玫瑰痤疮辅助诊断技术的研究进展

南今艳,张冬梅,陈 凤*

(1.吉林大学中日联谊医院 皮肤科,吉林 长春130033;2.吉林省伊通满族自治县第一人民医院 皮肤科,吉林 伊通130700)

玫瑰痤疮(Rosacea)是一种慢性炎症性皮肤病,可分为4种亚型,包括红斑毛细血管扩张型(Erythematotelangiectatic Rosacea,ETR)、丘疹脓疱型(Papulopustular Rosacea,PPR)、肥大增生型(Phymatous Rosacea,PHY)和眼型(Ocular rosacea),主要表现为面部红斑、丘疹、脓疱和毛细血管扩张[1]。玫瑰痤疮发病机制尚不明确,但最新研究显示,玫瑰痤疮的发病与神经介导因素、免疫应答异常、感染和遗传倾向等多个因素相关[2]。玫瑰痤疮的诊断主要基于患者的临床表现和排除其他可能的疾病,但因其临床表现多样,故易与其他面部炎症性皮肤病相混淆,导致漏诊、误诊。因此,寻求能够帮助准确诊断和监测玫瑰痤疮的病情发展的辅助诊断技术十分必要。本文旨在综述近年来辅助诊断技术在玫瑰痤疮的应用进展。

1 无创成像技术

1.1 皮肤镜(Dermoscopy)

皮肤镜检查是一项无创显微成像技术,通过光学放大作用,可以观察到肉眼观察不到的表皮和真皮表层的血管和色素结构,从而为诊断皮肤病提供了重要的可视化信息。根据LALLAS等[3-4]的研究,患有红斑狼疮(ETR)的患者常常会在皮肤镜下观察到多边形血管结构。不同的玫瑰痤疮亚型在皮肤镜下具有不同的特征。例如,ETR通常显示为红色弥漫的无结构区域和多边形血管;而PPR除上述表现外,还会伴有黄色的鳞屑、毛囊栓塞以及毛囊脓疱;PHR的特征则包括橙色弥漫的无结构区域、线状分枝状血管、毛囊周围白晕、橙色局部无结构区域以及白色线状结构[5]。皮肤镜不仅在诊断皮肤病方面发挥着重要作用,同时也可用于监测和评估治疗疾病的发展和治疗效果[6-8]。但皮肤镜检查无法检测深层真皮及皮下组织,无法诊断深部皮肤病变,并且其准确性高度依赖于操作者的培训和经验,这可能导致误诊或漏诊。

1.2 反射共焦显微镜(Reflectance confocal microscopy,RCM)

反射共聚焦显微镜(RCM)能够以细胞级别的分辨率无创地观察活体组织。RCM 透过对皮肤逐层扫描来提供高对比度的实时动态图像,能够揭示皮肤深层的结构和形态细节,且不会对皮肤造成刺激、损伤或改变,提供了一种可替代活组织检查的诊断手段。RCM主要用于诊断常用于鉴别色素性病变、鉴别良恶性肿瘤和确定非黑素细胞皮肤肿瘤以及评估炎症性皮肤病、感染性皮肤病、瘢痕和伤口愈合的情况等[9-10]。研究发现,毛囊蠕形螨可能通过刺激Toll样受体2而参与玫瑰痤疮的病理生理过程[11-12],RCM也被证实可以有效检测和量化蠕形螨[13]。TURGUT ERDEMIR等[14]研究通过RCM检测玫瑰痤疮患者中蠕形螨的密度,并与对照组进行比较,得出蠕形螨密度在ETR和PPR患者中均显著增加,并认为蠕形螨的存在在玫瑰痤疮的发病机制中起重要作用的结论。LOGGER等[15]研究表明,RCM能够通过确定是否有螨虫的存在来监测外用伊维菌素的抗炎效果。范梦娇等[16]通过RCM动态监测IPL治疗前后红斑毛细血管扩张型玫瑰痤疮患者的面部毛细血管直径、真皮乳头密度、角质层厚度等关键指标的变化。然而,RCM因其成本高昂、操作技术性强、成像深度有限,以及需要专业人员进行复杂图像解读,这限制了它的广泛应用和效率。

1.3 毛细血管镜(capillaroscopy)

毛细血管镜技术通过无创的方式显微观察皮肤下微小血管的形态与流动特征,可直接观察真皮乳头层毛细血管来评估外周微循环,广泛应用于皮肤科领域,诊断和跟踪如硬皮病、雷诺现象等多种血管性和结缔组织疾病的进展[17]。ROSINA等[18]利用毛细血管显微镜技术,可以对红斑毛细血管扩张型玫瑰痤疮进行量化和定性的分析,从而揭示出与脂溢性皮炎截然不同的血管结构特点,包括新生成的血管、扩张的毛细血管和增大的血管直径。这表明该技术可能是一个有用的辅助工具,不仅对疾病的早期诊断有帮助,还能评价疾病的严重程度。研究发现,毛细血管镜下玫瑰痤疮患者有更高机率展现出无血管区域、毛细血管结构直径扩大以及交叉和异常结构,这些特征在健康人的检查中并未观察到,暗示这些变化可能是玫瑰痤疮的特异性指标[19]。毛细血管镜只能观察到皮肤最表层的微循环,且操作技术要求较高,对图像分辨率和操作者经验有一定要求。

1.4 光学相干断层扫描仪(Optical coherence tomography,OCT)

