基于智能舌诊与口腔微生物组的MASLD中医证候分类临床研究

本研究针对代谢功能障碍相关脂肪性肝病(MASLD)中医证候分类的临床难题，通过整合智能舌诊技术(UACANet)和16S rRNA测序，首次揭示了湿热证(DH)与气虚证(QD)患者舌象特征与口腔微生物组的特异性差异。研究发现DH组舌质红绛伴腻苔且链球菌富集，QD组舌淡伴奈瑟菌增多，联合模型分类准确率达85%(AUC=0.939)，为中医证候客观化诊断提供了微生物代谢新视角。

　　

代谢功能障碍相关脂肪性肝病(MASLD)作为全球高发的慢性肝病，其疾病谱涵盖从单纯性脂肪变性到肝纤维化、肝硬化的全过程。传统中医将MASLD归为"肝胆病"范畴，认为饮食失节、情志失调等导致湿热(DH)或气虚(QD)证候，但缺乏客观鉴别标准。舌诊虽是中医辨证核心手段，但传统舌象判断依赖经验且易受主观影响。与此同时，口腔作为消化系统门户，其微生物组与全身疾病关联日益明确，但MASLD不同证候的微生物特征尚未阐明。

上海中医药大学联合复旦大学计算机学院团队在《Chinese Medicine》发表研究，首次将人工智能舌象分析与口腔微生物组学结合，建立了MASLD中医证候的客观分类体系。研究采用横断面设计，纳入66例MASLD患者(36例DH证/30例QD证)和34名健康对照。关键技术包括：(1)采用TFDA-1舌诊仪标准化采集舌象；(2)应用不确定性增强上下文注意力网络(UACANet)实现舌体区域95.33% mIoU的精准分割；(3)16S-FAST全长测序技术解析舌苔微生物；(4)五种机器学习模型进行证候分类。

患者特征分析
DH组ALT(35.97 vs 25.73 U/L)和胆红素指标显著高于QD组(P<0.05)，提示肝损伤更明显，而QD组TG(2.54 vs 2.32 mmol/L)升高更显著。

舌象特征差异
DH组舌苔厚度参数perAll(0.408 vs 0.338)和腻苔比例(63.9% vs 20%)显著增高(P<0.01)，舌色多红绛(47.2%)；QD组则多见淡白舌(20%)、裂纹舌(63.3%)和白苔(90%)。

口腔微生物组特征
α多样性分析显示QD组Faith_pd指数更高(P=0.032)。在属水平，DH组富集链球菌(Streptococcus)和罗氏菌(Rothia)，QD组奈瑟菌(Neisseria)、具核梭杆菌(Fusobacterium)和卟啉单胞菌(Porphyromonas)显著增多(P<0.05)。LEfSe分析确认Atopobium为DH组标志菌，而QD组以Fusobacterium/Porphyromonas为特征。

微生物-舌象关联
Pearson分析揭示Prevotella与舌色参数TB-G/TB-B呈负相关(r=-0.42)，而Haemophilus与TB-R/TB-L正相关(r=0.38)，证实微生物组成与舌象表型存在显著关联。

机器学习模型构建
随机森林特征重要性排序显示，舌苔厚度perAll(41.79%)、Fusobacterium(15.17%)和Porphyromonas(12.42%)是核心预测因子。联合模型AUC达0.939，准确率提升至85%，显著优于单一舌象参数模型(AUC=0.889)。

该研究创新性地构建了"舌象-微生物-证候"关联框架，首次发现MASLD不同证候存在特异性口腔微生物标志物。DH证患者舌红苔腻与链球菌富集的特征，可能反映机体湿热病理状态下的微生物代谢紊乱；而QD证患者舌淡伴厌氧菌增多的现象，或提示能量代谢障碍的微生态基础。研究为中医证候分类提供了可量化的生物标志物组合，推动舌诊客观化研究进入多组学时代。未来扩大样本量验证Phlegm-Turbid等证型，并探索肠道-口腔菌群轴机制，将有助于完善MASLD的中医精准诊疗体系。