復合成像技術精確乳腺癌的分類

　　在最近一項研究中，UZH開發的成像方法可以更詳細地分類研究乳腺癌組織。與目前測試單個標記物的方法相比，該新型技術使用35種生物標記物來識別乳腺腫瘤及其周圍區域中的不同細胞類型。從而提高了腫瘤分析和分類的準確性，并改善了乳腺癌患者的個性化診斷。

　　乳腺癌的進展在患者之間可能有很大的不同。即使在同一腫瘤內，不同區域也可能由不同類型的細胞組成，并具有不同的腫瘤結構。這種異質性使得確定腫瘤的嚴重程度并評估其分子亞型具有挑戰性，從而影響診斷的準確性和最有效的治療方法的選擇。

（圖片來源：Bernd Bodenmiller）

　　由UZH定量生物學教授Bernd Bodenmiller領導的研究小組已經能夠使用成像細胞計數術完善乳腺癌的病理學分類。這種方法使科學家能夠同時可視化和分析多個生物標記，以生成組織切片的信息豐富的數字圖像。在他們的研究中，研究人員對乳腺癌患者中的35種蛋白質生物標志物進行了定量。這項研究的第一作者之一Jana Fischer解釋說：“這為腫瘤的細胞景觀和周圍組織創造了前所未有的視野，這使我們能夠確定是否存在更復雜的生物標志物以用于臨床結果。”

　　研究人員小組分析了350名乳腺癌患者的數百個組織切片，并對許多細胞成分進行了分類，并分析了它們在細胞群落中如何組織并形成腫瘤組織。 “臨床上通常將四種類別的乳腺癌分類，但是我們的新分析使我們可以進一步研究并確定多個詳細的乳腺癌亞類。這些種類繁多的腫瘤所帶來的危險可能非常不同，每種類型的乳腺癌對治療的反應都可能不同。以自己的方式進行。”第一作者Hartland Jackson解釋說。

　　這一發現有可能改變臨床醫療，畢竟乳腺癌患者的新亞組的分子特征各不相同。Bernd Bodenmiller和他的研究小組現在正在努力研究哪種藥物最能對抗特定分子特征的腫瘤細胞。Bodenmiller說：“通過提高描述細胞特征和類別的能力，以及精確識別患有高風險或低風險乳腺癌的患者的能力，我們為精密醫學開辟了新的可能性。”

　　該研究發表在《nature》雜志上。