《Frontiers in Pain Research》：Shaping the future of abdominal and pelvic pain research with novel scientific and technological advances
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本综述系统探讨了腹部与盆腔疼痛（特别是慢性盆腔疼痛，CPP）研究领域的最新科学趋势与技术革新。核心内容包括新兴研究方向，如免疫衰老（inflammaging）、免疫调节在CPP发病中的作用，以及微生理系统（MPS）、人工智能（AI）和整合多组学分析等尖端技术的应用。文章强调，通过结合临床研究与动物模型，并整合上述前沿技术与传统研究领域（如中枢神经系统调节、脑-肠互动、微生物组影响等），有望加速新疗法的开发，推动该领域迈向精准医学新时代。
腹部与盆腔疼痛通常源自胃肠道、肌肉骨骼（盆底）、泌尿或生殖系统中的一个或多个内脏器官。过去十年，随着新分子靶点、信号通路、靶向基因编辑、人体组织使用及全面多组学分析的发现，该领域研究取得了长足进步。当前研究优先考虑将人类临床研究与相关动物模型相结合的组合与整合研究，以加速为患者开发新疗法。
免疫调节与免疫衰老在CPP发病中的作用
免疫调节在CPP疾病中与免疫细胞浸润至受累器官、细胞因子谱改变以及CPP与已知自身免疫性疾病共病的高患病率相关。免疫衰老是CPP的一个因素，指随年龄增长而发展的慢性、系统性、低度且大多无症状的炎症状态。它影响免疫和神经元功能，涉及促炎巨噬细胞、肥大细胞等细胞类型的激活及炎症分子的释放。一种假说认为，衰老过程中“分子废物”负荷增加持续刺激巨噬细胞，导致持续隐性炎症。近期研究致力于寻找免疫衰老、免疫刺激与衰老过程中CPP发生/持续之间的功能联系。在胃肠道（GI）CPP病理患者中，已报告促炎细胞因子水平升高、导致黏膜改变的免疫失衡以及内脏敏感性增高。在胃肠道，免疫衰老与肥大细胞密度增加相关，这些细胞在人类远端肠黏膜中与内在神经末梢紧密排列。与健康对照相比，肠易激综合征患者的结肠活检中肥大细胞和CD3+T细胞也显著升高。在成人结肠肌间神经节和环形肌内检测到肠胶质细胞密度呈年龄依赖性丧失，提示内在神经支配的营养支持可能发生潜在变化。近期一项研究在小鼠间质性膀胱炎/膀胱疼痛综合征（IC/BPS）模型中，发现了一个肥大细胞-感觉神经元回路，它启动了膀胱炎症，并同时将神经超敏反应从膀胱传播至结肠。数据显示，膀胱中肥大细胞相对于伤害感受器的解剖异质性，以及它们对Mas相关G蛋白偶联受体B2（MrgprB2）促进内脏超敏和膀胱-结肠交叉致敏的关键依赖性。这些研究强调了免疫细胞与感觉神经支配之间的密切交互作用，这是一种重要的免疫调节机制，也参与了盆底器官交叉致敏（已知是CPP的一个促成因素）的发展。
在下尿路，免疫调节通路的作用在IC/BPS的病理生理学中得到了最充分的研究，已证实膀胱组织中包括肥大细胞、活化的CD4+T细胞和调节性T细胞在内的几种免疫细胞亚型上调。在溃疡性（伴Hunner病变）与非溃疡性（无Hunner病变）IC/BPS之间，已观察到免疫细胞类型和细胞因子谱的若干差异。溃疡性IC/BPS的特点是，与8%的非溃疡性IC/BPS患者相比，93%的患者存在超出Hunner病变的慢性炎症。此外，适应性免疫系统的细胞在Hunner病变内升高。相反，非溃疡性IC/BPS与局部低水平炎症相关，但肥大细胞数量增加。对非溃疡性IC/BPS患者膀胱活检的基因表达分析揭示了白三烯生物合成伤害性通路上调，该通路通常在炎症性疾病和神经性疼痛中被激活。与溃疡性IC/BPS相比，非溃疡性IC/BPS中免疫通路的激活较为温和，仅限于中性粒细胞趋化性和IFN-γ介导的信号传导。实验诱导的IC/BPS症状也通过抑制NLRP3炎性体通路而得到抑制，伴随膀胱中CXCR3+T细胞、肥大细胞和中性粒细胞数量的减少，这突显了下尿路慢性疼痛疾病免疫调节发病机制的新证据。
