弥漫大B细胞淋巴瘤（DLBCL）是最常见的非霍奇金淋巴瘤（NHL），约占所有NHL的40%。当前标准治疗方案为R-CHOP（利妥昔单抗、环磷酰胺、多柔比星、长春新碱、泼尼松），可使DLBCL的总生存率达60%^[1]。但仍有约40%的患者为复发难治DLBCL，对于这类患者而言，标准治疗方案中还应包括自体造血干细胞移植（ASCT），即便如此，可以获得长期疾病控制的患者比例也<50%^[2]。随着基因组和转录组分析技术的不断发展，个性化治疗也逐步实现。因此，寻找有助于完善DLBCL患者特征分类和预后分层的临床参数和生物标志物至关重要。现对近年来DLBCL分型及其预后意义的相关研究进行综述。

DLBCL是由经历生发中心反应的成熟B淋巴细胞恶性转化而来。生发中心是克隆增殖的场所，包含明区和暗区两个解剖学区域^[3,4]。被抗原激活的生发中心B细胞样（GCB）细胞在暗区中增殖，经过体细胞超突变过程后，形成具有高亲和力的B细胞受体（BCR）。这些GCB细胞迁移至明区中，与滤泡辅助性T细胞和滤泡树突细胞发生具有亲和力选择性的相互作用。一小部分重新回到暗区，再次进行B细胞超突变和增殖，另一部分具有高亲和力的B细胞会进一步分化为浆细胞或记忆B细胞，而具有低亲和力的细胞则会发生凋亡。B细胞在复制的过程中需经历多次DNA突变、断裂、重组等。当某些重要的调节检查点失效时，生发中心反应就会成为成熟B细胞淋巴瘤，如DLBCL等的发病机制。

2000年Alizadeh等^[5]对DLBCL样本进行了基因表达谱分析。基于B细胞不同分化阶段的相关转录模式，根据COO将DLBCL分为至少两个亚组：GCB-DLBCL和活化B细胞样（ABC）DLBCL。GCB-DLBCL细胞不表达生发中心早期分化的标记，与中心母细胞和中心细胞类似；而ABC-DLBCL细胞则更类似于即将进行终末分化的B细胞。但基于基因表达谱进行DLBCL分类检测成本昂贵，且样本必须为新鲜组织，Hans等^[6]基于免疫组织化学平台，利用甲醛固定石蜡包埋样本进行COO分型，其中肿瘤细胞免疫表型为CD10阳性、bcl-6^+/-、MUM1^+/-或CD10阴性、MUM1阴性、bcl-6阳性即被归类为GCB型，而肿瘤细胞免疫表型为CD10阳性、bcl-6阴性或CD10阳性、bcl-6阳性、MUM1阳性、则被归类为非GCB型。Hans分型降低了检测费用，也增加了COO分型的临床适用性。此外，在NanoString平台进行COO分型的Lymph2Cx方法，与传统的GEP方法相比一致率达95%，且该方法也具有极高的可重复性。NanoString技术的发展与成熟也会推动COO分型在日常临床工作中的应用^[7,8]。

许多研究发现GCB组患者比非GCB组患者的总生存率更高、无进展生存期更长，这表明基于COO的DLBCL风险分层具有预后价值。此外，COO分型对指导靶向用药有一定价值。ABC-DLBCL富集了与活化BCR和（或）TLR信号通路相关的bcl-2、MYD88、CD79B等基因的突变，对伊布替尼（BTK抑制剂）、达沙替尼（LYN抑制剂）等药物敏感；而GCB-DLBCL中潜在治疗靶点包括PI3K-AKT-mTOR通路、bcl-6和甲基转移酶EZH2等^[9]。但COO分型仅对DLBCL表型进行描述，并未聚焦于该类型的发病机制，因此不能完全解释DLBCL的异质性，靶向治疗效果有限。

