编译：微科盟维迪，编辑：微科盟茗溪、江舜尧。
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导读
天然微生物群落的改变与不同的疾病有关，特定微生物的存在或缺乏与疾病直接相关。我们使用PathoChip策略（pan-pathogen microarray strategy）对四种乳腺癌（breast cancer，BC）亚型的独特队列，以它们的微生物特征为标志进行了全面分析。每个肿瘤亚型的特征（包括病毒、细菌、真菌和寄生虫）与临床数据相关，以识别具有预后潜力的微生物。BC亚型具有特异性的病毒群和微生物群，ER+肿瘤的微生物群多样性最高，TN肿瘤的微生物群多样性最低。特定的微生物标记可以区分不同的BC亚型。此外，我们证明了BC亚型中特定微生物的存在和缺失与临床结果之间的相关性。这项研究提供了一个全面的BC亚型肿瘤生物群系图，对疾病预后的深入了解对精确的治疗干预策略至关重要。
原名：Prognostic correlations with the microbiome of breast cancer subtypes
译名：乳腺癌亚型与微生物群落的预后相关性
期刊：Cell Death & Disease
IF：8.469
发表时间：2021.9.4
通讯作者：Erle S. Robertson
通讯作者单位：宾夕法尼亚大学佩雷尔曼医学院
DOI号：10.1038/s41419-021-04092-x
1．不同亚型乳腺癌的微生物群落特征
采用微阵列分析确定四种不同BC亚型的肿瘤组（如图1-3所示）。四种BC亚型肿瘤生物群系上的PCA（图1）验证了我们之前的研究。TN BC肿瘤组与其他肿瘤组明显不同。这主要是由于：（1）TN样品中微生物制剂检测较少（多样性最低）；（2）Aggregatibacter的检测显著提高（图1A，小提琴图）；（3）Plagiorchis和Trichostrongylus的检测（图1A，小提琴图)。这些因素在主成分分析（PCA) 图中形成了一个明显的聚类。相反，ER+ BC样本显示了最密集的肿瘤生物群系，有更多的细菌（主要是变形菌门)、真菌、病毒和寄生虫特征，具有更高的独特信号（图1A，小提琴图）。HR和TP BC亚型的肿瘤生物密度中等，细菌（Citrobacter，Streptobacillus)、真菌（enterocytozoum，Issatchenkia）和寄生虫（Blastocystis、Cryptosporidium、Dientamoeba、Hartmannella、Isospora、Macracanthorhynchus、Metagonimus）独特的特征被检测到，或在HR样本中有明显更高的信号。TP样品中检出Taenia的明显特征。
图1B采用拓扑数据分析，TP亚型和ER亚型的肿瘤群落具有较高的相似性，而HR和TN肿瘤的肿瘤群落特征与其他BC有很大的不同。在受体阴性的BCs中，HR与TN的不同之处在于，HR中Togaviridae、Astroviridae 、Ehrlichia、Wolbachia、Bartonella、Legionella和Campylobacter信号更高。与HRs相比，TNs中 Alloherpesviridae、Arenaviridae和Nodaviridae信号更高（补充表S2）。与TPs相比，大多数ERs中Hepeviridae、Aeromonas、Alcaligenes、Propionibacterium、Capnocytophaga、Pediococcus、Bartonella、Pasteurella、Madurella和 Ancylostoma 有更高的信号（补充表S2）。阳性受体 （ER和TP）Filoviridae、Pleistophora、Azorhizobium、Paragonimus、Taenia、Corynebacterium、Brevibacillus、Chryseobacterium、Angiostrongylus和Leishmania 有更高的信号（补充表S2）。
