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由于诸多因素的影响，全球恶性肿瘤发病率呈现持续升高态势，据推测到2020年前，全球恶性肿瘤发病率将增加50%，不仅如此，恶性肿瘤的死亡人数也在全球迅猛上升[1]，而在我国等发展中国家，这一趋势将更为明显，并具有显著的年轻化趋势。因此，加强恶性肿瘤的防治研究，准确、客观评价肿瘤生物学行为和预后、制定治疗方案显得更为迫切。肿瘤的分型（classification）、分级（grading）和分期（staging）是目前评价肿瘤生物学行为和诊断的最重要的三项指标，其中分级和分期主要用于恶性肿瘤生物学行为和预后的评估。近数十年来，得益于生命科学和医学技术的突破性进展，肿瘤个体化治疗相关靶标的检测及包括靶向治疗在内的个体化治疗药物的临床应用，不仅在很大程度上提高了早期肿瘤的检出率，也明显改善了许多肿瘤的预后。传统肿瘤分型、分级和分期的临床价值和意义也随之产生不同程度的变化。本文拟深入分析肿瘤的分型、分级和分期的生物学依据及临床价值，以期为肿瘤的个体化治疗提供更为精确的分子生物学信息、指导个体化治疗方案的制定和疗效监测。南方医科大学皮肤病医院皮肤科何仁亮 一、恶性肿瘤的病理分类（分型） 尽管，关于肿瘤起源的干细胞理论和去分化理论的争论仍在持续，但是，机体各器官和组织、细胞均可发生肿瘤的事实却不可否认。肿瘤细胞与其来源组织的相似或接近于正常组织的程度是肿瘤病理学分类（分型）的重要诊断依据，例如，角化型鳞癌出现不成程度的角化、腺癌具有分泌功能、黑色素瘤能够合成黑色素、滑膜肉瘤具有双向分化特征等等。因此，肿瘤的病理学分型是最能反映肿瘤来源组织细胞的生物学行为和形态学特征的重要参数。不同组织类型的肿瘤具有不同的生物学行为和侵袭转移能力，例如，来源于消化道的粘液性癌粘液性癌（印戒细胞癌或粘液癌）较管状腺癌更易于发生淋巴结转移、预后更差，而乳腺粘液癌预后良好。而从肿瘤细胞分化层面讲，低分化肿瘤较高分化肿瘤具有更强的侵袭转移能力、恶性程度更高。 目前，WHO肿瘤分型标准是公认的肿瘤分型方案，通常按照优势成份分型原则进行恶性肿瘤的分型，即以肿瘤主要组织学类型（＞50%的组织结构）进行分型诊断。然而，异质性(heterogeneity)是恶性肿瘤的重要组织结构特点之一，许多恶性肿瘤（如结直肠癌和胃癌等）均存在不同程度的多方向分化或不同组织学类型并存的现象，肿瘤的异质性也决定了恶性肿瘤复杂的临床生物学行为和预后。显然，按照优势成份分型原则进行的WHO肿瘤分型方法无疑会在某种程度上忽视恶性肿瘤高度异质性的组织学特征，也掩盖了次要组织性类型对肿瘤生物学行为和预后的影响；同时，病理组织学诊断也易受恶性肿瘤千差万别的显微镜下形态学表现以及病理医师主观因素判断的影响，不可避免存在一定的分型不一致性。此外，即使相同分型、分级和分期的肿瘤，由于其分子表型的差异，显示出完全不同的治疗反应和预后。 可见，按照优势原则进行的恶性肿瘤分型方案在反映肿瘤组织学特征、生物学行为和预后方面均存在一定的局限性，并不能满足肿瘤个体化治疗中对于肿瘤诊断精细化的要求。因此，在传统肿瘤病理学分型的基础上，大力推进以肿瘤分子表型检测为核心肿瘤的分子分型诊断迫在眉睫[2-8]。 二、肿瘤的分级 分化（cell differentiation）是指从胚胎时的幼稚细胞逐步向成熟的正常细胞发育的过程。肿瘤细胞分化是指肿瘤细胞逐渐演化成熟的过程。异型性(atypia)[9]是恶性肿瘤的重要组织学特征，其实质是肿瘤分化程度的形态学表现，反映的是肿瘤组织在组织结构和细胞形态上与其来源的正常组织细胞间不同程度的形态差异。这种肿瘤组织异型性的大小可用肿瘤的分级(grading，G)来表示。 目前，简明三级方案最为常用：Ⅰ级（G1），即分化良好者（称为“高分化”），肿瘤细胞接近相应的正常发源组织，恶性程度低；Ⅲ级（G3），分化较低的细胞（称为“低分化”），肿瘤细胞与相应的正常发源组织区别大、分化差，为高度恶性；Ⅱ级（G2），组织异型性介于Ⅰ级和Ⅲ级之间者，恶性程度居中。简明三级分级方案经多用于分化性恶性肿瘤，如腺癌、鳞癌等的异型性分级。此外，还有学者将部分未显示分化倾向的恶性肿瘤称为未分化肿瘤，属于IV级（G4），为高度恶性。 在实际操作中，肿瘤的分级主要是根据显微镜下HE染色切片中肿瘤组织结构和细胞异型性的大小、核分裂像或增殖指数的多少、坏死范围、侵袭状况等[9-12]参数确定的。并以分化最好的区域来确定肿瘤的组织学来源（分型），而以分化最差的区域来确定肿瘤的级别，可见，恶性肿瘤的分级反映的是肿瘤的内部特征，对于客观评估肿瘤的分化程度和生物学行为、预测预后具有很大参考价值。一般说来，肿瘤分级越高，预后越差，但并非完全一致[13]。 然而，由于肿瘤组织结构的复杂性和异质性特征，不同类型肿瘤（例如腺癌、鳞癌、肾细胞癌、乳腺癌等等）均有其不同的结构特征和分级标准，且缺乏定量指标，此外，由于受取材充分程度和对诊断标准、异型性判读的主观性差异的影响，均并不同程度地影响到肿瘤分级的客观性、精确性和可重复性。 因此，精简分级参数、减少分级的级别、简化分级标准，增强可量化参数和临床可操作性及可重复性，是肿瘤分级的必然趋势。 在过去的几十年来，得益于不同领域的专家学者的卓越贡献，在此取得显著进展。