综述：神经鞘瘤病中的混合性神经纤维瘤/神经鞘瘤——一种诊断上具有挑战性的良性外周神经鞘肿瘤

《Familial Cancer》：Hybrid neurofibroma/schwannoma in schwannomatosis—a diagnostically challenging benign peripheral nerve sheath tumour

本综述深入探讨了混合性神经纤维瘤/神经鞘瘤（HNS）这一在神经鞘瘤病（SWN）谱系中尚未被充分认识但具有重要临床与诊断意义的肿瘤实体。文章系统阐述了HNS的临床诊断挑战（易误诊为神经纤维瘤[Nf]从而导致神经纤维瘤病1型[NF1]的错误诊断）、关键组织学特征、分子遗传学改变（涉及NF2、LZTR1、SMARCB1等基因及22q缺失），并展望了人工智能在辅助诊断中的应用前景，为准确诊断SWN及进行遗传咨询提供了重要见解。

　　

引言

外周神经鞘肿瘤（PNST）在神经鞘瘤病（SWN）中主要包括神经鞘瘤（Sw）和混合性神经纤维瘤/神经鞘瘤（HNS）。后者，即混合性变体，是基于对SWN相关肿瘤的神经病理学特征相对较新的认识而被确认的。直到2022年更新的诊断标准提出将“神经鞘瘤病”作为2型神经纤维瘤病（NF2）和SWN的总称，才提出了基于致病基因的SWN新分类。了解这段历史对于正确解读2022年之前区分NF2和SWN的文献至关重要。

2022年的国际共识建议正确地指出，将Sw和HNS误诊为神经纤维瘤（Nf）已导致大量NF1的错误诊断。准确诊断在与NF2变异无关的SWN类型中尤为重要，例如LZTR1或SMARCB1相关的SWN，或SWN-NEC（未另作分类），因为这些亚型与NF2相关的SWN相比，定义的主要诊断标准较少。因此，组织病理学上识别Sw或HNS在诊断过程中扮演着更为关键的角色，并已被明确纳入官方建议表中。

混合性神经纤维瘤/神经鞘瘤的常规诊断

神经鞘瘤（Sw）是最常见的良性PNST，可细分为常规/经典亚型。Sw可位于外周、内脏、椎管内和颅内，也可位于非常特殊的部位，如罕见的内耳神经鞘瘤（IES）。大多数IES病例似乎是散发性的，尽管有相当一部分与NF2相关的SWN有关。目前尚无内耳HNS的报道。鉴于NF2和SMARCB1/LZTR1相关SWN之间的表型重叠以及嵌合体的潜在贡献，对IES患者进行进一步的遗传学研究是必要的。

Sw的组织学模式包括中等大小的梭形肿瘤细胞，具有长双极突起和卵圆形、拉长甚至圆形的细胞核，呈鱼骨状排列。肿瘤细胞核的栅栏状排列伴交替的细胞核丰富区和稀少区，由Jose Verocay于1910年确认具有病征性，并以其名字命名为Verocay小体。致密的细胞模式被称为Antoni A型（纤维型）。含有低细胞性、黏液样或疏松堆积的组织细胞样、空泡化或脂肪样施万细胞的肿瘤，被称为Antoni B型。Antoni A型和B型区域比例平衡的称为常规Sw。间质部分可见厚壁血管，血管壁内有透明物质沉积。有时形成海绵状血管瘤样血管。新鲜和陈旧性出血以及丰富的血管周围含铁血黄素巨噬细胞非常典型。具有退行性改变的神经鞘瘤（即所谓的“陈旧性Sw”）显示胶原沉积、纤维蛋白血栓和假囊肿性退变，以及相当程度的核多形性和异形性，这曾被归类为“退行性多形性模式”，并非间变特征。细胞密度显著增加并存在束状、席纹状甚至非特征性图像的肿瘤被归类为细胞性Sw。丛状Sw呈现一种特殊的生长模式，累及多个神经束并呈神经内生长。尽管有各种特殊类型，Sw基本上属于良性肿瘤，根据WHO分类为I级，尽管黑色素性沙粒体型Sw与较差的预后相关。免疫组织化学上，Sw几乎持续呈S100β蛋白阳性免疫反应，细胞质和细胞核均被标记。此外，胶原IV可标记施万细胞的基底膜，这也可用银染（如网状纤维）显示。经验表明，通过Ki67染色指数测量的增殖分数为2%至5%，但在细胞性神经鞘瘤中，焦点区域可达15%。LZTR1和SMARCB1表达的缺失可能提示SWN，尽管通常仅为部分缺失，呈“马赛克模式”。有经验的神经病理学家仅凭组织学无法判断一个Sw是作为肿瘤综合征的一部分多发，还是其在体内的位置是散发的、单发的。对于Nf也是如此。然而，如果存在丛状结构或手术保留了该结构，则可能提示存在肿瘤综合征，尽管似乎也有例外（丛状Sw和Nf都可能看似散发，但两者都可能由非常局限的嵌合体引起）。