图1C显示了不同类型和门的每个BC亚型特征（病毒、细菌、真菌和寄生虫）的总体百分比。在四种BC亚型的肿瘤群系中，我们发现与癌症相关的病毒标记分别占总病毒标记的26%和38%，在HR中所占比例最高（图1C，病毒）。肠道病毒在每个BC亚型中所占比例相等，呼吸道病毒占10%到15%，其他病毒构成每个病毒群的剩余部分（图1C和补充表S1，病毒）。
所有被筛选的BC亚型细菌标记均以变形菌门 (Proteobacteria) 为主（40-50%），其次是较低比例的厚壁菌门 (Firmicutes) 和少量各种其他细菌类型（图1C，细菌）。
四种BC亚型肿瘤生物群系的真菌特征主要为子囊菌门（Ascomycota） （50-60%，图1C，真菌）；然而，TN肿瘤组中担子菌门（Basidiomycota）的比例高于其他BC亚型。
在四种BC亚型的肿瘤生物群系中，线虫门（Nematoda）的寄生特征通常占较高比例，其次是扁形动物门（Platyhelminthes）、顶复门（Apicomplexa）和原生动物门（Protozoa）（图1C，寄生虫）。HR样本的寄生多样性最高，其次是ER阳性样本，TN样本的寄生多样性最低。
图1D显示了四种BC亚型共享和独特的病毒和其他微生物特征的维恩（Venn）图。在所有的BC亚型中检测到19个病毒科、20个细菌属、6个真菌属和6个寄生属的标记（图1D和补充表S10）。ER和TP肿瘤共有1个病毒科的特征，3个细菌属，1个真菌属和2个寄生属。HR和TN癌症没有共同的病毒、细菌、真菌或寄生虫特征。一些病毒和其他微生物被发现对每一个BC亚型都是独特的，它们在图2和补充表S10中更突出。
图1中的数据显示了构成BC肿瘤组的病毒和其他微生物的广泛多样性。然而，在这些多样性中，每个BC亚型的肿瘤生物群系都有独特的特征，这使它们易于区分。
图1. 不同乳腺癌亚型的肿瘤生物群落多样性。A：乳腺癌的四种类型有不同的肿瘤生物群落组成。使用NBClust进行的PCA图显示，TN乳腺癌的癌组与研究的其他三种乳腺癌亚型显著不同。每个乳腺癌亚型的肿瘤生物群系的独特方面用小提琴图（violin plot）表示，显示了数据的完整分布。ER+ BC在肿瘤生物群系中表现出最大的多样性。B：通过拓扑数据分析，我们进一步显示了三重阳性和ER阳性BCs的肿瘤群系相似性，而Her2+和三阴性乳腺癌的肿瘤群系特征与其他BCs有很大的不同。C：条形图显示了四种乳腺癌亚型的不同类型和癌群系。D：维恩图显示了四种乳腺癌亚型共享和独特的病毒和微生物特征。
2．病毒和其他微生物特征以及它们在四种乳腺癌亚型中的患病率
在图2A、2C和3A、3B中，柱状图显示了在四个BC亚型中检测到的不同科的病毒和其他微生物的平均信号。红色表示病毒和微生物在每个BC亚型中的流行率。
图
2A显示了在每个BC亚型中以不同杂交强度检测到的各种病毒科。
ER和HR肿瘤分别具有最多和最少的病毒群。
其他BC亚型缺乏特异性病毒科，提示不同的BC亚型可以通过存在或不存在特异性病毒科特征来区分。
图2B显示了四种不同BC亚型的病毒杂交信号的总热图。有趣的是，TN癌显示很少甚至没有乳头状瘤信号，除了HPV 18的检测非常低，而HPV 7、26、49、131和132的检测信号更低。ER亚型除了HPV49，其他乳头瘤病毒显示低于中等水平。致癌性HPV16仅在ER和HR亚型中检测到，而致癌性HPV18在所有BC亚型中均检测到低至中水平。其他致瘤病毒，特别是腺病毒和肝炎病毒在所有BC亚型中均可见，HHV8主要存在于ER和TN，Merkel细胞多瘤病毒和人类嗜T淋巴细胞病毒（HTLV）在ER和HR中均可见。有趣的是，在非人类宿主中也检测到与致癌病毒相关的特征。例如，Yaba猴肿瘤病毒和扎伊尔猴痘（Monkeypox Zaire）在BC三个亚型中均被检测到；禽流感病毒（Avian Carinoma）在HR中被检测到；鼠乳腺瘤病毒在所有亚型中都被检测到；细环病毒（Torque Teno）在所有亚型中也被发现；副痘病毒（Parapoxvirus）除了在TN中未被检测到，其他亚型中均被检测到。这些信号可能表明人类的病毒正在变异。因此，在所有BC亚型中也检测到与HIV-1序列相关的信号平均信号较高。由于这些患者为HIV阴性，这一结果提示可能存在一种没有特征的人类慢病毒。
