乳腺癌幸存者持续疲劳的炎症生物标志物

检测和治疗的进展提高了早期乳腺癌患者的生存时间(1)，乳腺癌幸存者现在是美国最大的癌症幸存者群体(2, 3). 持续的、医学上无法解释的疲劳是乳腺癌幸存者中最常见的致残投诉之一，在成功治疗后5年内影响多达30%的幸存者(4, 5). 疲劳对情绪、社交、睡眠、日常活动和整体生活质量有负面影响(4, 6).

尽管癌症相关疲劳普遍存在，但对其病因仍知之甚少。神经科学的基础研究表明，促炎细胞因子可以向中枢神经系统发出信号，诱导疲劳症状和其他“疾病行为”(7–9). 一些炎症介质与中枢神经系统活动的改变有关，包括白细胞介素（IL）-1β、IL-6和肿瘤坏死因子-α（TNF-α；参考文献。10, 11)在疲劳相关的疾病中，如抑郁症和慢性疲劳综合征中发现了促炎性细胞因子的改变(12–14). 这些结果表明，乳腺癌幸存者持续不明原因的疲劳可能源于炎症生物学的潜在长期改变。据报道，癌症治疗过程中细胞因子产生失调，并归因于化疗或放疗的影响(15–19). 我们小组以前的研究发现，在没有任何可检测到的残留疾病的情况下，在治疗3至5年后疲劳的乳腺癌幸存者中，促炎性细胞因子活性的血清标记物升高，T淋巴细胞亚群的相关改变(20, 21).

本研究旨在通过分析产生促炎细胞因子的白细胞的数量和功能特征，阐明无病乳腺癌存活者持续疲劳时细胞因子水平异常的基础。我们选择免疫激活标记物进行分析，其依据是先前的研究表明，可溶性炎症变量（即IL-1ra和IL-6；参考文献。20–23)和活化T淋巴细胞(24, 25). 我们还评估了可溶性IL-6受体（sIL-6R）的循环浓度，以更全面地评估细胞对IL-6的反应。与许多其他与膜结合蛋白竞争配体结合的可溶性细胞因子受体相比，sIL-6R是一种激动剂。因此，sIL-6R与IL-6的复合物可以通过一种称为跨signaling的过程刺激大量缺乏膜结合IL-6R的细胞(26); sIL-6R被认为能够使IL-6增强对调节行为过程（包括疲劳）的中枢神经机制的（反馈）控制(26). 除了这些炎症活性的静态标记物外，我们还通过测量Toll样受体4（TLR4）与脂多糖（LPS）结扎后单核细胞内促炎细胞因子的产生来分析炎症反应改变的功能基础。TLR介导对常见病原体的先天免疫反应，TLR活性异常与其他炎症疾病有关，如类风湿性关节炎(27)，克罗恩病(27)和心力衰竭(28). 我们还通过评估细胞因子产生细胞（如活化的T淋巴细胞、单核细胞或髓样树突状细胞）流行率的变化，评估了炎症细胞因子产生增加的另一种潜在解释(29–31). 最后，我们试图将这些免疫和炎症信息的多个流合成一种复合生物标志物，该标志物可以在行为水平上诊断疲劳。这种生物标记物将为评估干预措施对减轻疲劳的效果提供重要的方法学工具，并通过减少乳腺癌幸存者异常炎症分析中测量的不同变量的数量来加强未来研究的重点。

招聘和样品收集。乳腺癌幸存者是通过肿瘤登记列表、报纸广告、传单和其他媒体报道从洛杉矶大都市地区招募的。对于肿瘤登记处确定的参与者，一封招募信中包含了对研究的简要描述和回复表。对于那些表示对研究感兴趣的女性，进行了电话筛查，以验证以下资格标准：(一)最初诊断为0、I或II期乳腺癌；(b条)诊断后1～5年；(c（c）)完成了除三苯氧胺/芳香化酶抑制剂外的所有癌症治疗；(d日)没有癌症复发的证据；(e（电子）)年龄≤75岁；(（f）)无涉及免疫系统的慢性疾病（如自身免疫性疾病）或定期使用免疫抑制药物；(克)无精神障碍或精神分裂症；以及(小时)不经常吸烟，也不每周饮用超过14杯的酒精饮料。

