DNA甲基化分类器重要更新！中枢神经系统肿瘤分类扩展至184个亚类，准确率高达95%

近日，海德堡大学团队在《Cancer Cell》上公布了其最新研究成果：发布Heidelberg CNS肿瘤甲基化分类器最新v12.8版本。这一分类器将中枢神经系统肿瘤分类数量从上一个版本v11的91个类别扩展至184个亚类，准确率高达95%。

该分类器基于7，495个甲基化谱进行训练，其大规模参考集整合了来自全球160，000多个样本的数据。研究表明，甲基化分类与2021年WHO中枢神经系统肿瘤分类系统高度一致，并进一步扩展了其分类框架。

图形摘要

技术突破点：从91到184个肿瘤亚类的飞跃

平台概览及其使用情况

DNA甲基化分析已成为现代神经肿瘤学的支柱技术。第五版《WHO中枢神经系统肿瘤分类》已将DNA甲基化分析列为多种肿瘤类型的重要诊断方法。

传统的肿瘤分类主要依赖组织学分析，但这种方法存在观察者间差异和假设驱动检测的局限性。而DNA甲基化分析能够一次性提供甲基化分类、拷贝数变异数据和MGMT启动子甲基化状态等多种信息。

海德堡大学团队通过非线性降维分析方法，发现了许多先前无法在v11框架下分类的新兴肿瘤簇。这些新发现的肿瘤实体中，部分已被WHO分类所认可，如具有少突胶质细胞瘤样特征和核簇的弥漫性胶质神经元肿瘤。

四层分级系统：精准导航肿瘤生物学关系

v12.8 训练数据集

v12.8分类器引入了创新的四层分级结构，包括亚类、类、家族和超家族级别，旨在反映肿瘤实体间复杂的生物学关系。

在这一结构中，具有坚实临床、组织学和分子证据的成熟诊断类别通常位于“家族”或“类”级别；而新识别的实体多位于“亚类”级别。

研究团队还为每个实体标注了证据等级，从“与WHO 2021完全相同”到“仅基于t-SNE或UMAP中的聚类信号”分为四个等级。这些标注为临床医生提供了关于各类别可靠性的指导。

比较 mnp_v11b6 与 mnp_v12.8 分类性能的UMAP投影

性能卓越：交叉验证准确性达到95%

v12.8 分类器的5折嵌套交叉验证性能

v12.8分类器基于随机森林算法构建，在5倍嵌套交叉验证中表现出色。所有184个亚类的平衡准确性均超过0.75，其中175个亚类超过0.9。

该分类器为每个预测提供概率置信度评分。这些评分通过汇总相互排斥亚类的概率来计算父类别概率，从而在层级结构的更高层级提供更稳健的诊断指导。

总体而言，分类器在亚类级别达到了95%的准确率，Brier评分为0.028，表明概率估计校准良好，优于原始v11分类器。

v12.8 分类器在Cox比例风险模型中相对于其他解释变量的预后性能

临床价值：显著改善患者预后预测

在前瞻性、基于人群的MNP 2.0研究中，甲基化分类显示了重要的临床价值。对80例室管膜瘤病例和171例髓母细胞瘤病例进行的分析显示，每个甲基化亚类都有独特的生存曲线。

特别值得注意的是，传统组织病理学诊断为高级别胶质瘤的肿瘤中，有22%被v12.8分类器归类为低级别肿瘤。这些患者在2.5年的中位随访期间表现出更好的预后，表明甲基化分类可以指导强度较低的治疗方案。

在另一项针对脑膜瘤的大型研究中，DNA甲基化家族分配与WHO组织学分级和染色体CNV数据相结合，开发出的集成分子形态学评分风险分层模型，显著超越了仅使用WHO分级的性能。

随着更多医疗机构的采用，这种分类方法有望成为神经肿瘤诊断的新标准。（转化医学网360zhyx.com）

原文链接：

https://www.cell.com/cancer-cell/fulltext/S1535-6108(25)00495-7

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