甲状腺结节良恶性的临床评估中，细针穿刺细胞学检查被认为是影响诊疗决策的关键环节，可提高诊断率，为疾病个体化治疗提供依据。目前，国内外指南均推荐将甲状腺结节细针抽吸活检（FNA）作为强推荐。临床医生了解甲状腺细胞病理学，对于甲状腺结节的规范化诊疗具有重要意义。基于此，本报特邀上海交通大学医学院附属第六人民医院刘志艳教授回顾甲状腺细胞病理学诊断的历史，展望运用前景，现与广大读者共享。
刘志艳
上海交通大学医学院附属第六人民医院、主任医师，研究生导师，病理科主任、学科带头人、国家公派日本病理学博士、美国密歇根大学访问学者、上海市医学会病理专科分会第十二届委员会委员、上海市医师协会病理科第三届委员会委员 、中国临床肿瘤学会甲状腺专业委员会副主任委员、中国研究型医院学会超微与分子病理学专业委员会常务委员、中国医药教育协会细胞病理学专业委员会常务委员、中国研究型医院学会头颈和神经内分泌学组副组长、中华医学会中华病理学分会头颈部学组委员、长三角地区临床病理质量控制联合体细胞病理专科质控工作组委员、中国研究型医院学会病理专业委员会委员、中华医学会肿瘤学分会甲状腺专业委员会委员、中华病理学杂志第十二届编委会委员、亚洲甲状腺病理工作组核心成员
1.中国细胞病理发展简史
20世纪40年代，希腊医师Papanicolaou深入研究了阴道脱落细胞对于诊断宫颈癌的价值，拉开了现代细胞病理学的帷幕。
20世纪50年代，杨大望教授率先在我国开展宫颈细胞病理诊断，成为国内宫颈细胞病理学奠基人之一。
1952年杨大望教授出版了《阴道细胞病理学》，为中国第一本细胞学专著，标志着中国现代细胞病理学的开始。
20世纪70年至80年代初，以乳腺、甲状腺为代表的体表器官细针穿刺细胞细胞学技术逐渐得到推广。80年代末到90年代初，免疫细胞化学、流式细胞术、DNA定量分析、人工智能（AI）辅助阅片诊断等新技术逐步得以应用，有效提高了细胞学诊断水平。
90年代中期，液基薄层纸片和TBS诊断系统先后在宫颈、甲状腺细胞学中广泛应用，有效提高了制片质量和诊断准确率。
2.细胞病理染色方法
甲状腺FNA于20世纪70 -80年代开始在中国流行起来，历经瑞式（Wright）染色法、苏木精-伊红（HE）染色方法、巴氏染色等染色方法。由于HE染色与组织病理染色方法相同，易于比较，在我国应用较为广泛。如需对涂片进行干固定以现场评估细胞学穿刺质量，则采用吉姆萨（Giemsa）染色、瑞氏（Wright）染色等Romanowsky类染色方法。
甲状腺FNA细胞病理诊断结果可能会受到不同染色方法的影响。刘氏染色和迪夫快速染色适合作为快速甲状腺FNA细胞学检查，而HE染色法则更适合大规模常规甲状腺FNA细胞学检查。
近10年，甲状腺细胞病理液基细胞学检查 ( liquid-based cytology，LBC) 日渐应用广泛，可有效去除血液、胶质的干扰，将有限的细胞集中、均匀地制成高质量液基薄片，提高诊断准确性和敏感性。同时因细胞排列多为单层，更适用于人工智能相关研究。
为了进一步探明肿瘤的起源和病变的性质，对于怀疑为非甲状腺上皮源性的肿瘤，可在FNA时留样制作细胞蜡块，行免疫细胞化学染色辅助明确病变来源及性质。例如，怀疑为甲状腺髓样癌时，可选用降钙素、CEA、神经内分泌标志物等免疫细胞化学染色。
3.甲状腺细胞病理诊断报告系统
继甲状腺细胞病理诞生以来，英国、意大利、美国和日本先后发表了甲状腺细胞病理诊断系统，其中美国国家癌症研究所在相应版本WHO甲状腺肿瘤分类更新基础上，分别在2009年、2018年和2023年先后出版了3版Bethesda甲状腺细胞病理学报告系统（The Bethesda System for Reporting Thyroid Cytopathology，TBSRTC），用以指导并规范化甲状腺细胞病理报告。我国在2023年5月首次发表了《甲状腺细针穿刺细胞病理学诊断专家共识（2023版）》（中国共识）。
