在系统性硬化症（SSc）患者中，改良罗德南皮肤评分（mRSS）作为评估真皮厚度的标准方法，存在其局限性，尤其是无法准确捕捉炎症和血管病变的细微变化。为了弥补这一不足，我们之前已展示了利用神经网络进行数字病理学分析在SSc皮肤活检中的潜力，旨在提供更为精确的定量评估。本研究进一步深入，通过结合临床试验活检的深度学习与组织学分析，探索人工智能（AI）在识别SSc皮肤特征方面的独特视角。

　　在一项针对弥漫性皮肤SSc（疾病持续时间≤6年）成人的开放标签贝鲁莫舒地尔试验中，参与者在第0、24和52周/试验结束时接受了系列mRSS评估及背臂活检。活检样本经过Masson三色、苏木精和伊红（H&E）、CD3、CD34、CD8、α平滑肌肌动蛋白（αSMA）染色后，由两位盲态皮肤病理学家独立评分。同时，我们运用先前建立的深度学习模型生成量化免疫荧光（QIF）签名，并计算纤维化评分，进而分析其与mRSS之间的相关性，以及纤维化评分与组织学参数之间的比值比（OR）。

　　由于试验提前终止，最终仅纳入10名患者。其中，5名完成配对活检的患者mRSS变化（0-52周）的中位四分位距（IQR）为-2.5（-11至7.5），全体10名患者的mRSS变化IQR为-2（-9至7.5）。纤维化评分与mRSS之间的相关性较弱，R=0.3；p=0.674。值得注意的是，每1单位mRSS变化（0-52周）对应最大相关变化的组织学参数包括：毛细血管扩张（OR=2.01, p=0.001）、血管周围CD3+（OR=1.03, p=0.015）以及CD3+中CD8+的百分比（OR=1.08, p=0.031）。同样，每1单位纤维化评分变化与透明胶原蛋白（OR=1.1, p<0.001）、皮下（SC）脂肪减少（OR=1.47, p<0.001）、内膜增厚（OR=1.21, p=0.005）和小汗腺包埋（OR=1.14, p=0.046）等组织学参数的变化密切相关。

　　尽管贝鲁莫舒地尔治疗与mRSS的改善未达临床显著水平，但纤维化评分的变化却与特定组织学特征（如透明胶原、SC脂肪减少）的显著变化相关联，这些变化与mRSS所反映的变化（如毛细血管扩张、血管周围CD3+及CD3+中CD8+的百分比）并不完全一致。这一发现提示，将人工智能应用于SSc活检，有望超越传统皮肤厚度评估，为量化SSc的病理特征提供新的视角和工具。

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