老年帕金森病患者面部表情與疾病分期的關系

陳林麗，楊利瓊，曹瓊芳，徐帆，鄒顯巍，馮曦兮，魏常友

1.四川大學華西醫院特需醫療中心，四川成都610041；2.西南醫科大學藥學院，四川瀘州646000；3.成都醫學院公共衛生學院，四川成都610500；4.成都醫學院第一附屬醫院神經內科，四川成都610500

帕金森病(Parkinson's Disease,PD) 是除阿爾茨海默病以外最常見的與年齡相關的神經退行性疾病[1]，在60 歲以上人群中的患病率約為1%，且呈現隨年齡增長而增加的趨勢[2]。PD 的運動癥狀主要包括運動遲緩、強直和震顫三聯征；非運動癥狀包括情緒變化、認知功能下降、疼痛、睡眠障礙和自主神經功能障礙等[3-8]。這降低了患者的生活質量，增加了患者的醫療負擔[9]。1986年，Charcot 首次提及“面具臉”，并提出將面部特征用于PD 診斷[10]。“面具臉”即面部運動遲緩，是由于肌肉運動減少或喪失，導致眉毛、眼睛、臉頰和嘴唇運動的速度、彈性和協調緩慢，從而影響面部表情，是PD 患者常見的運動癥狀之一[11-12]。近年來的研究發現，將面部表情用于PD 診斷是一種方便、有效且無創的方式[13]。但對于PD 患者面部表情與疾病進程的相關性仍然有待進一步研究。

目前，判斷PD 嚴重程度的分期常用的方法包括Hoehn 和Yahr (H&Y) 分級和帕金森病綜合評分量表（Unified Parkinson's Disease Rating Scale,UPDRS III)。較早用于評估PD 嚴重程度的是基于運動障礙和平衡功能障礙引起的H&Y 分期[14-15]。其局限性在于未包含某些運動癥狀和非運動癥狀[16]。而UPDRS III 評分則從運動癥狀、非運動癥狀、運動并發癥以及患者的主觀和客觀角度等各個方面進行更全面的評估。合理的PD 分期有助于了解疾病進展、輔助診斷和評價藥物療效等[17]。為了探索PD 患者疾病嚴重程度與面部表情的關系，本研究采用Noldus Facereader 7.0 編碼和采集不同疾病分期患者的面部表情數據，并進行了相關性分析。

1 資料與方法

1.1 一般資料選取2019年1月至2020年3月期間在成都醫學院第一附屬醫院收治的PD 患者18 例，其中男9 例，女9 例，年齡為60～84 歲，平均年齡為（72.7±7.8）歲；平均病程為（4.98±4.38）年。PD 患者的疾病嚴重程度采用H&Y 分級和UPDRS III 量表進行評估。PD 患者均由專業的神經內科醫生評估，并收集其年齡、性別、職業、教育、飲酒和吸煙習慣等人口學資料。在研究的前3 個月中，參與者沒有參加任何其他臨床試驗。

1.2 納入和排除標準 納入標準：（1）特發性PD，符合其臨床診斷標準[18]，無其他神經系統缺陷；（2）既往無精神病史或認知能力下降。滿足以上全部標準的病例納入本研究。排除標準：（1）急性中風，運動損傷、癡呆癥以及其他神經系統疾病的病史；（2）失語，重度構音障礙；（3）導致無法準確完成測試任務的其他疾病；（4）繼發性PD 患者；（5）任何累及面部表情肌肉的疾病；（6）有明顯抑郁焦慮的患者；（7）參加其他康復項目。具備以上任意1 項標準的病例不納入本研究。

