慢性疲劳综合征诊断标志物的研究进展

何俊彦，涂小雨，陈泉，李柏,2

(1.海军军医大学中医系，上海 200433； 2.海军军医大学第一附属医院康复医学与理疗科，上海 200433)

慢性疲劳综合征(chronic fatigue syndrome，CFS)由美国疾病控制与预防中心于1988年正式命名[1]，又称为肌痛性脑脊髓炎[2]。流行病学调查显示，CFS的患病率为0.68%～1.40%，其中女性的患病率高于男性，男性与女性患病率存在差异的原因主要在于病例定义和使用的诊断标准不同，不同的病例定义得出的CFS流行率甚至相差7倍[3]。CFS是一种慢性致残性疾病，不仅可降低患者生活质量，还给社会造成巨大负担，据统计，英国每年需为此承担的费用为400亿欧元[4]。CFS的病因和发病机制目前仍不明确，且缺乏单一分子生物标志物作为诊断的金标准，因此临床易误诊。由于CFS的临床症状定义与其他消耗性疾病存在交叉重合以及人体的动态发展和疾病本身的进展[5]，临床研究样本的选择和标本的采集均不能完全排除干扰；此外，许多研究设计均为描述性研究，且各个研究之间的异质性较大，因此CFS诊断方法的可靠性及临床适用性已成为目前亟待解决的问题。近年来，随着基因组学研究的发展，关于CFS诊断生物标志物的研究已取得一定进展，现就CFS诊断生物标志物的研究进展予以综述。

1 CFS的诊断标准

目前关于CFS临床普遍采用1994年国际慢性疲劳综合征小组会议提出的诊断标准，即排除其他疾病的情况下疲劳持续6个月或以上，且至少具备以下症状中的4项：①短期记忆力减退或注意力不能集中；②咽部疼痛；③淋巴结痛；④肌肉酸痛；⑤不伴有红肿的关节疼痛；⑥新发头痛；⑦睡眠后精力不能恢复；⑧体力或脑力劳动后连续24 h身体不适[6]。目前该诊断标准已在国际上广泛应用，并成为CFS初步诊断标准。

CFS的病理生理学机制目前尚未明确[7]，因此亦无实验室指标作为金标准，且关于CFS的发生、发展和转归仍存在争议。临床医师对于长期存在的流行性疾病所致的反复疼痛与CFS的症状区分认识不足，在未做出准确诊断前，常盲目给予止痛药，而掩盖了CFS的进展[8]。此外，由于CFS患者的临床症状多样，且易与其他疾病症状混淆，CFS患者常被误诊为神经衰弱、肌肉劳损、内分泌失调、更年期综合征、肠易激综合征、神经官能征等，以致延误治疗。如感染新型冠状病毒后，患者疲劳、运动后不适以及其他症状均可能持续数周或数月，但在适当的药物、营养支持和康复条件下，患者症状可随着时间的推移而改善[9]。这种情况虽不符合CFS的诊断，但临床很难鉴别，因此未来仍需更直观的诊断方法使CFS患者尽早获得诊断和干预。

2 CFS诊断标志物

研究表明，CFS患者体内存在异常的生物学过程，包括中枢神经系统和神经内分泌调节的细微异常以及免疫系统的慢性激活[10]。可见，CFS是一种复杂的、多因素疾病，也是导致其诊断生物标志物难以明确的原因。研究显示，CFS患者存在免疫功能失调、炎症和自身免疫症状，包括细胞因子、自然杀伤细胞功能差异或T细胞反应[11]。诊断标志物对于选择自身免疫介导疾病患者进行临床试验具有重要意义，同时还可为治疗干预提供理论基础[12]。

2.1微RNA(microRNA，miRNA) miRNA是一类由内源基因编码的长度为20～24个核苷酸的非编码单链RNA分子，参与人体转录后基因表达调控。作为参与细胞过程和免疫的基因分子靶点，miRNA在CFS患者体内存在差异表达[13]。miRNA在人类细胞分化、发育以及疾病进展过程中均发挥重要作用。Almenar-Pérez等[14]选取15例CFS重症患者的生物样本，运用标准操作程序评估患者的免疫系统功能，并分析外周血单核细胞和细胞外囊泡中的微循环物质，结果显示，常规肌酸激酶值、细胞外囊泡的物理特征以及外周血单核细胞和细胞外囊泡中的miRNA水平均与CFS的严重程度显著相关，表明CFS重症患者存在遗传和神经免疫失调。Petty等[15]采集CFS患者外周血样本，并通过微阵列分析确定了34个差异表达的miRNA；进一步通过实时荧光定量聚合酶链反应证实，在34个差异表达的miRNA中有4个miRNA(hsa-miR-99b、hsa-miR-330、hsa-miR-126和hsa-miR-30c)存在表达变化，表明miRNA可调节CFS患者免疫相关基因的表达。而Al-Rawaf等[16]研究发现，miRNA表达下调会影响CFS患者有效细胞毒素的活性。以上研究表明，CFS患者外周血单核细胞中miRNA表达存在差异，由此推测miRNA可作为诊断CFS的潜在生物标志物。