因为这项研究的重点是持续疲劳的乳腺癌幸存者，所以还使用SF-36活力量表筛选潜在参与者的疲劳状态(32). 标准化活力量表的得分范围为0到100，分数越高表示功能越好（即能量水平越高）。得分高于50的中点表示健康，而低于50的分数表示与疲劳有关的限制或残疾。在我们之前的研究中，SF-36活力量表得分低于50分的乳腺癌幸存者与得分高于70分的人相比，在免疫、神经内分泌和行为状态方面表现出显著的变化(4, 20, 21, 33, 34). 如果女性在两到三次评估中的平均活力得分≤50，则她们有资格参加研究(32, 35). 我们还确定了一组平均活力得分超过70分的非疲劳幸存者作为对照组。在基线评估时验证了疲劳状态。

在通过肿瘤登记联系的489名女性中，240名受访者接受了电话筛查。此外，74名响应媒体广告打电话的女性也接受了电话审查。共有50名符合条件的参与者进入了研究方案：32名被归类为疲劳，18名被归类于非疲劳。不合格的常见原因是50至70分的中度疲劳评分、晚期癌症阶段和治疗后>5年。

程序。参与者完成了自我报告问卷，以评估人口统计学、医学和治疗相关特征。采用贝克抑郁量表（BDI；参考文献。36)由于之前的研究发现，乳腺癌幸存者的抑郁症状与疲劳有关(20). 所有的样本采集和访谈都是在早上进行的，以控制昼夜变化，从原始肿瘤切除术对侧的耻骨前静脉进行血液采样。加州大学洛杉矶分校机构审查委员会批准了所有研究程序，并获得了所有参与者的书面同意。

白细胞亚群和蛋白表达。将外周血收集到肝素化管中，使用Ficoll（Amersham，Piscataway，NJ）密度梯度分离外周血单个核细胞（PBMC）。用于流式细胞术评估细胞表面抗原，5×10⁵细胞在含有荧光结合抗体鸡尾酒的人AB血清（Gemini Bioproducts，Woodland，CA）中在黑暗中4°C孵育15分钟。然后用荧光激活细胞分选缓冲液清洗细胞，并固定在4%多聚甲醛中（BD PharMinen，San Diego，CA）。流式细胞术数据在FACScan流式细胞仪（BD Immunocytic，San Jose，CA）上采集，白细胞基于前向散射和侧散射进行门控。在白细胞群体中建立二级门，以确定特定的细胞亚型。使用CellQuest软件（BD Biosciences，San Jose，CA）计算阳性细胞百分比和平均荧光值。

CD4细胞⁺T淋巴细胞，CD8⁺T淋巴细胞，CD14⁺单核细胞，自然杀伤细胞，CD25⁺/CD69型⁺活化的T淋巴细胞、髓样树突状细胞（HLA-DR/CD11c/CD14）和表达IL-6R（CD3）的单核细胞⁻/CD126型⁺/CD14号机组⁺)使用CD3、CD4、CD8、CD11c、CD14、CD56、CD62L、CD69、CD126、CD103、CD45RA、HLA-DR（加利福尼亚州富勒顿免疫技术公司Beckman Coulter）、CD120和CD121（BD-PharMinen）的荧光偶联抗体进行评估。

细胞内细胞因子的产生。使用周蛋白-叶绿素蛋白标记的CD14单克隆抗体、别藻蓝蛋白标记的抗肿瘤坏死因子-α单克隆抗体和藻红蛋白标记的IL-6抗体，通过流式细胞术评估单核细胞内IL-6和TNF-α的产生。将肝素处理过的血液（1 mL）与100 pg/mL LPS（西格玛，圣路易斯，密苏里州）和10μg/mL brefeldin A（西格马）混合，并在37°C的平台混合器中培养4小时，然后在4°C下培养过夜。红细胞在荧光活化细胞分选溶出液（BD Biosciences）中溶解，剩余细胞在荧光激活细胞分选渗透缓冲液（BD-Biosciences）中渗透，并在黑暗中室温下添加荧光结合抗体30分钟。然后清洗细胞并将其重新悬浮在1%多聚甲醛中，以便使用Coulter Elite软件在Coulter精英流式细胞仪上进行分析。前向散射和侧向散射用于单核细胞和粒细胞的选通。约12000 CD14⁺对事件进行计数，以确定分泌细胞因子的单核细胞的百分比，并根据未刺激细胞设置象限坐标。从刺激百分比中减去非刺激性细胞因子阳性事件百分比，以获得净刺激性细胞激素阳性事件百分比。

