引言
慢性鼻窦炎（Chronic Rhinosinusitis, CRS）是一种高度流行且具有异质性的鼻窦黏膜炎症性疾病，全球约12%的成年人受累。传统上，CRS根据临床表型分为伴有鼻息肉（CRSwNP）和不伴鼻息肉（CRSsNP）两种，但近年研究强调这种二元划分无法充分体现疾病异质性背后的复杂生物学内分型。因此，理解驱动CRS的分子和细胞机制对于发展精准诊断和个性化治疗策略至关重要。
鼻腔黏液生物标志物研究已成为拓展对CRS免疫病理学理解的无价工具。该领域已从早期的基础科学研究逐渐演进，显示出为CRS治疗带来个性化医疗的潜力。研究表明，黏液富含能够反映局部上皮反应和上皮下免疫细胞状态的生物标志物。这些标志物揭示了疾病的多种内分型，例如部分CRSwNP患者表现出经典的2型免疫反应偏倚，而其他患者则显示更为混合和复杂的炎症模式。这些发现将黏液生物标志物与基于组织的内分型联系起来，表明黏液分析可作为鼻窦病理学的非侵入性替代指标。
鼻腔黏液生物标志物与系统性炎症指标的对比应用
尽管多种疾病以血清或血浆细胞因子变化为特征，但由于多种炎症介质在循环中水平较低，系统性测量在CRSwNP中的应用价值有限。研究团队及其他学者已证实，黏液细胞因子与鼻窦组织中的细胞因子存在强相关性，支持黏液可作为这些组织的“液体活检”。后续研究表明，黏液细胞因子比血液生物标志物更能 robustly 代表组织微环境。例如，美泊利单抗（mepolizumab）的靶点IL-5，在CRSwNP患者血浆中的浓度范围为1-2 pg/ml，通常低于多数检测方法的灵敏度。然而，研究发现黏液中的IL-5水平显著更高。类似地，与血清相比，黏液中的IL-4和IL-13水平分别高出10倍和200倍。此外，在匹配的CRSwNP患者样本中，黏液总IgE水平比血清高出57倍。因此，黏液生物标志物有潜力比系统性检测的介质更精确地反映局部鼻窦炎症。
利用黏液理解CRS相关炎症模式、疾病严重程度与嗅觉丧失
黏液生物标志物显著增进了我们对CRS疾病严重程度和嗅觉功能障碍背后免疫学机制的理解。近期，其应用还促进了不同CRS内分型的表征，并识别了难治性疾病的潜在驱动因素。例如，一项结合黏液生物标志物和微生物组分析的新颖研究发现，难治性CRS患者相较于控制良好的CRS患者，其黏液嗜酸性粒细胞衍生神经毒素（EDN）水平、血嗜酸性粒细胞计数、嗜碱性粒细胞计数和淋巴细胞计数更高。有趣的是，黏液EDN是预测难治性CRS的最强指标。另一项研究利用黏液更好地理解了中央区过敏性疾病（CCAD）及其与不同类型CRSwNP的比较。该研究发现CCAD患者的炎症负荷低于阿司匹林加重性呼吸道疾病（AERD）或变应性真菌性鼻窦炎（AFRS）患者。一项多中心研究在127名患者中发现IL-9的新潜在作用，其在CRSsNP和CRSwNP中均与SNOT-22鼻部症状亚域评分、Lund-Mackay CT评分以及患者自报的嗅觉感呈正相关。
在识别疾病严重程度与嗅觉丧失关系方面，黏液生物标志物揭示了CRSwNP相关嗅觉丧失的驱动机制。与可直接通过常规活检取样的呼吸黏膜不同，嗅觉上皮更难触及且存在损伤风险。因此，黏液为理解嗅觉功能障碍背后的炎症和分子过程提供了一个独特且有价值的非侵入性窗口。近期对嗅裂黏液的研究揭示了补体系统在调节嗅觉功能中的潜在作用。尽管补体系统长期被认为与感觉发育相关，但新证据表明特定补体蛋白的升高可能与CRSwNP患者的嗅觉丧失有关。此外，嗜酸性粒细胞活性也被牵涉其中。近期研究表明，黏液中的半乳糖凝集素-10（galectin-10，一种源自嗜酸性粒细胞和嗜碱性粒细胞的蛋白）水平与嗅觉功能障碍相关，使其成为组织测量的潜在非侵入性替代指标。一项对85名CRSwNP患者的补充研究比较了术后恢复嗅觉功能与未恢复者的术前黏液生物标志物，发现组织嗜酸性粒细胞增多，以及黏液IL-5、嗜酸细胞活化趋化因子-3（eotaxin-3）和骨膜蛋白（periostin）升高与术后持续性嗅觉功能障碍相关。值得注意的是，较高的黏液IL-5水平预示着嗅觉恢复的可能性降低。这些发现共同凸显了黏液生物标志物在提供CRS相关嗅觉丧失机制见解的同时，也具有预测手术结局的价值。
黏液生物标志物能否预测息肉复发？
