《Journal of Thoracic Oncology》：Moving Beyond Morphology: Toward a Morpho-Molecular Classification of Pleural Mesothelioma
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这篇综述系统梳理了胸膜间皮瘤（PM）从传统形态学（PME/PMB/PMS）向整合性形态-分子分类范式转变的最新进展。文章指出，仅凭形态学无法充分捕捉疾病的复杂性和异质性。基于大规模多组学研究，作者归纳出解释患者间差异的四个关键分子轴：形态学-上皮间质转化（EMT）轴、倍体性-基因组复杂度轴、肿瘤微环境（TME）/适应性免疫应答轴以及DNA甲基化-CpG岛甲基化表型（CIMP）轴。这些轴共同解释了比现有WHO分类多6至9倍的分子变异。文章进一步提出基于帕累托任务推断（Pareto task inference）的三种生物学原型（细胞分裂原型、肿瘤-免疫互作原型、腺泡原型），为理解疾病异质性、指导精准诊断、预后评估及靶向/免疫治疗策略提供了全新框架。最后，展望了单细胞/空间组学及人工智能（AI）在未来研究和临床转化中的潜力。
超越形态学：迈向胸膜间皮瘤的形态分子学分类
胸膜间皮瘤（Pleural Mesothelioma, PM）是一种源自胸膜间皮细胞的侵袭性癌症，与石棉暴露密切相关。尽管近年来治疗有所进展，尤其是免疫检查点抑制剂纳武利尤单抗（nivolumab）联合伊匹木单抗（ipilimumab）的应用，但患者生存率改善有限，中位总生存期（OS）仍不理想。这凸显了深入理解疾病生物学特性、以推动临床实践进步的迫切需求。
当前，根据世界卫生组织（WHO）2021年分类，PM主要分为三种形态学类型：上皮样（PME）、双相型（PMB）和肉瘤样（PMS），它们的中位OS分别约为14、10和4个月。虽然形态学和免疫组织化学（IHC）仍是临床诊断的金标准，但它们难以完全揭示疾病潜在的生物学复杂性和高度异质性。近年来的分子研究表明，组织学类型仅能解释患者间分子变异的一小部分，而关键的分子改变（如BAP1、CDKN2A、NF2）以及转录组和表观遗传特征跨越了不同的组织学类型。因此，迫切需要一种能够整合多维度信息的新的分类体系。
胸膜间皮瘤的分子全景
近期一项基于120例PM样本的多组学（全基因组、RNA测序[RNA-seq]、850k甲基化芯片）无监督整合研究揭示，在形态学之外，肿瘤基因组谱、表观遗传谱和肿瘤微环境（TME）同样是驱动患者间变异的重要因素。这些分子变异源共同解释了19%至61%的患者间方差，是当前WHO分类解释量的6至9倍 。这些发现为将分子特征整合到PM的临床决策中提供了强有力的支持。
形态学驱动的分子变异
早期研究已证实传统组织病理学分类（PME, PMB, PMS）的价值，但也指出其仅能部分解释预后和治疗反应。例如，基于大量RNA-seq数据的无监督层次聚类识别出两个具有明确预后价值的稳健转录组亚群（C1和C2），其中C2即使在上述样肿瘤中也预后较差。这些分子群与组织学类型仅有部分重叠，并与BAP1改变和间质表型相关。后续研究将形态学相关的分子群重新框架为一个分子谱的连续体，它比离散的形态学或分子分组更能预测生存。这些谱与血管生成和上皮-间质转化（EMT）通路相联系，其中血管内皮生长因子（VEGF）等通路在通常富含肉瘤样形态的间质样肿瘤中上调。最近的研究将这一轴正式化为“形态学-EMT轴”，它贡献了约10%的患者间总方差。
