妊娠相关乳腺癌的分子特征和GEICAM-EMBARCAM研究的时间见解

　　

妊娠相关乳腺癌的分子特征研究：来自 GEICAM - EMBARCAM 研究的新见解

西班牙科尔多瓦大学附属医院（Instituto Maimónides de Investigación Biomédica de Córdoba - Hospital Universitario Reina Sofía, Universidad de Córdoba）的研究人员 Regina Pe?a - Enríquez 等人在npj Breast Cancer期刊上发表了题为 “Molecular characterization of pregnancy - associated breast cancer and insights on timing from GEICAM - EMBARCAM study” 的论文。该研究对妊娠相关乳腺癌（Pregnancy - associated breast cancer，PABC）的分子特征进行深入剖析，为理解 PABC 的发病机制、优化临床管理提供了重要依据，在乳腺癌研究领域具有关键意义。

一、研究背景

乳腺癌是孕期常见的恶性肿瘤之一，PABC 指在妊娠期间或产后一年内确诊的乳腺癌，其发病率占所有乳腺癌病例的 0.2 - 3.8%，在 45 岁以下女性中比例更高，近年来有上升趋势。PABC 常侵袭年轻女性，确诊时中位年龄 33 岁。与非妊娠相关乳腺癌（non - PABC）相比，PABC 肿瘤多为雌激素 / 孕激素受体（ER/PR）和人表皮生长因子受体 2（HER2）阴性，即三阴性乳腺癌（TNBC），具有更高的侵袭性，表现为 TNM 分期晚、肿瘤分级高、肿瘤体积大及淋巴结转移率高，预后较差。

目前 PABC 的生物学机制尚不明确。妊娠期间，高激素水平可能促进乳腺细胞增殖和致癌转化，细胞免疫抑制和免疫耐受使乳腺肿瘤细胞逃避免疫监视，产后乳腺退化过程中的炎症和免疫抑制微环境也可能促进肿瘤发展。此外，母乳喂养时间短等因素也可能增加 PABC 风险。现有诊断方法对孕期或哺乳期乳腺癌检测存在局限，治疗方案多参照年轻乳腺癌患者，缺乏针对性，因此深入研究 PABC 的分子机制迫在眉睫。

二、研究材料与方法

（一）研究对象

研究纳入了来自 GEICAM/2017 - 07 研究、GEICAM/2012 - 03 研究的 PABC 患者，以及 EpiGEICAM 研究的非 PABC 患者作为对照。PABC 患者需满足女性、孕期或产后一年内新诊断为乳腺癌且确诊时年龄≤45 岁；非 PABC 患者为女性、非孕期及产后一年外新诊断为乳腺癌且年龄≤45 岁。最初收集 66 例患者的福尔马林固定石蜡包埋（FFPE）肿瘤组织标本，经质量分析排除 7 例后，最终 59 例患者样本用于基因表达分析。

（二）样本处理与检测

根据肿瘤表面大小，从 FFPE 样本中获取 3 - 5 个 10μm 厚的组织切片，用 RNeasy FFPE Isolation Kit 提取 RNA，通过 NanoDrop? 2000/Spectrophotometer 2000c 和 Invitrogen? Qubit? 3.0 Fluorometer 评估 RNA 产量和纯度，Agilent 4200 TapeStation system 进行质量控制。采用 nCounter Breast Cancer 360?V2 Panel 分析肿瘤 RNA 样本基因表达，该平台涵盖 23 个关键乳腺癌相关通路和过程。

（三）数据分析方法

运用无监督层次聚类、主成分分析（PCA）等方法对数据进行分析。通过差异表达分析（DE）确定不同组间差异表达基因（DEGs），计算倍数变化（FC）和 P 值，用 Benjamini - Hochberg 方法调整 P 值估算错误发现率（FDR）。利用通路评分分析（PSA）、基因集分析（GSA）探究相关生物学通路，通过细胞类型分析（CPA）评估免疫细胞群体相对丰度，借助 STRING 数据库构建蛋白质 - 蛋白质相互作用（PPI）网络。运用 GraphPad Prism 8 对临床病理数据进行统计分析，基因表达数据用 nCounter Advanced Analysis Software 2.0 和 ROSALIND? 平台分析。

