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乳腺癌是惡性細胞和腫瘤微環(huán)境的復雜生態(tài)系統(tǒng)，這些腫瘤生態(tài)系統(tǒng)的組成及其內部的相互作用會促進腫瘤治療時的細胞毒性反應。然而，值得注意的是，在未治療的腫瘤中識別預測治療反應特征的研究大多忽略了這一點。

在此，英國劍橋大學Carlos Caldas等人報道開發(fā)了一種乳腺癌治療反應的多組學機器學習預測器。首先，作者收集了168名在手術前接受化療+/- HER2靶向治療的乳腺癌患者相關信息，包括治療前活檢的臨床、數(shù)字病理學、基因組和轉錄組學特征，然后將手術時的病理學終點（完全緩解或殘留疾?。┡c這些診斷活檢中的多組學特征相關聯(lián)。

結果表明，腫瘤治療時的反應受治療前微環(huán)境系統(tǒng)的調控，而這種微環(huán)境的多組學特征可以使用機器學習整合到預測模型中。

圖1. 基因組特征與治療反應單調相關

作者發(fā)現(xiàn)，治療后殘留疾病的程度與治療前的多組學特征單調相關，包括腫瘤突變和拷貝數(shù)景觀、腫瘤增殖、免疫浸潤和T細胞功能障礙和排斥。

作者將這些特征整合到一個多組元機器學習模型中，并將其用于預測外部驗證隊列（75例患者）的病理完全緩解程度，其AUC值（ROC曲線下方的面積，用于衡量學習器優(yōu)劣）為0.87。總之，患者對腫瘤的治療反應是由通過數(shù)據(jù)整合和機器學習捕獲的腫瘤生態(tài)系統(tǒng)總體的基線特征決定的，這種方法也可以用于開發(fā)其他癌癥的預測器。

圖2. 使用多組學機器學習模型預測治療反應

Multi-omic machine learning predictor of breast cancer therapy response, Nature 2021. DOI: 10.1038/s41586-021-04278-5

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劍橋大學Nature: 預測乳腺癌治療反應的多組學機器學習預測器

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