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本研究聚焦于膀胱疼痛综合征/间质性膀胱炎（BPS/IC）与外阴痛（vulvodynia）共病问题，通过无监督机器学习技术识别患者亚型，揭示其症状特征、心理特征及性功能障碍，为个性化治疗提供依据。
BPS/IC（Bladder Pain Syndrome/Interstitial Cystitis）是一种以盆腔疼痛、膀胱压迫感或不适为特征的慢性疾病，常伴有尿急、尿频等症状。外阴痛（vulvodynia）则表现为外阴部位的疼痛，两者常共病，给患者带来严重的身体和心理负担。然而，目前对于BPS/IC和外阴痛共病的患者亚型及其临床特征尚不清楚。
为解决这一问题，日本神奈川齿科大学和横须贺泌尿妇科诊所的研究人员开展了“UNICORN-4研究”，旨在通过无监督机器学习技术识别BPS/IC和外阴痛共病患者的亚型，并评估其症状特征、心理特征及性功能障碍。研究结果显示，患者可分为三个亚型：Cluster 1表现为中度膀胱特异性症状和心理痛苦；Cluster 2具有严重的膀胱症状和最高的心理痛苦；Cluster 3（外阴痛为主亚型）以严重的外阴痛、显著的心理痛苦和轻微的膀胱症状为特征，符合非泌尿系盆腔痛表型。性功能在所有亚型中均显著受损，其中Cluster 3的性功能障碍最为严重。
该研究强调了BPS/IC和外阴痛共病患者的异质性，识别出外阴痛为主亚型和非泌尿系盆腔痛表型，提示临床需要针对身体和心理因素制定个性化治疗策略，特别是性功能障碍和心理痛苦的管理。研究结果对于改善患者的治疗效果和生活质量具有重要意义，论文发表在《BMC Women's Health》。
在研究方法上，研究人员采用无监督机器学习技术，包括层次聚类和K-means聚类，对150名BPS/IC和外阴痛共病患者进行分析。研究队列来源于横须贺泌尿妇科诊所，患者完成了关于膀胱症状、心理痛苦（PHQ-9和GAD-7）和性功能（FSFI和FSDS-R）的问卷调查。此外，研究人员还引入了性厌恶的代理测量方法，以评估因疼痛相关回避或创伤而产生的负面情绪反应。
研究结果显示，通过层次聚类和K-means聚类分析，研究人员识别出三个不同的患者亚型。Cluster 1表现为中度膀胱特异性症状和心理痛苦；Cluster 2具有严重的膀胱症状和最高的心理痛苦；Cluster 3（外阴痛为主亚型）以严重的外阴痛、显著的心理痛苦和轻微的膀胱症状为特征，符合非泌尿系盆腔痛表型。性功能在所有亚型中均显著受损，其中Cluster 3的性功能障碍最为严重。这些结果表明，BPS/IC和外阴痛共病患者存在明显的症状异质性，需要针对不同亚型制定个性化的治疗策略。
在讨论部分，研究人员指出，该研究揭示了BPS/IC和外阴痛共病患者的异质性，强调了评估外阴痛等非泌尿系症状的重要性。识别出的外阴痛为主亚型和非泌尿系盆腔痛表型提示，部分BPS/IC患者可能以非泌尿系症状为主，需要多学科综合治疗。此外，研究还发现现有性功能评估工具（如FSFI和FSDS-R）在评估BPS/IC和外阴痛患者的性功能障碍时存在局限性，未来需要开发更全面的评估工具，以更好地评估性厌恶和创伤相关痛苦。尽管研究存在局限性，如样本量有限、单中心设计等，但其结果为BPS/IC和外阴痛的临床评估和管理提供了新的视角，有助于改善患者的治疗效果和生活质量。