近期对性别特异性CPP疾病的研究，如男性慢性非细菌性前列腺炎/慢性盆腔疼痛综合征（CP/CPPS）或女性局部诱发性外阴痛（LPV），为扩展的神经免疫交互作用作为重要的病理生理机制提供了更多证据。虽然CP/CPPS曾被认为是一种非炎症性疾病，但多个研究组已在该病理中检测到自身免疫失调。在实验性自身免疫性前列腺炎小鼠的前列腺和良性前列腺增生患者的列腺组织中，肥大细胞数量以及NGF、TrKA和PGP9.5的表达水平均增加。同样，外阴疼痛的临床研究和临床前实验模型证实，组织成纤维细胞、肥大细胞、中性粒细胞和巨噬细胞的炎症反应改变可能是LPV慢性外阴疼痛发生的关键。高达8%的40岁以上女性会发生LPV，这与免疫介导的炎症反应改变、免疫缺陷、单器官和/或多器官免疫疾病以及过敏/特应性病症相关。LPV女性的前庭活检包含大量免疫细胞（包括巨噬细胞）和增加的神经纤维数量。LPV中上皮NGF的过度水平与B细胞浸润增加和生发中心的存在相关。在LPV组织中发现了升高的B淋巴细胞和成熟黏膜IgA浆细胞，B细胞和T细胞排列成生发中心，代表了局部免疫激活。外阴痛患者的组织学标本也检测到肥大细胞以及T淋巴细胞主导的炎性浸润存在于大多数测试标本中。总体而言，虽然性别特异性CPP疾病通常侧重于性别相关的激素变化（雌激素/孕酮依赖性敏感性）、伤害感受器密度的神经学差异和/或心理因素（女性焦虑程度更高），但神经免疫串扰已被证实是两性内脏致敏和慢性腹部盆腔疼痛的共同病理生理机制之一。
微生理系统在疼痛研究中的应用
微生理系统（MPS）包括复杂的多细胞、多层三维（3D）活体模型，也称为“芯片上的组织”或“芯片上的器官”。MPS可来源于动物或人类，旨在紧密模拟活体组织或器官的生理相关方面，以克服二维细胞培养的局限性。开发人类MPS是一项新兴技术，可在基础水平模拟人类生理学，有潜力在药物和治疗开发的初始阶段替代体内动物研究以评估安全性和有效性。MPS通常使用带有微流体隔室的3D支架，模拟多细胞器官的微尺度单元、组织界面和多器官系统。嵌入微传感器以跟踪MPS中氧（葡萄糖、乳酸、谷氨酸等）水平的能力为研究提供了额外优势。匹兹堡大学药物发现研究所建立了现有MPS数据库，以汇总和管理来自不同实验室的数据，并提供参考和临床数据来评估和验证MPS实验结果。
已有几种MPS被开发用于模拟疼痛（伤害性）信号传导并筛选实验化合物的镇痛效果。一项研究通过在MPS中共培养外周和脊髓背角神经元来记录疼痛的替代信号，从而模拟脊髓背角。另一个研究组利用来自成年健康个体诱导多能干细胞（iPSCs）生成的大脑类器官，证实了阿片受体在这些3D结构中的表达。来自iPSCs的感觉神经元（iPSCs-SNs）为阐明外周病理生理和疼痛相关机制提供了新途径。对iPSCs-SNs的全面转录组分析证实了这些细胞的感觉神经元样性质，此外，形态学证据表明它们具有假单极神经元形态。
过去十年，胃肠道、泌尿和生殖器官的类器官模型引起了越来越多的兴趣。在复杂胃肠道微组织的开发方面取得了显著进展，尤其是由上皮类器官与非上皮细胞类型共培养组成的第二代模型，能够成功再现细胞间相互作用。利用生长因子、化学梯度和机械因素刺激细胞形态发生的组合方法提供了一个多样化的工具箱，以指导形成特化的3D胃肠道微组织。推动现有胃肠道MPS用于疼痛相关研究的关键步骤将包括整合作为上皮化学传感器的肠嗜铬细胞与信号转导的肠神经元。新兴的体外模型已将人类肠道类器官的干细胞与分化为神经元的神经嵴细胞配对。当这些细胞在体内植入时，它们会形成类似于肌间和黏膜下神经丛的神经胶质结构。
