癌症研究。作者手稿；PMC 2011年11月15日发布。
以最终编辑形式发布为：
PMCID公司：项目经理3096721
NIHMSID公司：NIHMS269279
癌症患者染色体不稳定性与生存结局之间的矛盾关系
,1中，2,12 ,1中，12 ,1中，2 ,三 ,三 ,4,5 ,6,7 ,2,8 ,1中，9,11和三，10,11
尼古拉·伯克贝克（Nicolai J.Birkbak）
1丹麦理工大学生物序列分析中心，丹麦林格比DK-2800
2美国马萨诸塞州波士顿哈佛医学院达纳-法伯癌症研究所癌症生物学系
阿隆·C·埃克隆德
1丹麦理工大学生物序列分析中心，丹麦林格比DK-2800
李启元
1丹麦理工大学生物序列分析中心，丹麦林格比DK-2800
2美国马萨诸塞州波士顿哈佛医学院达纳-法伯癌症研究所癌症生物学系
莎拉·麦克莱兰
三英国伦敦WC2A 3PX林肯酒店44号CR-UK伦敦研究所转化癌症治疗实验室
大卫·恩德斯菲尔德
三英国伦敦WC2A 3PX林肯酒店44号CR-UK伦敦研究所转化癌症治疗实验室
帕特里克·谭
4新加坡Duke-NUS研究生医学院
5新加坡国立大学新加坡癌症科学研究所
Iain B棕褐色
6新加坡国立大学新加坡国立癌症中心肿瘤医学系
7新加坡综合科学与工程研究生院
安德烈亚·理查森
2美国马萨诸塞州波士顿哈佛医学院达纳-法伯癌症研究所癌症生物学系
8美国马萨诸塞州波士顿Francis街75号Brigham And Women’s Hospital，邮编02115
佐尔坦·萨拉西
1丹麦理工大学生物序列分析中心，丹麦林格比DK-2800
9美国马萨诸塞州波士顿哈佛医学院儿童医院信息学项目02115
查尔斯·斯旺顿
三英国伦敦WC2A 3PX林肯酒店44号CR-UK伦敦研究所转化癌症治疗实验室
10英国萨顿SM2 5PT唐斯路皇家马斯登医院
1丹麦理工大学生物序列分析中心，丹麦林格比DK-2800
2美国马萨诸塞州波士顿哈佛医学院达纳-法伯癌症研究所癌症生物学系
三英国伦敦WC2A 3PX林肯酒店44号CR-UK伦敦研究所转化癌症治疗实验室
4新加坡Duke-NUS研究生医学院
5新加坡国立大学新加坡癌症科学研究所
6新加坡国立大学新加坡国立癌症中心肿瘤医学系
7新加坡综合科学与工程研究生院
8美国马萨诸塞州波士顿Francis街75号Brigham And Women’s Hospital，邮编02115
9美国马萨诸塞州波士顿哈佛医学院儿童医院信息学项目，邮编02115
10英国萨顿SM2 5PT唐斯路皇家马斯登医院
12这些作者共同为这项工作作出了贡献。
- 补充资料
1
GUID:D16BD176-143B-4C24-BA5E-9AC39C914E4A
2
GUID:A0820777-9136-4850-A508-4BB7A74F66A4
3
GUID:7034587F-E672-4CE6-8491-B2844BCF3305
4
GUID:1081FECA-FD31-483A-B858-899141B606A9
5
GUID:837059C1-B4C9-41D7-8AE5-404E9C73C4C9
6
GUID:126EBC64-F80C-4742-B11A-716D6E02F8B2
7
GUID:B1B8C2F9-E581-40D3-9499-75ABF5D1F22C
8
GUID:9E4C1594-7239-42EB-81AD-262EE245093D
摘要
染色体不稳定（CIN）与人类癌症预后不良有关。然而，在某些动物肿瘤模型中，CIN升高对机体适应性产生负面影响，并且癌细胞耐受性较差。为了更好地理解CIN与癌细胞生物学适应度之间看似矛盾的关系及其与临床结果的关系，我们应用了CIN70表达特征，该特征与基于DNA的结构染色体复杂性和数量染色体不稳定性测量值相关体内研究了13个已发表队列中2125例乳腺肿瘤的基因表达谱。极端CIN的肿瘤被定义为最高四分位CIN70评分，主要为雌激素受体（ER）阴性、基底样表型，表现出最高的染色体结构复杂性和染色体数量不稳定性。我们发现，与CIN70评分在第三个四分位数中的肿瘤相比，CIN/ER阴性肿瘤与预后改善相关。我们还观察到CIN与卵巢癌、胃癌和非小细胞肺癌预后之间的这种矛盾关系，CIN70评分中等而非极端的肿瘤预后最差。这些结果表明，基因特征表达与生存结果风险比之间存在非单调关系，这可能解释了ER阴性乳腺癌预后表达特征识别中遇到的困难。此外，这些数据与癌症患者对过度CIN的耐受性相一致，并为确定ER阴性乳腺癌患者的不同预后队列提供了一种可行的策略。纳入CIN的替代测量可能会改善癌症风险分层和未来的治疗方法。
