理由：乳腺癌最具侵略性的形式是三重阴性乳腺癌（TNBC），之所以称之为，是因为这些肿瘤不表达激​​素受体或HER2受体，因此没有易于靶向的分子。化学疗法是唯一的治疗方法，即使在TNBC早期，化学疗法也会表明结果也很差。手术中残留肿瘤的存在（非病理完全反应或非PCR）信号是化学耐药性和预后不良的，其中约有30-40％的患者在手术后的头5年内死于TNBC。最近的一项临床试验表明，添加进一步的化学疗法（Capecitabine）可改善这些非PCR患者的生存率，尽管只有大约15％的此类患者确实受益。最紧迫的未满足需求之一是确定尽管非PCR（以避免额外的化学疗法），但尽管如此，但尽管如此，他们还是会做得不好，并且还可以确定预后不良的因素，这些因素可能导致新的治疗策略在这个小组中。

该技术的当前状态：到目前为止，除BRCA1/2突变外，还没有生物标志物在治疗TNBC方面具有临床实用性，这可能是由于该疾病的复杂生物学和异质性。随着人工智能方法论的最新进展，将几层分子数据结合在一起，以预测结果，直到现在具有挑战性，成为现实。假设的是，结合肿瘤和血浆电动汽车的多维数据可以促进这种非常侵略性疾病的预后和预测性特征的发展。

初步数据：由于我们的Q-CROC-03活检驱动的临床试验，收集了TNBC耐药性化疗患者的肿瘤和血浆。将整个外显子SEQ数据翻译成生成个性化的循环肿瘤DNA（CTDNA）测定。我们的数据显示了术前化疗后检测CTDNA的潜在预后价值。与Rodney Ouellette（ACRI）建立了合作，以分离和剖面与血浆分离细胞外囊泡（EV）。

目的：本研究的目的是通过整合使用人工智能（AI）工具的多维分析，以整合肿瘤和液体活检的多维分析，从而开发出良好和不良结果的特征以及对TNBC化学疗法的肿瘤反应。

实验方法：将进行Q-CROC-03试验中收集的血浆和JGH生物库（在化疗治疗期间和之后）中收集的EV分析。分析将包括整个基因组测序（GWS），蛋白质组学，转录组学和miRNA分析。与我们的工业合作伙伴合作，我的智能机器（MIMS），生物信息学和AI专家，将开发机器学习算法，以将耐药性肿瘤的OMICS与匹配的血浆EVS数据集成在一起，并产生与肿瘤/等离子体签名相关的不良结果。同时，与extris Innovation网络合作，招募患者，化学疗法后残留肿瘤的收集以及在手术后在Capecitabine治疗期间匹配的连续等离子体样品，以执行确定的签名验证，肿瘤/EV签名将与患者生存有关。

拟议项目的里程碑：1。从等离子体中对电动汽车进行分析。 2.化学耐药性肿瘤的分析3.开发算法以整合来自肿瘤和电动汽车的多维数据。

开发的签名将受到IP保护。学术和工业伙伴将共享IP（要确定的百分比）。预后测试将在鉴定的生物标志物上开发，并通过MIMSomic平台分布。 MIMSOMIC是一个通过MIMS商业化的AI驱动平台，并使涉及OMIC数据分析的临床测试既简单，高效且具有成本效益。

本项目将开发出最具侵略性乳腺癌预后不良的生物标志物标志。该签名将允许鉴定不应接受手术后化学疗法治疗的患者，并避免对与该药物相关的毒性进行不必要的暴露。

纳入标准：

• 三重负（ER负面，PR负和HER2负面，由局部标准定义）。 ER <10％是可以接受的。
• 完成至少8周的新辅助化疗的患者。
• 一群正在等待手术的TNBC患者，这些患者在手术前具有残留肿瘤的临床或放射学证据。该评估将由治疗医师的酌情决定。

或在手术后将招募第二个TNBC患者队列，其中病理评估证明了手术后残留肿瘤存在。

• 可以在手术后6周以及手术后6周内进入诊所进行护理标准随访的患者。
• 愿意提供系列血液样本的患者。
• 参与者必须愿意并且能够遵守计划的访问，治疗时间表，实验室测试以及研究的其他要求。

排除标准：

• 转移性疾病的临床或放射学证据。
• 患有乳腺癌复发的患者。
• 没有新辅助化学疗法或新辅助化学疗法不到8周的患者。
• 手术前接受放疗治疗的患者。
• 无法签署或理解知情同意书的患者。
• 艾滋病毒或肝炎已知感染。

