基因芯片在预测乳腺癌耐药性中的应用

摘 要：本文对基因芯片包括cDNA芯片和寡核苷酸芯片等在乳腺癌研究中的应用做一综述，包括预测乳腺癌对化疗的敏感性、对单抗联合化疗治疗的敏感性及其他方面的应用。

关键词：基因芯片；cDNA芯片；寡核苷酸芯片；曲妥珠单抗；Her2

通过用基因芯片研究乳腺癌细胞的基因表达谱图可以预测其耐药性，对临床治疗方案的选择具有重要的指导意义[ 1-7 ]。

1 基因芯片预测乳腺癌对化疗药物的敏感性

Chang J. C. et al. 以24例乳腺癌为样本（11例多西他赛敏感，13例多西他赛抗性），采用寡核苷酸芯片研究多西他赛敏感性和抗性乳腺癌基因表达图谱的区别，发现92个基因的组合可用于预测乳腺癌多西他赛敏感性。13例多西他赛抗性乳腺癌样本中的11例被准确分类，11例多西他赛敏感乳腺癌样本中的10例被准确分类，准确率达88%[ 1 ]。

Koike Folgueira M. A. A. et al. 以cDNA芯片研究阿霉素敏感和抗性乳腺癌基因表達谱的区别，结果表明二者PRSS11、MTSS1和CLPTM1三个基因的表达存在显著差异。阿霉素敏感乳腺癌PRSS11和MTSS1高表达，CLPTM1低表达。阿霉素抗性乳腺癌PRSS11和MTSS1低表达，CLPTM1高表达。这三个基因可以作为预测乳腺癌对阿霉素敏感性的标志，能够正确分类95%的乳腺癌样本[ 7 ]。

Villeneuve D. J. et al. 以cDNA芯片研究紫杉醇或阿霉素抗性的MCF-7乳腺癌细胞株基因表达谱图与敏感细胞的区别，研究表明不到2%的基因的表达差异超过1.5倍，差异表达基因主要集中于：1）药物外排、氯离子外排和药物代谢；2）抗凋亡；3）细胞粘附和细胞生长调节；4）基因表达调节。

2 基因芯片预测乳腺癌对单抗联合化疗治疗的敏感性

Vegran F. et al. 以cDNA芯片研究乳腺癌基因表达与曲妥珠单抗和多西他赛联合治疗敏感性的关系，为Her2阳性乳腺癌治疗方案的选择提供依据。以25个Her2阳性乳腺癌为样本的研究发现12个在敏感性乳腺癌中高表达的基因和16个在非敏感性乳腺癌中低表达的基因可作为预测Her2阳性乳腺癌对曲妥珠单抗和多西他赛联合治疗敏感的依据。13个Her2阳性乳腺癌临床样本作为测试样本的正确率为92%，特异性89%，灵敏度100%。

Harris L. N. et al. 以寡核苷酸芯片研究Her2阳性的不同表型的乳腺癌对曲妥珠单抗和长春瑞滨联合应用的敏感性，结果表明Her2过表达并伴随基底样表型、且表达胰岛素样生长因子Ⅰ受体和生长因子信号通路的其他蛋白质的乳腺癌更倾向于曲妥珠单抗和长春瑞滨联合应用耐受。

3 基因芯片在乳腺癌研究中的其他应用

基因芯片在乳腺癌研究的其他方面也发挥重要作用，如Xu J.-W. et al. 以cDNA芯片研究BRCA1对雌激素诱导的乳腺癌细胞基因表达的改变的影响，结果表明野生型BRCA1存在下，雌激素诱导的MCF-7表达改变的基因仅为野生型BRCA1缺失状态下表达改变的基因数量的10%，而突变型BRCA1对雌激素诱导的基因表达的改变无影响。

4 结论

综上所述，基因芯片能够在预测乳腺癌对治疗方案的敏感性并选择合适的治疗方案方面发挥积极的指导作用。

参考文献：

[1] Chang J. C. et al.， 2003.Gene expression profiling for the prediction of therapeutic response to docetaxel in patients with breast cancer. Lancet 362：362-369.

[2] Cleator S. et al.， 2006. Gene expression patterns for doxorubicin （Adriamycin） and cyclophosphamide （Cytoxan） （AC） response and resistance. Breast Cancer Res.Treat.95：229-233.

[3] Potti A. et al.， 2006. Genomic signatures to guide the use of chemotherapeutics. Nature Medicine 12：1294-1300.

[4] Ayers M. et al.， 2004. Gene Expression Profiles Predict Complete Pathologic Response to Neoadjuvant Paclitaxel and Fluorouracil， Doxorubicin， and Cyclophosphamide Chemotherapy in Breast Cancer. J. Clin. Oncol. 22： 2284-2293.

[5] Iwao-Koizumi K. et al.， 2005. Prediction of Docetaxel Response in Human Breast Cancer by Gene Expression Profiling. J. Clin. Oncol. 23： 422-431.

[6] Thuerigen O. et al.， 2006. Gene Expression Signature Predicting Pathologic Complete Response With Gemcitabine， Epirubicin， and Docetaxel in Primary Breast Cancer. J. Clin. Oncol. 24： 1839-1845.

[7] Koike Folgueira M. A. A. et al.， 2005. Gene Expression Profile Associated with Response to Doxorubicin-Based Therapy in Breast Cancer. Clin. Cancer Res. 11： 7434-7443.

作者简介：付静静（1981-），讲师。