图1  Eclinicalmedicine在线发表网站截图

睑板腺功能障碍（Meibomian Gland Dysfunction, MGD）是全球范围内的常见眼部疾病，患病率约为46.2% 至 69.3%。睑板腺分泌脂质参与生理泪膜的形成，炎症、衰老等因素导致腺体功能的减退和丢失，将使患者逐步发展为难治性干眼，严重影响患者视觉质量和生存质量。MGD的早期发现和病变程度判别是正确医疗干预的前提和基础。目前临床对MGD的诊断主要依靠医生对眼睑和腺体外观进行分析判断，存在主观性强，腺体早期功能损害难以确定等局限性，临床上缺乏基于腺体生物学评估的客观、精准、量化MGD诊断分级系统。中山大学中山眼科中心袁进教授团队自主研发智能睑板腺分析系统，实现睑板腺腺体自动化分割及多参数结构及功能分析（QIMS 2021，中科院二区，通讯作者袁进教授）。团队此次通过真实世界研究，建立了基于腺体多生物学参数的MGD诊断与分级体系，为MGD的精细化诊疗提供了全新模式，近日该研究成果以论著形式发表于LANCET子刊Eclinicalmedicine，中山眼科中心袁进教授为最后通讯作者，肖鹏副研究员为共同通讯作者，邓宇晴博士后为第一作者。

袁进团队采用红外睑板腺图像增强及特征识别技术，进行睑板腺腺体特征全自动勾勒和生物学测量，除提供了腺体面积百分比（gland area ratio，GA）等传统指标外，提出全新腺体扭曲度 (tortuosity index，TI)、形变系数（deformation index，DI）和显影值 (signal index，SI）等腺体结构细节及功能指标。

图2  全自动智能睑板腺分析系统

采用智能睑板腺分析系统，袁进教授团队对来自干眼门诊的真实世界数据进行分析，发现当腺体出现不均匀扩张导致形变系数（DI）升高，腺体扭曲度（TI）、腺体显影值（SI）及面积比（GA）下降等表现时，提示发生MGD。发现形变系数（TI）下降合并腺体面积比（GA）丢失可与腺泡大量死亡、腺体弥漫性萎缩相关，可作为先天腺体缺失和后天性腺体功能退化的鉴别依据。同时证实显影值（SI）与腺体分泌活跃度相关。基于上述腺体形态参数特征规律，建立了多维度参数的DI-TI-GA-SI诊断模型，ROC曲线下面积(AUC)可达0.82，可帮助临床医生在有眼表不适症状人群中快速甄别出MGD患者。

图3  智能睑板腺分级诊断系统对不同腺体异常的解析

图中红色箭头表示形变系数DI较高腺体；

蓝色箭头和绿色箭头分别表示显影值SI过低和过高的腺体；

黄色箭头表示扭曲度TI较高的腺体；

白色箭头为重度MGD中腺体面积比GA与TI均显著下降。

团队进一步研究了不同严重程度MGD中上述参数的等级变化规律，发现形变指数（DI）在轻中度MGD中显著升高，与早期睑板腺开口阻塞，睑脂堆积导致局部扩张、以及局部腺泡少量萎缩有关，可作为轻度MGD的判断指标；而扭曲系数（TI）在中重度MGD中明显下降，并且伴随有腺体面积比（GA）减少，反应弥漫性重度腺泡萎缩。基于腺体不同形态学指标在不同严重度MGD中的特征规律，课题组提出了基于睑板腺形态学细节（TI-DI-GA）的MGD分级模型，在各级别MGD中分级准确率AUC达0.79~1.0，为临床进行MGD分级提供了新的标准。

图4 基于智能睑板腺分析系统多参数测量的MGD诊断与分级评价

目前，袁进教授团队研发的新型智能睑板腺分析系统已完成成果转化，通过了临床主流眼表检查设备的系统整合调试，第一批加装智能睑板腺诊断分级系统的设备已进入临床应用，为MGD的早期诊断和量化分级提供了全新选择。

图5  新型智能睑板腺诊断分级系统已完成成果转化

附原文链接：

https://authors.elsevier.com/sd/article/S2589537021004120