一、PR·ER及CEA在诊断早期乳腺癌中的意义（论文文献综述）
张继玲,张岩岩,董学君[1]（2021）在《外周血长链非编码RNA在乳腺癌诊断中的进展》文中进行了进一步梳理乳腺癌（BC）作为一种十分常见的癌症,是女性死亡的首要原因。据报道,全世界女性癌症中乳腺癌占11.6%[1]。尽管人们采取了一些新的策略来预防,但BC的发病率和复发率仍在上升,提示早期诊断和及时治疗的重要性。组织活检被认为是诊断、预后和分期癌症的"金标准",但由于其侵袭性强,常常给患者带来痛苦和不便[2]。近年来,
黄康华[2]（2021）在《乳腺癌患者弹性超声成像与肿瘤标志物的相关性研究》文中进行了进一步梳理目的:探讨乳腺癌患者弹性超声成像评分与肿瘤标志物、分子标志物和超声征象的相关性,更好的认识弹性技术与肿瘤标志物、分子标志物和超声征象的关系,提供更多患者的参考信息。方法:回顾性收集北京大学深圳医院2019年12月至2021年2月确诊为乳腺癌患者的临床资料,共257例。分别收集所有患者在行乳腺癌手术前及在行新辅助治疗前的弹性超声成像结果,行乳腺癌手术前及在行新辅助治疗前的血清肿瘤标志物（CEA、CA125、CA153、CA199）的结果和病理免疫组化结果。研究患者弹性超声成像评分与肿瘤标志物、分子标志物和超声征象的相关性,利用卡方检验进行统计学分析。结果:本研究共收集257例病理确诊为乳腺浸润性导管癌女性患者。患者弹性超声成像评分为1分0例（0%）,弹性超声评分2分共20例（7.7%）,弹性超声评分3分共107例（41.6%）,弹性超声评分4分共121例（47.2%）,弹性超声评分5分共9例（3.5%）,肿瘤标志物CA125阳性共15例,阴性共242例;肿瘤标志物CA153阳性共10例,阴性共247例;肿瘤标志物CA199阳性共7例,阴性共250例;肿瘤标志物CEA阳性共18例,阴性共239例。ER阳性共194例,阴性共63例;PR阳性共188例,阴性共69例;Her-2阳性共67例,阴性共190例。CA125、CA153、Her-2表达情况与弹性成像评分分组比较差异无统计学意义（P>0.05）;弹性评分高分组患者,CEA、CA199、ER、PR阳性表达情况高于评分低分组患者,差异有统计学意义（P<0.05）;不同乳腺肿物形态、边缘、后方回声、钙化、腋窝淋巴结恶性征象的弹性成像评分分组比较差异有统计学意义（P<0.05）。结论:乳腺癌患者超声弹性评分与CEA、CA199、ER、PR表达情况具有一定相关性,与肿物形态、边缘、后方回声、钙化、腋窝淋巴结恶性征象具有一定相关性。弹性超声成像可一定程度上为乳腺癌患者治疗、预后评估和评估乳腺肿物状态提供参考价值。
张海智[3]（2021）在《乳腺癌SLC50A1蛋白的临床研究》文中提出目的:乳腺癌是目前世界上最常见的女性恶性肿瘤,在女性肿瘤中占主要的死亡原因,乳腺癌5年生存率的提高有赖于早期的筛查与诊断。近期有研究发现血清中的一种糖转运蛋白SLC50A1（Solute Carrier Family 50 Member 1）可区分女性乳腺癌与健康女性,特异性100%,敏感性75.3%。本研究通过分析血浆SLC50A1（Solute Carrier Family 50 Member 1）蛋白的浓度,了解健康体检人群与乳腺癌患者血浆中SLC50A1的表达状况,分析血浆中该指标的诊断意义与预后价值。方法:选取自2019年6月8日-2020年3月18日汕头大学医学院附属肿瘤医院新收治的病理诊断明确乳腺癌的符合本研究的入选、排除标准的患者39例,并设有健康人群对照组30例,收集入组患者的临床数据,包括姓名、年龄、肿瘤分期、病理活检标本的免疫组化结果、总生存期（overall survival,OS）、哺乳史、肿瘤家族史、血CA153、CEA、CA125浓度、无病生存期（disease-free survival,DFS）。使用ELISA法检测入组患者的血浆SLC50A1浓度,通过绘制受试者工作特性曲线（receiver operating characteristic curve,ROC）分析血浆SLC50A1蛋白浓度在乳腺癌诊断中的特异性与敏感性,同时对晚期乳腺癌患者血浆SLC50A1蛋白浓度进行动态监测并记录,使用Mann–Whitney U检验以及Kendall’s tau-b对SLC50A1蛋白浓度与患者的疗效评估结果及上述记录指标进行差异性及相关性分析,利用记录的DFS绘制Kaplan-Meier曲线,并参考logrank检验结果行进一步多因素Cox回归分析,根据结果判断SLC50A1浓度的预后价值。另利用从TCGA（The Cancer Genome Atlas）数据库下载的1109例乳腺癌组织和113例癌旁组织的m RNA数据行Wilcoxon秩和检验,分析乳腺癌组织与癌旁组织的SLC50A1表达差异。结果:1.通过使用乳腺癌患者组与健康人群组的血浆SLC50A1蛋白水平绘制的ROC曲线,取兼顾特异性与敏感性最佳的阈值（cut-off值）为215.4pg/m L,特异性90%,敏感性64.1%,曲线下面积（ROC）=0.787（P<0.001）。2.对乳腺癌患者的临床信息进行分析,结果提示SLC50A1水平在乳腺癌雌激素受体（estrogen receptor,ER）高表达与低表达、Ki67高表达与低表达组有统计学差异（P<0.05）,SLC50A1浓度在不同年龄组、早期与晚期组、孕激素受体（progesterone receptor,PR）高表达与低表达组、不同肿瘤家族史组、不同母乳喂养时长组、Her-2阳性与阴性组无统计学差异（P>0.05）。3.采用Kendall’s tau-b相关评价乳腺癌患者血浆SLC50A1水平与CA153、CEA、CA125浓度、抗肿瘤治疗疗效评估的相关性,患者血浆SLC50A1水平与疗效、CEA、CA125未提示相关性（P>0.05）,与CA153存在较弱的正相关关系,Kendall’s tau-b=0.257,P=0.004。4.多因素Cox回归分析结果显示,患者血浆SLC50A1水平是乳腺癌患者的独立预后因素（HR=0.385,P=0.03）。5.TCGA数据分析表明,乳腺癌组织的SLC50A1表达量比癌旁组织表达量高（P<0.001）。结论:我们的研究提示检测血浆SLC50A1水平可用于乳腺癌的辅助诊断及预后判断,但动态监测结果提示该指标用于乳腺癌抗肿瘤治疗的疗效评估的效果欠佳,有待扩大晚期乳腺癌患者血浆样本量做进一步的研究,该基因是否可作为乳腺癌治疗的潜在靶点,也有待进一步的深入研究。