介绍
染色体不稳定性（CIN）导致染色体数量和结构的复杂性，并与实体肿瘤的不良预后相关(1,2)以及在酵母模型中获得促进耐药性的表型变异(三). 相反，在哺乳动物细胞和酵母模型中，非整倍体可能会对生物体的适应性和增殖产生负面影响(4,5). 事实上，CIN可能在动物模型系统中具有促进肿瘤和抑制肿瘤的功能(6,7). 过多的CIN可以通过有丝分裂纺锤体检查点组件的失活引入模型系统；这会导致总体非整倍体和细胞死亡(8). 因此，提高染色体错位的频率被认为是杀死肿瘤细胞的一种策略(8,9)。
这种相反的关系表明，对于肿瘤的进展，可能存在一个最佳的CIN水平，超过这个水平，进一步的不稳定性就不会提供生长优势，甚至可能对癌细胞的生存不利(10)通过类似于细菌“突变熔解”的进化场景(11)或病毒中的“错误灾难”(12). 然而，目前尚不清楚CIN是否会对人类肿瘤的生长产生负面影响，或者人类肿瘤中CIN水平过高是否与患者预后的改善有关（相对于中等水平）。如果存在这种关系，它可能对风险分层和未来针对CIN肿瘤的治疗方法具有重要意义。
CIN70表达特征来自染色体不稳定性的替代测量，定义为实体肿瘤中70个与“总功能非整倍体”相关基因的平均表达(1). 在这里，我们证明了CIN70表达特征与染色体结构复杂性和染色体数量不稳定性相关，并且我们使用该特征来处理CIN与癌症预后之间的关系。
材料和方法
数据分析
一些队列中存在重复患者，但已从分析中删除。对来自七个队列的1168名乳腺癌患者进行了无复发或无转移的截尾生存数据。ER和ERBB2状态由k个-ESR1和ERBB2基因表达水平的medoids聚类，这是一种与组织学评估密切相关的方法(29). CIN70得分计算为与CIN70特征的70个基因匹配的70个探针组的平均表达，如所述(1). 对于组合队列的分析，CIN70评分首先通过集中值在每个队列中进行标准化，然后除以标准偏差。根据标准化的CIN70评分，将联合队列中的所有乳腺癌样本分层为CIN70四分位数。这些组是固定的，没有重新定义用于分析特定亚型。因此，在分析特定亚型时，每个四分位不一定包含四分之一的样本。同样，对于非乳腺癌队列，根据给定癌症类型的所有肿瘤定义CIN70四分位数。
基于SNP的染色体不稳定性测量
基于Affymetrix 100k平台的公开可用SNP数据(30)，代表281个乳腺肿瘤标本，具有配对表达数据(23)，从GEO收购。我们测定了所述的基因组完整性指数（GII）(31). 为了确定DNA断点的总数，我们用推断的对数计算了DNA片段的数量2比率大于0.3或小于−0.3。根据描述的等位基因不平衡区域推断出LOH区域的总数(32). 为了确定GII/拷贝数/LOH综合得分，我们对每组得分进行线性变换，使其值在0到1之间，没有畸变/GII被指定为0，我们队列中最高畸变数/GII得分被指定为1。我们将联合畸变分数定义为三个转换分数的平均值。
统计分析
对于乳腺癌队列和胃癌队列，以复发时间或远处转移时间（如果不可用）作为结果变量进行生存分析。对于卵巢和鳞状肺队列，结果变量是总生存率。使用Kaplan-Meier方法计算生存曲线。对于单变量Cox回归，采用对数秩检验估计显著性。对于多元回归，使用二次方检验估计显著性。在荟萃分析中，汇总估计值被计算为单个估计值的加权平均值，其中汇总权重被计算为定义为平方标准误差的方差的倒数。所有数据分析和统计均在R统计环境版本2.11中进行。所有P值都是双面的。完整方法可用于补充方法.
