关于乳腺癌论文的研究方法怎么写

我妈妈得了乳腺癌，情绪也非常的不好~~~

乳腺癌是严重威胁妇女生命的常见恶性肿瘤，近年来其发病率呈逐年上升趋势，在某些大成市中已占妇女恶性肿瘤的首位［1］. 早期诊断与治疗，早期发现复发与转移，对乳腺癌的预后有重要意义. 肿瘤标志物癌胚抗原（CEA）可见于乳腺癌组织细胞表面，细胞表面糖蛋白（CA153）是目前乳腺癌的首选肿瘤标志物. 本研究应用放射免疫分析方法检测CEA和CA153在乳腺癌中的表达，探讨两者在乳腺癌发生发展中的作用，为乳腺癌的临床诊断和治疗提供一个辅助手段. 1对象和方法 对象随机收集吉林省人民医院2006年间原发性乳腺癌40例，均行改良乳腺癌根治术，并经病理诊断. 其中乳腺浸润性导管癌20例，乳腺小叶癌15例，髓样癌5例，全部为女性，年龄23~78(平均49)岁. 对照组：乳腺良性疾病20例，其中经病理诊断为小叶增生8例，乳腺纤维腺瘤12例，亦全部为女性，年龄16~72(平均47)岁. 两组病例术前均未行放化疗. 年龄经检验(P>). 方法采集患者空腹静脉血3 mL尽快分离血清，置-80℃冰冻保存待检，用放射免疫分析方法检测血清中CEA和CA153含量，血清CEA试剂盒由潍坊三维生物工程集团有限公司生产，CEA血清正常参考值为15 μg/L, CA153检测亦采用放射免疫分析法(IRMA)，血清CA153试剂盒由Centocor公司生产，正常值20 U/mL，按说明书操作. 结果判断： 以试剂盒给定的阳性界值，CEA为15 μg/L. CA153为20 U/mL，高于正常值为阳性. 组织学分级： 采用BloomRichardson系统Nottingham改良方案［2］，将分化程度从高到低分为Ⅰ, Ⅱ, Ⅲ级. CEA和CA153联检中如果有一项为阳性者即为阳性病例. 统计学处理： 计量数据以x±s表示，组间比较采用t检验；两组阳性率之间用χ2检验. 2结果 乳腺癌组和对照组CEA和CA153表达的比较乳腺癌组CEA 的血清含量及阳性率分别为(±) μg/L和，对照组CEA含量及阳性率分别为(±) μg/L和0. 乳腺癌组CA153的血清含量及阳性率分别为(±) U/mL和，对照组中，乳腺小叶增生有1例呈阳性，但其血清值小于 U/mL，其余均小于参考值，乳腺癌组和对照组此两项指标比较均有统计学意义（P<)，表1. 乳腺癌患者血清中CEA和CA153表达与组织学分级，肿瘤大小及腋窝淋巴结转移的关系见表1乳腺癌Ⅲ级分化组CEA和CA153含量及阳性率均高于Ⅰ级分化组(P<)，肿瘤>5 cm组的CEA和CA153含量高于2~5cm组和<2 cm组(P<)，淋巴结转移组CEA和CA153含量及阳性率高于无转移组(P<). 表1乳腺癌患者血清CEA和CA153表达与组织学分级、肿瘤大小及腋窝淋巴结转移的关系 略 乳腺癌患者血清中CEA表达与CA153表达的关系乳腺癌患者血清中CEA阳性组CA153含量高于CEA阴性组(P<)，CEA阳性组的CA153阳性率亦高于CEA阴性组(P<)，表2. 表2乳腺癌患者血清中CEA表达与CA153表达的关系 略 3讨论 肿瘤标志物目前日益广泛应用于肿瘤的诊断，临床监测，判断疗效及愈后等方面. 乳腺癌肿瘤标志物中以CEA和CA153使用的较为广泛［3］. CEA是一种非特异性肿瘤标志物，属于肿瘤细胞表面的结构抗原，是一种具有人类胚胎抗原特异决定族的酸性糖蛋白，是从腺癌和胚胎结肠粘膜组织中分离的辅助诊断指标［4］，但其特异性较差，除结肠癌外，还可见于乳腺癌，胰腺癌，肺癌等，可作为肿瘤普查筛选的指标之一. 肿瘤相关抗原CA153最早发现于乳腺癌细胞，是位于细胞膜上的一种分子量较大的粘液样糖蛋白，相对分子质量300~450 ku，包括一个膜区，一个细胞内区和一个富含糖基的细胞外区，由抗人乳脂球膜抗体115D8和DF3所识别，存在于多种腺癌内，如乳腺癌，肺癌，卵巢癌及胰腺癌［5］，当细胞癌变时，由于糖基转化酶被激活，引起细胞膜上蛋白酶和唾液酸酶活性增高，细胞骨架破坏，CA糖类抗原增多并从癌细胞膜上分离出来［6］，向血液中释放，可作为肿瘤标志物应用于肿瘤的辅助诊断，疗效监测和转移复发的判定，当乳腺癌发生肝转移，尤其是骨转移时CA153含量会显著升高，阳性率可达100%［7］，EssmannSeboth等［8］曾报道有CA153检测比临床及影像检查早48 mo发现乳腺癌转移复发的病例，因此它对乳腺癌的动态追踪、判断复发转移有一定价值. 本研究结果表明，CEA和CA153与乳腺癌的发生、发展以及转移有一定相关性，联合检测这些指标对乳腺癌的早期诊断和愈后判断有一定临床意义. 【参考文献】 ［1］ 张天泽，徐光炜主编，肿瘤学［M］. 