等［4］通過檢測三陰性乳腺癌（triple negative breast cancer，TNBC）和ER陽性乳腺癌患者的腫瘤細胞，發(fā)現(xiàn)非整倍體重排發(fā)生于腫瘤形成的早期，而點突變是一個逐漸積累的過程；且TNBC突變率更高。值得注意的是，有技術(shù)實現(xiàn)了對單個循環(huán)腫瘤細胞（circulating tumor cells，CTCs）進行DNA測序［5］，空間單細胞測序（topographic single cell sequencing，TSCS）能獲取單個腫瘤細胞在組織內(nèi)精確定位的信息。將TSCS和外顯子組測序應(yīng)用于導(dǎo)管原位癌（ductal carcinoma in situs，DCIS）患者和浸潤性導(dǎo)管癌（invasive ductal carcinoma，IDC）患者的1 293個細胞，揭示了DCIS和IDC之間存在直接的基因譜系，在基因組水平上為DCIS如何確切地進展為IDC提供了解釋［6］。

轉(zhuǎn)錄組測序技術(shù)也受到廣泛關(guān)注，其靈敏度比基因組測序更高，且測序成本比基因芯片低［7］。轉(zhuǎn)錄組一般指細胞內(nèi)所有轉(zhuǎn)錄產(chǎn)物的集合，包括信使RNA、核糖體RNA、轉(zhuǎn)運RNA及非編碼RNA（noncoding RNA，ncRNA）。近年來，大量ncRNA轉(zhuǎn)錄本被發(fā)現(xiàn)，其調(diào)控乳腺癌發(fā)生發(fā)展的機制已成為研究熱點。

2.2 乳腺癌蛋白組學(xué)

HGP使人類成功邁入基因組后時代。大量生物體全基因組序列的破譯和功能基因組研究不斷深入開展，使研究者不禁猜測構(gòu)成生物體的主要大分子蛋白質(zhì)和核酸是否可以復(fù)制基因組研究的模式。為了研究乳腺癌形成和發(fā)展的機制，尋找特異的診斷、預(yù)后、治療和耐藥標(biāo)志物，蛋白組學(xué)技術(shù)被廣泛應(yīng)用于檢測差異性表達蛋白譜，翻譯后修飾以及蛋白質(zhì)之間的相互作用［8-9］。CHEN等［10］將3種乳腺癌細胞系和正常乳腺導(dǎo)管上皮細胞的線粒體蛋白組學(xué)進行比較，發(fā)現(xiàn)了某些促進腫瘤的形成及轉(zhuǎn)移的蛋白。DUMONT等［11］通過對人類乳腺癌組織和與之配對的骨轉(zhuǎn)移灶組織進行了蛋白組學(xué)比對，篩選出了一些與癌細胞侵襲和骨髓代謝相關(guān)的蛋白質(zhì)，對了解乳腺癌骨轉(zhuǎn)移微環(huán)境分子機制起到了重要的提示作用。有研究［12］對6例ER陽性和4例ER陰性的乳腺癌組織進行細胞分離，通過蛋白組學(xué)分析發(fā)現(xiàn)了2個可能的生物標(biāo)志物TCR-α和ZBRK1，為乳腺癌治療提供了可能有效的藥物靶點，提示蛋白組學(xué)技術(shù)有利于找到在耐藥過程中起關(guān)鍵作用的蛋白質(zhì)，在篩選藥物作用靶點中可發(fā)揮重要作用。蛋白組學(xué)不僅可以分析差異蛋白，還可以對蛋白質(zhì)磷酸化組、乙?；M等蛋白修飾進行分析。有研究［13］對122個治療初期乳腺癌樣本的蛋白質(zhì)基因組進行分析，蛋白質(zhì)磷酸化分析結(jié)果揭示了腫瘤抑制因子的丟失和這些靶向激酶之間的聯(lián)系，而新加入的蛋白質(zhì)乙?；M學(xué)分析強調(diào)了參與DNA損傷反應(yīng)的關(guān)鍵核蛋白的乙?；?，提示了蛋白組學(xué)在乳腺癌臨床研究中的潛力。

2.3 乳腺癌代謝組學(xué)

乳腺癌的發(fā)生發(fā)展與代謝異常密切相關(guān)［14］，因此，乳腺癌代謝組學(xué)應(yīng)運而生。乳腺癌代謝組學(xué)通過研究患者的血清、血漿、尿液、組織等樣本中的小分子代謝物，分析代謝物種類或濃度的變化，找出在乳腺癌發(fā)生發(fā)展中有重要價值的潛在標(biāo)志物。乳腺癌代謝組學(xué)在轉(zhuǎn)化研究中取得了初步成效，為乳腺癌的早篩、早診和個體化治療補充了新證據(jù)。研究［15］表明，脂肪酸的重新合成已經(jīng)成為包括癌癥在內(nèi)的各種疾病的治療靶點，確定了先前未鑒定的基因C12orf49（LUR1）在通過調(diào)節(jié)SREBF2信號而調(diào)節(jié)外源性脂質(zhì)攝取以應(yīng)對脂質(zhì)缺乏中的潛在作用，證明了系統(tǒng)基因互作圖譜在揭示人類細胞代謝緩沖機制方面的作用。

2.4 乳腺癌影像組學(xué)

