The spatially informed mFISHseq assay resolves biomarker discordance and predicts treatment response in breast cancer

亚型 乳腺癌 肿瘤科 医学 内科学 生物标志物 免疫疗法 计算生物学 癌症 生物信息学 生物 计算机科学 生物化学 程序设计语言
作者
Evan D. Paul,Barbora Huraiová,Natália Valková,N. Matyašovská,Daniela Gábrišová,Soňa Gubová,Helena Ignačáková,Tomáš Ondris,Michal Gala,Liliane Barroso,Silvia Bendíková,Jarmila Bíla,Katarína Buranovská,Diana Drobná,Zuzana Krchňáková,Maryna Kryvokhyzha,Daniel Lovíšek,Viktoriia Mamoilyk,Veronika Mančíková,Nina Vojtaššáková,Michaela Ristová,Iñaki Comino‐Méndez,Igor Andrašina,Pavel Morozov,Thomas Tuschl,Fresia Pareja,Jakob Nikolas Kather,Pavol Čekan
出处
期刊:Nature Communications [Springer Nature]
卷期号:16 (1)
标识
DOI:10.1038/s41467-024-55583-2
摘要

Current assays fail to address breast cancer's complex biology and accurately predict treatment response. On a retrospective cohort of 1082 female breast tissues, we develop and validate mFISHseq, which integrates multiplexed RNA fluorescent in situ hybridization with RNA-sequencing, guided by laser capture microdissection. This technique ensures tumor purity, unbiased whole transcriptome profiling, and explicitly quantifies intratumoral heterogeneity. Here we show mFISHseq has 93% accuracy compared to immunohistochemistry. Our consensus subtyping and risk groups mitigate single sample discordance, provide early and late prognostic information, and identify high risk patients with enriched immune signatures, which predict response to neoadjuvant immunotherapy in the multicenter, phase II, prospective I-SPY2 trial. We identify putative antibody-drug conjugate (ADC)-responsive patients, as evidenced by a 19-feature T-DM1 classifier, validated on I-SPY2. Deploying mFISHseq as a research-use only test on 48 patients demonstrates clinical feasibility, revealing insights into the efficacy of targeted therapies, like CDK4/6 inhibitors, immunotherapies, and ADCs. The authors develop and validate mFISHseq, a spatially informed assay that tackles several unmet needs in breast cancer, including discordance in molecular subtyping and prognostic risk and identification of biomarkers predicting response to immunotherapies and antibody-drug conjugates.

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
LXJY完成签到,获得积分10
1秒前
mlx完成签到,获得积分10
2秒前
2秒前
轻松夜白发布了新的文献求助10
3秒前
桐桐应助wy采纳,获得20
3秒前
3秒前
3秒前
4秒前
4秒前
Live发布了新的文献求助10
5秒前
5秒前
量子星尘发布了新的文献求助10
5秒前
马成芳完成签到,获得积分20
5秒前
6秒前
徐凤年发布了新的文献求助10
6秒前
皮不起来的国国完成签到,获得积分10
6秒前
do0发布了新的文献求助10
7秒前
iyuyu完成签到,获得积分10
7秒前
wangjialin完成签到,获得积分20
7秒前
罗如琳发布了新的文献求助10
8秒前
謓言发布了新的文献求助10
8秒前
丘比特应助优雅的剑心采纳,获得10
9秒前
12345678发布了新的文献求助10
9秒前
量子星尘发布了新的文献求助10
9秒前
黄梅发布了新的文献求助10
9秒前
Robin发布了新的文献求助10
11秒前
11秒前
ad关注了科研通微信公众号
11秒前
11秒前
13秒前
英姑应助shego采纳,获得10
13秒前
涨知识ing完成签到,获得积分10
14秒前
mlx发布了新的文献求助10
14秒前
Hello应助重要的半青采纳,获得10
15秒前
嘿嘿完成签到,获得积分10
15秒前
17秒前
科研通AI6.1应助malingwei采纳,获得10
18秒前
王欣完成签到 ,获得积分10
18秒前
尽舜尧完成签到,获得积分10
19秒前
量子星尘发布了新的文献求助10
19秒前
高分求助中
(应助此贴封号)【重要!!请各用户(尤其是新用户)详细阅读】【科研通的精品贴汇总】 10000
Encyclopedia of Forensic and Legal Medicine Third Edition 5000
Introduction to strong mixing conditions volume 1-3 5000
the Oxford Guide to the Bantu Languages 3000
Agyptische Geschichte der 21.30. Dynastie 3000
„Semitische Wissenschaften“? 1510
从k到英国情人 1500
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 生物 医学 工程类 计算机科学 有机化学 物理 生物化学 纳米技术 复合材料 内科学 化学工程 人工智能 催化作用 遗传学 数学 基因 量子力学 物理化学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 5761761
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 5531887
关于积分的说明 15400675
捐赠科研通 4897994
什么是DOI,文献DOI怎么找? 2634640
邀请新用户注册赠送积分活动 1582800
关于科研通互助平台的介绍 1538049