預(yù)測(cè)乳腺癌新輔助化療療效的多基因表達(dá)譜研究進(jìn)展

薛靜彥 綜述 吳炅 審校

復(fù)旦大學(xué)附屬腫瘤醫(yī)院乳腺外科，復(fù)旦大學(xué)上海醫(yī)學(xué)院腫瘤學(xué)系，上海200032

乳腺癌是最常見(jiàn)的女性腫瘤。新輔助治療是在除外轉(zhuǎn)移的情況下，在局部治療前(手術(shù)或放療)進(jìn)行的全身藥物治療。在早期患者中，新輔助治療與術(shù)后輔助治療的生存期無(wú)明顯差別［1］。新輔助化療的優(yōu)勢(shì)是可通過(guò)藥物治療使局部腫瘤退縮，縮小手術(shù)或放療的范圍，減少手術(shù)或放療的損傷；并可通過(guò)藥物治療清除或抑制可能存在的微小轉(zhuǎn)移病灶；早期使用藥物治療，腫瘤細(xì)胞產(chǎn)生耐藥性的機(jī)會(huì)少，從手術(shù)切除的腫瘤標(biāo)本中可快速了解藥物治療的敏感性［2］，為后續(xù)治療的藥物選擇提供依據(jù)。

由于乳腺癌的異質(zhì)性，目前尚無(wú)單個(gè)臨床分子標(biāo)志物(如Bcl-2、p53、MDR-1等)能夠準(zhǔn)確有效地預(yù)測(cè)特定細(xì)胞毒藥物的療效。傳統(tǒng)的組織病理分型和分級(jí)、腫瘤大小以及ER、PR、Her-2受體狀態(tài)等因素與療效預(yù)測(cè)只有微弱聯(lián)系［3］，基于這些因素選擇的藥物治療并不能使患者均等受益。要解決此問(wèn)題，需要在分子和基因水平深入研究腫瘤的生物學(xué)行為，尋找新的治療靶點(diǎn)和能夠預(yù)測(cè)特定藥物療效的基因，從而指導(dǎo)個(gè)體化治療。

隨著人類基因組測(cè)序技術(shù)和高通量基因分析技術(shù)的快速發(fā)展，通過(guò)對(duì)腫瘤組織中特定的靶基因群表達(dá)水平的檢測(cè)，為乳腺癌藥物治療的個(gè)體化選擇提供了可能性［4-5］。現(xiàn)就乳腺癌多基因預(yù)測(cè)系統(tǒng)在新輔助化療中的應(yīng)用作一綜述。

1 乳腺癌分子分型

目前廣為認(rèn)可的乳腺癌分子病理分型是在基因和分子生物學(xué)層面將侵襲性乳腺癌分為luminal A［ER(+)/Her-2(-)］、luminal B［ER(+)/Her-2(+)］、Her-2陽(yáng)性［ER(-)/Her-2(+)］、基底細(xì)胞樣(basal-like)型［ER(-)/Her-2(-)］、正常乳腺樣(normal breast-like)型5種分子亞型［6］，這在指導(dǎo)治療、療效預(yù)測(cè)和判斷預(yù)后中的作用日益突出。

研究數(shù)據(jù)顯示，各種亞型對(duì)治療的反應(yīng)不盡相同［7-8］：basal-like型對(duì)化療的病理緩解率是5種亞型中最高的。luminal型屬于內(nèi)分泌治療敏感性腫瘤，其內(nèi)分泌治療的敏感性與ER水平呈正相關(guān)。其中l(wèi)uminal A型Her-2表達(dá)陰性，內(nèi)分泌治療療效明顯優(yōu)于luminal B型。Her-2陽(yáng)性型由于激素受體陰性表達(dá)，內(nèi)分泌治療無(wú)效，但對(duì)于AC(多柔比星+環(huán)磷酰胺)化療方案的療效明顯優(yōu)于luminal A型［9］，且是赫賽汀治療的適合病例。

2 療效評(píng)定標(biāo)準(zhǔn)