侯瑶[4]（2021）在《基于血清糖蛋白糖型构建乳腺癌新辅助化疗疗效预测模型的研究》文中指出研究背景:乳腺癌是一种高发病率的恶性肿瘤严重危害女性健康。目前,新辅助化疗在乳腺癌的综合治疗中得到了广泛的应用,但如何对新辅助化疗的疗效进行预测则是目前临床研究的难点。在肿瘤的发生发展过程中会发生异常糖基化,与肿瘤相关的糖基化改变在肿瘤的诊断以及治疗方面起着重要的作用。本研究从血清检测入手,对健康女性志愿者（healthy volunteers,HV）、乳腺癌患者（breast cancer patients,BC）以及乳腺癌新辅助化疗患者（neoadjuvant chemotherapy patients,NCT）的血清利用凝集素芯片技术对其蛋白质糖链结构进行分析,期望发现差异性表达的糖链结构,探讨其能否作为检测及预后指标,以及能否作为保持既定治疗方案的依据应用于乳腺癌新辅助化疗早期疗效预估的生物标志物。实验方法:本研究利用凝集素芯片技术,分别对30例HV、37例BC以及144例NCT患者的血清样本蛋白糖链结构进行个例分析。其中,144例NCT患者依据新辅助化疗后病理反应Miller-Payne分级系统分为92例化疗有效组（NCTa）和52例化疗无效组（NCTb）。通过芯片分析检出差异表达的糖链,并以印迹实验对凝集素芯片结果加以验证。随后,选用67例NCT患者第一次或第二次化疗后的血清样本的凝集素芯片分析结果作为训练集（42例NCTa,25例NCTb）利用二元Logisitic逐步逻辑回归分析方法构建NCT疗效预测模型（Model NCT）,选用44例NCT患者第三次化疗及之后的血清样本的芯片分析结果作为验证集（26例NCTa,18例NCTb）,通过受试者工作特征曲线（Receiver operating characteristic cure,ROC）对Model NCT的预测效能进行验证,最后,收集20例未知临床疗效的第一次或第二次患者血清样本进行盲测,进一步评估Model NCT的临床应用潜能。实验结果:芯片检测结果显示在HV和BC组中有17种凝集素识别的糖链结构有具有差异变化。其中特异性识别的（Glc NAc）n、Fucα1-6Glc NAc、Galβ-1,4Glc NAc等糖链结构的8种凝集素（EEL、LEL、LCA、MAL-I、SBA、PSA、WGA、PWM）的荧光信号归一化值（Normalized Fluorescent Intensities,NFIs）在BC组中显着上调,而特异性识别β-Gal Galβ1-3Gal NAcα-Ser/Thr、Gal NAcα-1,3Gal等糖链结构的9种凝集素（ECA、STL、RCA120、SJA、PNA、PTL-I、PTL-II、MAL-II、AAL）的NFIs在BC中显着下调,随后对凝集素ECA和SJA进行凝集素印迹实验,其结果与芯片结果相一致。芯片检测结果显示有17种凝集素识别的糖链结构在NCTa和NCTb中存在差异,其中特异性识别的core（Glc NAc）of N-glycan、β-Gal、αGal NAc等糖链结构的3种凝集素（STL、RCA120、GSL-I）的NFIs在NCTb组中显着上调,而特异性识别的High-Mannose、（Gal NAc）n、Fucα1-2Galβ1-4Glc NAc等糖链结构的14种凝集素（PHA-E、MAL-II、Jacalin、EEL、PWM、MAL-I、GNA、SBA、PTL-I、BS-I、DSA、PTL-II、BPL、LTL）的NFIs在NCTb组中显着下调。凝集素GNA和EEL的凝集素印迹结果与芯片结果相一致从而证明了芯片结果的准确性和可靠性。通过二元Logisitic逐步逻辑回归分析方法构建的Model NCT涉及了GNA、PWM和LTL三种凝集素,凝集素GNA的ROC曲线下面积（Area Under Curve,AUC）为0.878,灵敏度为0.857,特异性为0.760;PWM的AUC为0.771,灵敏度为0.714,特异性为0.600;LTL的AUC为0.762,灵敏度为0.738,特异性为0.600;而Model NCT的AUC值为0.920,灵敏度为0.857,特异性为0.880,可见单个凝集素的预测能力均低于Model NCT,在验证组中Model NCT同样显示出了较好的疗效预测效能,其AUC为0.861,灵敏度为0.731,特异性为0.778,能够正确预测26例NCTa中的19例,18例NCTb中的14例。此外,通过收集20例未知临床疗效的NCT患者的血清样本进行盲测,利用凝集素芯片技术对20例血清样本进行个例检测,最后,将检测分析数据代入Model NCT所得的检测结果与临床最终疗效结果进行比对,结果发现,Model NCT能够正确预测9例NCTa的8例,11例NCTb中的9例,其准确率高达85%。实验结论:基于血清糖蛋白糖链结构所构建的Model NCT对于预估乳腺癌新辅助化疗患者的后期疗效及预后具有较好的预测效能,有望应用于临床对预测为化疗无效的患者争取治疗窗口期,节约医疗成本以及调整个性化治疗方案提供参考性价值。
王浩宇[5]（2020）在《血清肿瘤标志物CA15-3、VEGF与超声BI-RADS分级对诊断乳腺癌的价值分析》文中研究表明目的:探讨和分析血清肿瘤标志物癌抗原15-3（Cancer Antigen 15-3,CA15-3）和血管内皮生长因子（Vascular Endothelial Growth Factor,VEGF）与超声乳腺影像报告数据系统（Breast Imaging Reporting and Data System,BI-RADS）分级对诊断乳腺癌的价值,为临床医生对乳腺癌的早期诊断提供科学依据。方法:收集2018年4月-2020年1月在山西医科大学第二医院确诊的160例良性和100例恶性肿瘤患者的临床资料并进行回顾性研究;收集患者术前血清CA15-3、VEGF的浓度值以及术前乳腺超声资料,CA15-3采用电化学发光法检测,VEGF采用酶联免疫吸附试验法检测。乳腺超声检查由1-2位经验丰富的超声科医生进行,并对每一位患者进行BI-RADS分级。采用Wilcoxon检验、卡方检验、Spearman相关分析和绘制ROC（Receiver Operating Characteristic,ROC）曲线并计算ROC曲线下面积（Area Under Curve,AUC）、约登指数和最佳截断值,单独和/或联合比较分析患者血清CA15-3和VEGF以及患者超声BI-RADS分级对于诊断乳腺癌的价值。结果:（1）乳腺癌组血清CA15-3（M=8.54）和超声BI-RADS分级（M=5）水平均高于良性组血清CA15-3（M=5.74）和超声BI-RADS分级（M=3）水平,VEGF（M=85.5）水平稍低于良性组（M=86.0）。血清CA15-3（Z=-4.861,P=0.000）和超声BI-RADS分级（Z=-12.121,P=0.000）在两组间的差异皆有明显的统计学意义。血清VEGF（Z=-0.449,P=0.653）在两组间的差异没有统计学意义。（2）血清CA15-3（?2=9.517,P=0.002）、VEGF（?2=0.018,P=0.894）和超声BI-RADS分级（?2=101.691,P=0.000）单独检测的敏感性分别为:9%、27%、94%,特异性分别为:99.4%、73.8%、70%,准确性分别为:64.6%、55.8%、79.2%。