血浆细胞因子。按照制造商的规范，使用高灵敏度ELISA（明尼苏达州明尼阿波利斯研发系统公司）评估血浆IL-6、sIL-6R、IL-1ra和TNF-rII。在室温下孵育2小时并持续摇晃的100至200μL血浆中进行分析物捕获，然后清洗平板并在室温下与结合抗体孵育两小时。然后清洗平板，并在室温下与基质（30分钟）、放大器（60分钟）和停止溶液（30分钟。在Multiskan MCC/340 ELISA板阅读器（Fisher Scientific，Pittsburgh，PA）上以490 nm波长读取吸光度。根据制造商提供的重组细胞因子标准，使用标准曲线计算将吸光度值转换为pg/mL。

体外炎症信号对细胞因子受体表达的调节。体外调节细胞因子受体的表达，以确保细胞IL-6R（CD126）水平的变化可以作为促炎细胞因子活性的有效指示。如上所述，从健康供体血液中分离出PBMC，并在37°C、5%CO、RPMI 1640和10%胎牛血清中培养₂当需要时，单独或联合添加10 ng/mL IL-6、IL-1β和TNF-α。流式细胞术分析细胞，使用FITC-结合抗CD3排除T细胞，使用藻红蛋白结合抗CD126（IL-6R）和PC5-结合抗CD14识别单核细胞。

统计分析。初步分析使用t吨连续变量检验和χ²分类变量测试。对疲劳幸存者和对照组之间比较中可能存在的混淆因素进行协方差分析。协变量包括年龄、体重指数、治疗后时间、治疗方式和BDI评分（以控制先前确定的疲劳和抑郁之间的关系；参考文献。37, 38). 治疗方式编码为一系列三个指标变量，反映了放疗（是/否）、化疗（是/不是）和三苯氧胺/芳香化酶抑制剂的使用（是/没有）。通过Spearman相关系数评估免疫变量之间的关系。所有统计检验均为双尾检验。技术障碍阻碍了一些样品的采集，这些实例在图例中进行了识别。

生物标志物的定义和分类性能。根据Dillon和Goldstein概述的通用方法，开发了一种复合生物标记物(39). 为了确定免疫变量的最佳组合，以区分疲劳幸存者和非疲劳幸存者，我们使用SAS PROC STEPDISC逐步构建线性判别函数模型，将组间差异显著的所有免疫或炎症变量用作潜在预测因子。变量选择使用默认的严格性变量，使用非参数判别函数分析得出了相同的结果(k最近邻）和后向消去模型的建立(40). 一旦开发出最佳预测模型，我们使用SAS PROC DISCRIMINANT评估基于免疫标记物预测幸存者疲劳状态的准确性。除了分类准确度的标准度量外，我们还使用坚持交叉验证来评估预测性能，以估计未来数据集中对构建预测模型没有贡献的模型准确度(40).

样品特征。样本的人口统计学和治疗相关特征如所示表1样本主要是白人，受过良好教育，与洛杉矶乳腺癌幸存者的人数一致。研究参与者包括早期（0、I和II）乳腺癌诊断，他们接受了放射治疗、化学治疗或两者兼而有之的治疗，目前正在使用三苯氧胺或芳香化酶抑制剂。疲劳和非疲劳幸存者在任何人口统计学或治疗相关变量上均无显著差异。疲劳参与者的BDI得分在统计学上显著高于非疲劳参与者[平均值，12比4；t吨(48) = 4.28;P（P）< 0.001].

循环炎症标记物。为了评估疲倦的乳腺癌幸存者中促炎细胞因子的表达和信号传导活性，我们检测了IL-1ra、TNF-rII、IL-6和sIL-6R（CD126）的血浆水平。如所示图1疲劳参与者的血浆IL-1ra浓度显著高于非疲劳女性（IL-1ra，5.7比5.4[ln（pg/mL）]；t吨(48) = −1.53;P（P）= 0.05,t吨测试；图1A]与以前的研究一致(20). 在协方差分析中，控制年龄、诊断后时间、BDI和治疗类型后，与疲劳相关的差异仍具有统计学意义（全部P（P）s<0.1）。疲劳乳腺癌幸存者的sIL-6R血浆浓度显著升高（40.1 ng/mL对30.6 ng/mL；t吨(44) = −4.07;P（P）< 0.001,t吨测试；图1B)但血浆TNF-rII和IL-6与疲劳相关的差异没有达到显著性。在协方差分析中，控制年龄、诊断后时间、BDI和治疗类型后，血浆sIL-6R浓度的差异仍然显著（全部P（P）s<0.002）。