例如，在上皮内瘤变分级中将3级简化为高低两个级别的分级理念无疑为肿瘤组织学分级提供了值得借鉴的成功经验。而核分裂、增殖指数(如Ki-67)等[14]的检测为恶性肿瘤的诊断和分级提供了可靠的可量化参数，其中Ki67作为评价肿瘤细胞增殖活性的可量化参数，在肿瘤分级中的价值也日益被接受并广泛应用。 此外，Gleason等按腺体结构异型性提出的前列腺癌Gleason评分系统[15,16]对于前列腺癌的分级也提供了一种较为合理的可量化分级方案，并被广泛使用。作者也结合胃癌和结直肠癌WHO分型原则及其分化程度、生物学行为、侵袭转移能力，提出了一种新的胃癌和结直肠癌组织学分级-评分方案[17,18]。免疫学评分进行的肿瘤分类也为量化分型与分级提供了新的方法[19] 。 三、肿瘤的分期 肿瘤的分期（staging）是根据原发肿瘤的大小、浸润的深度、范围以及是否累及邻近器官、有无局部和远处淋巴结的转移、有无血源性或其他远处转移等参数来确定的，其的实质是反映肿瘤的侵袭转移程度，是评价恶性肿瘤侵袭转移范围、病程进展程度、转归和预后的重要指标。 精确的肿瘤分期不仅是准确预测恶性肿瘤生物学行为及预后的可靠指标，也能为临床医师提供准确的患者分层管理依据，还是选择辅助治疗方案、提高治疗效果的基本前提。 在众多肿瘤分期方案1929年的Dukes分期中，由美国癌症联合会（The International American Joint Committee on Cancer (AJCC)）提出的TNM分期系统（TNM staging system）是目前被广泛接受和公认的能够反映恶性肿瘤进展、判断预后的最可靠的独立指标。 2010年，第七版 TNM staging (AJCC-7) [20]也已出版。 而肉眼及显微镜下对原发肿瘤的大小及浸润范围（T），局部淋巴结（N）受累情况及远隔脏器、组织中肿瘤转移情况（M）的判读是进行肿瘤TNM分期的三项直接可评价参数。其中，淋巴结检测对于恶性肿瘤分期的精确性具有直接的影响[21-23]，获得足够淋巴结是保证分期精确的前提。所以，在AJCC第七版TNM分期中对于不同肿瘤推荐了进行可靠分期所需的最少淋巴结数量[24]，例如，对于结直肠癌推荐至少10-14 淋巴结才能进行可靠的淋巴结分期. 虽然，不同肿瘤TNM分期中T、N、M判读界值不尽相同，但，一般而言，数字越大，病情越晚，预后越差。 众所周知，恶性肿瘤的生物学行为和侵袭转移能力取决于其特定的组织学类型（或免疫表型）和分化程度，也就是说肿瘤的组织学类型（或免疫表型）和分化程度是真正影响TNM分期的决定性因素。因此，深入探讨恶性肿瘤的组织学分型（或免疫表型）和分级、全面检测肿瘤侵袭转移范围才是精确进行TNM分期的根本。 与肿瘤组织学分型与分级是肿瘤内在的特征参数不同，肿瘤的分期是描述肿瘤特征的外部参数，不仅取决于肿瘤的组织学类型和分级，还明显受到肿瘤所引发的临床症状出现的早晚、患者的临床耐受性、患者经济状况、医疗保障水平和患者就诊时间等主观和社会因素的影响。可见，患者就诊时间在相当大程度上也决定了肿瘤的TNM分期。 四、肿瘤分型、分级和分期之间的关系 既往认为，TNM分期是反映恶性肿瘤进展、判断预后的独立指标，亦是决定手术切除范围、手术方式和合理辅助治疗方案的主要依据，而肿瘤的组织学类型和分级的临床价值并不明确[13,25]。然而，实际情况并非如此，恶性肿瘤组织学类型和分级对其侵袭转移能力和肿瘤预后的影响正被逐步认识： 如前所述，肿瘤的分型和分级是肿瘤的内在本质特征：肿瘤的分型依赖于肿瘤组织细胞与正常组织细胞的形态相似性，肿瘤的分级取决于肿瘤来源组织的分化程度，均是反映肿瘤来源组织细胞的分化程度、结构特征和生物学行为等内在特征重要参数。肿瘤的分期以原发肿瘤的大小及浸润范围、局部淋巴结及远隔脏器、组织受累范围为判读依据，是反映肿瘤侵袭转移能力的临床可观察参数。肿瘤的TNM分期不仅取决于特定的肿瘤组织学类型（或分子表型）和分化程度，同时受到患者就诊时间的显著影响。 简而言之，肿瘤的分型描述的是肿瘤的来源，肿瘤的分级描述的是肿瘤的分化程度，而肿瘤的分型和分级决定了不同类型肿瘤特有的生物学行为和侵袭转移能力，进而决定了肿瘤的TNM分期。TNM分期反映的是恶性肿瘤的进展程度、预示的患者到达预期生命终点的时间点。因此，加强恶性肿瘤组织学分型、分级和免疫表型的研究是准确判断肿瘤进展程度、预后、制定临床治疗方案的之关键。 然而，随着分子生物学技术的发展，基因测序、荧光原位杂交、免疫组化、Real-time PCR等技术的广泛应用和后基因组学时代(post-genenomic era)的来临，对于肿瘤的认识已经深入到分子水平。基因突变、缺失或过表达以及染色体不稳定性 （chromosomal instahility，CIN）、微卫星不稳定（microsatellite instability，MSI）等遗传学机制和CpG 岛甲基化（The CpG Island Methylator phenotype，CIMP）、蛋白磷酸化等表遗传学机制得以阐明[25-33]，一系列肿瘤个性化治疗相关分子靶标被先后发现，大量特异性肿瘤靶向治疗药物也陆续上市，不仅为恶性肿瘤的预后预测和指导治疗提供了新的指标、也在一定程度上为恶性肿瘤的治疗提供新的方案[34]，还在不同层面上改变着传统肿瘤病理分型、分级、分期的临床意义和患者的预后。