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目的：利用基因芯片技术筛选出能预测化疗疗效的ER相关基因，通过研究其与新辅助化疗疗效的关系，探索激素受体在化疗疗效的预测作用机理，弥补ER作为单因素预测作用的不足，从而提高预测新辅助化疗疗效的准确性。
方法：化疗前的肿瘤组织取自110例局部晚期乳腺癌患者。所有的患者均行新辅助化疗，即紫杉醇+卡铂的化疗方案，4疗程后接受手术治疗。按照RECIST标准及病理学检查结果进行疗效评估并以此分为pCR、PR、SD以及PD。第一批55例患者作为实验组，采用Human Genome GeneChip Plus U133 2.0 Array (Affymetrix)芯片检测乳腺癌组织中的基因表达谱；用Significance Analysis of Microarrays (SAM)筛选pCR组与非pCR组之间的差异表达基因；运用层次聚类(Hierachical Clustering Analysis)行聚类分析并对全组病例行预测分析；利用基因注解工具GeneOntology及DAVID 2008 Functional Annotation Bioinformatics Microarray Analysis行功能富集化分析。对筛选所获得的与ER相关的分子标志物作实时定量PCR的验证。另外一批55例患者作为独立验证队例，采用免疫组化方法进一步研究ER及其相关因子在新辅助化疗疗效中的预测价值。
结果：在55例实验组患者中，有16例化疗前癌组织因提取的RNA量不够并有8例未通过芯片质控，因此有31例患者进入候选基因筛查的实验组，86例患者的pCR率为19.7％，其中实验组为6例。用分类比较分析筛选出化疗6例pCR组与25例非pCR组之间显著差异表达的基因共231个(Fold Change>2.0)，用层次聚类分析方法能较准确区分pCR组与非pCR组的差异表达基因，预测功能富集化分析发现差异表达基因主要同免疫相关的通路、DNA和蛋白质聚合、跨膜转运蛋白信号通路、PARP通路以及ER相关通路等相关。当Fold Change>3,0时，pCR组与非pCR组之间的差异表达基因为20个，其中GATA3、TFF1、TFF3均与ER相关。实时定量PCR方法验证了GATA3与TFF1的表达结果与芯片结果相一致。在另外一批拥有55例独立验证队例中，采用免疫组化的方法研究ER相关因子与pCR的关系，单因素分析结果显示：ER、PR、GATA3、TFF1以及TFF3的状态与pCR存在统计学意义上相关关系(Pearson卡方检验，P
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