2.1 乳腺癌病理完全緩解(pathologic complete response, pCR) 最嚴(yán)格的定義為新輔助治療后乳腺原發(fā)灶及區(qū)域淋巴結(jié)無(wú)癌細(xì)胞殘留，可顯著延長(zhǎng)無(wú)病生存期(DFS)及總生存期(OS)［1］。美國(guó)Anderson腫瘤中心亦報(bào)道，乳腺原發(fā)病灶及淋巴結(jié)殘留乳腺導(dǎo)管原位癌(DCIS)患者與無(wú)癌細(xì)胞殘留者具有相似的5年總生存率及無(wú)疾病復(fù)發(fā)率［10］。美國(guó)乳腺癌和大腸癌外科輔助治療計(jì)劃(NSABP)定義的pCR只考慮乳腺原發(fā)灶，而不考慮區(qū)域腋窩淋巴結(jié)狀態(tài)。

2.2 殘留乳腺癌負(fù)荷(residual cancer burden,RCB) 是基于新輔助化療后殘留乳腺癌組織計(jì)算的連續(xù)性參數(shù)。RCB可分為RCB-0、RCB-Ⅰ、RCB-Ⅱ、RCB-Ⅲ 4個(gè)等級(jí)。RCB-0級(jí)相當(dāng)于pCR，RCB-Ⅰ相當(dāng)于pCR，RCB-Ⅱ即適當(dāng)殘留腫瘤，RCB-Ⅲ則為廣泛殘留腫瘤。研究提示17%的RCB-Ⅰ級(jí)患者預(yù)后與達(dá)到pCR的患者相當(dāng)；而13%的RCB-Ⅲ級(jí)患者，不論激素受體狀態(tài)、輔助內(nèi)分泌治療情況以及術(shù)后病理分期，其預(yù)后均較差［11］。

2.3 乳腺癌臨床緩解 臨床完全緩解(clinical complete response,cCR)指所有腫瘤病變完全消失且持續(xù)4周以上；部分緩解(partial response，PR)指腫瘤病灶的最大直徑與其垂直徑乘積之和較基線縮小50%以上，無(wú)其他新病灶出現(xiàn)，療效持續(xù)4周以上。

3 預(yù)測(cè)新輔助化療療效的多基因表達(dá)譜

Oncotype Dx和MannaPrint基因芯片是獲美國(guó)FDA批準(zhǔn)用于預(yù)測(cè)預(yù)后的兩個(gè)系統(tǒng)，現(xiàn)已有臨床試驗(yàn)初步證實(shí)其在療效預(yù)測(cè)方面的價(jià)值。

3.1 Oncotype Dx Oncotype Dx是通過(guò)RT-PCR技術(shù)對(duì)3個(gè)獨(dú)立臨床研究中的腫瘤標(biāo)本(共447個(gè)樣本)進(jìn)行基因篩選，比較250個(gè)候選基因表達(dá)與疾病復(fù)發(fā)的關(guān)系后[12-13]，選出21個(gè)與ER陽(yáng)性、淋巴結(jié)陰性的Ⅰ～Ⅱ期乳腺癌患者經(jīng)他莫昔芬(TAM)治療后遠(yuǎn)處復(fù)發(fā)相關(guān)的特定基因進(jìn)行聯(lián)合檢測(cè)。這21個(gè)基因是：增殖相關(guān)的Ki-67、STK15、Survivin、CCNB1、MYBL2，侵襲相關(guān)的MMP11、CTSL2，雌激素相關(guān)的ER、PGR、Bcl2、SCUBE2，Her-2相關(guān)的GRB7、Her-2，以及GSTM-1、CD68、BAG1和5個(gè)參考基因ACTB、GAPDH、RPLPO、GUS、TFRC［14］。測(cè)定21個(gè)特定基因的表達(dá)情況后，得出復(fù)發(fā)風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)(recurrence score，RS)和危險(xiǎn)級(jí)分組，RS≤17為低危組，RS18～30為中危組，RS≥31為高危組，其特征和優(yōu)勢(shì)是可以在石蠟包埋組織中進(jìn)行多基因表達(dá)水平檢測(cè)。