例如，高度恶性的低分化或未分化结直肠癌由于出现MSI-H而显示良好的临床经过，表皮生长因子受体（EGFR）高表达及KRAS、BRAF等基因突变的结直肠癌患者由于采用靶向治疗药物和新辅助治疗方案，预后也较前明显改善。Her-2基因的检测和赫赛丁的使用完全改变了Her-2阳性乳腺癌患者的预后。 可见，肿瘤个体化治疗时代业已来临[35,36]，传统肿瘤分型、分级和分期已经不能满足肿瘤个体化治疗的需要，因此，在传此基础上，提升肿瘤分子分型诊断水平，为肿瘤的个体化治疗提供更为精确的分子生物学信息、指导个体化治疗方案的制定和疗效监测，无疑将是恶性肿瘤分型、分级和分期的发展方向和目标[37，38]。 总之，肿瘤的分型、分级和分期是评价肿瘤生物学行为和侵袭转移能力及临床进展程度的重要参数，其中肿瘤的分型和分级是反应肿瘤来源及其生物学行为和侵袭转移能力的内在参数，肿瘤的分期是反映肿瘤侵袭转移能力和临床进展程度的可检测指标，不仅取决于肿瘤的组织学类型和分级，同时明显受制于患者临床症状和就诊时间。在传统肿瘤分型、分级和分期的基础上，积极开展以肿瘤特异性分子靶标的检测为核心的分子分型诊断是精确、客观预测肿瘤预后、指导治疗方案的制定和疗效监测的前提和基础，对于肿瘤个体化治疗的实施具有重要意义。
[1] Siegel R, Ward E, Brawley O, et al. Cancer statistics, 2011: the impact of eliminating socioeconomic and racial disparities on premature cancer deaths [J]. CA Cancer J Clin, 2011,61(4):212–236. [2] 来茂德. 肿瘤的分子分型(类)和诊治[J].浙江大学学报(医学版), 2006,35(4):349-353. [3] Ola Marzouk, John Schofield. Review of Histopathological and Molecular Prognostic Features in Colorectal Cancer [J]. Cancers (Basel), 2011,3(2): 2767–2810. [4] 陈海泉. 分子分型时代的肺癌治疗个体化趋势[J]. 中国癌症杂志,2012,22(12):956-960. [5] 张英军, 吴君心, 侯如蓉. 乳腺癌的分子分型[J]. 实用癌症杂志, 2012,27(1):98-100. [6] Goyal R, Gersbach E, Yang XJ, et al. Differential diagnosis of renal tumors with clear cytoplasm: clinical relevance of renal tumorsubclassification in the era of targeted therapies and personalized medicine [J]. Arch Pathol Lab Med, 2013,137(4):467-480. [7] Wittekind C. New developments in the classification of malign tumors [J]. Dtsch Med Wochenschr, 2013,138(20):1054-1058. [8] Shinuk Kim, Mark Kon, Charles DeLisi. Pathway-based classification of cancer subtypes [J]. Biol Direct, 2012,7: 21. [9] Nakashima Y, Yao T, Hirahashi M, et al. Nuclear atypia grading score is a useful prognostic factor in papillary gastric adenocarcinoma [J]. Histopatho logy, 2011,59(5):841-849. [10] Kadota K, Suzuki K, Kachala SS, et al. A grading system combining architectural features and mitotic count predicts recurrence in stage I lung adenocarcinoma [J]. Mod Pathol, 2012,25(8):1117-1127. [11] Espinosa AM, Alfaro A, Roman-Basaure E, et al. Mitosis is a source of potential markers for screening and survival and therapeutic targets in cervical cancer [J]. PLoS One, 2013,8(2):e55975. [12] Giordano TJ. The argument for mitotic rate-based grading for the prognostication of