三、研究结果

（一）患者和肿瘤特征

59 例患者中，PABC 患者 33 例（55.9%），非 PABC 患者 26 例（44.1%）。PABC 组中，15 例（45.5%）在孕期确诊（PABC - GS 亚组），18 例（54.5%）在产后第一年确诊（PABC - PP 亚组）。PABC 组有乳腺癌 / 卵巢癌家族史的患者比例显著高于非 PABC 组（57.6% vs 15.4%，p = 0.012）。免疫组化评估显示，PABC 中三阴性亚型占比 48.5%，高于非 PABC 组。PABC 患者中 51.5% 肿瘤浸润淋巴细胞（TILs）水平升高（＞10%），PABC - PP 亚组中该比例（61.1%）高于 PABC - GS 亚组（40.0%）。

（二）PABC 患者的内在亚型特征

PAM50 基因表达谱分类显示，PABC 患者中基底样亚型比例显著高于非 PABC 组（48.48% vs 15.38%，p = 0.012），管腔 A 亚型在 PABC 组最少见，在非 PABC 组最常见。PCA 得分图显示 PABC 和非 PABC 样本明显分开，基底样样本主要集中在 PABC 组。

（三）PABC 患者独特的基因表达模式

通过 DE 分析，确定了 73 个 PABC 与非 PABC 之间的差异表达基因，包括 32 个上调基因和 41 个下调基因。这些基因涉及 DNA 损伤修复、增殖、黏附和迁移等生物过程。STRING 聚类分析显示，29 个基因参与细胞周期调控，其中 MYC、FOXM1 等多个关键基因在 PABC 中上调，PTEN 下调。PSA 分析表明，PABC 样本在 DNA 损伤修复、增殖和分子亚型相关通路显著富集，PABC - PP 样本在 DNA 修复和增殖信号通路得分更高。

（四）PABC - GS 和 PABC - PP 亚组的特异性差异基因

PABC - GS 有 50 个特异性 DEGs，PABC - PP 有 20 个特异性 DEGs，10 个基因在两个亚组中共同存在。PABC - GS 中 AGTR1 高度下调，PABC - PP 中 SMAD5 显著下调。

（五）PABC - PP 肿瘤的免疫浸润特征

PABC - PP 与 PABC - GS 亚组的 DE 分析发现 71 个差异表达基因。STRING 聚类分析显示，28 个基因与免疫反应相关，PABC - PP 样本中免疫浸润相关基因显著上调，如 PDCD1/PD - 1。PSA 分析表明，PABC - PP 样本免疫浸润信号得分高，CPA 分析显示 PABC - PP 中 B 细胞、中性粒细胞、调节性 T 淋巴细胞和巨噬细胞数量增加。

四、研究结论与讨论

该研究揭示了 PABC 独特的分子特征。PABC 中基底样亚型更为普遍，与 TNBC 密切相关，这可能是其预后不良的重要原因。PABC 肿瘤在 DNA 损伤修复和细胞增殖相关通路显著富集，提示肿瘤细胞具有更高的增殖能力和异常的 DNA 修复机制，这些特征可能导致肿瘤生长加快和转移风险增加。

研究还发现 PABC - PP 肿瘤存在免疫浸润特征，产后乳腺退化可能营造了促肿瘤的免疫微环境，影响肿瘤生长和转移。免疫细胞如调节性 T 细胞、巨噬细胞和 B 细胞在 PABC - PP 肿瘤微环境中发挥重要作用，可能促进肿瘤进展。这一发现为探索 PABC 的免疫治疗提供了理论依据，如针对肿瘤相关巨噬细胞或免疫检查点通路的治疗可能为 PABC 患者带来新的希望。

然而，研究存在一定局限性，样本量较小导致亚组分析统计效力不足，缺乏足够的生殖系突变数据。未来需要更大规模的队列研究来验证这些发现，进一步探究乳腺癌在孕期、哺乳期、退化期及产后不同阶段的生物学特性，明确诊断时间、母乳喂养时长等因素对 PABC 的影响，从而更深入地理解 PABC 的发病机制，为临床治疗和预后评估提供更精准的指导。总体而言，该研究为 PABC 的研究开辟了新方向，对推动乳腺癌个性化治疗具有重要意义。