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【CDA2018年会】皮肤病诊断五大进步

时间:2018-11-11 23:07来源:医师报 作者:解放军总医院 李恒进浏览:

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李恒进 教授

随着科学技术的不断进步以及新的诊疗工具应用于临床,皮肤病的诊断也取得了长足的进步。

首先,在疾病新的诊断及分类标准中:坏疽性脓皮病的诊断中提出了新的PARACELSUS评分系统,分为主要标准、次要标准和附加标准,增加了诊断的灵敏性和特异性;欧美抗风湿联盟推出的皮肌炎新的分类标准,采用积分制和概率,并纳入肌炎相关抗体、病期、肌肉组织病等特征,提高了诊断的灵敏度;玫瑰痤疮的诊断中,在原有诊断标准基础上,将“面部固定性红斑”和“鼻部肥大增生”作为诊断性标准,删除了“斑块、面部外周累及”等次要症状。

其次,皮肤影像学诊断进展迅猛。在皮肤镜方面,多种疾病表现出特征性改变,具有特殊的诊断意义,如结节性耳廓软骨皮炎的雏菊样外观、原发性皮肤B细胞淋巴瘤的鲑鱼色红斑等是由于BRAF的突变引起等。Wood灯可帮助发现新的潜在的硬斑病皮疹,粟丘疹在Wood灯下可见明亮的黄色荧光。另外,激光共聚焦显微镜、原子力显微镜等新技术的应用,对相关皮肤病的诊断中提供了有力的帮助。

第三,疾病严重程度评估系统方面,PARP-1蛋白可能成为MF进展期与Sezary综合症潜在生物标记物和治疗靶点。VEGFR-3是银屑病的潜在生物标记物、5-羟甲基胞嘧啶的丧失是皮肤T细胞淋巴瘤的一种表观遗传生物标记、血清IgE水平可作为BP疾病严重程度的指标、血清CD48与MF严重程度呈相关性。

第四,人工智能推动皮肤病的诊断方面,2017年4月,FDA批准数字病理学全片图像系统(数码显微镜采集的病理片图像)运用于临床,发现数码病理图片与传统病理片的诊断准确率相当。在黑色素细胞瘤的诊断和严重程度评估中,计算机辅助数字皮肤影像分析仪和自然语言处理程序对可疑的黑色素瘤皮疹影像进行智能分析,判断其患黑素瘤的可能性,人工智能系统未来能否代替传统的诊断模式还在不断的探索中。

第五,实验室诊断中,亲脂性抗原oleosins可预测是否发生花生过敏,巨噬细胞相关基因( CD14、IL13RA1)和转化生长因子β活化物相关基因(SERPINE1、CTGF、OSMR )在皮肤组织的表达能够预测弥漫皮肤型系统性硬皮病患者皮肤疾病的进展情况。不同IgE模式与青春期哮喘或过敏性鼻炎等临床表现进行关联,发现早期草-猫这一聚类IgE与青春期哮喘有强相关性。肥大细胞激发试验的灵敏度和特异度均优于传统过敏原检测方法。


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