（3）两者联合分析,VEGF和超声组合（?2=66.963,P=0.000）有着最高的敏感性（95%）;CA15-3和VEGF组合（?2=1.116,P=0.291）有着最高的特异性（73.1%）;CA15-3和超声组合（?2=101.691,P=0.000）有着最高的诊断准确性（79.2%）。三者联合（?2=66.963,P=0.000）分析的结果和VEGF和超声组合的结果完全一致,都达到最高的敏感性（95%）而特异性却降至最低（55%）。（4）除VEGF外,CA15-3和超声与病理分期的相关性分析具有统计学意义（P<0.05）。三者与腋窝淋巴转移的相关性分析结果中仅超声BI-RADS分级有明显的统计学意义（P<0.001）。这三者与年龄的相关性分析结果无论良恶性均无统计学意义（P>0.05）。（5）血清CA15-3、VEGF和超声BI-RADS分级的AUC分别为:0.679,0.483,0.921,最佳截断值分别为8.23 U/ml、168 ng/ml、4a。CA15-3和VEGF组合、VEGF和超声组合、CA15-3和超声组合以及三者联合的AUC分别为:0.689,0.929,0.936,0.935。结论:1.血清CA15-3对诊断乳腺癌具有很高的价值,并且能更好的排除诊断乳腺癌。血清CA15-3的浓度会随着临床病理分期的增加而增加。2.单独使用血清VEGF无论是在诊断还是在排除诊断乳腺癌方面应用价值不大,但是和超声BI-RADS分级联合使用却能提高诊断的敏感性。3.超声BI-RADS分级在这三种诊断乳腺癌的方法中价值最大,并且会随着临床病理分期的增加和腋窝淋巴结转移程度的加重,其诊断意义不断加大。
徐晓君[6]（2020）在《18F-FDG PET/CT显像在初诊乳腺癌患者中诊断和预后评估的价值》文中指出第一部分18F-FDG PET/CT在初诊乳腺癌患者中分期和预后评估的价值目的本研究主要探讨治疗前18F-FDG PET/CT在乳腺癌分期的价值,评估原发灶18F-FDG PET/CT显像的最大标准化摄取值(maximum standardized uptake value,SUVmax)与患者临床、病理学因素及预后的相关性。方法回顾性分析自2012年1月至2018年12月就诊于武汉协和医院PET中心的乳腺癌患者,在治疗前均行18F-FDG PET/CT扫描。收集病例相关临床资料,包括肿瘤大小、年龄、病理学分型、临床分期、组织学分级、分子亚型、Ki-67增殖指数、转移情况、治疗方式及生存情况等。从PET图像中提取代谢指数-最大标准化摄取值(SUVmax)。评估18F-FDG PET/CT在初诊乳腺癌患者中分期价值及SUVmax与临床病理学参数及生存预后[总生存期（overall survival,OS）和无进展生存期（progression-free survival,PFS）]间的关系。结果本研究纳入了81名女性患者（平均为53.0±11.7岁,范围为25-81岁）。包括浸润性导管癌65例,浸润性小叶癌6例,原位癌3例,混合浸润性癌3例,黏液癌2例,髓样癌1例和乳腺Paget’s病1例。根据分子亚型将患者分为4个亚组（Luminal A型:20例;Luminal B型:30例;HER-2型:16例;三阴型:15例）。以病理分期为金标准,术前18F-FDG PET/CT对乳腺癌分期准确率分别为:T分期92.6%（75/81）;N分期87.7%（71/81）;M分期97.5%（79/81）。所有肿瘤均显示出不同程度的18F-FDG摄取,其平均SUVmax为6.8±4.0（范围为1.3-20.7）。治疗前18F-FDG PET/CT中原发灶较高的SUVmax与较大肿瘤（>2cm,p=0.000）、较高组织学分期（II、III及IV期,p=0.021）、较高组织学分级（3级,p=0.000）,高Ki-67指数（≥14%,p=0.037）显着相关。SUVmax与不同分子分型之间显着相关（p=0.022）,HER-2型及三阴型乳腺癌SUVmax明显高于Luminal A型。而SUVmax与年龄（≤50岁组vs.>50岁组,p=0.207）、病理分型（浸润性导管癌vs.浸润性小叶癌,p=0.117）及淋巴结状态（阳性vs.阴性,p=0.350）无明显相关性。在随访期间,排除10例失访患者,剩余71例患者。有11（18.6%）例患者出现复发或进展,12例患者（16.9%）在随访截止时间前死亡。患者总OS时间为5.3-84.8个月,中位OS为32.0月;总PFS时间1.1-64.4个月,中位PFS为28.7个月;3年OS率为42.3%,3年PFS率为38.0%。根据ROC分析得出的SUVmax最佳截断值对乳腺癌患者OS及PFS分析进行分组,共分成两组[<7.65组vs.≥7.65组,（p=0.000,AUC=0.799）]。单因素生存分析显示组织学分期、远处转移、SUVmax及治疗方式是患者OS的预后危险因素;组织学分期、病灶大小、SUVmax、免疫组化分型、远处转移及治疗方式是乳腺癌患者PFS的预后危险因素。Cox比例风险模型多因素生存分析:SUVmax（HR=4.1,95%CI=1.19-14.37,p=0.025）和远处转移（HR=5.0,95%CI=1.31-19.04,p=0.018）是乳腺癌患者OS的独立预后因素;SUVmax（HR=3.9,95%CI=1.41-10.77,p=0.009）、远处转移（HR=4.6,95%CI=1.49-13.93,p=0.008）及病灶大小（HR=2.1,95%CI=1.04-4.04,p=0.038）是乳腺癌患者PFS的独立预后因素。结论治疗前18F-FDG PET/CT显像可以对初诊乳腺癌患者进行准确分期,尤其是在淋巴结及远处转移方面,具有更高的临床价值。SUVmax与已知的影响预后的临床病理学因素相关,乳腺癌原发肿瘤病灶SUVmax越高的患者可能会有更高的复发或进展风险。肿瘤原发病灶的SUVmax和疾病的远处转移是乳腺癌OS及PFS的独立预后因素。第二部分18F-FDG PET/CT影像组学特征预测乳腺癌分子亚型的初步研究目的 乳腺癌的分子亚型与治疗策略和患者预后密切相关。本研究旨在探讨通过对治疗前从18F-FDG PET/CT图像中提取的影像组学特征来预测乳腺癌分子亚型的可行性。方法 本研究回顾性分析2012年1月至2018年12月行18F-FDG PET/CT检查的乳腺癌患者。收集临床参数,包括年龄,肿瘤大小,初始T、N和M分期,治疗前的CEA、CA125、CA153。在PET和CT图像上手动绘制感兴趣区域（ROI）。