RS評(píng)分很大程度上取決于ER、增殖相關(guān)基因和Her-2基因的表達(dá)程度，理論上能夠預(yù)測(cè)不同患者對(duì)內(nèi)分泌治療和(或)化療的反應(yīng)。已有研究提示Oncotype Dx能夠預(yù)測(cè)不同危險(xiǎn)組別的ER(+)、無(wú)論淋巴結(jié)轉(zhuǎn)移與否的患者對(duì)內(nèi)分泌和(或)輔助化療的受益情況。RS低危組患者能從內(nèi)分泌治療中受益，但不能從輔助化療中受益；RS高危組患者在內(nèi)分泌治療的基礎(chǔ)上可以從輔助化療中受益，并且受益的程度與RS分值呈線性相關(guān)；而RS中危組能否受益還未確定［15-17］。正在進(jìn)行的一項(xiàng)大型臨床試驗(yàn)TAILORx旨在揭示RS中危組患者是否能夠從輔助化療中受益［18］。

已有臨床試驗(yàn)研究RS評(píng)分是否能夠預(yù)測(cè)新輔助化療患者的pCR。Gianni等［19］采用多柔比星聯(lián)合紫杉醇(AT)新輔助化療治療乳腺癌患者，結(jié)果提示RS評(píng)分與pCR有相關(guān)性(P=0.005)，pCR可能性隨著RS評(píng)分的升高而增高，RS高危組患者更能從新輔助化療中受益。而Mina等［20］研究了接受AD(多柔比星+多西他賽)新輔助化療的病例，結(jié)果未顯示RS分值與pCR有此相關(guān)性(P=0.67)。Chang等［21］則研究接受多西他賽新輔助化療的患者，提示RS評(píng)分與cCR顯著相關(guān)(P=0.008)，RS高危組患者可從新輔助化療中獲益。

3.2 MammaPrint MammaPrint是在<55歲的T1或T2期、淋巴結(jié)轉(zhuǎn)移陰性、無(wú)遠(yuǎn)處轉(zhuǎn)移的乳腺癌患者中，通過(guò)比較5年內(nèi)發(fā)生遠(yuǎn)處轉(zhuǎn)移與未發(fā)生遠(yuǎn)處轉(zhuǎn)移的患者基因表達(dá)的差異，篩選出70個(gè)與細(xì)胞增殖、侵襲、轉(zhuǎn)移、血管新生等相關(guān)的目標(biāo)基因［22］。通過(guò)檢測(cè)這70個(gè)基因的表達(dá)情況，運(yùn)用計(jì)算公式得出低危級(jí)和高危級(jí)分組標(biāo)準(zhǔn)，進(jìn)而預(yù)測(cè)預(yù)后。

現(xiàn)已有臨床試驗(yàn)使用MammaPrint進(jìn)行療效預(yù)測(cè)。Knauer等［23］研究提示，MammaPrint高危組接受內(nèi)分泌聯(lián)合化療的患者與單接受內(nèi)分泌治療的患者相比，乳腺癌特異生存期和無(wú)遠(yuǎn)處復(fù)發(fā)生存期更長(zhǎng)(P<0.01)，高危組患者能從輔助化療中獲益，而MammaPrint低危組患者未能從輔助化療中獲益。

Straver等［24］研究接受新輔助化療的患者，提示MammaPrint分組與療效顯著相關(guān)(P=0.015)，低危組無(wú)患者達(dá)到pCR，而高危組患者pCR率為20%，pCR與MammaPrint分值呈線性相關(guān)。研究進(jìn)一步將患者分為ER(+) Her-2(-)、ER(-)Her-2 (-)和Her-2(+)3組，結(jié)果顯示3組pCR率差異有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義，分別為3%、34%及32%(P<0.001)。ER(+)和三陰性患者中獲得pCR者均為MammaPrint高危組，MammaPrint低危組中Her-2(+)患者未獲得pCR。

