JIR 免疫学研究期刊》的研究 2314 - 7156 2314 - 8861 Hindawi 10.1155 / 2020/5618786 5618786 评论文章 炎症与在整个群体更糟糕的结果,但在三阴性亚型乳腺癌患者更好的结果 Oshi Masanori 1 2 纽曼 斯蒂芬妮 1 3 https://orcid.org/0000 - 0003 - 2481 - 7739 Tokumaru 1 4 杨ydF4y2Ba 5 松山 Ryusei 2 Endo Itaru 2 https://orcid.org/0000 - 0002 - 6435 - 4241 Takabe Kazuaki 1 2 3 6 7 8 Neagu 莫妮卡 1 肿瘤外科学系 罗斯威尔公园综合癌症中心 水牛 纽约14263 美国 roswellpark.org 2 美国胃肠病手术 横滨市立大学医学院毕业 横滨236 - 0004 日本 yokohama-cu.ac.jp 3 外科学系 雅各布斯医学院和生物医学科学 纽约州立大学 水牛 纽约14263 美国 buffalo.edu 4 肿瘤外科学系 医学研究生院 岐阜大学 1 - 1 Yanagido 岐阜501 - 1194 日本 gifu-u.ac.jp 5 生物统计学和生物信息学 罗斯威尔公园综合癌症中心 水牛 纽约14263 美国 roswellpark.org 6 胃肠道手术 福岛医科大学医学院 福岛960 - 1295 日本 fmu.ac.jp 7 外科学系 新泻大学研究生院医学和牙科 951 - 8510年新泻 日本 niigata-u.ac.jp 8 乳房手术和肿瘤 东京医科大学 东京160 - 8402 日本 tokyo-med.ac.jp 2020年 8 12 2020年 2020年 26 6 2020年 24 11 2020年 28 11 2020年 8 12 2020年 2020年 版权©2020 Masanori Oshi et al。 这是一个开放的文章在知识共享归属许可下发布的,它允许无限制的使用,分布和繁殖在任何媒介,提供最初的工作是正确的引用。

炎症与癌症有关,但部分问题还是解决方案的一部分仍然是一个有争议的问题在乳腺癌。我们组和其他人证明炎症加重癌症恶化;然而,一些声称可能支持免疫炎症细胞浸润和抑制癌症。我们定义了基因变异分析炎症反应基因的分子特征数据库的特点设置为炎症通路得分和分析3632年总从4乳腺癌肿瘤组(METABRIC, TCGA、GSE25066 GSE21094)。在整个乳腺癌组,高分肿瘤与积极的临床特点,如严重疾病的具体生存,更高的诺丁汉组织学分级和年轻。诱发炎症评分明显高于三阴(TNBC)以及基底和正常亚型与其它亚型相比,这表明高水平的炎症的不利影响可能是因为它包含一个更激进的亚型。相反,高分在TNBC能显著改善生存。不仅丰富了干扰素- TNBC高分数 α干扰素- γ反应,2 / STAT5信号,同种异体移植物排斥、补充、p53通路,活性氧,细胞凋亡也TNF - αIL6-JAK-STAT信号,信号TGF - β信号、凝固、血管生成、EMT 喀斯特信号,PI3K-AKT-MTOR信号基因集。高得分主要有利anticancerous免疫细胞浸润以及白细胞分数,直到地区分数,淋巴细胞浸润,干扰素- γ反应,TGF - β反应,细胞溶解的活动成绩。虽然炎症通路分数与新辅助治疗反应无关,它与表情相关的免疫分子检查站。总之,炎症与更糟糕的结果在整个乳腺癌组,但TNBC更好的结果,这与有利anticancerous免疫反应和免疫细胞的渗透。

