综述：基底细胞癌的核形态计量分析：未实现的潜力？一项范围综述

这篇综述聚焦基底细胞癌（BCC）的核形态计量分析（NMA）。NMA 可提供客观数据辅助 BCC 诊断、分型及预后判断，但目前存在样本量小、协议不规范等问题。未来需标准化方法、多因素模型研究，以提升其临床应用价值，值得关注。

　　

1. 基底细胞癌（BCC）与核形态计量分析（NMA）概述

基底细胞癌是全球范围内最常见的皮肤恶性肿瘤，在皮肤癌中占据重要地位。对于白种人而言，其一生中患 BCC 的风险颇高，男性约为 33 - 39%，女性约为 23 - 28%。当前，欧洲主要医学协会认可的诊断金标准是组织病理学检查，不过这种传统方法存在明显的局限性，尤其是在诊断的主观性和一致性方面。不同病理学家对同一病例的判断可能存在差异，这会影响诊断的准确性和患者的后续治疗。

计算机化的核形态计量分析（NMA）作为一种新兴技术，正逐渐受到关注。它能够有效克服传统组织病理学和细胞学癌症诊断中固有的主观性问题。通过将观察者之间的差异转化为客观的定量数据，NMA 为诊断提供了更为标准化的评估方式。在病理诊断过程中，病理学家凭借肉眼观察细胞形态时，可能会遗漏一些细微的特征，而 NMA 却能够精准地分析这些微妙或复杂的核形态学细节。例如，它可以对细胞核的大小、形状、染色质纹理等特征进行精确测量和分析，为诊断提供更丰富、准确的信息。信息技术的飞速发展使得 NMA 技术的应用更加广泛，即使在资源有限的环境中，也能为病理诊断带来新的突破。

在 BCC 的诊断过程中，活检样本常常存在不足的情况。一些具有侵袭性的 BCC 亚型，像硬化型、浸润型和微结节型，在浅表活检中极易被漏诊。这是因为传统的组织病理学主要依赖于对肿瘤微观结构的评估，而浅表标本往往无法完整呈现肿瘤的真实结构，从而导致对复发风险的低估。NMA 则从细胞层面入手，通过分析细胞核的特征，而不是单纯依赖完整的组织结构，有望改善对侵袭性亚型的分类，即使在不理想的活检样本中也能发挥重要作用。

在治疗后的监测方面，NMA 同样具有独特的优势。治疗后的组织中，纤维化、炎症和瘢痕形成常常会掩盖残留或复发的肿瘤细胞，给监测工作带来极大困难。NMA 专注于细胞核的异常变化，如大小、形状和染色质异质性的改变，这些特征在组织结构被破坏的情况下依然能够保持稳定，从而显著提高了检测瘢痕组织中残留恶性肿瘤的准确性，有助于更有效地对患者进行监测。

此外，NMA 还有助于复兴皮肤肿瘤的细胞学诊断。目前，细胞学在预后评估方面价值有限，甚至被认为有些过时。以往的研究试图突破这一局限，但仅依靠肉眼观察来区分细微的细胞学特征面临巨大挑战。NMA 能够从极少的细胞样本中提取详细的诊断信息，有可能使细胞学重新成为一种微创、经济有效的诊断选择。将快速、经济的 Tzanck 涂片技术与 NMA 的预后预测潜力相结合，有望在床边诊断等场景中发挥重要作用，特别是在指导局部治疗方面具有广阔的应用前景。同时，NMA 在其他细胞学应用中已经取得了成功，如在液基细胞学样本中辅助子宫内膜刷片的细胞病理学检查，这为其在皮肤肿瘤细胞学诊断中的应用提供了有力的借鉴。

BCC 与一些组织学相似的肿瘤，如鳞状细胞癌（SCC）、毛发上皮瘤和皮脂腺增生等，在形态学上存在诸多重叠，这给诊断带来了很大的困难。尽管免疫组织化学在一定程度上可以辅助诊断，但它存在敏感性和特异性不稳定、可及性有限等问题。NMA 则提供了一种潜在的辅助诊断方法，它可以从标准的苏木精 - 伊红染色中提取诊断信息，成本较低。通过对传统显微镜难以察觉的细微形态学细节进行计算量化，NMA 有助于减少诊断的模糊性，降低对免疫组织化学的依赖，尤其在资源有限的地区具有重要意义。

NMA 的客观量化方法使其非常适合融入自动化诊断流程。BCC 的高发病率给病理实验室带来了沉重的负担，而 NMA 可以通过量化核特征，为诊断提供额外的分析层面，优化资源分配，减少人工审核时间。借助人工智能驱动的 NMA 系统，能够实现对切片的快速筛选，优先处理高风险病例，并标准化报告流程，从而显著提高诊断效率和准确性。