4 預(yù)測(cè)特定新輔助治療方案療效的多基因表達(dá)譜

4.1 蒽環(huán)類藥物為基礎(chǔ)的新輔助化療 Ayers等［25］通過(guò)對(duì)接受T/FAC方案(氟尿嘧啶+多柔比星+環(huán)磷酰胺序貫多西他賽)新輔助化療患者的研究獲得含74個(gè)靶基因的預(yù)測(cè)模型，驗(yàn)證得到100%的陽(yáng)性預(yù)測(cè)率(PPV)和73%的陰性預(yù)測(cè)率(NPV)，預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率達(dá)78%，其靈敏度為43%，特異度為100%。在此基礎(chǔ)上，Hess等［26］對(duì)同樣接受T/FAC新輔助化療的患者進(jìn)行研究，獲得了含30個(gè)靶基因預(yù)測(cè)模型(30-gene pharmacogenomic test)，驗(yàn)證提示與年齡、組織學(xué)分級(jí)、激素受體狀態(tài)等臨床預(yù)測(cè)指標(biāo)相比，其具有更高的靈敏度(92% vs 61%)和NPV(96% vs 86%)，預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率達(dá)76%。目前美國(guó)MD Anderson腫瘤中心正在進(jìn)行一項(xiàng)Ⅲ期臨床試驗(yàn)，驗(yàn)證該基因表達(dá)譜對(duì)乳腺癌新輔助化療療效的預(yù)測(cè)價(jià)值。

Peintinger等［27］亦對(duì)接受T/FAC新輔助化療的患者應(yīng)用上述30個(gè)靶基因表達(dá)譜進(jìn)行pCR預(yù)測(cè)，并與RCB分級(jí)進(jìn)行關(guān)聯(lián)分析。結(jié)果提示，30個(gè)靶基因表達(dá)譜預(yù)測(cè)系統(tǒng)與RCB分級(jí)有很好的相關(guān)性(P<0.0001)，RCB-0/Ⅰ級(jí)的病例中76%被預(yù)測(cè)可獲得pCR，RCB-Ⅲ級(jí)的病例中92%被預(yù)測(cè)為腫瘤殘留。

Gianni等［19］通過(guò)RT-PCR技術(shù)在接受AT方案新輔助化療的患者中篩選獲得含86個(gè)靶基因的預(yù)測(cè)pCR模型，并發(fā)現(xiàn)pCR主要與增殖調(diào)節(jié)基因(如CDC20、E2F1、MYBL2、TopoⅡα)、免疫相關(guān)基因(如MCP1、CD68、CTSB、CD18、ILT-2等)的高表達(dá)及ER相關(guān)基因(如ER、PR、SCUBE2及GATA3)的低表達(dá)相關(guān)。Thuerigen等［28］則對(duì)接受GE/D(吉西他濱+表柔比星/序貫多西他賽)方案新輔助化療的患者研究提出了含512個(gè)靶基因的pCR預(yù)測(cè)模型，在包括此多基因表達(dá)譜、Her-2狀態(tài)及腫瘤病灶原始大小、組織學(xué)分級(jí)、激素受體狀態(tài)等臨床預(yù)測(cè)指標(biāo)的多元回歸分析中發(fā)現(xiàn)，只有此多基因表達(dá)譜(HR 38.3，P=0.01)及Her-2過(guò)表達(dá)(HR=10.5，P=0.01)是獨(dú)立的pCR預(yù)測(cè)指標(biāo)。

Cleator等［29］對(duì)接受AC方案新輔助化療的患者進(jìn)行研究發(fā)現(xiàn)，有253個(gè)基因在獲得cCR的患者與耐藥患者之間表達(dá)差異有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義，67%的患者可基于此253個(gè)基因準(zhǔn)確辨別為敏感組或耐藥組(P=0.04)。并發(fā)現(xiàn)Chang等［30］發(fā)展的92個(gè)靶基因的多西他賽療效預(yù)測(cè)模型無(wú)法對(duì)AC方案療效進(jìn)行預(yù)測(cè)(P=0.38～0.88)，此92個(gè)基因與253個(gè)基因無(wú)一相同，提示通過(guò)特定的多基因模型對(duì)特定藥物的療效進(jìn)行預(yù)測(cè)是完全可行的，但需要更大的樣本量來(lái)驗(yàn)證。