国家癌症研究所 P30-CA016056 美国国立卫生研究院的 R01CA160688
1。介绍

炎症和癌症之间的联系是在1863年首先提出( 1),但是,无论是炎症加剧或担任癌症仍然是有争议的问题。外科医生威廉•Coley观察到回归的癌症病人感染了丹毒和细菌毒素注射治疗癌症在1891年,被称为“绿青鳕毒素”[ 2]。另一方面,众所周知,慢性炎症发展增加患癌症的风险,如直肠癌在炎症性肠病 3]。最近,我们发布sphingosine-1-phosphate (S1P),由鞘氨醇激酶1 ( SphK1)在乳腺癌,信号通过S1P受体1 ( S1PR1)和激活的扩增循环白细胞介素- 6 ( il - 6)和肿瘤坏死因子 α( TNFα)与肥胖相关的炎症,促进肺转移和恶化的生存以及增加抵抗治疗( 4- - - - - - 6]。

炎症的确切性质一直牵连都anticancerous和procancerous效果( 7]。高密度的肿瘤浸润T细胞(尖)是一个预示患者更好的生存 8, 9),而大量的调节性T细胞与不良预后相关( 10]。M1巨噬细胞分泌移行细胞(IFN - γ),它有一个anticancerous效应,而肿瘤浸润M2巨噬细胞procancerous,与肿瘤的生长和转移 11- - - - - - 13]。浸润的炎症细胞如1型(Th1)辅助T细胞能够预测报告更好的生存在乳腺癌患者 14- - - - - - 16]。促炎细胞因子有类似的模棱两可的角色;高剂量白介素2(2)已经被用来治疗黑色素瘤,而 TNFα与积极的乳腺癌生物学( 17),其抑制剂,道,目前测试在转移性乳腺癌的二期临床试验( 18]。这些炎症介质直接影响癌症和基质细胞和一些癌症的标志,如促进epithelial-to-mesenchymal过渡(EMT)和转移的肿瘤细胞( 19, 20.]。乳腺癌是临床上分为亚型基于分子生物标志物的表达:雌激素受体(ER)、孕激素受体(PR),和人类表皮生长因子受体2 (HER2)。雌激素受体阳性乳腺癌是最常见的代表大约70%的乳腺癌亚型,而其他亚型相比有相对更好的生存。另一方面,三阴乳腺癌(TNBC),最积极的亚型,是伴随炎症与免疫细胞的渗透基质更频繁地比其他亚型( 21];然而,炎症是否部分问题或解决方案的一部分是在此设置确定。

的一个挑战在研究炎症在癌症中的作用尤其在临床是很难量化的炎症。目前,炎症病理分析通常是评估的浸润的单核细胞的数量被苏木精和伊红染色())或免疫组织化学(包含IHC) [ 22, 23]。考虑到各种各样的细胞和细胞因子参与炎症,是否计算几种类型的免疫细胞可以彻底了解整个炎症是高度可疑的照片除了关注主观性质的病态的量化。

最近,我们已经报道的临床相关性使用基因信号通路在癌症组差异分析(GSVA)转录组的大部分肿瘤。GSVA分析数以百计的基因通路相关的分数估计通路的激活的程度。我们报道的作用 喀斯特信号在TNBC [ 24)和G2M细胞周期通路的作用在雌激素受体(ER)阳性乳腺癌[ 25]。GSVA-based途径得分方法考虑了基因的协调,降低模型复杂度,提高预测模型的解释力。

在这里,我们假设炎症,评估200年炎症途径得分基于GSVA炎症pathway-related基因转录组的肿瘤,同事与侵略性的癌症生物学和糟糕的生存。

2。材料和方法 2.1。乳腺癌组和他们的数据

TCGA-BRCA Tumoral基因组分析和临床信息( n = 1065年 )[ 26)和METABRIC ( n = 1903年 )[ 27]军团cBio癌症基因组提供门户网站( 28]。此外,我们使用规范化tumoral基因组基因表达和临床提供的数据综合(GEO)存储库的美国国立卫生研究院。与多个基因探针,采用平均值。基因表达数据被转换为日志2在所有的分析。施等。我们使用公布的数据(GSE20194; n = 248年 )[ 29日)和Symmans et al。(GSE25066; n = 467年 )[ 30.]调查协会炎症评分与治疗反应的新辅助化疗。