1.3 方法在既往研究基礎上選擇元音/a/，/o/，/e/構成2 個單音節、8 個雙音節和6 個多音節語音學測試樣本[19]。在進行發聲測試的當天早晨，所有患者均停止服用左旋多巴，但繼續服用其他抗PD 藥物，仍處于“開通”階段。當患者有嚴重的運動癥狀時，在“關閉”階段不進行任何實驗。測試者在測試前向受試者講解實驗過程，全程控制實驗質量。選擇1 間光線均勻且安靜的房間，進行語音學測試，分別使用錄音筆和筆記本前置攝像頭記錄發音和受試者面部表情變化過程。使用幻燈自動播放26 個測試樣本，請受試者閱讀幻燈片上的內容。受試者需要保持正常的語調和音量，且處于放松狀態，整個測試沒有時間限制。測試完畢后，將26 個測試樣本的閱讀過程剪切成對應的26 個視頻，使用Noldus Facereader 7.0 軟件對面部表情進行編碼和統計，最終獲得中性、快樂、悲傷、生氣、驚訝、害怕、反感、心理效價和喚醒等面部表情數據。

1.4 統計學分析 使用Excel 存儲數據，STATA 15.0(StataCorp.2017.) 進行統計分析，GraphPad Prism 8.0分析面部表情參數并生成具有均值和標準差的條形圖。正態分布數據用均數±標準差表示。采用單因素方差分析多重比較不同疾病分期時患者面部表情變化，采用Spearman 秩相關分析H&Y 分級和UPDRSⅢ評分與面部表情變化的相關性。<0.05 為差異有統計學意義。

2 結果

2.1 基礎資料 研究對象中H&Y 分級為3 的PD 患者最多，且平均年齡最大、抽煙和喝酒的占比最高，與分級為1、2、2.5 的PD 患者相比平均病程明顯更長（<0.05）；而根據UPDRS III 量表，分值50～69 的PD患者最少，平均年齡最大、平均病程明顯長于另外2種分值范圍的患者（<0.05）。見表1。

表1 PD 患者的基礎資料

2.2 不同H&Y 分級PD 患者的面部表情比較 單因素方差分析結果表明，中性、快樂、悲傷、生氣、驚訝、反感、心理效價和喚醒等8 種面部表情在H&Y 分級為1、2、2.5、3 的患者之間兩兩比較均有統計學差異（<0.05）。而害怕這種面部表情除了H&Y 分級為1和3 的患者之間沒有顯著差異以外，其余分級的患者兩兩比較有顯著性差異（<0.05）。見圖1。

圖1 PD 患者不同H&Y 分級時各種面部表情的比較

2.3 不同UPDRS Ⅲ量表分值PD 患者的面部表情比較單因素方差分析結果表明，中性、快樂、悲傷、驚訝、害怕、心理效價和喚醒等7 種面部表情在UPDRS Ⅲ量表分值為10～29、30～49、50～69 的患者之間兩兩比較均有統計學差異（<0.05）；而生氣和反感這2 種面部表情僅在分值為10～29 與30～49、10～29 與50～69的患者之間兩兩比較具有統計學差異（<0.05）。見圖2。

圖2 PD 患者不同UPDRS 評分時各種面部表情的比較

2.4 H&Y 分級與PD患者面部表情的相關性 Spearman秩相關分析結果表明，悲傷、生氣、害怕與H&Y 分級1～2 階段呈正相關，中性、快樂、驚訝、反感、心理效價和喚醒面部表情與H&Y 分級1～2 階段呈負相關；中性、快樂和心理效價面部表情與H&Y 分級

表2 H&Y 分級與PD 患者面部表情的相關性

2.5 UPDRS Ⅲ分值與PD 患者面部表情的相關性Spearman 秩相關分析結果表明，首先，PD 患者的中性、驚訝、生氣和心理效價等4 種面部表情與UPDRSⅢ分值10～29 階段呈正相關，其中中性的相關性最高（=0.4951）；而快樂、悲傷、害怕和喚醒等4 種面部表情與UPDRS Ⅲ分值10～29 階段呈負相關。其次，PD 患者的中性、驚訝、生氣、害怕、心理效價和喚醒等6 種面部表情與UPDRS Ⅲ分值30～49 階段呈正相關，其中驚訝的相關性最高（=0.4155）；而快樂、反感、悲傷等3 種面部表情與UPDRS Ⅲ分值30～49階段呈負相關。第三，PD 患者的反感、悲傷、生氣、害怕等4 種面部表情與UPDRS Ⅲ分值50～69 階段呈正相關，其中驚訝的相關性最高(n=0.4857）；而中性、快樂、驚訝、心理效價和喚醒等5 種面部表情與UPDRS Ⅲ分值50～69 階段呈負相關。見表3。

