[文献解读]8分的肿瘤大数据挖掘是怎样炼成的?

    摘要:文章内容:ER单阳性乳腺癌预后不良,基因与表观遗传改变导致的PR丢失,IHC找出ER单阳性组中的非luminal亚型 。

摘要

   2018年12月发表了上海复旦肿瘤医院的基于TCGA,METABRICSEER等数据库的分析论文,发表在Theranostics杂志上,影响因子IF=8.5ER单阳性乳腺癌约占乳腺癌病人总数的10%,全文总共使用了5个数据集,分别包括SEERMETABRIC,TCGA, MD Anderson以及作者自己的数据集作为验证。临床问题ER单阳性乳腺癌对内分泌治疗抵抗,在基因组水平上PR基因拷贝数丢失与启动子甲基化解释了PR的丢失。有近20%的ER单阳性乳腺癌表现为非Luminal型,并且对内分泌治疗不敏感,作者找到了这个亚型的3个biomarker。作者得出结论,ER单阳性组乳腺癌还存在亚型与不良预后相关,应该使用不同的治疗策略。

文章内容

ER单阳性乳腺癌预后不良

• 首先是给出了SEERMETABRIC数据集的临床病理特征,作者对此做了一些描述。

• 其次比较了单阳性乳腺癌与ER/PR阳性乳腺癌及TNBC的生存率,为了说明ER单阳性乳腺癌的预后更差, 值得一提的是,作者使用了OSBCSS两个生存时间,Breast Cancer-Specific Survival指的是从诊断到死亡的时间。生存分析结果如下,很明显单阳性预后差得多:

• 作者还做了单因素与多因素Cox分析,结果仍然显示ER单阳性较ER/PR双阳性HR高。

基因与表观遗传改变导致的PR丢失

• 使用TCGA数据库分析 PR基因的mRNA表达,蛋白表达,与CNA, 启动子甲基化的关系,综合分析。多组学数据也恰恰是 TCGA数据库的优势所在(仅展示部分结果)。

IHC找出ER单阳性组中的非luminal亚型

• 应用TCGA**数据库对三种乳腺癌进行 PAM50分型,并对 luminal-like non-luminal 组进行常规的差异分析,做 KEGG富集分析,以及一些常规的分析。

• 找到分型的候选基因,选择几个用作免疫组化marker。ER单阳性PAM50各亚型的内分泌治疗敏感性分数展示(可计算)。作者自身的前瞻性分析结果证实内分泌治疗在ER单阳性乳腺癌组确实没有表现出生存差异,可指导临床治疗。

总结

这篇文献充分有效的应用了现有大规模肿瘤数据库,进行多维度,深层次的数据挖掘。小伙伴们,可别说数据挖掘都是灌水了(不然你灌一个试试)。

还是咱自己多动动脑吧。

• 个人认为本文有很好的借鉴意义,分享给大家,希望对大家有帮助。附上文献原文链接。

 文献下载:http://www.thno.org/v08p6386.htm

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