开发泌尿生殖系统MPS的尝试主要集中在上皮组织。例如，已从人类和小鼠子宫内膜上皮建立了子宫类器官，由增殖、分泌和祖代子宫内膜细胞组成。近期对小鼠和人类膀胱上皮类器官的研究被用于研究尿路感染的机制。Parab等人将小鼠膀胱上皮来源的MPS描述为一个可扩展的平台，用于模拟尿路上皮衰老，并证明其在模拟尿路致病性大肠杆菌（UPEC）感染方面的效用。Zulk等人从膀胱干细胞开发了人类膀胱类器官，重现了尿路上皮的细胞多样性。通过批量及单细胞RNA测序，该研究组表征了类器官对UPEC和噬菌体暴露的反应。类似地，睾丸类器官衍生自人类原代睾丸细胞。形态学评估显示，它们由紧凑的球形结构形成，外周区域由未鉴定的细长成纤维细胞样细胞组成。虽然上皮来源的MPS是开发完整3D下尿路和生殖道类器官的激动人心的第一步，但要使其适用于盆腔疼痛研究，还需取得额外进展，以实现足够的肌层存在、血管化和类器官组织的神经支配。
组合式人工智能方法与整合分析
人工智能（AI）模型的应用已越来越多地进入动物和人类疼痛研究领域。AI相关技术的范围每天都在扩展，从经典机器学习（ML）到更复杂的多模型，为CPP研究的各个领域提供了额外的个性化水平。AI不再是传统研究方法的补充计算工具，而是分析大型数据集、比较不同研究地点、治疗方案及预测预期结果所必需的。开发精确客观的疼痛检测和评估方法，包括将疼痛传感器与AI技术相结合，为CPP研究开辟了新的可能性。疼痛干预与数字研究（Pain-IDR）计划于2022年启动，旨在测试是否可以通过被动方式（通过智能手机应用程序）评估老年慢性疼痛患者的功能和疼痛状态（患者身体、情感和社会福祉的指标），从而将门诊临床护理与数字健康研究相结合。该计划成功招募了77名慢性疼痛患者，并收集了高频生态活动、情绪和社交能力（HERMES）记录，以评估患者功能状态的“逐时刻”量化。其他模型，如ChatGPT的高级语音模式，也被证明可用于向提供者提供关于与CPP患者有效沟通的个性化反馈，以定制其治疗。疼痛管理中的沟通是医疗保健教育中已知的挑战之一，先进语音界面（如ChatGPT）在模拟教育项目中的应用日益增加，通过练习具有挑战性的沟通场景丰富了学员的学习体验。
基于AI的技术最具变革性的应用之一是其整合能力。多模态AI工具可以分析组合的成像、组织病理学和分子特征以及电子健康记录，以创建详细的个体化患者表征。这些数字表型可以为患者队列中的慢性疼痛、免疫反应和治疗结果提供具体的预测。大语言模型（LLM）通过简化临床工作流程、促进患者沟通以及快速评估纳入/排除标准、终点有效性和统计可行性，进一步扩展了这种整合。在泌尿学研究领域，机器学习方法的应用已从实验原型扩展到临床环境。最近一项研究探索了使用ML模型（CatBoost和XGBoost）通过分析患者报告结果、尿流率测定和超声数据来诊断下尿路症状（LUTS）。结果显示，虽然CatBoost对初步筛查更敏感、更有效，但XGBoost显示出最终诊断所需的更优精确度和特异性。来自神经源性膀胱研究小组脊髓损伤登记处的200多个变量被用于决策树分析（eCHAID技术），以识别与LUTS发展相关的参数。该AI工具的预测能力为57%，表明其预测未来膀胱症状的能力有限。其他AI模型（DeepSeek-V3、DeepSeek-R1、OpenAI o3-mini和OpenAI o3-mini high）被用于分析良性前列腺增生、泌尿系结石、感染及相关指南更新等领域的泌尿学问题。