五大诊断系统在病变分类上基本一致，除标本不充分之外，将甲状腺病变分为良性、不确定性质和恶性三大类别，其中不确定性质（中间型病变）包括：意义不明的非典型病变（AUS）、滤泡性肿瘤（FN）、可疑恶性（SM）。恶性肿瘤包括：上皮源性恶性肿瘤如甲状腺乳头状癌、低分化癌、间变性癌、异位胸腺癌、转移性癌，新增的高级别分化型癌、筛状桑葚型甲状腺癌、分泌性癌等；还包括间叶源性肿瘤、淋巴瘤、Langhans组织细胞增生症等少见肿瘤。
4.FNA联合分子检测提高诊断准确性和敏感性
在甲状腺FNA细胞学TBS诊断系统中，AUS、FN和SM是三个不确定性质的分类，由于不同医院甲状腺FNA、超声影像技术等存在差异，不同病理医师判读的主观和客观差异，在不同诊断中心其诊断比例及恶性风险具有较大差异。分子病理检测有助于AUS、FN/SFN和SM的明确诊断。
2015年美国甲状腺学会（ATA）指南首次将BRAFV600E和TERT启动子用于指导甲状腺癌复发风险分层。多国系列研究表明，BRAFV600E单基因联合甲状腺FNA细胞学检测可提高不确定性质分类诊断的准确性。
2014年甲状腺乳头状癌TCGA数据库指出，BRAFV600E、RAS和RET基因突变多为甲状腺滤泡上皮癌的早期驱动事件，TERT启动子和TP53基因突变促进甲状腺癌进展和失分化，为后期事件。并提出肿瘤分化分数（TDS）的概念，结合形态学表型和分子特征，将甲状腺滤泡上皮起源的肿瘤分为BRAF样肿瘤和RAS样肿瘤，两者具有不同分化特征和临床生物学行为。2016年该理念在低分化癌和间变性甲状腺癌分子特征中得以进一步证实，并被2022年第5版WHO中用于甲状腺肿瘤分子分型及恶性风险评估。
2023年5月中国共识提出，在辅助诊断甲状腺FNA细胞学不确定性质的病变上，推荐首选联合BRAF V600E和TERT启动子检测。如条件允许，可增加其他基因检测，包括 RET、NTRK、ALK等基因融合检测，或根据具体情况行二代测序多基因检测。
2023年6月第三版Bethesda甲状腺细胞病理报告系统进一步归纳了分子病理在甲状腺FNA细胞学中的应用，在推荐分子检测辅助Bethesda Ⅲ、Ⅳ类结节诊断的基础上，首次推荐对Bethesda Ⅴ类结节进行分子检测，有助于辅助决策手术方案。并提出分子风险分组（molecular risk group，MRG），包括低、中、高风险。低 MRG 为单RAS突变或RAS样突变；中MRG单BRAFV600E突变或BRAF样突变或拷贝数异常；高MRG为驱动基因异常合并TERT启动子、TP53、AKT1 和（或）PIK3CA 等基因异常，有助于术前在细胞层面发现预后不良的甲状腺癌并提早干预。
5.人工智能与甲状腺细胞病理学
目前用于甲状腺FNA细胞病理学诊断的人工智能系统主要有以下3种，一是非图形输入的AI，是利用细胞学专家描述的镜下特征，结合血清促甲状腺激素水平和超声特征等，以切除标本的组织学诊断作为金标准，预测甲状腺结节的良恶性。二是基因层面的AI，这是一种大数据算法，在不同的学习任务中集成多组数据，自动实现高层特征的检测或分类，通过基因测序分类器鉴别甲状腺结节良恶性，从而辅助临床诊断。三是数字图像的AI，数字切片全扫描图像，利用特征工程和监督机器学习的数字图像分析方法，对细胞标本进行良恶性鉴别。人工智能目前主要对甲状腺滤泡腺瘤与滤泡癌、乳头状癌和非乳头状癌这三组病变进行辅助鉴别诊断。
甲状腺FNA细胞学检查是术前评估甲状腺结节良恶性的有效方法，提高手术中甲状腺恶性肿瘤的比例，减少或避免不必要的手术。甲状腺细胞病理学五大诊断系统均制定了甲状腺肿瘤细胞病理诊断分类，诊断类别基本一致，仅在诊断亚类和恶性风险度评估上存在不同差异。随着分子技术以及人工智能技术的不断发展，传统的病理学正在向数字病理学发展和演变，将数字病理、分子特征和AI结合，将大大提高甲状腺细胞病理诊断效率和准确性。
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文章来源：中国医学论坛报
