基于人工智能的心肌酪氨酸羟化酶定量分析揭示路易体病理与交感神经远端轴突丢失的强关联

本研究针对路易体病(LBD)患者心肌交感神经功能障碍的病理机制，开发了基于人工智能的酪氨酸羟化酶(TH)免疫反应性定量算法，通过对三个独立尸检队列(包括Vantaa 85+老年人群队列)的系统分析，首次证实中枢神经系统路易体病理特别是尾-喙亚型与心肌交感神经远端轴突丢失存在显著关联，为理解LBD的心脏表现提供了重要组织学证据。

　　

在神经退行性疾病领域，路易体病(Lewy body disease, LBD)以其独特的α-突触核蛋白(α-syn)病理特征引发广泛关注。这类疾病不仅表现为典型的运动障碍和认知功能下降，还常伴有显著的心脏自主神经功能障碍。临床观察发现，LBD患者突发心源性死亡风险显著增高，更易出现窦房结功能异常和房颤等心律失常。然而，这些心脏表现的深层病理机制尚未完全阐明，特别是心肌组织水平的交感神经病理改变缺乏系统研究。既往工作多聚焦于心外膜大神经束的定性评估，而对支配心肌细胞的远端交感轴突变化知之甚少。

针对这一科学问题，赫尔辛基大学(University of Helsinki)病理学系的研究团队开展了一项创新性研究。研究人员开发了基于人工智能(AI)的图像识别算法，首次实现了对心肌酪氨酸羟化酶(Tyrosine hydroxylase, TH)免疫反应性交感神经远端轴突的精准定量。这项技术被应用于三个独立的尸检队列：代表85岁以上高龄人群的Vantaa 85+队列(n=138)、赫尔辛基生物样本库队列(n=87)和法医Tamper猝死研究(TSDS)队列(n=127)。研究结果明确显示，中枢神经系统路易体病理的存在与心肌TH反应性显著降低密切相关，这一发现在所有三个队列中均得到验证(p<0.001)。更重要的是，研究首次在组织学层面证实了LBD不同亚型的心肌受累差异——尾-喙(caudo-rostral)亚型患者表现出更严重的交感神经轴突丢失，而杏仁核为主(amygdala-based)亚型则与对照组无显著差异。这些发现为理解LBD的心脏自主神经病变提供了重要病理基础，相关成果发表在《Acta Neuropathologica》上。

研究采用了多项关键技术方法：开发基于Aiforia平台的人工智能算法定量分析心肌TH免疫组化染色；对三个独立尸检队列(Vantaa 85+、赫尔辛基生物样本库和TSDS)的心肌样本进行系统评估；应用DLB联盟标准进行神经病理学分类；通过多重线性回归模型控制年龄、性别、心肌梗死等混杂因素。

研究结果部分包含以下重要发现：

"图像识别算法验证结果"显示，开发的AI工具对TH阳性染色的识别具有良好敏感性(78.90%)和精确度(83.96%)，能可靠区分神经束和非神经束组织。

"中枢神经系统路易体病理和MSA与心脏TH反应性的关联"部分证实，在所有三个队列中，路易体病理阳性组的心肌TH反应性显著低于阴性组(p≤0.001)，而多系统萎缩(MSA)病例则未显示类似改变。

"心脏TH反应性与LBD亚型的关联"揭示，在Vantaa 85+队列中，尾-喙亚型表现出最显著的TH反应性降低(p<0.001)，而杏仁核为主亚型与对照组无差异。多重线性回归模型进一步确认，尾-喙亚型是高龄人群心肌交感神经功能障碍的最强预测因子。

"心脏TH反应性与中枢神经系统路易体病理严重程度的关系"显示，随着黑质路易体病理评分增加，心肌TH反应性呈进行性下降趋势。DLB联盟分类中，更广泛的中枢神经系统受累与更严重的心肌去神经支配相关。

"心脏TH反应性与心脏α-syn病理的关系"观察到，左心室样本中稀疏或中度α-syn病理(评分1-2分)的病例TH反应性最低，而广泛α-syn病理(评分3分)的病例TH反应性相对较高，支持α-syn可能先于轴突退化的假说。

研究结论部分强调，这是首项针对LBD患者心肌交感神经远端轴突的定量组织学研究。开发的AI算法为评估自主神经病变提供了可靠工具。尾-喙亚型与显著心肌去神经支配的强关联，为理解该亚型患者更早出现心脏症状提供了病理基础。这些发现不仅深化了对LBD病理生理过程的认识，也为开发亚型特异性诊断策略和治疗方案提供了重要依据。特别是，研究结果解释了为何部分LBD患者的心脏MIBG显像可能出现假阴性——这可能反映了不同亚型的心肌受累差异。该研究为未来探索自主神经功能障碍在LBD疾病进展中的作用开辟了新方向。