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尊龙凯时助力首都医科大学宣武医院病理科发明非幕上YAP1融合型室管膜瘤
宣布:2024/10/17
克日 ,尊龙凯时助力首都医科大学宣武医院病理科团队 ,在着名学术期刊《Acta Neuropathologica Communications》(IF=6.29)上报道了两例有数的非幕上YAP1融合型室管膜瘤病例。研究效果展现 ,YAP1融合的幕下室管膜瘤病理特征和预后与幕上室管膜瘤并不完全相同。


本次研究效果的揭晓 ,不但富厚了学界对该亚型室管膜瘤的明确 ,也为基于DNA甲基化的中枢神经系统肿瘤分类检测要领的应用 ,提供了坚实的研究数据支持。


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论文宣布截图



研究配景


室管膜瘤(EPN)是一类具有异质性的中枢神经系统肿瘤 ,依据剖解位置(如幕上、后颅窝和脊髓)以及分子特征 ,可分为至少10个亚型。幕上室管膜瘤(ST-EPNs)的主要特征是保存两种类型的融合变异 ,涉及锌指易位相关基因ZFTA和Yes1相关转录调理因子YAP1。其中 ,ZFTA融合泛起在约66-84%的儿科幕上室管膜瘤病例中 ,通常批注预后不良 ,而YAP1融合相对有数 ,仅占儿科病例的6-7% ,通常体现出更为惰性的生物行为。


近期研究发明 ,ZFTAYAP1融合的室管膜瘤也可以在后颅窝(PF)或脊髓(SP)中泛起。本文报道了两例非幕上YAP1融合室管膜瘤(划分位于小脑和脊髓) ,并举行了周全的组织病理学和分子特征及预后剖析 ,以提供对这些有数病例的详细看法。



研究内容


病例1

男性 ,18个月 ,走路不稳一个月 ,吐逆4天。颅磁共振成像(MRI)显示小脑占位性病变 ,增强后泛起不匀称强化 ,组织病理学显示为室管膜瘤 ,有细胞密度增添、核破碎象增多、微血管增生及坏死 ,并伴有间质分解(WHO 3级)。


病例2

女性 ,51岁 ,20年前无显着诱因泛起右侧肋骨以下平面痛温觉消逝 ,无显着左侧躯体及肢体感受或运动障碍 ,自行中医及物理治疗 ,症状有所好转。一年半前泛起了双下肢乏力、伴双下肢肿胀。MRI显示C7至T1段髓内占位性病变 ,组织病理学检查显示为室管膜瘤形态(WHO 2级) ,细胞密度中等 ,部分细胞胞浆嗜酸性及部分细胞胞浆颗粒状 ,伴血管管壁显著的玻璃样变性。

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图1:A-H为病例1的组织病理学检查 ;

图I-P为病例2的组织病理学检查


RNA测序显示病例1具有YAP1-MAML2融合 ,而病例2具有YAP1-FAM118B融合 ,两例YAP1重排也通过荧光原位杂交(FISH)验证。


别的 ,基于机械学习模子 ,使用EPIC v2.0 935k芯片数据举行DNA甲基化脑肿瘤聚类剖析 ,病例1聚类于YAP1阳性的室管膜瘤(校准评分:0.99) ,病例2聚类于脊髓室管膜瘤(校准评分:0.45) ,同时检查也除外了原发性幕上肿瘤转移到幕下或脊髓的可能。


因此 ,关于病例1 ,团结病理学检查 ,医生最终诊断为PF-EPN-YAP1-MAML2融合阳性 ,WHO 3级 ,概略全切除后举行局灶放射治疗。然而 ,患者肿瘤在4个月后局部复发。最终诊断病例2为SP-EPN-YAP1-FAM118B融合阳性 ,WHO 2级 ,概略全切除无辅助治疗 ,患者在6个月的随访中无复发。

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图2:两病例融合型验证及DNA甲基化机械学习聚类


研究效果


作为一种有数的分子亚型 ,YAP1融合室管膜瘤通常批注预后较好 ,普遍爆发在幕上区域 ,并且主要影响女性(男女比为2.75) ,特殊是2岁以下儿童(中位年岁为1.4岁)。只管已有YAP1融合的后颅窝和脊髓室管膜瘤的报道 ,但尚不清晰它们是否代表室管膜瘤的一个奇异亚群 ,照旧与YAP1融合的幕上室管膜瘤亲近相关。


另外 ,YAP1基因编码Hippo抑癌基因通路的下游效应子Yap1卵白 ,其通过转录增强关联络构域(TEAD)调理转录。YAP1融合朋侪包括 MAMLD1、FAM118B、MAML2、TFE3、SS18ZFTA。其中 ,YAP1-MAMLD1YAP1融合幕上室管膜瘤中最常见的融合 ,而YAP1-MAML2YAP1-FAM118B融合极为有数。


基于上述效果 ,本研究提出YAP1融合的幕下室管膜瘤的病理特征和预后与YAP1融合的幕上室管膜瘤并不完全相同 ,YAP1融合在差别剖解部位室管膜瘤的爆发和生长历程中的生物学功效有待进一步研究。



鉴于脑肿瘤的高度异质性 ,第五版《天下卫生组织(WHO)中枢神经系统肿瘤分类指南》将基因、分子及信号通路改变等特征纳入分类系统 ,团结病理组织学特征、免疫组化等要领构建综合诊断框架 ,并特殊突出了基于DNA甲基化谱分类的主要性。关于明确一些具有少见形态学特征的肿瘤 ,DNA甲基化谱可能是很是有用的要领 ,有时甚至是确定一些有数肿瘤类型和亚型的唯一要领 ,因而成为中枢神经系统肿瘤分类不可或缺的依据。


尊龙凯时基于DNA甲基化的中枢神经系统肿瘤分类检测 ,依托Illumina EPIC v2.0甲基化芯片手艺 ,笼罩人体全基因组规模内约935,000个CpG岛的甲基化水平监测 ,借助细密设计的机械学习算法 ,能精准区分多达91种脑肿瘤的分型 ,并同步剖析脑胶质瘤的癌基因甲基化模式(CIMP)与O6-甲基鸟嘌呤DNA甲基转移酶(O6-methylguanine DNA methyltranferase ,MGMT)启动子甲基化状态 ,进而为临床治疗妄想与生涯预估提供决议辅助。


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