神经纤维瘤（Nf）起源于施万细胞的前体细胞，是肿瘤细胞（NF1-，具有未髓鞘化施万细胞特征）和非肿瘤施万细胞（NF1+）的增殖。它们还包含神经纤维、成纤维细胞、巨噬细胞、肥大细胞和神经束膜细胞，夹杂在胶原蛋白中，通常呈粗大束状。施万细胞显示染色质致密的波浪状细胞核。在HNS存在的良性肿瘤中通常没有细胞异型性或核分裂象。肿瘤细胞嵌入富含糖胺聚糖和胶原纤维的嗜碱性细胞外基质中。丛状生长在NF1中常见。免疫组织化学上，S100蛋白的部分免疫反应性代表了施万细胞的比例。然而，S100蛋白阳性细胞的数量明显少于Sw。还可能观察到胶质纤维酸性蛋白（GFAP）、波形蛋白、CD34和因子XIIIa的局灶性免疫反应。

混合性外周神经鞘肿瘤（HPNST）是一种主要由Nf、Sw或神经束膜瘤（Pe）组合而成的良性肿瘤。

HPNST于2013年首次被WHO分类认可；目前尚不清楚NST中HPNST的确切百分比。最近一篇综述表明，神经鞘瘤/神经束膜瘤是最常见的类型，且主要为散发性。尽管缺乏全面研究，但据报道HNS约占HPNST的19%。关于HNS，迄今为止只有三项较大的研究系统分析了HNS肿瘤系列，均表明HNS与肿瘤抑制基因综合征，特别是SWN相关。Salzano及其同事最近也综述了一些病例报告。HNS在NF1中的发生率报道较少（9%），但回顾性看这些数据可能来自提交的病理表格，并非全部经过遗传学家核查；尽管如此，HNS仍可能发生在NF1中，尽管在SWN中的报道越来越多。在SWN中，Sw和HNS发生在相同的位置，累及神经，主要位于外周或脊神经，但也有罕见的颅内表现报道于嗅沟、肌内、眶内和口内。

HNS由两种组织学交织的生长模式组成。B区域也可能出现，但仅见于大肿瘤中。与Nf典型特征一致，Nf样区域通常包含丰富的胶原沉积、黏液样变性和神经丝蛋白阳性的断裂神经结构碎片。Nf样区域的特征是存在经典Nf中可见的拉长和波浪状外观的肿瘤细胞。与Sw和Nf类似，HNS可呈现丛状生长模式，在一个系列中近30%的病例可见此模式。在该系列中，值得注意的是Nf样区域总是包围着Sw样结节，并且Sw样结节被胶原束从周围的Nf样组织中清晰地包裹起来。HNS重现了许多Sw的典型特征，例如显著的淋巴细胞浸润。这些施万细胞来源的HNS表达S100β，在神经鞘瘤成分中表达密集。Ki-67指数为0.8-18.5%。迄今为止，只有一例HNS被描述显示具有多个染色体不平衡的癌前改变。最近一项研究中，HNS的Nf样和Sw样成分与不同的空间基因表达簇和转录程序相关。此外，APOD的表达被提议作为这七例随访病例中区分这两种成分的潜在标志物。然而，由于同一研究也显示Sw的Antoni B区域有APOD表达，并且仅基于两个肿瘤，需要符合统计学稳健效能分析标准的进一步研究来验证这些发现。尽管如此，这凸显了在诊断过程中区分Antoni B区域和HNS的Nf样区域的重要性。