理由：乳腺癌最具侵略性的形式是三重阴性乳腺癌（TNBC），之所以称之为，是因为这些肿瘤不表达激​​素受体或HER2受体，因此没有易于靶向的分子。化学疗法是唯一的治疗方法，即使在TNBC早期，化学疗法也会表明结果也很差。手术中残留肿瘤的存在（非病理完全反应或非PCR）信号是化学耐药性和预后不良的，其中约有30-40％的患者在手术后的头5年内死于TNBC。最近的一项临床试验表明，添加进一步的化学疗法（Capecitabine）可改善这些非PCR患者的生存率，尽管只有大约15％的此类患者确实受益。最紧迫的未满足需求之一是确定尽管非PCR（以避免额外的化学疗法），但尽管如此，但尽管如此，他们还是会做得不好，并且还可以确定预后不良的因素，这些因素可能导致新的治疗策略在这个小组中。

该技术的当前状态：到目前为止，除BRCA1/2突变外，还没有生物标志物在治疗TNBC方面具有临床实用性，这可能是由于该疾病的复杂生物学和异质性。随着人工智能方法论的最新进展，将几层分子数据结合在一起，以预测结果，直到现在具有挑战性，成为现实。假设的是，结合肿瘤和血浆电动汽车的多维数据可以促进这种非常侵略性疾病的预后和预测性特征的发展。

初步数据：由于我们的Q-CROC-03活检驱动的临床试验，收集了TNBC耐药性化疗患者的肿瘤和血浆。将整个外显子SEQ数据翻译成生成个性化的循环肿瘤DNA（CTDNA）测定。我们的数据显示了术前化疗后检测CTDNA的潜在预后价值。与Rodney Ouellette（ACRI）建立了合作，以分离和剖面与血浆分离细胞外囊泡（EV）。

目的：本研究的目的是通过整合使用人工智能（AI）工具的多维分析，以整合肿瘤和液体活检的多维分析，从而开发出良好和不良结果的特征以及对TNBC化学疗法的肿瘤反应。

实验方法：将进行Q-CROC-03试验中收集的血浆和JGH生物库（在化疗治疗期间和之后）中收集的EV分析。分析将包括整个基因组测序（GWS），蛋白质组学，转录组学和miRNA分析。与我们的工业合作伙伴合作，我的智能机器（MIMS），生物信息学和AI专家，将开发机器学习算法，以将耐药性肿瘤的OMICS与匹配的血浆EVS数据集成在一起，并产生与肿瘤/等离子体签名相关的不良结果。同时，与extris Innovation网络合作，招募患者，化学疗法后残留肿瘤的收集以及在手术后在Capecitabine治疗期间匹配的连续等离子体样品，以执行确定的签名验证，肿瘤/EV签名将与患者生存有关。

拟议项目的里程碑：1。从等离子体中对电动汽车进行分析。 2.化学耐药性肿瘤的分析3.开发算法以整合来自肿瘤和电动汽车的多维数据。

开发的签名将受到IP保护。学术和工业伙伴将共享IP（要确定的百分比）。预后测试将在鉴定的生物标志物上开发，并通过MIMSomic平台分布。 MIMSOMIC是一个通过MIMS商业化的AI驱动平台，并使涉及OMIC数据分析的临床测试既简单，高效且具有成本效益。

本项目将开发出最具侵略性乳腺癌预后不良的生物标志物标志。该签名将允许鉴定不应接受手术后化学疗法治疗的患者，并避免对与该药物相关的毒性进行不必要的暴露。

纳入标准：

• 三重负（ER负面，PR负和HER2负面，由局部标准定义）。 ER <10％是可以接受的。
• 完成至少8周的新辅助化疗的患者。
• 一群正在等待手术的TNBC患者，这些患者在手术前具有残留肿瘤的临床或放射学证据。该评估将由治疗医师的酌情决定。

或在手术后将招募第二个TNBC患者队列，其中病理评估证明了手术后残留肿瘤存在。

• 可以在手术后6周以及手术后6周内进入诊所进行护理标准随访的患者。
• 愿意提供系列血液样本的患者。
• 参与者必须愿意并且能够遵守计划的访问，治疗时间表，实验室测试以及研究的其他要求。

排除标准：

• 转移性疾病的临床或放射学证据。
• 患有乳腺癌复发的患者。
• 没有新辅助化学疗法或新辅助化学疗法不到8周的患者。
• 手术前接受放疗治疗的患者。
• 无法签署或理解知情同意书的患者。
• 艾滋病毒或肝炎已知感染。