4.2 紫杉醇類藥物為基礎(chǔ)的新輔助治療Chang等［30］對(duì)多西他賽新輔助化療的病例研究，以腫瘤殘余<25%(或>25%)分為治療敏感(或耐藥)，獲得92個(gè)靶基因的療效預(yù)測(cè)模型(含Oncotype Dx 21基因)(P=0.001)，其靈敏度為85%，特異度為90%，PPV為92%，NPV為83%，預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率達(dá)88%。進(jìn)一步研究發(fā)現(xiàn)其中14個(gè)靶基因與臨床完全緩解率(cCR)顯著相關(guān)(P<0.05)［22］。

Iwa o-Koizumi等［31］亦對(duì)接受多西他賽新輔助化療的乳腺癌患者進(jìn)行研究并建立了含85個(gè)靶基因的療效預(yù)測(cè)模型，預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率達(dá)80.7%。并發(fā)現(xiàn)氧化還原基因(如谷胱甘肽系統(tǒng)及硫氧化還原蛋白系統(tǒng))高表達(dá)在多西他賽耐藥中發(fā)揮重要作用，為后續(xù)治療與研究提供了新靶點(diǎn)。

Zembutsu等［32］則對(duì)接受多西他賽新輔助治療的患者進(jìn)行研究，并建立了含9個(gè)靶基因的預(yù)測(cè)模型，獲得了100%的預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率。進(jìn)一步應(yīng)用RT-PCR技術(shù)(9個(gè)靶基因+ SAP130、NDUFB8、CLIC1 3個(gè)參考基因)對(duì)同一樣本進(jìn)行分析，獲得與基因芯片研究一致的結(jié)果。但此研究以臨床緩解(cCR+PR)作為療效預(yù)測(cè)標(biāo)準(zhǔn)，且樣本量偏少，故需擴(kuò)大樣本量進(jìn)行驗(yàn)證。

5 乳腺癌分子分型為基礎(chǔ)的療效預(yù)測(cè)多基因表達(dá)譜

Rouzier等［7］發(fā)現(xiàn)各亞型中basal-like型及Her-2陽(yáng)性型獲得更高的pCR率，且2個(gè)亞型與pCR相關(guān)的基因完全不同。Bonnefoi等［33］則選擇EORTC 10994及BIG 00-01 兩個(gè)臨床試驗(yàn)中ER(-)、接受FEC(氟尿嘧啶+表柔比星+環(huán)磷酰胺)或TET(多西他賽+表柔比星)新輔助化療的乳腺癌患者，應(yīng)用體外試驗(yàn)所獲得的特定藥物療效相關(guān)基因表達(dá)譜［34］進(jìn)行pCR預(yù)測(cè)，證實(shí)體外試驗(yàn)所得的特定藥物療效相關(guān)基因表達(dá)譜與特定方案治療獲得的pCR顯著相關(guān)(P<0.0001)，在此研究中，通過(guò)基因表達(dá)譜為患者選擇治療方案，使患者pCR率從44%上升至70%。

Vegran等［35］選擇30個(gè)與細(xì)胞周期、DNA修復(fù)及凋亡相關(guān)的基因(經(jīng)典的腫瘤相關(guān)通路基因)，應(yīng)用RT-PCR技術(shù)對(duì)38例Her-2(+)接受多西他賽聯(lián)合曲妥珠單抗(TH)方案治療的患者進(jìn)行分析，未發(fā)現(xiàn)與療效相關(guān)的差異表達(dá)基因。繼而應(yīng)用基因芯片技術(shù)分析其中25例患者與pCR相關(guān)的基因表達(dá)差異，獲得含28個(gè)靶基因的pCR預(yù)測(cè)模型，并對(duì)剩余13例患者進(jìn)行療效預(yù)測(cè)，獲得了92%的預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率，靈敏度100%，特異度89%。

