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第50卷第2期第266页2021年4月 华中科技大学学报(医学版)A c t aM e dU n i vS c iT e c h n o lH u a z h o n gV o l .50 N o .2 P .266A pr . 2021余 露,女,1990年生,住院医师,E -m a i l :369389072@q q .c o m ә通讯作者,C o r r e s p o n d i n g a u t h o r ,E -m a i l :q i o n g r o n gc h e n @y e a h .n e t 一种实用的子宫内膜癌分子分型余 露1, 董钰婷2, 陈琼荣1ә1武汉大学中南医院病理科/武汉大学病理中心,武汉 4300712华中科技大学同济医学院基础医学院生理学系,武汉 430030摘要: 子宫内膜癌是一类异质性显著的常见恶性肿瘤,识别其分子生物学特征能更有针对性地治疗患者,改善患者预后㊂该文综述子宫内膜癌最经典的3种分类系统:B o k h m a n 二分法㊁癌症基因组图谱分子分类法,以及子宫内膜癌前瞻性分子危险分类法(P r o a c t i v e M o l e c u l a rR i s kC l a s s i f i e r f o rE n d o m e t r i a lC a n c e r ,P r o M i s E )㊂其中,P r o M i s E 分类系统将子宫内膜癌分成4个亚组:错配修复缺失亚组㊁D N A 聚合酶-ɛ核酸外切酶突变亚组㊁p 53突变型亚组和p 53野生型亚组㊂P r o M i s E 分子分类法适用于小活检和石蜡包埋组织,我国三甲医院能实施这种分子分类,该分类法的广泛应用将极大提高我国子宫内膜癌的精准诊治水平㊂关键词:子宫内膜癌; 分子分型; 错配修复; D N A 聚合酶-ɛ基因; p 53中图分类号:R 737.33 D O I :10.3870/j.i s s n .1672-0741.2021.02.024AP r a c t i c a lM o l e c u l a r -b a s e dC l a s s i f i c a t i o n f o rE n d o m e t r i a l C a n c e r sY uL u 1,D o n g Y u t i n g 2,C h e nQ i o n g r o n g1ә1D e p a r t m e n t o f P a t h o l o g y ,Z h o n g n a nH o s p i t a l o f W u h a nU n i v e r s i t y &W u h a nU n i v e r s i t y C e n t e r f o rP a t h o l o g y ,W u h a n430071,C h i n a 2D e p a r t m e n t o f P h y s i o l o g y ,S c h o o l o f B a s i cM e d i c i n e ,T o n g j iM e d i c a lC o l l e g e ,H u a z h o n g U n i v e r s i t y o fS c i e n c e a n dT e c h n o l o g y ,Wu h a n430030,C h i n a A b s t r a c t E n d o m e t r i a l c a n c e r s ,a g r o u p o f c o n s p i c u o u s h e t e r o g e n e o u s m a l i g n a n t t u m o r s ,o c c u r r e d c o m m o n l y in w o m e n .H o wt od i s t i n g u i s h t h em o l e c u l a r f e a t u r e s a n d p e r s o n a l i z e t h e p a t i e n t sw i t hs u i t a b l e t r e a t m e n t i s a nu r g e n tm i s s i o n f o r o u r p a t h o l o g i s t s a n do n c o l o g i s t sn o w a d a ys .W e r e v i e w e d t h e p u b l i s h e d a r t i c l e s a s s o c i a t e dw i t h e n d o m e t r i a l c a n c e r s a n dm o l e c u -l a r c l a s s i f i c a t i o n ,a n d a n a l y z e d t h e p r o g r e s s a n d a d v a n t a ge s of d i f f e r e n t c l a s s i f i c a t i o n s .T h e r e a r e t h r e e c l a s s i c d i f f e r e n t c l a s s i f i c a -t i o n s :B o k h m a n sb i n a r y cl a s s i f i c a t i o n s ,T h eC a n c e rG e n o m eA t l a s (T C G A )-b a s e dm o l e c u l a r c l a s s i f i c a t i o n s a n dP r o a c t i v eM o l e c -u l a rR i s kC l a s s i f i e r f o r E n d o m e t r i a l C a n c e r (P r o M i s E ).P r o M i s E i n c l u d e s f o u r s u b g r o u p s :m i s m a t c h r e p a i r -d e f i c i e n t ,p o l y m e r a s e -E p s i l o ne x o n u c l e a s e d o m a i nm u t a t i o n s ,p 53m u t a t i o n s a n d p 53w i l d t y p e .P r o M i s E i s a p r a c t i c a l c l a s s i f i c a t i o n s ys t e m w h i c hu s e s t h e f o r m a l i n -f i x e d a n d p a r a f f i n e m b e d d i n g t i s s u e s f r o mb i o p s y .T h eP r o M i s Es y s t e mc a nb e c a r r i e d o u t a t o u r p a t h o l o gi c a l l a b o -r a t o r y o fT e r t i a r y G r a d eA H o s p i t a l s ,w h i c hw i l l i m p r o v e t h e p r e c i s i o nm e d i c i n e f o r d i a g n o s i s a n d t r e a t m e n t .K e y wo r d s e n d o m e t r i a l c a n c e r s ; m o l e c u l a r c l a s s i