结果
CIN70信号是染色体结构复杂性和数量不稳定性的替代指标体内
为了评估结构染色体的复杂性，我们使用了281名原发性乳腺癌患者的已发表队列，这些患者的肿瘤通过配对SNP和mRNA表达阵列进行分析(23,30). 根据mRNA数据，我们计算了CIN70评分。根据SNP数据，我们计算了结构染色体复杂度的三个总结指标：1）基因组完整性指数（GII），这是一个衡量癌症基因组拷贝数畸变比例的指标(31). 2） DNA拷贝数变化总数和3）等位基因不平衡（AI）基因组区域总数(32)，这是一个与杂合性缺失（LOH）相关的指标。三项指标中的每一项都与CIN70评分呈正相关且显著(补充图1，a–c). 我们将这三种基于DNA的测量方法合并为一种“结构染色体复杂性”测量方法(补充方法)，这与CIN70评分的相关性比任何单独的测量值都强(补充图1d). 然后我们将患者分层为CIN70评分四分位数，发现CIN70得分四分位数最高的肿瘤显示出最高的平均染色体结构复杂性()所有肿瘤均为（P=1.8×10−6,吨-试验）和仅在ER-/ERBB2肿瘤中（P=0.0002）。
CIN70评分与结构染色体复杂性（A） 基于SNP阵列数据的结构染色体复杂度评分显示了271例乳腺癌样本中每个CIN70四分位数的情况。（B） 44例乳腺癌样本中细胞核DNA含量与CIN70四分位数的比较。（C） 二倍体频率，基因组稳定（dGS）；非整倍体，基因组稳定（aGS）；和非整倍体，在每个CIN70四分位中基因组不稳定（aGU）。
为了解决CIN70评分和数字CIN之间的关系，我们使用配对DNA图像细胞术和基因表达测量分析了44例乳腺癌队列(33)并将患者分为CIN70评分四分位数。DNA图像细胞术提供了两个相关的读数：DNA指数作为DNA倍性的代表；和干细胞散射指数，区分基因组稳定肿瘤和基因组不稳定肿瘤，提供了染色体数量不稳定性的测量(33). 我们发现，在最高的CIN70四分位中，高DNA指数只有临界显著富集（P=0.08，吨-测试；). 相反，我们发现在最高的CIN70四分位数中，基因组不稳定肿瘤的含量显著增加（OR=15.4，P=0.0006，Fisher精确检验；)表明CIN70评分比倍性状态更能反映染色体数量不稳定性。总之，这些结果表明CIN70评分既反映了染色体结构的复杂性，也反映了染色体数量的不稳定性。此外，在CIN70评分最高的四分位中观察到最大的染色体不稳定性，我们将其定义为CIN极端.