天津： 天津科学技术出版社，1996:. ［2］ Page DL, Ellis IO, Elston CW. Histologic grading of breast cancerLets doit (editorial)［J］. Am J Clin Pathol, 1995,103:123. ［3］ 孙龙安，李龙，林钢主编. 医学特种检验与实验室诊断［M］. 北京： 人民军医出版社：2001:153. ［4］ , Haglund C, Ruberts PJ. Comperison of a new tumor marker CA242 with CA191CA50 and Carcinoembryorni cantigen (CEA) Indigertive tract disease ［J］. Br J Cancer, 1991,63(4):636-640. ［5］ 万文徽,李吉友. 肿瘤标志的临床应用［J］. 中华医学检验杂志, 1997,20(1):49. ［6］ Haglund C, Lundin J, Kuusela D, et al. Ca242 a new tumor marker for pancreatic cancer［J］.Br J Cancer,1994,70:487. ［7］ 陈智周，范振符，杨剑,等. 肿瘤标记物CA153的免疫放射分析及临床应用［J］. 中华肿瘤杂志，1998，20（2）：125. ［8］ EssmannSeboth D, Fuchs I, Jakesz R, et al. CA153 in the post operative follow up of breast cancer patients. In: Klapdor R, tumor diagnosis: application, clinical relevance, research trends［M］. New York: W Zuckschwerdt Verlag, 1994:158-159.

研究表明：在美国，大约1/8的女性会患上浸润性乳腺癌，这一数字大约是美国女性总数的13%。而男性也未能幸免：大约833人中就有1人被诊断出患有乳腺癌。根据美国癌症协会的论述，乳腺癌最重要的风险因素是女性和变老,而我们却对这两项风险因素无能为力。因此，虽然预防是关键，但尽可能多地了解疾病进展和治疗反应是尤为重要的。 从开始梳理肿瘤微环境的单细胞基因表达研究，到基于局部空间基因表达的肿瘤细胞类型图谱——随着单细胞和空间技术的到来，乳腺癌研究领域取得了重大进展。 基于激素受体阳性、HER2阳性和三阴性乳腺癌（TNBC）[1] 相关基因表达，乳腺癌可以细分为5个分子亚型。然而，相对而言，科学家们对乳腺癌复杂的肿瘤微环境（TME）、肿瘤如何与免疫系统和其他周围细胞和组织相互作用以及这种活动对预后和治疗意味着什么知之甚少。随着单细胞和空间技术的出现，科学家们正在弥合这一知识鸿沟。在这里，我们精选了四篇文章，研究人员在单细胞水平上定义和表征乳腺癌方面取得了重大进展。通过这些研究能够让我们更多地了解不同类型乳腺癌的发展和转移背后的机制，同时也将转化研究和临床试验推向个性化治疗，为乳腺癌的治疗带来希望。 01 创建图谱：以单细胞、空间分辨率绘制人类乳腺癌 在第一项研究“人类乳腺癌的单细胞和空间解析图谱”中[2]，由加文医学研究所的Sunny Wu博士带领的研究人员使用Chromium Single Cell Gene Expression以及Visium Spatial Gene Expression来创建具有空间分辨率的乳腺癌单细胞转录组图谱。对26个原发肿瘤进行单细胞RNA测序（scRNA-seq），鉴定了所有肿瘤和亚型的所有主要细胞类型。将他们开发的用于内在分子亚型分型的scRNA-seq兼容方法与从scRNA-seq数据中识别的基因特征相结合，从而能够对肿瘤进行分类并显示重复基因模块（GM）或导致肿瘤内常见的细胞异质性的同期表达基因组。 在六个样本上使用Visium空间基因表达，发现TNBC样本中GM3（EMT、IFN、MHC）和GM4（增殖标志物）富集，而GM1和GM5（ER，管腔）富集了雌激素受体阳性（ER+）案例。有趣的是，研究发现GM3和GM4表型仅出现在其他表型不出现的乳腺癌区域。通过在单细胞和空间水平上进一步描述乳腺肿瘤，它们的图谱可用于改进乳腺癌的分类。 02 通过跟踪克隆扩增来表征乳腺癌转移 在第二项研究“乳腺癌转移的部位决定了它们的克隆组成和可逆转录组学特征”中[3]，由Olivia Newton-John癌症研究所的Jean Berthelet博士带领的科学家们采用了光学条形码技术以及单细胞基因表达谱来研究TNBC转移过程中克隆细胞的相互作用网络，与其他乳腺癌亚型相比，TNBC与更差的预后和更高的复发风险相关。 对TNBC乳腺癌细胞系和两个转移部位（肺和肝）的条形码亚克隆进行scRNA-seq，发现转移在肺中是高度多克隆的，但在肝中没有。