f i c a t i o n ; m i s m a t c h r e p a i r ; P O L E ; p 53 子宫内膜癌(e n d o m e t r i a l c a n c e r ,E C )是全球女性常见的恶性肿瘤,近年来在我国女性中发病率有上升趋势㊂E C 是一类异质性显著的恶性肿瘤,大部分患者预后较好,但有少部分患者即使早期发现也预后不佳㊂因此,如何准确识别E C 的分子生物学特征并针对性处理具有重要的临床意义㊂本文将选取最经典的3种E C 分类体系,从最初的B o k h -m a n 二分类法,到癌症基因组图谱(T h eC a n c e rG e -n o m eA t l a s ,T C G A )分子分型,再到基于T C G A 而实用性更强的子宫内膜癌前瞻性分子危险分类法(P r o a c t i v e M o l e c u l a rR i s k C l a s s i f i e rf o rE n d o m e -t r i a l C a n c e r ,P r o M i s E )作简要综述,以期妇科肿瘤相关医务工作者了解并逐步实施P r o M i s E 分子分类,更好地为我国E C 患者提供精准的诊治服务㊂1 B o k h m a n 分类B o k h m a n 等[1]早在1983年就基于E C 的临床病理特征㊁新陈代谢和激素水平将其分为Ⅰ型和Ⅱ型(表1)㊂Ⅰ型E C 与雌激素过量㊁肥胖㊁激素受体阳性有关;Ⅱ型E C 在老年非肥胖妇女中更为常见,其发病与新陈代谢和激素水平关系不大㊂组织形态学上,Ⅰ型E C 大部分为预后较好的低级别子宫内膜样癌[2-3],而Ⅱ型E C 常常在萎缩的子宫内膜基础上发生,组织学类型多为高侵袭性的浆液性癌和透明细胞癌,预后通常较差㊂这二型E C 的治疗方案㊁预后均不同㊂随后的分子研究也揭示二者有着不同的分子机制:Ⅰ型子宫内膜样癌中P T E N㊁K R A S㊁C T N N B1㊁P I K3C A及MM R等基因常有突变[4-5];尽管W n t/β-c a t e n i n信号通路在子宫内膜样癌及浆液性癌中均可出现异常,但C T N N B1异常更多出现在Ⅰ型子宫内膜样癌中[6];T P53突变及H E R2扩增常见于Ⅱ型E C中,在高达90%左右的浆液性癌中可见T P53突变[7]㊂实践证明,B o k h m a n二分法能有效将E C分为不同预后和治疗方案的两组,并为此后的众多分子学研究提供了分类基础㊂然而,E C作为一个异质性明显的肿瘤,B o k h m a n二分法似乎过于简单,不能够完全体现E C的真实生物学特性,比如,高级别的子宫内膜样癌与浆液性癌在B o k h m a n二分法中分属于不同的两类,但实际上,它们有着众多相似的临床和分子病理特征[8]㊂此外,约20%的浆液性癌在临床行为上也与Ⅰ型子宫内膜样癌类似,侵袭能力并不强[9]㊂越来越多的分子研究表明,尽管Ⅰ型和Ⅱ型E C在分子突变上各有其特点,但有一些突变同时存在于子宫内膜样癌和浆液性癌中,例如,Ⅱ型浆液性癌中的T P53突变也可见于约10%的子宫内膜样癌中[7,10]㊂另外,多见于Ⅰ型E C中的P T E N缺失在浆液性癌中也扮演着重要的角色㊂更令人担忧的是,不同病理学家对E C组织学类型和分级的诊断可重复性并不高,特别是在高级别肿瘤中这种不一致性甚至达到28%左右[11-12]㊂因此,临床迫切需要更为精准的E C分子分类体系㊂表1 B o k h m a n二分法Ⅰ型㊁Ⅱ型子宫内膜癌的临床病理特征T a b l e1 T h e c l i n i c o p a t h o l o g i c f e a t u r e s o f t y p eⅠa n dⅡe n d o m e t r i a l c a n c e r o f B o k h m a n s d i c h o t o m y 特性Ⅰ型Ⅱ型主要组织学类型子宫内膜样癌浆液性癌㊁透明细胞癌背景子宫内膜状态增生萎缩临床进程进展较慢进展迅速血清雌激素水平升高一般不升高对激素治疗的敏感性+一般为-转移率较低较高肌层浸润通常浸润子宫肌层<1/2通常浸润子宫肌层>1/2 E R/P R一般为+一般为-P16<50%的肿瘤局灶+弥漫强阳分级G1~G2G3F IG O分期Ⅰ~ⅡⅢ~Ⅳ预后较好不佳主要分子改变P T E N㊁K R A S㊁C T N N B1㊁P I K3C A及MM R突变T P53突变及H E R2扩增2T C G A分子分型2013年,T C G A通过对373例E C(其中子宫内膜样癌307例,浆液性癌53例,子宫内膜样癌㊁浆液性癌混合型13例)全外显子区域进行二代测序,评估其基因组学㊁转录组学㊁蛋白组学㊁基因拷贝数㊁基因甲基化状态及基因表达谱的特征[13],首次将E C 分为4种不同的分子亚型(表2):D N A聚合酶-ɛ(D N A p o l y m e r a s ee p s i l o n,P O L E)超突变型㊁高突变型/微卫星不稳定型㊁低拷贝数/微卫星稳定型及高拷贝数/浆液样型㊂以下分述这4型E C的特征㊂2.1P O L E超突变型该型E C以体细胞极高的突变率为特征(232ˑ10-6/M b),其平均突变负荷是后文叙述的高突变型的10倍㊁低拷贝数型的100倍[13]㊂P O L E编码聚合酶-ɛ键的中央催化亚基,该聚合酶参与D N A损伤修复[14],因此P O L E基因突变可导致体细胞突变频率明显升高㊂此外,这型E C还发现P T E N㊁P I K3R1㊁P I K3C A和K R A S等190种显著突变基因,尤其是发现94.1%的这类E C组织中可检测到P T E N基因突变㊂T C G A研究数据表明,6.4%低级别和17.4%高级别子宫内膜样癌属于P O L E超突变型,该型没有浆液性癌和混合型子宫内膜癌㊂与其他亚型E C比较,本型患者有着相对较长的疾病无进展生存期,是预后最好的一类E C[15]㊂2.2高突变型/微卫星不稳定型该型E C以高频突变为特征(18ˑ10-6/M b),同时伴有体细胞低拷贝数改变,主要由D N A错配修复(m i s m a t c h r e p a i r,MM R)蛋白缺失引起的微卫星不稳定[13]㊂临床常规检测的4种MM R蛋白包括:M L H1㊁M S H2㊁M S H6㊁P M S2㊂MM R蛋白缺失最常见于M L H1基因启动子甲基化引起的M L H1表达缺失㊂T C G A数据显示,28.6%的低级别和54.3%的高级别子宫内膜样癌属于此型㊂此外,这型E C中还发现21个显著突变基因,包括之前从未被报道与E C致癌相关的11种基因(A R I D5B,C S-D E1,C T C F,G I G Y F2,H I S T1H2B D,L I M C H1, M I R1277,N K A P,R B M X,T N F A I P6,Z F H X3),以㊃762㊃余露等.