2.2。组基因表达分析

我们利用基因变异分析(GSVA)方法( 31日)来衡量炎症通路得分的GSVA分数的炎症反应基因集MSigDB标志集合( 32)使用GSVA Bioconductor包(3.10版)。Within-cohort中间值被用来分配低和高炎症途径得分。错误发现率的统计意义(罗斯福)小于0.25推荐GSEA GSEA分析软件(熔岩4.0版本),正如我们之前报道( 33- - - - - - 47]。

2.3。其他

R软件(版本操作,统计计算的R项目)和Excel(16为Windows版本;微软,微软WA)被用来执行信使rna数据分析和数据。超过中间值的患者炎症评分被认为是高炎症评分集团,其余患者分为低炎症评分小组。(I-IV)患者按与分组阶段,肿瘤大小(T1-4),淋巴结转移(N0-3)进行比较分析。我们使用生存率较和kaplan meier方法检查对无病生存(DFS),疾病特定生存(DSS),总生存期(OS)和炎症通路的分数。生存率较被用来比较不同的两组患者之间的这些生存分析。伊势亚算法被用于肿瘤成分分析基于肿瘤的免疫细胞渗透mRNA数据( 48]。统计学意义是作为 p < 0.05 差的结果。方差分析(方差分析)或确切概率测试被用于提供统计对比组。在数据图中,Tukey-type箱线图显示了中位数和四分位值水平。

3所示。结果 3.1。高炎症途径得分与乳腺癌临床特征在整个队列

我们定义GSVA分数的分子签名数据库(MSigDB)炎症反应基因标志设置为炎症通路得分(见补充表 1的基因包括基因集)。军团被分为高——和低分组中值。我们假设炎症与临床相关的高度侵略性的乳腺癌和糟糕的生存。为了验证这个假设,我们分析了特定疾病(DSS),无病(DFS)和总生存期(OS)的高与低炎症通路分数组(图 1(一))。高分集团与DSS恶化是相关联的 p = 0.002 ),但是不是DFS ( p = 0.232 )或操作系统( p = 0.257 )在乳腺癌的分子分类学国际财团(METABRIC)队列。我们下一个检查是否有炎症评分与激进的乳腺癌的临床特征。炎症评分明显高于在先进的美国癌症联合委员会(与)METABRIC癌症分期,但不是在癌症基因组图谱(TCGA队列(图) 1 (b); p = 0.027 p = 0.519 分别)。分数也与肿瘤大小无关(病理T类别)和淋巴结转移(病理N类别),TCGA队列(图 S1A)。另一方面,炎症分数一致高更高诺丁汉在两个组别(病理评分 p < 0.001 )。此外,炎症分数明显高于在年轻患者中,年龄小于40岁在METABRIC人群中,已知有侵略性的癌症生物学,但不是在TCGA队列(图 1 (b);METABRIC p < 0.001 ,TCGA p = 0.345 )。由于脂肪组织的数量可能有强烈的影响免疫应答的类型相关的肿瘤( 49),我们调查了协会的得分与身体质量指数(BMI)使用TCGA的可用数据队列( n = 81年 )。炎症得分没有显著差异的BMI(图 印地; p = 0.836 )。

联系炎症途径得分和乳腺癌的临床因素。(一)特定疾病(DSS),无病(DFS)和总生存期(OS)炎症性得分高(红色线)和低(蓝线)在整个METABRIC乳腺癌组。生存率较被用来比较组和kaplan meier生存曲线。(b)炎症评分的箱线图与癌症的阶段,诺丁汉病理等级,在诊断和年龄(< 40哟,40 - 70哟,< TCGA METABRIC和军团70哟)。(c)基因表达水平的SphK1, SphK2, S1P受体1的高与低炎症评分。(d)箱线图的炎症亚型和PAM50分类。Tukey-type箱线图显示值,中位数和四分位水平和方差分析测试是用来计算 p 值。

