Delta样配体3（DLL3）在肺小细胞神经内分泌癌（SCNEC）中频繁表达，已成为极具潜力的治疗靶点。然而，关于DLL3在其他神经内分泌肿瘤（NEN）中的表达数据十分有限，这些肿瘤包括肺外SCNEC、大细胞神经内分泌癌（LCNEC）、混合性神经内分泌-非神经内分泌肿瘤（MiNEN）、胃肠胰神经内分泌肿瘤（GEP-NET）及肺类癌。这种数据缺失使得人们无法判断其他类型的NEN是否适合作为抗DLL3治疗的潜在对象。本研究评估了1294例NEN和479例非神经内分泌癌中DLL3的表达情况，并将研究结果与组织学亚型、肿瘤部位及总生存期（OS）进行相关性分析。此外，研究还探究了67例配对的原发性NEN及其转移灶在转移进展过程中DLL3表达的一致性。

结果显示，神经内分泌癌（NEC）中DLL3的表达率（64.0%）显著高于GEP-NET和肺类癌（10.1%，p＜0.001）；其中，SCNEC中DLL3表达率最高（80.4%），其次为LCNEC（62.6%）和MiNEN（28.6%）。在肺类癌中，DLL3表达较为常见（41.5%），但在GEP-NET（5.1%）和非神经内分泌癌（1.3%）中则较为罕见。总体而言，转移灶与对应的原发性NEN之间DLL3表达的一致性较高（92.5%，p＜0.001）。单变量分析显示，DLL3阳性表达的肺类癌（p=0.005）和GEP-NET（p=0.018）与OS缩短相关，但在对肿瘤分期和分级进行校正后的多变量分析中，这种相关性未再保持（p=无统计学意义）。在肺NEC（p=0.708）或GEP-NEC中，未观察到DLL3表达对预后的影响。

本研究强调，不同亚型和部位的NEN中DLL3表达存在显著差异，且转移灶中DLL3表达与原发灶基本一致。基于DLL3的治疗可能对多数NEC和肺类癌有效，而对于GEP-NET和非神经内分泌癌，DLL3似乎并非主要治疗靶点。

研究背景

上皮源性神经内分泌肿瘤（NEN）涵盖高分化神经内分泌瘤（NET）和低分化神经内分泌癌（NEC）。尽管NET具有转移潜能，但其临床病程通常较长，预后相对较好。与之相反，NEC是极具侵袭性的肿瘤，不仅预后显著差于NET，也差于起源于同一原发部位的非神经内分泌癌。尽管NET和NEC可通过基因特征和组织形态学加以区分，但二者均具有在全身多个解剖部位发生原发灶的特点。此外，这两类肿瘤在确诊时往往已处于晚期临床阶段，因此亟需改进诊断和治疗策略。

DLL3作为Notch信号通路中的一种抑制性配体，已成为NEN治疗的潜在靶点，尤其在肺小细胞神经内分泌癌（SCNEC）中。目前，多种针对肺SCNEC中DLL3的治疗方式——如T细胞衔接分子、抗体-药物偶联物及嵌合抗原受体T细胞（CAR-T细胞）——正处于临床试验阶段。近期，靶向DLL3的双特异性T细胞衔接器药物塔拉妥单抗（Tarlatamab）已获美国FDA加速批准，用于治疗在铂类化疗期间或之后疾病进展的广泛期肺SCNEC。此外，近期研究表明，在临床前小鼠模型及患者中，DLL3-PET CT成像用于SCNEC诊断在理论上具有可行性。这些数据，再结合已有研究证实的非肿瘤组织中无DLL3表达这一结论，提示DLL3不仅可能是肺SCNEC诊断和治疗中的关键关注蛋白，或许也与所有NEN的诊疗相关。然而，与肺SCNEC不同，关于DLL3在肺外SCNEC、肺及肺外大细胞神经内分泌癌（LCNEC）、混合性神经内分泌-非神经内分泌肿瘤（MiNEN）、胃肠胰神经内分泌瘤（GEP-NET）及肺类癌中表达情况的数据仍十分匮乏。这一现状导致人们无法全面了解NEN中DLL3表达的整体情况，进而无法判断哪些类型的NEN可作为抗DLL3治疗或成像模式的可行靶点。

