综述：坏死性小肠结肠炎的影像学和非影像学诊断与监测方法——未来展望？

《Children》：Imaging and Non-Imaging Approaches for the Diagnosis and Monitoring of Necrotizing Enterocolitis—What Lies Ahead?

　　

坏死性小肠结肠炎（NEC）仍然是早产儿最严重的胃肠道急症之一，影像学在诊断和临床管理中起着核心作用。历史上，评估主要依赖腹部X线摄影，该技术因其广泛可用性并已融入既定诊断框架而仍然是最常用的影像学手段。然而，NEC的标志性X线征象（即肠壁积气、门静脉积气和游离气）反映了肠道损伤的相对晚期表现，提示已存在的黏膜破坏或透壁性坏死。肠道超声正日益补充X线摄影，通过提供肠壁完整性、灌注、蠕动和腹腔内液体的实时评估，提供可优化临床解读和疾病进展监测的生理学信息。新生儿科医师执行的肠道超声的广泛应用可能进一步改善床边肠道影像的可及性，并促进新生儿重症监护中更及时的评估。与此同时，新兴的影像学技术试图通过探查肠道损伤背后的生物学过程来拓展传统影像学的能力。对比增强超声、超高频率超声和光声成像等方法提供了表征肠道微血管灌注、组织氧合和微结构变化的潜力，这些变化可能先于明显的X线异常出现。互补性的生理监测方法也在探索中，以在临床疾病发展之前识别高危婴儿。包括肠系膜上动脉多普勒、近红外光谱、肠鸣音监测和胃电图在内的技术旨在检测肠道灌注、氧合和蠕动的早期改变。此外，应用于影像学和生理数据的人工智能可增强模式识别、风险分层和临床决策支持。综合来看，这些进展表明NEC评估正从专注于检测晚期结构损伤的范式，转向能够更早识别肠道易损性并更精确监测疾病的综合方法。

1. 引言
坏死性小肠结肠炎（NEC）是一种严重的早产儿胃肠道疾病，以肠道炎症和不同程度的肠坏死为特征，可能进展为穿孔。NEC是早产儿和极低出生体重儿发病率和死亡率的主要原因，估计发病率为7–12%，手术病例死亡率达20%至50%以上。其病理生理学是多因素的，涉及肠道不成熟、失调的炎症反应、微生物群失调和肠道灌注受损。早期临床表现非特异性，与其他新生儿疾病如败血症、自发性肠穿孔和良性喂养不耐受重叠。常见的临床发现包括喂养不耐受、腹胀、呕吐、血便和全身性疾病体征。实验室异常可包括血小板减少、代谢性酸中毒、白细胞减少或增多以及炎症标志物升高。总体而言，这些临床和实验室发现对NEC既不敏感也不特异。在缺乏严格验证和广泛使用的临床生物标志物的情况下，影像学已成为NEC诊断的核心，指导临床分期和治疗决策。

2. 当前用于NEC诊断和监测的影像学
2.1. 腹部X线摄影（AXR）
AXR自1964年首次描述以来一直是NEC影像学的基石，因其广泛可用性、快速床边获取和临床医师熟悉度而仍是最常用的影像学方法。AXR发现嵌入在既定的诊断框架中，如改良Bell分期和Vermont Oxford Network标准。AXR的标志性特征包括肠壁积气、门静脉积气和游离气，这些发现被认为是NEC的特异性表现。AXR还在监测疾病进展和指导管理中发挥作用，系列X线检查可作为疾病轨迹的替代标志。然而，AXR存在重要局限性：对早期NEC的敏感性低（特异性高但敏感性差），观察者间一致性差（如肠壁积气的κ值约0.24），需要电离辐射（NEC婴儿累积有效剂量中位数1228 μSv），且仅提供静态二维解剖快照，无法评估肠道灌注、蠕动或区分腹水性质。