鉴于脂质中介S1P链接癌症和炎症,这是感兴趣的研究之间的联系的表达S1P signaling-related基因和炎症在人类乳腺癌组得分。高表达SphK1出口S1P的细胞,与更高的炎症评分与惊人的一致性两个群体(图 1 (c);这两个 p < 0.001 )。在协议中,鞘氨醇激酶2 ( SphK2)低表达的肿瘤,这常常导致补偿性增长SphK1表达式,也与炎症评分两组(高 p < 0.001 )。此外,炎症评分显著升高的肿瘤表达高水平的S1P受体1 ( S1PR1),S1P-specific受体已知参与细胞生长、迁移和血管生成(两者 p < 0.001 )。

鉴于高炎症评分的重要关系和积极的临床特征,是研究乳腺癌亚型是否感兴趣的同事与分数。事实上,我们发现,炎症评分明显高于TNBC,已知的最激进的亚型,与其它亚型定义为包含IHC相比,TCGA METABRIC和军团(图一致 1 (d);这两个 p < 0.001 )。炎症评分也显著高于PAM50基底和正常的亚型分类,这是已知的临床咄咄逼人,再次在METABRIC和TCGA军团(图 1 (d);这两个 p < 0.001 )。这些结果表明,炎症与乳腺癌有关侵犯和糟糕的DSS最有可能因为激进TNBC亚型包括在炎症组高。

3.2。高TNBC患者的炎性分数能显著改善生存

在整个乳腺癌组、炎症与侵略性的肿瘤和更糟的结果很可能是因为炎症得分高组包括TNBC的大部分时间里,这被认为是最激进的亚型。因此,它是感兴趣的研究炎症和肿瘤侵犯的协会在每个亚型。我们使用诺丁汉病理级别的代理肿瘤侵犯,发现没有年级和炎症之间的联系的亚型(图 2(一个))。我们也调查了协会TNBC亚型的炎症性得分随着年龄的增长,但我们没有发现显著的协会,TCGA和METABRIC军团(图 S2)。有趣的是,高炎症评分能显著改善生存TNBC (DSS, DFS,操作系统; p = 0.014 分别为,0.062,0.015),但不是在其他亚型(没有统计学意义(图) 2 (b))。这些发现表明,极高的炎症TNBC有利的癌症生物学。

炎症通路分数之间的联系和肿瘤亚型的侵略性。(一)由诺丁汉病理炎症评分等级的箱线图三阴乳腺癌(TNBC),雌激素受体阳性/人类表皮生长因子受体2 - (ER + / HER2 -)和HER2阳性亚型TCGA METABRIC和乳腺癌组。Tukey-type箱线图显示值,中位数和四分位水平和方差分析测试是用来计算 p 值。(b)较低的肿瘤(蓝色)和高(红色)炎症评分两组患者的每个子群的生存DSS相比,DFS,和操作系统的炎症性得分高和低炎症组在每个乳腺癌亚型METABRIC队列。生存率较用于计算 p 值来比较两组和kaplan meier生存曲线。

3.3。高炎症途径得分显著富集有利和不利TNBC的几种基因集

我们假设TNBC高炎症评分与良好的抗肿瘤免疫活动,因为它与更好的生存。为了测试这个假说,基因集富集分析(GSEA) TNBC的执行特征基因集。肿瘤炎症途径得分高的大大丰富了许多有利的几种特征基因集,等 干扰素- - - - - - γ的反应, IL2 stat5信号, 干扰素- - - - - - α响应、同种异体移植物排斥反应、补充、p53通路,活性氧和细胞凋亡(图 3(一个))。有趣的是,高炎症评分丰富不宜通路基因集,等 肿瘤坏死因子- - - - - - α信号通过 NFkB, 白细胞介素6木菠萝统计信号, TGF- - - - - - β信号、凝固、血管生成,Epithelial-mesenchymal过渡(EMT), 喀斯特信号, PI3K AKT MTOR信号(图 3 (b))。这些发现在TCGA METABRIC和军团非常一致。这些结果表明,炎症与有利的和不利的反应,都是最有可能的复杂交织在一起,导致TNBC上下文相关的临床结果。

