乳腺癌在肿瘤进展过程中表现出明显的临床异质性和动态表观遗传重编程，然而目前的分型方法未能捕捉到与转移相关的分子变化。
2026年3月16日，复旦大学陈飞、俞晓立、郭小毛、沈敏洪共同通讯在Cell Stem Cell（IF=20.4）在线发表题为Paired patient-derived organoids reveal transcription factor-driven epigenetic remodeling in breast cancer metastasis的研究论文。
该研究建立了配对的患者来源的类器官，用于研究乳腺癌如何从原发肿瘤演变为转移肿瘤。该研究揭示了驱动肿瘤进展的基于染色质的调节状态，并揭示了促进转移扩散的转录因子，为癌症演变和潜在的治疗漏洞提供了新的见解。
乳腺癌(BC)是全球女性中最常诊断的癌症，表现出明显的临床和分子异质性，对治疗和预后构成持续挑战。目前的临床管理主要依赖于免疫组织化学分类，基于雌激素受体(ER)、孕酮受体(PR)、人类表皮生长因子受体2 (HER2)、 增殖标记，如Ki-67这些标记指导治疗:激素受体(HR)阳性肿瘤通常对内分泌治疗有反应，HER2阳性肿瘤受益于靶向抗HER2治疗，而三阴性乳腺癌(TNBCs)缺乏明确的靶点，主要采用化疗。
尽管有这些进展，许多HR或HER2阳性疾病患者仍会出现复发或远处复发，突出了仅基于受体状态的分类的局限性。
由微阵列50 (PAM50)的预测分析举例说明的转录组分析进一步将BC分成内在亚型，包括lumina，luminal B，HER2富集，基底样，和正常样亚型，每种亚型都与不同的临床结果相关。最近，整合了基因组、转录组和表观遗传学数据的多组学方法提供了对肿瘤异质性的更深入了解。
然而，大多数现有的分类系统代表了原发性肿瘤PTs)的静态观点，并没有完全捕捉到伴随进展和转移的动态分子和表观遗传学变化。仍然迫切需要更好地反映肿瘤演变和疾病轨迹的分类策略。
机理模式图（图源自Cell Stem Cell ）
在这项研究中，研究人员建立了一个由匹配的受试者、邻近的正常组织和淋巴结转移瘤(LMs)生成的活体生物库。通过整合基因组、转录组和表观基因组图谱，研究了肿瘤进展过程中调控状态如何演变。
该研究揭示了与转移相关的动态染色质变化，并确定了由不同的转录程序和调控网络定义的表观遗传簇。这些发现为理解BC异质性提供了一个基于染色质的平台，并强调了表观遗传学表征的潜力，以补充现有的分类系统并为治疗策略提供信息。
参考消息：https://www.cell.com/cell-stem-cell/fulltext/S1934-5909(26)00077-9