此外，亚克隆转录组变异性表明，在原发性肿瘤中占主导地位的亚克隆在发生转移的组织中仍然占主导地位。比较不同条形码亚克隆的基因表达谱，研究确定了1,366个差异表达基因的转移位点驱动特征；其中，与肝转移相比，肿瘤坏死因子-α通路在肺中强烈上调。这些结果表明TME驱动了转移灶中的异质性。 03 预测T细胞生物标志物以进行有效的免疫检查点阻断免疫疗法 在第三项研究“乳腺癌患者抗PD1治疗期间肿瘤内变化的单细胞图谱”中[4]，VIB-KULeuven中心的博士生Ayse Bassez带领科学家使用转录组和免疫分析构建了肿瘤内变化的单细胞图谱。免疫检查点阻断（ICB）加化疗可改善治疗反应[5]，但并非所有患者都对新辅助ICB有反应。为了探究原因，他们在化疗前用抗PD1（一种常见的ICB抗体疗法）治疗了40名患者，并跟踪了肿瘤内的变化。 在两个队列中（一个接受抗PD1，一个接受化疗，然后接受抗PD1）使用单细胞免疫分析对匹配的治疗前和治疗后活检进行scRNA-seq和T细胞受体作图。9名患者在治疗后进行了T细胞克隆型扩增。在选择T细胞扩增和治疗阶段时使用scRNA-seq数据，发现在抗PD1治疗后表达PD1的T细胞增加。在处理前扩增的T细胞与未扩增的T细胞之间鉴定出差异表达的基因，发现T细胞中的表达特征可用于预测T细胞的扩增。绘制的与抗PD1治疗后T细胞扩增相关的治疗前免疫TME图可以提供对临床生物标志物的深入了解。 04 解决原位管癌（乳腺癌的早期阶段）的异质性 在第四项研究“基因组分析揭示了乳腺原位导管癌的异质性群体”中[6]，东京大学的Satoi Nagasawa医学博士带领的一组科学家使用Visium空间基因表达来揭示乳腺癌肿瘤内的细胞多样性。导管原位癌（DCIS）是乳腺癌的早期阶段，可能发展为浸润性导管癌。然而，很难确定谁是高危需要手术的人，因此确定危险因素对评估和治疗至关重要。 在这项研究中，研究人员首先使用传统方法选择并验证了DCIS的基因组风险因素—GATA3和PIK3CA突变。通过使用三个特定案例对DCIS进行空间转录组分析，结果表明具有GATA3突变的DCIS细胞有时会发展为浸润性癌症。然而，具有PIK3CA突变的DCIS细胞不会导致癌症。总之，使用新标记对DCIS进行更准确的分类对于决定正确的治疗至关重要。 05 朝着更好的诊断和治疗迈进 很明显，单细胞和空间技术正在推进我们对乳腺癌发展、进展和治疗的理解，超出了使用传统方法的想象。无论是使用新创建的空间转录组图谱，还是使用基因表达和免疫分析来更好地描述疾病状态，临床研究人员越来越多地掌握了更好地诊断、分层和提供针对乳腺癌的个性化治疗的方法。 参考文献   Wu SZ, et al. A single-cell and spatially resolved atlas of human breast cancers. Nat Genet 53: 1334–1347 (2021). doi: Berthelet J, et al. The site of breast cancer metastases dictates their clonal composition and reversible transcriptomic profile. Sci Adv 7: eabf4408 (2021). doi: Bassez A, et al. A single-cell map of intratumoral changes during anti-PD1 treatment of patients with breast cancer. Nat Med 27: 820–832 (2021). doi: Schmid P, et al. Atezolizumab plus nab-paclitaxel as first-line treatment for unresectable, locally advanced or metastatic triple-negative breast cancer (IMpassion130): updated efficacy results from a randomised, double-blind, placebo-controlled, phase 3 trial. Lancet Oncol 21: 44–59 (2020). doi: (19)30689-8 Nagasawa S, et al. Genomic profiling reveals heterogeneous populations of ductal carcinoma in situ of the breast. Commun Biol 4: 438 (2021). doi: