量化炎症性肠病中的纤维化：数字病理学的贡献

《Digestive and Liver Disease》：Quantifying fibrosis in inflammatory bowel diseases – contribution of digital pathology

基于数字病理学平台FibroNest?对IBD纤维化进行分层定量评估，发现克罗恩病纤维化型与无纤维化型及溃疡性结肠炎组间存在显著差异，并建立 mucosal层特异性评分协议。

　　在炎症性肠病（Inflammatory Bowel Diseases, IBD）的研究中，肠道纤维化是一个重要的病理特征，尤其是在克罗恩病（Crohn’s Disease, CD）中更为常见。尽管纤维化对疾病进展和并发症的发生具有重要影响，但目前用于评估IBD中纤维化的组织学方法仍存在标准化不足和可重复性差的问题。此外，纤维化的分布并不均匀，它在肠道壁的不同层次中表现出显著差异，这给临床诊断和研究带来了额外的挑战。

为了解决这一问题，研究人员开发了一种基于数字病理分析的平台——FibroNest?，该平台能够对IBD切除标本的全切片图像进行定量分析，并利用Masson三色染色技术评估纤维化情况。FibroNest?通过多种方法对纤维化进行分析，包括高分辨率图像处理、纤维形态学分析以及纤维组织结构的评估。这一方法不仅能够提供纤维化程度的连续评分，还能通过四个子评分系统来反映不同纤维化表型的差异，从而帮助研究人员更深入地理解纤维化在不同肠道壁层次和疾病状态下的变化情况。

在本研究中，研究人员主要关注了以下几个问题：首先，是否能够通过数字评分系统区分溃疡性结肠炎（Ulcerative Colitis, UC）和两种CD亚型（CD伴有纤维化和CD仅有炎症）；其次，是否能够在切除标本中区分CD伴有纤维化和CD仅有炎症；最后，是否能够在内镜活检样本中区分这两种CD亚型。通过这些分析，研究人员希望评估数字评分系统在IBD纤维化研究中的有效性，并探讨其在临床应用中的潜力。

研究结果表明，所生成的评分能够显著区分CD伴有纤维化与CD仅有炎症以及UC，这表明该评分系统具有良好的分类能力。同时，CD仅有炎症的评分位于UC和CD伴有纤维化之间，这可能反映了其在纤维化程度上的中间状态。此外，研究人员还设计了一种专门用于评估黏膜层纤维化的方案，这一层虽然纤维化程度较低，但可以通过内镜活检获取样本，而较深的层次则难以通过常规方法进行评估。黏膜层的评分检测到CD伴有纤维化和CD仅有炎症之间存在显著的纤维化特征差异，这可能有助于在进行肠道切除手术前识别出潜在的纤维化患者。

该研究的样本来自20名接受肠道切除手术的CD患者，其中10名患者的样本中存在纤维化，另外10名患者仅有炎症。此外，还纳入了10名患有UC的患者作为对照组。对照组包括10名正常结肠（Normal Colon, NC）样本，这些样本来自接受结肠癌切除手术的患者。所有样本均经过福尔马林固定、切片和取样处理，以确保实验的可靠性。

在评估过程中，研究人员利用FibroNest?平台对IBD切除标本中的四个肠道壁层次进行了分析，包括黏膜层、黏膜下层、肌层和浆膜层。每个层次的分析都基于不同的表型特征，如纤维沉积的模式、纤维的形态学特征以及纤维组织结构的组织方式。这些分析结果被整合为多个评分系统，包括表型纤维化综合评分（Phenotypic Fibrosis Composite Score, Ph-FCS）、胶原纤维综合评分（Collagen Composite Score, CCS）、形态学纤维化评分（Morphometric Fibrosis Score, MFS）以及纤维化组织结构评分（Fibrosis Architecture Score, FAS）。这些评分系统能够提供更全面的纤维化评估，并帮助研究人员识别不同层次中纤维化的特征变化。

研究结果进一步表明，数字评分系统在区分UC和CD的不同亚型方面具有较高的准确性。此外，该系统在区分CD伴有纤维化和CD仅有炎症方面也表现出良好的性能。然而，当应用于内镜活检样本时，该系统的表现可能受到样本获取方式的限制。由于内镜活检通常只能获取较浅的组织样本，而纤维化主要存在于更深层的组织中，因此该系统在内镜样本中的检测能力可能不如在切除标本中那么全面。

为了提高该系统的适用性，研究人员还提出了一种专门用于评估黏膜层纤维化的方案。这一方案能够更准确地检测黏膜层中纤维化的特征变化，并为早期诊断提供可能。通过这种方法，研究人员可以在进行肠道切除手术前识别出潜在的纤维化患者，从而为临床决策提供更可靠的依据。

此外，该研究还强调了定量数字病理分析在IBD研究中的重要性。与传统的组织学评分方法相比，定量方法能够提供更精确的数据，并减少人为因素对结果的影响。通过计算机算法对大量数据进行处理，研究人员能够识别出关键的定量参数，并将其整合为综合评分，从而更全面地评估纤维化情况。这一方法不仅提高了评估的可重复性，还为未来的研究提供了更丰富的数据支持。

该研究的创新之处在于，它首次将定量数字病理分析应用于IBD纤维化的评估，并通过四个子评分系统对纤维化的不同表型进行了分析。这种方法能够更准确地反映纤维化的复杂性，并为临床医生提供更可靠的诊断工具。此外，研究人员还开发了一种专门用于评估黏膜层纤维化的方案，这有助于在更早期阶段识别纤维化患者，从而提高治疗的及时性和有效性。

在实际应用中，该数字评分系统可能面临一些挑战。例如，由于样本获取方式的限制，该系统在内镜活检样本中的检测能力可能不如在切除标本中那么全面。此外，该系统还需要进一步验证其在不同人群和不同疾病状态下的适用性。然而，该研究的结果表明，定量数字病理分析在IBD纤维化研究中具有广阔的应用前景，并为未来的临床实践提供了重要的参考价值。

总体而言，该研究为IBD纤维化的评估提供了一种新的方法，并展示了其在区分不同疾病状态和纤维化亚型方面的潜力。通过这一方法，研究人员能够更准确地评估肠道壁不同层次的纤维化情况，并为临床医生提供更可靠的诊断工具。未来的研究可以进一步优化该系统，提高其在不同样本类型中的适用性，并探索其在其他疾病中的应用价值。