通过多重成像改进乳腺癌分类

UZH 开发的一种成像方法可以更详细地研究乳腺癌组织。与目前测试单一标记物的标准相比，它使用 35 种生物标记物来识别乳腺肿瘤及其周围区域的不同细胞类型。这提高了肿瘤分析和分类的精确度，并改进了对乳腺癌患者的个性化诊断。

乳腺癌的进展在不同患者之间可能存在显着差异。即使在同一肿瘤内，不同区域也可能由不同类型的细胞组成，并具有不同的肿瘤结构特征。这种异质性使得确定肿瘤的严重程度和评估其分子亚型具有挑战性，从而影响诊断的准确性和最有效治疗方法的选择。对乳腺癌组织进行更详细的表征可以帮助提高治疗成功的机会，并可能降低复发的风险。

高维生物标志物揭示了乳腺癌存活率的差异

由 UZH 定量生物学教授 Bernd Bodenmiller 领导的研究小组已经能够使用成像质谱细胞术改进乳腺癌的病理分类。这种方法使科学家能够同时可视化和分析多个生物标志物，以生成组织切片的信息丰富的数字图像。在他们的研究中，研究人员对乳腺癌患者的 35 种蛋白质生物标志物进行了量化。“这创造了一个前所未有的肿瘤细胞景观和周围组织的视图，这使我们能够确定是否存在更复杂的临床结果生物标志物，”该研究的共同第一作者 Jana Fischer 解释说。

研究小组分析了来自 350 名乳腺癌患者的数百个组织切片，并对许多细胞成分以及它们在细胞群落中的组织方式和形成肿瘤组织的方式进行了分类。“临床上通常将乳腺癌分为四类，但我们的新分析使我们能够进一步确定乳腺癌的多个详细亚类。这些不同肿瘤的危险可能非常不同，每种类型都可能对治疗产生反应它自己的方式，”共同第一作者哈特兰杰克逊解释道。