乳腺癌是严重威胁女性健康的最常见的恶性肿瘤，细胞代谢的重编程越来越被阐明是维持其恶性程度的关键因素之一。乳腺癌细胞重塑代谢网络以维持其恶性状态并在肿瘤微环境中生存，失调的代谢状态，如增强的糖酵解、三羧酸循环活性、谷氨酰胺分解和脂肪酸生物合成等，进一步与细胞信号传导和表观遗传学相互作用，促进乳腺癌的发生发展。

 随着高通量分析方法的不断进步，对分子大数据的精准分析使得风险生物标志物更好地成为了辅助疾病诊断、预后、疗效预测以及疾病监管的方法。乳腺癌的代谢重编程在维持细胞内稳态和响应细胞内外刺激方面发挥的重要作用，使其有望提供潜在的诊断和预后生物标志物，为乳腺癌的精准治疗提供新策略。

（doi: 10.3390/ijms19030907）

 本研究基于数千个乳腺癌患者的转录组测序数据，阐释了不同分型乳腺癌的代谢特征，并构建了高恶性程度亚型HER2阳性乳腺癌的风险评分系统以评估患者的预后风险。该研究表明代谢基因的特定转录变化可作为预测患者预后的生物标志物，有助于促进HER2阳性乳腺癌患者的个体化临床管理。

 研究成果以在线论文“Survival-Associated Metabolic Genes and Risk Scoring System in HER2-Positive Breast Cancer”（DOI: 10.3389/fendo.2022.813306）形式发表在SCI期刊《Frontiers in  Endocrinology》（影响因子：5.55分）。山东中医药大学高春迪博士、李华瑶博士为共同第一作者，孙长岗教授为本文的通讯作者，潍坊医学院中医学院、附属潍坊市中医院国家中医肿瘤重点专科及山东中医药大学为本文的共同通讯单位。