尽管这是一个涉及众多混杂因素的复杂问题，但新出现的数据表明黏液生物标志物有潜力预测疾病复发。最近一项比较血清和黏液生物标志物的研究发现，黏液骨膜蛋白、IgE、CST1、serpinF2，以及血清骨膜蛋白和IgE在识别早期息肉复发方面具有预测价值，其中黏液serpinF2是最好的预测指标。一项2025年的研究利用黏液生物标志物的聚类分析发现，IFN-γHigh/IL-4High/IL-17AHigh和IL-12High/IL-21High聚类患者的息肉复发时间最短，而IL-1βHigh/IL-6High/IL-8High聚类患者的复发时间最长。另一项研究显示，组织嗜酸性粒细胞增多，以及较高的IL-5、骨膜蛋白、嗜酸细胞活化趋化因子-3和嗜酸性粒细胞阳离子蛋白水平是CRSwNP息肉复发的强预测因子。在组合模型中，术前改良Lund-Mackay评分、哮喘和抗双链DNA IgG的存在进一步增加了复发风险，强调了2型驱动炎症和系统性自身抗体反应是手术结局的主要决定因素。尽管需要更多严谨设计的研究，早期证据表明黏液生物标志物有希望识别疾病复发风险增高的患者。
黏液生物标志物谱是否随生物制剂治疗而改变？
根据FDA-NIH的BEST资源定义，一个介质要成为生物标志物，必须能够响应治疗而变化。迄今为止，仅有有限数量的研究尝试在测试生物制剂疗效的临床试验平行框架下探讨此问题。在dupilumab的LIEBRTY NP Sinus-24和Sinus-52试验中，观察到黏液ECP、嗜酸细胞活化趋化因子-3和总IgE水平的下降。最近针对benralizumab的III期OSTRO试验显示，与安慰剂对照组相比，治疗与鼻腔灌洗液中EDN水平的降低相关。然而，其靶点sIL-5Rα、IL-5以及其他介质如IL-17、IL-10、IL-22或总IgE均无变化。一项预测dupilumab反应的新兴潜在生物标志物是骨保护素（OPG）。在一项涉及20名接受dupilumab治疗患者的研究中，80%为应答者。利用血清中184种免疫相关蛋白的表达谱，OPG成为预测应答能力最强的指标。OPG是否存在于黏液中及其是否与治疗反应相关，仍有待确定。一项独特的研究探讨了接受单独手术或术后处方dupilumab患者的免疫学差异。除了哮喘诊断、过敏性鼻炎和组织嗜酸性粒细胞增多外，黏液IL-5和IL-13也与处方dupilumab的几率比增加相关。这些数据共同为使用黏液生物标志物预测生物制剂反应提供了支持。
黏液生物标志物研究的未满足需求与未来方向
尽管前述研究支持使用黏液生物标志物预测生物治疗反应的可行性，但在将其更广泛地应用于临床实践之前，仍需进行大量额外研究。以下重点阐述了需要解决的关键研究空白。
支持使用黏液生物标志物预测治疗反应的临床试验数据
迄今为止，尚无已发表的研究证明黏液生物标志物可以预测对生物制剂的反应。然而，正在进行和计划中的临床试验可能很快会填补这一关键知识空白。一项名为“杜匹鲁单抗改善嗅觉机制”的正在进行试验将评估黏液生物标志物是否能预测哪些患者对dupilumab有反应，并识别可能指示嗅觉恢复可能性的其他因素。规模更大的NIH/NIAID资助的临床试验“慢性鼻窦炎伴鼻息肉生物制剂的智能使用”将直接解决“黏液生物标志物能否预测生物制剂反应？”的问题。在这项多中心研究中，CRSwNP患者将被随机分配至dupilumab、omalizumab或mepolizumab组治疗24周。试验的主要结局是SNOT-22评分的变化，次要结局包括鼻塞评分、息肉分级和嗅觉改善的变化。最引人入胜的是，该试验将确定基线时收集的黏液生物标志物能否预测24周时对生物制剂的阳性反应或失败。该试验计划于2026年初开始招募患者。
采样技术的标准化
直到最近，黏液采样仍缺乏标准化方法。尽管研究人员普遍认同黏液生物标志物在增强对CRS理解方面的潜力，但对于最佳采样技术仍存在显著分歧。黏液可通过灌洗或抽吸获取，而大多数研究使用吸收性材料，如海绵或Leukosorb。关于最佳采集方法的持续争论可能即将得到解决，继FDA于2025年批准了首个专门用于生物标志物分析的黏液采集设备。由Diag-Nose公司制造的ABEL黏液采集设备使用带有两条小型Leukosorb条带的可扩张探针，能够精确采集下鼻甲的黏液，从而实现标准化采样。Diag-Nose及其他研究实验室，包括本文作者所在的实验室，正在致力于确定使用ABEL设备获得的结果与通过其他方法从中鼻道或嗅裂采集的黏液结果之间的可比性。