adrenocortical carcinoma [J]. Am J Surg Pathol, 2011,35(4):471-473. [13] Volante M, Daniele L, Asioli S, et al. Tumor staging but not grading is associated with adverse clinical outcome in neuroendocrine tumors of the appendix: a retrospective clinical pathologic analysis of 138 cases [J]. Am J Surg Pathol, 2013,37(4):606-612. [14] Tomasino RM, Morello V, Gullo A, et al. Assessment of 'grading' with Ki-67 and c-kit immunohistochemical expressions may be a helpful tool in management of patients with flat epithelial atypia (FEA) and columnar cell lesions (CCLs) on core breast biopsy [J]. J Cell Physiol, 2009,221(2):34334-9. [15] Gleason DF. Histologic grading of prostate cancer: a perspective[J]. Hum Pathol, 1992,23(3):273-279. [16] Epstein JI, Allsbrook WC Jr, Amin MB, et al. Update on the Gleason grading system for prostate cancer: results of an international consensus conference of urologic pathologists[J]. Adv Anat Pathol, 2006,13(1):57-59. [17] 杨 军, 刘妮, 康安静, 等.一种新型胃癌组织学分型、分级－评分系统[J]. 临床与实验病理学杂志, 2013,29( 2):159-162. [18] 杨军，郭睿，康安静，等.一种新的结直肠癌组织学分型、分级-评分方案[J].南方医科大学学报,2014,34(2):169-173. [19] Jérôme Galon, Franck Pagès, Francesco M Marincola, et al. Cancer classification using the Immunoscore: a worldwide task force [J]. J Transl Med, 2012,10: 205. [20] Edge SB. American Joint Committee on Cancer: AJCC cancer staging manual. 7th edition. New York: Springer, 2010. [21] Pheby DF, Levine DF, Pitcher RW, et al. Lymph node harvests directly influence the staging of colorectal cancer: evidence from a regional audit [J]. J Clin Pathol, 2004,57 (1) :43–47 [22] Hyslop T, Weinberg DS, Schulz S, Barkun A, et al. Analytic Lymph Node Number Establishes Staging Accuracy by Occult Tumor Burden in Colorectal Cancer [J]. J Surg Oncol, 2012,106(1): 24-30. [23] Sobin LH, Gospodrowicz MK, Wittekind C. TNM classification of malignant tumors (UICC International Union Colorectal carcinoma: Pathologic aspects Against Cancer). 