《Head & Face Medicine》：Recording of orofacial manifestations associated to rare diseases: development of a relational database
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背景：罕见疾病（rare diseases, RDs）指在特定人群中每2.000人中影响不超过1人的疾病。此类疾病病因多样，许多情况下妨碍早期诊断并导致生活质量不佳。由于其低发病率，可获得的信息有限，凸显扩展罕见疾病知识的必要性。本研究旨在创建包含罕见疾病相关
背景：罕见疾病（rare diseases, RDs）指在特定人群中每2.000人中影响不超过1人的疾病。此类疾病病因多样，许多情况下妨碍早期诊断并导致生活质量不佳。由于其低发病率，可获得的信息有限，凸显扩展罕见疾病知识的必要性。本研究旨在创建包含罕见疾病相关口颌面部表现（orofacial manifestations）信息的关系型数据库（relational database）。方法：研究人员系统评估医学文献以识别影响口颌面部的临床体征和症状。将研究结果聚类以识别具有共同特征的口颌面部表现。为映射RDs及相关口颌面部表现，主要数据源为Orphanet平台，从中检索罕见疾病、医学术语及“人类表型本体”（Human Phenotype Ontology, HPO）标识符信息。数据检索与整理在Anaconda发行版中的Spyder集成开发环境（integrated development environment, IDE）内使用Python进行。关系型数据框使用MySQL Workbench建模。结果：共将258个口腔表现归类为11组。在所有罕见疾病中，863种至少呈现一种口颌面部表现。骨/骨骼表现是与罕见疾病关联最多的类别，其次为口腔黏膜表现、牙科表现、颅面异常和肿瘤性表现。结论：在本研究的局限性内，已能够映射呈现口颌面部表现的罕见疾病。数据库仍需进一步开发，以为专业人员提供技术和科学支持。
一、研究背景与问题
罕见疾病（rare diseases, RDs）通常指在特定人群中每2.000人中影响不超过1人的疾病。其病因和临床表现高度异质，确切疾病数量仍未知，但估计约6.500种疾病被视为罕见。RDs可累及不同器官和组织，呈慢性、进展性、退行性或致残性过程，影响患者及照护者的身体、情感、经济和社会生活质量；多数RDs无治愈方法，需通过医疗措施提高患者生活质量。处理RDs的主要挑战之一是低患病率导致信息缺乏，患者和医疗专业人员均常缺乏经验，诊断可能延迟，部分病例在儿童晚期经历多次咨询和错误诊断后才被识别，增加患者痛苦并促进疾病进展和恶化。牙科医生在早期诊断中具有重要作用，因为RDs的临床表现可影响口颌面部硬组织和软组织；牙科干预如牙种植康复、正畸治疗和保守措施有助于促进健康并降低慢性疾病对口腔健康相关生活质量的影响。然而，关于罕见疾病口腔表现的科学证据仍稀少，牙科治疗方案通常基于健康人群研究，增加RDs患者不当管理和不可预测临床结局的风险。为克服这些限制，既有研究曾描述建立数据库记录RDs患者口颌面部表现信息，但需要更新现有知识并开发资源使信息可及。因此，本研究提出开发关系型数据库（relational database）记录罕见疾病患者口颌面部表现（orofacial manifestations）信息。
二、研究开展、结论与意义
研究人员开展了一项数据库构建研究：系统评估医学文献以识别影响口颌面部的临床体征和症状，将发现聚类为具有共同特征的口颌面部表现；以Orphanet平台为主要数据源，检索罕见疾病、医学术语和“人类表型本体”（Human Phenotype Ontology, HPO）标识符；通过Python进行数据检索与整理，并用MySQL Workbench建立关系型数据库。研究结论为：在本研究局限性内，已能够映射呈现口颌面部表现的罕见疾病；数据库仍需进一步开发，以为专业人员提供技术和科学支持。其意义在于将RDs及其口颌面部表现系统化、结构化并可视化关联，为牙科临床诊断、治疗和临床决策提供信息支持，并促进对这类疾病多样性和复杂性的理解。
三、关键技术方法
关键技术方法包括：以Orphanet平台及Orphadata API为主要数据源，并补充巴西RARASnet的罕见病编码列表；使用关键词与通配符从Orphadata API检索HPO表型，将JavaScript Object Notation（JSON）响应转换为csv.表格；在Anaconda发行版中的Spyder集成开发环境（IDE）内用Python完成数据检索与整理；由LS、MPA独立人工复核、LB仲裁；用MySQL Workbench建立关系型数据库，以Orphacodes和HPO标识符为主键并创建视图。数据来源为Orphanet、Orphadata API和RARASnet。