细胞内单核细胞炎性细胞因子表达。除了血浆炎症标记物的组成性升高外，疲劳的乳腺癌幸存者与非疲劳的幸存者的区别在于体外暴露于TLR4配体LPS后单核细胞产生IL-6和TNF-α[IL-6阳性细胞百分比：64%对56%；t吨(45) = −1.813;P（P）= 0.049; TNF-α阳性细胞百分比：52%对43%；t吨(45) = −1.983;P（P）= 0.03].图2A显示一名疲劳和一名非疲劳参与者的代表性结果，以及图2B总结整个样本的数据。各组之间的非刺激值没有显著差异(P（P）< 0.6). 在控制潜在混杂因素的协方差分析中，差异仍然显著（全部P（P）s<0.03）。

IL-6R水平体内和体外试验。疲劳的参与者CD14上的IL-6R水平显著降低⁺细胞[CD126/CD14阳性细胞百分比：40%对27%；t吨(29) = 2.195;P（P）= 0.03;图3A]. 细胞表面IL-6R表达减少与IL-6活性增加有关，可能反映细胞因子诱导的受体脱落(41). 与这一假设一致，我们发现如上所述，疲劳参与者血浆中sIL-6R浓度增加。单核细胞表面IL-6R的表达也与总样本中sIL-6R循环水平呈负相关(第页= −0.30;P（P）= 0.06).

以往的研究将sIL-6R水平作为IL-6活性的指标(42)但尚不清楚IL-6R从细胞表面脱落是IL-6活性的一个特定标记还是对促炎症信号的一种更普遍的反应。为了阐明临床血浆和细胞样本中IL-6R水平的解释，我们在体外细胞因子诱导受体脱落的研究。从健康供体分离的PBMC暴露于10 ng/mL IL-6、IL-1β或TNF-α，12小时后评估IL-6R细胞的表面表达。如所示图3B三种促炎细胞因子均诱导PBMC细胞表面和CD3中IL-6R的丢失⁺和CD14⁺PBMC子集[t吨(4)= 4.12;P（P）IL-6＜0.01；t吨(4)= 4.51;P（P）白细胞介素1β水平<0.01；t吨(4)= 1.36;P（P）TNF-α=0.23；t吨(4)= 5.18;P（P）所有三种细胞因子=0.006]。因此，细胞表面IL-6R降低体内与促炎标志物的血浆浓度增加一致。

细胞免疫变量。为了确定炎性细胞因子生成增加是否是由于细胞因子生成细胞（如活化T淋巴细胞、单核细胞或髓样树突状细胞）的流行改变所致，对外周血白细胞进行流式细胞术分析，以评估这些细胞的频率差异。与未缓解的乳腺癌幸存者相比，疲劳的受试者循环髓系树突状细胞[HLA-DR的频率降低⁺/CD11c公司⁺/CD14号机组^昏暗的; 平均值=14%对11%阳性细胞；t吨(29) = 2.047;P（P）=0.04]和活化T淋巴细胞[CD3⁺/CD69型⁺; 平均值=12.2%对8%，阳性细胞；t吨(29)= 1.077;P（P）= 0.04;图4A和B]. 此外，疲劳的参与者显示淋巴细胞在总白细胞中所占比例增加，CD4的频率选择性增加⁺T淋巴细胞，根据以前的报告(21). 疲劳的乳腺癌存活者循环CD8的频率与对照组无差异⁺T淋巴细胞，CD19⁺B细胞或CD3⁻/CD16型⁺/CD56型⁺自然杀伤细胞（全部P（P）> 0.10).

促炎标记物之间的相关性。为了确定本研究中观察到的多重免疫和炎症改变是否反映了常见的潜在免疫失调，我们评估了这些变量之间的相关性。TNF-α的刺激性单核细胞生成与IL-6的刺激性单核细胞生成呈正相关（Spearman第页= 0.48;P（P）= 0.007). 血浆IL-6水平与血浆IL-1ra水平呈正相关(第页= 0.32;P（P）= 0.035). 循环中sIL-6R浓度与循环髓系树突状细胞的患病率呈负相关(第页= −0.39;P（P）=0.033）和单核细胞表面IL-6R的密度(第页= −0.30;P（P）= 0.06).