光学相干断层扫描(OCT)于1997年首次引入皮肤科。OCT穿透深度大约1.5～2 mm,能够非侵入性地显示皮肤及其附属结构直到真皮更深层,能够获得皮肤的实时、高分辨率、横截面和正面图像[20]。OCT对血细胞的微小运动敏感,并且能够对真皮微血管成像,实现真皮血管可视化,从而帮助诊断、评估疾病程度和监测治疗效果[21-23]。有研究观察到OCT能够检测和量化人体疥螨的能力,同时能够快速便捷地实时在活体中可视化疥螨,并且优于传统的皮肤刮擦法[24]。但因OCT成像深度有限,可能检测不到皮肤较深层次的病变。

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

激光多普勒血流仪(LDV)利用激光的多普勒效应测量血液流动速度和血流量,并通过激光散射和多普勒频移来评估微循环血流动态。研究表明,在患有玫瑰痤疮的患者中,病变皮肤的血流量是对照组的3到4倍[25]。此外,LDV也被证实是评估面部血流增加和脸红相关的有效方法,并能够监测治疗效果[26]。然而,因LDV易受到环境干扰、操作要求高和依赖操作者的专业技能等原因限制了其在临床上广泛应用。

2 皮肤屏障功能评估

皮肤是身体的自然保护层,能够抵御环境侵害和防止体内水分流失。有研究指出,皮肤屏障受损,就可能增加外部抗原的渗入和引发炎症反应,这些因素会进一步恶化玫瑰痤疮的症状[27-28]。玫瑰痤疮的皮肤屏障功能损害表现在多个方面,包括通过皮肤表面水分流失(TEWL)的增加,皮肤水合度的减少,角质层pH值的升高,常伴有瘙痒、灼热和刺痛等不适[29-32]。强化皮肤的屏障功能被证实可以有效缓解玫瑰痤疮的体征和相关症状[33]。而皮肤屏障功能的关键指标,例如经表皮水分流失(TEWL)、皮肤含水量和pH值,可以借助TEWL仪、皮肤电导率测量仪以及表面pH计等专用仪器进行非侵入性测量[30,34]。

3 人工智能技术(Artificial intelligence,AI)

近年来,人工智能(AI)在医学尤其是皮肤学领域的应用正快速增长,已被用于疾病鉴别、诊断、治疗效果评估等多个方面。特别是在诊断领域,AI的成效尤为显著[35]。卷积神经网络(CNN),作为医学图像处理和检测中最常用的技术,通过深度分析皮肤图像,能够检测和识别玫瑰痤疮的特征及其分型,还能辅助医生鉴别玫瑰痤疮与其他类似皮肤病,显著提升了诊断的准确性和效率,其诊断准确率甚至优于住院医生和主治医师,可比拟资深皮肤科医生[36-38]。

计算机辅助成像系统(Computer-Aided Imaging Systems)是一类利用计算机技术来辅助捕获、存储、处理、分析和解释医学图像的AI系统。VISIA是常用于面部皮肤的计算机辅助成像系统。VISIA通过交叉偏振光成像技术,能够精确评估皮肤红色区域,包括毛细血管扩张和血管病变,帮助诊断和了解血管相关的皮肤问题[39]。研究认为,VISIA系统可以作为一种有效的玫瑰痤疮严重程度评估工具[40-42]。

AI还可通过智能手机远程监测病情[43],但因为皮肤病种类众多且缺乏统一的鉴别诊断标准,AI在准确诊断上仍面临挑战。此外,因罕见疾病的样本量小,难以为机器学习提供足够的训练数据,这也是当前AI应用在皮肤科的一大挑战[35]。

4 生物标志物检测

目前,研究发现玫瑰痤疮患者体内存在多种与病程相关的生物标志物。但玫瑰痤疮发病机制涉及多方面,其中最主要的机制涉及先天免疫系统的失调,由抗菌肽 (LL-37)驱动,其产生和激活涉及KLK5、MMP-9和TLR2。多个研究支持抗菌肽在玫瑰痤疮发病机制中的作用[44-46]。高水平的抗菌肽会导致炎症细胞因子的释放增加,中性粒细胞和巨噬细胞的浸润增加,激活炎性小体,之后导致IL-1β、TNF-α等炎症介质的产生[47]。虽然该技术还处于早期阶段,但已经显示出潜力,并有望成为玫瑰痤疮辅助诊断的有效手段。

5 小结与展望

近年来,对辅助诊断技术在玫瑰痤疮中的应用进行了探索和研究。皮肤镜、反射共焦显微镜、毛细血管镜和光学相干断层扫描仪等无创成像技术能够提供对玫瑰痤疮患者皮肤的高分辨率、实时图像,帮助诊断和监测病情发展。皮肤屏障功能可通过测量TWEL、皮肤含水量和pH值等指标来评估玫瑰痤疮患者皮肤屏障状态。人工智能技术如卷积神经网络可用于识别不同亚型的玫瑰痤疮,计算机辅助成像系统如VISIA可评估血管相关的皮肤问题。最新的研究还发现了与玫瑰痤疮发病机制相关的生物标志物,如抗菌肽(LL-37)、KLK5、MMP-9等。这些生物标志物检测技术有望成为玫瑰痤疮辅助诊断的有效手段。尽管辅助诊断技术在玫瑰痤疮中的应用仍处于研究阶段,但它们提供了一种可能改善准确性和效率的方式,有助于早期诊断、治疗评估和疾病监测。未来的仍需进一步研究来验证和完善这些技术,并探索其在临床实践中的应用前景。