一种实用的子宫内膜癌分子分型及与E C致癌相关的一些基因(P T E N,P I K3C A, P I K3R1,C T N N B1,K R A S,A R I D1A)㊂该型E C中P T E N突变率最高,其中P T E N-P I K3C A轴突变最常见,此外在大约35%的这型E C中可检测到K R A S突变㊂相较于微卫星稳定亚型E C,本型C T-N N B1的突变率略低(突变率20%左右)㊂更有趣的是,本型还观察到R P L22基因的缺失移码突变,这是本型E C的特征性突变[16]㊂表2 T C G A分子分型各型子宫内膜癌的分子病理特征T a b l e2 T h em o l e c u l a r p a t h o l o g i c f e a t u r e s o f e a c h t y p e e n d o m e t r i a l c a n c e r o fT C G A m o l e c u l a r c l a s s i f i c a t i o n 特性P O L E超突变型高突变型/微卫星不稳定型低拷贝数/微卫星稳定型高拷贝数/浆液样型突变率(ˑ10-6/M b)232182.92.3组织学类型主要为子宫内膜样癌主要为子宫内膜样癌主要为子宫内膜样癌主要为浆液性癌分级G1~G3G1~G3主要为G1~G2G3预后最佳居中居中不佳显著分子改变P O L E(100.0%)P T E N(87.7%)P T E N(76.7%)T P53(91.7%) P T E N(94.1%)P I K3C A(53.8%)P I K3C A(53.3%)P I K3C A(46.7%)MU C16(94.1%)P I K3R1(41.5%)C T N N B1(52.2%)F B XW7(21.7%)R G D P13(94.1%)A R I D1A(36.9%)A R I D1A(42.2%)P P P2R1A(21.7%)P I K3C A(71.0%)R P L22(36.9%)P I K3R1(33.3%)P I K3R1(13.3%)P I K3R1(65.0%)K R A S(35.4%)C T C F(21.1%)C H D4(13.3%)K R A S(53.0%)Z F H X3(30.8%)K R A S(15.6%)P T E N(10.0%)A R I D1A(76.0%)A R I D5B(23.1%)F G F R2(13.3%)G P R112(94.1%)C T N N B1(20.0%)C C N B3(94.1%)F G F R2(13.8%)S L I T R K3(94.1%)D N A H5(94.1%)A P O B(94.1%)L AMA2(94.1%)N B E A(94.1%)2.3低拷贝数/微卫星稳定型该型以低频突变为特征(2.9ˑ10-6/M b),主要由微卫星稳定的E C组成[13]㊂T C G A数据表明, 60%的低级别及8.7%的高级别子宫内膜样癌属于这型,25%的混合型及2.3%的浆液性癌也属于该型㊂T C G A确认了该型中16种显著突变基因,包括之前从未被报道与E C致癌相关的7种基因(C S M D3,C T C F,B C O R,S O X17,M E C OM,M E T-T L14,S G K1),以及常见已知与E C致癌相关的9种基因(P T E N,P I K3C A,P I K3R1,A R I D1A,C T-N N B1,S P O P,C H D4,K R A S,F G F R3)㊂本型中, C T N N B1突变相当常见(突变率约52%),该突变可引起W n t/β-c a t e n i n通路调节异常㊂此外,在90%以上的本型E C中出现P I3K通路异常,而K R A S 突变率低(仅有16%的该型E C组织存在K R A S基因突变)[2]㊂2.4高拷贝数/浆液样型该型E C以低突变率(2.3ˑ10-6/M b)和高频的拷贝数改变为特征[13]㊂组织学类型上,本型主要由浆液性E C组成,还有1/4的高级别子宫内膜样癌属于此型㊂该型E C以T P53突变最为常见(突变率91.7%),亦有73%的浆液性E C患者P I K3C A-P I K3R1-P T E N信号通路出现异常,然而P T E N突变在该型E C患者中并不是常见事件㊂同样的,K R A S突变仅在不足10%的该型E C患者中出现㊂这型E C患者预后最差㊂但令人欣慰的是, 25%该型E C标本中还发现有E R B B2基因的扩增,这也可以指导临床对这类患者开展H E R2分子检测和赫赛汀的靶向治疗㊂2.5T C G A分子分型的利与弊T C G A分子分型提供了一种与患者预后及临床治疗更紧密相关的精准分子分类体系[13]㊂原来组织学诊断为浆液性癌的病例,分子检测发现高突变率㊁K R A S突变㊁T P53野生型,此时再复阅病理切片,却发现是高级别子宫内膜样癌㊂因此,综合分析分子检测结果和组织学形态,可以解决病理医师之间对高级别子宫内膜样癌和浆液性癌诊断一致性较低的问题㊂然而,由于分子测序经济成本高㊁耗时长以及仅适用于新鲜组织等原因使T C G A分子分型在临床实践中不易推广运用㊂另外由于其不适用于活检/刮宫等标本,使得该分类法无法在术前精准指导患者的治疗㊂此外,子宫内膜透明细胞癌㊁未分化癌㊁去分化癌和癌肉瘤等也没有包括在T C G A分子分型中,这也是有待完善之处㊂㊃862㊃华中科技大学学报(医学版)2021年4月第50卷第2期3 P r o M i s E 分类系统P r o M i s E 分类系统[17-22]既保留了T C G A 分子分类的精准性,又克服其不足(不适用于小活检和石蜡包埋组织),将E C 分成4个亚组(表3):错配修复缺失(m i s m a t c hr e pa i r -d e f i c i e n t ,MM R -D )亚组,聚合酶-ɛ核酸外切酶突变(p o l y m e r a s e -E ps i l o ne x o -n u c l e a s e d o m a i nm u t a t i o n s ,P O L EE D M )亚组㊁p 53突变型(p 53a b n o r m a l ,p 53a b n )亚组和p 53野生型(p 53w i l d t y p e ,p53w t )亚组,它们分别与T C G A 的高突变型/微卫星不稳定性型㊁P O L E 超突变型㊁高拷贝数/浆液样型和低拷贝数/微卫星稳定型相似,但并不完全相同㊂3.1 MM R -D 亚组本组E C 行免疫组织化学检测M L H 1㊁M S H 2㊁M S H 6㊁P M S 2蛋白表达显示单个或多个MM R 蛋白有缺失[17-19]㊂临床病理特征上,该组E C 常伴子宫肌层浸润和脉管累犯,脉管累犯比例可与p 53a b n 亚组相当,远高于P O L EE D M 或p 53w t 亚组㊂这类患者MMR 蛋白缺失多见于以下两种情况:①因M L H 1基因启动子发生超甲基化引起的散发性E C ,免疫组化检测表现为M L H 1和P M S 2这一对蛋白完全缺失;②因MM R 基因胚系突变引起的L yn c h 综合征患者,免疫组化检测表现为M S H 6和M S H 2蛋白完全缺失,少数情况也可表现为P M S 2或M S H 6单独缺失㊂表3 P r o M i s E 分类系统T a b l e 3 P r o M i s Ec l a s s i f i c a t i o n s ys t e m 特点MM R -D 亚组P O L EE D M 亚组p53a b n 亚组p53w t 亚组对应T C G A 高突变型/微卫星不稳定型P O L E 超突变型高拷贝数/浆液样型低拷贝数/微卫星稳定型检测方法免疫组化检测MM R 蛋白表达测序P O L E 基因第9-14号外显子区域免疫组化检测p 53蛋白表达免疫组化㊁测序显示无任何其他亚组特征性改变预后第3最佳最差第2L yn c h 综合征是一种由MM R 基因胚系突变引起的常染色体显性遗传病,女性发生E C 的概率为60%[23],是L y n c h 综合征患者肠外最常见的恶性肿瘤[24],患者多小于60岁,好发于子宫下段,肿瘤间质见较多淋巴细胞反应并常伴肿瘤异质性,肿瘤更易发生深肌层浸润[25]㊂为减低发病风险,对已完成生育且携带MM R 基因胚系突变的女性,可以考虑行子宫和双附件的预防性切除;对于未行预防性手术的突变携带者且无临床症状时,建议每1~2年行子宫内膜活检以早期发现子宫内膜癌[26]㊂最近有研究表明,服用阿司匹林能降低MM R 基因胚系突变携带者的癌症发病率[27],但是目前对服用阿司匹林的最佳剂量和服用时间尚不确定,且需平衡好阿司匹林长期使用的利与弊㊂3.2 P O L EE D M 亚组P r o M i s E 分子分类法通过对P O L E 核酸外切酶基因第9~14号外显子区域进行测序,发现突变者即归为此组[17-19]㊂P T E N 是P O L E 突变评估模型中最主要的一个指标,虽然T C G A 分子分类体系中微卫星不稳定型和低拷贝数型亦有一定频率出现P T E N 突变,但P T E N 和P O L E 