表3 UPDRS Ⅲ分值范圍與PD 患者面部表情的相關性

3 討論

本研究探討了PD 患者面部表情變化與疾病嚴重程度之間的關系，結果顯示患者表現出的中性、快樂、悲傷、生氣、驚訝、害怕、反感、心理效價和喚醒等面部表情在不同的H&Y分級和UPDRSⅢ評分中存在顯著性差異，并且不同的表情與不同的分期之間存在一定的相關性。

H&Y 分級和UPDRS Ⅲ評分是臨床常用的判斷PD 嚴重程度的標準，本次研究分別比較了不同H&Y分級和UPDRS Ⅲ評分患者的面部表情，結果表明PD患者的中性、快樂、悲傷、生氣、驚訝、反感、心理效價和喚醒等面部表情在H&Y 分級的1、2、2.5、3階段中都發生了顯著的變化，而中性、快樂、悲傷、驚訝、害怕、心理效價和喚醒等面部表情在UPDRSⅢ分值10～29、30～49、50～69 的3 個階段中也發生了顯著的變化。1988年，Katsikitis 等[20]提出PD 患者的面部微笑表情的頻率與正常人有差異。2004年，Simons 等[21]提出PD 患者比正常人更難做出情緒表情和模仿非情緒的面部動作。1996年，Smith 等[22]通過研究發現中度PD 患者比正常人產生更少的面部運動，而輕度PD 患者介于兩者之間。Ricciardi 等[23]提出PD 患者面部表情的減少可能與在未受損的主觀情緒體驗下的情緒識別困難有關。本研究則利用Noldus Facereader 7.0 軟件定量地分析了PD 患者面部表情的改變并得到了與上述研究類似的結果。

本研究進一步發現按照H&Y分級處于早期的PD患者的中性、快樂、驚訝、反感、心理效價和喚醒面部表情隨著H&Y 評分增加而減少；而處于H&Y 中晚期PD 患者的悲傷、生氣、驚訝、害怕、反感和喚醒面部表情隨著H&Y 評分增加而減少。就UPDRSⅢ評分而言，處于10～29 階段的PD 患者的快樂、悲傷、害怕和喚醒等面部表情，處于30～49 階段的PD患者的快樂、反感、悲傷等面部表情，以及處于50～69階段的PD 患者的中性、快樂、驚訝、心理效價和喚醒等面部表情均與分值呈負相關，說明PD 患者某些特定的面部表情可能與疾病進程密切相關。究其原因可能是隨著病程進展和病情加重，患者控制面部表情的肌肉運動逐漸減少甚至消失。提示我們可將面部表情的變化作為判斷PD 疾病嚴重程度的觀察指標。2014年，Wu 等[24]提出用一種自動化和客觀的方法來評估PD 患者的面部表情，以方便臨床醫生通過定期的面部表情評估來探索治療方案。2020年，浙江大學提出一種PD 患者面部表情低迷的檢測方法，通過人臉識別系統檢測面部表情，并將其有效應用于PD 臨床診斷[25]。近年來還有很多對PD 患者面部表情的相關研究，但大多傾向于PD 患者對面部表情的識別能力存在缺陷[13,26-30]。而本研究則聚焦于疾病進程與面部表情之間的相關性，在提高PD 患者面部表情識別的臨床應用價值方面具有一定的創新性。

綜上所述，不管是按照H&Y 分級還是UPDRSⅢ評分，PD 的病程與常見的面部表情之間存在一定的相關性，并且隨著疾病嚴重程度的增加，各種評分與不同面部表情的相關性也有所不同。這提示我們應該深入研究PD 患者不同疾病階段的面部表情變化，以輔助疾病的診斷和治療。鑒于本研究樣本有限，同時有關PD面部表情與疾病分期相關性的研究尚較少，今后應開展更多的研究以深入探討通過面部表情識別判斷PD 進程和疾病分期的診斷標準。