基因集富集测定(GSEA)高炎症通路的得分在三阴性乳腺癌。浓缩情节所示(一个)的免疫细胞和(b)不利的特征基因集的高纯度高炎症通路中的评分低分组相比,TCGA和METABRIC军团,以及归一化富集得分(NES)和错误发现率(罗斯福)。的统计意义GSEA决心使用罗斯福的0.25。

3.4。高炎症途径得分与渗透有利Anticancerous TNBC的免疫细胞

因为高炎症评分集团有丰富的免疫反应基因集,感兴趣的是确定哪些类型的免疫细胞在炎症浸润高TNBC肿瘤。我们显示癌症细胞的相互作用与反procancer免疫细胞补充图 S3。伊势亚算法,估计免疫细胞成分大部分肿瘤的基因表达数据,利用。我们发现的分数明显高于anticancerous免疫细胞:CD8+T细胞CD4+M1记忆T细胞,巨噬细胞和树突状细胞(DC),以及B细胞和浆细胞,在高渗透炎症通路分数组在METABRIC和TCGA军团(数字 4(一) 4 (c))。虽然高炎症评分集团也与procancerous相关免疫细胞,调节性T细胞,2型(Th2)辅助T细胞,和M2巨噬细胞,在METABRIC队列,这结果没有复制在TCGA队列(图 4 (b))。

成分的肿瘤浸润免疫细胞和免疫功能分数高或低炎症评分METABRIC TCGA军团。(一)anticancerous免疫细胞包括CD8 T细胞CD4记忆T细胞,M1巨噬细胞,树突状细胞(DC);(b) procancerous包括调节性T细胞的免疫细胞,2型辅助T细胞(Th2)和M2巨噬细胞;和(c) B细胞和浆细胞,TCGA和METABRIC军团。比较高和低炎症(d)细胞溶解的活动成绩分数(CYT)。(e)白细胞分数,肿瘤浸润淋巴细胞(TIL)地区分数,淋巴细胞浸润,移行细胞(IFN - γ)反应,T细胞受体(TCR)香农,细胞丰富,B细胞受体(BCR)香农, BCR丰富,转化生长因子( TGF- - - - - - β)反应。炎症评分在每个队列被分成高低组中值。Tukey-type箱线图显示值,中位数和四分位水平和方差分析测试是用来计算 p 值。

进一步探讨炎症通路之间的关系得分和癌症免疫,我们进一步分析了其与其他几个分数,之前报道( 50, 51]。细胞溶解的活动评分(CYT)在炎症显著增强得分高集团一直在METABRIC和TCGA,这表明有炎症的整体免疫细胞杀死高集团(图 4 (c))。白细胞分数,肿瘤浸润淋巴细胞(TIL)地区分数,淋巴细胞浸润 IFN-γ响应以及 TGF-β反应得分都显著高于高炎症评分集团与GSEA导致数据一致 3 4 (d)。此外,高炎症评分明显与T细胞受体(TCR)和B细胞受体(BCR)香农得分,这代表了TCR和BCR多样性被认为是有益的(图 4 (d))。综上所述,高炎症途径得分TNBC与增强免疫反应和有利anticancerous免疫细胞相比低分组。

3.5。炎症通路分数并不是与新辅助化疗(NAC)响应有关,而与免疫分子检查站表达式

众所周知,肿瘤与高渗透的NAC(尖有更好的反应 52- - - - - - 54]。考虑到数据的结果 3 4,我们推测,炎症通路分数会NAC响应的预测生物标志物。然而,与我们的预期相反,分数不与病理完全缓解率(pCR)在整个乳腺癌组和南汽在任何子类型(图 5(一个))。