获得的结果表明，o3-mini high可作为门诊咨询和方案更新的快速第二意见工具，而DeepSeek-R1可在资源有限的环境中提供经济有效的替代方案。AI强大分析在女性健康诊断中的应用因其识别传统方法难以解读模式的能力而受到更多关注。通过利用ML算法，分析了209个临床特征，包括人口统计学、症状、妇科/产科病史和体检结果，作为子宫内膜异位症的预测因子。所选的ML方法成功地术前预测了子宫内膜异位症，但应用的方法存在一些局限性。首先，这是一项回顾性病例对照研究，未在独立数据集中对模型进行随访验证。其次，分析数据库中的不平衡（子宫内膜异位症患者占83%，对照仅占16%）可能影响了算法训练。第三，呕吐作为子宫内膜异位症的最高阳性预测特征出现，累积影响评分为40，其次是绞痛（评分为25）。作者对此意外结果提供的一种解释是，ML模型不考虑独立于其他特征的特征，每个参数都是与所有其他特征结合分析的。第四，未考虑激素治疗/避孕药的使用，而激素对疼痛症状的影响在临床环境中已得到充分证实。总体而言，该研究强调了ML算法与相关生物学过程和疾病病理生理学的紧密关联和共同开发的重要性。
人工智能工具也正在改变疼痛研究的分子格局。基于AI的技术目前应用于多维转录组学和蛋白质组学数据集，揭示了新的治疗靶点和信号通路。使用三种ML算法评估了人类IC/BPS的免疫谱，揭示了人类膀胱标本中特征基因与免疫细胞亚型之间的相关性。大多数免疫细胞亚型在IC/BPS组织中上调，包括肥大细胞、活化的CD4+T细胞和抑制免疫反应的调节性T细胞。类似的基于ML的方法被用于识别非溃疡性IC/BPS特有的mRNA特征。通过监督和无监督ML方法分析mRNA特征，以定义IC/BPS分类器，理解膀胱中的基因表达变化。另一项研究使用差异表达基因（DEG）、炎症相关基因（IRG）的整合分析和ML方法，找到了神经源性膀胱（NB）患者膀胱纤维化的几种诊断生物标志物。首先，利用NB大鼠模型，结合DEG、IRG和WGCNA分析，以识别NB相关枢纽基因。接下来，使用MCODE插件和ML方法确定了四种NB诊断生物标志物（HIF-1α、IL-1β、CD40和IL10RA）。最后，使用免疫组化和蛋白质印迹分析测试了这些生物标志物在NB患者膀胱组织中的表达水平。结果显示，与健康膀胱相比，NB标本中HIF-1α、IL1-β、CD40和IL10RA蛋白显著上调。这项近期工作是组合转化方法的一个令人信服的例子，它将AI数据挖掘与分子和组织学发现相结合，用于生物标志物发现。
总之，将AI方法整合到腹部和盆腔研究中并非简单的技术进步，因为它允许从观察性发现转向预测性建模，从回顾性分析转向病理生理学洞察，以及从科学家独家解读转向人机协作的新时代。作为科学家，我们应该意识到在疼痛研究的各个方面使用AI相关的常见陷阱，并清楚地理解，AI揭示的模式和预测的最终解释应始终经过人类判断的验证。
结论
腹部和盆腔疼痛的多因素病因学及CPP共病的高发生率给患者的诊断、病理生理和治疗带来了挑战。关于神经免疫机制以及免疫衰老在急性疼痛向慢性疼痛转变中的作用，仍存在知识空白，迫切需要新的技术进步来分析当前可用的大型复杂生物学数据集。从药物发现的角度来看，迫切需要能够再现构成特定盆底器官或组织的不同细胞类型解剖分布和生化机制的3D体外系统。过去十年发展的MPS模型试图重现组织形态和功能，而非单一细胞类型的生物学。除了评估先前确定的生物标志物在急性疼痛向CPP转变中的预后价值外，基于AI的方法通过分析多个数据集并提出CPP表型的多模态生物特征，提供了数据整合的新水平。虽然MPS和AI方法都存在诸多局限性，但它们未来的进步在开辟CPP药物发现和测试的新途径方面具有巨大潜力，并使科学家能够更好地建模和理解腹部与盆腔疼痛研究中的神经、代谢和免疫关系。
