基于TCGA子宫内膜癌分子分型对组织学亚型诊断一致性的观察

二郎神

　　来源：CSP2017GYN（中华医学会病理学分会女性生殖学组）
　　感谢四川大学华西第二医院江炜副教授的编译及精彩导读
　　前言
　　1983年Bohkman依据子宫内膜癌的不同流行病学因素将其分为I型和II型两大类，虽然此后病理学家发现低级别的子宫内膜样癌是I型癌的主要组织病理学类型，而浆液性癌则属于典型的II型癌，但这种双相的子宫内膜癌分类法从未明确诊断的范畴，所谓I型和II型癌仍然表现为“2类松散的临床病理群体”；子宫内膜癌的组织学分型即使是对于专长于妇科病理的医师来讲，有时仍不失为一种挑战。据报道，子宫内膜癌的组织学分型在不同诊断者间的不一致率为10%到20%，这一比例在诊断高级别肿瘤的时候更高达37%；究其原因可能在于现行的诊断标准还不够详细，并没有一种统一的诊断标准用于实际工作，约1/3的肿瘤在形态学上特征不典型而造成分类困难。2013年癌症基因组计划（The Cancer Genome Atlas, TCGA）提出了子宫内膜癌的分子分类计划，计划组运用多平台分析，整合基因组学、转录组学、蛋白组学、基因拷贝数量和甲基化数据，研究并划分了4类不同的分子亚型：（1）多聚酶ε基因（polymerase epsilon, POLE）超突变组，（2）微卫星不稳定高突变组，（3）低拷贝数异常（copy number abnormalities-low, CN-L）组和（4）高拷贝数异常（copy number abnormalities-high, CN-H）组。该分子分型计划同时提供了相关预后信息：POLE超突变组具有最佳的无进展生存率，而CN-H组最差，微卫星不稳定高突变组和CN-L组则具有中等的生存曲线。此后子宫内膜癌的基因组分型方法得到改进，Talhouk和其同事们设计了针对子宫内膜癌的前瞻性分子分类工具（Proactive Molecular classification tool, ProMisE），它包括：运用IHC检测错配修复蛋白（mismatch repair, MMR）来确定微卫星不稳定高突变组，运用测序方法检测POLE的核酸外切酶结构域突变（exonuclease domain mutations, EDM）来确定POLE超突变组，再运用p53的IHC将其他病例分为p53野生型（p53 wt）组和p53突变型（p53 abn）组，以此作为体细胞拷贝数评估的替代方法来分别确定CN-L及CN-H组。本文作者的先导研究在POLE EDM和MMR-D组的肿瘤中观察到大量的形态学变异，包括许多具有模糊组织学亚型的肿瘤，因此提出一个假说，即组织学诊断的挑战主要存在于POLE EDM和MMR-D分子亚类中；而p53 wt和p53 abn组肿瘤的诊断重复性较好。在本研究中，作者运用ProMisE将子宫内膜癌先分为4种分子亚型，在此基础上评估不同观测者间进行组织学诊断的差异，旨在确定哪一种分子亚型存在最大的组织学诊断的可重复性争议，同时分析在每一类分子亚型内部最可能遇到的问题，以此来评估分子分型的应用可行性。
　　方法
　　400余例子宫内膜癌病例被纳入研究，并按上述方法运用ProMisE分为4种分子亚型：（1）POLE EDM，（2）MMR-D，（3）p53wt，（4）p53 abn。具体流程为：先行MMR免疫组化，然后是POLE EDM测序，最后是p53免疫组化。判断标准为：表现为DNA MMR蛋白缺失的肿瘤归为MMR-D组；然后具有POLE突变的肿瘤归于POLE EDM组；剩余的病例中具有p53异常表达（>70%细胞核弥漫强阳性或全阴性模式）归于p53abn组，其他病例则归于p53野生型组。
　　151例病例（约40例/分子亚型）由来自不同中心的7名妇科病理学家进行独立阅片，组织学诊断标准基于2014版WHO分类，包括子宫内膜样癌（EC）、浆液性癌（SC）、粘液性癌（MC）、透明细胞癌（CCC）、去分化癌（DDEC）、癌肉瘤（SC）、混合型（Mixed）和其他（Others），其中EC及MC另需给出FIGO分级；阅片专家对所阅病例的分子分型保持盲法。若所有诊断意见一致则归入相应的组织学类型；若有≥2名专家的意见与主要诊断意见不同，则判为该病例具有“较多组织学诊断差异”。通过SPSS软件进行阳性预测值和敏感性等指标的统计工作。
　　结果
　　p53 wt组具有最高的组织学诊断一致性（37/41例，90%），而p53 abn组最低（14/36例，39%），POLE EDM组（22/34例，65%）和MMR-D组（23/40例，58%）则居中（图1）。7名病理学家的观察者间诊断一致性总体Kappa值为0.60（中等符合度），各分子亚型组的组织学主要诊断分布如表1所示。

图1  7名妇科病理学家分别做出组织学诊断的分布情况。

　　POLE EDM组中29%（10/34例）病例具有较多组织学诊断差异，最常存在于EC vs. SC vs. Mixed（5/10例）三种类型之间（图2）；并且该组中包括的FIGO 3级的病例（13/34例， 38%）是4个分子亚型中最多的。

