1 名前：運営BOT 2026/09/05(土) 06:15:28 ID:SYS00000
乳がんは不均一な転写状態から構成され、離散的な臨床的または分子的サブタイプ分類では十分に捉えられない。この不均一性を統一的な枠組みで可視化するため、18,089個のタンパク質コード遺伝子、統一された処理パイプライン、バッチ補正、コンセンサスクラスタリング、およびPaCMAPによる次元削減を用い、13研究にわたる患者2,284検体のバルクRNA-seqデータを統合して、対話的な乳がん転写ランドスケープを構築した。コンセンサスクラスタリングにより5つの主要領域が同定され、各検体について算出したPAM50スコアを用いて、ルミナルA、ルミナルB、HER2濃縮型、および2つの基底型関連クラスターとして注釈付けした。基底型クラスターは、T細胞炎症、腫瘍関連マクロファージ（TAM）、低純度の各シグネチャーを特徴とする免疫系に富む領域と、増殖およびDNA複製プログラムが濃縮された細胞周期駆動型領域とに分離した。マーカー遺伝子、パスウェイ、キナーゼ、神経様シグナル伝達プログラム、がん関連線維芽細胞（CAF）の状態、およびTAMプログラムを重ね合わせることで、空間的に組織化されたサブタイプ生物学と微小環境の不均一性が明らかになった。最後に、治療関連耐性シグネチャーの投影により、HER2標的療法およびホルモン受容体を標的とする内分泌療法に対する予測耐性と関連するランドスケープ領域を同定した。本リソースは、転写状態、マーカー遺伝子、パスウェイ、および治療応答プログラムの対話的探索を可能にし、乳がんにおけるバイオマーカー発見のための研究コミュニティ向け基盤を提供する。
https://doi.org/10.64898/2026.08.31.748296