脉络膜血管与口咽形态指标预测重度OSAS患者CPAP疗效的前瞻性队列研究

《Head & Face Medicine》：Choroidal vascular and oropharyngeal morphological indicators in predicting CPAP treatment efficacy in severe OSAS patients: a prospective cohort study

本研究针对重度阻塞性睡眠呼吸暂停综合征（OSAS）患者持续气道正压通气（CPAP）疗效预测难题，通过前瞻性队列分析发现脉络膜血管指标（SF-CT、CC-VD、CVI）和口咽形态指标（PNS-Me、HMD、PNS-P1）可有效预测治疗反应。研究证实这些指标与睡眠呼吸参数显著相关，构建的列线图模型具有高精度，为OSAS个体化治疗提供了新依据。

　　

当夜幕降临，数以百万计的人在睡梦中经历着呼吸的"拉锯战"——阻塞性睡眠呼吸暂停综合征（OSAS）就像一只无形的手，周期性地掐住患者的咽喉。这种常见的睡眠障碍不仅导致夜间反复缺氧，更与认知功能下降、阿尔茨海默病风险增加密切相关。尤其令人担忧的是，成人OSAS患病率高达20%，其中约90%的患者未被诊断而错失治疗良机。

面对这一严峻挑战，持续气道正压通气（CPAP）作为中重度OSAS的黄金治疗方案，通过向气道提供正压支撑防止塌陷，能有效改善血氧和睡眠结构。但临床实践中发现，约三分之一患者对CPAP治疗反应不佳，不仅承受着鼻充血、口干等副作用，更错过了最佳治疗时机。如何提前预测疗效，实现个体化治疗，成为临床亟待突破的瓶颈。

在此背景下，Wang等人在《Head & Face Medicine》发表的前瞻性队列研究另辟蹊径，将目光投向两个意想不到的领域：眼底脉络膜和口咽腔。研究者推测，OSAS引起的间歇性缺氧不仅影响呼吸系统，还会通过交感神经激活引发眼底血管调节异常；同时，上气道解剖结构特征直接决定CPAP的治疗效果。为此，他们开展了一项严谨的临床研究，探索脉络膜血管指标与口咽形态指标在预测CPAP疗效中的价值。

研究团队采用多学科交叉方法，整合了眼科光学相干断层扫描（OCT）、口腔锥形束CT影像学、多导睡眠监测（PSG）和血液检测技术。研究对象为2022年1月至2024年6月期间某医院的245例重度OSAS患者（AHI≥30次/小时），所有患者均接受CPAP治疗，并根据治疗后呼吸暂停低通气指数（AHI）改善程度分为疗效良好组（164例）和疗效不佳组（81例）。

主要技术方法

研究采用前瞻性观察设计，通过OCT测量脉络膜血管指标（黄斑中心凹下脉络膜厚度SF-CT、脉络膜毛细血管层血管密度CC-VD、脉络膜血管指数CVI）；通过锥形束CT测量口咽形态指标（后鼻棘点到颏下点距离PNS-Me、舌骨-颏下距离HMD、软腭长度PNS-P1）；通过多导睡眠监测记录最长呼吸暂停时间（LAD）、最低血氧饱和度（LSaO₂）、血氧饱和度低于90%时间占比（TS90%）等参数；同时检测血液指标，构建列线图预测模型。

睡眠呼吸参数比较

疗效不佳组的呼吸紊乱程度显著更为严重，其LAD（35.22±2.78秒 vs 23.16±1.95秒）、TS90%（19.65±1.53% vs 8.34±0.76%）和AHI（32.05±2.94次/小时 vs 17.68±1.03次/小时）均显著高于疗效良好组，而LSaO₂（78.45±3.69% vs 89.12±2.04%）则明显更低（P<0.05）。这些差异证实两组患者的病情严重度确实存在本质区别。

脉络膜血管指标的预测价值

疗效不佳组患者的SF-CT（319.52±37.14μm vs 273.07±29.43μm）和CVI（35.45±1.33% vs 33.06±1.25%）值显著更高，而CC-VD（43.49±3.04% vs 47.95±4.22%）值显著更低（P<0.001）。受体工作特征（ROC）曲线分析显示，SF-CT、CC-VD和CVI预测CPAP疗效的曲线下面积（AUC）分别为0.835、0.805和0.910，表明这些眼底指标具有优异的预测能力。

构建的列线图模型校准曲线与标准曲线高度吻合，显示模型具有优良的一致性和预测准确性。

口咽形态指标的预测价值

在口咽形态方面，疗效不佳组的PNS-Me（4.68±0.90mm vs 6.51±1.14mm）和HMD（19.83±1.46mm vs 23.40±1.87mm）值显著更低，而软腭长度PNS-P1（41.92±1.01mm vs 40.09±1.09mm）显著更高（P<0.001）。ROC分析显示，这三个口咽形态指标的预测效能尤为突出，AUC值分别达到0.897、0.937和0.898。

研究结论与意义

这项研究开创性地证实，脉络膜血管指标和口咽形态指标可作为预测重度OSAS患者CPAP疗效的可靠生物标志物。其内在机制在于：OSAS引起的慢性间歇性缺氧可导致脉络膜血管自动调节功能紊乱，而CPAP治疗通过改善全身缺氧状态，缓解脉络膜血管痉挛；同时，口咽形态指标直接反映上气道解剖结构特征，CPAP通过维持气道张力改善咽部肌肉松弛。

研究构建的多指标列线图模型为临床医生提供了实用的决策工具，可在治疗前识别可能疗效不佳的患者，从而及早调整治疗方案（如考虑下颌前移装置或手术治疗），避免医疗资源浪费和治疗延误。这一交叉学科研究模式将眼科、口腔影像学与呼吸睡眠医学有机结合，为OSAS的精准医疗开辟了新途径。

尽管研究存在样本来源单一、未分析指标间相关性等局限，但其创新性地将眼底和口腔指标引入OSAS疗效预测领域，为这一常见睡眠障碍的个体化治疗提供了重要依据。未来通过多中心、大样本研究的验证，这一预测模型有望成为OSAS临床实践的标准工具，最终改善患者生活质量和长期预后。