乳腺癌对全球健康构成了重大挑战。据统计，仅在 2020 年，就有 230 万妇女被确诊患有乳腺癌，685,000 人不幸丧生。作为全球发病率最高的癌症之一，乳腺癌有多种类型，每种类型都有不同的特征，如癌细胞的属性和特定受体的存在与否。

​

常见的乳腺癌类型包括乳腺管原位癌（DCIS）、浸润性乳管癌（IDC）、小叶原位癌（LCIS）和其他几种亚型。乳腺癌的准确诊断和精确分类至关重要，因为它们决定了针对不同患者的最合适的治疗策略。

 

上皮-间质转化（EMT）及其逆转过程，即间质-上皮转化（MET），在肿瘤进展中起着关键作用，而它们的动态变化与细胞外基质（ECM）的改变密切相关。了解 ECM 对这些恶性转换的影响，为推进癌症治疗带来了巨大希望。然而，在体外复制和理解这些复杂的事件仍然是一项艰巨的挑战。

​

通过深入研究 EMT、MET 和 ECM 之间的相互作用，我们努力为抗击乳腺癌提供新的见解和治疗机会。我们的研究致力于破译这些过程背后错综复杂的机制，揭示它们对肿瘤发生和发展的作用。通过这种理解，我们的目标是为有效针对 EMT 的新型治疗方法铺平道路，最终改善患者的治疗过程。

​

虽然在体外再现这些多元事件具有挑战性，但我们的研究人员和科学家团队致力于通过利用创新方法和尖端技术开拓科学知识的边界。我们的目标是弥合体外模型与复杂肿瘤微环境之间的差距，使我们进一步为乳腺癌患者开发更有效的干预措施和个性化疗法。

​

在这项研究中，我们首先利用全定义且可机械调节的 RGD-精氨酸（ALG）水凝胶，建立了上皮细胞向间质转化（EMT）和间质细胞向上皮细胞转化（MET）的三维模型。这些水凝胶为人类上皮细胞（MCF10A）形态形成器官型乳腺结构提供了有利环境。

然后利用我们的专利软件 Auto-QRS 的强大功能，我们深入研究了基质生化和机械线索对乳腺癌 EMT 和 MET 的深远影响。通过精确量化这些癌组织中每种成分的确切数量，我们全面了解了它们的三维定位和有效浓度。

​

通过这项全面的分析，我们成功地对不同类型的乳腺癌进行了准确度极高的分类，这肯定了 Auto-QRS 作为临床可行工具的潜力，可用于评估患者对不同癌症类型的反应。这一突破对制定个性化治疗方案具有重要意义，因为它使医疗保健专业人员能够根据每位患者癌症的独特特征采取针对性的干预措施。

Auto-QRS 在这项研究中的应用不仅加深了我们对乳腺癌进展的复杂机制的理解，还凸显了它作为一种强大的诊断和预后工具的临床潜力。通过对乳腺癌类型进行精确量化和分类，Auto-QRS 为更具针对性和个性化的癌症治疗方法奠定了基础。

随着我们不断探索和完善 Auto-QRS 的功能，我们的目标是开拓癌症研究和临床实践的新领域。通过无缝集成先进的成像技术、创新的分析算法和最新的科学发现，我们致力于推进患者护理、改善治疗效果，并最终为精准医疗领域做出贡献。