对于乳腺癌患者而言，准确判断疾病的预后并选择最有效的治疗方案至关重要。传统的临床指标（如年龄、分期、分级）虽然有价值，但有时难以完全预测疾病的走向。近日，一项发表于国际顶级医学期刊《柳叶刀·肿瘤学》（The Lancet Oncology）的重磅研究为我们带来了新的启示：通过全基因组测序（WGS）技术，可以挖掘出更深层次的基因信息，从而更精准地预测患者的生存风险，并为个性化治疗提供关键依据。
研究概览：WGS如何解码乳腺癌
这项回顾性分析纳入了来自英国“十万基因组计划”（100,000 Genomes Project）的2403名乳腺癌患者，研究人员对他们的2445份肿瘤样本及配对的正常DNA进行了高深度全基因组测序。通过这种全面的基因分析，研究团队旨在识别出驱动突变、突变特征、同源重组修复缺陷（HRD）等关键基因组特征，并评估这些特征与患者死亡率之间的关联。
核心发现：基因组信息蕴藏的巨大潜力
研究结果令人振奋。在所有肿瘤样本中，研究人员发现：
- 26.8%的肿瘤具有直接的个性化用药潜力。这意味着超过四分之一的患者可以通过WGS检测找到潜在的靶向治疗机会。
- 具体来看，其中包含12.2%的HRD病例，以及6.3%的ER阳性、HER2阴性乳腺癌患者携带高度个体化的驱动事件、内分泌治疗耐药相关突变等，这些都为选择特定药物提供了明确的靶点。
- 此外，还有15.2%的病例显示出具有转化研究潜力的基因特征，为未来新疗法的开发指明了方向。
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ER+/HER2-乳腺癌的预后新指标
对于最常见的ER阳性、HER2阴性乳腺癌亚型，这项研究的发现尤其具有临床意义。研究证实，以下三个基因组特征是独立于传统临床指标的强大预后预测因子：
- 结构变异负荷（Structural variation burden）
- 高水平的APOBEC突变特征
- TP53基因驱动突变
携带这些特征的患者，其癌症特异性死亡风险显著更高。基于这些发现，研究人员设计出一种新的预后模型，能够有效地区分出高风险和低风险患者，从而帮助医生为高风险患者加强干预，或为低风险患者考虑治疗降级，避免过度治疗。
未来临床应用：两步走模型
研究者总结道，乳腺癌的基因组信息在预测预后和指导治疗方面价值巨大。他们提出了一种高效的“两步走”临床应用模型：
- 第一步：利用高度个体化的基因组标志物，首先筛选出适合接受靶向治疗或参加临床试验的患者。
- 第二步：对于没有明确靶点的患者，将WGS发现的基因组预后特征与现有的临床决策因素相结合，进行更精准的风险分层和治疗规划。
这项研究清晰地表明，全基因组测序不仅是一项前沿的科研工具，更具备了改变乳腺癌临床实践的巨大潜力。通过深入解读肿瘤的基因密码，我们能够为每一位患者制定出更加精准、有效的个体化治疗策略。欢迎访问MedFind抗癌资讯版块，获取更多前沿的诊疗信息。