然后使用IF Foundry（Intelligence Foundry 2.1,GE Healthcare）提取功能成像参数[最大标准化摄取值（maximum standardized uptake value,SUVmax）、平均标准化摄取值（mean standardized uptake value,SUVmean）、代谢活性肿瘤体积（metabolic tumor volume,MTV）、总病变糖酵解（total lesion glycolysis,TLG）、CT HUmean和CT体积]和影像组学特征（直方图、形状、纹理和轮廓特征,结节内和结节周围组学特征[Ipris],局部异质性梯度取向的共现特征（Co LIAGe）;以及基于滤波器的特征包括小波、Gabor、局部二值模式[LBP]和小波+LBP）。特征筛选的步骤如下:处理缺失值,处理恒定值,分析统计差异和相关冗余,消除在不同系统、不同收集间隔和不同收集持续时间之间具有显着差异的功能。采用Soft Max多分类逻辑回归进行建模,使用三折交叉验证,结果用准确率（accuracy,ACC）进行评估。多类逻辑回归建模应用了一对一（one-versus-one,OVO）和一对其他（one-versus-rest,OVR）两种策略,并分别选择了不同的随机种子,重复进行三折交叉验证500次,以获得ACC分布直方图和平均值。对CT、PET、PET/CT、PET/CT+功能成像特征、PET/CT+生物标志物特征、PET/CT+功能成像特征+生物标志物特征的六个组合进行了多分类研究。结果 本研究纳入了80名女性患者（平均年龄为52.91±11.75岁,年龄范围为25-81岁）,其中包括浸润性导管癌65例,浸润性小叶癌6例,原位导管癌3例,混合浸润性癌3例,黏液癌2例和髓样癌1例。根据分子亚型将患者分为4个亚组（Luminal A:19例;Lumianl B:30例;HER-2型:16例;三阴型:15例）。经筛选后,组学特征包括21维CT特征和19维PET特征。21维CT特征分别为:原始1例,纹理1例,Co LIAGe2D 5例,小波+LBP 4例,Gabor 6例,PLBP 1例,WILBP3例。19维PET特征的为Co LIAGe2D 1例,小波+LBP 4例,Gabor12例,PLBP 1例及WILBP 1例。PET与CT影像组学特征单模态和双模态建模分类准确率分别为:PET组学特征OVR 0.515（0.511-0.519）,OVO 0.511（0.507-0.515）;CT组学特征OVR 0.471（0.469-0.473）,OVO 0.473（0.470-0.476）;PET/CT组学特征OVR 0.606（0.601-0.610）,OVO 0.592（0.589-0.596）;PET/CT+功能影像学特征OVR 0.590（0.586-0.594）,OVO 0.583（0.580-0.587）;PET/CT+生物学标志物特征OVR 0.605（0.601-0.609）,OVO 0.599（0.595-0.603）;PET/CT+功能影像学特征+生物标志物特征OVR 0.593（0.589-0.597）,OVO 0.586（0.582-0.590）。结论 PET/CT组学特征（OVR和OVO）的结果优于单独PET或CT组学特征;仅基于PET特征的结果优于CT特征。将生物标志物特征和功能性影像学特征与PET/CT特征结合并没有增加额外的价值。与OVO相比,使用OVR策略进行建模可获得更好的结果。PET/CT影像组学特征可为乳腺癌分子亚型分析提供预测价值,但需要进行更多的大样本研究以证实这一点。
杨微[7]（2020）在《剪切波弹性成像联合血清学指标在乳腺癌诊断价值及与病理学参数的相关性研究》文中研究说明目的:探讨剪切波弹性成像定量参数和肿瘤血清学指标CEA、CA15-3在乳腺良恶性病变的诊断性能,并分析这些指标不同组合联合检测在乳腺癌诊断中的应用价值。随后评估SWE定量参数、肿瘤血清学指标CEA、CA15-3与组织学预后因素之间的关系。方法:1)对符合纳入标准的201例乳腺肿块（89例良性,112例恶性）进行术前常规超声、SWE检查和肿瘤血清学指标CEA、CA15-3检测。利用SPSS、Medcalc和Graphpad软件进行统计学分析,以病理学结果为金标准绘制ROC曲线,确定最佳截断值,并比较这些指标单独检测和联合检测的诊断效能。2)利用单因素和多因素线性回归分析SWE定量参数、CEA、CA15-3与腋窝淋巴结转移、病理类型、组织学分级、ER、PR、Ki-67表达情况和分子分型之间的相关性。结果:1)恶性病变 Emax、Emean、CEA 和 CA15-3 均值分别为（168.64±73.21）kPa、（118.84±60.56）kPa、（5.17±11.24）ng/ml 和（19.06±15.21）U/ml,显着高于良性病变（p<0.05）。Emax、Emean、CEA和CA15-3的最佳截断值分别为 89.70kPa、50.36kPa、21.9U/ml 和 4.1ng/ml,其中 Emean 值的 AUC 最大,为0.94。SWE中诊断效能最高的Emean值与血清学指标CEA、CA15-3联合检测可以在不降低诊断特异度的同时有效提高乳腺癌诊断灵敏度。2)单因素和多因素线性回归分析显示Emean值与肿瘤大小、腋窝淋巴结转移和HER-2表达具有相关性（p值分别为0.001、0.001和0.023）。血清学指标CEA、CA15-3与组织学分级、肿瘤类型、腋窝淋巴结状态、分子亚型之间的相关性分析无统计学意义（p>0.05）。结论:1)SWE定量参数在鉴别良恶性肿块方面有较好的诊断效能,其中Emean值诊断效能最高。SWE联合血清学指标可以有效提高乳腺癌的早期检出率。2)SWE定量参数Emean值升高与肿瘤较大、腋窝淋巴结转移阳性和HER-2表达阳性有关,SWE有望成为乳腺癌预后预测的非侵入性检测手段。
李珺贤[8]（2020）在《乳腺癌患者临床检测指标与预后的关联研究》文中认为目的乳腺癌是一种具有不同预后的异质性疾病,近几十年来,在中国乳腺癌负担迅速增加。目前利用临床病理特征预测患者预后在临床上已经达成共识,但研究发现处于同一临床分期的患者生存率仍存在差异,患者的疾病结局并没有得到充分的解释。目前,肿瘤标志物,血清学激素,乳腺密度和钙化等临床检测指标与乳腺癌预后之间的关联性已引起研究者的重视,但尚未得到统一的结论。另外,现存的模型大多是将乳腺癌患者当作一个整体,而关于特定分子分型的研究很少。因此,本次研究旨在总人群和各分子亚型中,探讨临床检测指标对乳腺癌生存和进展的独立作用,通过纳入肿瘤标志物,血清学激素,乳腺密度和钙化,提高传统预后模型的预测的准确性。方法基于天津乳腺癌病例队列,我们从中选择10836名女性患者进行研究。主要的观察终点为BCSS和DFS。采用卡方检验比较临床检测指标在流行病学因素和临床病理特征中的差异是否有统计学意义。在总人群和各分子分型中,组间生存时间的差异通过Log-rank检验进行比较。通过单因素Cox分析确定的有意义的预后因素,进行后向逐步Cox比例风险回归分析,以识别多因素分析中统计上有显着意义的预后因素（P<0.05,Wald检验）。