基因等級(jí)指數(shù)(genomic grade index，GGI)是含97個(gè)基因的腫瘤組織學(xué)分級(jí)模型，GGI高與復(fù)發(fā)風(fēng)險(xiǎn)增高、無(wú)病生存期縮短相關(guān)［36］。Liedtke等［37］對(duì)Her-2(-)、接受T/FAC新輔助化療的患者研究發(fā)現(xiàn)GGI可作為獨(dú)立的療效預(yù)測(cè)指標(biāo)，不論激素受體狀態(tài)如何，GGI與療效顯著相關(guān)(P<0.001)，GGI高提示能獲得RCB-0級(jí)或RCB-Ⅰ級(jí)。

Lin等［38］則對(duì)接受ED或T/FAC新輔助化療的basal-like型乳腺癌患者研究獲得含23個(gè)靶基因的預(yù)測(cè)pCR模型，驗(yàn)證獲得了92%的預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率，靈敏度80%，特異度100%，并進(jìn)一步發(fā)現(xiàn)此23個(gè)基因表達(dá)譜與復(fù)發(fā)風(fēng)險(xiǎn)增高相關(guān)。

總之，應(yīng)用分子標(biāo)志物對(duì)新輔助治療療效預(yù)測(cè)，能夠?qū)颊哌M(jìn)行個(gè)體化治療，最大程度地使患者獲益，但這仍需要更多的臨床研究來(lái)證實(shí)和支持各種分子標(biāo)志物的潛在作用。乳腺癌的治療往往采用聯(lián)合用藥方案，不同藥物的作用途徑不同，很難通過(guò)研究明確單個(gè)藥物的療效預(yù)測(cè)因子。目前的研究策略是，先通過(guò)高通量基因分析技術(shù)篩選一組差異表達(dá)基因，再回到臨床研究中，設(shè)計(jì)單一藥物的治療方案，驗(yàn)證某些關(guān)鍵參考基因的預(yù)測(cè)價(jià)值。多基因表達(dá)譜已成為預(yù)測(cè)因子研究的重要工具，樣本提取方法、基因數(shù)據(jù)分析統(tǒng)計(jì)方法、基因功能的確定、信號(hào)轉(zhuǎn)導(dǎo)通路的研究等各個(gè)方面都需更多的研究數(shù)據(jù)支持，以期用于臨床實(shí)踐。目前已商用的Oncotype Dx和MannaPrint基因芯片的療效預(yù)測(cè)作用已引起關(guān)注，30個(gè)靶基因測(cè)序模型的臨床試驗(yàn)正在進(jìn)行中，其他多基因表達(dá)譜還需更多的前瞻性臨床試驗(yàn)進(jìn)行驗(yàn)證。

［1］ Gralow JR, Burstein HJ, Wood W, et al.Preoperative therapy in invasive breast cancer: Pathologic assessment and systemic therapy issues in operable disease［J］.J Clin Oncol, 2008,26(5): 814-819.

［2］ van Nes JGH, Johanna GH, Putter H, et al.Preoperative chemotherapy is safe in early breast cancer, even after 10 years of follow-up; clinical and translational results from the EORTC trial 10902［J］.Breast Cancer Res Treat, 2009,115(1): 101-113.

［3］ Hortobagyi GN, Hayes DF, Pusztai L.Integrating newer science into breast cancer prognosis and treatment: A review of current molecular predictors and profiles［C］.38th Annual Meeting of the American Society of Clinical Oncology, 2002,pp 191-202.

［4］ Chuthapisith S, Eremin JM, Eremin O.Predicting response to neoadjuvant chemotherapy in breast cancer:molecular imaging, systemic biomarkers and the cancer metabolome(review)［J］.Oncol Rep, 2008, 20(4): 699-703.

