對話病理專家：面對上百種分型的淋巴瘤，如何「火眼辨型」？

「好好一個病理大夫，讓淋巴瘤毀了。」北京大學第三醫院病理科主任醫師高子芬曾笑言。

淋巴瘤是最常見的惡性血液腫瘤之一，我國每年約有10萬名新發淋巴瘤病例，每5分鐘就有1人確診淋巴瘤。對淋巴瘤治療而言，如何通過病理診斷確定病理類型，從而指導淋巴瘤治療方案的選擇至關重要。但淋巴瘤分型多達上百種，精準識別的難度可想而知。

4月15日-21日為全國腫瘤防治宣傳週，新京報記者對話高子芬教授，探秘病理醫生面對棘手的淋巴瘤如何「火眼辨型」。

談定位：

病理醫生是醫生的醫生

新京報：在腫瘤診療中，患者面對的往往是臨床醫生，病理醫生在其中扮演著什麼角色？

高子芬：病理醫生是醫生的醫生，是「幕後英雄」，但壓力也很大，因為病理診斷被認定為是診斷的金標準，臨床治療需要依據病理診斷報告來進行，而影像學報告、化驗結果僅供參考。但面對疑難病例，也會有診斷錯誤的時候，這種錯誤屬於執業允許範圍，因此病理診斷報告有一定的容錯率。

由於診斷報告的價值，我們希望能給出一級診斷，明確到底是什麼疾病，以指導臨床治療。但有些疾病，如淋巴瘤的病理診斷難度大，有些病理醫生擔心診斷出錯，只敢給出二級診斷，診斷報告上會使用「考慮」「不除外」「高度懷疑」等表述。但這樣的表述，可能會導致臨床醫生無法給出進一步的診療方案。

談難點：

淋巴瘤分型上百種，誤診率高

新京報：《2019中國淋巴瘤患者生存狀況白皮書》提及，淋巴瘤存在很高的誤診比例，受調者中43%曾被誤診，51%的患者輾轉多家醫院後才確診。你經手的淋巴瘤病例，這種情況多嗎？

高子芬：淋巴瘤診斷錯誤率相對更高，不單是在中國，因為診斷非常難。我從1992年開始學做淋巴瘤的病理診斷，當時想一定要做到最好，但直到現在我也有診斷不出來的時候，這樣的疑難病例需要和臨床醫生一起會診討論，甚至和國外的病理專家、血液病臨床醫生討論。

我們曾遇到過輾轉七八家醫院還沒有明確診斷的淋巴瘤患者，不同醫院的診斷甚至是完全矛盾的，誤差率非常大。接到這樣的病例，我們會看患者之前做的病理診斷來自哪家醫療機構，出診斷報告的醫生是不是專注血液病亞專科的病理醫生，分析無法精準診斷的原因，矛盾在哪裡等。對淋巴瘤的病理診斷而言，醫生的經驗非常重要。我現在一年要看5000多例，而基層醫生可能一年只有百八十例，積累的經驗是不一樣的，經驗豐富的病理醫生能夠在複雜的病理切片中找出哪個是腫瘤細胞。

新京報：淋巴瘤誤診率為什麼這麼高，到底難在哪裡？

高子芬：病理診斷最傳統的手段就是靠病理醫生看細胞形態，包括細胞的大小、排列等特徵。如最容易診斷的肺腺癌，或者胃食道鱗癌，這些腺上皮細胞、鱗狀上皮細胞有其自身的特點和排列，一旦細胞形態變了，如變大、異形或排列紊亂了，就可以明確診斷。但淋巴瘤不同，淋巴瘤的瘤細胞形態，就是淋巴細胞分化過程中某一個階段的正常形態，只有當它位置不對了、結構不對了、免疫表型異常了，才考慮是腫瘤。比如免疫母細胞淋巴瘤，在分化過程中，免疫母細胞就那個樣子，它在正確的位置是正常的，但位置變了就不行。又比如套細胞淋巴瘤，套細胞在濾泡的套區，一定的數量，增殖活性很低是正常的，如果套區瀰漫增生，破壞相近的結構，並且增生活躍了，出現了表型上的異常，就要考慮是腫瘤性增生了。

其次，淋巴瘤病理診斷，對病理切片的質量要求非常高，要固定及時、脫水到位、切得很薄且平，如果切片厚、不平，細胞重疊，導致觀察細胞特點的不準確，就會誤導醫師的初步判定，導致進一步工作的誤差。所以淋巴瘤診斷的正確與否，對技術環節要求比較高。

第三，淋巴細胞是免疫細胞，免疫系統本來就複雜，淋巴細胞有不同的抗原和分類，得了腫瘤以後就更加複雜。我們經常開玩笑說，醫師資格考試，免疫這門學科太難了，放棄算了。正因為這些原因，很多病理醫生不願意搞淋巴瘤的診斷，和肺癌、腸癌等腫瘤相比，全國知名的病理專家也很少。

談進步：

技術發展助力降低診斷錯誤率

新京報：淋巴瘤的分型有上百種，像你這樣有經驗的病理醫生是如何「火眼辨型」的？可以使用的「武器」有哪些？

高子芬：老同誌以往主要是單純看細胞形態來診斷，可以使用的技術手段少，所以熟悉淋巴瘤的病理醫生就是最好的「武器」，病理切片出來後，首先要靠病理醫生來對形態進行判斷，當然診斷會存在不少的問題，現在有了免疫組化檢查、複製性分析、基因檢測等技術手段助力，淋巴瘤診斷的錯誤率大大降低。近代淋巴瘤病理診斷免疫組化的方法是必需的，給腫瘤細胞「穿衣服」，看細胞表達的是T細胞標記物還是B細胞標記物。還可以用流式細胞儀標記異常細胞的免疫表型，更加精準；複製性分析則可以分析增生細胞是否為單複製性，即腫瘤是否由一個細胞發展而來，如果是，那就可能是腫瘤。基因檢測的手段也可以幫助病理醫生發現某種分型的淋巴瘤會出現一些異常基因。這些新技術的出現，對老的病理醫生而言，還需要不斷學習如何合理使用。

新京報：人工智能在病理科是否有應用場景，尤其在淋巴瘤診斷方面？

高子芬：人工智能輔助診斷在肝癌、前列腺癌、肺癌、胃癌等腫瘤方面都已有應用，但在淋巴瘤這塊兒很難，針對淋巴瘤的診斷，病理醫生的火眼金睛最重要，AI永遠不會讓病理醫生失業，但可以賦能，有應用前景。

談人才培養：

練就 「火眼金睛」，興趣最重要

新京報：如何培養新一代病理醫生，提高診斷淋巴瘤的能力？

高子芬：興趣最重要，一定要喜歡，病理醫生面對淋巴瘤診斷時一定會面臨很多困難，很累很苦，如果沒有興趣，很難做下去，但要能把淋巴瘤的診斷難題解決了，就沒什麼難的了。淋巴瘤的病理診斷很具有挑戰性，但淋巴瘤的藥物研發非常活躍，檢測技術在淋巴瘤的診斷應用也發揮得淋漓盡致。年輕一代的血液病理醫生需熟練掌握淋巴細胞分化和抗原表達、流式細胞術及分子病理檢測等技術，並跟著臨床醫生一起查房學習，歷經兩年的專科培訓下來，病理診斷水平絕對是不一樣的。我也希望在管理模式不同於西方的病理科建製前提下，推動淋巴瘤病例各實驗室檢查結果的共享，互相學習，共同提高。

新京報記者 王卡拿

校對 趙琳