每个因素的风险估计值用HR和95%CI表达。通过C-index和ROC曲线分析来表示模型的准确性,用HosmerLemeshow检验来评价模型的一致性。结果1.在总人群中,CA15-3,CEA,卵泡刺激素和睾酮是影响BCSS和DFS的独立预后因素,在Luminal A型中,CA15-3,CEA和促黄体生成素是影响BCSS的独立预后因素,CA15-3,CEA和乳腺密度是影响DFS的独立预后因素,在Luminal B型中,乳腺钙化是影响BCSS和DFS的独立预后因素,在HER2过表达型中,卵泡刺激素是影响BCSS的独立预后因素,泌乳素和睾酮是影响DFS的独立预后因素,在基底细胞样型中,CEA和乳腺密度是影响BCSS的独立预后因素。2.在总人群和基底细胞样型中,乳腺密度与睾酮之间的关联有统计学意义,在Luminal A型和HER2过表达型中,乳腺密度分别与孕酮和泌乳素的关联有统计学意义。3.全模型的AUC在总人群,Luminal A型,Luminal B型,HER2过表达型和基底细胞样型中分别为0.913和0.878,0.831和0.898,0.885和0.960,0.880和0.900,0.881和0.939。在临床病理模型的基础上,通过纳入肿瘤标志物,血清学激素,乳腺钙化和乳腺密度等因素,模型预测的准确性得到了提高。结论在总人群和各分子分型中,肿瘤标志物,血清学激素,乳腺密度和钙化对乳腺癌生存和进展的作用不同,内源性激素与乳腺密度之间的关联也不相同。针对特定的分子分型所建的模型,在纳入临床检测指标后比传统的临床病理模型在保证一定的校准度的前提下,具有更优的区分性。因此,在将来的临床实践中,应该将临床检测指标和临床病理特征联合起来共同评估患者的结局,以便给特定分子分型的患者制定个性化的治疗方案,从而提高患者的生存率。更重要的是,提示医生在开始治疗前应该对患者进行瘤标,激素和影像学的检查,并将检查结果作为患者预后或治疗反应的指标。
冯拓[9]（2019）在《乳腺专用PET及其肿瘤纹理分级对乳腺癌诊断价值的临床研究》文中研究指明目的:乳腺癌是女性最常见的恶性肿瘤,严重威胁女性健康。目前诊断乳腺癌的影像学方法较多,但均存在一定局限性。乳腺专用正电子发射断层成像装置（MAMmography with Molecular Imaging Positron Emission Tomography,MAMMI PET）是一种针对乳腺、高分辨率的成像装置,在早期诊断乳腺癌方面具有重要应用价值。目前国内对MAMMI PET的研究较少。本研究的目的是全面、系统地评估MAMMI PET在乳腺癌诊断中的应用价值,并探讨MAMMI PET中SUVmax与乳腺癌临床、病理特征之间的相关性。同时与传统影像学方式钼靶、超声在诊断效能方面进行比较;初步探索MAMMI PET中肿瘤纹理分级在乳腺癌诊断中的应用价值,并与乳腺癌临床、病理特征之间进行相关性分析,为MAMMI PET在乳腺癌诊断中的临床应用提供依据。方法:对因临床乳腺检查、钼靶或超声检查初次发现乳腺肿瘤的患者签署知情同意书后行MAMMI PET检查,收集患者的临床、影像及病理资料。以病理诊断为金标准,取得乳腺癌肿瘤大小、病理类型、组织学分级、临床分期、ER、PR、HER-2、Ki-67、P53及血液中肿瘤标志物CA125、CA153、CEA等数据,将SUVmax与上述指标进行相关分析。比较MAMMI PET与传统影像学方式钼靶、超声的诊断效能。最后将MAMMI PET中肿瘤纹理分级与乳腺癌的临床、病理特征进行相关分析,探讨纹理分级的应用价值。结果:共254例患者289个病灶纳入本研究。MAMMI PET诊断乳腺癌的敏感度、特异度、准确率、阳性预测值、阴性预测值分别为96.2%、88.8%、93.3%、93.2%、93.5%;乳腺钼靶检查的敏感度、特异度、准确率、阳性预测值、阴性预测值分别为95.5%、69.4%、86.2%、83.4%、90.7%;乳腺超声检查的敏感度、特异度、准确率、阳性预测值、阴性预测值分别为96.2%、74.5%、87.8%、85.7%、92.4%。MAMMI PET的诊断效能高于钼靶与超声检查,之间差异具有统计学意义。对≥1cm的乳腺癌,MAMMI PET的敏感度、特异度、准确率、阳性预测值、阴性预测值分别为98.0%、93.4%、96.7%、97.4%、95.0%;乳腺钼靶检查的敏感度、特异度、准确率、阳性预测值、阴性预测值分别为96.7%、68.9%、88.7%、88.6%、89.4%;乳腺超声检查的敏感度、特异度、准确率、阳性预测值、阴性预测值分别为96.7%、72.1%、89.7%、89.6%、89.8%。MAMMI PET的诊断效能高于钼靶与超声检查,之间差异具有统计学意义。对<1cm的乳腺癌,MAMMI PET的敏感度、特异度、准确率、阳性预测值、阴性预测值分别为91.4%、79.1%、84.6%、78.0%、91.9%;乳腺钼靶检查的敏感度、特异度、准确率、阳性预测值、阴性预测值分别为88.6%、74.4%、80.8%、73.8%、88.9%;乳腺超声检查的敏感度、特异度、准确率、阳性预测值、阴性预测值分别为85.7%、76.7%、80.8%、75.0%、86.8%。MAMMI PET的诊断效能稍高于钼靶与超声检查,但之间差异不具有统计学意义。对≤5mm的乳腺癌,MAMMI PET的敏感度、特异度、准确率、阳性预测值、阴性预测值分别为71.4%、77.3%、75.9%、50.0%、89.5%;乳腺钼靶检查的敏感度、特异度、准确率、阳性预测值、阴性预测值分别为57.1%、68.2%、65.5%、36.4%、83.3%;乳腺超声检查的敏感度、特异度、准确率、阳性预测值、阴性预测值分别为57.1%、72.7%、69.0%、40.0%、84.2%。MAMMI PET的诊断效能稍高于钼靶与超声检查,但之间差异不具有统计学意义。ROC曲线分析MAMMI PET诊断乳腺癌的曲线下面积为0.903,当SUVmax为8.88时,诊断效能最好。在钼靶诊断错误的患者中,MAMMI PET的诊断准确率为89.2%;在超声诊断错误的患者中,MAMMI PET的诊断准确率为80.6%。MAMMI PET与钼靶、超声结合可以提高诊断乳腺癌的准确率至99.3%。乳腺恶性病灶的SUVmax值、直径要高于乳腺良性病灶。≥1cm的乳腺癌病灶的SUVmax值要高于<1cm的乳腺癌病灶。<1cm的乳腺癌病灶的SUVmax值要高于乳腺良性病灶。有淋巴结转移的乳腺癌病灶的SUVmax值要高于无淋巴结转移的乳腺癌病灶。肿瘤分期晚的乳腺癌病灶的SUVmax值要高于肿瘤分期早的乳腺癌病灶。组织学分级高的乳腺癌病灶的SUVmax值要高于组织学分级低的乳腺癌病灶。Luminal B型、HER-2过表达型、三阴性乳腺癌病灶的SUVmax值要高于Luminal A型病灶。ER阴性乳腺癌的SUVmax值要高于ER阳性的乳腺癌,SUVmax值与ER水平呈负相关。