倍体性与基因组复杂性解释的分子变异
PM肿瘤基因组非常复杂，常见臂水平染色体缺失等事件，导致BAP1（3号染色体）、CDKN2A-MTAP（9号染色体）和NF2（22号染色体）等关键抑癌基因失活。这些改变具有预后价值：BAP1改变（包括种系和体细胞）与较好结局相关，而CDKN2A纯合缺失与较差预后相关。此外，还存在更复杂的基因组事件，如与TP53和SETDB1突变相关的基因组近单倍体化（GNH）、染色体重排（chromoplexy and chromothripsis）、同源重组缺陷（HRD）以及染色体外DNA（ecDNA）。研究将这一分子变异轴精炼为一个从基因组近单倍体化到全基因组加倍（WGD）的倍体性连续轴，其中WGD与较短的生存期相关。
肿瘤微环境驱动的分子变异
肿瘤浸润是PM的常见特征。通过转录组去卷积分析，研究发现肿瘤存在从免疫富集（IFN-高、CD8+、调节性T细胞[Treg]和巨噬细胞丰富，PD-L1表达较高）到免疫贫乏的“沙漠”肿瘤的连续谱，且具有不同的髓系细胞组成。其中，高VISTA（V-domain Ig suppressor of T cell activation）表达在PME肿瘤中已有报道，而PD-L1高表达则见于非上皮样PM。研究将此独立的患者间分子变异轴命名为“适应性应答因子”轴，它概括了以适应性免疫应答效应细胞（如杀伤肿瘤细胞的淋巴细胞）为主的免疫浸润情况。沿此连续轴，免疫浸润程度从几乎为零（预后较差）到占细胞群50%以上不等。
表观基因组作为分子变异决定因素
除形态学、基因组和TME外，表观基因组也有助于解释PM的分子异质性。研究发现，CpG岛甲基化表型（CIMP）与免疫排斥和不良预后相关，更高的CIMP对应更强的超甲基化信号。DNA甲基化谱可用于定义独立于组织学的分子亚群。研究将此分子变异源正式化为“DNA甲基化-CIMP连续轴”，范围从CIMP-低到CIMP-高谱。CIMP-高肿瘤以全局甲基化和抑癌基因沉默为特征，并与较差预后相关。此外，表观遗传调控基因（ERGs）如NCOR2和EZH2在CIMP-高肿瘤中表达。
分子洞察的临床意义
诊断与预后的当前挑战
PM的诊断日益多模式化且复杂，从形态学扩展到IHC组合，再到用于靶向治疗的分子和表观遗传检测。形态学本身可能具有误导性，导致误诊，因此必须使用IHC来证明间皮起源和恶性。一些分子标志物被提出用于改善PM诊断，例如检测BAP1、CDKN2A-MTAP、TP53和NF2改变的五基因NGS（新一代测序）panel、评估DNA甲基化谱、以及在不典型病例中分析肿瘤细胞核型以检测GNH。预后方面，目前主要基于组织学分类，但同一组织学类型的患者间也存在差异。多种基于临床数据的预后评分系统（如CALGB、EORTC、MMPS、PLECH）以及CLDN15/VIM表达比率（C/V ratio）已被开发或应用。尽管分子研究强调了独立于形态学的分子群或轴的预后价值，但这些信息尚未整合到临床实践中。
治疗的当前挑战
以铂类-培美曲塞为基础的化疗（可选择联合贝伐珠单抗）曾是PM的标准治疗。免疫疗法的引入显著改变了PM的管理格局。CheckMate 743试验表明，纳武利尤单抗联合伊匹木单抗相比化疗显著改善了中位OS，但在非上皮样PM亚型以及肿瘤细胞PD-L1表达>1%的患者中获益更大。然而，免疫治疗相关毒性也不容忽视。目前正在尝试通过创新联合治疗改善患者结局。例如，将LAG3抑制剂加入一线化疗和PD-1抑制剂，以及评估靶向PD-1和VEGF的双特异性抗体ivonescimab。鉴于PME中VISTA的高表达，多种VISTA拮抗剂和抑制剂正在临床前研究和I期临床试验中进行评估。
