导读 中国科学院合肥物质科学研究院(HFIPS)杨武林教授和戴海明研究团队近日在肿瘤分子标记领域提出了一种可预测乳腺癌新辅助化疗敏感性的遗传分
中国科学院合肥物质科学研究院(HFIPS)杨武林教授和戴海明研究团队近日在肿瘤分子标记领域提出了一种可预测乳腺癌新辅助化疗敏感性的遗传分类器.
乳腺癌是一种具有高度临床和生物学异质性的恶性肿瘤。不同亚型对化疗的反应具有不同的临床特征。因此，开发预测治疗敏感性的方法非常重要，这是乳腺癌精准医学的基础，以便患者选择最佳治疗策略，避免过度治疗。
在这项研究中，研究人员在患者药物反应数据的帮助下，使用最小绝对收缩和选择算子 (LASSO) 逻辑回归构建了一个具有 25 个基因特征的预测模型。
该模型具有诸多优势，“它可以高精度预测对紫杉醇和蒽环类新辅助化疗的病理完全反应，适用于各种亚型乳腺癌，证明了免疫生态系统对化疗敏感性的重要贡献。”研究组负责人杨武林说。
该基因标记对不同批次的数据和各种乳腺癌亚型表现出良好的预测能力，并表现出良好的泛化能力，有望在临床实践中作为一种新的诊断方案来推广，以预测对化疗敏感的人。
“因此它可以为乳腺癌选择最佳方案，为患者提供精准治疗的机会，”杨说。
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