总结来说，神经病理学诊断HNS所需的主要标准包括：（1）同一病变中同时出现Sw和Nf；（2）Nf样区域完全满足Nf的标准（根据当前WHO分类为CNS I级），例如显著的胶原沉积；（3）Sw样区域完全满足Sw的Antoni A区域标准（根据当前WHO CNS分类为I级）。根据我们的经验，我们建议HNS总面积中至少应有15%由神经纤维瘤（Nf）或神经鞘瘤（Sw）成分组成，以便可靠地进行组织学识别。更小的比例可能带来诊断挑战。在这种情况下，应对肿瘤进行宏观重切并更广泛地包埋以提高诊断准确性。还应仔细检查典型的Nf区域是否模仿Antoni B区域，通过寻找胶原纤维证据以及施万细胞和成纤维细胞的混合物。应对呈现丛状生长模式的肿瘤保持警惕。典型的显著淋巴细胞浸润以及Nf和Sw成分之间的清晰分界可作为有用的次要诊断标准。

SWN相关的混合性肿瘤以典型的SMARCB1蛋白马赛克染色模式（阳性和阴性细胞核）和在LZTR1-SWN中显著的LZTR1缺失（仅剩少量阳性细胞核）为特征。也研究了染色质重塑复合物其他蛋白的参与。然而，免疫组织化学染色——例如用于显示由于LOH或突变导致的蛋白表达减少的BAF170、NF2蛋白merlin等——可能无法安全地用于常规诊断。因此，仅从日常常规苏木精-伊红（H&E）染色切片中观察重要特征（图2）对鉴别诊断非常有帮助。基于深度学习的自动化分析进展可能提供一种成本效益高且快速的替代方案，用于筛选HNS，而不是进行昂贵的分子分析以确保正确诊断。

最后，Sw的新分子单细胞分析揭示，其细胞成分比以前假设的要复杂得多，施万细胞的多样性更大：髓鞘化表型的缺失、髓样细胞浸润、所谓的修复型施万细胞，以及更多施万细胞亚型，如Schwann_VEGFA、Schwann_SCN7A、Schwann_PRX和Schwann_CRLF1，根据其单细胞转录和功能谱。然而，到目前为止，这还无法应用于实现组织学可靠和神经病理学可用的诊断。

在SWN中，由良性PNST恶变为恶性外周神经鞘瘤（MPNST）的情况在少数研究中已有描述，甚至无放疗史。然而，关于HNS中恶性转化过程的知识很少。但有个别描述表明，与恶性相关的进一步分子改变也可能发生在HNS中，这意味着准确的组织学诊断在日常常规实践中仍然是识别潜在异常模式并将其转介进行分子分析的重要工具。

混合性神经纤维瘤/神经鞘瘤的分子诊断

由于HNS的正确诊断对于区分NF1和SWN可能极为重要，分子诊断在特殊情况下可能尤为重要。我们在日常实践中遇到的一个案例证明了这一点：临床方面提出质疑，因为过去对Nf的诊断与临床表现完全不符。详细的家族史、临床检查和遗传诊断揭示了LZTR1基因突变，这导致对患者所有肿瘤的重新诊断，结果发现不同位置的肿瘤全部是HNS。然而，事实证明，在体细胞水平上对HNS进行分子分析的数量非常有限。这可能是因为这些肿瘤仍然很少被诊断，因此无法创建适合高通量分析的大型系列。在证明相反之前，唯一的问题是HNS，尽管在组织学上可与Sw区分，是否代表一个独立的分子实体，因为它们显示出我们在Sw中看到的分子改变。问题仍然是它们是否只是Sw的一种形态学变体。

