综述：揭示神经周围浸润（PNI）在多种肿瘤类型癌症进展中的作用

这篇综述系统阐述了神经周围浸润（PNI）作为胰腺癌、前列腺癌等恶性肿瘤的病理学特征，聚焦其与肿瘤侵袭性、复发风险及患者预后的关联。通过解析免疫-神经交互（immune–neural crosstalk）、施万细胞（Schwann cell）激活等共性机制，以及乳腺癌神经祖细胞、胰腺癌谷氨酸/NMDA受体等肿瘤特异性驱动因素，提出AI辅助诊断标准化和神经-肿瘤界面靶向治疗策略，为精准肿瘤学（precision oncology）提供新思路。

　　

Abstract

神经周围浸润（Perineural invasion, PNI）是肿瘤细胞侵入神经周围结缔组织的病理过程，现已被确认为胰腺癌、前列腺癌、结直肠癌、乳腺癌及头颈部肿瘤等多种恶性肿瘤的共性特征。研究表明，PNI与肿瘤侵袭性增强、复发率升高及患者生存期缩短显著相关。最新机制研究揭示了PNI的多维度调控网络：

免疫-神经交互作用构成微环境调控核心，肿瘤细胞通过分泌神经生长因子（NGF）等信号分子，招募免疫细胞并重塑神经纤维结构。施万细胞激活是PNI的关键环节，这些神经胶质细胞不仅为肿瘤迁移提供"轨道"，还通过释放基质金属蛋白酶（MMPs）促进基底膜降解。

肿瘤-神经反馈环路的发现进一步解释了PNI的恶性循环——肿瘤释放的乙酰胆碱和儿茶酚胺等神经递质可反向刺激肿瘤增殖，形成正反馈。保守的神经营养信号轴如NGF/Trk、GDNF/RET在多种癌症中持续激活，成为跨癌种治疗的潜在靶点。

肿瘤特异性驱动机制

尽管存在共性通路，不同肿瘤类型的PNI表现出独特生物学特征：

• 乳腺癌中，神经祖细胞（neural progenitor cells）分化为神经元样细胞，直接参与神经浸润灶形成
• 胰腺癌依赖谷氨酸/NMDA受体信号，阻断该通路可显著抑制肿瘤沿神经扩散
• 头颈部肿瘤则呈现独特的表观遗传调控模式，组蛋白去甲基化酶KDM4A通过重编程神经相关基因增强侵袭性

人工智能驱动的临床转化

传统组织病理学检测PNI存在观察者间差异，而基于深度学习的图像分析系统可实现：

• 高灵敏度识别神经束周围≤1mm的微浸润灶
• 自动量化PNI密度与神经直径的预后相关性
• 整合多组学数据预测化疗耐药风险

这些技术推动PNI诊断进入标准化时代，但需注意算法训练数据需涵盖不同人种和肿瘤分期的代表性样本。

治疗策略展望

靶向神经-肿瘤界面的干预措施包括：

1. 阻断NGF/Trk信号通路的小分子抑制剂（如larotrectinib）
2. 调节肿瘤相关巨噬细胞（TAMs）与施万细胞互作的免疫疗法
3. 针对谷氨酸能突触的代谢干预

未来研究需结合单细胞测序和空间转录组技术，精确解析PNI的时空异质性，为神经侵袭性肿瘤患者提供个性化治疗方案。