论文摘要
第一部分预测乳腺癌患者预后的基因表达谱的研究目的:通过低密度基因芯片的研究,筛选特异性标志基因,建立可预测乳腺癌患者复发、转移风险的基因表达谱。方法:采用低密度基因芯片检测乳腺癌组织样本中基因表达,并筛选出特异性标志基因构建新的基因表达谱;利用Cluster 3.0和Treeview 1.6软件进行样本的层次聚类分析;选用COX比例风险回归和Kaplan-meier生存曲线分析基因表达谱的预后作用;采用ROC分析比较不同基因表达谱的预测价值。结果:在总共248个候选基因中筛选出24个特异性标志基因构建新的基因表达谱;基因表达谱可较为准确地将训练组和验证组患者分为好预后组和差预后组;两组患者的无病生存期存在显著差异,单因素和多因素COX比例风险回归分析中只有淋巴结转移和基因表达谱与患者预后显著相关,且基因表达谱能较为准确地预测淋巴结阳性和淋巴结阴性患者的预后,尤其是在淋巴结阴性组;与其他基因表达谱相比,新的基因表达谱能更为准确预测化疗后乳腺癌患者的预后。结论:由特异性标志基因组成的基因表达谱是乳腺癌患者预测作用最强的独立的预后因素,有望用于指导临床个体化治疗方案的选择。第二部分预测乳腺癌肺转移的基因表达谱的研究目的:建立具有自发性肺高转移特性的人乳腺癌细胞株,为乳腺癌肺转移的基础和实验研究提供有价值的模型;筛选有意义的基因标志,预测乳腺癌肺转移风险。方法:采用人乳腺癌细胞株MDA—MB—231经连续6轮体内筛选,建立具有自发性肺高转移特性的人乳腺癌细胞株MDA—MB—231 HM;通过检测微卫星DNA确定该细胞株的起源;采用生长曲线、流式细胞分析和Transwell在体外比较两细胞系的差别;通过比较原位瘤重量和小鼠肺转移灶数目进行体内研究;通过基因芯片检测比较其基因表达的变化,并采用Real-time PCR方法验证基因芯片检测结果;通过差异表达基因与差预后信号的比较,筛选有意义的基因标志;对63例乳腺癌患者进行层次聚类分析验证基因标志的预测价值。结果:MDA—MB—231HM细胞株和MDA—MB—231均与人乳腺癌组织同源;体外研究表明MDA—MB—231HM的细胞生长、增殖能力和侵袭能力均高于其亲代细胞;体内研究显示MDA—MB—231HM细胞株的原位移植瘤重量和肺转移灶数目均大于其亲代细胞;基因芯片检测发现两细胞株间有92个差异表达基因;Real-time PCR方法验证其中的12个基因,有11个基因与基因芯片结果基本一致;通过差异表达基因与差预后信号的比较,筛选出16个基因作为基因标志;对63例乳腺癌患者进行层次聚类分析,16个基因可较为准确地将患者分为肺转移组和无肺转移组,两组患者的无肺转移生存率存在显著差异（Log-rank检验,p=0.0001）。COX比例风险回归分析表明除基因表达谱外,仅有ER在单因素分析中显示与肺转移相关（p=0.017）,且基因表达谱的风险率高于ER状态的风险率,提示基因表达谱是预测作用最强的预后因子。结论:我们建立了肺高转移细胞株MDA-MB-231HM,为乳腺癌转移的相关研究提供了一个更为方便和高效的研究平台;包含16个基因的表达谱可较为准确地预测乳腺癌患者肺转移风险,有助于揭示乳腺癌肺转移机制。