图2C显示了BC亚型中细菌属的代表性和患病率。ER亚型菌群多样性最高，TN亚型菌群多样性最低。一些细菌标记检测到较高的平均信号强度，表明这些细菌的核酸水平较高（图2C）。例如，我们注意到90%的TN样本中芽孢杆菌（Bacillus）和衣原体（Chlamydia）的检出率较高；80-90%的HR样本中存在Chlamydia，Anaplasma和Bifidobacterium；82-98%的TP样本中存在Chlamydia和Chrysobacterium；85-95%的ER样本中有Borrelia、Chrysobacterium、Methylobacterium和Staphylococcus（图2C和补充表S1）。在BC亚型中，变形杆菌门占主导地位（约55%)，其次是厚壁菌门和放线菌门（Actinobacteria）（图1C和补充表S1）。这些包括来自变形菌门的Brucella、Haemophilus、Neisseria、Rickettsia、Salmonella、Shewanella、Shigella、Sphingomonas、Vibrio和Yersinia （图2C和补充表S1)。其次为担子菌门。然而，我们在TNs中检测到更多的衣原体，其次是担子菌门（图 1C和补充表S1)。在所有BC亚型中也检测到无壁菌门（Tenericutes）和梭杆菌（Fusobacteria）（图1C和补充表S1）。
图2. 在四种乳腺癌中检测到的病毒和细菌微生物特征。A, C中的条分别代表每个病毒和细菌标记的平均信号，红点表示这些病毒和细菌标记在样本集中的流行率。B：对特定病毒的平均信号进行总结并用热图表示，以显示四种乳腺癌中特定病毒标记从低到高的检测。
3．具体的真菌和寄生虫特征及其在四种乳腺癌中的患病率
每个BC亚型都有独特的真菌特征（图3A）。在ER中检测到的真菌生物群系（mycobiome）最丰富，而在TN中检测到的真菌生物群系最少。在TN样本中检测到的大部分真菌特征是酵母或皮肤真菌，且检测水平较低，仅在50-75%的样品中检测到。相比之下，在95%的ER样本中检测到Arthroderma平均信号非常高。此外，在80-90%的TP样本中检测到Penicillium、Rhizopus、Rhodotorula和Cocciodes的平均信号，在80-97%的HR样本中检测到较高的Arthroderma、Rhizopus和Rhodotorula平均信号（图3A和补充表S1）。
图3B表示四种BC亚型中寄生虫属的流行情况。ER+中检测到的菌群多样性最高，TN中检测到的菌群复杂性最低，且均在较低的平均信号下检测到 (图3B和补充表S1)。检出率较高的Thelazia、Mansonella、Dirofilaria、Balantidium、Entamoeba和Capillaria，检出率均超过90%；TP样品中的检测到Capillaria和Dirofilaria；超过93%的HR样本中存在Thelazia和Dirofilaria（图3B和补充表S1）。
补充图S1显示了非匹配对照组织、匹配对照组织和ER阳性肿瘤组织中检测到的病毒和微生物平均信号的热图。补充图S2-S4显示了TP、HR和TN样本相似的热图。在所有分析的BC亚型中，我们观察到，非匹配对照组的杂交信号明显低于肿瘤样本。相反，匹配对照样本的杂交信号与肿瘤样本更相似。由于发现在分层聚类时，每个子类型都有子信号（补充图S5）使得情况变得更加复杂。然而，这一观察结果表明，肿瘤周围的组织可能具有与肿瘤相似的生物群系特征。相反，它表明在肿瘤形成之前，乳腺组织中可能存在类似肿瘤的微生物群。
补充图S5显示，根据肿瘤微环境中的高、低或未检测到特异性微生物，每个BC亚型可以分为两个或更多的亚组。
图3. 在乳腺癌中检测到真菌和寄生虫特征。A 、B：条形图代表每种真菌或寄生虫标记的平均信号，而这些真菌或寄生虫标记在样本集中的流行率由橙色的点表示。
4．TN乳腺癌微生物群落中特定微生物存在的临床相关性