2.2. 肠道超声（BUS）
BUS已成为疑似或确诊NEC中日益重要的影像学方法，可提供肠壁完整性、灌注、蠕动和腹腔内液体的实时评估，补充AXR的信息。多项荟萃分析显示，许多BUS发现对NEC诊断具有高特异性和中等敏感性，如门静脉积气、肠壁积气和游离气，支持BUS作为确认性检查而非单独的排除性检查。预后性荟萃分析将复杂腹水和局灶性积液、蠕动消失和灌注缺失与严重结局（手术或死亡）相关联。BUS的广泛采用面临培训难度大、缺乏临床指南和标准化方案的障碍。最近的研究展示了标准化通用腹部超声方案的高可行性，并且BUS发现可在超过半数病例中提高改良Bell分期。新出现的结局数据显示，在疑似NEC评估中加入BUS可缩短诊断不确定病例的恢复至全肠内喂养时间。

2.3. 新生儿科医师执行的肠道超声
传统上由放射科医师执行的肠道超声，对于接受过床旁超声（POCUS）培训的新生儿科医师已日益可行。可行性研究显示，新生儿科医师可使用标准化扫描方案可靠地获取和解读BUS图像，提高诊断信心并指导包括手术转诊在内的管理决策。全球经验包括澳大利亚的早期基础（结构化课程和监管扫描）、欧洲的标准化方案（如SAFE-R和CNP）以及美国不断增长的POCUS应用。这些经验表明，新生儿科医师执行的BUS是可行的，所需额外设备最少，并能轻松整合到临床工作流程中。但障碍仍然存在，包括培训可及性差异、设备差异、机构阻力以及部分地区缺乏认证路径。

3. 新兴和先进的影像学技术
3.1. 对比增强超声（CEUS）
CEUS使用静脉注射的微泡造影剂，可实时评估组织灌注，对检测结构损伤出现前的细微灌注异常具有潜力。CEUS无辐射、可在床边进行且无肾毒性，适合新生儿成像。然而，临床采用缓慢，因为超声造影剂在肠道超声中的应用尚未获批准，且缺乏验证其预测或结局分层能力的大规模前瞻性研究。目前CEUS主要用于排除性工具。

3.2. 超高频率超声（UHFUS）
UHFUS在30–70 MHz范围内提供前所未有的空间分辨率，可详细显示肠壁层次、微血管和早期炎症变化。可行性研究显示，UHFUS可区分肠壁水肿、坏死和充血，并在已确诊病例中发现肠壁厚度和脏腹膜层厚度的显著增加。但由于穿透深度减小，UHFUS最适合表浅肠袢，设备可用性和操作培训仍是障碍。

3.3. 光声成像（PAI）
PAI是一种混合光学-超声技术，可无创评估组织灌注和氧合，通过检测血红蛋白吸收产生超声信号，提供微血管血容量和氧饱和度的定量信息。在NEC动物模型中，PAI检测到肠道组织氧饱和度显著降低，与组织学严重程度相关。但转化为人类新生儿护理仍处于早期阶段，运动伪影、腹胀和充气肠袢可能影响信号获取，且系统需要特殊激光设备。

4. 预测NEC——影像学和非影像学方法
4.1. 肠系膜上动脉（SMA）多普勒超声
SMA多普勒通过测量血流速度波形和衍生指数（如收缩期峰值速度、舒张末期速度、阻力指数和搏动指数）来评估肠系膜血流模式。前瞻性研究发现早期SMA多普勒参数在后来发展为NEC的婴儿中有所差异，但预测能力在不同高危人群中不一致，且受技术因素（探头定位、PRF相关混淆）和混杂因素（小于胎龄儿、动脉导管未闭等）影响。未来方向包括在标准化条件下获取、结合其他风险标志物，并关注纵向变化趋势而非单次测量。