CIN70在乳腺肿瘤亚型中的分布
为了评估高危乳腺癌亚型是否表现出肿瘤染色体不稳定性水平的增加，我们在对13个公开可用的微阵列表达数据集的2125名患者进行的汇总分析中，研究了CIN70评分在ER阳性、ER-/ERBB2-和ERBB2阳性乳腺癌亚类型中的分布。由于ER和ERBB2状态不适用于所有样本，我们使用已发表的方法从基因表达数据推断出ER和ERBB2亚型(29). 一般来说，ER阳性肿瘤的平均CIN70评分最低，而ER-/ERBB2-肿瘤的平均值最高，CIN70得分分布最广(). 大多数ER-/ERBB2-肿瘤发生在CIN中极端，CIN70评分最高的四分位数，而ER阳性乳腺癌包含CIN70得分较低的四分位(). 我们还分析了按固有亚型分层的肿瘤的CIN70评分，并发现基底样肿瘤的评分较高（P<10−16,补充图2a，b)(34)。
CIN70评分在乳腺癌亚型中的分布（A） 2125例乳腺癌患者CIN70评分的总体分布按ER和ERBB2受体亚型分层。Y轴上的百分比表示四分位阈值。（B） 每种乳腺癌亚型在四个CIN70评分四分位数中的分布。
ER-/ERBB2-乳腺癌CIN70评分与预后的非单调关系
正如我们之前报告的那样(1)考虑所有患者时，CIN70评分高于中位数与预后显著较差相关(补充图3). 然而，我们假设，如果描述CIN高水平耐受性的动物和真核细胞模型与人类乳腺癌相关(4,5,8)，然后过多的CIN，由CIN中的CIN70表达式签名确定极端四分位数，可能与乳腺癌患者队列中临床结果的改善有关。这种影响表现为一种非单调关系，表明随着CIN70评分的增加，复发风险先增加后降低。ER-/ERBB2-乳腺癌被认为是一种高危亚型，CIN70评分范围最大，CIN发生率最高极端肿瘤，提供相关的患者队列来解决CIN极端可能与中度CIN肿瘤的预后改善有关。
在265名患者的ER-/ERBB2组合队列中，我们观察到CIN患者的临床转归更好极端与3名肿瘤患者相比，肿瘤患者（CIN70得分最高的四分位数）第个CIN70分数四分位数(，HR=0.55，P=0.021，对数秩检验）。为了证实这一发现并不是联合队列的产物，我们还对单个数据集进行了荟萃分析，结果相似(补充图4HR=0.51，P=0.017）。当将队列分为接受和未接受辅助治疗的患者时，观察到了相同的关系，这表明CIN的预后有所改善极端肿瘤似乎与治疗无关（数据未显示）。在ER-/ERBB2患者的多元分析中，包括年龄、等级、淋巴结状态、大小和CIN极端与3相比第个CIN70分数四分位数极端是无复发生存率提高的显著预测因子（HR=0.40，P=0.03，补充表1). CIN中肿瘤之间预测无复发生存率的差异极端队列与3例肿瘤的比较第个未使用佐剂检测到CIN70分数四分位数！在线(补充图5，P=0.60，吨-试验），表明标准组织病理学方法无法区分这两组。
按CIN70评分四分位数分层的癌症患者生存率Kaplan-Meier生存曲线用于（A）265例ER-/ERBB2-乳腺癌患者无复发或远处转移生存，（B）652例卵巢癌患者，（C）183例鳞状非小细胞肺癌患者，（D）197例胃癌患者。
CIN公司极端与卵巢癌、鳞状非小细胞肺癌和胃腺癌的预后改善有关
调查CIN患者生存率的改善情况极端肿瘤对ER-/ERBB2-乳腺癌是特异性的，或者在上皮癌中是一种更普遍的现象，我们从三个卵巢癌队列、两个鳞状非小细胞肺癌队列和一个胃癌队列中获得了数据(补充方法). 在卵巢癌元数据中，CIN极端与3例肿瘤患者相比，肿瘤患者的无复发生存率提高第个CIN70分数四分位数()在乳腺癌队列中观察到。在鳞状非小细胞肺癌中也观察到类似的关系，尽管CIN极端相对于CIN70评分的两个中间四分位数，与预后改善相关(). 在胃癌队列中，CIN极端与两个最低CIN四分位数的预后相似第个CIN四分位数与最差预后相关()。
