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临床试验
.2010年2月;119(3):685-99.
doi:10.1007/s10549-009-0651-3。

基因表达通路分析预测新辅助多西他赛和卡培他滨治疗乳腺癌的疗效

附属公司
临床试验

基因表达通路分析预测新佐剂多西紫杉醇和卡培他滨治疗乳腺癌的疗效

拉里萨·A·科尔德等。 乳腺癌研究治疗. 2010年2月.

摘要

新辅助化疗已被证明等同于乳腺癌术后治疗,并可用于评估化疗反应。在多西紫杉醇(T)和卡培他滨(X)新辅助化疗治疗第II/III期BC的初步试验中,我们评估了基线基因表达与肿瘤治疗反应之间的相关性,并检查了与治疗相关的基因表达变化。患者接受了四个周期的TX。从Mammotome核心活检中获得的肿瘤组织在TX的前一个周期(BL)和后一个周期(C1)进行FLash冷冻,并在-70摄氏度下储存,直到处理。基因表达分析使用Affymetrix HG-U133 Plus 2.0基因芯片阵列。RMA归一化后,使用BRB阵列工具进行统计分析。基因本体(GO)通路分析采用随机方差t检验,显著性水平为P\0.005。对于GO通路分析确定为显著的基因类别,使用单变量t检验比较这些通路中单个基因的表达水平;报道了显著性水平为P\0.05的基因。对肿瘤样本进行PAM50分析,以调查生物亚型和复发风险(ROR)。通过GO通路分析,39个基因类别区分了应答者和非应答者,最显著的是涉及微管组装和调节的基因。在比较化疗前后标本时,我们确定了71个差异表达的基因类别,包括DNA修复和细胞增殖调节。在45条GO通路中,一个化疗周期后的表达变化在有应答者和无应答者之间存在显著差异。大多数肿瘤样本属于基底样和管腔B类。化疗后ROR评分下降;这种变化在根据临床标准分类为应答者的患者样本中更为明显。GO通路分析确定了许多与治疗应答相关的基因类别,这可能是一种识别化疗应答重要基因的信息方法。使用此处描述的方法进行更大规模的研究是必要的,以充分评估化疗反应中的基因表达变化。

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数字

图1
图1
患者标本的聚类树状图。使用对样本进行聚类凝聚层次聚类与以平均值为中心的24224个基因传递以中心相关为距离度量的基于方差的筛选平均值作为链接函数。“ID”列中的数字对应患者ID号;每个患者最多有三个样本
图2
图2
有应答者化疗后ROR评分的变化(面板)和无应答者(面板b)
图3
图3
来自PAM50的热图使用(a)所有患者的层次聚类分析样本(b)仅限基线样本。示例密钥:蓝色管腔的A、,浅蓝色管腔B,粉红色富含HER2,红色类基底,绿色像正常人一样
图3
图3
来自PAM50的热图使用(a)所有患者的层次聚类分析标本(b)仅基线标本。示例密钥:蓝色管腔的A、,浅蓝色管腔B,粉红色富含HER2,红色类基底,绿色像正常人一样

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