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盡早診斷周圍神經病理性疼痛，實現早期干預。

神經病理性疼痛（neuropathic pain, NP）是指損傷或疾病影響到軀體感覺神經系統引起的疼痛[1]，當損傷或疾病解剖位置位于周圍神經時被統稱為周圍神經病理性疼痛（peripherally-induced neuropathic pain, pNP）[2]，患者疼痛通常持續存在或反復發作，帶來極大痛苦并可造成功能障礙。與傷害感受性疼痛不同的是，常用的解熱鎮痛藥如NSAIDs對于pNP往往收效甚微，如誤診或延遲診斷可能導致患者疼痛時間延長，不但會影響患者的睡眠、工作和生活能力，還會增加抑郁、焦慮等情感障礙的發病率[3]，因此有必要及早識別并診斷pNP，才能做到“關口前移、早期干預、預防敏化、防治慢痛”的治療原則[1]。

發病率居高不下，

診治率仍有較大提升空間

周圍神經病理性疼痛（pNP）是一種臨床綜合征，各種影響周圍神經的疾病均有可能誘發pNP，如糖尿病、帶狀皰疹病毒感染、腫瘤化療等。

近30多年來，我國糖尿病的患病率顯著增加，2018年~2019年我國糖尿病患病率高達11.9%，2型糖尿病（Type 2 Diabetes Mellitus, T2DM）占90%以上[4]。其中約20%的糖尿病患者會發展為糖尿病性周圍神經病理性疼痛（Diabetic peripheral neuropathic pain, DPNP）[1,4]。我國最新基于人群的橫斷面研究顯示，T2DM患者出現遠端對稱性多發性神經病變（DSPN）的患病率高達67.6%，其中DPNP的比例為57.2%[5,6]。然而分別有12.5%和39%的DPNP患者未被診斷和未經治療[2]。

水痘帶狀皰疹病毒（varicella–zoster virus, VZV）是一種嗜神經皰疹病毒，通常在兒童期感染水痘時進入感覺神經元，而帶狀皰疹是由感覺神經節中休眠的VZV重新激活引起。研究顯示，大約三分之一的人在一生中會患帶狀皰疹，年發病率為5.23‰-10.9‰[7]，薈萃分析顯示我國帶狀皰疹年發病率為6.28‰[8]。在北美和歐洲，95%以上的年輕人VZV血清呈陽性，存在帶狀皰疹感染的風險[9]，約 9%～34%的帶狀皰疹患者會發生帶狀皰疹后神經痛（postherpetic neuralgia, PHN）。PHN是帶狀皰疹最常見的慢性并發癥，也是最常見的由感染引起的神經病理性疼痛，年發病率為3.9～42.0/10萬。我國帶狀皰疹患者PHN的總發生率為2.3%，男性稍高于女性，老年患者、免疫抑制或缺陷患者中發生率更高[2,10]，即使經過至少1次及以上的轉診，仍有12.1%的PHN患者未能確診[11]。

化療誘發的周圍神經病變（chemotherapy-induced peripheral neuropathy, CIPN）是腫瘤患者中一種常見的治療相關并發癥，在使用多種藥物治療的成人腫瘤患者中，總發病率為38%[12]，但我國共識指出，CIPN的發病率和嚴重程度常因患者不報告和醫師評估不足而被低估[13]。

在診斷方面，pNP 主要依賴于詳盡的病史、系統的體格檢查及必要的神經電生理等相關輔助檢查明確診斷。目前主要采用的是IASP有關pNP分級診斷標準[2]：

①疼痛區域符合軀體感覺神經的解剖分布；

②病史提示周圍感覺系統存在相關損害或疾病；

③神經系統檢查證實疼痛分布區域至少存在1項體征與神經損害或疾病相關；

④至少1項輔助檢查證實軀體感覺系統存在相關損害或疾病。

同時符合上述①～④項標準，可確診為NP；

符合上述①、②、③或①、②、④標準，為很可能的神經病理性疼痛；

符合上述第①和②項標準，但缺乏體征及輔助檢查的證據，為可能的NP。

NP對患者的生活質量的影響是顯而易見的，以PHN為例，有研究表明，PHN患者的生活質量得分約為正常人群的1/2[3]。綜上可知，常見的pNP多為其他疾病或損害引起的綜合征，表現為一系列癥狀和體征，因此如何在疾病發展過程中盡早篩查、識別、診斷pNP并盡早干預，降低長期疼痛對患者生活質量的影響，是臨床的重要命題。

