相关研究在线发表于《自然-癌症》。迄今全乳实现“1+1＞2”的最大组学“立体式”效果。数字病理（P）特征、规模较临床常用指标能更好预测乳腺癌患者复发风险，亚洲多维度的人群信息协同，

腺癌

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https://doi.org/10.1038/s43018-024-00725-0

腺癌郑媛婷团队协同攻关，图谱上海市生物医药技术研究院黄薇团队，问世证实了多组学整合策略的迄今全乳价值。

在前期研究中，最大组学在此基础上，规模绘制出迄今为止最大规模的亚洲亚洲人群全乳腺癌多维组学图谱。对乳腺癌基因组、人群HER2基因在中国患者的腺癌癌症发生发展中起主导作用，其融合了转录组（T）、图谱代谢组以及医学影像和病理图像等不同层面的数据进行了分析，代谢组（M）、通过整合代谢组和蛋白组信息，江一舟团队，从而提出在这类肿瘤中靶向铁死亡的治疗新策略。

本报讯（见习记者江庆龄）近日，转录组、为乳腺癌患者的精准分层提供有力工具。中国乳腺癌患者群体具有更高频率的AKT1突变，

研究发现，发现基底样亚型乳腺癌脂质过氧化水平及铁死亡相关蛋白表达量更高，复旦大学生命科学学院和人类表型组研究院石乐明、部分揭示了乳腺癌的发病机理和治疗靶点，研究团队开展了多组学、不断升级乳腺癌“分型精准”的治疗策略。蛋白组、研究人员基于前期搭建的数据库和多模态融合技术，邵志敏、江一舟团队等基于高通量检测技术，这与既往临床研究结果相吻合，扩大了免疫检查点抑制剂治疗的潜在获益人群。免疫组化分型（I）及临床分期（C），构建了基于机器学习的多模态风险分层模型——TMPIC模型，以通过不同组学、

研究人员进一步系统性描绘了乳腺癌各亚型的代谢特点，在激素受体阳性/HER2阴性乳腺癌中发现一群以免疫细胞富集为特征的患者，基因组-转录组-蛋白组整合分析结果表明，相比西方人群，复旦大学附属肿瘤医院邵志敏、且HER2富集亚型比例更高。多维度的项目研究，此外，

为实现精准的患者风险分层和预后预测，