考虑到DLBCL的遗传异质性，认为除细胞起源不同外，DLBCL内可能存在具有不同发病机制和可能治疗靶点的亚群。2005年，Monti等^[10]利用全基因组阵列和多重聚类算法比较DLBCL的遗传特征，将DLBCL分为BCR/增殖亚型（BCR-DLBCL，异常表达编码BCR信号通路成分的基因）、氧化磷酸化亚型（OxPhos-DLBCL，富含线粒体氧化磷酸化相关基因）和宿主反应亚型（HR-DLBCL，表现为活跃的宿主反应炎细胞浸润）。2012年，Caro等^[11]进一步完善DLBCL的能量代谢分型，将其二分为OxPhos-DLBCL和non-OxPhos-DLBCL，且发现与non-OxPhos-DLBCL细胞相比，OxPhos -DLBCL细胞的线粒体蛋白质组显著富集了参与线粒体氧化、三羧酸循环、氧化磷酸化和活性氧解毒的酶。

尽管能量代谢分型临床研究及应用较少，但Caro等^[11]发现OxPhos-DLBCL细胞对脂肪酸氧化的药理学或遗传抑制有选择性的敏感性，且Norberg等^[12]也发现替加环素及其他线粒体翻译通路抑制剂对治疗OxPhos-DLBCL有一定的效果，均提示该亚型的代谢特征有望成为治疗靶标。但细胞的代谢也易受到肿瘤微环境的影响，且目前尚鲜见研究报道不同能量代谢分型与预后的关系，该分型仍需进一步完善。

基于二代测序（NGS）技术的发展，有研究收集了超过2 000例DLBCL样本的遗传信息，鉴定了超过150个淋巴瘤驱动基因^[13,14,15]。每个DLBCL样本平均携带17个基因突变，这远超过其他血液学疾病的突变率^[14]。这些发现在遗传变异的基础上进一步剖析了DLBCL的异质性。

2018年，Schmitz等^[16]对574个DLBCL样本（ABC型占51.4%、GCB型占28.6%、未分类型占20.0%）进行了全外显子测序、RNA测序、拷贝数分析以及靶向372基因的扩增子测序。他们还创新了一种特殊的算法，即基于共同的遗传学改变来鉴别DLBCL的不同遗传亚型。结果发现50% DLBCL可分类为4种分子亚型：MCD亚型主要为MYD88L265P和CD79B共突变；BN2亚型多伴bcl-6融合和NOTCH2突变；N1亚型主要与NOTCH1突变相关；EZB亚型主要为EZH2突变和bcl-2易位。这种新的基因分型法和传统的COO分型也有一定的相关性，MCD亚型和N1亚型主要为ABC-DLBCL，EZB亚型主要为GCB-DLBCL，BN2亚型在起源于ABC、GCB和不能分类的病例中均有一定比例。研究中还发现在R-CHOP方案治疗队列中，BN2亚型和EZB亚型患者的生存情况较好，而MCD亚型和N1亚型患者预后较差，这也在一定程度上解释了传统化疗方案对不同患者治疗效果不同的原因。该研究促进了DLBCL在基因水平上的分类研究。2020年，Wright等^[17]对该分型进行了补充和完善，他们发现部分未分类病例中显著富集了TP53基因突变和拷贝数改变，因此将这部分病例归类为A53亚型；此外，携带SKG1、TET2和P2RY8基因突变的病例被归类在第2个新增分型中，即ST2亚型。且利用LymphGen算法可将61.3%的病例归类至这6个亚型中。

2018年，Chapuy等^[14]研究304例DLBCL样本中的98个候选肿瘤基因。这些基因包括已报道过的突变驱动子，如肿瘤抑制基因TP53、染色质修饰因子KMT2D、RAS通路成员KRAS、BRAF等，以及40个在其他淋巴瘤中具有重要作用的基因。为此，有研究提出了另一种新的DLBCL 5分子分型。包括：C1型多为滤泡外或边缘区起源的低风险的ABC-DLBCL，且与NOTCH2突变相关；C2型与ABC/GCB来源无关，存在TP53双等位基因失活，CDKN2A缺失和基因组不稳定性；C3型多为GCB-DLBCL，与PTEN及表观遗传调节因子EZH2、KMT2D、CREEP等的突变相关；C4型多为GCB-DLBCL，与信号转导因子、转录激活因子、免疫逃逸相关基因和组蛋白相关基因（如SGK1、BRAF、NFKBIE、CD83等）的突变相关；C5型多为与bcl-2扩增和（或）MYD88、CD79B、PIM1以及PRDM1突变相关的ABC-DLBCL。而缺乏明确的遗传驱动因素的DLBCL被归为C0型。该研究认为该分子分型是影响患者预后的独立影响因素：C0、C1、C4型患者预后较好，而C3、C5型患者预后差。

