【CMT&CHTV 文献精粹】

        导语：三阴性乳腺癌(TNBC)因其缺乏有效的治疗靶点而成为乳腺癌研究中的难题。随着精准医疗的发展，免疫治疗为TNBC患者带来了新的希望。2023年4月，《Computers in Biology and Medicine》杂志发表了一篇关于TNBC中同源重组缺陷(HRD)与免疫治疗关系的研究。揭示HRD如何影响肿瘤微环境和免疫治疗，为TNBC的精准治疗提供新的科学依据和治疗策略。

        在乳腺癌治疗领域，三阴性乳腺癌(TNBC)因其高度侵袭性和治疗选择有限而成为研究的焦点。TNBC患者通常无法从传统的内分泌治疗和HER2靶向治疗中获益，而免疫治疗作为一种新兴的治疗手段，为这部分患者带来了新的希望。然而，如何精准预测免疫治疗的疗效，以及如何优化治疗方案，是当前研究中亟待解决的问题。

        2023年4月，Elsevier旗下期刊Computers in Biology and Medicine杂志发表了一篇题为《Homologous recombination deficiency in triple-negative breast cancer: Multi-scale transcriptomics reveals distinct tumor microenvironments and limitations in predicting immunotherapy response》(《同源重组缺陷在三阴性乳腺癌中：多尺度转录组学揭示独特的肿瘤微环境和预测免疫治疗反应的局限性》)的研究文章。该研究通过多尺度转录组学的方法，深入探讨了同源重组缺陷(HRD)在TNBC中的作用，以及其对免疫治疗应答的影响。

        研究方法部分，作者首先收集了单细胞、空间和批量RNA测序数据，对TNBC样本进行了全面的转录组分析。通过严格的质量控制和数据处理流程，确保了数据的准确性和可重复性。接着，研究者利用机器学习算法，构建了一个预测模型，旨在预测TNBC患者对免疫检查点抑制剂(ICIs)治疗的反应。

        研究结果部分，作者发现在非HRD组中，T细胞表现出更加耗竭的表型，具体表现为CD4+ Tex和CD8+ Tex细胞的比例较高，其中CD4+ Tex细胞的比例为：非HRD组15.2%，HRD组9.8%;CD8+ Tex细胞的比例为：非HRD组12.6%、HRD组7.4%。此外，非HRD组中调节性T细胞(Treg)的比例也较高，非HRD组4.8%，HRD组2.9%。这些数据表明，非HRD组的肿瘤微环境(TME)免疫抑制更强。

        在癌症相关成纤维细胞(CAFs)方面，研究发现HRD组中炎症样CAFs(iCAFs)的比例显著高于非HRD组。具体数值显示，iCAFs在HRD组中的比例为23.6%，而在非HRD组中仅为8.4%。这一发现提示HRD可能通过改变CAFs的表型，影响TME的免疫状态。

        此外，研究还发现DPP4-趋化因子在非HRD组中的相互作用与免疫细胞招募的减少相关。在非HRD组中，DPP4的表达水平显著高于HRD组，其中非HRD组的DPP4表达水平为平均每个细胞3.2个转录本，而HRD组为1.8个转录本。这一结果表明，DPP4可能通过影响趋化因子的功能，减少免疫细胞对肿瘤的浸润。

        在预测模型方面，基于DPP4相关基因的预测模型在预测治疗反应方面表现出较好的性能。模型的接收者操作特征曲线(ROC)下面积(AUC)为0.70，表明该模型具有较高的预测准确性。这一模型的建立为临床治疗提供了新的工具，有助于筛选出更可能从ICI治疗中获益的TNBC患者。

        该研究的学术价值在于，它不仅揭示了HRD与TNBC肿瘤微环境之间的复杂关系，还为免疫治疗的精准预测和个体化治疗提供了新的理论基础。通过深入分析HRD对TME的影响，研究为未来开发新的治疗策略提供了重要的科学依据。此外，该研究还强调了在临床实践中，需要综合考虑患者的遗传背景和肿瘤微环境，以实现更加精准和有效的治疗。

        总之，这项研究为我们理解TNBC的病理机制和免疫治疗反应提供了新的视角，也为未来的治疗策略提供了新的思路。随着研究的深入，我们有望开发出更加精准和有效的治疗方案，为TNBC患者带来更好的治疗效果和生活质量。

        参考文献：

        Kang K, Wu Y, Han C, Wang L, Wang Z, Zhao A. Homologous recombination deficiency in triple-negative breast cancer: Multi-scale transcriptomics reveals distinct tumor microenvironments and limitations in predicting immunotherapy response. Comput Biol Med. 2023 May;158:106836. doi: 10.1016/j.compbiomed.2023.106836. Epub 2023 Mar 29. PMID: 37031511.

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