炎症评分之间的关系和新辅助化疗或表达的免疫分子检查点。(a)的百分比之间的病理完全缓解(pCR)成就低(蓝色酒吧)、高(红色栏)炎症评分,TNBC GSE25066和ER + / HER2 - ( n = 467年 )和GSE20194 ( n = 248年 乳腺癌组,接受了新辅助化疗。患者的数量达到pCR如下所示的情节。确切概率法用于比较两组之间的聚合酶链反应率。(b)比较低(蓝色)、高(红色)炎症性得分组织基因表达的免疫分子检查站(日志2记录每百万)TCGA METABRIC和军团。炎症评分在每个队列被平均分成高低组值。Tukey-type箱线图显示值,中位数和四分位水平和方差分析测试是用来计算 p 值。 BTLA:B -和早期衰减器; CTLA4:细胞毒性T-lymphocyte-associated蛋白4; IDO1/2:吲哚胺加双氧酶1/2; LAG3:淋巴细胞激活基因3; PD-1:程序性死亡1; PD-L1:程序性死亡配体1; TIGIT:tyrosine-based抑制主题域。

最近,越来越多的兴趣使用免疫抑制剂检查站乳腺癌[ 55]。因此,分数之间的关系和免疫分子表达检查站检查TCGA METABRIC和军团。表达的免疫分子检查站的目标具体的抑制剂,如 PD -1, PD-L1, CTLA-4呈正相关,两个组别TNBC的炎症评分(图 5 (b))。这些结果表明,炎症通路得分高的肿瘤可能与反应的免疫抑制剂,检查站而NAC的分数没有反应。

4所示。讨论

在这里,我们审查的炎症水平之间的关系,确定作为标志的GSVA分数炎症反应基因集,与癌症侵犯,生存,和治疗反应在乳腺癌使用大部分来自多个群乳腺癌患者的肿瘤转录组。全部乳腺癌组中,高的肿瘤炎症通路分数与积极的临床特点有关,如更糟糕的DSS,更高的诺丁汉组织学分级,和年轻的诊断。炎症评分显著高TNBC以及基底和正常的亚型与其它亚型相比,这表明高水平的炎症的不利影响可能是因为它包括积极的亚型。相反,高炎症评分在TNBC能显著改善DSS和操作系统。TNBC高炎症通路分数不仅丰富anticancerous免疫途径如干扰素 α干扰素- γ反应,2 / STAT5信号,同种异体移植物排斥、补充、p53通路,活性氧,细胞凋亡也procancerous TNF -等途径 α信号通过NFkB、白细胞介素6木菠萝STAT信号、TGF - β信号、凝固、血管生成、EMT 喀斯特信号,PI3K AKT MTOR信号。高炎症途径得分主要有利anticancerous免疫细胞浸润在肿瘤免疫微环境。此外,高炎症途径得分TNBC也与其他几种分数有关,包括白细胞分数,直到地区分数,淋巴细胞浸润,干扰素- γ反应,TGF - β反应分数以及CYT。虽然炎症通路分数与新辅助治疗反应无关,这是与免疫检查点分子的表达有关。

炎症加剧还是朝乳腺癌并不是由于机制的复杂性可概括的。我们以前曾报道,脂质中介,S1P,链接炎症和癌症的扩增循环白细胞介素6和NFkB 3, 6]。这导致了以下发现S1P中起关键作用inflammation-mediated乳腺癌进展和转移( 5]。在目前的研究中,我们首次在人类乳腺癌证明炎症显著升高与高S1P-signaling基因的表达有关,如 SphK1 S1PR1