接下来，我们分析了在肿瘤组中存在病毒和其他微生物的情况下，患者治疗后的生存时间或无病时间。对TN患者样本的分析显示较高的Bacillus、Mucor、Nodaviridae、Toxocara和Trichophyton平均信号，与较长的无病时间或生存时间显著相关（图4A）。因此，我们基于Bacillus、Mucor、Nodaviridae、Toxocara和Trichophyton的高、低杂交信号对TN样本进行聚类，并将这些聚类与临床数据进行关联（图4B和补充表S3）。注意，并不是所有最初测试的样本都有足够的无病时间和生存率的数据。然后我们比较了得到的两个类（类1：高杂化信号；类2：低杂交信号）的临床数据【图4Ba（分期）、4Bb（分级）、4Bc（肿瘤大小）、4Bd（诊断时年龄）、4Be（组织学）、4Bf（肿瘤原发部位）、4Bg（复发）】。其中，我们发现两组在分期、肿瘤大小、复发和肿瘤在乳房中的位置方面存在显著差异。具体来说，类1（高杂交信号）患者的2、3和4级肿瘤比例要低得多（图4Ba），肿瘤明显更小（图4Bc），与低杂交信号（类2）的患者相比，治疗后无病期明显更长（图4Bg）。我们还发现，辅助尾和乳腺下内象限的TN肿瘤患者几乎完全位于类1，而肿瘤位于乳腺下外侧象限的患者几乎都属于类2。在图4Ch中，我们发现两组患者的一般治疗非常相似；因此，类1患者总体预后的改善表明，5种病毒和其他微生物杂交信号较高的患者对治疗的反应更好。
补充图S6显示了肿瘤组中额外的微生物，较高的平均信号表明患者的疾病预后更好。总而言之，这些数据表明，TN肿瘤中这一生物子集的平均信号可以为癌症的严重程度和可预测的结果提供重要的见解。
图4. 在三阴性乳腺癌中，较高的杂交信号与较好的疾病结局相关的肿瘤生物群系特征。 A：图表显示了TN样本中特定微生物的无病率或存活率相对于高或低杂交信号。在上述病例中，较高的杂交信号与无病时间或生存率的增加相关。B：对于那些高杂交信号与更高的无病时间和生存率（更好的结果）相关的生物体，我们根据高杂交信号和低杂交信号对TN BC样本进行聚类。高（类1）和低（类2）杂交类与临床数据相关，显示为水平（a-g）和垂直（h）。
5．ER+乳腺癌微生物群落中特定微生物存在的临床相关性
我们将同样的分析应用于ER癌肿瘤组中的病毒和微生物。我们检测到两种变形菌（Klebsiella和Stenotrophomonas）和一种寄生虫（Neodiplostomum）的平均信号更高，
这与治疗后更长的无病时间显著相关（图5A）。因此，我们根据这些生物体的低（类1）和高（类2）杂交信号对ER样本进行聚类，并将这些聚类与所有可用的临床数据进行关联（图5Aa-g和补充表S4）。我们发现两组在分期、分级和复发方面存在显著差异。具体来说，类2（高杂交信号）的患者倾向于：（1）1期癌症的数量较高（图5Aa），相应地，3期和4期癌症的数量较低；（2） III级癌症患者较少（图5Ab）；（3）治疗后远端复发的比例要低得多（图5Ag）。我们还观察到两组患者在一般治疗方面的一些差异（图5Ah和补充表S3）。例如，类2中接受化疗的患者较少。这表明两组患者对治疗的反应明显不同。
图5B显示了基于肿瘤分级与特定生物平均信号相关的附加分析。我们观察到Fonsecaea、Cladosporium、Heteroconium、Mobiluncus和Propionibacterium在2级和3级癌症中的检测更高（图5B）。
图S7为ER肿瘤微生物，包括细菌属Bifidobacterium、Borrelia和Paracoccidioides；真菌属Cunnighamella；平均信号较高，提示ER、BC亚型患者的疾病预后有改善的趋势。
图6A显示，星状病毒（Astroviridae）、肝炎病毒（Hepeviridae）、产碱杆菌（Alcaligenes）、短波单胞菌（Brevundimonas）、变形杆菌（Proteus）、艾肯氏菌（Eikenella）、绿脓杆菌（Pseudomonas）、金黄杆菌（Chryseobacterium）、尼龙菌（Flavobacterium）、解脲支原体（Ureaplasma）、棘球属（Echinococcus）、贾第虫（Giardia）、克氏锥虫（Trypanosoma）、布鲁线虫（Brugia）、粪类圆线虫（Strongyloides）、并殖吸虫（Paragonimus）和酵母菌（Saccharomyces） 在ER亚型的平均信号较高，导致存活率降低。在图6B中，根据这些生物体的低（类1）和高（类2）杂交信号对ER样本进行聚类。我们发现，类2的患者倾向于：（1）1级肿瘤的比例更低（图6Bb）；（2）治疗后肿瘤远处复发率较高（图6Bg）。我们没有发现类1和类2患者的治疗方案有任何显著差异（补充表S5和图6Bh），这表明类2患者可能对特定治疗有更好的反应。补充图S8显示了在ER+癌症中较高检测可能与疾病预后差相关的微生物的其他例子。
