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另外網站管腔A型管腔B型乳癌－ 不吸眼球的甘草 - Breast HK也說明：乳癌 人格一：管腔A型乳癌. 要稱得上管腔A型乳癌，要滿足以下5個條件： 1）ER positive 2）PR positive 3）Ki67低 4）HER2 negative 5）乳癌復發基因測試要低危復發組別.

國立臺灣大學 電機工程學研究所 莊曜宇所指導 潘日南的 深度學習於生醫影像及多體學數據之應用 （2021），提出ki67乳癌關鍵因素是什麼，來自於深度學習、法醫學、乳癌亞型、基因印記、DNA序列資料、病理切片影像。

而第二篇論文弘光科技大學 營養醫學研究所 郭志宏所指導 王綉月的 硒調節三陰性乳癌4T1細胞雄性激素受體、IGF-1R/EGFR 訊息途徑及增加抗癌功效 （2021），提出因為有 4T1細胞、硒與硒蛋白、氧化壓力、AR/EGFR/IGFR訊息、腫瘤血管新生、上皮轉間質化、凋亡、免疫檢查點的重點而找出了 ki67乳癌的解答。

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接下來讓我們看這些論文和書籍都說些什麼吧：

除了ki67乳癌，大家也想知道這些：

深度學習於生醫影像及多體學數據之應用

為了解決ki67乳癌的問題，作者潘日南 這樣論述：

在過去十年間，人工智慧（ＡＩ、機器學習（ＭＬ）、最佳化、預測及影像辨識）研究流程的開發與使用有快速的發展且被廣泛應用於各個研究領域之中。而將人工智慧的研究方法應用到高通量數據的生醫研究中（如影像以及多體學資料）可對該大數據資料有更深層的理解，亦能夠用於改善許多公共衛生的議題。深度學習為機器學習的一個最新的子類別，旨在讓機器學習能更接近人工智慧的底層概念。本研究欲建立高效能且可應用於分類及辨識目標物之深度學習方法，並使用病理切片影像及ＤＮＡ定序資料開發三種不同的深度學習流程。於第一項研究中，一套新穎且基於深度學習的預測流程可使用混雜不同個體的ＤＮＡ定序資料達到偵測及分類各序列來自哪個個體的功能

。為證明此技術同樣可用於其他不同的資料中，該模型的開發流程亦使用了來自不同定序技術所產生的資料集：（1）目標區間定序、（2）全外顯子定序（ＷＥＳ）。在第一個資料集中，利用目標的27個短片段重複序列及94個單核苷酸多型性，製備混雜不同個體的ＤＮＡ樣本，並使用此深度學習流程去區分出每個個體並可達到95-97％準確率。第二個資料集則使用乳癌患者的ＷＥＳ資料進行，且可完全正確地（100％）預測病患之疾病亞型。此外為克服每個序列之間長度的變異，本研究使用一新滑動窗口（sliding window）方法可大幅提升模型效能。總結來說，本研究提出一項能適用於不同次世代定序平台上的完整工作流程，同時包含序列資料

處理及使用深度學習進行預測。爲結合病理切片影像之易取得性和來自乳癌患者的70個基因印記的復發風險分數，第二項研究提出一深度學習模型，僅使用病理切片影像進行乳癌復發率的預測，提供一快速、低成本以及健全之乳癌復發率預測工具，幫助醫師進行治療計畫的評估。本研究使用六個預訓練模型（ＶＧＧ16、ＲesNet50、ResNet101、Inception_ResNet、EfficientB5、Xception）進行遷移式學習，並使用準確率、精確率、召回率、F1 分數、混淆矩陣以及AUC進行模型效能評估。在驗證資料中，Xception有最優異的表現，在patch-wise方法中有0.87％的準確率;且在pat

ient-wise方法中，高風險及低風險類別分別有0.90及1.00之準確率。總結來說，這項研究證明了在病理切片影像未標注特定區域的情況下，建立高效能之人工智慧模型預測癌症復發率之可行性。利用深度學習方法預測乳癌分子亞型可提供一便利之乳癌診斷策略，且可降低進行mRNA表達量分析以及免疫組織化學染色法鑑定亞型的成本。我們期望使用上一項研究中的70個基因印記影像所訓練的模型權重進行兩階段遷移式學習並應用到病理切片影像上，並作為我們的最後一項研究。我們使用來自四個預訓練模型（ＶＧＧ16、ResNet50、ResNet101、Xception）的權重以及TCGA-BRCA的資料集做四種乳癌亞型的預測模