7th ed. New York. Wiley-Blacvkwell, 2009. [24] Edge SB, Compton CC. The American Joint Committee on Cancer: the 7th edition of the AJCC cancer staging manual and the future of TNM [J]. Ann Surg Oncol, 2010,17(6):1471-1474. [25] Lao VV, Grady WM. Epigenetics and colorectal cancer [J]. Nat Rev Gastroenterol Hepatol, 2011,8(12):686-700. [26] Suehiro Y, Hinoda Y. Genetic and epigenetic changes in colorectal cancer and genetic testing for personalized medicine [J]. Rinsho Byori, 2012,60(10):976-981. [27] Hile SE, Shabashev S, Eckert KA. Tumor-specific microsatellite instability: do distinct mechanisms underlie the MSI-L and EMAST phenotypes? [J]. Mutat Res, 2013,743-744:67-77. [28] Bhattacharjee P, Banerjee M, Giri AK. Role of genomic instability in arsenic-induced carcinogenicity . A review. [J]. Environ Int, 2013,53:29-40. [29] Hughes LA, Khalid-de Bakker CA, Smits KM, et al. The CpG island methylator phenotype in colorectal cancer: progress and problems [J]. Biochim Biophys Acta, 2012,1825(1):77-85. [30] Bae JM, Kim JH, Kang GH. Epigenetic alterations in colorectal cancer: the CpG island methylator phenotype [J]. Histol Histopathol, 2013,28(5):585-595. [31] Migliore L, Migheli F, Spisni R, et al. Genetics, cytogenetics, and epigenetics of colorectal cancer [J]. J Biomed Biotechnol, 2011,2011:792362. [32] Sinicrope FA, Sargent DJ. Molecular pathways: microsatellite instability in colorectal cancer: prognostic, predictive, and therapeutic implications [J]. Clin Cancer Res, 2012,18(6): 1506–1512. [33] Alex Duval, Ada Collura, Kevin Berthenet, et al. Microsatellite Instability in Colorectal Cancer: Time to Stop Hiding! [J]. Oncotarget, 2011,2(11): 826-827. [34] Legolvan MP, Taliano RJ, Resnick MB. Application of molecular techniques in the diagnosis, prognosis and management of patients with colorectal cancer: a practical approach [J]. Hum Pathol, 2012,43(8):1157-68. [35] Alex Mejia, Stephanie Schulz, Terry Hyslop, et al. Molecular staging individualizing cancer management [J]. J Surg Oncol, 2012,105(5): 468–474. [36] Perea J, Lomas M, Hidalgo M. Molecular basis of colorrectal cancer: towards an individualized management? [J]. Rev Esp Enferm Dig, 2011,103(1):29-35. [37] Gurzu S, Szentirmay Z, Jung I. Molecular classification of colorectal cancer: a dream that can become a reality [J]. Rom J Morphol Embryol, 2013,54(2):241-245. [38] Alex Mejia, Stephanie Schulz, Terry Hyslop, et al. Molecular staging individualizing cancer management [J]. J Surg Oncol, 2012 ,105(5): 468–474. |
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