《Dermatology and Therapy》：AI-Assisted Quantitative Reflectance Confocal Microscopy Reveals Modulation of Senescence-Associated Epidermal Morphometric Features by a Topical TGF-β Mimetic, XEP?-716 Miniprotein?
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摘要
引言： 表皮衰老以进行性结构改变为特征，包括角质形成细胞密度降低、细胞形态改变以及细胞间隙（ICS）增宽。反射共聚焦显微镜（RCM）结合人工智能（AI）辅助图像分析能够在体无创地量化这些变化。本研究是对一项既往发表的随机半脸临床试验中RCM
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摘要
引言： 表皮衰老以进行性结构改变为特征，包括角质形成细胞密度降低、细胞形态改变以及细胞间隙（ICS）增宽。反射共聚焦显微镜（RCM）结合人工智能（AI）辅助图像分析能够在体无创地量化这些变化。本研究是对一项既往发表的随机半脸临床试验中RCM图像数据的二次分析，旨在识别与时间性衰老相关的定量形态计量学特征，并评估外用转化生长因子-β（TGF-β）模拟肽XEP?-716 Miniprotein?（Activen SA，洛桑，瑞士）后这些特征的变化。
方法： 研究人员分析了49名女性（年龄40–60岁）既往采集的基线RCM图像与时间性年龄的相关性。治疗效应评估纳入25名来自2.5%浓度组、为期56天的随机、双盲、半脸研究（比较XEP?-716 Miniprotein? 2.5%与赋形剂）的女性受试者。AI辅助图像分析量化了颗粒层（SG）和棘层（SS）的角质形成细胞密度、细胞圆形度和ICS。圆形度≤0.439的细胞被分类为低圆形度细胞，圆形度≥0.440的细胞被分类为形态正常细胞。治疗效应采用线性混合效应模型进行评估。
结果： 颗粒层总角质形成细胞密度和正常角质形成细胞密度与年龄呈名义显著相关（分别为p = 0.015和p = 0.023）。与赋形剂相比，2.5% XEP?-716 Miniprotein?与颗粒层正常角质形成细胞密度增加（p = 0.028）、低圆形度细胞圆形度增加（p = 0.018）、ICS厚度减少（p = 0.030）以及低圆形度细胞密度降低（p = 0.044）呈名义显著相关。在棘层，低圆形度细胞密度呈非显著降低趋势（p = 0.075）。
结论： AI辅助定量RCM能够识别与年龄相关的表皮形态计量学特征（主要见于颗粒层），并可检测外用治疗后的特征变化。2.5% XEP?-716 Miniprotein?在多项形态计量学参数上表现出与治疗相关的一致变化，且具有名义统计学显著性。这些探索性发现有待针对分子衰老标志物和功能性屏障测量进行前瞻性验证。
论文解读文章
研究背景与目的
表皮衰老是一个复杂的生物学过程，表现为角质形成细胞组织结构的进行性改变、细胞密度下降以及组织再生能力受损，最终导致皮肤结构紊乱和功能衰退。这些变化不仅涉及细胞衰老这一皮肤衰老的重要标志，还涉及表皮蛋白质稳态的破坏。氧化修饰和羰基化蛋白的积累会损害蛋白质质量控制，改变细胞间黏附和表皮组织，可能促使衰老皮肤中细胞间隙的扩大。因此，细胞间隙增宽不仅反映与年龄相关的结构重塑，还可能反映与氧化损伤和蛋白质羰基化相关的蛋白质稳态缺陷。
反射共聚焦显微镜能够在体、无创地实现表皮结构的近组织学水平可视化。近年来，AI辅助图像分析技术的进步显著提高了定量RCM评估的客观性和可重复性，包括自动化角质形成细胞分割、形态计量学分析、皮肤衰老定量评估以及半定量共聚焦评分系统等。然而，既往自动化RCM研究主要集中于表皮结构和皮肤衰老的表征，尚未将定量RCM分析扩展到随机、双盲、赋形剂对照临床试验中治疗诱导的表皮重塑的纵向评估。本研究的创新之处在于将自动化细胞水平形态计量学参数作为再生性外用干预反应的定量、无创读数。
转化生长因子-β信号通路调控表皮稳态和组织重塑，其模拟肽XEP?-716 Miniprotein?成为再生性皮肤病学的候选药物。一项既往发表的随机半脸试验已证实外用XEP?-716 Miniprotein?的临床疗效，并生成了适合二次AI辅助形态计量学分析的RCM图像数据集。本研究旨在利用AI辅助定量图像分析，识别与时间性表皮衰老相关的定量RCM形态计量学参数，并评估外用XEP?-716 Miniprotein?后这些参数的变化。
主要技术方法