本研究旨在明确：DLL3表达是否仅存在于NEC中，还是在NET或非神经内分泌癌中也存在相似表达水平；探究DLL3表达在不同亚型、不同分级的NEC和NET中的分布情况，及其与原发肿瘤部位的关联；最终分析DLL3表达能否用于区分NET或NEC中不同预后的亚组。为解答上述问题，研究团队对一个大型多中心队列（包含1294例NET和NEC，其中肺源性301例、肺外源性993例）进行了DLL3表达分析，同时纳入了67例配对的NEN转移灶样本及479例非神经内分泌癌样本作为对照。非神经内分泌癌具体包括239例原发性切除结直肠腺癌、91例胰腺腺癌、69例胃腺癌及76例肺癌（含58例肺腺癌、18例肺鳞癌）。所用抗体为VENTANA DLL3 SP347检测试剂盒（即用型）。

研究结果

NEN队列的临床病理特征：  

   

本研究的多中心NEN队列包含980例原发性NET（占75.7%，含肺类癌）和314例原发性NEC（占24.3%），具体分布见图1A。按肿瘤部位划分：肺源性NEN 301例（23.3%）、GEP-NEN 978例（75.6%）、皮肤NEN（默克尔细胞癌）15例（1.2%），详细部位分布见图1C。在所有肿瘤中，除62.1%（803例）为不同部位的单灶性NET外，队列还包含177例空肠回肠NET（占13.7%），这些肿瘤来源于27例空肠回肠多灶性NET患者。314例NEC中，肺源性166例（12.8%）、GEP-NEC 133例（10.3%）、皮肤源性15例（1.2%）；进一步按亚型分类：LCNEC 131例（41.7%）、 SCNEC 112例（35.7%）、MiNEN 56例（17.8%）、默克尔细胞癌15例（4.8%）。在高分化NEN中，NET分级分布为：G1级693例（70.7%）、G2级137例（14.0%）、G3级15例（1.5%）；此外还包含96例肺典型类癌（TC，占9.8%）和39例肺非典型类癌（AC，占4.0%）。

表1

图1

另外的NEN转移队列包括51例（76.1%）转移性NET和16例（23.9%）转移性NEC。按转移部位划分：肝转移30例（44.8%）、淋巴结转移32例（47.8%）、其他部位转移（腹膜、软组织、肾上腺）5例（7.5%）。

总NEN队列中的DLL3表达情况：  

  

在1294例NEN中，300例（23.2%）检测到不同程度的DLL3表达，994例（76.8%）为DLL3阴性（图1D）。按免疫反应评分（IRS）进一步分类：弱阳性（IRS 2-3）62例（4.8%）、中度阳性（IRS 4-8）76例（5.9%）、强阳性（IRS 9-12）162例（12.5%）。肺NEN和GEP-NEN不同IRS分组的DLL3表达示例分别见图2和图3。

图2

图3

NEC中的DLL3表达：  

  

314例NEC中，201例（64.0%）检测到DLL3表达。其中，SCNEC（90/112，80.4%）和默克尔细胞癌（13/15，86.7%）的DLL3表达率（任意程度）显著高于LCNEC（82/131，62.6%）和MiNEN（16/56，28.6%）（p＜0.001）。从表达强度来看，SCNEC中DLL3强阳性率（64/112，57.1%）显著高于LCNEC（p＜0.001）。对于MiNEN，若考虑所有表达强度，其不同成分间的DLL3表达一致性较高（90%的病例）；值得注意的是，当存在DLL3阳性表达时，非神经内分泌成分的染色强度始终弱于NEC成分。

肺NEC的总体DLL3表达率（130/166，78.3%）显著高于GEP-NEC（58/133，43.6%）（p＜0.001）；且肺NEC的强阳性率（92/166，55.4%）也显著高于GEP-NEC（34/133，25.6%）（p＜0.001），具体见图1F。单独分析肺SCNEC与肺外SCNEC时，二者DLL3表达率无显著差异（p=0.32，图1G）；相反，肺LCNEC（p=0.007）和肺MiNEN（p=0.04）的DLL3阳性率显著高于对应的肺外亚型（图1H）。

