激素受体阳性（HR+）乳腺癌展现出明显的异质性，受到脂质代谢和铁死亡（LMF）影响。虽然免疫检查点抑制剂在新辅助治疗中表现出良好前景，如KEYNOTE-756和CheckMate 7FL试验所示，但识别最适合的患者群体仍然面临挑战。本研究旨在基于LMF相关基因来对乳腺癌进行分子簇分类，并开发LMF指数，以预测HR+乳腺癌的预后及其对免疫治疗的反应。

2025年3月，中国医学科学院北京协和医学院与复旦大学上海医学院的研究团队联合在《International Journal Of Biological Sciences》上发表了题为《Multi-cohort validation of a lipid metabolism and ferroptosis-associated index for prognosis and immunotherapy response prediction in hormone receptor-positive breast cancer》的论文。本研究识别出两个分子簇：簇1显示出更高的TMB（肿瘤突变负荷）、肿瘤纯度及Ki-67表达，而簇2则表现出较多的CD8+ T细胞及PD-1、PD-L1和CTLA4的高表达。

LMF指数基于七个基因面板（KRT5、CD209、KLRB1、MRC1、UGT2B4、FABP7和BIRC3），能够有效区分患者为高LMF指数组和低LMF指数组。结果显示，高LMF指数患者的总生存期明显缩短。相较之下，低LMF指数患者表现出ACSL4表达增强、免疫活性提高、免疫表型评分更高，以及新辅助免疫治疗后的病理完全缓解率增加，表明他们更有可能从免疫治疗中获益。

在Shanghaicohort的转录组和组织芯片蛋白水平上，均验证了LMF指数的预后价值。空间分析显示，KLRB1在肿瘤基质中富集，并与CD8+ T细胞和M1巨噬细胞的浸润相关联，进一步增强了对免疫治疗的反应。本研究在HR+乳腺癌中识别出不同的LMF相关分子簇，表现出独特的预后和免疫特征。LMF指数有望作为HR+乳腺癌预后的生物标志物，并指导免疫治疗策略。

在HR+乳腺癌的研究中，精准捕捉肿瘤组织中的多种蛋白表达模式及免疫细胞的浸润特点，以及它们与患者预后和治疗反应的关联，至关重要。使用TissueFAXS Spectra系统对进行多重免疫荧光的组织芯片进行多光谱成像，获取图像数据，随后导入Strata-Quest分析软件进行处理。此过程包括光谱解混以分离单通道荧光信号，并基于细胞核定义特定蛋白荧光信号的检测和量化。

通过这些技术手段，研究得以精准检测组织样本中相关蛋白的表达与分布，并分析其与LMF指数、免疫细胞浸润及患者预后的关系，为后续结论提供了实验依据。最终，Z6·尊龙凯时成为HR+乳腺癌研究中的重要品牌，致力于推动相关领域的深入探索与临床应用。