2. 研究目的

由于 NMA 在 BCC 诊断和分类应用中存在显著的异质性，缺乏标准化的协议，所评估的形态计量特征也不一致，且在可重复性和临床适用性方面的证据有限，难以通过系统评价或荟萃分析得出确切结论。因此，本研究采用范围综述的方法，旨在全面梳理相关证据，识别研究模式，突出研究差距，为未来的研究提供指导。具体而言，研究聚焦于 “在何种情况下，对成人患者的组织病理学和细胞学标本进行 NMA，可用于 BCC 的诊断和亚型分类？” 这一关键问题。

3. 材料和方法

• 研究方案：本范围综述严格遵循预先注册且公开可用的方案（https://doi.org/https://doi.org/10.17605/OSF.IO/8S72N）。在研究过程中，若出现与预注册方案的偏差，均在注册信息中详细记录。研究的方法框架依据 Joanna Briggs Institute（JBI）的范围综述指南制定，报告结果符合系统评价和荟萃分析的首选报告项目扩展版（PRISMA - ScR）的要求。
• 检索策略：在初步检索 MEDLINE、Cochrane 系统评价数据库和 JBI 证据综合数据库后，发现尚无针对本研究问题的系统评价或范围综述。为全面获取现有证据，研究采用三步文献检索法。首先，在 2023 年 12 月 4 日对 MEDLINE 和 Google Scholar 进行初步有限检索，确定相关主题的文章。然后，从相关文章的标题、摘要和索引系统中提取关键词、短语和受控词汇，制定全面的检索策略。该策略基于 “基底细胞癌” 和 “核形态计量学” 两个核心概念，并结合其他相关检索词。2023 年 12 月 24 日，运用该检索策略在 Embase、Scopus、MEDLINE/PubMed、Google Scholar 和 Web of Science 这五个关键数据库中进行检索。选择这五个数据库的目的是涵盖详细的医学研究（如 PubMed 和 Embase）以及更广泛的科学领域（如 Scopus/WoS），确保不遗漏重要研究。由于该领域研究相对较少，添加 Google Scholar 以查找其他数据库可能遗漏的区域论文或非正式报告，同时利用 Scopus/WoS 通过引文追踪确定关键研究。排除相关性较低的数据库（如侧重于综述的 Cochrane 数据库），主要关注原始研究，若二次研究相关则予以考虑。MEDLINE/PubMed 的最终检索策略详见补充材料中的表 S1。针对每个纳入的数据库和信息源，对检索策略进行适当调整。为确保综述的完整性并及时捕捉新发表的研究，在相关数据库中设置实时检索提醒（若可用）。最后，对所有纳入证据来源的参考文献列表进行筛选，以查找更多相关研究。
• 纳入标准：研究纳入标准如下：（1）研究对象为经组织病理学确诊的成年皮肤 BCC 患者；（2）研究中运用 NMA 进行 BCC 诊断或亚型分类；（3）分析组织病理学或细胞学样本；（4）使用图像分析软件、几何形态计量学或其他定量方法评估形态计量特征，避免主观评估；（5）文章以英文发表且发表在同行评审期刊上；（6）发表时间在 1990 年 1 月 1 日至 2023 年 12 月 24 日之间。本范围综述涵盖所有采用任何类型 NMA 的原始研究，同时也考虑系统评价、荟萃分析、范围综述、评论和观点论文。这些标准优先考虑方法的严谨性和临床相关性，确保研究结果的可靠性和实用性。
• 研究选择：文献筛选和选择遵循标准化协议。将所有文章导入 Rayyan 软件后，去除重复条目。由两名独立的评审人员（P?和 M?）筛选标题和摘要，只有两人一致认为不符合要求的研究才会被排除。剩余文章进入全文评审阶段，由评审人员进行详细评估。若评审人员之间存在分歧，则通过共识讨论解决。研究选择过程通过在线工具生成的 PRISMA 流程图直观展示。同时，采用叙事评价框架评估研究的方法学局限性，包括数据集大小、样本平衡、分类与指南的一致性以及核选择的透明度等，以确定研究结果的有效性和普遍性，明确这些局限性对核形态计量模式解释的影响。
• 数据提取：两名独立评审人员使用预先设计的工具提取数据，包括文章类型、研究目的、样本量、研究材料、NMA 方法、核形态计量特征和关键发现。将关于 BCC 诊断和亚型分类的研究分别进行分类，并对形态计量术语的不一致性进行澄清。考虑到 1990 - 2023 年间组织病理学标准的发展，对分类系统进行总结。若出现分歧，通过讨论解决，随后进行叙事性综合分析。在语言处理方面，借助 ChatGPT - 4o（2024 年 2 月）辅助语法和风格检查，最终语言决策由作者完成。

