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为解决当前无创检测难以客观识别与部署相关缩窄性细支气管炎（DRCB）等慢性肺损伤的问题，研究人员基于定量 CT（QCT）对活检证实的 DRCB 患者、有症状退伍军人（FDSV）和健康对照进行分析，构建 DRCB 概率指数（DRCB-PI）。结果显示其可辅助表型分析，为无创检测提供新方向。
在军事部署中，约 370 万美国军人曾前往西南亚军事行动区，许多人出现了慢性呼吸道症状。然而，传统的无创检测手段，如肺功能测试（PFTs）和高分辨率 CT（HRCT）的定性评估，对部署相关缩窄性细支气管炎（DRCB）等慢性肺损伤的检测灵敏度不足，导致约三分之一的患者难以明确诊断。外科肺活检虽能确诊，但存在风险，限制了其广泛应用。因此，开发一种无创、准确的 DRCB 检测和表型分析方法成为亟待解决的医学难题。
为应对这一挑战，美国密歇根大学、范德比尔特大学医学中心等机构的研究人员开展了相关研究。他们利用定量 CT（QCT）技术，对不同队列进行分析，旨在构建 DRCB 的放射表型，并评估其在未活检有症状退伍军人中的应用价值。该研究成果发表在《Respiratory Research》上，为 DRCB 的无创诊断提供了新的思路和方法。
研究主要采用了以下关键技术方法：
- 研究对象：纳入三个队列，包括 37 例活检证实的 DRCB 患者、71 例有症状退伍军人（FDSV）和 98 例无症状健康对照（Control）。
- 影像分析：对所有受试者进行全吸气和呼气末容积 HRCT 扫描，运用参数响应映射（PRM）技术进行 QCT 分析，将肺实质分为正常（PRMNorm）、功能性小气道疾病（PRMfSAD）、肺气肿（PRMEmph）和高衰减区（PRMHAA）四类。
- 统计建模：通过线性回归模型调整人口学变量（BMI、年龄、性别、吸烟状态）对 PRM 指标的影响，构建逻辑回归模型推导 DRCB 概率指数（DRCB-PI），并应用于 FDSV 队列进行表型分析。
研究结果
队列特征与 QCT 指标比较
DRCB 和 FDSV 队列的功能性小气道疾病（PRMfSAD）和高衰减区（PRMHAA）的未调整 QCT 指标均高于对照组。主成分分析（PCA）显示，DRCB 和 FDSV 队列的 PRM 表型重叠且与对照组区分明显，提示 FDSV 中部分个体可能存在类似 DRCB 的肺损伤。
DRCB 放射表型的推导与评估
基于 DRCB 和对照组数据构建的 DRCB-PI 模型，曲线下面积（AUC）达 0.91，能有效区分活检证实的 DRCB 与健康对照。将 DRCB-PI 应用于 FDSV 队列，以 > 0.5 为阈值，识别出 10 例表型接近 DRCB 的受试者（DRCB-PI>0.5 组）。
表型相关指标分析
与 DRCB-PI≤0.5 组相比，DRCB-PI>0.5 组在振荡法检测中表现出更显著的小气道异常（R5-R20、AX 值升高），气道壁厚度（Pi10）增加，总肺通气功能（Jacobian Mean）受损，且自我报告的燃烧坑烟雾、沙尘暴露后健康效应更严重。传统肺功能指标（如 FEV1、FEV1/FVC）在两组间无显著差异，表明 QCT-derived 表型能检测到传统检测未发现的小气道病变。
研究结论与讨论
本研究成功构建了基于 QCT 的 DRCB 放射表型（DRCB-PI），该表型可识别出存在小气道异常和严重暴露相关健康效应的退伍军人亚组。研究结果表明，QCT 技术结合 PRM 分析能捕捉传统肺功能测试无法检测的细微结构和功能异常，为 DRCB 及其他慢性肺损伤的无创诊断提供了新策略。
尽管研究存在 HRCT 扫描非标准化、暴露数据依赖自我报告等局限性，但其首次通过多队列 QCT 分析，证实了定量影像表型在军事部署相关呼吸系统疾病中的应用潜力。未来研究若进一步扩大样本量、标准化扫描协议，并整合多模态影像与生物标志物，有望推动 QCT 成为 DRCB 临床诊断和流行病学研究的重要工具，为退伍军人慢性肺损伤的早期识别和干预提供关键依据。