在对四种上皮性癌亚型（ER-/ERBB2-乳腺癌、卵巢癌、鳞状非小细胞肺癌和胃癌）的1297名患者进行的荟萃分析中，当我们专门评估四个四分位CIN中每个四分位相对于其余三个四分位数患者的复发风险比时极端四分位数与显著改善的危险比相关（HR=0.70，P=0.0001），而3第个CIN70评分四分位癌与复发的风险比显著更差相关（HR=1.32、P=0.001、P=0.001），,补充图6a–d). 这一结果与CIN和预后之间的非单调关系一致，CIN中的癌极端得分四分位数预后最好，而癌在中间3分位数第个CIN70评分四分位数与最差临床结果相关。
四分位危险比显示四分位危险比的森林图。每个四分位的危险比基于ER-/ERBB2乳腺肿瘤、卵巢肿瘤、鳞状非小细胞肺癌和胃癌的汇总估计。
讨论
我们基于CIN70特征的研究结果支持这样一种假设，即基因组不稳定性提高了癌细胞的生物适应性，并可能对预后产生不利影响，但基因组过度不稳定性可能超过与细胞生存能力相适应的阈值(10). 有证据表明，真核细胞系统中的非整倍体对细胞的生物适应性有负面影响，这一观点得到了支持(4,5)过度的CIN可能导致细胞自主杀伤(8,9). 鉴于CIN表达与预后之间关系的非单调性，调节基因组不稳定性的治疗策略可能为未来药物开发提供合理途径(8,9). 我们已经提出证据表明，CIN70的特征与结构染色体的复杂性相关，这是一个预期的发现，因为该特征来自CIN的替代测量，称为“总功能非整倍体”(1)以及通过DNA图像细胞测定法测量的CIN数值，因此可以作为临床队列中基因组不稳定性的分层工具。
开发稳健的方法预测ER阴性乳腺癌患者的预后，对于加强该病的个性化治疗分层方法至关重要。ER阳性乳腺癌中的预后表达特征，如乳腺印纹和Oncotype DX检测中的潜在特征，已被证明可以预测肿瘤基因组不稳定状态(33)但对ER阴性乳腺癌的预后价值有限(35). 我们的结果来源于一个似是而非的生物学假设，证明了CIN70表达与临床结果之间的非单调关系，开始定义一个ER阴性患者队列，其中极端CIN与预后良好相关，中间CIN与最差预后相关，独立于标准组织病理学标准。表达和生存之间的这种非单调关系为将“预后”基因表达特征集应用于内质网阴性乳腺癌预后时遇到的困难提供了基础，这些特征集还可以预测基因组不稳定状态(35)。
在罗伊兰斯的一篇平行论文中等人。，我们在ER阴性乳腺癌中证实了这些发现，在246例具有生存结果数据的原发性乳腺癌队列中，我们使用着丝粒FISH直接量化CIN。在此，我们确认，在与ER-阳性乳腺癌相关的最极端-CIN队列中，ER-阴性乳腺癌的代表性过高，并证明具有极端-CIN的原发性ER-阴性乳癌与最佳预后相关。此外，与本文的工作一致，在ER阴性乳腺癌的多变量分析中，极值-CIN是有利结果的预测因子。
总之，可以考虑将肿瘤CIN状态分类纳入新的癌症预后模型，以验证这种方法，并为新的治疗策略奠定基础，从而针对这种基因组不稳定模式改善患者预后和临床结果。
鸣谢
CS是医学研究委员会（MRC）的高级临床研究员。本研究由CR-UK、MRC、NIH（NCI SPORE P50 CA 89393、R21LM008823-01A1）和乳腺癌研究基金会资助。NJB由丹麦独立研究医学科学委员会（FSS）资助。一些结果全部或部分基于NCI和NHGRI建立的癌症基因组图谱试点项目产生的数据(24)。
参考文献
1Carter SL、Eklund AC、Kohane IS、Harris LN、Szallasi Z。根据基因表达谱推断的染色体不稳定性特征可预测多种人类癌症的临床结局。自然遗传学。2006;38:1043–1048.[公共医学][谷歌学者] 2Walther A，Houlston R，Tomlinson I。染色体不稳定性与结直肠癌预后之间的关系：一项荟萃分析。内脏。2008;57：941–950。[公共医学][谷歌学者] 3Pavelka N、Rancati G、Zhu J、Bradford WD、Saraf A、Florens L等。非整倍体在芽殖酵母中引起定量蛋白质组变化和表型变化。自然。2010;468:321–325. [PMC免费文章][公共医学][谷歌学者] 4Torres EM、Sokolsky T、Tucker CM、Chan LY、Boselli M、Dunham MJ等。