基于CT特征的BCD评分系统：预测鸟胞内分枝杆菌复合体肺病治疗失败的新工具

本研究针对鸟胞内分枝杆菌复合体肺病(MAC-PD)治疗时机选择难题，开发了基于CT表现的BCD（支气管扩张和空洞分布）评分系统。研究人员通过回顾性分析135例接受大环内酯类和乙胺丁醇治疗的患者数据，发现累及>2cm空洞或静脉曲张样/囊性支气管扩张的肺叶数量可有效预测治疗失败（AUC=0.798）。该评分将患者分为低（8.0%失败率）、中（35.6%）、高（69.2%）风险组，为临床决策提供客观依据。

　　

在全球范围内，非结核分枝杆菌肺病(NTM-PD)的发病率正逐年攀升，其中鸟胞内分枝杆菌复合体(MAC)是最常见的致病菌。这类疾病不仅威胁患者生命，更给医疗系统带来沉重负担。虽然研究表明规范治疗和微生物学治愈能显著降低死亡率，但临床医生们始终面临一个棘手难题：何时才是启动治疗的最佳时机？问题的核心在于MAC-PD患者的疾病进程存在巨大差异——从自发痊愈到快速进展致死都有可能。过早治疗可能导致患者承受不必要的药物副作用，而过晚干预又可能错失治疗良机。这种临床决策的困境，很大程度上源于缺乏能够准确预测治疗反应的客观标准。

现有的一些预测指标如BACES评分（包含体重指数、年龄、空洞、红细胞沉降率和性别）虽然有一定价值，但其中混杂着不可改变的非特异性因素，难以精准反映疾病本身的严重程度。更令人困扰的是，目前对治疗失败的预测准确度从未被系统评估过。正是这些未满足的临床需求，促使日本昭和大学的研究团队开展这项开创性研究，他们的成果发表在《Open Forum Infectious Diseases》上。

研究人员采用回顾性观察研究设计，收集了2012-2023年间两家大学医院收治的135例MAC-PD患者数据。所有患者均接受含大环内酯类和乙胺丁醇的方案治疗至少一年。主要评估指标为治疗前CT显示的支气管扩张（按改良Reiff评分分级）和空洞（按直径分类）特征，通过k折交叉验证计算平均曲线下面积(AUC)来比较不同组合的预测效能。治疗失败定义为一年内未实现培养转阴或MAC-PD相关死亡。

研究结果令人振奋：团队成功开发出BCD（支气管扩张和空洞分布）评分系统，仅需简单统计CT上>2cm空洞或静脉曲张样/囊性支气管扩张累及的肺叶数量。这个看似简单的评分系统展现出优异的预测性能，平均AUC达0.798。评分者间一致性良好（加权kappa=0.728）。当以2分为界值时敏感性达0.907，4分时特异性达0.913。更重要的是，BCD评分实现了有临床意义的风险分层：低风险组（0-1分）治疗失败率仅8.0%，中风险组（2-3分）升至35.6%，而高风险组（4-6分）则高达69.2%。与BACES评分相比，BCD评分展现出更优的预测准确度（AUC 0.759 vs 0.649）。

在讨论部分，作者深入剖析了BCD评分的科学基础。大尺寸空洞（>2cm）与治疗失败的相关性可能源于其携带的细菌负荷量大和药物渗透性差。而支气管扩张严重程度（特别是静脉曲张样和囊性改变）与治疗抵抗的关联，则支持了"MAC感染始于支气管，逐步进展为支气管扩张最终形成空洞"的疾病进展假说。这些结构性改变往往不可逆，使BCD评分能同时反映细菌负荷、药物分布和病理改变的不可逆性。

这项研究的临床意义重大。BCD评分的简单实用特性使其非常适合临床推广——仅需常规CT检查，无需特殊设备或复杂计算。它为困扰医生多年的"治疗时机选择"难题提供了明确指引：低风险患者可考虑观察等待；中风险患者建议及时干预；高风险患者则需强化治疗策略，如加用注射或吸入氨基糖苷类。研究同时警示临床医生：应在结构性改变不可逆前启动治疗。

当然，研究也存在一些局限，如回顾性设计、样本量有限和单中心数据等。未来需要多中心前瞻性研究进一步验证。但毫无疑问，Hayashi博士团队开发的BCD评分系统，为MAC-PD的精准治疗决策树立了新标准，将显著改善这类难治性疾病的临床管理。