揭開淋巴瘤的神秘面紗：細胞世界里的分型與診斷
家庭聚會時，三代同堂聊起健康話題，有人突然問起：“淋巴瘤是什么？是和淋巴結腫大有關嗎？”其實，這個問題可能不少人都想過，只是苦于不知道該從哪里了解。今天，我們就從頭理一理這個讓很多人疑惑的疾病，把復雜的醫學知識變簡單，說清楚淋巴瘤到底是怎么回事。
01 淋巴瘤是什么？
簡單來說，淋巴瘤是一種發生在淋巴系統里的惡性腫瘤。我們的淋巴系統遍布全身，就像是身體的“防御網”，負責免疫防護。當淋巴細胞出現異常、失控增殖時，就可能變成淋巴瘤。
淋巴瘤有很多種類型，但主要分為兩大類：霍奇金淋巴瘤（HL）和非霍奇金淋巴瘤（NHL）。這兩類淋巴瘤在發病機制、臨床表現和治療方式上都有很大不同。有文獻指出，非霍奇金淋巴瘤的發病比例遠高于霍奇金淋巴瘤（Smith et al., 2020）。
| 分類 | 常見特征 |
|---|---|
| 霍奇金淋巴瘤（HL） | 多見于青壯年，部分類型易治愈 |
| 非霍奇金淋巴瘤（NHL） | 亞型復雜，預后差異較大 |
02 淋巴瘤的主要分型有哪些？
淋巴瘤并不是一種“單一”疾病，而是由許多亞型組成，分型對治療至關重要。
- 霍奇金淋巴瘤（HL）：最典型的癥狀是無痛性淋巴結腫大，往往在脖子附近首發，有時伴發熱、盜汗和體重減輕。
- 非霍奇金淋巴瘤（NHL）：亞型超過幾十種，包括彌漫大B細胞淋巴瘤（DLBCL）、濾泡性淋巴瘤（FL）等。部分患者表現為腹脹、胸悶，也可能有持續的肝脾腫大。
案例分享：一位44歲的男性，發現右側頸部腫塊逐漸變大，伴有夜間盜汗，經過活檢確診為霍奇金淋巴瘤混合細胞型。
這個病例說明，持續無痛性淋巴結腫大尤其要警惕，最好盡早就診。
03 淋巴瘤為什么會發生？
針對“為什么會得淋巴瘤”，目前醫學界研究發現，既有遺傳、免疫因素，也有生活環境、病毒感染等多種外因。
- 免疫系統問題：有些人因為先天免疫缺陷或長期使用免疫抑制藥物（如器官移植后）而風險升高。
- 病毒感染：EB病毒（Epstein-Barr virus）、乙肝病毒等與部分淋巴瘤的發生有關。
- 家族遺傳：家族成員中有相關腫瘤史，患病概率略高。
- 年齡因素：隨著年齡增長，細胞突變機會增多，非霍奇金淋巴瘤多發于60歲以上人群（Howlader et al., 2021)。
04 流式細胞術——診斷和分型的利器
| 診斷技術 | 作用與優勢 | 不足之處 |
|---|---|---|
| 流式細胞術 | 短時間內分析成千上萬個細胞，用熒光抗體區分異常細胞類型，幫助分型及判斷預后 | 需新鮮標本、部分亞型判定有限 |
術中，醫生會選取淋巴結組織，用熒光標記的抗體“給每個細胞貼上標簽”，機器快速“掃描”各類細胞，從而精準判斷到底是哪一型淋巴瘤。相較傳統光鏡下的染色病理，流式更像是給每個細胞配上了“身份證”。
05 分型，決定治療和未來
淋巴瘤的治療方案，很大程度上取決于具體分型。以彌漫大B細胞淋巴瘤（DLBCL）為例，通常采用針對性較強的免疫化療方案，而霍奇金淋巴瘤的部分患者對于特定藥物敏感，治療效果更佳。精準分型，醫生才能制定最合適的方案。
| 分型 | 推薦治療 | 預后評價 |
|---|---|---|
| 霍奇金淋巴瘤 | 化療+放療，部分靶向藥物 | 5年生存率較高 |
| 彌漫大B細胞淋巴瘤 | R-CHOP免疫化療 | 預后依分期而異 |
06 新技術下的淋巴瘤診斷
- 基因檢測搭檔流式： 新興的基因測序技術捕捉DNA變化，和流式細胞術一起，為“疑難雜癥”型淋巴瘤確診加分。
- AI輔助讀片： 人工智能正嘗試參與病理讀片分析，減少主觀誤差。
這些新工具有望提高罕見亞型的識別率，也許未來“精準醫療”能為每位淋巴瘤患者量身定制治療方案。
07 淋巴瘤患者自我管理怎么做？
| 自我應對 | 生活例子 |
|---|---|
| 規律復查 | 王女士55歲，確診后按時復查，發現病情變化及時調整方案 |
| 均衡營養 | 多吃新鮮水果和深綠色蔬菜幫助身體恢復，西蘭花富含維生素C、葉酸，可增加免疫力 |
| 適度鍛煉 | 簡單散步、輕度瑜伽有利于保持體力 |
| 心理疏導 | 與家人、專業心理醫生交流釋放壓力，情緒平穩更容易堅持治療 |
說到底，積極面對和科學管理，讓患者不再“孤軍奮戰”。及時記錄自身癥狀變化，遇到新問題盡快與主診醫生溝通。
參考文獻
- Smith, A., Howell, D., Patmore, R., Jack, A., & Roman, E. (2020). Incidence of haematological malignancy by sub-type: a report from the Haematological Malignancy Research Network. British Journal of Cancer, 122(7), 1023-1030.
- Howlader, N., Noone, A. M., Krapcho, M., Miller, D., Brest, A., Yu, M., ... & Cronin, K. A. (2021). SEER Cancer Statistics Review, 1975–2018. National Cancer Institute.
- Swerdlow, S. H., Campo, E., Harris, N. L., Jaffe, E. S., Pileri, S. A., Stein, H., ... & Vardiman, J. W. (2016). WHO classification of tumours of haematopoietic and lymphoid tissues (Revised 4th edition). Lyon: IARC Press.