本研究为一项既往发表的随机半脸临床试验RCM图像数据的二次分析，未进行新的受试者招募或RCM图像采集。研究共纳入49名年龄40–60岁的女性受试者用于年龄相关性分析，治疗效应分析聚焦于25名2.5%浓度组受试者。RCM图像采用VivaScope? 1500在颗粒层和棘层采集。图像分析采用紧凑型种子条件U-Net架构：以Find Maxima算法识别的细胞核作为空间种子，网络接收128×128像素三通道图像块，预测背景与细胞的逻辑值，保留包含种子的连通分量作为细胞实例。细胞依据预设圆形度阈值分类：圆形度0–0.439为低圆形度细胞（形态学改变、多形性角质形成细胞），0.440–1.0为形态正常细胞。细胞间隙厚度采用脊线检测算法量化。年龄效应采用Pearson相关和线性混合效应模型（LMM）分析，治疗效应采用LMM评估，以治疗×时间交互作用为主要关注量，并纳入年龄、激素状态、光型、皮肤类型作为协变量，受试者身份作为随机截距。效应量以基线标准差单位标准化，并采用Benjamini–Hochberg错误发现率校正。
研究结果
AI辅助RCM图像处理与形态计量学分析
RCM成像实现了颗粒层和棘层表皮微结构的在体可视化。自动化图像分析分割单个角质形成细胞并根据圆形度分类，同时量化细胞间隙。图像处理流程展示了从原始图像到细胞分割和形态学分类的完整自动化过程。
表皮微结构的定量AI辅助分析
在49名受试者的年龄相关性队列中，Pearson相关分析发现年龄与颗粒层角质形成细胞密度显著相关（总密度p = 0.015；正常密度p = 0.023），颗粒层细胞间隙厚度（p = 0.096）和总细胞圆形度（p = 0.081）呈未达显著性的趋势。棘层各项指标均无显著年龄相关性。协变量校正的LMM作为主要年龄分析显示，标准化年龄效应在颗粒层表现为正常角质形成细胞密度（p = 0.002，校正后p = 0.033）、总角质形成细胞密度（p = 0.006，校正后p = 0.040）和总细胞圆形度（p = 0.021，校正后p = 0.098）的负向效应。总体而言，年龄增长与颗粒层角质形成细胞密度降低和细胞形态向低圆形度改变相关，细胞间隙呈非显著增宽趋势，这一结构变化组合与表皮衰老一致。
XEP?-716 Miniprotein?应用后表皮形态计量学参数的调节
在56天半脸疗效研究中，LMM分析治疗×时间交互作用显示，与赋形剂相比，外用2.5% XEP?-716 Miniprotein?调节了多项年龄相关的RCM形态计量学参数。在颗粒层，活性治疗与正常角质形成细胞密度增加（p = 0.028）、低圆形度细胞圆形度增加（p = 0.018）、细胞间隙厚度减少（p = 0.030）以及低圆形度细胞密度降低（p = 0.044）呈名义显著相关。在棘层，低圆形度细胞密度呈非显著降低趋势（p = 0.075，校正后p = 0.210）。值得注意的是，棘层细胞间隙厚度在第56天活性区域有2个值（0.025和0.020 μm）远低于队列中位数（2.34 μm），驱动了该指标的效应估计，但未达统计学显著性（p = 0.175）。
讨论与结论
讨论部分总结
本研究发现AI辅助定量RCM能够表征与表皮衰老相关的形态计量学参数，并检测外用TGF-β模拟肽XEP?-716 Miniprotein?治疗后的变化。年龄相关的角质形成细胞密度和圆形度降低以及细胞间隙增宽共同构成表皮衰老的连贯形态计量学特征。圆形度分类应被解释为表皮结构的形态计量学描述符，而非细胞衰老的直接证据。在面部这一慢性光暴露部位，角质形成细胞特异性衰老样变化具有生物学合理性，既往研究已证实外用雷帕霉素可减少光暴露皮肤的表皮p16INK4a阳性细胞密度并改善光老化组织学标志。颗粒层细胞间隙的增宽及其在治疗后的减少可能反映表皮细胞间组织的变化，该层正是人类表皮功能性紧密连接屏障的定位层。TGF-β信号通路是角质形成细胞增殖、分化和表皮更新的核心调控者，XEP?-716 Miniprotein?可能通过调节TGF-β信号促进表皮重塑。AI辅助图像分析实现了自动化、观察者独立的表皮形态计量学参数量化，支持其在随机对照研究中作为再生性皮肤治疗纵向评估的定量工具。本研究存在若干局限性：样本量有限（25名女性）、年龄范围狭窄（40–60岁）、仅纳入女性、面部皮肤混合了时间性衰老和慢性光老化、圆形度分类未与分子衰老标志物验证、细胞间隙未与紧密连接分子标志物或功能性屏障读数（如经表皮水分丢失）相互印证。
结论部分翻译
本项对既往发表的随机半脸临床试验RCM图像的二次分析表明，AI辅助定量RCM图像分析能够提供与皮肤衰老相关的表皮微结构的客观、无创形态计量学参数。在年龄相关性队列（n = 49）的基线数据中，颗粒层总角质形成细胞密度和正常角质形成细胞密度与时间性年龄相关，且在多重比较校正后仍保持显著，支持其作为表皮衰老结构标志物的相关性。在56天半脸研究中，外用TGF-β模拟肽XEP?-716 Miniprotein?（2.5%）与多项定量形态计量学参数的一致变化相关（主要见于颗粒层），且具有名义统计学显著性。除作为表皮结构的定量描述符外，这些形态计量学生物标志物可能提供皮肤衰老相关生物学过程（包括与细胞衰老和蛋白质稳态丧失相关的表皮重塑）的无创结构性读数。特别是颗粒层细胞间隙可能代表紧密连接组织和表皮屏障完整性改变的推定形态计量学替代指标。然而，由于用于识别衰老相关特征的圆形度形态计量学分类器尚未与已确立的分子衰老标志物（p16INK4a、SA-β-半乳糖苷酶、p21）进行验证，本研究结果应被视为概念验证证据，有待前瞻性验证。若在整合分子、功能和影像终点的研究中得到证实，AI辅助RCM可为客观监测再生性治疗提供有价值的转化工具，并支持基于机制的再生性皮肤病学干预措施的开发。