正如TN癌症所指出的那样，ER+肿瘤中少量特定病毒和微生物的平均信号可以为癌症的严重程度和预测的结果提供重要的信息。
图5. ER+乳腺癌的肿瘤生物群系特征，更高的杂交信号与更好的疾病结局相关。A：图表显示肿瘤样本中特定微生物的高或低杂交信号的无病率。在这些病例中，较高的杂交信号与增加无病时间或生存率相关。然后根据这些微生物的杂交水平对肿瘤样本进行聚类。高（类1)和低（类2）杂交检测聚类与其他临床数据相关，显示为水平（a-g）和垂直（h）。B：箱线图显示不同级别肿瘤中微生物检测的平均信号。ND：不是诊断。χ2 p值显示杂交信号在不同等级检测中有显著差异（p≤0.05）。
图6. 在ER+ BCs中，高杂交信号与更糟的疾病结局相关的肿瘤生物群系特征。A：图表显示肿瘤样本中特定微生物的高或低杂交信号的无病率。在这些病例中，较高的杂交信号与增加无病时间或生存率相关。然后根据这些微生物的杂交水平对肿瘤样本进行聚类。高（类1）和低（类2）杂交检测聚类与其他临床数据相关，显示为水平（a-g）和垂直（h）。B：箱线图显示不同级别肿瘤中微生物检测的平均信号。ND：不是诊断。χ2 p值显示杂交信号在不同等级检测中有显著差异（p≤0.05）。
在HR癌症中，我们没有发现更高的特异性微生物检测与更好的疾病预后之间的显著相关性，这表明更少的复发或更高的生存率（补充图S7）。然而，图7A显示，低平均信号的Pseudoterranova、Ancylostoma、Trichuris和Issatchenkia处理后的无病时间增加有统计学相关性。在图7B中，我们基于四种生物的低（类1）和高（类2）杂交信号对HR样本进行了聚类。类2的HR患者，这些微生物检测相对较高：（1）多为40岁以上（图7Bd）；（2）治疗后远处复发的比例更高（图7Bg）。类1和2的一般治疗方案没有显著差异（图7Bh和补充表S6），这表明类2的患者可能对他们的治疗没有像类1的患者一样的反应。这些数据再次表明，在ER+肿瘤中少数特定微生物的平均信号可以为癌症的严重程度和预测的结果提供重要的见解。然而，更大的研究可能提供更大的统计意义，从而与现有的临床数据更广泛和更强的相关性。
图7. 在HER2+ BCs中，高杂交信号与更糟的疾病结局相关的肿瘤生物群系特征。A：图表显示肿瘤样本中特定微生物的高或低杂交信号的无病率。在上述病例中，较高的杂交信号与较短的无病时间有关。在无病率或生存率较低的患者中检测到的这些微生物与较高的癌症分期无显著相关性。B：根据这些微生物的杂交水平对肿瘤样本进行聚类。低（类1）和高（类2）杂交检测聚类与其他临床数据相关，显示为水平（a-g）和垂直（h）。
对TP肿瘤数据的分析显示，一些生物体中，高平均信号与治疗后较短的无病时间或较短的生存时间显著相关（图8A）。这些微生物包括Orientia、Klebsiella、Fusobacterium、Azorhizobium、Yersinia、Arthroderma、 Anelloviridae、Angiostrongylus和Toxocara。患者被分为高（类1）和低（类2）检测水平，并与临床数据相关（图8B和补充表S7）。这些微生物检测水平较高的患者（类1）治疗后从未无病的比例较高（图8Bg）。然而，导致这一特定观察的类1中的少数患者的统计意义有限，因此具有强烈的相关性。补充图S10给出了倾向于与更好或更差的临床结局相关的特定微生物的进一步例子，但对于该组，统计学意义有限。对TP样本进行更大规模的研究，会增加聚类的样本量，从而增加统计学意义，与临床数据的相关性更强。