突变几乎共存于所有T C G A 超突变型中㊂因此,T a l h o u k 等[18]最初提出了两种识别超突变型的方法,一种是只检测P O L E 突变状态,另一种是同时检测P O L E 和P T E N 突变状态㊂然而,P T E N 免疫组化染色模式的异质性导致其临床应用受限,并且P T E N 的免疫组化结果与分子改变并不完全一致[28-29],因此并不推荐P T E N 免疫组化来筛查这类E C ㊂与T C G A分子分类一致,本组E C 患者有着相对最佳的预后[30]㊂3.3 p 53a b n 亚组P r o M i s E 分子分类法通过免疫组化检测p 53蛋白的表达情况来判断[17-19]:p 53在超过70%的癌细胞中表达或完全缺失,判读为p 53突变型,归为p 53a b n 亚组;p53其他表达情况则判读为p 53野生型,归为p 53w t 亚组㊂p 53a b n 亚组患者年龄通常较大,身高体重指数低,组织学上多为浆液性癌,诊断时即为高分级和高分期,并表现出其他高侵袭性特征,如子宫肌层浸润㊁淋巴结转移及脉管累犯等㊂本组E C 患者预后最差[19]㊂3.4 p 53w t 亚组p53w t 亚组无上述任何亚组特征性改变(既无MM R ㊁P O L E 基因突变,又无p 53突变),组织学类型上几乎均为低分级㊁低分期的子宫内膜样癌,其预后较好,仅次于P O L EE D M 亚组[17-19]㊂3.5 P r o M i s E 分子分类法检测程序上面叙述的P r o M i s E 分子分类的顺序也是分子检测的先后程序[17-19](图1):即E C 患者的石蜡标㊃962㊃余 露等.一种实用的子宫内膜癌分子分型本在病理诊断明确后,第1步免疫组化检测4种MM R 蛋白,发现蛋白缺失者归为MM R -D 组,不需再做其他检测;如果MM R 无缺失,就行第2步检测:对P O L E 核酸外切酶第9~14号外显子区域进行测序,突变者归为P O L EE D M 组,不需再做其他检测;对P O L E 无突变者行第3步检测:免疫组化检测p 53蛋白表达,70%以上癌细胞表达p 53或发现癌细胞完全不表达而背景间质细胞有强弱不等的p53阳性者,判读为p 53突变型,归为p 53a b n 亚组,p 53野生型则归为p 53w t 亚组㊂这种检测程序经济简便,国内很多三甲医院的分子病理检测平台有能力开展这些业务㊂图1 P r o M i s E 分子分类步骤[19]F i g.1S t e p s i nm o l e c u l a r c l a s s i f i c a t i o nw i t hP r o M i s E [19]3.6 P r o M i s E 分子分类的利与弊首先,P r o M i s E 分子分类法因其精准㊁快速和适用于活检标本而被病理学家们广泛接受,并且该分类法与最终子宫切除术标本诊断的一致性很高(敏感度90%,特异度96%),从而可以在术前为患者提供关于手术时间和方式的参考信息[17-19]㊂其次,P r o M i s E 分子分类法适用于甲醛溶液固定㊁石蜡包埋的标本,其可操作性强,包括我国在内的很多病理实验室可以开展这些检测来实施E C 的精准分子分型[17-19]㊂第三,该分类法还筛选出了P O L EE D M 亚组和MM R -D 亚组E C 患者,这两组患者可能从免疫治疗中获益[31-32]:已有报道P D -1抑制剂对于一些进展期的P O L EE D M 亚组及MM R -D 亚组E C 患者有一定疗效[33]㊂总之,E C 最经典的3种分类体系各有优缺点(表4),以P r o M i s E 分子分类法更胜一筹,但目前P r o M i s E 分子分类法只单纯复制了T C G A 分子分型的预后生存曲线,未来还需选择性添加患者的各项临床病理指标㊁组织学形态及其他分子参数来加强分组的精准性并扩充其应用范围㊂本文查阅的文献绝大多数来自西方国家,但中国人有特定的遗传背景,我们更需要总结自己的数据来扩充㊁完善这一分子分类系统㊂庆幸的是,随着医学的迅速发展,我国很多三甲医院病理科实验室有能力开展这些检测业务㊂因此,我们呼吁国内病理科常规开展这些检测,获得我们自己的数据,然后更有针对性地为我国子宫内膜癌患者服务!表4 子宫内膜癌B o k h m a n 二分法㊁T C G A 分子分型及P r o M i s E 分类系统的特点和优㊁缺点T a b l e 4 T h e f e a t u r e s ,a d v a n t a g e s a n dd i s a d v a n t a g e s o fB o k h m a nd i c h o t o m y,T C G A m o l e c u l a r c l a s s i f i c a t i o na n dP r o M i s Ec l a s s i f i c a t i o n s ys t e mo f e n d o m e t r i a l c a n c e r 分类法特点优点缺点B o k h m a n 二分法基于EC 的临床病理特征分类有效将E C 分为预后不同的两组不能完全体现E C 的复杂生物学特性T C G A 分子分型依据E C 基因表达谱的特征分型①更精准②对预后及临床治疗指导意义更大③可避开E C 组织学类型诊断一致性较低的困扰①经济成本高㊁耗时长②仅适用于新鲜组织,不适用于活检/刮宫等标本③没有包含特殊组织学类型E C P r o M i s E 分类系统借助免疫组化和测序的方法分组①适用于活检及石蜡包埋标本②该分类法诊断性标本与最终子宫切除术标本病 理诊断一致性高③筛选出可能从免疫治疗中获益的P O L E E D M 亚组和MM R -D 亚组目前只单纯重复T C G A分子分型的预后生存曲线,未来还需要添加其他参数来提高分组精准性㊂㊃072㊃华中科技大学学报(医学版) 2021年4月第50卷第2期参考文献[1] B o k h m a n JV.T w o p a t h o g e n e t i c t y p e s o f e n d o m e t r i a l c a r c i n o-m a[J].G y n e c o lO n c o l,1983,15(1):10-17.[2] W i l c z y n s k iM,D a n i e l s k a J,W i l c z y n s k i J.A nu p d a t eo f t h e c l-a s s i c a l B o k h m a n sd u a l i s t i cm o d e l o f e n d o m e t r i a l c a n c e r[J].P r zM e n o p a u z a l n y,2016,15(2):63-68.[3]S u a r e zA A,F e l i xAS,C o h nD E.B o k h m a nr e d u x:E n d o m e-t r i a l c a n c e r"t y p e s"i nt h e21s tc e n t u r y[J].G y n e c o lO n c o l, 2017,144(2):243-249.[4] K u n i t o m iH,B a n n oK,Y a n o k u r a M,e t a l.N e wu s eo fm i c r o-s a t e l l i t e i n s t a b i l i t y a n a l y s i s i ne n d o m e t r i a lc a n c e r[J].O n c o lL e t t,2017,14(3):3297-3301.[5] B e l lD W,E l l e n s o nL H.M o l e c u l a r g e n e t i c so fe n d o m e t r i a lc a r c i n o m a[J].A n n uR e vP a t h o l,2019,14:339-367.