PR阴性乳腺癌的SUVmax值要高于PR阳性的乳腺癌。SUVmax值与PR水平无显着相关性。HER-2阳性乳腺癌的SUVmax值要高于HER-2阴性的乳腺癌。Ki-67指数高表达乳腺癌的SUVmax值要高于Ki-67指数低表达的乳腺癌。SUVmax值与Ki-67指数水平呈正相关。P53基因表达阳性乳腺癌的SUVmax值要高于P53基因表达阴性的乳腺癌。SUVmax值与P53水平呈正相关。CA153高组的SUVmax要高于CA153低组。SUVmax与CA153水平呈正相关,上述SUVmax在各组间差距均具有统计学意义。CEA高组的SUVmax与CEA低组的SUVmax差异不具有统计学差异。SUVmax与CEA水平无显着相关性。CA125高组的SUVmax与CA125低组的SUVmax差异不具有统计学差异。SUVmax与CA125水平无显着相关性。肿瘤纹理分级方面,共211个病灶测量TeHe值。恶性病灶主要表现为TeHe=4、TeHe=5,良性病灶主要表现为TeHe=1。TeHe=3、TeHe=4、TeHe=5的乳腺癌病灶的SUVmax值要高于TeHe=1的乳腺癌病灶。组织学I级乳腺癌TeHe=3为主,组织学II级、III级乳腺癌以TeHe=4为主。随着分期级别增高,TeHe=1占比逐渐下降,TeHe=5占比逐渐升高。TeHe=4、TeHe=5比TeHe=1组CEA水平高.TeHe分组与乳腺癌分子分型、Ki-67、P53、CA125、CA153水平间无明显相关性。结论:（1）MAMMI PET显像在乳腺癌的诊断方面具有高敏感度、高特异度,能够发现传统影像学检查不能发现的恶性病灶,尤其是在小病灶、多病灶乳腺癌的检查中具有非常高的应用价值。部分乳腺病灶位于扫描视野之外可导致假阴性结果,这与MAMMI PET本身结构设计有关,有待于进一步改善。（2）MAMMI PET在乳腺癌中的诊断效能稍高于乳腺钼靶、超声检查,将MAMMI PET与钼靶、超声联合应用于乳腺癌的诊断,可明显提高诊断准确率,且在钼靶、超声检查诊断错误的病例中具有较高的诊断准确率,是对常规影像学检查的有效补充。（3）SUVmax与乳腺癌ER、PR受体表达呈负相关关系,与组织学分级、肿瘤分期、淋巴结转移状态、肿瘤大小、HER-2、Ki-67、P53、CA153呈正相关关系,与血液中CEA、CA125水平无显着相关性,SUVmax对判断乳腺癌的侵袭性及预后具有重要意义。（4）通过ROC曲线分析,SUVmax为8.88为乳腺癌最佳诊断点,此时敏感度、灵敏度、准确率均较高,与病理诊断有较好的一致性。（5）MAMMI PET的TeHe分级可以从结构、纹理方面进一步揭示肿瘤的侵袭性,是未来影像学研究发展的方向。
陈琛[10]（2019）在《CST基因家族生物信息学分析及CST2在乳腺浸润性导管癌组织中表达的研究》文中研究说明背景:乳腺癌在女性中的发病率及死亡率逐年升高,而导致乳腺癌发生发展的分子机制仍不明确。众多基因及蛋白表达水平的改变对乳腺癌的发生及发展起到了重要的作用,因此探究在乳腺癌发生、发展过程中相关基因及蛋白表达水平的改变显得尤为重要。目的:对CST家族进行生物信息学分析以确定该家族成员的结构特点及相关信息;检测CST2在乳腺浸润性导管癌组织及对照组织中的表达情况,探讨CST2在癌组织及对照组织中表达的差异性及与临床病理特征之间的关系。方法:1.对CST家族进行生物信息学分析:（1）下载已知人类基因组,鉴定符合条件的CST基因家族成员并注释。（2）将CST基因家族成员的蛋白序列构建进化树。（3）对家族成员蛋白序列进行结构域、保守元件分析并进行功能注释。（4）分析CST家族成员内含子及外显子信息。（5）确定CST家族成员在染色体上的位置。2.对收集的10对乳腺浸润性导管癌及癌旁正常组织均提取总RNA。选取6对RNA样本进行全转录组测序。选取8对RNA样本反转成cDNA后进行荧光实时定量PCR（qRT-PCR）,分析CST2 mRNA转录水平的表达变化情况。3.免疫组化法检测74例乳腺浸润性导管癌及35例乳腺良性病变组织中CST2蛋白表达情况,分析CST2蛋白表达情况与临床病理参数之间的关系。结果:1.Cystatin家族分析结果:（1）注释得到42个CST家族成员的基因ID、每个基因在染色体上的位置等信息。（2）根据进化树将所有的成员分为Group I至Group III 3个组别,所有成员均包含Cystatin domain结构域。（3）家族成员均包含1-6个motif,每个motif的长度从11aa至50aa不等。（4）家族成员均含有1-11个外显子,基因长度从500 bp到到26 Kbp不等。（5）家族成员散在的分布在五条染色体上,未找到分布规律。2.转录组测序结果显示CST2 mRNA在6对乳腺浸润性导管癌组织中相较于癌旁正常组织明显升高（丨log2（FoldChange）丨≥1且q<0.05）。3.qRT-PCR结果显示CST2 mRNA在8对乳腺浸润性导管癌组织中相较于癌旁正常组织明显升高（P<0.05）。4.免疫组化结果:（1）CST2蛋白仅在部分乳腺浸润性导管癌癌细胞中表达,乳腺良性病变组织的肌上皮或基底细胞中大部分表达。（2）CST2蛋白表达与患者年龄相关（P<0.05）,而与肿瘤大小、ER、PR、Her-2状态、淋巴结转移情况及TNM分期不相关（P>0.05）。结论:生物信息学分析阐明了CST2家族成员的进化关系并为进一步研究CST家族提供了有价值的生物信息学信息。乳腺浸润性导管癌中CST2 mRNA表达水平升高,CST2蛋白仅在部分乳腺浸润性导管癌组织的癌细胞中表达,在乳腺良性病变组织的肌上皮或基底细胞中大部分表达,蛋白表达情况与乳腺癌患者年龄相关。
二、PR·ER及CEA在诊断早期乳腺癌中的意义（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、PR·ER及CEA在诊断早期乳腺癌中的意义（论文提纲范文）
（1）外周血长链非编码RNA在乳腺癌诊断中的进展（论文提纲范文）
| 1 LncRNAs的来源及生物学特性 |
| 1.1 LncRNAs的来源 |
| 1.2 LncRNAs的生物合成及功能 |
| 2 LncRNAs的检测方法 |
| 3 外周血中可作为BC诊断标志物的LncRNAs |
| 3.1 HOTAIR |
| 3.2 RP11-445H22.4 |
| 3.3 GAS5 |
| 3.4 Lnc-ROR |
| 3.5 ATB |
| 3.6 H19 |
| 3.7 MALAT1 |
| 3.8 ANRIL、HIF1A-AS2、UCA1 |
| 3.9 AWPPH |
| 4 LncRNAs与传统标志物联合应用 |
| 5 小结与展望 |
（2）乳腺癌患者弹性超声成像与肿瘤标志物的相关性研究（论文提纲范文）
| 中文摘要 |
| abstract |
| 第一章 前言 |
| 第二章 资料与方法 |
| 2.1 研究对象 |