非整倍体对单倍体酵母细胞生理和细胞分裂的影响。科学。2007年；317:916–924.[公共医学][谷歌学者] 5Williams BR、Prabhu VR、Hunter KE、Glazier CM、Whittaker CA、Housman DE等。非整倍体影响哺乳动物细胞的增殖和自发永生。科学。2008;322:703–709. [PMC免费文章][公共医学][谷歌学者] 6Schvartzman JM，Sotillo R，Benezra R.有丝分裂染色体不稳定性和癌症：人类疾病的小鼠模型。Nat Rev癌症。2010;10:102–115. [PMC免费文章][公共医学][谷歌学者] 7Baker DJ、Jin F、Jeganathan KB、van Deursen JM。Bub1不足引起的全染色体不稳定通过肿瘤抑制基因杂合性缺失驱动肿瘤发生。癌细胞。2009;16:475–486. [PMC免费文章][公共医学][谷歌学者] 8Kops GJ，Foltz DR，克利夫兰DW。通过抑制有丝分裂检查点导致大量染色体丢失对人类癌细胞的致死性。美国国家科学院院刊。2004;101:8699–8704. [PMC免费文章][公共医学][谷歌学者] 9Janssen A，Kops GJ，Medema RH.提高染色体错配频率作为杀死肿瘤细胞的策略。美国国家科学院院刊。2009;106:19108–19113. [PMC免费文章][公共医学][谷歌学者] 10Cahill DP、Kinzler KW、Vogelstein B、Lengauer C.肿瘤中的遗传不稳定性和达尔文选择。细胞生物学趋势。1999;9：M57–M60。[公共医学][谷歌学者] 11Lynch M、Burger R、Butcher D、Gabriel W。无性生殖群体中的突变熔解。遗传杂志。1993;84:339–344.[公共医学][谷歌学者] 13Andre F，Job B，Dessen P，Tordai A，Michiels S，Liedtke C等。高分辨率寡核苷酸比较基因组杂交阵列对乳腺癌的分子表征。临床癌症研究。2009;15:441–451.[公共医学][谷歌学者] 14Chin K、DeVries S、Fridland J、Spellman PT、Roydasgupta R、Kuo WL等。与乳腺癌病理生理相关的基因组和转录异常。癌细胞。2006;10:529–541.[公共医学][谷歌学者] 15Desmedt C、Haibe-Kains B、Wirapati P、Buyse M、Larsimont D、Bontempi G等。与乳腺癌临床结局相关的生物过程取决于分子亚型。临床癌症研究。2008;14:5158–5165.[公共医学][谷歌学者] 16Hess KR、Anderson K、Symmans WF、Valero V、Ibrahim N、Mejia JA等。乳腺癌术前紫杉醇和氟尿嘧啶、阿霉素和环磷酰胺化疗敏感性的药物基因组预测因子。临床肿瘤学杂志。2006;24:4236–4244.[公共医学][谷歌学者] 17卢X，王振中，伊格哈特·JD，张X，理查森·AL。用基因表达模式预测乳腺癌的特征。乳腺癌研究治疗。2008;108:191–201.[公共医学][谷歌学者] 18Miller LD、Smeds J、George J、Vega VB、Vergara L、Ploner A等。人类乳腺癌中p53状态的表达特征可预测突变状态、转录效应和患者生存率。美国国家科学院院刊。2005;102:13550–13555. [PMC免费文章][公共医学][谷歌学者] 19Minn AJ、Gupta GP、Siegel PM、Bos PD、Shu W、Giri DD等。介导乳腺癌肺转移的基因。自然。2005;436:518–524. [PMC免费文章][公共医学][谷歌学者] 20Pawitan Y、Bjohle J、Amler L、Borg AL、Egyhazi S、Hall P等。基因表达谱分析使早期乳腺癌患者免于辅助治疗：在两个基于人群的队列中衍生和验证。