在文章開始前，先簡單的說幾句。
這是一篇純科普內容，是自己之前研究癌症的時候學習的內容總結，也會有最前沿的診斷思路。
讀博的時候由於從事生物信息學研究，所以用最常見的乳腺癌來練手熟悉組學研究（主要是基因組學和轉錄組學）。而乳腺癌的診斷可以說是入門的基礎，因為這涉及到了生物信息學分析中的前置條件劃分問題。藉此機會，我從頭到尾地學習了乳腺癌的診斷問題。因此，這部分內容算是一點個人的知識心得。
本文稍長，列了個簡單的提綱，各位可以酌情了解：
一、乳腺癌，女性第一高發的癌症。
癌症，對於很多人來說，是一種非常可怕的疾病，這種不受控制無限增殖的惡性腫瘤最後會導致人的死亡，且目前依然缺乏全面有效的根治辦法，因此很多人談癌色變。
不過，對於女同胞來說，可能最讓人擔心的就是乳腺癌了，以我國為例，根據發表在頂級期刊CA Cancer J Clin上的數據，儘管總體上我國高發的前三癌症是肺癌、胃癌和食管癌，但是如果單獨把女性拎出來看，女性中第一高發的癌症是乳腺癌[1]。
（圖源[1]）
而這一情形，在全球範圍內也是如此，根據世界衛生組織報告統計，乳腺癌是全球女性中第一高發的癌症[2]。
不過乳腺癌總體上可以早發現早治療。研究數據顯示[1] ，乳腺癌導致的死亡近些年來呈現了一定的改觀，其中的一個重要原因，在於乳腺癌診斷技術的改進和篩查的普及。
二、乳腺癌的診斷
診斷是應對乳腺癌的第一步。早診斷也是降低乳腺癌疾病危害的最佳途徑之一。
1，臨床診斷
臨床醫生的評估和體格檢測是乳腺癌診斷的第一道關口。
除了因症狀及時就醫外，適齡女性朋友還應定期就診，進行乳腺癌的定期篩查。《中國抗癌協會乳腺癌診治指南與規範2019版》[3]中指出：我國女性乳腺癌的發病高峰年齡為45~54歲，建議普通人乳腺癌篩查的起始年齡為40歲。乳腺癌高危人群可將篩查起始年齡提前到40歲以前。
不過，僅靠臨床的體檢並不能確定乳腺癌。且對醫生經驗依賴很高，存在漏診風險，這個時候，就需要使用常見的影像學檢測了。
2，影像學檢測
乳腺的影像學檢查一般常見的有三種，分別是鉬靶、超聲和核磁共振MRI這三者都是非侵入性的。三種檢查各有其特點，優勢互補，不能完全相互替代。
下圖是三種影像學檢查的優缺點，大家可以參考下：
目前，乳腺癌的診斷，主要依賴上述三種技術手段。其中，鉬靶對鈣化敏感，超聲無輻射，MRI敏感性高。
針對上述檢查，放射科醫師協會達成共識，制定了BI-RADS分級[7]，也就是通常報告單中會看到的幾級推薦，是指導醫生臨床決策的重要指標。具體如下：
一般情況下，1級表示安全，2、3級需要定期隨訪，而到了4級及以上，就需要進一步就診治療了。
3、病理檢測
上述影像學檢查，本質上依然是一種間接的證據，而診斷乳腺癌的金標準是病理檢測。乳腺癌的病理檢測主要是檢測病理組織，獲取的方法主要是穿刺或者手術活檢，所以病理檢測是一種侵入型的診斷方式。
病理診斷報告中包括一系列分子病理指標。
其中，最重要的分子病理指標是激素受體 ( HR ) 和人表皮生長因子受體2 ( HER2 ) 。
根據HR和HER2的陰性、陽性，乳腺癌可以分為4種分子分型，如下圖所示。其中HR+/HER2-是最常見的乳腺癌類型，佔據了乳腺癌新發病例的68%[8]。
（圖源[8]）
除了上述指標，還有一個常見的病理指標Ki-67[9]，這是細胞複製周期中的核抗原，主要出現在細胞的G1,S,G2和M期，Ki-67的陽性率越高，腫瘤增殖越快，惡性程度越高。
參考HR、HER2和Ki-67，還可以把乳腺癌分為：
綜合上述臨床、影像、病理檢查，可以評估腫瘤的分期情況，常見的比如TNM分期系統[10]，這套系統已經有近80年的歷史，目前已經是全球臨床醫生和科學工作者公認的惡性腫瘤的分期標準辦法。
於是，T、N、M這三個指標組合起來，就可以劃定出乳腺癌的分期，比如I期是早期乳腺癌，IV期是晚期轉移性乳腺癌。根據分期，可以很好地預估治療效果和復發風險，分期越早，治療效果越好，復發風險越低。
第三部分：乳腺癌診斷的前沿技術
近些年來，隨著科學技術的進步，新的乳腺癌檢測技術也在探索中，比如我當年研究乳腺癌的目的就是試圖尋找新的檢測辦法，即基於生物標記物的乳腺癌檢測。
