评估贝舒地尔在成年弥漫性皮肤系统性硬化症患者之间的疗效

　　此前，我们已证实基于神经网络的数字病理学技术在定量分析SSc患者染色皮肤活检样本方面具有潜在应用价值。此次研究，我们借助临床试验活检样本开展深度学习与组织学分析，旨在深入解析人工智能（AI）所“识别”的SSc皮肤特征。

　　一项评估贝舒地尔疗效的开放标签试验的成年弥漫性皮肤SSc患者在试验的第0周、第24周以及第52周/试验结束时，接受了连续的mRSS评估，并进行了背臂皮肤活检。随后，我们分析了纤维化评分与mRSS之间的关联（采用Spearman相关性分析），以及纤维化评分、mRSS与组织学参数之间的关系[通过比值比（OR）进行分析]。

　　最终招募到10名患者。在5名有配对活检样本的参与者中，mRSS在0 - 52周的变化中位数及四分位距（IQR）为 - 2.5（ - 11 - 7.5）；在全部10名参与者中，该数值为 - 2（ - 9 - 7.5）。经分析，纤维化评分与mRSS之间的相关性为R = 0.3，p值为0.674。针对mRSS在0 - 52周每变化1个单位，与之关联变化最为显著的组织学参数分别为（OR值及p值）：毛细血管扩张症（2.01，0.001）、血管周围CD3 + 细胞（1.03，0.015）以及CD3 + 细胞中CD8 + 细胞的百分比（1.08，0.031）。同样地，当纤维化评分每变化1个单位时，变化最为明显的参数为（OR值及p值）：透明化胶原蛋白（1.1，< 0.001）、皮下（SC）脂肪减少（1.47，< 0.001）、内膜增厚（1.21，0.005）以及小汗腺堵塞（1.14，0.046） 。

　　研究结果显示，贝舒地尔与mRSS的改善并无具有临床意义的关联。纤维化评分的变化与特定的组织学特征变化（如透明化胶原蛋白增加、皮下脂肪减少等）相关，而这些变化与mRSS变化所关联的特征（如毛细血管扩张、血管周围CD3 + 细胞增多以及CD3 + 细胞中CD8 + 细胞百分比改变）有所不同。这些数据表明，将AI技术应用于SSc活检样本分析，有助于量化除皮肤厚度之外的SSc病理特征。

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