[6] M a t i a s-G u i uX,P r a t J.M o l e c u l a r p a t h o l o g y o f e n d o m e t r i a l c a-r c i n o m a[J].H i s t o p a t h o l o g y,2013,62(1):111-123. [7]S c h u l t h e i sA M,M a r t e l o t t oLG,D eF i l i p p oM R,e t a l.T P53m u t a t i o n a l s p e c t r u mi ne n d o m e t r i o i da n ds e r o u se n d o m e t r i a lc a n c e r s[J].I n t JG y n e c o l P a t h o l,2016,35(4):289-300.[8] M u r a l i R,D a v i d s o nB,F a d a r eO,e t a l.H i g h-g r a d e e n d o m e t r i-a lc a r c i n o m a s:M o r p h o l o g i c a n d i m m u n o h i s t o c h e m i c a lf e a-t u r e s,d i a g n o s t i cc h a l l e n g e sa n dr e c o m m e n d a t i o n s[J].I n tJG y n e c o l P a t h o l,2019,38(S u p p l1):S40-S63.[9] P r u e k s a r i t a n o n dN,C h a n t a p e W.C o m p a r a t i v e s u r v i v a l o u t c o-m e s o fu t e r i n e p a p i l l a r y s e r o u sc a r c i n o m a,c l e a rc e l l c a r c i n o-m a,g r a d e3e n d o m e t r i o i d a d e n o c a r c i n o m a,a n d c a r c i n o s a r c o m ao f e n d o m e t r i a l c a n c e r i nR a j a v i t h ih o s p i t a l[J].J M e d A s s o cT h a i,2016,99(S u p p l2):S75-S83.[10] M c c o n e c h y M K,D i n g J,C h e a n g M C,e t a l.U s eo fm u t a t i o np r o f i l e s t o r e f i n e t h ec l a s s i f i c a t i o no f e n d o m e t r i a l c a r c i n o m a s[J].JP a t h o l,2012,228(1):20-30.[11] H a nG,S i d h uD,D u g g a n M A,e t a l.R e p r o d u c i b i l i t y o f h i s t o-l o g i c a l c e l l t y p e i nh i g h-g r a d e e n d o m e t r i a l c a r c i n o m a[J].M o dP a t h o l,2013,26(12):1594-1604.[12] T h o m a sS,H u s s e i nY,B a n d y o p a d h y a y S,e t a l.I n t e r o b s e r v e rv a r i a b i l i t y i n t h e d i a g n o s i s o f u t e r i n eh i g h-g r a d e e n d o m e t r i o i dc a r c i n o m a[J].A r c hP a t h o l L a b M e d,2016,140(8):836-843.[13] K a n d o t hC,S c h u l t zN,C h e r n i a c k A D,e ta l.I n t e g r a t e d g e-n o m i c c h a r a c t e r i z a t i o no f e n d o m e t r i a l c a r c i n o m a[J].N a t u r e, 2013,497(7447):67-73.[14] B a r b a r i SR,S h c h e r b a k o v aPV.R e p l i c a t i v eD N A p o l y m e r a s ed e f e c t s i nh u m a n c a n c e r s:C o n s e q u e n c e s,m e c h a n i s m s,a n d i m-p l i c a t i o n s f o r t h e r a p y[J].D N A R e p a i r(A m s t),2017,56:16-25.[15]S u hD H,K i mJW,K a n g S,e t a l.M a j o r c l i n i c a l r e s e a r c ha d-v a n c e s i n g y n e c o l o g i cc a n c e r i n2013[J].JG y n e c o lO n c o l, 2014,25(3):236-248.[16] F e r r e i r aA M,T u o m i n e nI,v a n D i j k-B o sK,e ta l.H i g hf r e-q u e n c y o f R P L22m u t a t i o n s i nm i c r o s a t e l l i t e-u n s t a b l e c o l o r e c-t a l a n de n d o m e t r i a l t u m o r s[J].H u m M u t a t,2014,35(12): 1442-1445.[17] T a l h o u kA,H o a n g L N,M c c o n e c h y M K,e t a l.M o l e c u l a r c l-a s s i f i c a t i o no f e n d o m e t r i a l c a r c i n o m ao nd i a g n o s t i c s p e c i m e n si s h i g h l y c o n c o r d a n tw i t h f i n a l h y s t e r e c t o m y:E a r l i e r p r o g n o s-t i c i n f o r m a t i o nt o g u i d e t r e a t m e n t[J].G y n e c o lO n c o l,2016, 143(1):46-53.[18] T a l h o u kA,M c c o n e c h y M K,L e u n g S,e t a l.Ac l i n i c a l l y a p p l i-c a b l e m o l e c u l a r-b a s e dc l a s s i f i c a t i o nf o re nd o me t r i a lc a n c e r s[J].B r JC a n c e r,2015,113(2):299-310.