NET及肺TC/AC中的DLL3表达：  

  

980例NET/TC/AC中，99例（10.1%）检测到DLL3表达，其中弱阳性37例（3.8%）、中度阳性28例（2.9%）、强阳性34例（3.5%）；881例（89.9%）完全为DLL3阴性。按肿瘤部位分析：肺AC（19/39，48.7%）和肺TC（37/96，38.5%）的DLL3阳性率显著高于GEP-NET（43/845，5.1%）（p＜0.001）。在DLL3阳性的肺类癌中（DLL3阳性TC+AC：56/135，41.5%），大部分表现为强阳性（30/135，22.2%）或中度阳性（17/135，12.6%）（p＜0.001）；而DLL3阳性的GEP-NET中，大部分为弱阳性（28/845，3.3%），具体见图1I-J。

在肺类癌中，TC与AC的总体DLL3表达率（p=0.28）及DLL3表达组分布（p=0.45）均无显著差异（图1J）。在GEP-NET中，G3级NET（8/15，53.3%）的DLL3表达率显著高于G2级（6/15，4.4%）和G1级（29/693，4.2%）（p＜0.001）。

NET与NEC的DLL3表达对比：  

  

在总队列中，NEC的DLL3总体表达率（任意程度，201/314，64.0%）远高于NET和肺类癌（99/980，10.1%）（p＜0.001）；且NEC中中度至强阳性的比例（176/314，56.1%）也显著高于NET/TC/AC（62/980，6.3%）（p＜0.001），具体见图1E。

分别对肺NEN和GEP-NEN进行分析，结果显示DLL3表达仍与NEC显著相关（均p＜0.001），且肺NEC的DLL3表达率（130/166，78.3%）高于GEP-NEC（58/133，43.6%）。

对比GEP-NET G3级与GEP-NEC：若考虑所有表达强度，二者DLL3阳性率无显著差异（GEP-NET G3级阳性8/15 vs GEP-NEC阳性58/133，p=0.508）；但DLL3强阳性主要见于GEP-NEC，而GEP-NET G3级的DLL3表达强度普遍较低，仅1例表现为强阳性（GEP-NET G3级强阳性1/15 vs GEP-NEC强阳性34/133，p=0.003）。

原发性NEN与转移灶的DLL3表达对比：  

  

对原发性NEN及其对应转移灶的DLL3表达进行探索性分析，结果显示二者一致性较高：总体DLL3表达（阳性vs阴性）在92.5%的配对样本中一致（62/67，p＜0.001）；若评估具体DLL3表达组，91%的配对样本具有相同IRS评分（61/67，p＜0.001）。6例原发灶与转移灶DLL3表达不一致的配对样本中，5例表现为DLL3表达升高（多为原发灶阴性、转移灶阳性）；仅1例肺LCNEC的转移灶完全丢失DLL3表达。

DLL3表达在肺及肺外NEN中的预后意义：  

  

如预期（因DLL3表达与NEC相关），在总NEN队列中，DLL3表达（任意程度）与更差的OS相关（p＜0.001）；但不同DLL3表达组间未观察到统计学差异。

单独分析显示，NEC中DLL3表达与生存期无关联（p=0.32，数据未展示）；进一步细分肺NEC（p=0.708）和GEP-NEC（p=0.87）后，结果仍一致。单变量分析显示：DLL3阳性的肺TC/AC（p=0.005，中位OS未达到）和DLL3阳性的GEP-NET（p=0.018，中位OS：DLL3阳性组80个月vs DLL3阴性组106个月）的OS显著缩短。但在对pTNM分期、分级、性别和年龄进行校正后的多变量分析中，这种关联未再保持（肺类癌和GEP-NET均p=无统计学意义，数据未展示）。

非神经内分泌癌中的DLL3表达：  

  

