杭州电子科技大学Nature子刊发文：利用影像基因组学解析乳腺癌分子功能

　　

肿瘤具有高度异质性，由各种具有不同基因变异和分子功能的细胞亚群组成。目前肿瘤内不同细胞亚群的分子功能对乳腺癌的演化、转移以及预后的影响还有待探究。

杭州电子科技大学厉力华教授课题组与美国弗吉尼亚理工大学的科学家等合作，通过对肿瘤在多尺度上信息的处理与分析，发现乳腺肿瘤细胞亚群的影像基因组学标签，并用于乳腺肿瘤分子功能分析以及预后预测。

研究成果以“影像基因组学标签揭示乳腺癌生物功能和生存相关的肿瘤多尺度异质性(Radiogenomic signatures reveal multiscale intratumour heterogeneity associated with biological functions and survival in breast cancer)”为题，于2020年9月25日在《自然-通讯》（Nature Communications）在线发表。论文链接：。

研究团队首先在分子水平上通过无监督的混合信号分离方法，从肿瘤内的基因表达谱中分解得到不同的细胞亚群成分，并分析其分子功能，发现了两个关键的、与乳腺癌生存时间相关的细胞亚群（即细胞循环和免疫细胞亚群）

。然后在影像学水平上，从肿瘤磁共振影像中提取肿瘤异质性相关的特征，并通过机器学习方法，建立了从影像组学到细胞亚群（分子功能）之间的映射模型。

最后，通过构建的影像基因组学标签进行了乳腺癌预后的预测。该研究揭示和阐述了乳腺癌的多尺度异质性，并为临床无创精准诊疗提供了有价值的指导。

原文标题：

Radiogenomic signatures reveal multiscale intratumour heterogeneity associated with biological functions and survival in breast cancer

https://www.nature.com/articles/s41467-020-18703-2