在乳腺癌初步診斷、療效評估和復(fù)發(fā)風(fēng)險預(yù)測等領(lǐng)域，乳腺癌影像組學(xué)也展現(xiàn)了充分的潛力［16］。乳腺癌影像組學(xué)可以量化病變特征，更好地區(qū)分良惡性實體和患者特征［17］。影像組學(xué)和基因組學(xué)的特征結(jié)合還有助于界定乳腺癌的分子分型，進一步揭示乳腺癌的生物學(xué)行為，提高診斷效能［18］。MA等［19］從乳腺X線結(jié)果中提取了39個定量特征預(yù)測乳腺癌亞型，發(fā)現(xiàn)部分影像學(xué)特征與乳腺癌的分子分型具有相關(guān)性。有文獻［20］報道，動態(tài)對比增強磁共振成 像（dynamic-contrast enhanced magnetic resonance imaging，DCE-MRI）圖像的紋理特征體現(xiàn)了影像組學(xué)在預(yù)測新輔助化療后臨床和病理反應(yīng)中具有較高的準(zhǔn)確性。影像組學(xué)在輔助化療和新輔助化療評效中發(fā)揮的作用和對無病生存期、復(fù)發(fā)風(fēng)險以及腋窩淋巴結(jié)轉(zhuǎn)移的預(yù)測作用，日益受到研究者的關(guān)注［21-22］。

2.5 乳腺癌整合多維組學(xué)

隨著“個體化治療”概念的推廣，多維組學(xué)在轉(zhuǎn)化醫(yī)學(xué)領(lǐng)域中發(fā)揮了巨大優(yōu)勢。LIU等［23］通過大隊列腫瘤多組學(xué)數(shù)據(jù)的深度整合分析，使用TCGA腫瘤多組學(xué)數(shù)據(jù)，首次以CpG位點解析度系統(tǒng)闡述了21種主要癌癥中啟動子區(qū)DNA甲基化組在腫瘤基因轉(zhuǎn)錄調(diào)控網(wǎng)絡(luò)中的深度參與。多維組學(xué)為研究者提供了寶貴的資源，候選的免疫組化標(biāo)記物可應(yīng)用于以前那些難以分類的患者。JIANG等［24］建立了465例TNBC患者的基因數(shù)據(jù)庫，描繪出全球最大的TNBC隊列多組學(xué)圖譜。作為國際上首個基于多維組學(xué)和生物信息學(xué)分析提出的TNBC分類系統(tǒng)，該研究將為未來開展針對國人TNBC的藥物研發(fā)和臨床試驗提供科學(xué)數(shù)據(jù)支持，進一步縮小臨床轉(zhuǎn)化研究的范圍。

3 臨床轉(zhuǎn)化中的組學(xué)

目前，早期乳腺癌的治療仍然延續(xù)“升降階梯”的主線，力圖借助最新技術(shù)的幫助找到“獲益”亞群。以內(nèi)分泌治療為例，“升階梯”如何進行，哪些患者需要增加治療的“長度”和“強度”，在患者的臨床病理特點和分子分型的基礎(chǔ)上，組學(xué)的加入可能會有助于患者的鑒別和篩選。如21基因檢測、Mammaprint（70基因檢測）和PAM50等基于組學(xué)的多基因檢測和數(shù)學(xué)模型結(jié)合的工具，已被嘗試用于篩選可“降階梯”（免除化學(xué)治療）的患者。

回顧第16屆St.Gallen共識專家投票，對于年齡＜50歲、淋巴結(jié)陰性、復(fù)發(fā)風(fēng)險評分（recurrence score，RS）21～25分的患者，在選擇治療方案時，化學(xué)治療聯(lián)合內(nèi)分泌治療獲得的支持率最高；而對于淋巴結(jié)陰性、RS＞26分的患者，57.1%的專家認為需要綜合評估患者整體情況給予個體化治療方案。對于Luminal A型（ER+/HER2-，是基因檢測低風(fēng)險）患者，64.6%的專家支持4～9枚淋巴結(jié)作為選擇輔助化學(xué)治療的閾值；對于基因檢測為低危的“典型”小葉癌患者，60.9%的專家支持4～9枚淋巴結(jié)作為進行輔助化學(xué)治療的閾值。由此可見，基于組學(xué)的證據(jù)聯(lián)合臨床病理特征將是未來精準(zhǔn)治療的大勢所趨。

以乳腺癌多基因檢測這個具有代表性的組學(xué)產(chǎn)品為例，對多維組學(xué)研究成果的應(yīng)用局限性做簡單探討。第一，準(zhǔn)確的多基因檢測信息有助于臨床醫(yī)生在臨床病理資料的基礎(chǔ)上制定醫(yī)療決策，但有時組學(xué)信息可能與臨床病理特征存在分歧，臨床醫(yī)生應(yīng)做到“辯證”與“統(tǒng)籌”，而非“厚此薄彼”。第二，組織量、組織代表性、病理固定、取材方法、組織切片情況等在一定程度上影響組學(xué)信息的準(zhǔn)確性和可靠性。第三，組學(xué)產(chǎn)品的質(zhì)控問題值得關(guān)注，如不同多基因檢測工具結(jié)果的一致性問題就引起非常多的討論。OPTIMA研究和ATAC研究［25-26］結(jié)果都提示同一患者利用不同的多基因檢測方法，結(jié)果可能不盡相同。第四，組學(xué)研究成果有種族差異性，未來可通過開展多中心研究，制定適合中國人群的組學(xué)國家標(biāo)準(zhǔn)。第五，組學(xué)相關(guān)實驗技術(shù)手段費用較昂貴，可能在一定層面上限制了組學(xué)的推廣。

綜上所述，多維組學(xué)是乳腺癌精準(zhǔn)醫(yī)療和個體化醫(yī)療的重要基礎(chǔ)。多維組學(xué)能清晰地觀察各個層次的生命現(xiàn)象，符合從“大局”著手、從“微觀”分析的理念，有利于避免蠡酌管窺。未來期待多維組學(xué)與臨床試驗合理而協(xié)調(diào)地結(jié)合，更多地獲得科學(xué)的循證醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)，進而推動臨床實踐的發(fā)展。