施琳俊团队揭示定量自体荧光成像指标可预测口腔白斑病恶变风险

口腔白斑病（ oral leukoplakia, OLK ）是最常见的口腔潜在恶性疾患之一【1】，全球患病率约为 3.41% – 4.11%【2,3】，其恶变率约为 5.9% 至 23% 不等【4,5】。长期以来，临床对 OLK 恶变风险的评估主要依赖组织病理学上的上皮异常增生分级【6】。然而，这一传统手段高度依赖病理医师的主观判断，易受取样误差及观察者间差异的影响，尤其在“中度异常增生”的诊断上重复性较差，难以精准识别那些真正具有高恶变潜能的病灶【7】。因此，开发客观、可量化的辅助诊断工具，对 OLK 进行风险分层，成为精准防治领域亟待解决的关键问题。

近年来，自体荧光成像（ autofluorescence imaging, AFI ）技术逐渐应用于口腔潜在恶性疾患的辅助诊断。该技术通过蓝光激发下检测组织内源性荧光物质（如胶原）的荧光变化，反映组织代谢与结构异常【8-10】。然而，传统 AFI 判读以定性为主，易 受操作 者主观经验影响，限制了其标准化与可重复性【11】。

近日， 上海交通大学 医学院附属第九人民医院口腔黏膜 科施琳俊主任医师领衔的研究团队在Oral Oncology发表了一项前瞻性队列研究成果 ，题为 ：Quantitativeautofluorescenceimaging for predicting malignant transformation of oral leukoplakia: a long-term follow-up study。该研究系统评估了一种名为RMGV（ Relative Mean Gray Value ，相对平均灰度值）的定量AFI指标在预测OLK恶变中的独立价值，为OLK的精准风险分层提供了全新的无创性量化视角。

从“定性判读”到“定量测量”： RMGV 的提出

该研究前瞻性纳入了 184 例经临床及病理确诊的 OLK 患者，所有患者均接 受规范化的临床管理，并进行了长达中位数 89 个月（最长 105 个月）的严密随访。研究期间，共有 30 例（ 16.30% ）患者发生了恶变，进展为口腔鳞状细胞癌（ oral squamous cell carcinoma, OSCC ），中位恶变时间为 38.4 个月。

研究团队利用 VELscope ® 系统采集口腔荧光图像，并将彩色图像转换为灰度模式，通过计算机算法自动识别图像中的阴性区域（正常黏膜）与阳性区域（病灶），分别计算其平均灰度值（ MGV ）。为消除组织背景荧光差异的干扰，研究者创新性地提出 RMGV 这一标准化指标，定义为阴性区域 MGV 减去阳性区域 MGV 。该算法有效消除了背景荧光变异对定量结果的影响，显著提升了多受试者间的数据可比性。此前，该团队已初步探索了定性 AFI 指标对 OLK 恶变的预测价值【9】，并发现定量 AFI 结果与上皮异常增生分级存在相关性【10】， 为本研究奠定了基础。

RMGV 高组恶变率显著升高，且独立于传统临床病理因素

研究者以队列中位数 RMGV 值（ -1.02 ）为截断值，将患者分为 RMGV 阳性组（ RMGV+ ， 93 例）与 RMGV 阴性组（ RMGV- ， 91 例）。结果显示，两组在基线临床特征上无显著差异，但预后却迥然不同： RMGV+ 组的恶变率高达 24.73% （ 23/93 ），而 RMGV- 组仅为 7.69% （ 7/91 ）（ P=0.002 ）。 Kaplan-Meier 生存分析进一步证实， RMGV+ 组具有显著更短的恶变无生存期（ log-rank P=0.001 ）。

更令人关注的是，在多因素 Cox 回归分析中， RMGV （调整后 HR=2.99 ， P=0.013 ）和非均质型病损（调整后 HR=2.40 ， P=0.019 ） retained as independent prognostic factors ，而性别、病损部位等传统因素则失去独立统计学意义。值得注意的是，在仅纳入伴有上皮异常增生患者的敏感性分析中， RMGV 仍为显著的独立预测因子（ HR=2.83 ， P=0.018 ），提示其具有超越病理分级之外的附加预测价值。

预测模型展现良好的校准度与临床净获益

基于上述结果，研究团队构建了一个整合 RMGV 与病 损类型 的联合预测模型。校准曲线显示，该模型在 3 年、 5 年及 7 年随访时间点的预测概率与实际观测风险高度一致，表明其具有良好的预测一致性。决策曲线分析（ DCA ）进一步表明，在广泛的临床风险阈值范围内，采用该模型进行风险分层均 能带来净获益 ，优于“全部干预”或“全部不干预”的极端策略【12】。

此外，亚组分析提示，当非均质型病损与 RMGV 阳性同时存在时，患者恶变风险显著增加约 6.3 倍（ HR=6.30 ， 95%CI: 2.42 – 16.4 ， P<0.001 ），提示两者可能存在潜在的协同效应。尽管正式的交互作用检验未达到统计学显著性（ P=0.284 ），但研究者保守地认为， RMGV 与病 损类型 更可能以相加而非相乘的方式共同影响恶变风险。

RMGV ：客观、可重复的无 创风险 分层工具

研究者指出， RMGV 阴性（即病灶区荧光高于周围正常黏膜）可能反映良性 或低危病灶 中的角化过度，后者因荧光散射增强或荧光物质滞留而导致高荧光。这一现象与自体荧光信号同时捕捉组织结构与代谢改变的概念相符【8,9】。因此， RMGV 提供了一个反映组织变化谱系的连续变量，而非简单的二分类判断。

与传统 AFI 主观判读相比， RMGV 由软件自动计算，以周围正常黏膜荧光为内参进行标准化，有效减少了背景干扰，提供了可重复、客观的数值标准，显著提升了 AFI 在不同中心与操作者间的可比性与可靠性【11,13,14】。既往定量 AFI 研究多局限于诊断口腔癌与 OPMD 的区分【14,15,16】，或样本量较小、缺乏长期随访与多因素分析【15,16】，而本研究在方法学标准化、长期预后评估及临床转化潜力方面均有显著提升。

研究局限与展望

研究者也审慎地指出了当前研究的局限性：作为一项 单中心 观察性研究，可能存在选择偏倚；尽管样本量在同类长期随访研究中较为可观，但仍不足以可靠分析交互作用及部分亚组； RMGV 的截断值（中位数 -1.02 ）为数据驱动，需在独立队列中验证；此外， AFI 所反映的生物学改变（如基质金属蛋白酶活性、胶原交联等）仍需进一步分子生物学研究阐明。

结语

这项研究通过长达 105 个月的前瞻性随访， 在 OLK 领域系统验证了一种基于定量自体荧光成像的客观指标—— RMGV 。作为一种无创、可重复的量化工具， RMGV 独立于传统临床病理因素，有希望辅助识别出高危患者，为 OLK 的精准风险分层和个体化管理提供了重要的无创性补充。未来，随着多中心外部验证的推进，基于 RMGV 的预测模型有望融入 OLK 的临床决策路径，助力实现口腔潜在恶性疾患的精准化管理。

本研究由上海交通大学医学院附属第九人民医院口腔黏膜 科施琳俊 主任医师、唐国瑶教授为共同通讯作者， 博士研究生 李晨曦、 本科生 李君婷为共同第一作者。

原文链接：https://doi.org/10.1016/j.oraloncology.2026.107983

制版人：十一

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