IF=53！崔永萍/王鑫/詹启敏/张伟民为食管鳞癌划定四大“门派”：代谢型、经典型、免疫型、间质型，各有生存法则与用药秘籍

分子分型在近几十年中已被广泛用作剖析肿瘤异质性以及推进精准癌症医学的基石。近期的研究强调了对多组学特征（包括基因组学、转录组学、表观组学、蛋白质组学和代谢组学）的整合分析，这极大地加深了我们对癌症异质性的理解，并促成了更全面的分类。

这一进展已应用于多种主要恶性肿瘤，如结直肠癌、乳腺癌、膀胱癌、肺癌和 B 细胞急性淋巴细胞白血病，针对不同的分子亚型制定了精准的治疗策略，使更多患者受益，改善了治疗效果，并减少了不必要的治疗和副作用。

共识分子分型已被证明是一种有效的方法，用于协调多个独立的研究并生成标准化的分类体系，确保在临床环境中的一致性和可重复性。这些共识分型系统已经细化了预后和预测标志物，促进了个性化治疗策略的开发。食管鳞状细胞癌（ESCC）缺乏统一的分类体系，导致临床治疗缺乏规范性，预后也不理想。

2026年2月19日，山西医科大学崔永萍、香港中文大学王鑫、北京大学詹启敏、山西医科大学张伟民团队在Signal Transduction and Targeted Therapy 在线发表题为The consensus molecular subtypes of esophageal squamous cell carcinoma的研究论文，该研究旨在解决迫切需要建立一套可靠的共识分类体系这一问题，以促进对 ESCC 的精准治疗。

该研究采用基于网络的方法来阐明现有八种分类体系之间的相互联系，从而确定了四种不同的共识分子亚型（ECMSs）：ECMS1-MET（代谢型），其特征为代谢途径失调和 NFE2L2 激活；ECMS2-CLS（经典型），具有细胞周期上调和经典信号通路激活；ECMS3-IM（免疫调节型），以强大的免疫激活和 PD-1 表达升高为特征；以及 ECMS4-MES（间质型），与间质转化、基质激活和 VEGF 信号通路相关。

基于所提出的 ECMS 分类法的治疗策略（图源自Signal Transduction and Targeted Therapy ）

为了提高临床适用性，该研究开发了一个基于图像的框架（imECMS），该框架通过深度学习算法从自动定位的苏木精-伊红（H&E）染色的全切片图像中量化空间组织特征（SOFs）来实现。

imECMS 分类器将患者归入四种 ECMS 子型中的一种，这些子型与不同的分子特征、预后情况以及对新辅助化疗和免疫治疗的反应相关。在多个独立队列上的验证证实，imECMS 能够准确地根据组织病理学图像对食管鳞状细胞癌的子型进行分类，为精准医疗提供了一种可靠且有效的工具。

总之，该研究开发的 ECMS/imECMS 分类系统是迄今为止针对食管鳞状细胞癌最可靠的框架，提供了清晰的生物学见解，并为临床分层和靶向治疗奠定了基础。

参考消息：https://www.nature.com/articles/s41392-026-02577-9