[19] T a l h o u kA,M c c o n e c h y M K,L e u n g S,e t a l.C o n f i r m a t i o no fP r o M i s E:As i m p l e,g e n o m i c s-b a s e dc l i n i c a l c l a s s i f i e r f o re n-d o me t r i a l c a n c e r[J].C a n c e r,2017,123(5):802-813.[20] K o m m o s sS,M c c o n e c h y M K,K o m m o s sF,e t a l.F i n a l v a l i d a-t i o no f t h eP r o M i s Em o l e c u l a r c l a s s i f i e r f o r e n d o m e t r i a l c a r c i-n o m a i na l a r g e p o p u l a t i o n-b a s e dc a s es e r i e s[J].A n nO n c o l, 2018,29(5):1180-1188.[21] P r o c t o rL,P r a d h a nM,L e u n g S,e t a l.A s s e s s m e n t o f D N AP l-o i d y i n t h e P r o M i s Em o l e c u l a r s u b g r o u p s o f e n d o m e t r i a l c a n c-e r[J].G y n e c o lO n c o l,2017,146(3):596-602.[22] M c A l p i n e J,L e o n-C a s t i l l oA,B o s s eT.T h e r i s eo f an o v e l c l-a s s i f i c a t i o ns y s t e mf o re n d o m e t r i a l c a r c i n o m a;i n t e g r a t i o no fm o l e c u l a r s u b c l a s s e s[J].JP a t h o l,2018,244(5):538-549.[23] L e eHJ,C h o iM C,J a n g JH,e t a l.C l i n i c o p a t h o l o g i c c h a r a c-t e r i s t i c s o f d o u b l e p r i m a r y e n d o m e t r i a l a n dc o l o r e c t a l c a n c e r si nas i n g l ei n s t i t u t i o n[J].J O b s t e tG y n a e c o lR e s,2018,44(5):944-950.[24] N a j d a w i F,C r o o kA,M a i d e n s J,e t a l.L e s s o n s l e a r n t f r o m i m-p l e m e n t a t i o no f aL y n c h s y n d r o m e s c r e e n i n gp r o g r a mf o r p a-t i e n t sw i t h g y n a e c o l o g i c a lm a l i g n a n c y[J].P a t h o l o g y,2017,49(5):457-464.[25] R o s s iL,L eF r e r e-B e l d a M A,L a u r e n t-P u i g P,e t a l.C l i n i c o-p a t h o l o g i c c h a r a c t e r i s t i c s o f e n d o m e t r i a l c a n c e r i nL y n c hS y n-d r o m e:AF re n c hm u l t i c e n t e r s t u d y[J].I n t JG y n e c o l C a n c e r,2017,27(5):953-960.[26] Z e i m e tA G,M o r iH,P e t r uE,e t a l.A G O A u s t r i a r e c o m m e n-d a t i o no ns c re e n i n g a n dd i a g n o s i so fL y n c hs y n d r o m e(L S)[J].A r c hG y n e c o lO b s t e t,2017,296(1):123-127. [27] E l w o o dPC,P i c k e r i n g J E,M o r g a nG,e t a l.S y s t e m a t i c r e v i e wu p d a t e o f o b s e r v a t i o n a l s t u d i e s f u r t h e r s u p p o r t s a s p i r i n r o l e i nc a n c e r t r e a t m e n t:T i m e t o s h a r e e v ide n c e a n d d e c i s i o n-m a k i n gw i t h p a t i e n t s[J].P L o SO n e,2018,13(9):e203957.[28] K a r n e z i sA N,L e u n g S,M a g r i l l J,e t a l.E v a l u a t i o no f e n d o m-e t r i a l c a r c i n o m a p r o g n o s t i c i m m u n o h i s t o c h e m i s t r y m a r k e r s i nt h e c o n t e x t o fm o l e c u l a r c l a s s i f i c a t i o n[J].JP a t h o lC l i nR e s, 2017,3(4):279-293.[29]S t a v r o p o u l o sA,V a r r a sM,V a s i l a k a k iT,e t a l.E x p r e s s i o no fp53a n d P T E Ni nh u m a n p r i m a r y e n d o m e t r i a lc a r c i n o m a s:C l i n i c o p a t h o l o g i c a l a n d i m m u n o h i s t o c h e m i c a l a n a l y s i s a n ds t u d y o f t h e i rc o n c o m i t a n te x p r e s s i o n[J].O n c o lL e t t,2019, 17(5):4575-4589.[30] C h u r c h D N,S t e l l o oE,N o u tR A,e ta l.P r o g n o s t i cs i g n i f i-c a n c e o fP O L E p r o o f r e ad i n g m u t a t i o n s i ne n d o m e t r i a l c a n c e r[J].JN a t l C a n c e r I n s t,2015,107(1):402.