2020年，Lacy等^[18]对同一实验室诊断的928例包括各种特殊亚型的DLBCL样本进行了针对293个基因的靶向测序。通过分析DLBCL的基因突变特征，将其分为5个分子亚型和1个未分类组（NEC组）。5个分子亚型包括：MYD88亚型以MYD88L265P、PIM1、CD79的突变为主，多为ABC-DLBCL，包括大多数原发中枢神经系统、睾丸和乳腺DLBCL；BCL2亚型以EZH2、bcl-2、CREEP、TNFRSF14、KMD2D的突变为主，多为GCB-DLBCL，且包括大多数滤泡淋巴瘤转化的DLBCL；SOCS1/SGK1亚型以SOCS1、CD83、SGK1、NFKBIA、HIST1H1E的突变为主，多为GCB-DLBCL，且包括大多数原发纵隔DLBCL；TET2/SGK1亚型以TET2、SGK1、KLHL6、ZFP36L1、BRAF、MAP2K1和KRAS突变为主，多为GCB-DLBCL；NOTCH2型以NOTCH2、BCL10、TNFAIP3、CCND3、SPEN、TMEM30A FAS、CD70的突变为主，ABC、GCB和未分类DLBCL都占一定比例，突变特征与边缘区淋巴瘤相似。该研究还发现，BCL2、SOCS1/SGK1和TET2/SGK1亚型预后较好，其次为NOTCH2和NEC亚型，而MYD88亚型预后最差。

上述三种分类方法虽然在命名、肿瘤队列和算法方面存在差异，但分型有一定重叠。Chapuy等^[14]研究中的C5型、C1型、C3型分别与Schmitz等^[16]研究中的MCD型、BN2型、EZB亚型，以及Lacy等^[18]研究中的MYD88亚型、NOTCH2亚型、BCL2亚型一致；C2型与新增的A53亚型一致。而C4型似乎包括2个亚组，SOCS1/SGK1亚型和TET2/SGK1亚型（或ST2型），但仍需更多的研究来验证。

分子分型的提出进一步完善了DLBCL的风险分层和靶向用药指导，也一定程度上解释了既往研究中对仅基于基因表达谱的COO分型的预后价值存在争议的原因（研究中可能纳入了ABC-DLBCL中预后较好的分子亚型或GCB-DLBCL中预后较差的分子亚型）^[19]。

但这些分型方法也有各自的局限性，有研究中表示将近40%的病例尚未分类，而Chapuy等^[14]定义的聚类法难以进行肿瘤的逐个分配试验，其分类系统仍需优化。更重要的是，在具有多样性的大样本中进行验证是其为精准医疗提供依据的关键。此外，分子分型NGS检测成本昂贵、检测流程复杂，但Wright等^[17]研究团队也表明，他们正在开发相关简化版试剂盒，以更好的满足日常实验室及临床工作的需要。

整合遗传突变和转录组学可以提供一个更丰富、更完整的分类系统。这种整合或许能从尚被归类为"未分类"组中发现新的遗传亚群。而Wright等^[17]的研究中利用"双打击"基因表达特征（伴bcl-2和myc基因重排）对EZB组进行再次分组，从而在该组内鉴别出一个低分险组，也表明转录表型定义的分组可能也会进一步完善遗传学分组。此外，免疫逃逸也在DLBCL的发病中起关键作用，而免疫微环境与遗传学的相互作用也被证实。如HDAC3特异性抑制剂和EZH2抑制剂可以分别限制因CREEP、EZH2的突变而导致MHC-II的表达下调，从而恢复免疫系统抗肿瘤的活性^[20,21]。嵌合抗原受体T细胞免疫及抗CD47 mAb，在治疗复发难治DLBCL中的有效性也进一步提示进行新分型时考虑免疫微环境的重要性^[22]。因此，一个综合性的分类需要充分检测DLBCL的基因组、转录组以及表观遗传组，才能真正实现个体化治疗。