采样位置：从何处采集黏液？
这引出了黏液生物标志物研究中的另一个常见争论：哪个解剖部位是进行预后性黏液采集的最佳位置？大多数研究检查来自中鼻道的黏液，而关注嗅觉功能的研究通常使用嗅裂的黏液。然而，最容易采集的位置是下鼻甲黏液。一项研究比较了嗅裂和中鼻道之间的黏液介质水平，发现除IL-17A外，细胞因子浓度在两个解剖部位间 strongly 相关。类似地，作者自身的研究也证明了不同采集部位之间的强相关性。在比较下鼻甲与中鼻道、下鼻甲与嗅裂时，分别有80%的介质存在相关性；而嗅裂与中鼻道之间，则有93%的介质存在相关性。采样部位的选择应基于所研究的特定生物学过程和分子靶点，因为这些因素会显著影响生物标志物的表达和检测。例如，虽然嗅觉结合蛋白存在于中鼻道，但其在嗅裂黏液中的水平更高并不出乎意料。总体而言，这些数据表明可以从任一解剖部位采样黏液，但可能需要考虑每种介质的潜在来源和具体的生物学问题。
用于黏液生物标志物分析的机器学习方法
单细胞因子分析虽有价值，但不太可能捕捉鼻窦炎症的复杂性，或完全解释疾病严重程度、复发或嗅觉丧失等结局。细胞因子在高度互联的网络中发挥作用，其效应受到上皮损伤、神经通路和全身合并症的影响。因此，局限于一个、两个或一组基于假设检验的介质的分析，存在过度简化免疫景观的风险，并可能错过识别有临床意义的生物标志物组合的机会。
使用广泛的介质面板可以提供重要的机制见解，并能够发现新颖的、无假设偏向的生物标志物。然而，解释此类高维数据具有挑战性，因为需要复杂的统计分析，而机器学习为改进这一过程提供了强大手段。机器学习可以整合涵盖细胞因子、趋化因子、IgE、细胞外囊泡和转录组谱的广泛生物标志物数据集到预测模型中。可以应用一系列机器学习技术。无监督聚类方法（如k-means、层次聚类、非负矩阵分解）可以基于共享的免疫特征识别新的CRS内分型；而有监督方法，如随机森林、支持向量机和梯度提升，可用于预测息肉复发或生物制剂反应等结局。更先进的方法，包括深度学习神经网络，非常适合整合异质性输入，并可能揭示传统分析遗漏的非线性相互作用。重要的是，许多这些模型还能生成特征重要性指标，突出哪些介质或生物标志物组合具有最强的预测价值。
近期研究支持使用机器学习分析黏液生物标志物。例如，一项研究检查了103名CRS患者，表明基于机器学习的方法比传统的单变量分析更能有效地区分CRSwNP和CRSsNP，捕捉了超越单一细胞因子的复杂免疫特征。类似地，在一项针对接受手术的CRS患者的前瞻性队列研究中，随机森林模型经过黏液细胞因子面板训练后，确定IL-5、TNF-α、IL-13和IL-2是预测术后SNOT-22结局的最强预测因子，解释了近40%的方差。这些发现凸显了机器学习在揭示影响疾病严重程度和临床结局（包括嗅觉功能障碍）的隐藏炎症模式方面的潜力。
最大的希望或许在于将黏液衍生的免疫谱与临床数据集（如Lund-Mackay CT、SNOT-22、内镜下息肉分级和客观嗅觉测试）相结合。将生物标志物网络与临床测量相结合，可能产生能够识别哪些患者最可能复发、恢复嗅觉功能、以及最适合生物制剂还是手术干预的多模式预测模型。最终，利用机器学习协同多维生物标志物和临床数据，可能实现对CRS的系统级理解，从而提升预后准确性和个性化治疗决策水平。
结论
患者和医疗提供者长期以来一直困扰于无法预测哪些个体在治疗后会出现疾病复发或恢复嗅觉。在生物制剂时代，新的挑战出现了：为每位患者确定哪种生物制剂最有效——或者是否任何生物制剂都有效。虽然黏液生物标志物一直是无价的研究工具，但很快其用途可能会扩展到包括临床决策。正在进行和新的临床试验将有助于回答黏液生物标志物能否预测生物制剂反应的问题。然而，对于个体患者而言，手术还是生物制剂治疗获益更大的关键问题仍未解决。未来研究若能整合预测复发的生物标志物数据、关于生物制剂反应性的试验证据，以及包含临床变量的机器学习模型，可能有助于弥补这一空白。通过协同这些见解，黏液生物标志物可以超越研究工具的范畴，发展成为能够指导治疗选择、从而实现真正CRS个性化治疗策略的技术。