2.2微生物群 微生物在自然界各种环境中均可生存，在人体的体表皮肤及与外界相通的腔道(如口腔、肠道)均存在不同种群和数量的微生物群。微生物产生的代谢产物及其细胞和分子成分是人类生理的重要组成部分，均可对免疫功能产生重要影响。高通量测序技术可描述和识别对宿主生命活动产生影响的微生物[17]。代谢产物由微生物与宿主微生物相互作用产生[18]，微生物的代谢产物发生异常，可导致部分人体功能障碍。微生物群广泛存在于人类肠道中，对宿主的健康具有重要作用。微生物的成分包括细菌、病毒和真核生物，通过与宿主免疫系统相互作用，影响疾病的发展[19]。肠道功能障碍是CFS患者常见的主诉，因此肠道菌群失调可能与CFS的发生相关。Giloteaux等[20]通过高通量测序技术发现，与健康个体相比，CFS患者标本中的细菌多样性(特别是厚壁菌门成员的相对丰度和多样性)降低，同时促炎物种水平增加、抗炎物种水平降低。宿主与其微生物群间的动态相互作用对于实现和维持人体内平衡尤为重要。微生物群失调可导致其他系统(免疫系统、神经内分泌系统)疾病进展，使身体陷入持续的失衡状态，CFS患者即伴有微生物群失调[21]。Wang等[22]检测45例CFS患者与46例健康人群的口腔微生物群发现，CFS患者与健康人群口腔微生物组成比较差异有统计学意义。Lupo等[23]选取35例CFS患者、35例与CFS患者共同生活的无CFS的亲属和35例健康对照者研究发现，在CFS患者粪便中，乳酸菌科种群数量相对减少、类杆菌属和相杆菌属种群数量相对增加；在CFS患者口腔中，龋齿罗特放线菌种群的数量增加，同时在CFS患者亲属中也观察到类似的变化，表明CFS发生与环境或遗传因素有关；代谢组学分析显示，CFS患者粪便中谷氨酸和精氨酸琥珀酸水平较高，同时α-生育酚水平较低，表明微生物-肠-脑轴谷氨酸能信号可能参与CFS的发展。因此，CFS患者微生物群及其代谢产物的差异可作为准确识别CFS、制订新治疗策略的标志物。

2.3血清激活素 作为一种生长因子和细胞因子，血清激活素可调节生殖生物学、发育生物学以及炎症和免疫机制等[24]。Richardson等[25]经体格检查和立位不耐受测试评估后采集受试者血液并检测其血清激活素A、血清激活素B和卵泡抑素水平，结果发现，CFS患者与健康人群血清激活素A和卵泡抑素水平比较差异无统计学意义，而两组血清激活素B水平比较差异有统计学意义。Lidbury等[26]选取符合标准的CFS患者进行横断面研究，并以健康无疲劳者作为对照，结果显示，CFS的潜在生物标志物为血清激活素B，血清激活素B水平升高且血清激活素A水平正常者即可诊断为CFS；进一步应用随机森林模型确定了5个常规病理血液检测标志物，并通过加权站立时间分级对血样进行分析，结果发现，将血清激活素B纳入病理标志物可提高对轻中度CFS患者的预测能力，表明血清激活素B具有作为CFS诊断标志物的潜力[27]。然而，Gravelsina等[28]采用经验证的人激活素B酶联免疫吸附试验分析134例CFS患者与54例健康人血浆样品中的人激活素B水平，结果发现，CFS患者与健康人群激活素B水平比较差异无统计学意义，也未发现激活素B水平存在性别和年龄差异。