[31] L i uY L,Z a m a r i nD.C o m b i n a t i o n i m m u n ec h e c k p o i n tb l o c k-a d e s t r a t e g i e s t om a x i m i z e i m m u n er e s p o n s e i n g y n e c o l o g i c a lc a n c e r s[J].C u r rO n c o lR e p,2018,20(12):94.[32] A r o r aE,M a s a bM,M i t t a r P,e t a l.R o l e o f i m m u n e c h e c k p o i n ti n h i b i t o r s i n a d v a n c e d o r r e c u r r e n t e n d o m e t r i a l c a n c e r[J].C u-r e u s,2018,10(4):e2521.[33] D i T u c c i C,C a p o n e C,G a l a t i G,e t a l.I m m u n o t h e r a p y i n e n d o-m e t r i a l c a n c e r:n e w s c e n a r i o so nt h eh o r i z o n[J].J G y n e c o lO n c o l,2019,30(3):e46.(2019-06-13收稿)㊃172㊃余露等.一种实用的子宫内膜癌分子分型。
子宫内膜癌分子分型时代的问题及思考摘要子宫内膜癌分子分型自提出以来受到了前所未有的关注，2020年以来相继被写入美国、欧洲及中国的子宫内膜癌诊治及WHO女性生殖系统肿瘤分类中，用于判断患者的预后及指导治疗方案的制订。
随着分子分型应用指南的发布及分子检测成本的降低，子宫内膜癌将迎来分子分型时代。
本文主要从分子分型的主要贡献、目前存在的问题、与传统的组织形态学的关系等方面进行探讨和分析。
正文子宫内膜癌是最常见的妇科肿瘤之一，发病率仅次于宫颈癌，并呈现逐年上升的趋势。
2013年癌症基因组图谱（TCGA）通过对232例子宫内膜癌的多组学研究，将子宫内膜癌分为4个类型：POLE超突变、微卫星不稳定高突变（microsatellite instability-high，MSI-H）、低拷贝数（子宫内膜样）和高拷贝数（浆液样）。
随后多年来有多个研究组通过对多个大样本数据的探索，找到了相应的替代方案，通过测序（Sanger测序或二代测序）、免疫组织化学染色错配修复（mismatch repair，MMR）蛋白和/或微卫星状态检测，及p53蛋白免疫组织化学染色，将子宫内膜癌分为以下4型：POLE突变型（POLEmut）、错配修复缺陷型（mismatch repair-deficient，dMMR）、无特殊分子改变型（no specificmolecular profile，NSMP）和p53异常型（p53abn）。
替代方案大大降低了分子分型检测的成本，而且得到的4种类型与TCGA分子分型的预后效力一致，在目前的研究中被广泛应用。
多个研究团队证实，子宫内膜癌分子分型可以有效区分患者的预后，自从公布以来受到了前所未有的关注。
2021年，分子分型已被写入多个诊疗指南中，包括欧洲妇科肿瘤学会-欧洲放射肿瘤学会-欧洲病理学会（ESGO-ESTRO-ESP）、美国国立综合癌症网络（NCCN）指南和国际妇产科联盟（FIGO）2021版子宫体诊治指南，用于指导患者后续的治疗，同时也被写入2020年WHO女性生殖系统肿瘤分类中。
TCGA肿瘤数据做生存分析，竟然发了cell主刊癌症基因组图谱（TCGA）计划收集了临床病理学注释数据以及跨越33种不同癌症类型的11,000多种人类肿瘤的多平台分子谱。
TCGA临床数据包含代表数据收集过程民主化特征的关键特征。
为确保正确使用与基因组特征相关的大型临床数据集，我们开发了一个名为TCGA Pan-Cancer 临床数据资源（TCGA-CDR）的标准化数据集，其中包括四个主要的临床结果终点。
据我们所知，目前还没有系统地尝试分析TCGA临床数据，并在涉及11,160名患者的所有33种TCGA癌症类型中推导出可接受的结果终点，或者评估每个生存终点测试的临床随访间隔的充分性。
在这里，我们提出策划和过滤的临床和生存结果数据作为整个科学界的新集成资源，描述分析这些数据时遇到的问题是如何解决的，以及研究人员在将这些数据用于未来相关性和存活研究时应该注意哪些缺陷。
基于我们全面的临床评估，我们还提供评分建议，以便将来适当使用和肿瘤特异性终点选择。
由此产生的精选数据汇编现在作为TCGA泛癌症临床数据资源（TCGA-CDR）提供，供公众查阅和未来的转化癌症研究。
图1。
临床数据分析（B），PFI（C），DFI（D）和DSS（E）的癌症类型（A-E）流程图（A）和KM图。
当少于10名患者处于危险中时，每条KM曲线的尾部被截断。
有关端点推导的更多详细信息，请参见图S1OS，PFI，DFI和DSS的临床结局终点肿瘤研究中使用的临床结果有许多定义。
在分析了用于本研究的所有TCGA临床数据之后，我们得出结论，使用可用数据可以相对准确地推导OS和PFI。
我们也合理准确地推导了DFI，但是在大多数情况下，DSS只能被估算。
图1B显示33种不同癌症类型的所有病例的OS Kaplan-Meier（KM）图。
尽管TCGA并未将生存分析作为主要计划目标，但大多数癌症类型的结果生存图与前瞻性设计的前瞻性独立研究类似，以评估这些相同的生存终点。
网络出版时间：h04)-3-2316：29网络出版地址：htt p s://ki.nePkcms/dePiA34.1073.R.20414324.0915.015.html子宫内膜癌分子分型的研究进展支文雪1,2,刘红刚0摘要:子宫内膜癌(endometriei carcinoma,EC)是常见的妇科恶性肿瘤，异质性大,传统组织病理学评价可重复性较低，各型之间组织学特点常存在重叠,在临床诊疗实践中的劣势日益凸显。
2010年美国癌症基因组图谱提出的TCGA分子分型,为预测患者预后及个体化精准治疗提供了重要信息，显示出良好的应用前景。
该文就近年来各分子亚型的研究进展和临床病理特征以及优化检测流程进行综述,以期将传统病理学诊断与分子分型相结合,为更精准指导临床个体化治疗、预后评估及疗效预测提供信息。
关键词:子宫内膜癌;分子分型;研究进展;检测流程中图分类号:R737.33文献标志码:A文章编号：001-7369(2041)03-036)-04doi：10.13315/ki.cjcep.2041.03.015子宫内膜癌(endometriei carcinoma,EC)是女性生殖系统常见的恶性肿瘤1］。
目前组织学分型和分级是EC分类的基石［］,是临床制定治疗方案的重要参考指标。
然而由于EC异质性大，传统组织学分型和分级可重复性低，各型之间组织学特点常存在重叠,有时不能完全满足临床对于预测预后和精准治疗的需求。
因此，寻求一种重复性更高、对治疗更有指导意义的分类方法成为近年研究的热点。
2010年美国癌症基因组图谱(The Cancer Genome Atlas,TCGA)研究将EC分为POLE超突变型、微卫星不稳定(mhnswUho in-sPki/tp p MSI)高突变型、低拷贝数型(copy number kw, CNL)/微卫星稳定型(mic/wOeUito sPOlo,MSS)和高拷贝数型(copy number high,CNH)/类浆液样型［］,其中POLE超突变型预后最好，高拷贝数型预后最差。
子宫内膜癌分子分型特征及临床应用研究进展摘要】子宫内膜癌是女性生殖道常见恶性肿瘤，近些年其发病率及病死率逐渐增高。
子宫内膜癌分类主要依靠组织形态及免疫组化，主观性大，对预后评估缺乏准确性。
分子分型的提出对内膜癌风险分层、预后指导提供了良好的参考依据。