HNS可能是Sw的一种变体，这一观点得到了Rohrich等人数据的支持，他们报道HNS的肿瘤甲基化谱与良性Sw聚集在一起。Sw被描述为形成四个不同的甲基化亚组（I-IV），而HNS大多位于簇II中。支持这一点的是，通过空间基因表达分析研究的两个HNS也被发现聚集到Sw甲基化类别。然而，Agnithori等人对Sw描述了其他甲基化簇。

由于只为HNS收集了少量分子数据，但为Sw收集了大量数据，我们首先关注Sw，特别是因为HNS在分子水平上可能仅代表Sw的一个亚型。对于LZTR1和SMARCB1相关SWN中Sw的发展，已经假设了一个涉及至少四次打击或三个步骤的多步模型。由于涉及SWN的基因（如LZTR1、NF2和SMARCB1，以及罕见的SMARCA4和COQ6）的复杂性更高，Knudson的二次打击模型需要完善。Sw中一个典型且频繁的体细胞（第二次）打击（根据Agnithori及其同事的研究，约占所有Sw的61%）是22号染色体或22q的完全缺失，包括位于22号染色体上的所有这些基因或部分基因；这表明至少有两个不同的肿瘤抑制基因参与Sw的肿瘤发生。除了NF2、LZTR1、SMARCB1、SMARCA4、COQ6，更多基因被检测到参与Sw的发病机制。这些包括编码染色质修饰剂ARID1A/B、DDR1、TSC1/2的基因，以及一个 recurrent SH3PXD2A:HTRA1融合（10q上的平衡易位）和其他一些罕见基因。有趣的是，在患有黑色素瘤和似乎符合HNS的PNST的SWN患者中检测到CDKN2A种系变异，在患有甲状腺功能正常的多结节性甲状腺肿的SWN患者中检测到DGCR8变异。尽管没有这么丰富，但已证明HNS涉及几乎相同的基因集和频繁的22号染色体单体。

一般来说，HNS中的遗传变异包括在Sw中也检测到的基因（如NF2、LZTR1和SMARCB1）的种系和体细胞事件。这些遗传变异需要区分，如果种系突变得到确认（例如来自血细胞），可能有助于定义像SWN这样的遗传病。检测到纯体细胞致病性变异表明存在嵌合体或合子后事件，即雄性和雌性生殖细胞融合形成合子后发生的事件，如ERBB2、RET和KMT2A的体细胞变异以及罕见基因融合RREB1::LPP所示。目前尚不清楚特定的体细胞变异是否与特定的肿瘤定位相关；人们可能怀疑特定表现存在这种情况，例如单一报告中描述的罕见颅内HNS发生。Goto及其作者的最新研究鉴定了一个体细胞KMT2A变异，c.4408C>T, p.Q1470*，和三体性（5号和14q染色体），同时排除了其他基因变异（NF1、NF2、chr. 22缺失），尤其是种系突变。此外，Stahn等人在22例中的1例报告了位于10q21.3的CTNNA3的局灶性先天性缺失。此外，在施万细胞中瞬时敲低CTNNA3导致细胞骨架改变和E-钙粘蛋白表达减少，表明上皮-间质转化（EMT）样过程异常。最 recurrent 的事件是22号染色体的杂合性缺失（单体性）或至少22q的缺失，其比例因研究而异。然而，迄今为止，除了对两个病例进行有限的转录组学分析外，HNS的分子特征仅在非常小的病例系列中由Harder等人、Goto等人和Ronellenfitsch等人进行了研究，其主要发现总结在表1和图3中。

尽管越来越多的证据表明HNS在分子上更像Sw，并且是SWN的典型特征，但为了安全起见，如果先前的诊断和分子数据不确定，应始终研究并排除NF1变异（以证明相反，因为也有HNS发生在NF1中的报告）。在这种情况下，检测嵌合体变得越来越重要。

