【Ref: Capper D, et al. Nature. 2018 Mar 22;555(7697):469-474. doi: 10.1038/nature26000. Epub 2018 Mar 14.】

许多肿瘤，包括中枢神经系统肿瘤的组织病理学诊断存在不一致性。但肿瘤甲基化检测能反映体细胞获得DNA甲基化变化和细胞的起源。由于DNA甲基化表达谱具有高度稳定性和可重复性，已应用于多种中枢神经系统肿瘤的亚型诊断。德国海德堡大学医院神经病理学科的David Capper等提出一种全面的、依据DNA甲基化的中枢神经系统肿瘤分类方法，发表在2018年3月的《Nature》上。

该研究共纳入包含91种甲基化分类的2801例病例。作者首先采用Illumina 450K甲基化芯片，对全基因组甲基化表达谱进行检测；并使用t-SNE法显示所有病例降维后的状况（图1）。

图1. DNA甲基化表达状况。

为临床上可准确、快速地进行肿瘤分类诊断，作者使用随机森林法对91种甲基化分类的2801个肿瘤样本进行决策树分析。随机森林法把每个病例分配到甲基化分类中，并产生一个原始评分，随后使用logistic回归进行校准。交叉验证的结果显示，原始评分和校准评分的误差率分别为4.89%和4.28%。ROC曲线显示有99%的准确率（图2）。

图2. 构建DNA甲基化分类并进行交叉验证。

进一步进行临床可行性评估时，作者对1155例病例同时进行甲基化表达检测和组织病理学检查。88%检测样本可匹配纳入DNA甲基化分类组中，其校准的分类值大于0.9（图3）；其中，838例（76%）与组织病理学检查结果相符。

图3. 在临床实践中应用DNA甲基化分类法进行辅助诊断。

对139例校准评分大于0.9、但其甲基化分类与组织病理学分类不吻合的病例，作者重新进行额外的分子检测，如DNA拷贝数、靶向基因测序和融合基因分析等；将139例中的129例作组织病理学诊断作出修正，所得结果进一步支持DNA甲基化分类法（图4）。

图4. 对于与组织病理学诊断不符的病例重新进行评估。

对于不能进行DNA甲基化分类的样本，作者采用无监督的t-SNE分析，发现其结果和DNA甲基化分类具有高度的重合性。不能分类的样本大多数聚类在DNA甲基化类别的周围或者独立存在；也提示可能存在新的中枢神经系统肿瘤类型（图5）。

图5. DNA甲基化分类法可发现新的中枢神经系统肿瘤类型。

综上所述，与原有标准诊断方法相比，DNA甲基化分类对精确诊断中枢神经系统肿瘤有重大影响，可修改高达12%病例诊断的预测结果。此外，作者设计的免费在线分类工具，可以在不需要任何额外的数据处理的条件下，对肿瘤进行分子学分类（Molecular Neuropathology 2.0；http://www.kitz-hei -delberg.de/molecular-diagnostics）。该研究成果，不仅提高神经肿瘤组织病理学结合分子病理学的诊断精准度，同时还为其它实体肿瘤进行肿瘤分类法提供参考依据。