总体而言，仅凭肿瘤免疫浸润的显微镜评估似乎不足以预测免疫治疗反应。BAP1缺失作为免疫治疗反应的预测生物标志物报道不一。CDKN2A缺失与免疫浸润减少相关，可能提示对免疫治疗耐药。同样，携带NF2改变的患者在接受纳武利尤单抗+伊匹木单抗治疗时OS较短。
针对PM基因改变的治疗策略探索尚未取得显著生存获益。研究表明BAP1缺失可能与一线化疗患者OS改善相关，但需区分体细胞与种系突变。PARP抑制剂和EZH2抑制剂的临床试验结果大多令人失望，但研究提示同源重组缺陷（HRD）评估或CIMP指数可能有助于筛选潜在获益人群。CDK4/6抑制剂在CDKN2A缺失的PM中显示出一定的疾病控制率（DCR），与化疗或抗PD-1治疗联用效果更佳。针对NF2/Hippo通路等其他靶点的治疗探索也尚未取得明确临床获益。
需要更全面的视角来应对疾病
鉴于PM发病机制的复杂性、缺乏明确的致癌驱动因子以及高度的患者间和患者内异质性，针对单一治疗性改变的策略很难取得实质性临床获益。研究应用多任务进化理论中的帕累托任务推断（Pareto task inference）来整合PM的不同分子变异轴，从而定义了一个具有生物学意义的PM肿瘤谱。该分析识别出三种极端的生物学原型（archetypes），代表了三种不同任务之间的权衡，并指向潜在的治疗脆弱性：细胞分裂（细胞分裂原型）、与免疫系统相互作用（肿瘤-免疫相互作用原型）和细胞协作（腺泡原型）。这些原型的综合分子特征可能为临床试验中选择靶向人群提供所需的生物学见解。以免疫治疗为例，这三种原型与最近描述的泛癌免疫原型相一致，其免疫排斥机制可能不同，提示对免疫治疗的反应也可能不同。因此，这些免疫原型在预测免疫治疗反应方面可能比单纯的形态学更具信息性。此外，分子特征也有助于筛选可能从手术等局部治疗中获益的患者。
尚未满足的需求与未来方向
尽管大量多组学研究为理解PM的患者间变异提供了坚实基础，但批量分析会平均异质性细胞群中的分子信号，从而模糊了肿瘤内异质性，限制了对不同细胞状态或相互作用的洞察。新兴的单细胞（sc）和空间组学技术以前所未有的分辨率揭示了细胞和空间的复杂性。例如，scRNA-seq研究证实了肉瘤样和上皮样组织学之间的连续性，发现了与癌症内在肉瘤样特征（scS-score）相关的高度独特的TME，并揭示了潜在的治疗策略（如靶向NKG2A:HLA-E相互作用）。空间转录组学研究揭示了双相型肿瘤中支持肉瘤样转分化的复杂细胞生态系统。然而，这些研究主要聚焦于进一步表征形态学轴。许多超越此轴的问题仍然开放，例如那些不能明确归入上述原型的样本反映了什么生物学基础？SETD2或RB1等反复出现的主要改变与已提出的分子轴关联有限，提示存在尚未识别的分子驱动机制。值得注意的是，人工智能（AI）虽已应用于PM的影像数据用于诊断、分期和预后评估，但尚未被用于探索该疾病的分子异质性。
总之，这些发现强调需要整合性的形态-分子学方法，以在批量和单细胞分辨率上捕获PM异质性的多个轴——形态学、基因组学、表观遗传学和免疫学。将这些层面与先进的计算模型和AI驱动的推断相结合，将是定义具有生物学和临床意义的肿瘤亚群的关键。展望未来，将这些见解转化为稳健的生物标志物和临床适用的工具，最终有望为这种高度异质性且致命的癌症实现精准诊断和个性化治疗策略。
