《Cancers》：Histological and Molecular Evaluation of HPV in Primary Tumors and Lymph Node Metastases of Penile Cancer
Luiza Dorofte,
Sabina Davidsson,
Jessica Carlsson,
Mats G. Karlsson and
Gabriella Lillsunde Larsson
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本研究针对阴茎鳞状细胞癌（Penile squamous cell carcinoma, PeSCC）患者中，腹股沟淋巴结转移（ILNM）的早期预测缺乏有效生物标志物的临床难题，通过分析343例患者的原发肿瘤及对应转移灶，系统评估了人乳头瘤病毒（HPV）基因型分布及其与p16、p53表达和组织学亚型的关联。结果表明，在多数HPV阳性转移病例中，原发灶与转移灶携带相同HPV基因型；p16染色与组织学亚型可作为分子HPV检测的替代指标；但HPV状态、p16及p53表达均与ILNM无显著关联，提示其预测ILNM的临床价值有限。该研究为阴茎癌的分子分型与转移预测提供了重要证据。
阴茎癌是一种相对罕见的恶性肿瘤，但在部分中低收入国家发病率较高。其发生主要遵循两条致癌途径：一条与人乳头瘤病毒（HPV）感染相关，另一条则与慢性炎症及TP53基因突变有关。据统计，约40-50%的阴茎癌病例与HPV感染相关，其中高危型HPV16和HPV18最为常见。对于阴茎癌患者而言，腹股沟淋巴结是否发生转移是影响生存的最重要预后因素。然而，目前临床上缺乏可靠的生物标志物来预测哪些患者会发生淋巴结转移。动态前哨淋巴结活检（DSNB）虽能检测微转移，但因并发症风险高，并不推荐对所有临床淋巴结阴性的患者常规进行。因此，寻找能够早期、准确预测腹股沟淋巴结转移（ILNM）的生物标志物，成为优化患者管理、避免不必要手术的迫切临床需求。
为此，研究人员开展了这项研究，旨在系统评估阴茎癌原发肿瘤及对应淋巴结转移灶中HPV的分布情况，并探讨HPV状态、免疫组化标志物p16和p53的表达是否能作为预测ILNM的有效指标。相关研究成果发表在学术期刊《Cancers》上。
本研究主要采用了以下关键技术方法：首先，研究队列纳入了2009年至2018年间在瑞典厄勒布鲁大学医院接受手术治疗的343例阴茎癌患者，并收集了其原发肿瘤及对应转移灶的石蜡包埋组织样本。其次，利用实时荧光定量PCR（Anyplex? II HPV28）方法对28种HPV基因型进行了检测与分型。第三，通过构建组织芯片（TMA），并使用自动染色平台，对p16和p53蛋白进行了免疫组化（IHC）染色与评估。最后，采用统计分析方法，包括卡方检验、多变量逻辑回归模型等，评估了各生物标志物与ILNM之间的关联。
研究结果
3.1. 组织学亚型
在343例患者中，共识别出世界卫生组织（WHO）分类中的所有阴茎鳞状细胞癌（PeSCC）组织学亚型。其中，HPV非依赖性亚型占63%，最常见的是普通型（44.3%）；HPV相关性亚型占37%，最常见的是基底细胞样型（12.2%）。
3.2. HPV状态
原发阴茎肿瘤的总体HPV流行率为42.9%（147/343），其中95.2%为高危型HPV感染。HPV16是最主要的基因型，占所有HPV阳性病例的74.8%，在转移病例中也最为常见。研究也发现了少数低危型HPV（如HPV42、HPV82）感染病例。
在102例确诊转移的患者中，有98例的转移灶有足够组织进行HPV分析。在45例HPV阳性且转移灶可分析的病例中，有36例（80%）在原发灶和转移灶中检测到相同的HPV基因型，其中HPV16占绝大多数。但也存在少数基因型不一致或转移灶HPV阴性的情况。
3.3. HPV肿瘤状态与SCC组织学亚型的一致性
研究发现，SCC的组织学亚型分类与HPV肿瘤状态（PCR结果）之间具有良好的一致性，Cohen's κ值为0.80。在可转移性方面，普通型、基底细胞样型、疣状型和疣状-基底细胞样型的转移频率相近（35.9%至45.5%），而疣状亚型的17例患者均未发生ILNM。
3.4. p16和p53的免疫组化染色
在335例成功评估的病例中，p16阳性率为39.1%，p53异常表达（阳性）率为27.2%。
3.5. p16与HPV状态的一致性
p16免疫组化染色与HPV肿瘤状态（PCR结果）之间显示出极好的一致性，Cohen's κ值为0.83，总体一致率为91.6%。这表明p16染色可以作为HPV感染的一个可靠替代标志物。
3.6. HPV肿瘤状态、p16和p53染色与ILNM的关联
统计分析表明，HPV肿瘤状态、p16阳性或p53异常表达与腹股沟淋巴结转移（ILNM）的存在均无显著统计学关联。即使在仅限于高危型HPV阳性肿瘤或结合HPV与p16状态的分析中，也未发现显著关联。
3.7. 多变量分析
在多变量逻辑回归模型中，淋巴血管侵犯（LVI）、神经周围侵犯（PNI）和高级别（3级）肿瘤被确定为ILNM的独立预测因子。相比之下，将HPV状态、p16表达和p53表达加入模型后，并未显著改善模型的预测性能，这些生物标志物本身也未显示出与ILNM的独立关联。在HPV阴性肿瘤的亚组分析中，p53表达同样与ILNM无显著关联。
研究结论与讨论
本研究的核心结论是，在大多数HPV阳性的转移性阴茎癌病例中，原发肿瘤和淋巴结转移灶携带相同的HPV基因型，这支持了HPV感染细胞从原发灶向转移灶扩散的假说。研究证实，p16免疫组化染色和组织学亚型分类与分子HPV检测结果具有高度一致性，因此在资源有限的地区，可以作为HPV检测的实用替代方案。
然而，本研究最重要的发现是，在该数据集中，HPV感染状态、p16蛋白表达以及p53蛋白表达均与腹股沟淋巴结转移（ILNM）的发生风险没有显著关联。多变量分析进一步表明，在已包含淋巴血管侵犯、神经周围侵犯和肿瘤分级等经典病理学风险因素的模型中，加入上述生物标志物并未提供额外的预测价值。这意味着，尽管这些分子标志物在理解阴茎癌发病机制方面具有重要意义，但它们作为独立指标用于临床预测ILNM的效用可能有限。
该发现具有重要的临床意义。它提示临床医生，在评估阴茎癌患者淋巴结转移风险时，仍应主要依赖传统的病理学参数（如LVI、PNI、肿瘤分级）。虽然HPV状态与患者总体生存可能相关（其他研究提示HPV阳性患者预后更好），但其对预测淋巴结转移的直接贡献度不高。这为未来制定更精准的临床决策路径提供了证据，即避免过度依赖单一的分子标志物进行风险分层，而应采用综合的临床病理评估体系。研究也指出，未来需要更大规模的研究，并借助基因组学等技术，以更深入地理解阴茎癌的转移机制，从而开发出更有效的预测工具和治疗策略。
