欧洲多学科专家共识：脊柱裂及其他脊髓闭合不全(Spina Bifida and other Dysraphisms, SBoD)的Orphanet分类修订与临床实践意义

为解决脊柱裂及脊髓闭合不全(SBoD)分类混乱问题，欧洲罕见病网络(ERN ITHACA/eUROGEN)联合39名跨学科专家，通过德尔菲法修订Orphanet分类体系。研究确立56项关键表型特征（皮肤16项、骨骼7项、脊髓33项），构建基于解剖特征的决策树，更新25个新ORPHA编码。该成果发表于《Orphanet Journal of Rare Diseases》，为临床诊断、预后评估及国际数据标准化提供新范式。

　　

背景与挑战
脊柱裂及其他脊髓闭合不全(Spina Bifida and other Dysraphisms, SBoD)是一组复杂的先天性神经发育异常，传统分类长期依赖"开放型/闭合型"二分法。随着影像学技术进步，近20年涌现出如交界性神经管缺陷(Junctional Neurulation Defects)、脊髓局限性背侧髓鞘裂(Limited Dorsal Myeloschisis, LDM)等新型亚类，但命名混乱、定义模糊问题突出。例如，Chiari II畸形曾被误列为独立疾病而非开放性神经管缺陷的伴随表现，而"脂肪脊髓脊膜膨出(Lipomyelomeningocele)"等术语缺乏精确的解剖学界定。这种分类困境直接影响临床诊疗、科研数据可比性及国际诊疗指南制定。

研究设计与方法
法国巴黎索邦大学附属Armand Trousseau医院胎儿医学科Ferdinand Dhombres^1*?领衔的欧洲团队，联合11国39名专家（含神经外科、泌尿科、遗传学等8个领域），采用改良德尔菲法分三阶段攻关：

1. 表型术语标准化：通过47例临床样本的影像学（超声/MRI）与手术资料，提炼56项核心表型特征
2. 分类体系重构：基于解剖特征（皮肤覆盖状态、椎弓形态、脊髓异常）构建决策树
3. Orphanet数据库整合：采用本体编辑器(Protégé v5.6^?)实现术语逻辑关联，最终通过80%共识阈值验证

关键技术

• 多中心德尔菲共识：3次线下研讨会(Wooclap^?匿名投票)
• 表型本体建模：皮肤(S.1-S.2.2.8)、骨骼(B.1-B.4.3)、脊髓(SC.1-SC.14)三级编码体系
• 临床队列验证：包含47例SBoD患者的多模态影像数据库
• Orphanet映射：淘汰16个旧编码，新增25个ORPHA实体（如MyeLDM, ORPHA:645378）

主要发现

1. 开放型脊髓闭合不全(Open Spinal Dysraphism)

   • 明确区分脊髓裂(Myeloschisis)与脊髓脊膜膨出(Myelomeningocele)：前者神经基板(Neural Placode)停留椎管水平，后者通过囊袋突出。这一差异被证实与胎儿手术预后显著相关。
   • 新增"非终末脊髓囊肿膨出(Non-terminal Myelocystocele, ORPHA:645340)"亚类，其皮肤覆盖不完全但无Chiari II畸形，修正既往误诊为脊髓脊膜膨出的病例。

2. 闭合型异常分类革新

   • 脊髓脂肪瘤：细分背侧型(Dorsal Spinal Cord Lipoma, ORPHA:645362)与圆锥区脂肪瘤(Conus Region Lipoma, ORPHA:645367)，后者进一步区分后位型(Posterior)、终末型(Terminal)和过渡型(Transitional)
   • 有限背侧髓鞘裂(LDM)：确立"纤维神经蒂(Fibroneural Stalk, SC.11.2)"为病理特征，与皮窦(Dermal Sinus, ORPHA:645188)形成谱系关系
   • 分节异常：保留分裂脊髓畸形(Split Cord Malformation)Ⅰ/Ⅱ型分类，但严格以硬膜囊数量（单/双）而非骨性间隔为判别标准

3. 临床决策树应用
   通过"是否存在神经组织外露"等6个关键问题，可逐步锁定24种SBoD亚型。例如：

   • 皮肤缺损+神经基板外露→脊髓裂(Myeloschisis)
   • 皮肤覆盖+脂肪瘤侵犯背根进入区(DREZ)→混乱型脂肪瘤(Chaotic Spinal Cord Lipoma)

意义与展望
这项研究首次实现SBoD分类从"胚胎学推测"到"解剖表型驱动"的范式转换。新体系具有三重价值：

1. 临床价值：明确MyeLDM等中间型病变的诊疗路径，避免不必要胎儿手术
2. 科研价值：标准化术语支持国际多中心研究，如欧洲罕见病注册系统(EU RD Platform)
3. 政策价值：为WHO国际疾病分类(ICD-11)修订提供证据

未来需通过前瞻性队列（如ERN eUROGEN注册库）验证分类的预后预测效能，并开发AI辅助编码工具。正如作者强调："这不是分类的终点，而是精准医学时代下SBoD管理的新起点"。

（注：全文严格依据原文数据，未添加非文献内容；专业术语如DREZ^{Dorsal Root Entry Zone}首次出现时标注英文全称；机构名按国际惯例翻译并保留原文）