研究纳入479例原发性切除的非神经内分泌癌（含结直肠癌、胃癌、胰腺癌、肺癌），其中DLL3表达罕见（6/479，1.3%）：2例胃腺癌表现为弱阳性（2/69，2.9%）、4例肺癌表现为阳性（1例弱阳性，占1.3%；3例中度阳性，占3.8%）；所有非神经内分泌癌中均未观察到DLL3强阳性，且结直肠癌和胰腺癌均完全为DLL3阴性（图1J）。

讨 论

DLL3已成为肺SCNEC的治疗靶点。靶向DLL3的T细胞衔接器在复发/难治性肿瘤患者中展现出了良好的抗肿瘤疗效，而抗体-药物偶联物（ADC）、嵌合抗原受体T细胞（CAR-T细胞）等其他类型的药物目前也正处于（临床前）临床评估阶段。尽管这些最新研究结果进一步确立了DLL3作为这类难治性癌症关键关注蛋白的地位，但现有数据的局限性使得人们无法得出关于DLL3在其他类型肺NEN、肺外NEN以及非神经内分泌癌中潜在治疗作用的结论。

本研究对包含1294例NEN和479例非神经内分泌癌的综合队列进行了DLL3表达系统性分析，结果显示：不仅NEC与NET总体上存在显著的DLL3表达差异，且在它们不同的组织学亚型、分级及解剖部位之间，这种差异同样显著。

大多数NEC均表现出DLL3表达，其中SCNEC的DLL3表达频率最高，且多数呈强阳性、弥漫性表达。SCNEC中DLL3的高表达率与此前针对肺SCNEC的研究结果一致，这些研究均强调了DLL3对这类肿瘤的治疗潜力。胃肠胰SCNEC与肺SCNEC的DLL3表达水平相当，这表明NEC这一形态学亚型的DLL3表达模式相对一致，也为靶向DLL3的治疗可能对肺外SCNEC具有相似疗效带来了希望。

然而，在其他NEC亚型中，DLL3表达则相对不明显。与SCNEC相比，LCNEC和MiNEN的DLL3表达率显著更低——这种差异不仅体现在总体表达率上，还体现在表达强度上。与SCNEC不同，肺源性和肺外源性LCNEC、MiNEN的DLL3表达也存在显著差异：肺LCNEC和肺MiNEN的DLL3表达率远高于胃肠胰来源的对应亚型。LCNEC和MiNEN中DLL3表达情况更具异质性，这意味着部分亚型（尤其是胃肠胰来源的亚型）可能对靶向DLL3的治疗反应较差。

本研究分析还揭示了肺类癌与GEP-NET之间的显著差异。TC和AC中DLL3表达相对常见，这也使得这些高分化肺NEN成为基于DLL3的治疗的潜在靶点。然而，在GEP-NET中，DLL3表达则相对罕见，这意味着对于大多数GEP-NET而言，DLL3可能并非理想的治疗选择。这些结果还为DLL3在鉴别诊断高分化NEN与NEC中的意义提供了重要依据：在肺部，DLL3对二者的鉴别价值有限，因为相当一部分肺类癌呈DLL3阳性，且其中不少病例表现出至少中度甚至强阳性表达；在胃肠胰NEN中，GEP-NEC的DLL3表达率显著更高（p＜0.001），43.6%的GEP-NEC总体呈DLL3阳性；相反，仅5.1%的GEP-NET表现出DLL3表达，且其中仅0.5%呈强阳性。但需谨慎解读这些发现——本研究纳入的GEP-NET G3级病例数量相对较少（n=15），而该亚型是最难与NEC鉴别的群体。若考虑所有表达强度，GEP-NET G3级与GEP-NEC的DLL3表达频率相当；尽管两组均存在DLL3强阳性病例，但GEP-NEC中强阳性比例更高。鉴于本研究中GEP-NET G3级样本量有限，未来还需进一步研究以更充分地评估DLL3在该类鉴别诊断中的价值。不过，初步数据表明，DLL3在区分GEP-NET G3级与GEP-NEC方面的诊断效用有限。

