侵袭性肺真菌病诊断的进展2026

侵袭性肺真菌病诊断的进展2026侵袭性肺真菌病（IPFD）已成为全球严重威胁人类健康的重大公共卫生问题，早期精准的诊断是改善患者预后的关键。本文旨在结合最新研究进展与临床实践经验，系统阐述IPFD诊断面临的困境、新技术及临床抉择。侵袭性肺真菌病（invasivepulmonaryfungaldisease，IPFD）的发病率与病死率居高不下，全球每年因侵袭性真菌感染导致的死亡人数高达数百万［1］。既往IPFD的患病人群常见于血液系统恶性肿瘤、器官移植术受者等经典高危人群，近年来，糖尿病、慢性阻塞性肺疾病等慢性基础疾病及流感病毒、新型冠状病毒感染人群发病率不断上升［2］。此类患者临床表现和影像学特征，易误诊或漏诊，导致治疗延迟和预后不良。因此，亟需提高对IPFD的临床警觉性，关注不同的危险因素，尤其是对非免疫抑制高危人群的识别。一、诊断困境：从宿主免疫到疾病分型的多维挑战IPFD的诊断困难与宿主免疫状态及真菌侵袭方式密切相关。IPFD可分为气道侵袭和血管侵袭，两者在危险因素、临床表现、影像学特征及诊断策略上均存在差异。气道侵袭性肺真菌病多见于感染初期和非中性粒细胞缺乏患者，病变早期多局限于气道，临床表现常见咳嗽、咳痰、气促、喘息等。胸部CT常见病灶沿气道分布，支气管壁增厚、支气管周围实变影或大小不等肺结节影、树芽征等非特征性表现［3］。血清GM试验敏感度低，尽早创造条件行支气管镜检查是诊断的关键。支气管肺泡灌洗液（bronchoalveolarlavagefluid，BALF）与血清样本同时进行聚合酶链反应（PCR）及GM试验检测，可提高敏感度，临床诊断cutoff值为：外周血GM值>0.5，BALFGM值≥1.0［4,5］。血管侵袭性肺真菌病则多发生于中性粒细胞缺乏等免疫抑制患者或疾病进展阶段，真菌菌丝可穿透血管壁，引起血栓、出血及梗死。临床常表现为发热、胸膜炎性胸痛、咯血等。胸部CT则常表现为以胸膜为基底的楔形出血性梗死、“晕轮征”“空气新月征”、空洞性病灶等特征性病变［4］。血清学与BALF的诊断敏感度与特异度均高。组织病理学仍是IPFD诊断的“金标准”，血管侵袭更易在活检中发现血管内菌丝，而气道侵袭则多局限于支气管黏膜下。认识两种模式差异，对于临床医生结合宿主危险因素有针对性地选择影像学检查、优化标本采集及合理解读血清学结果至关重要。二、破局之匙：诊断技术的重要进展（一）分子诊断：推动精准识别，但仍需谨慎解读分子诊断技术的发展为IPFD的早期诊断提供了新途径，宏基因组二代测序（metagenomicnext-generationsequencing，mNGS）在罕见、难培养及混合感染真菌的识别中具有优势，但仍难以区分感染、定植与污染。感染通常表现为病原序列数和覆盖度均较高，尤其在无菌体液或组织中检出时更具诊断价值；定植多见于结构性肺病患者，虽呼吸道标本中真菌丰度较高，但缺乏组织侵袭及影像学支持，临床病情相对稳定；污染则常来源于试剂或环境，特征为reads数极低、覆盖度差，且可在阴性对照中发现。高危宿主一旦检出曲霉、毛霉、隐球菌等高致病性真菌应高度怀疑感染，而念珠菌通常是定植。因此，mNGS结果应根据宿主免疫状态、临床和影像学表现、标本类型、序列数量与动态性、血清学检测进行综合评估。靶向高通量测序（targetednext-generationsequencing，tNGS）针对真菌保守基因（如ITS区域）设计探针，能有效区分种属，对丝状真菌鉴定准确率达90%，敏感度高，解决了mNGS在低丰度真菌检测上的不足，但仅能检测预设靶向病原体，且假阳性率高，需避免过度诊断［6］。第三代测序因长读长和表观修饰检测等优势，在近缘种区分、耐药基因及混合感染解析中潜力突出，随着新体系的应用，精准度不断提升，但目前更适合作为mNGS的补充，尤其在疑难病原确认或复杂基因组解析时［7,8］。