图8. 在TP+ BCs中，较高的杂交信号与较差的预后相关。A：图表显示肿瘤样本中特定微生物的高或低杂交信号的无病率。在上述病例中，较高的杂交信号与较短的无病时间相关。B：根据这些微生物的杂交水平对肿瘤样本进行聚类。高（类1）和低（类2）杂交检测聚类与其他临床数据相关，显示为水平（a-g）和垂直（h）。
之前，我们已经对BC的四种亚型TN、ER、HR、TP的肿瘤组进行了研究。在本次研究中，我们重新检查了我们以前使用的来自不同地点的400多个BC的样本以及相关的临床数据。与之前的研究一致，我们显示每个BC亚型有一个非常多样化的肿瘤组，其中ER的肿瘤组多样性最多，TN最低。有许多肿瘤群落共享的病毒和微生物，但也有一些独特的，它们的存在或缺失使TN、ER、HR和TP癌症能被明确区分。由于四种BC亚型均能在Her2表达和产生内分泌受体的信号，因此也可能发展了自己的亚型特异性肿瘤群落。这些肿瘤群是否能促成肿瘤的发生或增加癌症的发病率仍不清楚。也有可能是肿瘤微环境提供了一个独特的生态位，使得肿瘤组的组成部分可以持续存在。无论何种可能，仍能说明运用独特的肿瘤生物群落可以进行生物标志物诊断和实现预后目的。
在本研究中，我们报道了病毒的核酸特征以及其他被发现有显著特征的微生物，与健康的非匹配对照组相比，BC中特征更明显（非癌症患者的乳腺组织）。缺乏检测到特定的病毒或微生物并不意味着癌症没有病毒或微生物，但是检测水平没有明显高于健康水平未匹配的对照组。我们找到了匹配的对照样本（病理上与肿瘤组织相邻的正常组织）有明显大于健康的，不匹配的对照组，通常与肿瘤中的水平相似， 且在TN和ER中最明显。这一发现提出了两种有趣的可能性：（1）局部微环境中的癌群系可延伸至周围组织；或者（2）肿瘤组在肿瘤发生之前就形成了。后者可能性表明肿瘤的部位有更积极的作用发展。同时，我们注意到TN组乳腺癌与检测水平相关特异性肿瘤信号。
很多文献已经报道了检测不同DNA病毒的核酸特征，如疱疹病毒、乳头瘤病毒和不同BC亚型的多瘤病毒。更令人惊讶的是，与先前研究一致，我们检测出BC群落中痘病毒和副痘病毒的特征。最近我们发现，由副痘病毒编码的病毒血管内皮生长因子可促进乳腺癌和正常乳腺细胞的增殖，同时改变正常乳腺细胞的代谢表型，从而促进疾病进展。在除TN癌症外的所有癌症中，检测到与Yaba猴肿瘤病毒（一种致瘤痘的痘病毒）相关的DNA标记，表明该病毒或该病毒的人类变体或片段在致瘤过程中可能发挥作用。同样值得注意的是小鼠乳腺肿瘤病毒Env基因标记在所有BC类型中均显著检测到，这与我们之前的研究和其他人的研究一致。我们无法解释这一发现，但我们注意到并不是所有的MMTV探针都能被检测到，这可能代表了一个高度相似的科，但尚未确定。在一些非HIV阳性的BC亚型中，我们发现了明显较高的HTLV标记，以及其他可能是未鉴定的人类慢病毒的SHIV、HIV-1和牛免疫缺陷病毒-1的慢病毒标记。
我们在所有类型的癌症中检测到皮肤真菌、酵母和寄生虫的特征，这与我们之前的结果一致。此外，肿瘤样本还包含了之前描述的癌症相关真菌的特征，如Fonsecaea、Trichosporon、Microsporidians中的 Nosema 和Pleistophor以及一些寄生虫Trypanosoma、Plasmodium、Strongyloides、Trichinella和Taenia。
肿瘤微生物群落特征的分级聚类显示每种癌症的特定子特征，这与以往的研究一致。我们研究了病毒和其他微生物的检测水平是否与预后的好坏密切相关。如图4-8所示，少数病毒和微生物的检测水平与生存时间或无病时间密切相关，同时也取决于肿瘤亚型、肿瘤分级、肿瘤大小、肿瘤在乳腺的位置以及对治疗的反应。TN和ER有统计学意义，HR和TP有很强的相关性。因此，我们的数据显示，在每个BC亚型的肿瘤生物群系中检测病毒和微生物水平，可以提供重要的预后和诊断价值，并深入了解干预策略，可以精确地针对特定的BC亚型患者。
我们对450多个乳腺肿瘤样本、匹配对照和非匹配对照进行了研究，绘制了一幅全面的图表，显示出每个BC亚型中流行的微生物种群。我们已经成功地为每个BC亚型建立了一个标志性的肿瘤生物群系，并在每个亚型的存活时间或无病时间之间建立了特定微生物丰度的趋势或相关性。因此，我们目前的研究为BCs提供了更清晰的预后和诊断方面的方法，这可能是重要的发展未来的治疗策略，能为肿瘤提供精准治疗。