| 2.2 研究方法 |
| 第三章 结果 |
| 3.1 入选病例临床基本资料 |
| 3.2 超声弹性成像与肿瘤标志物的相关性比较 |
| 3.3 超声弹性成像与分子标志物的相关性比较 |
| 3.4 超声弹性成像与超声征象的相关性比较 |
| 第四章 讨论 |
| 第五章 结论 |
| 参考文献 |
| 中英文缩略对照表 |
| 综述 超声技术在乳腺癌诊断中的应用 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（3）乳腺癌SLC50A1蛋白的临床研究（论文提纲范文）
| 中文摘要 |
| ABSTRACT |
| 英文缩略词索引表 |
| 第一章 前言 |
| 第二章 材料与方法 |
| 2.1 研究对象 |
| 2.2 入组与排除标准 |
| 2.3 随访 |
| 2.4 研究方法和统计学分析方法 |
| 第三章 结果 |
| 3.1 一般临床特征 |
| 3.2 SLC50A1 水平的ROC曲线及曲线下面积 |
| 3.3 SLC50A1 水平的差异性分析 |
| 3.4 SLC50A1 水平的相关性分析 |
| 3.5 影响乳腺癌预后的单因素与多因素回归分析 |
| 3.6 TCGA数据库的SLC50A1 表达数据分析 |
| 第四章 讨论 |
| 第五章 结论 |
| 参考文献 |
| 综述 糖转运蛋白 SLC50A1 在乳腺癌的诊断与治疗中的研究进展 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（4）基于血清糖蛋白糖型构建乳腺癌新辅助化疗疗效预测模型的研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 缩略语对照表 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 乳腺癌的研究概述 |
| 1.1.1 乳腺癌简介 |
| 1.1.2 乳腺癌的诊断与治疗概述 |
| 1.1.3 乳腺癌相关的肿瘤标志物 |
| 1.2 新辅助化疗 |
| 1.2.1 新辅助化疗概述 |
| 1.2.2 新辅助化疗在乳腺癌中的应用 |
| 1.3 糖基化概述 |
| 1.3.1 蛋白质糖基化 |
| 1.3.2 蛋白质糖基化与疾病 |
| 1.3.3 蛋白质糖基化与乳腺癌 |
| 1.4 本课题研究目的与意义 |
| 第二章 健康人与乳腺癌患者血清蛋白质差异糖链结构的研究 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 实验材料 |
| 2.2.1 主要实验仪器 |
| 2.2.2 所需试剂及耗材 |
| 2.2.3 主要实验溶液的具体配制方法 |
| 2.3 研究方法 |
| 2.3.1 血清样本的收集及处理 |
| 2.3.2 血清样本蛋白浓度的测定及荧光标记 |
| 2.3.3 凝集素芯片实验 |
| 2.3.4 SDS-PAGE凝胶电泳及蛋白银染实验 |
| 2.3.5 凝集素印迹实验 |
| 2.4 研究结果 |
| 2.4.1 血清蛋白的定量 |
| 2.4.2 凝集素芯片系列梯度实验 |
| 2.4.3 健康人与乳腺癌患者血清蛋白质糖基化差异 |
| 2.4.4 SDS-PAGE蛋白银染及凝集素印迹实验 |
| 2.5 小结与讨论 |
| 第三章 乳腺癌新辅助化疗患者血清蛋白质差异糖链结构的研究 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 实验材料 |
| 3.2.1 实验主要仪器 |
| 3.2.2 主要所需的试剂及耗材 |
| 3.2.3 主要实验溶液的具体配制方法 |
| 3.3 研究方法 |
| 3.3.1 血清样本的收集及处理 |
| 3.3.2 血清样本蛋白浓度的测定及荧光标记 |
| 3.3.3 凝集素芯片实验 |
| 3.3.4 SDS-PAGE凝胶电泳及蛋白银染实验 |
| 3.3.5 凝集素印迹实验 |
| 3.4 研究结果 |
| 3.4.1 血清蛋白的定量 |
| 3.4.2 凝集素芯片系列梯度实验 |
| 3.4.3 乳腺癌新辅助化疗患者血清蛋白质糖基化差异 |
| 3.5 小结与讨论 |
| 第四章 乳腺癌新辅助化疗疗效预测模型的构建和验证 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 研究分组 |
| 4.3 统计学分析 |
| 4.4 研究结果 |
| 4.4.1 疗效预测模型的构建 |
| 4.4.2 疗效预测模型的验证 |
| 4.5 疗效预估模型的盲测 |
| 4.5.1 研究对象 |
| 4.5.2 实验材料 |
| 4.5.3 研究方法 |
| 4.5.4 研究结果 |
| 4.6 小结与讨论 |
| 全文总结 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间取得的科研成果 |
| 致谢 |
（5）血清肿瘤标志物CA15-3、VEGF与超声BI-RADS分级对诊断乳腺癌的价值分析（论文提纲范文）
| 中文摘要 |
| 英文摘要 |
| 常用缩写词中英文对照表 |
| 前言 |
| 1 资料与方法 |
| 1.1 临床资料 |
| 1.2 数据收集 |
| 1.3 统计学方法 |
| 2 结果 |
| 2.1 乳腺癌组和良性组之间水平的比较 |
| 2.2 单项检测结果的比较 |
| 2.3 联合检测结果的比较 |
| 2.4 乳腺癌组与年龄和恶性病理分期的相关性分析 |
| 2.5 良性组与年龄的相关性分析 |
| 2.6 绘制ROC曲线并计算AUC、约登指数和最佳截断值 |
| 3 讨论 |
| 3.1 在诊断乳腺良恶性疾病方面的作用 |
| 3.2 相关性分析 |
| 3.3 ROC曲线分析 |
| 4 结论 |
| 参考文献 |
| 综述 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 个人简介 |
（6）18F-FDG PET/CT显像在初诊乳腺癌患者中诊断和预后评估的价值（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一部分 ~(18)F-FDG PET/CT在初诊乳腺癌患者中的分期和预后评估的价值 |
| 前言 |
| 1.资料与方法 |
| 1.1 研究对象 |
| 1.2 显像仪器及方法 |
| 1.3 PET/CT图像分析 |
| 1.4 组织学分期 |
| 1.5 组织学,免疫化学和生物学亚型 |
| 1.6 随访 |
| 1.7 数据分析 |
| 2.结果 |
| 2.1 病人特征及生存结局 |
| 2.2 分期 |
| 2.3 SUVmax与临床病理学特征之间相关性分析 |
| 2.4 预后分析 |