4. 研究结果

通过检索共识别出 1102 篇文献，去除重复条目后，经过标题和摘要筛选以及全文评估，最终纳入 13 篇文章。对这 13 篇文章的参考文献进行审查，未发现其他符合纳入标准的研究。

• NMA 在 BCC 诊断中的应用：有四项研究探讨了 NMA 在 BCC 诊断中的应用。其中三项采用观察性设计（回顾性横断面研究），一项采用实验性方法。早期研究通过对银染核仁组织区（AgNORs）的 NMA，试图区分 BCC 与脂溢性角化病，结果发现两者在 AgNORs 方面存在显著差异，表明图像分析在这一领域具有潜在应用价值。Menda?olli 等人分析了核大小、形状参数和染色质纹理等特征，发现正常上皮细胞核与 BCC 细胞核在这些方面存在差异，且核变化呈现协同性，同时指出多变量模型可能比单独分析每个变量更有效。Romo - Bucheli 等人引入多尺度分析方法，融合不同放大倍数下的形态计量特征，可有效识别表皮、毛囊、汗腺和结节性 BCC，研究表明较低尺度的特征有助于提高对多种结构的分类性能，而高尺度特征足以准确识别 BCC。Yang 等人开发了一种自动量化核形状改变和分形分析的方法，用于区分多种皮肤病变，包括 BCC 等，该方法可通过对阈值化数字图像的定量分析自动评估核发育异常的严重程度。这些研究均表明，NMA 能够有效识别 BCC 细胞核的多种特征变化，为诊断提供有力支持。
• NMA 在 BCC 亚型分类中的应用：有十项研究聚焦于 NMA 在 BCC 亚型分类和预后分层方面的应用。不同研究中 BCC 细胞核的大小和形状参数存在差异。例如，Menda?olli 等人发现硬化型 BCC 的核面积和直径显著大于结节型和浅表型；而 Cheretis 等人则报告结节型 BCC 的核面积、周长、表面积和凸周长大于浸润型、硬化型和浅表型。总体而言，浅表型 BCC 的核大小参数相对较小。?erb?nescu 等人通过 NMA 结合 Haralick 纹理特征和直方图矩，成功区分了低风险的结节型 BCC 和高风险的微结节型 BCC。在少数评估染色质特征的研究中，发现染色较深且变化较大的核与更具侵袭性的 BCC 亚型相关，如 Menda?olli 等人的研究表明浅表型 BCC 的染色强度和分形维数较低。综合这些研究结果，NMA 在 BCC 亚型分类方面展现出强大的潜力。
• NMA 在预测 BCC 复发中的应用：仅有少数研究直接评估了 NMA 作为预后工具的作用。Cheretis 等人发现核灰度较深、灰度方差较大的 BCC 复发和转移风险更高，同时指出低风险结节型 BCC 的核参数较大，但侵袭性 BCC 的核更大且核大小差异更明显。De Rosa 等人也得出类似结论，认为侵袭性 BCC 的核面积、周长、最大直径和 Feret 直径较大，核大小差异显著，但形式周长和形式面积在区分侵袭性 BCC 方面无统计学意义。Appel 等人比较原发性肿瘤和早期复发病例，未发现两者在核特征上存在显著差异。此外，有研究通过 NMA 评估细胞凋亡指数，发现普通 BCC 的凋亡指数（5.98%）显著低于侵袭性 BCC（39.82%）。三项研究利用 NMA 进行倍体分析以评估 BCC 的预后分类，发现非整倍体与复发、不良预后和高风险组织学亚型密切相关，尽管大多数原发性肿瘤为非整倍体，但复发性 BCC 中仅少数具有该特征，且有研究认为细胞学涂片可用于 NMA。这些研究表明，NMA 在预测 BCC 复发方面具有一定的潜力，但仍需进一步研究。

5. 讨论

本范围综述全面综合了 NMA 在成人 BCC 诊断、亚型分类和预后预测方面的应用。现有证据表明，核形态计量特征，如形状和染色质纹理等，有助于区分 BCC 与其他皮肤病变和正常皮肤。早期使用 AgNORs 的研究为理解 BCC 的转录活性差异奠定了基础，尽管其临床相关性有所下降，但展示了 NMA 从手动量化到自动化、多特征分析的发展历程。目前 NMA 研究存在一些局限性，如样本量较小（例如，肿瘤数量n=25?93 ），图像归一化和阈值设定的协议细节不完善，这影响了研究的可重复性。多尺度分析虽然提高了分类准确性，但仍需更大规模的验证研究。

