英国生物银行大样本研究揭示幕下浅表性铁沉积症（iSS）的患病情况

为估算 iSS 在英国人群中的患病率，研究人员分析 UKB 数据，发现其患病率为 48.5/105 ，高于其他罕见病。

　　# 英国生物银行大样本研究：幕下浅表性铁沉积症（iSS）患病情况大揭秘
在神经系统的神秘世界里，有一种疾病如同隐匿的 “暗箭”，悄然威胁着人们的健康，它就是幕下浅表性铁沉积症（infratentorial superficial siderosis，iSS）。自 1908 年首次被描述以来，这种疾病一直蒙着一层神秘的面纱。它是由于慢性、间歇性或持续性的少量红细胞渗漏到脑脊液中，导致铁降解产物（主要是含铁血黄素）在中枢神经系统（central nervous system，CNS）幕下结构的软脑膜下沉积而引起的。

在过去，iSS 被认为是一种罕见病，但它的真实患病率却一直是个谜。以往不同地区的研究报告中，iSS 的患病率差异很大，从 0.03% 到 0.14% 不等。这种差异可能是由于诊断标准、成像协议、研究人群以及医疗设施的不同造成的。而且，此前还没有针对英国人群的相关研究。面对这些未知，为了更深入地了解 iSS，确定其在英国人群中的真实患病率，来自伦敦大学学院（University College London）等机构的研究人员开展了一项具有重要意义的研究，该研究成果发表在《Journal of Neurology》上。

为了揭开 iSS 患病率的神秘面纱，研究人员将目光投向了英国生物银行（UK Biobank，UKB）。UKB 拥有大规模前瞻性收集的健康数据，涵盖了 50 多万名参与者，年龄范围在 40 - 69 岁，这与 iSS 通常被诊断的年龄范围相似。在 2014 年至 2022 年期间，其中有 5 万名参与者接受了包括出血敏感（SW）序列的磁共振成像（MRI）扫描。

研究人员采用了单评估者横断面观察研究设计。他们首先获得了相关的伦理和数据使用许可，确保研究的合规性。在研究过程中，他们从 UKB 中筛选出进行了脑部 MRI 且包含 SW 序列的参与者数据，但排除了 35 例因运动伪影等原因导致图像质量不佳、无法可靠判断信号缺失情况的样本。

在分析图像时，研究人员重点关注符合 iSS 特征的影像学表现，即幕下结构（如小脑上蚓部、小脑叶片、脑干或颅颈交界处）的异常。他们使用标准化的 3T SW MRI 成像技术，并依据预先定义的放射学诊断标准进行评估。同时，为了确保结果的准确性，研究人员还采取了严格的质量控制措施，如第一作者经过专业培训，且对疑似 iSS 的放射学发现进行多方验证等。

研究结果令人瞩目。在分析的 10305 例样本中，研究人员发现了 5 例具有 iSS 放射学特征的病例，这些病例均显示小脑上蚓部和小脑叶片受累，还有 1 例除幕下受累外，幕上也出现了符合含铁血黄素沉积的低信号区域。经计算，iSS 的患病率为 0.0485%（95% 置信区间为 0.0207 - 0.1135），即每 10⁵ 人中有 48.5 例（95% 置信区间为 20.7 - 113.5）。

与其他罕见的神经系统和神经耳科疾病相比，iSS 的患病率明显更高。这一发现意义重大，它表明 iSS 可能比之前认为的更为常见，临床医生在日常工作中应提高对 iSS 的认识，将其纳入鉴别诊断的范围。对于出现听力损失、共济失调、平衡障碍或脊髓病症状，且有中枢神经系统创伤、手术史或自发性颅内低血压病史的患者，更应警惕 iSS 的可能。同时，这也提示在 MRI 检查中应常规包含出血敏感序列，以提高 iSS 的诊断率。

从研究的意义来看，此次研究首次对英国人群中 iSS 的患病率进行了估算，为后续研究奠定了坚实的基础。它揭示了 iSS 在人群中的真实分布情况，有助于合理分配医疗资源，推动针对 iSS 的早期诊断和精准治疗策略的发展。此外，该研究还为进一步探索 iSS 的临床关联和预后意义提供了重要线索，激励更多的科研人员投入到对这一疾病的研究中。

在技术方法上，研究人员主要利用了 UKB 的大规模健康数据资源，获取其中参与者的脑部 MRI 扫描数据，特别是具有出血敏感（SW）序列的图像。在分析过程中，采用标准化的 3T SW MRI 成像技术，依据预先制定的放射学诊断标准，对图像进行仔细审查，同时通过严格的质量控制和多人员验证确保结果的准确性。

研究结论和讨论部分进一步强调了该研究的重要性。此次研究不仅提供了 iSS 在英国人群中的患病率数据，还让人们重新认识了 iSS 的普遍性。尽管研究存在一些局限性，如单评估者设计、缺乏参与者的人口统计学和症状数据、无法进行纵向研究等，但这依然是 iSS 研究领域的重要突破。未来，需要开展更多的纵向前瞻性研究，深入探究 iSS 的自然病程、新发病例的频率、影像学与临床发现之间的关系，以及潜在的风险因素和人口统计学模式，从而更好地应对这一疾病对人类健康的挑战。