2024 欧洲多学科共识指南：黑素瘤—第1部分：诊断（更新版）

一、诊断流程与标准更新

（一）临床评估与皮肤镜检查

1. ABCDE 法则优化：
   • 指南强调结合动态变化（Evolution）扩展为ABCDE+原则，即除不对称（Asymmetry）、边界不规则（Border irregularity）、颜色不均（Color variation）、直径＞6mm（Diameter）、隆起（Elevation）外，新增Evolving（病变大小、形状或颜色的变化）作为关键评估指标4。
   • 对于高风险患者（如家族史、多发不典型痣），推荐使用全身皮肤摄影（WBSP）和序列数字皮肤镜进行纵向监测，可提高早期黑色素瘤检出率 30% 以上2。
2. 特殊类型黑素瘤的鉴别：
   • 肢端黑素瘤：针对亚洲人群高发的肢端型黑素瘤，指南建议重点关注甲下色素带（Hutchinson 征）、足底非对称性斑片，并强调皮肤镜下平行山脊样结构的诊断价值616。
   • 黏膜黑素瘤：对于头颈部、生殖器黏膜病变，推荐使用 ** 共聚焦反射显微镜（CRM）** 辅助评估，尤其注意黏膜表面的色素分布不均和血管异常2。

（二）病理诊断与分子检测

1. 组织学报告标准化：
   • 要求病理报告必须包含Breslow 厚度、Clark 分级、溃疡状态、有丝分裂率（对 pT1 期尤为重要）及微卫星灶等预后指标27。
   • 新增 ** 肿瘤浸润淋巴细胞（TILs）** 评估，高 TILs（＞50%）提示较好预后，可能影响后续治疗决策16。
2. 分子检测扩展：
   • BRAF V600 突变：所有≥1mm 厚度的黑色素瘤均需检测，推荐使用二代测序（NGS）或实时荧光定量 PCR（qPCR），突变率在欧洲人群中约为 40-50%26。
   • NRAS、KIT 突变：对于 BRAF 野生型患者，需进一步检测 NRAS（15-20%）和 KIT（5-10%），尤其适用于肢端、黏膜型黑素瘤616。
   • PD-L1 表达与 TMB：虽然主要用于治疗决策，但指南建议在诊断时同步检测，以辅助预后分层19。

（三）影像学与分期策略

1. 分期检查优化：
   • 薄层黑色素瘤（≤0.8mm）：无需常规影像学检查，但需密切临床随访2。
   • 厚层黑色素瘤（＞1mm）：推荐前哨淋巴结活检（SLNB）作为分期金标准，结合淋巴结超声评估区域转移27。
   • 局部晚期（≥IIIC 期）：需行全身 CT/PET-CT和脑 MRI，以排除远处转移，尤其是脑转移（发生率约 10-20%）27。
2. 动态监测建议：
   • 治疗前及进展时通过ctDNA 检测监测驱动基因突变（如 BRAF V600、NRAS Q61），指导后续治疗决策19。
   • 对于接受靶向或免疫治疗的患者，建议每 6-8 周进行影像学评估，并结合S-100 蛋白和LDH水平动态监测79。

二、技术进展与新兴工具

（一）人工智能辅助诊断

1. 深度学习模型：
   • 指南推荐使用经认证的 AI 系统（如 Dermoscopy Assistant）辅助皮肤镜分析，其诊断准确率可达 90% 以上，尤其在色素性病变鉴别中表现优异214。
   • 强调 AI 不能替代临床判断，但可作为初筛工具，减少漏诊率14。

（二）液体活检技术

1. ctDNA 与外泌体检测：
   • 对于无法获取组织样本的患者，推荐通过 ** 循环肿瘤 DNA（ctDNA）** 检测驱动基因突变，灵敏度可达 70-80%19。
   • 外泌体 RNA 分析作为新兴技术，可用于监测治疗反应和早期复发，但目前仍处于研究阶段9。

（三）多组学整合

1. 基因组与转录组分析：
   • 指南建议在临床试验中探索多组学数据（如全外显子测序、RNA 测序）的应用，以识别潜在的治疗靶点（如 NTRK 融合、MET 扩增）19。

三、临床实践与争议点

（一）前哨淋巴结活检（SLNB）的适应证

1. 推荐人群：
   • 肿瘤厚度＞1mm 或≤1mm 但伴有溃疡、高有丝分裂率（＞1/mm²）或淋巴血管侵犯者27。
   • 对于 T1b 期（厚度 0.8-1mm 且有丝分裂率＞1/mm²），SLNB 可提供更准确的分期，但需权衡手术风险与获益2。
2. 争议与替代方案：
   • 部分研究认为，对于低危患者（如 T1a 期），SLNB 的生存获益有限，可考虑密切观察7。
   • 示踪剂选择：指南推荐联合使用放射性胶体和蓝色染料，以提高 SLN 检出率（＞95%）2。

（二）分子检测的成本效益

1. 资源分配建议：
   • 在资源有限地区，优先对 BRAF、NRAS 进行单基因检测；在高资源地区，推荐使用 NGSpanel（覆盖≥10 个基因）19。
   • 强调分子检测需在认证实验室进行，以确保结果准确性7。

四、未来研究方向

1. 新型生物标志物：
   • 探索循环肿瘤细胞（CTCs）、甲基化标志物（如 SHOX2）在早期诊断和预后评估中的价值9。
2. AI 与多模态融合：
   • 开发结合皮肤镜、临床数据和基因组信息的多模态 AI 模型，以进一步提高诊断准确性14。
3. 特殊人群研究：
   • 针对肢端、黏膜黑素瘤的分子特征（如 KIT 突变），开展前瞻性研究以优化诊断流程616。

总结