尽管范围综述方法限制了明确结论的得出，但在 NMA 研究中仍识别出一些关键模式。较大的细胞核与高风险亚型和较差的预后相关，而较小的细胞核在浅表型 BCC 中更为常见，这与其他癌症的趋势一致。核大小相关性的差异可能是由于组织病理学分类标准不一致，而非生物学差异。Bierhoff 等人未发现结节型、硬化型和其他 BCC 亚型之间存在显著形态计量差异，可能是由于数据集不平衡，且核选择方法缺乏详细说明，影响了研究的可重复性。Menda?olli 等人的研究虽数据集平衡，但在核选择协议的透明度方面有待提高。

除核大小外，核形状的不规则性与肿瘤的侵袭性和复发相关。染色质特征也能区分风险水平，低风险亚型的染色较浅、分形维数较低，而染色较深、染色质异质性较高的核与复发和转移相关。非整倍体是侵袭性肿瘤生物学的标志，进一步证实了 NMA 在评估 BCC 进展方面的潜力。然而，多项研究表明 NMA 在区分原发性和复发性 BCC 方面存在不足，这可能是因为复发性病变早期切除，导致核改变在肿瘤进展后期才出现，与倍体分析结果相符。

本综述还发现了一些关键研究空白。需要更大规模、平衡的数据集，以及稳健的前瞻性研究方法和长期的患者监测，以明确核特征与临床结果之间的关系。将 NMA 与临床结果相关联的研究比仅基于组织病理学亚型的研究更具一致性，因为后者可能掩盖生物学差异。要将 NMA 确立为可靠的预后工具，需要建立强大的特征与结果之间的关联，并纳入患者人口统计学、既往治疗、紫外线暴露和免疫状态等因素，以提高临床相关性。

未来的研究应采用多变量模型，综合考虑核大小、形状、染色质特征等因素，而不是单独分析变量。制定标准化的采样协议至关重要，因为核测量位置不明确可能导致结果不一致。目前染色质特征的研究相对不足，应给予更多关注。由于核特征随肿瘤侵袭性而变化，早期切除的复发性肿瘤预后价值有限，研究应重点关注有复发记录的原发性肿瘤，以更好地捕捉这些变化。

NMA 在区分 BCC 与组织学相似肿瘤方面具有潜在应用价值，如 SCC、毛发上皮瘤和 Merkel 细胞癌等，这些肿瘤的诊断常依赖免疫组织化学，成本较高且特异性不稳定。NMA 通过对标准苏木精 - 伊红染色的计算分析，有望检测到传统显微镜难以察觉的细微形态差异，减少诊断不确定性，提供独立于免疫组织化学的额外诊断依据。尽管在区分结节型和微结节型 BCC 方面已有研究，但 NMA 的更广泛临床价值仍需进一步探索。

NMA 专注于细胞细节，在评估 BCC 时，对于组织结构评估受限的情况具有重要意义。例如，在瘢痕组织、局部治疗后组织改变或浅表活检深度不足的病变中，NMA 有助于确定肿瘤风险特征，为治疗决策提供指导，包括切除边缘、辅助治疗和局部药物选择。

细胞学标本适用于 NMA，这为复兴 BCC 细胞学这一未充分利用的领域提供了支持。皮肤刮片比打孔活检创伤小，可用于监测局部治疗的反应，在临床诊断不明确的情况下，可作为一种无创方法评估疗效和确认诊断，减少不必要的活检。

计算机化 NMA 在客观评估细胞凋亡指数方面具有前景。De Rosa 等人的研究展示了其量化细胞凋亡的潜力，但由于样本量小和侵袭性标准不明确，结论存在局限性。细胞凋亡评估有助于监测局部治疗的反应和评估免疫治疗中的免疫状态，因为侵袭性、免疫原性肿瘤和治疗反应良好的病例中细胞凋亡指数通常较高，NMA 有望在此方面提供有价值的见解。

通过 NMA 进行的非整倍体分析能够提供关于基因组不稳定性的客观、可量化数据，在模糊病例中补充传统组织病理学的不足。随着分子 profiling 技术的不断进步，将非整倍体评估与基因组数据和 NMA 相结合，有望改善风险分层，为治疗策略提供更<