《科学》子刊：复旦大学团队开发无创预测肿瘤异质性方法，并发现铁死亡或是治疗乳腺癌的突破口!

肿瘤异质性（ITH）的组成和成因都非常复杂，有不同的评估方法，比如说遗传学异质性（GITH）基于多区域活检样本的全基因组测序，组织学ITH和表型ITH则通过组织病理学切片中观察到的细胞形态改变评估。

这些方法都依赖于对肿瘤组织的多区域活组织采样，而采样是否足够全面、高质量直接影响对ITH的分析。

那么有没有无创且能整体分析ITH的方法呢？研究者们选择从影像学中寻找可能的解答。

研究数据来自三个独立的数据集，复旦大学上海肿瘤中心队列（FUSCC）（n=711），杜克大学队列（DUKE）（n=641），癌症基因组图谱数据集（TCGA）（n=122）。研究分为四个主要阶段：

①从动态对比增强磁共振成像（DCE-MRI）图像中提取关键特征；②根据特征识别发现队列和验证队列中的IITH亚型，并讨论IITH亚型与预后的关系；③对比IITH与肿瘤的GITH和组织学异质性；④分析高IITH肿瘤的分子特征并寻找潜在治疗靶点。