2.4促炎细胞因子 在CFS病程早期，特异性免疫的存在对诊断具有重要意义。将免疫标记与临床结果相结合，可以为临床医师诊断CFS提供依据，还可在早期排除其他疾病[29]。而促炎细胞因子可能在CFS的发病中发挥重要作用。肿瘤坏死因子-α是巨噬细胞对细菌感染或其他免疫源反应自然产生的细胞因子，也是人体内重要的炎症因子，参与某些自身免疫性疾病的病理损伤过程。Moss等[30]研究显示，与健康人群相比，CFS患者血清肿瘤坏死因子-α水平显著升高，且CFS患者的外周血单核细胞和淋巴细胞产生的细胞因子水平升高。白细胞介素(interleukin，IL)-1β、肿瘤坏死因子-α和IL-6是目前研究较多的促炎细胞因子[31]。IL-1β是血液中单核细胞、组织巨噬细胞和树突状细胞的产物[32]，也是与疲劳相关的促炎细胞因子之一。Roerink等[33]回顾性研究IL-1β与疲劳的关系发现，IL-1β水平与疲劳程度呈正相关，抑制IL-1β对严重疲劳具有积极作用。但细胞因子受神经内分泌控制，昼夜间的细胞因子处于一个动态变化状态，且其激活神经元的浓度较低[34]。因此，正确的样品处理和储存对于精确检测细胞因子至关重要，关键是检测平台的质量控制[35]。

2.5人类疱疹病毒(human herpes virus，HHV) HHV在人群中普遍存在[36]。普通人群血清HHV阳性率>90%，HHV可通过唾液传播，原发性感染通常发生于幼儿时期[37]。Aoki等[38]在自卫队员主动疲劳后测试其唾液HHV-6和HHV-7 DNA水平，结果发现，训练过程中受试者视觉模拟评分法的疲劳分数增加，表明军事训练增加了生理疲劳负荷，且受试者唾液HHV-6和HHV-7 DNA水平随着训练而增加，随着休息而降低，且休息时HHV-7 DNA水平很快恢复至正常，表明HHV-7 DNA水平的变化与主动疲劳者更接近。与健康人群相比，CFS患者感染活动性HHV的概率更高[39]。Shikova等[40]用酶联免疫吸附法检测HHV特异性抗体，并通过巢式聚合酶链反应检测外周血单核细胞和血浆样本中的HHV基因组序列，结果显示，HHV-6的DNA约占82.8%、EB病毒的DNA约占81%，这项研究应用血清学和聚合酶链反应技术区分活动性与潜伏性感染，表明CFS患者活动性EB病毒的感染率较高。因此，根据人体内的HHV分型和数量制订CFS的诊断工具具有可行性，但由于涉及的病毒检测均在已确诊的CFS患者中进行，研究结果仅能反映确诊患者感染了HHV，无法表明参与者感染病毒的时间性，而长时间感染与短时间感染均可能影响CFS的诊断，因此未来还应进一步深入研究感染病毒的种类。

2.6电阻抗谱 与传统的生化或光学技术相比，应用电子方法诊断CFS对时间、仪器和人员专业素质的要求均较低。由于CFS患者血液细胞会发生分子水平的畸变，可通过化验血液样品诊断CFS。Esfandyarpour等[41]开发了一种可实时检测生物分子相互作用的低成本、多通道、超灵敏的纳米电子化验技术用于诊断CFS，结果显示，由于CFS患者与非CFS患者外周血单核细胞的高渗应激差异，两组患者血液样品的阻抗谱发生显著变化。由此认为，高渗应激引起的阻抗谱变化可作为诊断CFS的特征指标。机器学习算法是一门交叉学科，也常用于医学领域。Esfandyarpour等[41]利用机器学习算法开发了一种可靠的诊断技术，可实现对CFS患者的筛查和识别，该技术具有成本低、快速、微型化、微创以及灵敏度高等特点，在CFS诊断方面具有独特优势。此外，将这种基于血液样本的阻抗作为生物标志物，还可为CFS的药物研发和筛选提供很好的技术支持。但这种基于高渗应激差异的阻抗变化在其他疾病中也可能存在，因此不是CFS患者的独特指标。Ferguson等[42]发现，经过氧化应激的细胞电信号在千兆赫频率下传播更广，因此优化了一种诱导氧化应激的方案，以模拟CFS的肌肉氧化，该装置可检测到肌肉样本数据，而无需将细胞直接培养到装置上，且可重复使用，适用于细胞氧化应激的实时监测。随着控制的自动化和简化，实时、灵敏的微电流控制装置可提供有关肌肉疾病状态信息，有望成为监测CFS进展和测试疗效的潜在选择。

3 小 结

目前关于CFS诊断生物标志物的研究虽然已取得一定进展，但许多研究仍集中于CFS患者外周血象变化和免疫学应答方面。外周血常规和免疫学检测对仪器要求较高，需要在大型医疗科研机构进行，且其复杂的诊断过程导致医疗费用昂贵、患者治疗的依从性降低。未来还应完善和改进诊断仪器使CFS的诊断更简便、准确，且不再只关注CFS患者的实验室指标或微生物菌群变化、病毒感染等，而是可以根据人体的温度、肌电、心率、呼吸、血氧含量、瞳孔等外在的变化能综合分析并诊断CFS，为CFS患者的治疗提供技术支持。