典型的是多組學的研究，尤其是血液組學檢測[10]。血液生化是每個人體檢的基本組成，而血液更容易獲取，因此這給乳腺癌的檢測提供了新的思路。在乳腺癌早期，血液中往往已經呈現了一些變化，而這些變化，可以比病理變化更早的提示乳腺癌的發生。比如血液游離DNA（cell free DNA）可以在一定程度上對乳腺癌有預示作用。其原理如下圖所示，在於乳腺癌發展和治療過程中本身也會伴隨著部分腫瘤細胞的死亡，這些死亡腫瘤會釋放出微量變異DNA，通過高通量測序可以檢測到這些微量的DNA，從而可以為乳腺癌的檢測、治療和追蹤提供參考[11]。
（圖源網絡）
不過，這些技術目前還處於研發過程，標準化和認可還需要時間。
但是我相信，隨著時間的推進，乳腺癌的檢測和診斷會越來越精準和高效。
1 Chen W , Zheng R , Baade P D , et al. Cancer statistics in China, 2015[J]. CA: A Cancer Journal for Clinicians, 2016, 66(2).
2 Wild, C. P., E. Weiderpass, and B. W. Stewart. "World cancer report: cancer research for cancer prevention." Lyon: International Agency for Research on Cancer (2020).
3 中國抗癌協會腫瘤標誌專業委員會遺傳性腫瘤標誌物協作組, and 中國抗癌協會腫瘤標誌專業委員會乳腺癌標誌物協作組. "復發/轉移性乳腺癌標誌物臨床應用專家共識 (2019 年版)." 中國癌症防治雜誌 11.5 (2019): 363-374.
4 Tucker, Douglas M . Molybdenum target x-ray spectra: a semiempirical model.[J]. Medical Physics, 1991, 18(3):402-407.
5 Athanasiou A , Tardivon A , Ollivier L , et al. How to optimize breast ultrasound.[J]. European Journal of Radiology, 2009, 69(1):6-13.
6 Turnbull, Lindsay, Brown, et al. Comparative effectiveness of MRI in breast cancer (COMICE) trial: a randomised controlled trial.[J]. Lancet, 2010.
7 Liberman L , Menell J H . Breast imaging reporting and data system (BI-RADS)[J]. Radiol Clin North Am, 2002, 40(3):409-430.
8 https://seer.cancer.gov/statfacts/html/breast-subtypes.html
9 Scholzen T , Gerdes J . The Ki-67 protein: from the known and the unknown.[J]. Journal of Cellular Physiology, 2000, 182.
10 Wittekind C , Oberschmid B . TNM classification of malignant tumors 2010[J]. Der Pathologe, 2010, 31(5):333-338.
11 Miao Y , Fan Y , Zhang L , et al. Clinical value of plasma cfDNA concentration and integrity in breast cancer patients[J]. Cellular & Molecular Biology, 2019, 65(6):64-72.