四、研究结果
Definition of groups of interest：通过依据受累解剖区域和组织对口腔颌面部体征、症状和病理进行分组，研究人员建立了兴趣组框架，为后续检索、聚类和数据库归类提供依据。Rare diseases：通过从Orphadata API获取罕见疾病及Orphacode、CID-11和OMIM等医学术语，并合并RARASnet列表，研究人员构建了包含罕见疾病名称及编码的唯一csv.数据集，得出可进行疾病编码整合的结果。Oral manifestations：通过以关键词和通配符检索Orphadata API中的表型和HPO标识符，并由两名独立审阅者（LS, MPA）人工复核、第三审阅者（LB）仲裁，研究人员获得仅含口颌面部表现的HPO标识符及首选术语。Development of a relational database：通过以HPO标识符为输入系统检索Orphadata中相关罕见疾病，并使用MySQL Workbench建模，研究人员以Orphacodes和HPO标识符为主键建立关系型数据库并创建视图进行探索性分析。Results：通过上述流程，口颌面部体征和症状被归为11组；主体结果部分报告257个口颌面部表现（摘要报告258个），共识别7.387种罕见疾病，其中863种至少有一种口颌面部表现；骨/骨骼表现与罕见疾病关联最多，其次为口腔黏膜表现、牙科表现、颅面异常和肿瘤性表现；与RDs关联最多的口颌面部表现包括“Cleft soft palate”“High, narrow palate”“Abnormality of the dentition”“Narrow mouth”“Hematological neoplasm”“Mandibular prognathia”“Dental crowding”“Cessation of head growth”“Wide mouth”和“Downturned corners of the mouth”，其余口颌面部表现关联少于50种RDs；27种罕见疾病呈现超过10种口颌面部表现。
五、讨论总结与研究结论翻译
讨论部分指出，口腔表现对应影响口颌面部硬组织和软组织的异常或病理改变，RDs可呈现广泛口颌面部表现，这些表现可能构成诊断和治疗的重要早期征象或指标。本研究中约11.68%的RDs与口颌面部表现相关；Hanisch等认为约15%的罕见疾病可能累及口颌面部，包括牙科异常、骨表现和黏膜病变；Salerno等评估罕见遗传综合征并报告约5.000种已描述综合征中约900种（约18%）可能呈现口颌面部异常；Molina-García等系统综述显示风湿性疾病及低丙种球蛋白血症、Rett综合征、Marfan综合征、Prader-Willi综合征、囊性纤维化和Cri du Chat综合征等可呈现不同口颌面部表现。讨论还指出，牙科医生在诊断和治疗RDs患者口颌面部表现中具有重要作用，但信息缺乏可能妨碍临床管理；Friedlander等定性研究报道患者维持口腔卫生和获得专科牙科服务存在困难，并常有因牙科医生缺乏RDs相关知识而拒绝诊疗和不确定的情况；Kühne等对牙科医生的研究显示多数专业人员对RDs知识水平低至中等，尤其对具有口颌面部表现的RDs，部分参与者承认知识不足且未准备好管理这些患者，大学机构附属专业人员知识水平高于临床实践者，参与者强调需要扩展知识和培训；Benz等调查显示许多牙科医生已遇到此类患者并经历管理困难，但多数与同事讨论病例互动少、支持网络或转诊至专科中心使用有限，主要使用书籍和PubMed等信息来源，而Orphanet等RDs专用数据库使用不频繁。讨论认为，尽管Orphanet提供充分的罕见疾病数据，但其聚焦系统性疾病、诊断和治疗，口颌面部表现描述简略；聚焦口颌面结构的数据库可为牙科临床医生提供简便清晰的信息，支持牙科治疗、诊断和临床决策；识别、组织到特定数据库并分类罕见疾病至关重要，可系统化研究条件并促进分析、比较和可视化；通过分组相似特征疾病，可识别重复临床模式、建立口颌面部表现与更广泛病理背景之间的关系，并更好理解该类疾病的多样性和复杂性；未来研究应评估此类信息来源对专业人员知识的影响及其对罕见疾病患者治疗的影响。研究结论翻译：在本研究的局限性内，依据当前文献，已能够映射呈现口颌面部表现的罕见疾病。尚需开展数据库验证，以评估该数据库是否可为专业人员提供技术和科学支持。