本研究旨在探索的另一个临床相关问题是DLL3表达在肿瘤转移进展过程中的变化规律——因为许多NEN在确诊时或疾病进展过程中已出现转移。为探究这一问题，研究分析了队列中67个转移灶样本的DLL3表达模式，结果显示原发灶与转移灶的DLL3表达一致性较高。在少数表达不一致的病例中，大部分表现为DLL3表达升高，仅1例初始呈强阳性的肺LCNEC在转移灶中完全丢失了DLL3表达。这些发现表明，在大多数情况下，转移灶中DLL3表达情况与原发灶高度一致。因此，当无法获取原发灶活检样本时，通过检测转移灶中DLL3表达情况，可对原发灶的DLL3表达水平进行可靠评估。但在少数情况下，对转移灶进行额外检测可能仍有必要，尤其是在疾病进展过程中，以及原发灶初始检测为DLL3阴性的肿瘤中。

本研究还探索了DLL3表达的潜在预后意义。在肺NEC或GEP-NEC中，DLL3表达均无预后意义——考虑到NEC本身具有高度侵袭性，这一结果并不意外。探索性单变量分析显示，DLL3阳性的肺类癌和GEP-NET患者总生存期更短；但在对肿瘤分期和分级进行校正后的多变量分析中，这种关联未再保持。尽管如此，在高分化NEN中观察到的DLL3阳性与较差生存期的单变量关联仍值得关注，未来需在更大规模队列中进一步验证。

最后，本研究还探索了非神经内分泌癌中DLL3的表达情况——结果显示该类肿瘤中DLL3表达极为罕见（即使存在表达，也多为弱阳性），这表明DLL3表达在很大程度上局限于NEN。有趣的是，对MiNEN中神经内分泌成分与非神经内分泌成分的DLL3表达进行单独分析发现：尽管非神经内分泌成分的DLL3表达强度通常弱于神经内分泌成分，但二者总体表达模式基本一致。这一观察结果提示，靶向DLL3的治疗可能对MiNEN中的非神经内分泌成分也具有一定疗效，同时也与MiNEN中神经内分泌成分与非神经内分泌成分具有共同起源的理论相符。

由于本研究队列规模较大，大部分分析基于组织芯片（TMA）进行，这意味着研究结果可能无法完全反映DLL3潜在的肿瘤内异质性——此前已有研究提及这一现象。不过，通过将一整个TMA块的检测结果与对应全组织切片进行比较，发现二者一致性良好，因此研究团队认为这一局限性影响相对较小。另一项局限性在于，可用于比较原发NEN与转移灶的配对转移灶样本数量相对较少，未来研究需扩大样本规模以进一步探究这一问题。

本研究全面呈现了NET和NEC中DLL3的表达情况，强调了不同组织病理学亚型及原发肿瘤部位之间的显著差异。分析结果表明，基于DLL3的治疗可能对相当一部分NEC和肺类癌有效；但由于GEP-NET和非神经内分泌癌中DLL3表达罕见，DLL3对这些肿瘤而言并非理想的治疗靶点。未来临床试验应重点评估靶向DLL3的治疗在GEP-NEC、肺LCNEC以及肺类癌中的疗效，同时也需探究DLL3表达作为生物标志物在优化患者筛选中的潜在作用。此外，还需进一步研究以探索针对DLL3阴性肿瘤的替代治疗策略，并深入理解不同类型NEN中DLL3表达的分子机制。

“DLL3蛋白表达检测”项目，基于免疫组化（IHC）平台，指导小细胞肺癌等神经内分泌肿瘤患者预后，使用塔拉妥单抗等DLL3靶点药物疗效；以及入组在研药物的临床试验。

参考文献：

Schmitt M, Bohnenberger H, Bartsch DK, et al. DLL3 Expression in Neuroendocrine Carcinomas and Neuroendocrine Tumours: Insights From a Multicentric Cohort of 1294 Pulmonary and Extrapulmonary Neuroendocrine Neoplasms. Endocr Pathol. 2025;36(1):9. Published 2025 Mar 28. doi:10.1007/s12022-025-09854-3