（二）新型生物标志物：寻求高特异性指标近年来，新型真菌感染诊断标志物不断涌现，但仍需经大样本验证。在真菌代谢物方面，尿液中三乙酰铁载体C（triacetylfusarinineC，TAFC）可在曲霉感染后45min内检出，敏感度优于血清，并能准确反映真菌活性［8］。骨髓移植患者血浆中曲霉游离DNA（cfDNA）可早于临床诊断数周检出，全基因组cfDNA测序敏感度达100%，且可反映感染严重程度［9］。利用气相色谱-质谱联用技术（gaschromatography-massspectrometry，GC-MS）通过检测呼出气挥发性有机物诊断曲霉感染，敏感度77%，特异度78%［10］。新型生物标志物的开发及应用将有助于IPFD的早期诊断。（三）人工智能：辅助诊断的有益探索但仍需验证人工智能（artificialIntelligence，AI）在影像分析、病理识别和多模态数据整合中展现出广阔前景。通过AI技术显著提升了曲霉与毛霉等形态相近病原体的鉴别效率与准确性［11］，融合胸部CT影像特征与临床危险因素的深度学习模型已成功应用于侵袭性肺曲霉病（invasivepulmonaryaspergillosis，IPA）的早期诊断［12］。Shao等［13］开发的AI多模态诊断系统通过整合患者的临床信息、胸部CT影像特征以及G/GM试验、mNGS等实验室数据，显著提升了病原学诊断的准确性，展示了AI在整合临床、影像、分子、组学等多源异构数据方面的潜力，有望弥补传统诊断主观性强、流程复杂和耗时长等不足。这些研究表明，AI能显著减轻人工识别强度并提升诊断的准确性。然而，现有的研究多为单中心且样本量小，缺乏大规模多中心临床验证；多数模型仍停留在试验验证阶段，数据依赖性强、可解释性不足、泛化能力有限。未来需建立高质量、标准化的真菌图像和临床数据库，提升模型的通用性和可信度，同时加强算法的可解释性与伦理合规性研究，以确保其可行性和安全性。三、临床抉择：构建分层、分型的个体化诊断路径IPFD的诊断应遵循“宿主-临床表现-影像-微生物”整合模式：综合考虑患者免疫状态、基础疾病、临床表现、影像学特征，结合传统培养、抗原抗体、分子检测等的诊断效能、可及性与成本，制定科学可行的个体化方案［14］。不同危险因素感染的病原谱及诊断策略存在差异，建立以危险因素为导向的分层筛查路径可提高诊断效率。对于粒细胞缺乏伴血管侵袭高风险患者，应优先进行HRCT和血清GM试验筛查，阳性者尽早开始经验性治疗；对于非粒细胞缺乏或气道侵袭为主的患者，推荐及早行支气管镜检查，联合BALF-GM试验、分子生物学等多种检测方法提高检出率；对于抗IFN-γ自身抗体综合征等免疫缺陷患者，需常规筛查马尔尼菲篮状菌等易感病原体。未来，应通过推动AI与多模态模型深度融合，提升诊断客观性与效率。充分发挥呼吸、感染、影像、微生物、病理等多学科会诊（multi-disciplinarytreatment，MDT）机制在疑难病诊疗中的作用，缩短诊断时间并提高准确率。通过优化诊断路径，可早期准确识别高危患者，及时启动个体化、靶向的抗真菌治疗，从而提高救治率、减少住院时长和医疗成本，实现IPFD的精准化诊疗。四、未来展望与临床启示IPFD早期诊断一直是我们面临的难题，近年来，mNGS、第三代测序等分子诊断的发展，新型宿主与真菌代谢物标志物的开发，以及人工智能在影像与多模态整合中的应用，为破解困境提供了契机。未来应注意以下几个方面：（1）不仅关注传统免疫抑制宿主，还应加强对免疫功能正常高危人群的风险识别，开展针对性筛查；（2）优化诊断技术组合：推动分子诊断、特异性标志物与传统方法有机结合，建立高效、经济的分层诊断流程；（3