［5］ Weigelt B, Baehner FL, Reis JS.The contribution of gene expression profiling to breast cancer classification,prognostication and prediction: a retrospective of the last decade(review)［J］.J Pathology, 2010, 220(2): 263-280.

［6］ Perou CM, Sφrlie T, Eisen MB, et al.Molecular portraits of human breast tumors ［J］.Nature, 2000, 406(6797): 747-752.

［7］ Rouzier R, Perou CM, Symmans WF, et al.Breast cancer molecular subtypes respond differently to preoperative chemotherapy ［J］.Clin Cancer Res, 2005, 11(16): 5678-5685.

［8］ Liedtke C, Mazouni C, Hess KR, et al.Response to neoadjuvant therapy and long-term survival in patients with triple-negative breast cancer ［J］.J Clin Oncol, 2008,26(8): 1275-1281.

［9］ Carey LA, Dees EC, Sawyer L, et al.The triple negative paradox: primary tumor chemosensitivity of breast cancer subtypes ［J］.Clin Cancer Res, 2007, 13: 2329-2334.

［10］ Mazouni C, Peintinger F, Wan-Kau S, et al.Residual ductal carcinoma in situ in patients with complete eradication of invasive breast cancer after neoadjuvant chemotherapy does not adversely affect patient outcome［J］.J Clin Oncol, 2007,25(19): 2650-2655.

［11］ Symmans WF, Peintinger F, Hatzis C, et al.Measurement of residual breast cancer burden to predict survival after neoadjuvant chemotherapy［J］.J Clin Oncol, 2007, 25(28):4414-4422.

［12］ Esteban J, Baker J, Cronin M, et al.Tumor gene expression and prognosis in breast cancer: Multi-gene RT-PCR assay of paraffin-embedded tissue ［J］.Proc Am Soc Clin Oncol,2003, 22: 850: abstract 3416.

［13］ Cobleifh MA, Bitterman P, Baker J, et al.Tumor gene expression predicts distant disease-free survival(DDFS) in breast cancer patients with 10 or more positive nodes: High throughput RT-PCR assay of paraffin-embedded tumor tissues［J］.Proc Am Soc Clin Oncol, 2003, 22: 850: abstract 3415.

［14］ Paik S, Shak S, Tang G, et al.A multigene assay to predict recurrence of tamoxifen-treated, node-negative breast cancer［J］.N Engl J Med, 2004, 351(27): 2817-2826.

［15］ Paik S, Tang G, Shak S, et al.Gene expression and benefit of chemotherapy in women with node-negative, estrogen receptor-positive breast cancer ［J］.J Clin Oncol, 2006,24(23): 3726-3734.

［16］ Goldstein LJ, Gray R, Badve S, et al.Prognostic utility of the 21-gene assay in hormone receptor-positive operable breast cancer compared with classical clinicopathologic features［J］.J Clin Oncol, 2008, 26: 4063-4071.

［17］ Albain K, Barlow W, Shak S, et al.Prognostic and predictive value of the 21-gene recurrence score assay in postmenopausal, node-positive, ER-positive breast cancer(S8814, INT0100) ［J］.Breast Cancer Res Treat,2008, 109: 505.

［18］ Sparano JA.TAILORx: trial assigning individualized options for treatment(Rx) ［J］.Clin Breast Cancer, 2006, 7(4): 347-350.

［19］ Gianni L, Zambetti M, Clark K, et al.Gene expression profiles in paraffin-embedded core biopsy tissue predict response to chemotherapy in women with locally advanced breast cancer［J］.J Clin Oncol, 2005, 23: 7265-7277.

［20］ Mina L, Soule SE, Badve S, et al.Predicting response to primary chemotherapy: gene expression prodiling of paraffinembedded core biopsy tissue［J］.Breast Cancer Res Treat,2007, 103: 197-208.

［21］ Chang JC, Makris A, Gutierrez MC, et al.Gene expression patterns in formalin-fixed paraffin-embeded core biopsies predict docetaxel chemosensitivity in breast cancer patients［J］.Breast Cancer Res Treat, 2008, 108: 233-240.