| 3.讨论 |
| 结论 |
| 第二部分 ~(18)F-FDG PET/CT影像组学特征预测乳腺癌分子亚型的初步研究 |
| 前言 |
| 1.资料与方法 |
| 1.1 研究对象 |
| 1.2 显像仪器及方法 |
| 2.结果 |
| 2.1 病人特征 |
| 2.2 功能成像特征 |
| 2.3 组学特征 |
| 3.讨论 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 综述 ~(18)F-FDG PET/CT显像在初诊乳腺癌中的诊断和预后评估的应用价值 |
| 参考文献 |
| 附录 英文缩写词对照表 |
| 致谢 |
（7）剪切波弹性成像联合血清学指标在乳腺癌诊断价值及与病理学参数的相关性研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一部分 剪切波弹性成像联合血清学指标在乳腺癌鉴别诊断的应用 |
| 前言 |
| 1. 材料与方法 |
| 1.1 研究对象 |
| 1.2 常规超声及剪切波弹性成像检查 |
| 1.3 血清学指标CEA、CA15-3检测 |
| 1.4 统计学方法 |
| 2. 结果 |
| 2.1 临床病理结果 |
| 2.2 SWE各参数和血清学指标CEA、CA15-3表达水平在乳腺良恶性病变组的比较 |
| 2.3 SWE联合血清学指标对乳腺良恶性病变的诊断结果 |
| 3. 讨论 |
| 3.1 SWE对乳腺病变的诊断价值 |
| 3.2 血清肿瘤标志物对乳腺病变的诊断价值 |
| 3.3 联合诊断对乳腺病变的诊断价值 |
| 4. 结论 |
| 第二部分 剪切波弹性成像及血清学指标与乳腺癌病理因素相关性研究 |
| 前言 |
| 1. 材料与方法 |
| 1.1 腋窝淋巴结转移判定 |
| 1.2 免疫组化结果判读 |
| 1.3 统计学分析 |
| 2. 结果 |
| 2.1 乳腺癌病例中组织学分级、腋窝淋巴结转移以及分子分型情况 |
| 2.2 Emean、CEA和CA15-3与临床病理学特征的相关性研究 |
| 3. 讨论 |
| 3.1 SWE与临床病理特征的相关性分析 |
| 3.2 SWE与分子标志物HER-2、ER、PR以及ki-67的相关性分析 |
| 3.3 SWE与分子分型相关性分析 |
| 3.4 肿瘤标志物与临床病理特征及分子标志物相关性分析 |
| 4. 结论 |
| 本研究的创新与不足 |
| 参考文献 |
| 综述 |
| 参考文献 |
| 缩略词 |
| 研究成果 |
| 致谢 |
（8）乳腺癌患者临床检测指标与预后的关联研究（论文提纲范文）
| 中文摘要 |
| Abstract |
| 缩略语/符号说明 |
| 前言 |
| 研究现状、成果 |
| 研究目的、方法 |
| 1 对象和方法 |
| 1.1 研究对象 |
| 1.2 研究因素 |
| 1.2.1 血清学检查 |
| 1.2.2 影像学检查 |
| 1.3 协变量 |
| 1.4 乳腺癌分子分型的确定 |
| 1.5 质量控制 |
| 1.6 统计学方法 |
| 2 结果 |
| 2.1 研究对象的一般特征 |
| 2.2 流行病学因素和临床病理特征的预后作用 |
| 2.3 肿瘤标志物与乳腺癌预后之间的关联性 |
| 2.4 血清学激素与乳腺癌预后之间的关联性 |
| 2.5 乳腺密度、钙化与乳腺癌预后之间的关联性 |
| 2.6 内源性激素和乳腺密度之间的关联性 |
| 2.7 评估模型的表现能力 |
| 3 讨论 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 综述 乳腺癌临床检测指标在不同分型中预后作用的研究进展 |
| 综述参考文献 |
| 致谢 |
| 个人简历 |
（9）乳腺专用PET及其肿瘤纹理分级对乳腺癌诊断价值的临床研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 缩略词表 |
| 前言 |
| 第一部分 乳腺专用PET显像及其与病理特征的相关性研究 |
| 一、研究对象 |
| 二、研究方法 |
| 三、结果 |
| 四、讨论 |
| 五、小结 |
| 第二部分 乳腺专用PET与传统影像学的对比研究 |
| 一、研究对象 |
| 二、研究方法 |
| 三、结果 |
| 四、讨论 |
| 五、小结 |
| 第三部分 乳腺专用PET肿瘤纹理分级研究 |
| 一、研究对象 |
| 二、研究方法 |
| 三、结果 |
| 四、讨论 |
| 五、小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 综述 |
| 参考文献 |
| 在读期间发表论文和参加科研工作情况说明 |
| 致谢 |
（10）CST基因家族生物信息学分析及CST2在乳腺浸润性导管癌组织中表达的研究（论文提纲范文）
| 中文摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 前言 |
| 2 实验材料 |
| 3 实验方法 |
| 4 实验结果 |
| 5 讨论 |
| 6 结论 |
| 参考文献 |
| 文献综述 乳腺癌肿瘤标志物在分子诊断中的作用 |
| 参考文献 |
| 缩略语表 |
| 攻读学位期间发表文章情况 |
| 个人简历 |
| 致谢 |
四、PR·ER及CEA在诊断早期乳腺癌中的意义（论文参考文献）
- [1]外周血长链非编码RNA在乳腺癌诊断中的进展[J]. 张继玲,张岩岩,董学君. 中国卫生检验杂志, 2021(24)
- [2]乳腺癌患者弹性超声成像与肿瘤标志物的相关性研究[D]. 黄康华. 汕头大学, 2021(02)
- [3]乳腺癌SLC50A1蛋白的临床研究[D]. 张海智. 汕头大学, 2021(02)
- [4]基于血清糖蛋白糖型构建乳腺癌新辅助化疗疗效预测模型的研究[D]. 侯瑶. 西北大学, 2021(12)
- [5]血清肿瘤标志物CA15-3、VEGF与超声BI-RADS分级对诊断乳腺癌的价值分析[D]. 王浩宇. 山西医科大学, 2020(11)
- [6]18F-FDG PET/CT显像在初诊乳腺癌患者中诊断和预后评估的价值[D]. 徐晓君. 华中科技大学, 2020(01)
- [7]剪切波弹性成像联合血清学指标在乳腺癌诊断价值及与病理学参数的相关性研究[D]. 杨微. 南方医科大学, 2020(01)
- [8]乳腺癌患者临床检测指标与预后的关联研究[D]. 李珺贤. 天津医科大学, 2020(06)
- [9]乳腺专用PET及其肿瘤纹理分级对乳腺癌诊断价值的临床研究[D]. 冯拓. 中国人民解放军海军军医大学, 2019(03)
- [10]CST基因家族生物信息学分析及CST2在乳腺浸润性导管癌组织中表达的研究[D]. 陈琛. 内蒙古医科大学, 2019(03)