在目前的研究中,我们已经表明,炎症的临床影响乳腺癌是依赖于上下文,和subtype-specific评估是必要的。我们发现,炎症的临床相关性是相反的整个乳腺癌组和TNBC之间。三个主要的亚型乳腺癌(雌激素受体(ER)和孕激素受体(PR)积极、人类表皮生长因子受体2 (HER2)过度,和TNBC)有不同的临床特点和结果( 56]。这可能是由于不同的渗透影响生存和治疗反应的免疫细胞( 57]。尤其是TNBC,最积极的亚型,是众所周知的升高的炎症和免疫细胞渗透,这是形容为一个“免疫调节亚型”[ 58, 59]。我们发现升高的炎症与侵略性的癌症生物学和穷人生存全部乳腺癌人群最有可能因为它反映TNBC的包容。然而,升高的炎症TNBC与更好的生存中最有可能由于浓缩免疫反应途径由于良好的渗透anticancerous免疫细胞如干扰素-高 γ响应和CD8细胞溶解的活动和渗透+T细胞。我们的研究结果表明,可以唤起有利或不利的免疫炎症反应,及其临床的影响依赖于肿瘤发生免疫反应,尽管我们的研究结果表明,极端的炎症可能在乳腺癌是有益的。它进一步表明,重要的是要分析每个癌症患者炎症状态,而不是简单地评估炎症的存在与否对于乳腺癌的治疗。我们的炎症通路得分,措施的数量每个病人肿瘤的炎症可能为未来的乳腺癌的管理成为一个有用的工具。

反等免疫抑制剂检查站 PD-1 / PD-L1 CTLA-4抗体增加了另一种治疗方法,免疫疗法,抗击乳腺癌[ 55]。Impassion130试验后,美国食品和药物管理局批准Atezolizumab,一个反 PD-L1抗体,结合nab-paclitaxel转移TNBC [ 60, 61年]。然而,只有一小部分乳腺癌患者对免疫抑制剂(检查站 62年]。只因此,适当的病人选择治疗的患者可能会回应是最有效率的关键管理策略不仅免疫疗法的利益最大化,也避免副作用和不必要的医疗费用。在我们的研究中,我们发现高炎症途径得分显著相关的表达主要免疫分子检查站;因此,我们不禁推测炎症通路分数可能是有用的在预测反应的免疫抑制剂检查站。

这是第一次研究证明炎症与更糟糕的结果在整个乳腺癌,但是更好的结果在TNBC使用TCGA, METABRIC,地理组。虽然利用大量的公开独立的人类乳腺癌的基因表达数据集允许一致的和可重复的结果,我们的研究的局限性在于,它是一个回顾性分析。来自不同来源的多个数据集验证我们的发现,但需要更多的实验证明机制。我们炎症评分需要进一步验证未来的前瞻性临床试验和分子生物学研究在临床实践中使用。需要进一步分析研究肥胖和炎症之间的关系用体面的样本大小。

5。结论

炎症与更糟糕的结果在整个乳腺癌组,但TNBC更好的结果,这与有利anticancerous免疫反应和免疫细胞的渗透。

缩写 与:

美国癌症联合委员会

DFS:

无病生存

决策支持系统:

针对疾病的生存

呃:

雌激素受体

罗斯福:

错误发现率

GSVA:

组基因变异分析

HER2:

人类表皮生长因子受体2

METABRIC:

乳腺癌的分子分类学国际财团

新经济学院:

归一化富集得分

操作系统:

总生存期

聚合酶链反应:

病理完全缓解

PFS:

无进展生存

TCGA:

癌症基因组图谱

TNBC:

三阴性乳腺癌。

数据可用性

所有的数据都包含在相关研究文章。

的利益冲突

作者宣称没有利益冲突。

作者的贡献

即,K。T,犯罪手法,R。M。are responsible for the conceptualization; K.T, M.O., and Y.T. are responsible for the methodology; M.O. is responsible for the formal analysis; M.O. is responsible for the writing-original draft preparation; K.T, L.Y., and S.N. are responsible for the writing-review and editing; K.T. is responsible for the supervision; and K.T. is responsible for the project administration.

确认

这项工作是由美国国立卫生研究院的支持,美国授予R01CA160688 K.T.,国家癌症研究所,美国,cancer center support grant P30-CA016056 to Roswell Park Comprehensive Cancer Center (RPCCC).

补充材料

表S1:成员的基因标志的炎症反应基因集。图S1:炎症评分协会和美国癌症联合委员会(与)T - N -类别,和身体质量指数(BMI), TCGA队列。图S2:协会TNBC患者炎症评分与年龄。图S3:方案的肿瘤细胞之间的相互作用和反/ procancer免疫细胞。

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