［22］ Van’t Veer LJ, Dai H, Van de Vijver MJ, et al.Gene expression profilinf predicts clinical outcome of breast cancer［J］.Nature, 2002, 415(6871): 530-536.

［23］ Knauer M, Mook S, Emiel JTR, et al.The predictive value of the 70-gene signature for adjuvant chemotherapy in early breast cancer［J］.Breast Cancer Res Treat, 2010, 120:655-661.

［24］ Straver ME, Glas AM, Hannemann J, et al.The 70-gene signature as a response predictor for neoadjuvant chemotherapy in breast cancer［J］.Breast Cancer Res Treat, 2010, 119: 551-558.

［25］ Ayers M, Symmans WF, Stec J, et al.Gene expression profiles predict complete pathologic response to neoadjuvant paclitaxel and fluorouracil, doxorubicin, and cyclophosphamide chemotherapy in breast cancer ［J］.J Clin Oncol, 2004,22(12): 2284-2293.

［26］ Hess KR, Anderson K, Symmans WF, et al.Pharmacogenomic predictor of sensitivity to preoperative chemotherapy with paclitaxel and fluorouracil, doxorubicin, and cyclophosphamide in breast cancer［J］.J Clin Oncol, 2006, 24: 4236-4244.

［27］ Peintinger F, Anderson K, Mazouni C, et al.Thirty-gene pharmacogenomic test correlates with residual cancer burden after preoperative chemotherapy for breast cancer［J］.Clin Cancer Res, 2007, 13(14): 4078-4082.

［28］ Thuerigen O, Schneeweiss A, Toedt G, et al.Gene expression signature predicting pathologic complete response with gemcitabine, epirubicin, and docetaxel in primary breast cancer［J］.J Clin Oncol, 2006, 24: 1839-1845.

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

［30］ Chang JC, Wooten EC, Tsimelzon A, et al.Gene expression profiling for the prediction of therapeutic response to docetaxel in patients with breast cancer［J］.Lancet, 2003, 362: 362-369.

［31］ Iwao-Koizumi K, Matoba R, Ueno N, et al.Prediction of docetaxel response in human breast cancer by gene expression profiling［J］.J Clin Oncol, 2005, 23: 422-431.

［32］ Zembutsu H, Suzuki Y, Sasaki A, et al.Predicting response to docetaxel neoadjuvant chemotherapy for advanced breast cancers through genome-wide gene expression profiling［J］.Int J Oncol, 2009, 34: 361-370.

［33］ Bonnefoi H, Potti A, Delorenzi M, et al.Validation of gene signatures that predict the response of breast cancer to neoadjuvant chemotherapy: a substudy of the EPRTC 10994/BIG 00-01 clinical trial［J］.Lancet Oncol, 2007, 8: 1071-1078.

［34］ Potti A, Dressman HK, Bild A, et al.Genomic signatures to guide the use of chemotherapeutics［J］.Nat Med, 2006, 12:1294-1300.

［35］ Vegran F, Boidot R, Coudert B, et al.Gene expression profile and response to trastuzumab-docetaxel-based treatment in breast carcinoma［J］.Br J Cancer, 2009, 101: 1357-1364.

［36］ Sotiriou C, Wirapati P, Loi S, et al.Gene expression profiling in breast cancer: Understanding the molecular basis of histologic grade to improve prognosis［J］.J Natl Cancer Inst, 2006, 98: 262-272.

［37］ Liedtke C, Hatzis C, Symmans WF, et al.Genomic grade index is associated with response to chemotherapy in patients with breast cancer［J］.J Clin Oncol, 2009, 27: 3185-3191.

［38］ Lin Y, Lin S, Watson M, et al.A gene expression signature that predicts the therapeutic response of the basal-like breast cancer to neoadjuvant chemotherapy［J］.Breast Cancer Res Treat, 2010, 123(3): 691-699.