《JSES Reviews, Reports, and Techniques》：A Novel MRI-Based Classification of Subscapularis Muscle Atrophy: Reproducibility and Clinical Relevance
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为解决肩袖撕裂手术决策中肩胛下肌（SSC）萎缩评估方法缺失的问题，研究人员基于MRI斜矢状位图像，提出了一种以颅侧扩展为特征的新型SSC萎缩分级方法。研究表明，该分级系统具有极高的可重复性，且与SSC撕裂范围、脂肪变性、内旋肌力及“逗号征”等临床参数显著相关，为术前评估提供了可靠工具。
肩袖损伤是导致肩关节疼痛和功能障碍的常见原因。在组成肩袖的肌肉中，除了广为人知的冈上肌和冈下肌，位于肩关节前侧的肩胛下肌（Subscapularis, SSC）同样扮演着至关重要的角色。它不仅是肩关节强大的内旋肌，还是维持肩关节前方稳定的重要结构。然而，肩胛下肌损伤的诊断和治疗评估，尤其是术前影像学评估，却面临着不小的挑战。
与评估冈上肌、冈下肌萎缩已发展出成熟的影像学标志物（如“切线征”、冈上肌-冈下肌肌腱连接处“弓形征”等）不同，长期以来，临床上缺乏一个被广泛接受的、专门用于评估肩胛下肌萎缩的标准化方法。已有的Warner分类法假设肩胛下肌整体萎缩，这与近年来研究发现的、实际更常见的、从肌肉颅侧（上方）向尾侧（下方）发展的萎缩模式存在出入。这种评估方法的缺失，使得医生难以精准评估肩胛下肌的病理状态，从而影响了手术适应症的判断和手术方案（如选择关节镜修复还是反式肩关节置换术）的制定。
为了解决这一临床痛点，来自大阪大学医学院骨科的研究者们进行了一项开创性的研究。他们提出了一种全新的、基于核磁共振（MRI）的肩胛下肌萎缩分类方法。该方法基于一个关键观察：肩胛下肌的萎缩并非均匀发生，而是倾向于从肌肉的颅侧开始，并向尾侧延伸。这项研究成果为术前精确评估肩胛下肌状况提供了新的有力工具，其研究发表于《JSES Reviews, Reports, and Techniques》期刊。
研究团队采用了以下关键技术方法：
本研究为一项回顾性研究，纳入了2019年至2022年间在某机构接受关节镜下肩袖修复（ARCR）或反式肩关节置换术（RSA）的70名患者（72侧肩）。所有患者术前均接受了标准化MRI检查。研究人员在T1加权斜矢状位图像的“Y形”视图（此切面能同时显示肩胛冈外侧缘和喙突基底部）上，评估肩胛下肌萎缩。新提出的分级标准为：0级（正常）：SSC上缘位于喙突基底部前下缘的头侧；1级（轻度）：SSC上缘位于该标记的尾侧；2级（中度）：SSC前后径在肩胛体-冈交界处变窄；3级（重度）：SSC前后径在肩胛体下缘水平变窄。两名肩关节外科医生独立进行评估，以评估组内和组间可靠性。同时，研究者们还评估了SSC撕裂大小（采用Lafosse分级）、脂肪变性（采用改良Goutallier-Fuchs分级）和内旋肌力，并将SSC萎缩分级与这些临床参数及“逗号征”的存在与否进行相关性分析。
研究结果：
人口学数据和撕裂特征
研究共纳入72侧肩，其中肩胛下肌正常25侧，部分撕裂26侧，Lafosse I–V级完全撕裂共21侧。
肩胛下肌萎缩分级的适用性和可重复性
所提出的分级系统适用于所有病例。其中，47侧肩为0级，11侧为1级，9侧为2级，5侧为3级。该分级系统显示了极佳的内部和外部可重复性，组内相关系数（ICC）分别达到0.89和0.85。评估者间的分歧主要（14/15例）为相邻级别间的差异。
肩胛下肌萎缩分级与临床相关参数之间的相关性
- 1.
与撕裂范围的关系：SSC萎缩分级与SSC撕裂大小（Lafosse分级）呈显著正相关（Spearman’s ρ = 0.65, p < 0.0001），表明SSC撕裂越大，肌肉萎缩越严重。
- 2.
与脂肪变性的关系：SSC萎缩分级与脂肪变性（Fuchs分级）亦呈显著正相关（ρ = 0.64, p < 0.0001），即萎缩越严重，脂肪浸润程度越高。
- 3.
与内旋肌力的关系：SSC萎缩分级与内旋肌力呈中度负相关（ρ = -0.42, p = 0.0003），表明萎缩程度越高，内旋力量越弱。
- 4.
与“逗号征”的关系：SSC萎缩分级与术中观察到的“逗号征”存在显著关联（p = 0.0018）。当将SSC萎缩≥1级定义为异常时，其对“逗号征”存在的预测灵敏度为59%，特异度为82%。
研究结论与重要意义：
本研究表明，这项基于肩胛下肌（SSC）萎缩沿头尾向延伸模式而建立的新型MRI分级系统，具有良好的临床应用性。其核心价值在于利用清晰可辨的骨性标志（如喙突基底部、肩胛冈等），实现了对SSC萎缩的高度可重复且简单直观的评估。
该分类系统不仅是一个形态学工具，更具有深刻的临床意义。首先，它与SSC撕裂大小、脂肪变性（Goutallier-Fuchs分级）等关键病理指标显著相关，证明了其评估内容的有效性。其次，它能够在一定程度上反映肌腱回缩情况，其≥1级的异常发现可作为预测“逗号征”的辅助指标，帮助外科医生在术前预判存在回缩的SSC撕裂，从而优化手术计划。最后，它与内旋肌力的负相关性，使其成为一个能够间接反映SSC功能障碍的影像学指标。
更重要的是，这个分类方法无需特殊成像技术或复杂的测量计算，仅利用常规MRI斜矢状位“Y形”视图即可完成，极大地提升了其在各级医疗机构的普适性和临床实用性。它巧妙地解决了当前SSC术前评估缺乏标准化工具的难题，为更精准地判断手术指征、预测术后功能恢复潜力提供了新的、可靠的量化依据。尽管本研究存在样本多为合并其他肩袖损伤、缺乏正常对照组等局限，但其提出的思路和验证结果为未来SSC的影像学和临床研究开辟了新的方向，有望在未来肩关节疾病的诊疗决策中发挥重要作用。
