近日，国际学术期刊Frontiersin MolecularBiosciences在线发表了我院医药大数据与生物信息研究中心（以下简称医药大数据中心）与福建医科大学生物信息系合作的最新科研成果“AQualitative Transcriptional Signature for Predicting ExtremeResistance of ER-Negative Breast Cancer to Paclitaxel, Doxorubicin,and Cyclophosphamide NeoadjuvantChemotherapy”（3月25日在线，IF=3.56）。我院医药大数据中心蔡浩博士为该论文的共同第一作者，福建医科大学李静教授和郭政教授为论文的通讯作者。该研究构建了一个转录组定性标志来预测三阴性乳腺癌中对紫杉醇、多柔比星和环磷酰胺联合新辅助化疗极度耐药的患者。
对于ER阴性乳腺癌患者，基于紫杉醇、多柔比星和环磷酰胺的联合新辅助化疗是最常用的治疗方案。病理完全缓解和疾病残留是评价患者化疗敏感性的常见指标。但新辅助化疗后，大多数患者仍然有疾病残留。然而在这些患者中，还是有部分患者对新辅助化疗有一定响应。另一部分患者则表现出极度耐药，无法从新辅助化疗中受益，只能遭受由药物毒性引起的并发症。在本研究中，利用数据库中搜集的207例ER阴性乳腺癌患者的表达谱数据，构建了一个由67对基因组成的耐药标志。在数据库中搜集的另外226个接受了紫杉醇、多柔比星和环磷酰胺联合新辅助化疗的ER阴性乳腺癌患者中，研究人员观察到该标志识别的极度耐药患者的无复发生存时间显着低于对药物响应的患者，证明了该标志的可靠性。未来，医药大数据中心将致力于该标志的临床转化研究，为ER阴性乳腺癌患者的临床用药提供辅助指导。
医药大数据中心以高通量组学测序技术与生物信息学技术为支撑，以临床样本和临床资料为基础，围绕肿瘤等复杂疾病的诊断、预后及耐药标志等重大临床问题，建立全景式、结构化的数字临床样本库，形成一个面向转化的医药大数据与生物信息学研究基地，促进我院临床医学研究、学科建设、人才培养的协同发展。
论文链接：
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文：郭有
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