玫瑰痤瘡輔助診斷技術的研究進展

南今艷,張冬梅,陳 鳳*

(1.吉林大學中日聯誼醫院 皮膚科,吉林 長春130033;2.吉林省伊通滿族自治縣第一人民醫院 皮膚科,吉林 伊通130700)

玫瑰痤瘡(Rosacea)是一種慢性炎癥性皮膚病,可分為4種亞型,包括紅斑毛細血管擴張型(Erythematotelangiectatic Rosacea,ETR)、丘疹膿皰型(Papulopustular Rosacea,PPR)、肥大增生型(Phymatous Rosacea,PHY)和眼型(Ocular rosacea),主要表現為面部紅斑、丘疹、膿皰和毛細血管擴張[1]。玫瑰痤瘡發病機制尚不明確,但最新研究顯示,玫瑰痤瘡的發病與神經介導因素、免疫應答異常、感染和遺傳傾向等多個因素相關[2]。玫瑰痤瘡的診斷主要基于患者的臨床表現和排除其他可能的疾病,但因其臨床表現多樣,故易與其他面部炎癥性皮膚病相混淆,導致漏診、誤診。因此,尋求能夠幫助準確診斷和監測玫瑰痤瘡的病情發展的輔助診斷技術十分必要。本文旨在綜述近年來輔助診斷技術在玫瑰痤瘡的應用進展。

1 無創成像技術

1.1 皮膚鏡(Dermoscopy)

皮膚鏡檢查是一項無創顯微成像技術,通過光學放大作用,可以觀察到肉眼觀察不到的表皮和真皮表層的血管和色素結構,從而為診斷皮膚病提供了重要的可視化信息。根據LALLAS等[3-4]的研究,患有紅斑狼瘡(ETR)的患者常常會在皮膚鏡下觀察到多邊形血管結構。不同的玫瑰痤瘡亞型在皮膚鏡下具有不同的特征。例如,ETR通常顯示為紅色彌漫的無結構區域和多邊形血管;而PPR除上述表現外,還會伴有黃色的鱗屑、毛囊栓塞以及毛囊膿皰;PHR的特征則包括橙色彌漫的無結構區域、線狀分枝狀血管、毛囊周圍白暈、橙色局部無結構區域以及白色線狀結構[5]。皮膚鏡不僅在診斷皮膚病方面發揮著重要作用,同時也可用于監測和評估治療疾病的發展和治療效果[6-8]。但皮膚鏡檢查無法檢測深層真皮及皮下組織,無法診斷深部皮膚病變,并且其準確性高度依賴于操作者的培訓和經驗,這可能導致誤診或漏診。

1.2 反射共焦顯微鏡(Reflectance confocal microscopy,RCM)

反射共聚焦顯微鏡(RCM)能夠以細胞級別的分辨率無創地觀察活體組織。RCM 透過對皮膚逐層掃描來提供高對比度的實時動態圖像,能夠揭示皮膚深層的結構和形態細節,且不會對皮膚造成刺激、損傷或改變,提供了一種可替代活組織檢查的診斷手段。RCM主要用于診斷常用于鑒別色素性病變、鑒別良惡性腫瘤和確定非黑素細胞皮膚腫瘤以及評估炎癥性皮膚病、感染性皮膚病、瘢痕和傷口愈合的情況等[9-10]。研究發現,毛囊蠕形螨可能通過刺激Toll樣受體2而參與玫瑰痤瘡的病理生理過程[11-12],RCM也被證實可以有效檢測和量化蠕形螨[13]。TURGUT ERDEMIR等[14]研究通過RCM檢測玫瑰痤瘡患者中蠕形螨的密度,并與對照組進行比較,得出蠕形螨密度在ETR和PPR患者中均顯著增加,并認為蠕形螨的存在在玫瑰痤瘡的發病機制中起重要作用的結論。LOGGER等[15]研究表明,RCM能夠通過確定是否有螨蟲的存在來監測外用伊維菌素的抗炎效果。范夢嬌等[16]通過RCM動態監測IPL治療前后紅斑毛細血管擴張型玫瑰痤瘡患者的面部毛細血管直徑、真皮乳頭密度、角質層厚度等關鍵指標的變化。然而,RCM因其成本高昂、操作技術性強、成像深度有限,以及需要專業人員進行復雜圖像解讀,這限制了它的廣泛應用和效率。

1.3 毛細血管鏡(capillaroscopy)

毛細血管鏡技術通過無創的方式顯微觀察皮膚下微小血管的形態與流動特征,可直接觀察真皮乳頭層毛細血管來評估外周微循環,廣泛應用于皮膚科領域,診斷和跟蹤如硬皮病、雷諾現象等多種血管性和結締組織疾病的進展[17]。ROSINA等[18]利用毛細血管顯微鏡技術,可以對紅斑毛細血管擴張型玫瑰痤瘡進行量化和定性的分析,從而揭示出與脂溢性皮炎截然不同的血管結構特點,包括新生成的血管、擴張的毛細血管和增大的血管直徑。這表明該技術可能是一個有用的輔助工具,不僅對疾病的早期診斷有幫助,還能評價疾病的嚴重程度。研究發現,毛細血管鏡下玫瑰痤瘡患者有更高機率展現出無血管區域、毛細血管結構直徑擴大以及交叉和異常結構,這些特征在健康人的檢查中并未觀察到,暗示這些變化可能是玫瑰痤瘡的特異性指標[19]。毛細血管鏡只能觀察到皮膚最表層的微循環,且操作技術要求較高,對圖像分辨率和操作者經驗有一定要求。

1.4 光學相干斷層掃描儀(Optical coherence tomography,OCT)