生物标记物的开发和性能。鉴于免疫标记物和炎症标记物之间的这些相关性，我们试图确定是否存在复合生物标记物，可以捕获乳腺癌幸存者与疲劳相关的常见潜在免疫失调。这些分析使用自动逐步建模算法，将多个免疫变量组合成预测疲劳状态（非疲劳与疲劳）的多元线性判别函数。这一过程始于一组潜在的预测因子，所有免疫变量在组间都有显著差异（如表2)，并根据个体免疫变量在区分疲劳和非疲劳幸存者中的增量值，将其添加到多元预测模型中。建模过程始于八个潜在的预测因子（表2），其中三个具有统计学意义：血浆sIL-6R浓度（疲劳幸存者高）、单核细胞表面IL-6R（疲劳幸存者低）和CD3循环水平⁺/CD69型⁺活化的T淋巴细胞（疲劳幸存者的数量较少）。基于这三个变量的线性判别函数与疲劳分类相关+0.701，占疲劳状态总变异性的～50%(R（右）²= 0.49;P（P）= 0.0005). 由此产生的线性判别函数正确预测了本研究87%参与者的疲劳分类（敏感性=83%；特异性=83%）。Holdout交叉验证分析表明，该预测方程应能对未来样本中83%的参与者进行正确分类，具有相似的敏感性和特异性水平。因此，三个易于测量的细胞和细胞因子受体变量足以识别炎症相关疲劳的高风险个体。细胞表面和血浆sIL-6R的判别函数系数符号相反（与图。1和2). 根据细胞表面与血浆sIL-6R和CD3的比值，对疲劳和非疲劳参与者进行分析，得出了类似的结果⁺/CD69型⁺单元格(R（右）²= 0.518;P（P）= 0.0033). 这些结果表明，血浆与细胞表面IL-6R的比值可以有效区分疲劳与非疲劳乳腺癌存活者，循环中CD69的水平⁺活化的T淋巴细胞可以提高预测能力。

这项研究首次提供了患有持续不明原因疲劳的乳腺癌幸存者先天免疫反应功能改变的证据。与匹配的非疲劳乳腺癌存活者队列相比，结扎TLR4的LPS可显著提高疲劳存活者外周血单核细胞群中IL-6和TNF-α的产生。这种功能性细胞因子反应的升高与之前观察到的血浆炎症标记物的改变有关（IL-1ra；参考文献。20)以及新评估的变量，如sIL-6R（sIL-6R/CD126）。血浆sIL-6R升高伴随着单核细胞表面IL-6R表达的显著降低，这表明受体脱落可能是一种机制。与此假设一致，在体外研究表明，暴露于促炎性细胞因子（IL-1β、IL-6和TNF-α）后，T淋巴细胞、单核细胞和整个PBMC群体的细胞表面IL-6R丢失。因此，血浆sIL-6R与单核细胞表面IL-6R的比值增加可作为多种促炎信号通路的指标。

疲劳的参与者表现出血浆与细胞IL-6R比值增加，这与疲劳的潜在炎症基础一致，这些改变也与体外关键白细胞亚群CD69循环流行率的细胞因子产生和变化⁺活化T淋巴细胞与HLA-DR⁺/CD11c公司⁺/CD14号机组^昏暗的髓样树突状细胞。有趣的是，疲劳的乳腺癌存活者中这两种细胞群的循环频率降低，这可能是因为这些细胞向炎症组织部位的募集增加，以及由此导致的循环白细胞池的耗竭。无论涉及何种机制，活化T细胞水平的降低提供的诊断信息超过了血浆与细胞IL-6R比值增加所提供的信息。总之，这些变量是在行为层面上测量的疲劳的高度诊断。我们试图开发一种治疗后疲劳的复合免疫生物标记物，用于识别炎症相关疲劳的可靠标记物。CD69的综合评估⁺T淋巴细胞水平和血浆与细胞的IL-6R比值可以有效总结本研究中更广泛的测量（包括体外功能性细胞因子的产生）。这些结果扩展了疲劳和炎症标记物之间的联系，显示了促炎细胞因子对TLR4配体LPS反应的功能改变。这些分析还定义了行为疲劳的诊断生物标志物，该标志物应为未来研究提供有用的替代标志物，以制定干预措施，通过针对其炎症基础来缓解疲劳。需要对独立样本进行验证性研究，以充分验证这一措施，但目前的结果支持一般原则，即炎症生物标记物可以提供有关乳腺癌术后不良行为结果风险变化的诊断信息。