　　图2 选自POLE EDM组。A肿瘤表面部分呈乳头状结构，B 丰富的细胞出芽，C 高级别核特征，D 肿瘤深部具有实性和腺样结构，E 密集的瘤周及瘤内淋巴细胞浸润， F 传统的子宫内膜样形态。该病例5名专家诊断为子宫内膜样腺癌，2名诊断为子宫内膜样和浆液性混合性腺癌。
　　MMR-D组中18%（7/40例）病例具有较多组织学诊断差异，最常见于EC vs. DDEC的鉴别。
　　p53 wt组仅有5%（2/41例）病例具有较多组织学诊断差异，并且该组包括了最多数量的低级别EC，敏感性达到90%，但阳性预测值仅为42%。
　　p53 abn组包括了最多的SC（23/36例，64%）病例，这也是唯一对SC组织学诊断达到一致的分子亚型组，阳性预测值为96%，敏感性为64%。同时，该组具有较多组织学诊断差异的病例数也是最多的（19/36例，53%），约2/3差异存在于ECvs. SC vs. mixed三种类型之间。此外，混合性癌的组织学诊断在该组中也是最多的（图3），但却没有任何一例混合性EC+SC的诊断是完全一致的。

　　图3选自p53变异型组。A 密集的腺体结构，B 乳头状区域， C 乳头衬覆1至2层细胞，并可见一些靴钉样细胞， D 腺体显示不规则腺腔，E 高级别细胞异型性， F 灶区可见透明小球和透明的间质。该病例4名专家诊断为浆液性腺癌，2名诊断为透明细胞癌，1名诊断为浆液性和透明细胞混合性腺癌。
　　讨论
　　作者在该研究中探讨了子宫内膜癌组织学诊断可重复性的问题，也在4种分子亚型中进行了不同组织学亚型的分布情况研究，结论为：大部分p53野生型肿瘤是 FIGO 1或2级的子宫内膜样癌，大部分p53突变型肿瘤是浆液性癌，而POLE EDM组和MMR-D组则包括了许多不同分级和不同组织学类型的肿瘤，但仍以子宫内膜样癌为主。作者指出即使采用最新WHO分类标准，子宫内膜癌组织学诊断的可重复性仍不容乐观，而且这种分类本身也并未与潜在的遗传学异常紧密联系。这一点与卵巢癌的诊断形成了强烈的对比，因为后者的组织学分型具有高度的可重复性，并且与潜在的分子异常相关。
　　有趣的是，该研究的最终结果也与在前言中作者曾设想的假说不一致，结果显示虽然p53野生型组包括了几乎所有的FIGO 1或2级的子宫内膜样癌，并且具有较高的诊断重复性；但是其余三组却包含了相当多的不能在组织学诊断上达成一致的病例，尤其是p53突变型组，具有最高的诊断不一致性，这与设想完全相反。由于采用分子分型可以更明确的显示子宫内膜危险因素、发病年龄、癌前病变、遗传易感性、肿瘤发生过程中的分子变化及预后等方面的差异，因此需要与现有的组织学分型相结合来形成一种更为准确的分类方法，这比目前沿用的I型/II型子宫内膜癌分类法更为精确。作者认为比较好的方式是在分子亚型的大范畴之内再进行组织学分型，比如在p53突变组里再将具有不同预后的3级子宫内膜样癌与浆液性癌区分开来。  作为总结，作者认为子宫内膜癌的组织形态学并不能作为现有分子分型的可靠的简单替代，而已有初步研究指出分子分型比组织分型具有更好的可重复性，这些发现都提示了进行基于分子分型的新分类较之现有纯粹形态学分型更有实际意义，而如何将二者有效结合，或许会是未来的研究方向。
　　编者导读：
　　子宫内膜癌的病理诊断是妇科病理的重要部分，也是难点之一。近年来有越来越多的研究将焦点放在其致病的分子机制上，这里面既包括目前应用较广泛的错配修复基因检测，也有另一些更为前沿的观点，比如本文。本文曾作为2016年USCAP年会参会论文摘要出现，适逢2017年USCAP年会的妇科病理分会又将子宫内膜病变作为专题，与会专家将本文相关内容再次进行热烈的讨论，成为会场的热点；有很多专家认为在分子病理快速发展的今天，分子分型具有更好的客观性和可重复性，在有些情况下对后续治疗有更好的指导作用；但在妇科病理领域，分子分型的研究和应用相对其他专科显得较为薄弱，且目前情况下分子分型尚不能完全与传统的形态学分型进行简单的替换；将分子检测手段融合到传统组织形态学诊断的联合模式，会给未来的疾病分类带来新的可能性。本编译对原文内容有所删节，若有疏漏请查看原文。
　　原文信息
　　HoangLN, Kinloch MA, Leo JM, et al. Interobserveragreement in endometrial carcinoma histotype diagnosis varies depending on TheCancer Genome Atlas （TCGA）-based molecular subgroup. Am J Surg Pathol. 2017;41（2）：245-52.

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