乳腺癌研究。2005;7：R953–R964。 [PMC免费文章][公共医学][谷歌学者] 21Silver DP，Richardson AL，Eklund AC，Wang ZC，Szallasi Z，Li Q，等。新辅助顺铂治疗三阴性乳腺癌的疗效。临床肿瘤学杂志。2010;28:1145–1153. [PMC免费文章][公共医学][谷歌学者] 22Sotiriou C、Wirapati P、Loi S、Harris A、Fox S、Smeds J等。乳腺癌基因表达谱分析：了解组织学分级的分子基础以改善预后。美国国家癌症研究所杂志。2006;98:262–272.[公共医学][谷歌学者] 23Wang Y，Klijn JG，Zhang Y，Sieuwerts AM，Look MP，Yang F，等。预测淋巴结阴性原发性乳腺癌远处转移的基因表达谱。柳叶刀。2005;365:671–679.[公共医学][谷歌学者] 25Bild AH，Yao G，Chang JT，Wang Q，Potti A，Chasse D，et al.人类癌症中的致癌途径特征作为靶向治疗的指南。自然。2006;439:353–357.[公共医学][谷歌学者] 26Dressman HK、Berchuck A、Chan G、Zhai J、Bild A、Sayer R等。晚期卵巢癌患者个体化治疗的综合基因组方法。临床肿瘤学杂志。2007年；25:517–525.[公共医学][谷歌学者] 27Raponi M，Zhang Y，Yu J，Chen G，Lee G，Taylor JM，等。预测肺鳞癌和腺癌预后的基因表达特征。癌症研究。2006;66:7466–7472.[公共医学][谷歌学者] 28Ooi CH，Ivanova T，Wu J，Lee M，Tan IB，Tao J等。致癌途径组合预测胃癌的临床预后。公共科学图书馆-遗传学。2009;5e1000676。[PMC免费文章][公共医学][谷歌学者] 29龚毅，闫凯，林菲，安德森K，索蒂里奥C，安德烈F，等。乳腺癌雌激素受体状态和ERBB2状态的测定：一项基因表达谱研究。柳叶刀肿瘤学。2007年；8:203–211.[公共医学][谷歌学者] 30Zhang Y、Martens JW、Yu JX、Jiang J、Sieuwerts AM、Smid M等。预测人类乳腺癌转移能力的拷贝数变化。癌症研究。2009;69：3795–3801。[公共医学][谷歌学者] 31Chin SF，Teschendorff AE，Marioni JC，Wang Y，Barbosa-Morais NL，Thorne NP，等。高分辨率aCGH和表达谱鉴定ER阴性乳腺癌的一种新的基因组亚型。基因组生物学。2007年；8：R215。 [PMC免费文章][公共医学][谷歌学者] 32Li C、Beroukhim R、Weir BA、Winckler W、Garraway LA、Sellers WR等。使用SNP阵列对肿瘤样本进行主拷贝比例分析。BMC生物信息学。2008;9:204. [PMC免费文章][公共医学][谷歌学者] 33Habermann JK、Doering J、Hautaniemi S、Roblick UJ、Bundgen NK、Nicolici D等。乳腺癌基因组不稳定的基因表达特征是临床结果的独立预测因子。国际癌症杂志。2009;124:1552–1564. [PMC免费文章][公共医学][谷歌学者] 34Perou CM、Sorlie T、Eisen MB、van de Rijn M、Jeffrey SS、Rees CA等。人类乳腺肿瘤的分子画像。自然。2000;406:747–752.[公共医学][谷歌学者] 35Teschendorff AE、Miremadi A、Pinder SE、Ellis IO、Caldas C。免疫反应基因表达模块可识别雌激素受体阴性乳腺癌的良好预后亚型。基因组生物学。2007年；8：R157。 [PMC免费文章][公共医学][谷歌学者] 