型。此外，使用Imagenet權重的ResNet101被用於與上述模型進行比較。在分類結果上，此兩階段遷移式學習有優異的表現，ResNet101在slide-wise的預測準確率達到0.913。此深度學習模型亦用於與另一常用的乳癌分類工具Genefu進行比較，在比較的結果中，深度學習模型有與Genefu媲美的表現且在特定乳癌亞型中有更優異的預測能力。深度學習技術已在許多研究中使用，並被整合到現今的醫療照護系統之中，以增進疾病的診斷以及預後的判定。美國食品藥物管理局已制定完善的機器學習協議，用於管理深度學習及人工智慧工具的應用，並更進一步成為模型開發、資料集建立和部署到醫院的黃金標準。最後，此類

的人工智慧工具將使整個醫療照護系統更不易受到緊急狀況的影響，否則在現今的體系下較無法得到最好的處置。

硒調節三陰性乳癌4T1細胞雄性激素受體、IGF-1R/EGFR 訊息途徑及增加抗癌功效

為了解決ki67乳癌的問題，作者王綉月 這樣論述：

背景: 高劑量硒 (selenium, Se) 的抗癌能力與誘發氧化性凋亡有關，同時氧化壓力可以調節癌細胞的上皮生長因子/胰島素生長因子/雄性激素受體 (EGFR/IGFR/AR) 表現。因此，本論文乃探討Se是否可以抑制三陰性乳腺癌 (triple negative breast cancer, TNBC) 4T1 細胞的EGFR/IGFR/AR 與其下游的PI3K/Akt/mTOR、Ras/Raf/ERK 訊息途徑，進而降低4T1細胞的存活。材料與方法: 4T1細胞在對照組 (CNL組)、Se 500、Se 750、Se 1000、及Se 1500組，分別與0、500、750、1000、

1500 ng Se/ml 進行培養48小時。分析細胞內外Se含量、脂質過氧化產物 (malondialdehyde, MDA) 含量、粒線體活性氧 (reactive oxygen species, ROS) 與分析粒線體膜電位的螢光染色觀察，以及硒蛋白家族 (selenoproteins, Sel) 蛋白表現及細胞免疫螢光染色；並進一步分析膜受體EGFR/IGFR/AR及受體相關的PI3K/Akt/mTOR、Ras/Raf/ERK 訊息途徑、腫瘤血管新生 (angiogenesis)、上皮轉間質化 (epithelial-to-mesenchymal transition, EMT)、凋亡

(apoptosis)、癌症幹細胞 (cancer stem cell, CSC）及免疫檢查點 (immune checkpoint) 相關的蛋白質表現或mRNA量。結果: 細胞內Se及MDA的含量，均隨Se處理濃度的上升而明顯增加，同時Se 1500 組有最高的含量；硒蛋白包括SelP、SelW、SelH及GPx 的蛋白質表現，亦隨Se處理濃度的增加而顯著增加。相較於 CNL 組，Se 1500 組有最高的粒線體ROS螢光表現、最低的膜電位螢光表現，與最高的細胞核濃縮及裂解比例。Se 500、Se 750、Se 1000、Se 1500 組的EGFR/IGFR 及AR蛋白質表現及mRNA

含量均明顯低於 CNL 組，Se 1000及Se 1500 組有最大的抑制作用；膜受體相關的下游PI3K/Akt/mTOR 和 Ras/Raf/ERK 訊息分子的蛋白質表現，亦隨Se處理濃度的增加而顯著被抑制；此外，相較於CNL組，Se處理各組的血管新生相關標記HIF-1a/VEGF/MMP2/MMP9的蛋白質表現，均有顯著抑制作用，Se 1500組的表現最低；在EMT相關指標，Snail/Vimtein/N-cadherin的蛋白質表現隨Se處理濃度的增加顯著抑制，E-cadherin表現則顯著增加；與CNL組相比，Se處理對CSC (CD24/CD44) 的蛋白質表現，呈Se 劑量依賴性的

抑制；至於存活指標 Cyclin D1的蛋白表現，Se 1000及Se 1500組有最大的抑制效果；轉移指標 -catenin，其蛋白質表現情形為 CNL> Se500>Se 750>Se 1000>Se 1500 組；凋亡相關指標的細胞質細胞色素C (Cyto C) 及磷酸化的B細胞淋巴瘤2 (B-cell lymphoma 2, Bcl2)，隨Se處理濃度的上升而顯著增加。另一方面，相較於CNL組，PD-1/PD-L1/CTLA-4蛋白質及mRNA 含量，隨Se處理濃度的增加而明顯降低，Se 1500 組有最大的抑制作用。結論: 隨著4T1 細胞攝入較多的 Se，其硒蛋白表現及氧化壓力明

顯增加，與膜受體EGFR/IGFR/AR及其下游PI3K/Akt/mTOR 和Ras/Raf/ERK訊息途徑之抑制有關，進一步抑制血管新生、轉移、CSC、及EMT 標記、與 PD-1/PD-L1/CTLA-4表現。

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