甲状腺癌分子分型

预后分层精准

基于多组学的四种分子亚型，将高复发风险甲状腺状癌进一步分层为预后不同的组别。

渠宁 · Chen, Di · 马奔 · Zhang, Lijun · 王秋平 · Wang, Yuting · Wang, Hongping · 王雯 · Liao, Tian · 向俊 · 王玉龙 · 金实 · Xue, Dixin · 吴伟力 · 王玉龙 · 嵇庆海 · 何辉 · 朴海龙 · Shi, Rongliang Liangand

Nature Communications 2024

具体参数

患者队列

{'zh': '102', 'en': '102'}

分子亚型数量

{'zh': '4', 'en': '4'}

技术优势

分出预后截然不同的高复发亚型

在高复发风险组中进一步区分出预后最差的代谢型（CS2）和预后较好的免疫型（CS3），避免将高复发风险患者视为同质群体。

锁定高复发风险分子标志

MUC16和TERT启动子突变以及NCOA4-RET等基因融合在高复发风险组中显著富集，可作为潜在的预后判断和干预靶点。

全面刻画代谢与免疫特征

整合蛋白质组、基因组和代谢组数据，系统描述了不同复发风险亚型的代谢通路和免疫微环境特征，为机制研究提供资源。

应用场景

• 肿瘤分子分型：提供基于多组学的PTC分子分型方案，替代单一突变检测，更全面反映肿瘤特征。
• 甲状腺癌精准治疗：通过亚型鉴定识别可靶向通路和药物靶点，指导个体化治疗方案选择。
• 复发风险预测：利用亚型与复发风险的显著关联，辅助临床判断患者预后和复发可能性。
• 多组学诊断：整合蛋白质组、基因组和代谢组数据进行综合诊断，提升分型的准确性和深度。