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出国看病 生物表达可预测肿瘤侵袭性

国外在针对分子特征和整合基因组学上，是在对DNA、基因或蛋白水平进行全局分析后，所获得关于癌症特定模式，或特征更全面深刻的理解。出国看病服务机构爱诺美康介绍到，RCC的分子谱系，逐渐应用于临床多个方面，包括诊断、准确亚型分类、预后和治疗反应的预测。

在预后预测上，分子标签超越传统分期。使用微阵列可以成批地识别基因或基因标签，其可能具有预后意义。Takahashi等发现一组40个基因，可以准确地将死于癌症的患者，和未发现进展转移的患者区分开来。

另一项出国看病研究，识别了与预后不良有关的45个基因标签，鉴定了与肿瘤侵袭性相关的35个基因标签。有趣的是，Jones等在原发肿瘤中识别的155个转移相关的基因标签，可在手术时用于区分局限性肿瘤患者，和有远处转移的ccRCC患者，提示有远处转移的代表了不同的生物亚群。

出国看病服务机构爱诺美康介绍到，sultmami等在不同的平台上，独立验证了这组基因标签。这一概念在一项研究中进一步得到支持，此项研究通过检测，不同类型肿瘤的转移分子标签，发现携带该组基因表达特征的实体瘤，更易出现转移和预后不良。

近，根据基因表达谱特征的微阵列分析，ccRCC可分为两组亚型，尽管都具有相似的组织学特点，但两组亚型生物学行为不同。出国看病研究还表明，将标准化临床参数的表达谱数据进行整合，可以增强对RCC的预后评估。除了公认的生物标记物，比如转移状态、肿瘤分期，与东部肿瘤协作组的表现状况，一种生存预测模型还包括CAIX、p53和波形蛋内。

出国看病机构爱诺美康介绍，在生物标记物组合中，生物标记物的联合还可以提高其效率。例如survivin和B7-H的双表达，被证实可更好地预测肿瘤侵袭性。另一项研究表明，P53、凝溶胶蛋白和Ki-67的表达升高，以及CA9和12表达下调与预后不良相关。

整合基因组学概念也大有前途，通过同时分析癌症基因组不同分子水平变化，我们得以更好地了解生物过程的总体变化。出国看病后采用这种方法很大程度上，克服了忽视低频变化的关键基因所带来的局限性。整合基因组学还有助于发现多重协同变化的肿瘤抑制基因，每个等位基因的变异机制都不同。