综述：牙周炎的预测性、预防性和个性化医学策略：从生物标志物到人工智能驱动的整合技术新进展

《EPMA Journal》：Predictive, Preventive and Personalized Medicine Approaches in Periodontitis: Emerging Technologies from Biomarkers to Artificial Intelligence–Driven Integrated Strategies

　　

摘要

研究背景与目的

牙周炎是一种慢性多因素炎症性疾病，与心血管疾病和糖尿病等系统性疾病密切相关，因此需要采用全面的诊断方法。目前的诊断手段主要依靠临床探查和放射检查，这些方法只能检测已出现的损伤，无法识别早期的生物活动或个体患病风险。这种被动的诊断模式会延迟干预时机，也难以实现个性化治疗。在预测性、预防性和个性化医学框架下，本文探讨了新兴的诊断技术，并评估了它们在推动诊断方式向早期预测、精准预防及个性化牙周管理转变方面的潜力。

研究假设

通过将分子生物标志物、先进成像技术、微生物组分析、人工智能以及智能口腔设备整合到一个多模态框架中，能够在出现不可逆损伤之前识别出健康状况不佳的情况，实现超越定期就诊的持续数字健康监测，同时借助人工智能对患者进行分层，从而为防止健康状态向疾病转变及控制疾病进展提供个性化的保护措施，进而助力从被动治疗转向预测性、预防性和个性化医疗。

主要发现与数据解读

唾液和牙龈沟液中的生物标志物能够在临床附着丧失之前检测到炎症反应，有助于早期识别风险。光学相干断层扫描和拉曼光谱技术可以无创地检测组织的结构和生化变化。下一代测序技术则能发现临床恶化之前的早期菌群失衡现象。人工智能能够将这些不同的数据集整合为针对特定患者的风险特征，近期针对个性化医学的研究也证实了自动口腔健康评估的可行性。智能口腔设备则可将监测功能延伸到日常生活中，实现对行为及生化风险参数的持续监控。

结论与在个性化医学框架下的专家建议

在预测性诊断方面，生物标志物组合及人工智能分析有助于识别临床前的疾病活动并实现对个体风险的精准分层。在精准预防方面，数字监测技术和可穿戴设备能够实现持续的风险监控，并及时采取个性化的干预措施。在医疗服务个性化方面，通过人工智能整合多模态数据，有助于制定针对特定患者的治疗方案及调整护理策略。这一综合框架不仅关注技术层面，还将新兴的牙周诊断技术纳入统一的个性化医学框架之中，从而推动诊疗方式从被动应对向预测、预防及个性化管理转变。