细胞免疫变量、循环炎性标记物和细胞因子对LPS刺激的反应的改变是相关的，这表明它们反映了一种常见的致病性改变的潜在综合征。虽然目前尚不清楚该致病机制的确切性质，但可以想象，它可能涉及神经内分泌系统对免疫系统功能的协同作用或病原体活动的变化（例如，潜伏病毒感染的重新激活）。这些相互作用的具体性质是未来研究的一个重要目标。癌症治疗诱导的细胞免疫变化可能在治疗后持续存在，例如由于T细胞稳态、复制潜力和衰老的改变(43, 44)这些变化可能是构成性炎症活动长期变化的潜在基础。或者，治疗诱导的潜在感染重新激活(45)可能导致免疫系统稳态的长期变化。然而，在这项研究和以前的研究中，我们发现特定的癌症治疗方式与疲劳的患病率或强度、炎症信号或细胞免疫改变的强度之间没有关联(20, 21). 唯一的例外是使用三苯氧胺/芳香化酶抑制剂的乳腺癌幸存者的血浆IL-1ra水平略高。然而，在本研究中，三苯氧胺/芳香化酶抑制剂的使用与任何其他与持续疲劳相关的免疫或炎症改变无关。特别是，三苯氧胺/芳香化酶抑制剂治疗与血浆与细胞IL-6R比率和CD69的改变没有显著相关性⁺在这些分析中，T淋巴细胞频率成为疲劳的最具预后的生物标志物。

细胞和循环IL-6R水平的出现是疲劳的重要生物学标志，这与之前的数据一致，表明IL-6/IL-6R相互作用在其他炎症状态中起着关键作用。循环IL-6R的变化与IL-6表达的变化和细胞对IL-6反应的改变有关(26). sIL-6R可在不表达细胞表面IL-6R的细胞类型中诱导IL-6反应性，循环sIL-6R可扩大IL-6作为促炎细胞因子的范围和作用(41). IL-6和IL-6R在许多疾病状态中起着关键作用，包括癌症，这些变量的升高与许多癌症类型的转移期和不良预后相关(41, 46, 47). 除了有助于持续疲劳的基本炎症发病机制外，我们的结果表明，IL-6调节也可能为监测癌症幸存者全身炎症活动提供有用的预测标记。最后，sIL-6R或IL-6转位升高可能是IL-6整合免疫和中枢神经功能作用的关键机制(48).

与我们的假设一致，即炎症改变是乳腺癌存活者持续不明原因疲劳的基础，本研究中疲劳的参与者表现出对TLR4/CD14信号通路刺激的细胞反应性增强体外这种差异的功能和分子基础尚不清楚，尽管先前的研究表明细胞表面TLR4受体水平的改变可能导致细胞因子对LPS反应的年龄相关差异(49). 然而，其他研究表明，LPS反应中与年龄相关的改变并不涉及TLR4受体水平的改变，这表明受体下游的信号传递过程也可能发生改变(50). 年龄对TLR4信号的影响不太可能解释这里观察到的影响，因为疲劳和非疲劳乳腺癌幸存者的年龄没有差异。然而，在本研究中，正常老化期间发生的相同类型的功能改变可能会导致与疲劳相关的差异。从这个意义上说，与癌症相关的疲劳可能源于癌症治疗引发的异常“老化”过程。最近研究了TLR的表达和信号转导的改变与其他慢性炎症疾病的关系，包括类风湿关节炎和克罗恩病(27). 目前的数据表明，TLR表达和信号的类似改变可能在癌症相关疲劳中起作用。目前尚不清楚此处观察到的影响是否与LPS激活TLR4有关，或者是否还可能改变其他病原体基序识别途径（例如，TLR3和TLR2的病毒激活）。直接分析TLR3的表达和信号，以及其他TLR的分布和活性，将为阐明疲劳癌症幸存者异常炎症信号的基础提供重要途径。这些分析也将有助于确定干预措施的特定分子靶点，这些干预措施通过解决疲劳的炎症基础来缓解疲劳。开发这种治疗方法可以显著提高乳腺癌存活者中很大一部分持续疲劳患者的生活质量，这项研究确定了疲劳相关炎症的强大生物标志物，这是向前迈出的重要方法学一步。

我们感谢加州大学洛杉矶分校的研究人员，如果没有他们，我们就无法进行这项研究，特别是劳拉·彼得森、卡里·瓦德尔、萨曼·阿塞菲、金·林、卡罗琳·宋、路易斯·奥尔莫斯和杰苏萨·阿雷瓦洛。

流式细胞术是在加利福尼亚大学洛杉矶分校Jonsson综合癌症中心和艾滋病研究中心流式细胞仪核心设施进行的，该中心得到了NIH CA-16042和AI-28697奖以及加利福尼亚大学洛杉矶艾滋病研究所Jonsson综合癌症中心的支持，加州大学洛杉矶分校大卫·格芬医学院。