此外，最近显示混合性神经鞘瘤/神经束膜瘤含有 recurrent 基因融合，最常见的是VGLL3重排。这支持了这些肿瘤代表一个独特亚群而非形态学变体的假设。相比之下，该研究中调查的HNS（n=3）未发现 recurrent 遗传改变；这在分子上未证明HNS是一个独立的实体，还是例如Sw的特殊变体。

使用搜索相互作用基因/蛋白质数据库（STRING）对HNS中已知受影响的基因进行分析显示，这些基因中的大多数以最高置信度进行功能性或直接相互作用（图4）。由于在该网络中相互作用水平高，编码其他蛋白质的基因，如GDNF家族受体α样（GFRAL）和酪氨酸蛋白磷酸酶非受体11型（PTPN11），也可能在此发挥作用。

22号染色体或22q的完全或部分缺失可能导致几个肿瘤抑制基因的缺失。HNS中改变的基因功能在下游细胞信号通路的控制中重叠（图5）。因此，ERBB2中的激活突变导致增殖性和抗凋亡细胞信号通路（如MAPK或PI3K信号通路）的组成性激活，Merlin或LTZR1蛋白的缺失也是如此。与Merlin一样，CTNNA3也抑制Hippo-YAP相关蛋白/具有PDZ结合基序的转录共激活因子（YAP/TAZ）信号通路。因此，这些蛋白的缺失导致YAP/TAZ的激活以及有助于肿瘤增殖和EMT的下游分子过程。KTM2A或SMARCB1的缺失破坏了细胞内的转录调控，可能导致在肿瘤细胞中观察到的异常基因表达谱。总结来说，HNS先前确定的分子特征似乎在功能上汇聚，导致类似的表型，其特征为细胞和分子改变的激活，如图5示意性所示。

基于人工智能的混合性神经纤维瘤/神经鞘瘤诊断

迄今为止，尚无研究使用人工智能（AI）通过组织学切片或放射学图像实现对HNS与典型Sw的安全鉴别诊断。然而，放射组学在使用AI方面非常先进，基于放射组学的机器学习模型在一项多中心研究中已证明在MRI图像上区分Sw和Nf具有高精度：逻辑回归和支持向量机（SVM）分类器的曲线下面积（AUC）约为0.92（准确度~92%），因此显著优于经验丰富的检查者。在一项具有中等规模数据集（539个训练案例和94个验证案例）的回顾性可行性研究中，一个预训练的2D卷积神经网络（CNN）（ResNet-34）在单个对比增强MRI切片上检测前庭Sw具有高精度（内部验证94.9%，外部测试91.2%）。此外，在一个大型回顾性队列（861名VS患者，1290项MRI研究）中，建立了一种基于深度学习的3D体积测量方法（基于CNN，类似于2.5D U-Net架构），其中放射外科手术后自动确定的肿瘤体积与手动参考测量值仅偏差约1%。开发一种应用来利用放射组学和病理学安全区分HNS只是时间问题。因此，Borji等人已经证明，将骨肉瘤组织学全切片图像分类为四个类别（非肿瘤、非存活或存活肿瘤，以及非存活比率）优于人类，性能达到99.08%的准确度、99.10%的精确度、99.28%的召回率和99.23%的F1分数。将这一思路转向通过使用不同类别（一类用于Nf，一类用于Sw）在组织学上区分HNS，可能具有巨大潜力。然而，要实现这样一个有前景的模型，需要收集一个具有尽可能准确 ground truth 的可靠数据集。

结论与未来方向

区分HNS、Nf和Sw仍然具有挑战性，可能导致误诊为神经纤维瘤，从而提示NF1而非SWN。正在识别更多SWN相关HNS的种系和体细胞致病性变异，它们包括22q缺失肿瘤中的多步遗传事件和几种体细胞事件的可能性。因此，对这种 primarily 良性混合性外周神经鞘肿瘤的分子诊断准确性正在提高，为未来个性化治疗策略奠定了基础。此外，AI辅助的图像分析有望提高诊断准确性，并促进SWN相关肿瘤的更精细亚型分型。