本文综述了EC的分子分型应用进展，使其更好地应用于临床。
【关键词】子宫内膜癌；分子分型；应用【中图分类号】R737.33 【文献标识码】A 【文章编号】2095-1752（2020）09-0012-03Advances in molecular classification and clinical application of endometrial carcinomaLi XuebingHenan Provincial People's Hospital,Henan University,Zhengzhou Henan 450013,China 【Abstract】Endometrial cancer is a common malignant tumor of female reproductivetract,and its incidence and mortality have been increasing in recent years.The classification of endometrial cancer mainly depends on histological morphology and immunohistochemistry,whichis subjective and lacks accuracy in prognosis assessment.Molecular classification provides a good reference for risk stratification and prognosis guidance of endometrial cancer.In this paper,the progress of molecular typing of EC is reviewed to make it better used in clinic.【Key words】Endometrial cancer;Molecular typing;Application子宫内膜癌（EC）是我国女性生殖道第二常见恶性肿瘤，据统计,2015年我国发病率为63.4/10万，病死率21.8/10万[1]。
子宫内膜癌癌症基因组图谱分子分型临床价值2024在妇科三大恶性肿瘤中，子宫内膜癌（endometrialcarcinoma,EC）由于被临床医生普遍认为是恶性程度较低，预后较好的肿瘤，故关注度不如子宫颈癌和卵巢癌。
其实，子宫内膜癌在临床诊治中经常有"出乎意料"的情况。
传统组织学分型和分级存在重复性低、对应性差、未考虑肿瘤异质性，对临床指导性差，越来越不能满足临床诊治的需求。
随着基因检测技术的发展，以及对肿瘤分子特征研究的深入，临床医生逐渐认识到,每种肿瘤的分子特性是恶性肿瘤精准诊治及预后的重要指标物。
2013年子宫内膜癌癌症基因组图谱（TCGA）分子分型的提出，以及2020年美国国立综合癌症网络（NCCN）指南第1版推荐了TCGA分子分型，推动了子宫内膜癌分子分型的临床应用。
国内相关的临床指南及专家共识也建议，在子宫内膜癌的病理报告、风险评估、诊疗流程中加入TCGA分子特征。
同时，分子分型还存在很多误区，临床实践中还存在诸多未厘清的问题。
因此，子宫内膜癌TCGA分子分型在临床应用中面临：机遇，挑战与突破。
1、子宫内膜癌TCGA分子分型在临床应用中面临的机遇1.1子宫内膜癌传统分型及病理学的局限性1983年Bohkman将流行病学、病理和临床特征联系起来，提出子宫内膜癌的两型分类模式,I型雌激素依赖型和II型非雌激素依赖型，二元分类成为过去30多年区分子宫内膜癌的重要框架。
但在实践中发现，根据子宫内膜癌组织形态学和免疫组化进行的I型和II型分类，患者预后与病理分型并不完全一致,给临床治疗带来很大困扰，比如：20%左右的肿瘤难以归纳到工型或者H型，另有约10%的肿瘤形态上是典型的子宫内膜样癌，但其生物学行为则是非子宫内膜样癌；透明细胞癌虽然在传统上被认为是口型子宫内膜癌,但是某些病例却表现出良好的预后和极低的复发率，而且，相当比例的透明细胞癌并无TP53的突变［1］β因此，二元分类法及组织病理学越来越显示出其局限性。
2021年子宫内膜癌的分子分型及其对治疗影响的研究进展（全文）子宫内膜癌是常见的女性生殖系统恶性肿瘤，其中以腺癌最常见。
多年来，子宫内膜癌主要采用病理形态学进行分型及诊断。
然而，随着精准医疗的发展，传统病理形态学分型已经不能满足临床诊断与治疗的需要，而基因组学研究的进步及相关技术的推广，对子宫内膜癌进行分子分型以提供更多的肿瘤生物学信息，补充和完善单纯的病理形态学分型以提高诊断的精准率，对患者给予个体化治疗［1‐2］。
本文结合子宫内膜癌的传统病理形态学分型，对子宫内膜癌的分子分型及其对临床治疗的影响进行综述。
一、传统病理形态学分型目前，依据2014年第4版WHO女性生殖器官肿瘤分类（以下简称第4版WHO分类）将子宫内膜癌分为子宫内膜样癌、浆液性癌、黏液性癌、透明细胞癌、神经内分泌癌、癌肉瘤、未分化癌和去分化癌等。
2020 年新出版的第5 版WHO女性生殖系统肿瘤分类（以下简称第5版WHO 分类）中，子宫内膜癌的病理类型依然延续第4版WHO分类，增加了中肾腺癌及中肾样腺癌两种少见类型，并将子宫内膜发生的神经内分泌癌归入女性生殖系统神经内分泌肿瘤章节中［3］。
Bokhman［4］于1983年依据子宫内膜癌与雌激素的关系、组织病理学、发病机制等因素，把子宫内膜癌分为Ⅰ型和Ⅱ型，其中Ⅰ型子宫内膜癌为雌激素依赖型，主要包括子宫内膜样癌及黏液性癌，常发生于相对年轻、肥胖的患者，恶性程度低，预后较好；Ⅱ型子宫内膜癌为非雌激素依赖性，包括子宫内膜浆液性癌及透明细胞癌，好发于老年患者，与肥胖无关，侵袭性较强，预后较Ⅰ型子宫内膜癌差，通常需要辅以化疗［5］。
目前，根据病理类型、病理分级、国际妇产科联盟（FIGO）手术病理分期进行的临床病理学诊断，虽然仍是临床制定治疗方案的主要依据，但具有一定的主观性，特别是在病理医师之间的可重复性存在挑战，并且诊刮标本与最终的手术切除标本之间的一致性也不令人满意；除此之外，即使相同的病理分级（如G3子宫内膜样癌），不同个体间的预后也可能会有显著差异［2］。
·402·作为调控基因表达的重要转录后调节因子，可变剪接可产生相同RNA的不同同工型，并表达产生多种功能蛋白［1］。
约90%的人类基因经历选择性剪接事件，从而显著增强人类基因组的编码能力［2］。
根据有关顺式作用元件或反式作用剪接因子的信息，机体通过选择性纳入外显子并排除内含子信息，组装成熟的mRNA ［3］。
反映转录组和蛋白质组的各种RNA亚型的多样性受到多个选择性剪接调节的严格控制，以确保在特定时间特定细胞中mRNA 转录本正确表达［4］。
研究［5］报道，与正常组织相比，癌组织中某些选择性剪接模式失调，这表明异常的RNA剪接是癌症的新标志。
某些选择性剪接事件与癌症的增殖、侵袭和转移有关［6-7］，如NUMB 基因的长剪接变体可促进肝癌细胞的增殖、迁移和侵袭，而短剪接变体可抑制这些生物学行为，并在肝细胞癌中发挥相反作用［8］。
在前列腺癌中，蛋白前体加工酶PACE4基因通过选择性剪接产生新的剪接变体PACE4-altCT，该剪接变体在前列腺癌中高度表达，并可诱导前列· 论著 ·基于TCGA数据库分析富含丝氨酸/精氨酸剪接因子家族在不同癌症中的表达及其预后意义刘经纬，李浩，任玲，邢承忠 （中国医科大学附属第一医院肛肠外科，沈阳 110001）摘要 目的 揭示不同类型癌症中富含丝氨酸/精氨酸剪接因子 （SRSF ） 的整体表达及其对预后的作用。
方法 从癌症基因组图谱数据库 （TCGA ） 中下载患者SRSF 表达和临床信息，分析33种癌症类型中SRSF 基因家族的表达差异及预后价值。
利用R 语言分析SRSF 基因表达、突变及其相关细胞信号通路。
结果 SRSF 在多种癌症中异常表达，并与G 2/M 检查点、DNA 修复、IL -2/STAT5信号转导、缺氧和 KRAS 多种信号转导通路以及免疫细胞浸润密切相关。
SRSF 的异常表达与癌症患者的预后显著相关。
结论 SRSF 基因异常表达可以预测癌症的预后，其可能作为癌症潜在标志物。
