2023年11月18日，中山大学肿瘤防治中心分子诊断科杜紫明团队在Nature
Communications上发表题为：“综合分析揭示孤立性纤维性肿瘤潜在治疗靶点及构建风险评估模型”的研究成果（阅读原文）。该研究鉴定了罕见肿瘤——孤立性纤维性肿瘤（solitary fibrous tumors, SFTs）的新型潜在治疗靶点和风险因子IDH1、PD-L1和巨噬细胞等，为基于生物标志物的靶向或免疫联合治疗提供了更精准的治疗思路和策略。此外，该研究提出的整合风险评估模型比现有WHO分类和其他风险评估模型更加准确，有望被相关国际指南采纳。
孤立性纤维性肿瘤的两大诊疗难题
孤立性纤维性肿瘤是一种罕见的间叶源性肿瘤，目前其临床诊疗主要面临两个亟待解决的难题：其一，孤立性纤维性肿瘤现有的恶性分级诊断标准无法准确预测其恶性潜能和生物行为，部分形态学表现良善的肿瘤常常会复发或转移；其二，复发或转移的孤立性纤维性肿瘤对传统化疗不敏感，目前缺乏有效的治疗方案，患者预后差。因此，建立更有效的风险评估模型和寻找孤立性纤维性肿瘤新的靶向、免疫治疗靶点是急需解决的临床难题。
研究模式图
构建基因变异图谱，刻画免疫浸润特征
该研究基于131例孤立性纤维性肿瘤组织标本构建了肿瘤相关基因变异图谱，结果显示17.6%的孤立性纤维性肿瘤患者携带潜在治疗靶点，尤其值得关注的是6.9%携带IDH1 R132S突变。本研究首次在大样本中系统性地刻画了孤立性纤维性肿瘤的免疫细胞浸润特征，通过免疫组化结合HALO数字病理技术，定量分析T细胞、B细胞、巨噬细胞、树突状细胞等免疫细胞在131例孤立性纤维性肿瘤中的分布密度。
分析发现，巨噬细胞是其主要的免疫浸润细胞，且巨噬细胞密度高的孤立性纤维性肿瘤患者预后更差。PD-L1在24.4%的孤立性纤维性肿瘤（肿瘤细胞或免疫细胞）中高表达，提示PD-L1是其潜在免疫治疗靶点。CD20+B细胞密度高的孤立性纤维性肿瘤预后更好，CD3+或CD8+T细胞密度与预后无显著相关性。此外，该研究利用高维组织成像t-CyCIF技术首次在孤立性纤维性肿瘤组织中鉴定了PD-L1+/STAT6+肿瘤细胞亚型和CD68+/HLA-DPB1+/CD163+/CD4+/PD-L1+ 巨噬细胞亚型。
研究发现孤立性纤维性肿瘤具有高密度巨噬细胞及PD-L1高表达特征
建立新型风险评估模型，独立队列验证预测效能
该研究在101例原发性非中枢神经系统切缘阴性的孤立性纤维性肿瘤（中山大学肿瘤防治中心SYSUCC队列）中整合临床病理特征、免疫浸润特征和基因变异特征，构建出新的整合风险评估模型。与2020年WHO分类、mDemicco模型和G-score模型相比，该整合风险评估模型的C指数及AUC均表现更优，能对孤立性纤维性肿瘤进行更加精准的风险分层，并且其预测效能在中山大学第一附属医院FAHSYSU队列、中国医学科学院协和肿瘤医院CHCAMS队列1和CHCAMS队列2这三个独立队列中均得到验证。此外，整合风险评估模型同样适用于原发性中枢神经系统且切缘阴性的孤立性纤维性肿瘤。
新型整合风险评估模型预测性能优于现有WHO分类及其他模型
中山大学肿瘤防治中心杜紫明副研究员/副主任医师、冯沿芬副主任医师，中山大学孙逸仙纪念医院李钦副研究员为该研究论文的共同通讯作者。中山大学肿瘤防治中心张仁静博士，中山大学附属第一医院杨飏副主任医师，中国医学科学院协和肿瘤医院胡春芳副主任医师，中山大学肿瘤防治中心黄马燕副主任技师、岑文鉴主管技师为该研究论文的共同第一作者。本研究受到国家自然科学基金面上项目和广东省自然科学基金面上项目等基金支持。
最后通讯作者简介
杜紫明
瑞典卡罗琳斯卡医学院理学博士、中山大学医学博士、美国哈佛大学博士后。现任中山大学肿瘤防治中心副研究员、副主任医师、博士生导师、博士后合作导师、分子诊断科副主任、质量主管。国家自然科学基金通讯评审专家。
研究方向及成果：杜紫明从事肿瘤分子诊断和分子病理临床及研究工作10余年。目前课题组主要从事高维组织成像技术（Highly Multiplexed Tissue Imaging）的研发和应用、肿瘤免疫微环境、罕见肿瘤以及肿瘤液体活检研究。
主要学术贡献包括：1、首次建立了t-CyCIF为核心的肿瘤组织免疫微环境的高维病理学研究平台，以及用于评估临床实验标本中药物的分布与治疗反应的多模态平台；2、发现罕见肿瘤—孤立性纤维肿瘤新型潜在的治疗靶点以及建立优于现有WHO分型的新型风险预测模型；发现罕见肿瘤—恶性脑膜瘤免疫治疗和分子病理学的分子基础。相关研究成果被欧洲神经肿瘤协会脑膜瘤诊疗指南，美国罕见癌症教科书，美国临床肿瘤学会教科书，UpToDate循证医学数据库等多次引用。截止目前，发表国际学术论文40余篇，共被引用1700余次，个人h-index指数为19。其中，以第一或通讯作者身份（含并列）在国际知名杂志发表论文20篇。主持包括国家自然科学基金面上项目等基金5项。