腫瘤的正確診斷對于后期治療至關(guān)重要。在過去的一個世紀中，CNS腫瘤的分類主要是依據(jù)對組織發(fā)生的認識，人們可以根據(jù)腫瘤與某種起源細胞的相似性和推定的分化水平對其進行分類。一般而言，組織學(xué)上的特征主要取決于顯微鏡下蘇木精-伊紅染色特征、相關(guān)蛋白的免疫組織化學(xué)表達以及超微結(jié)構(gòu)的特點【1】。
2016年版世界衛(wèi)生組織(WHO)中樞神經(jīng)系統(tǒng)腫瘤分類相對于2007版，首次在組織學(xué)的基礎(chǔ)上使用分子學(xué)的特征來進行腫瘤分類，從而為分子時代CNS腫瘤診斷構(gòu)建了一個新的概念【2】。然而在已知的近100多種中樞神經(jīng)系統(tǒng)腫瘤（central nervous system tumor,CNS tumor，簡稱“CNS腫瘤”）中，相關(guān)標(biāo)準化的診斷面臨很大的挑戰(zhàn)。
3月14日，Nature雜志以長文形式發(fā)表了德國海德堡大學(xué)醫(yī)院、德國癌癥研究中心等單位上百名科學(xué)家聯(lián)合完成的題為“DNA methylation-based classification of central nervous system tumours”的論文，研究發(fā)現(xiàn)基于DNA甲基化數(shù)據(jù)的分析可以改善腦腫瘤的診斷。
近年來，腫瘤表觀遺傳學(xué)領(lǐng)域的快速發(fā)展，為腫瘤診斷分型提供了一種可靠、有效的方法【3,4】。盡管此前也有部分關(guān)于運用DNA甲基化的分析對某些CNS腫瘤進行分型的報道【5-7】，但是最新的這項研究卻是對于所有CNS腫瘤進行系統(tǒng)的基于DNA甲基化檢測分析的分型研究，具有重要的應(yīng)用價值。
為了高效、迅速的對CNS腫瘤進行分類，研究人員開發(fā)了一個機器學(xué)習(xí)程序，它可以對甲基化數(shù)據(jù)進行分類。開發(fā)出來的程序經(jīng)過訓(xùn)練后，可以使用甲基化指紋鑒定91種腫瘤（82種CNS腫瘤，9種對照樣本。下圖）。
訓(xùn)練采用的參照數(shù)據(jù)來自約2800名癌癥患者。作者在1104例已經(jīng)經(jīng)過人工檢查的中樞神經(jīng)系統(tǒng)腫瘤上進行了測試，發(fā)現(xiàn)有12%例存在誤診。該程序不僅可以提高診斷準確率，而且它的客觀性還使之可以如實鑒定出新型罕見腫瘤——人工檢查時，會有根據(jù)已知腫瘤類型進行診斷的壓力，甚至在非典型病例中也是如此。
為了讓這種新方法得到廣泛應(yīng)用，作者生成了一款免費在線工具（Molecular Neuropathology 2.0; http://www.kitz-heidelberg.de/molecular-diagnostics），可以在區(qū)區(qū)幾分鐘內(nèi)分析上傳的數(shù)據(jù)。自2016年12月上線以來，該工具已被使用逾4500次，用戶可以選擇分享他們的數(shù)據(jù)，以便進一步優(yōu)化算法。作者總結(jié)表示，將甲基化指紋與腦腫瘤自動分類器整合起來還可以為創(chuàng)造類似的腫瘤分類算法用于診斷其它癌癥類型提供一個藍圖。
參考文獻：
1、王凱, 張姝, 施露, 王鑫, 艾林, & 戴建平. (2016). 2016 年世界衛(wèi)生組織中樞神經(jīng)系統(tǒng)腫瘤分類概述. 磁共振成像, 7(12), 881-896.
2、Louis, D. N., Ohgaki, H., Wiestler, O. D. & Cavenee, W. K. WHO Classification of Tumours of the Central Nervous System revised 4th edn (IARC, 2016).
3、Fernandez, A. F. et al. A DNA methylation fingerprint of 1628 human samples. Genome Res. 22, 407–419 (2012).
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5、Moran, S. et al. Epigenetic profiling to classify cancer of unknown primary:a multicentre, retrospective analysis. Lancet Oncol. 17, 1386–1395(2016).
6. Hovestadt, V. et al. Robust molecular subgrouping and copy-number profiling of medulloblastoma from small amounts of archival tumour material using high-density DNA methylation arrays. Acta Neuropathol. 125, 913–916(2013).
7、Sturm, D. et al. Hotspot mutations in H3F3A and IDH1 define distinct epigenetic and biological subgroups of glioblastoma. Cancer Cell 22, 425–437(2012).
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