光學相干斷層掃描(OCT)于1997年首次引入皮膚科。OCT穿透深度大約1.5～2 mm,能夠非侵入性地顯示皮膚及其附屬結構直到真皮更深層,能夠獲得皮膚的實時、高分辨率、橫截面和正面圖像[20]。OCT對血細胞的微小運動敏感,并且能夠對真皮微血管成像,實現真皮血管可視化,從而幫助診斷、評估疾病程度和監測治療效果[21-23]。有研究觀察到OCT能夠檢測和量化人體疥螨的能力,同時能夠快速便捷地實時在活體中可視化疥螨,并且優于傳統的皮膚刮擦法[24]。但因OCT成像深度有限,可能檢測不到皮膚較深層次的病變。

1.5 激光多普勒血流儀(Laser doppler velocimeter,LDV)

激光多普勒血流儀(LDV)利用激光的多普勒效應測量血液流動速度和血流量,并通過激光散射和多普勒頻移來評估微循環血流動態。研究表明,在患有玫瑰痤瘡的患者中,病變皮膚的血流量是對照組的3到4倍[25]。此外,LDV也被證實是評估面部血流增加和臉紅相關的有效方法,并能夠監測治療效果[26]。然而,因LDV易受到環境干擾、操作要求高和依賴操作者的專業技能等原因限制了其在臨床上廣泛應用。

2 皮膚屏障功能評估

皮膚是身體的自然保護層,能夠抵御環境侵害和防止體內水分流失。有研究指出,皮膚屏障受損,就可能增加外部抗原的滲入和引發炎癥反應,這些因素會進一步惡化玫瑰痤瘡的癥狀[27-28]。玫瑰痤瘡的皮膚屏障功能損害表現在多個方面,包括通過皮膚表面水分流失(TEWL)的增加,皮膚水合度的減少,角質層pH值的升高,常伴有瘙癢、灼熱和刺痛等不適[29-32]。強化皮膚的屏障功能被證實可以有效緩解玫瑰痤瘡的體征和相關癥狀[33]。而皮膚屏障功能的關鍵指標,例如經表皮水分流失(TEWL)、皮膚含水量和pH值,可以借助TEWL儀、皮膚電導率測量儀以及表面pH計等專用儀器進行非侵入性測量[30,34]。

3 人工智能技術(Artificial intelligence,AI)

近年來,人工智能(AI)在醫學尤其是皮膚學領域的應用正快速增長,已被用于疾病鑒別、診斷、治療效果評估等多個方面。特別是在診斷領域,AI的成效尤為顯著[35]。卷積神經網絡(CNN),作為醫學圖像處理和檢測中最常用的技術,通過深度分析皮膚圖像,能夠檢測和識別玫瑰痤瘡的特征及其分型,還能輔助醫生鑒別玫瑰痤瘡與其他類似皮膚病,顯著提升了診斷的準確性和效率,其診斷準確率甚至優于住院醫生和主治醫師,可比擬資深皮膚科醫生[36-38]。

計算機輔助成像系統(Computer-Aided Imaging Systems)是一類利用計算機技術來輔助捕獲、存儲、處理、分析和解釋醫學圖像的AI系統。VISIA是常用于面部皮膚的計算機輔助成像系統。VISIA通過交叉偏振光成像技術,能夠精確評估皮膚紅色區域,包括毛細血管擴張和血管病變,幫助診斷和了解血管相關的皮膚問題[39]。研究認為,VISIA系統可以作為一種有效的玫瑰痤瘡嚴重程度評估工具[40-42]。

AI還可通過智能手機遠程監測病情[43],但因為皮膚病種類眾多且缺乏統一的鑒別診斷標準,AI在準確診斷上仍面臨挑戰。此外,因罕見疾病的樣本量小,難以為機器學習提供足夠的訓練數據,這也是當前AI應用在皮膚科的一大挑戰[35]。

4 生物標志物檢測

目前,研究發現玫瑰痤瘡患者體內存在多種與病程相關的生物標志物。但玫瑰痤瘡發病機制涉及多方面,其中最主要的機制涉及先天免疫系統的失調,由抗菌肽 (LL-37)驅動,其產生和激活涉及KLK5、MMP-9和TLR2。多個研究支持抗菌肽在玫瑰痤瘡發病機制中的作用[44-46]。高水平的抗菌肽會導致炎癥細胞因子的釋放增加,中性粒細胞和巨噬細胞的浸潤增加,激活炎性小體,之后導致IL-1β、TNF-α等炎癥介質的產生[47]。雖然該技術還處于早期階段,但已經顯示出潛力,并有望成為玫瑰痤瘡輔助診斷的有效手段。

5 小結與展望

近年來,對輔助診斷技術在玫瑰痤瘡中的應用進行了探索和研究。皮膚鏡、反射共焦顯微鏡、毛細血管鏡和光學相干斷層掃描儀等無創成像技術能夠提供對玫瑰痤瘡患者皮膚的高分辨率、實時圖像,幫助診斷和監測病情發展。皮膚屏障功能可通過測量TWEL、皮膚含水量和pH值等指標來評估玫瑰痤瘡患者皮膚屏障狀態。人工智能技術如卷積神經網絡可用于識別不同亞型的玫瑰痤瘡,計算機輔助成像系統如VISIA可評估血管相關的皮膚問題。最新的研究還發現了與玫瑰痤瘡發病機制相關的生物標志物,如抗菌肽(LL-37)、KLK5、MMP-9等。這些生物標志物檢測技術有望成為玫瑰痤瘡輔助診斷的有效手段。盡管輔助診斷技術在玫瑰痤瘡中的應用仍處于研究階段,但它們提供了一種可能改善準確性和效率的方式,有助于早期診斷、治療評估和疾病監測。未來的仍需進一步研究來驗證和完善這些技術,并探索其在臨床實踐中的應用前景。