4.2. 近红外光谱（NIRS）
腹部NIRS通过监测区域组织氧饱和度（rSO₂）反映肠道氧输送与消耗的平衡。前瞻性数据显示，出生后第一周低内脏rSO₂（如均值<30%）与后期NEC相关，但阳性预测值中等，阴性预测值高，更适合识别低风险婴儿。在症状出现时，多部位NIRS测量可能有助于区分单纯性NEC和复杂性NEC。但部分研究未显示一致价值，且受患者间变异、传感器类型和放置、运动伪影以及肠道气体等因素影响。计算建模表明，腹部组织成分和传感器几何形状显著影响深度敏感性和信号污染，强调标准化获取方案的重要性。

4.3. 肠鸣音分析
肠鸣音的声学分析可无创表征肠道蠕动和功能活动。数字听诊和自动肠鸣音分析已证明在足月儿和早产儿中的可行性，可连续捕获并定量表征肠鸣音。直接预测NEC的证据有限，但肠鸣音特征随喂养暴露和胃肠成熟而变化，连续监测可能检测到进行性运动障碍。整合声学数据与超声概念上有吸引力，但一项前瞻性研究发现肠鸣音与超声定义的蠕动之间一致性有限，提示声学监测需要进一步分析细化。

4.4. 胃电图（EGG）
EGG无创记录皮肤胃肌电活动，量化慢波频率域（胃动过缓、正常胃电、胃动过速）。在新生儿中，多模态生理采集（结合腹部NIRS和肠鸣音）已证明可行。当前证据支持EGG主要作为胃肠成熟和喂养相关生理的标记物，而非NEC预测工具。早产儿喂养不耐受者在活跃喂养期间表现出减弱的胃肌电反应。主要障碍包括运动伪影、心源性干扰、电极放置变异和标准化不足。目前EGG应被视为研究性辅助手段而非经证实的NEC预测工具。

5. 人工智能、影像学与NEC
人工智能（AI）方法正被研究以增强NEC的影像学诊断和风险分层。放射组学从AXR中提取大量定量特征，结合机器学习模型（如LASSO逻辑回归、XGBoost）在诊断和手术需求预测中显示出中等至高的性能（AUC 0.71–0.96）。深度学习（如ResNet-50 CNN）可自动检测肠壁积气，AUC达0.92，接近专家水平。整合放射组学、深度学习与临床数据的多模态AI模型在诊断（AUC 0.93）和手术预测（AUC 0.94）中表现更优。BUS的AI应用仍有限，现有研究多依赖人类观察者结构超声发现而非直接图像分析，多模态模型（XGBoost）在验证集中AUC为0.88。当前文献受限于小样本、回顾性设计和单中心研究，需要更大规模的前瞻性多中心研究来验证普遍性和临床效用。

6. 讨论
影像学仍然是NEC诊断和监测的核心，但当前影像学的优势和局限塑造了一种被动的诊断范式。AIXR因其可用性和整合到既定分期框架中而作为初始评估的基石，但其标志性X线征象反映晚期肠道损伤。尽管BUS通过提供肠壁结构、灌注、蠕动和腹水的实时评估改进了这一范式，但其临床影响受限于可及性和专业知识。新生儿科医师执行的BUS可能扩大床边肠道影像的可及性，但广泛采用需要标准化培训、质量保证和结局验证。新兴的影像学（CEUS、UHFUS、PAI）和生理监测工具（SMA多普勒、NIRS、肠鸣音、EGG）预示着向更主动、以生理为导向的诊断范式转变，目标是早期识别肠道损伤和易损性。许多方法提供互补信息，其最大潜力在于综合多模态评估而非单独应用。AI可整合这些数据，提高诊断准确性和风险分层。然而，大多数新兴技术的证据基础仍有限，受小样本、缺乏验证和混杂因素影响。因此，多数先进影像学和监测方法应被视为研究性辅助手段。总体而言，NEC评估正从静态检测既存损伤向整合的、生理驱动的早期识别和精确监测发展，这需要技术推进、临床整合、标准化和以结局为中心的验证。