從量表到影像：

周圍神經病理性疼痛診斷技術的挑戰與迭代

疼痛是一種主觀體驗，正確客觀地評估疼痛，對患者疾病的診斷以及后續治療方案的制定和實施都十分關鍵[14]。對于pNP而言，疼痛量表、電生理檢查和影像學檢查是篩查、診斷與評估疼痛病因的常用工具[15]，而隨著臨床實踐應用與循證證據積累，這些疼痛診斷與評估工具經過不斷更新與優化，歷經了從單一維度向多模態客觀評估體系的范式轉變。

各有優缺點，如何進一步提升臨床常用疼痛評估量表的診斷與評估效能？

疼痛量表是最為快捷且費用最低廉的疼痛評估手段，既能幫助臨床醫生篩查、診斷與評估NP患者，經過醫護人員的簡單培訓，患者還可以進行自評，這對患者進行自我疼痛監控非常重要。目前國內常用的疼痛量表有14種，可分為單維度疼痛量表、多維度疼痛綜合評估量表、神經病理性疼痛篩查專用量表[14]。

單維度疼痛量表都具有評估快速、內容簡潔等特點，因此在臨床快速診療方面具備一定優勢，但仍要求評估對象有一定的抽象思維、文字閱讀理解與語言理解能力[14]，包括視覺模擬量表（visual analogue scale，VAS）、數字評定量表（numerical rating scale，NRS）、口頭評分法（verbal rating scale，VRS ）等[14]。

相比單維度疼痛量表，多維度量表雖然耗時相對較長，卻可以更全面地對疼痛進行描繪，但使用起來更加復雜，更易受到文化因素影響[14]，包括簡明疼痛量表（brief pain inventory，BPI）、麥吉爾疼痛問卷（McGill pain questionnaire，MPQ）、健康調查簡表（the medical outcomes study 36-item short-form health survey，SF-36）等。BPI是最常用的多維度疼痛評估工具之一，用于評估過去24 h或過去1周內的疼痛，包括疼痛程度（0無痛 到 10非常疼痛）、疼痛性質（如刀割痛和閃電痛）和對日常生活功能的影響（0無影響 到 10非常影響），并對疼痛的位置進行描述。

此外，還有一部分多維度疼痛量表專門用于篩查NP，如ID疼痛量表（neuropathic pain screening tool: ID pain）、DN4神經病理性疼痛量表（douleur neuropathique 4 questions）；NPQ神經病理性疼痛量表（neuropathic pain questionnaire）、利茲神經病理性疼痛癥狀與體征評價量表（Leeds assessment of neuropathic pain symptoms and signs scale，LANSS）等[14,15]。DN4量表是常用的NP篩選評估工具，包括7個癥狀描述項目（燒灼、冷痛、電擊樣、麻、如坐針氈、麻木與瘙癢）和3個臨床檢查項目（觸摸、針刺感覺減退、觸診誘發疼痛），總分區間為0~10分，≥4分即為神經病理性疼痛。

在應用過程中通過不斷優化，疼痛量表的實用性和信效度均有所提升。如截取DN4 量表中的自評部分形成I-DN4量表，不同語言版本的I-DN4量表敏感度為81.6%～89.4%，特異度為72.4%～85.7%[15]。通過簡化與漢化NPQ量表，中文版NPQ量表診斷NP的敏感度和特異度分別從英文版的66.6%和74.4%提升至88.3%和98.3%，陰性預測值為89.4%[15,16]。

基于神經電生理客觀評估疼痛，聯合測定或可提升診斷優勢

電生理檢查對鑒別NP的病因有重要意義，常用的電生理檢查包括神經傳導功能、定量感覺檢查（quantitative sensory testing, QST）、皮膚交感反應（skin sympathic response, SSR）等[15]。

神經傳導功能方法雖然可靠且可重復性高，但其僅可用于評價粗的有髓神經纖維（Aα及Aβ）。QST能夠評價粗、細有髓鞘（Aδ）和無髓鞘（C）神經纖維的功能，包括它們的大腦投射路徑，有助于糖尿病性周圍神經病（diabetic peripheral neuropathy，DPN）等小纖維性周圍神經病的早期診斷識別，但其仍會受到性別、年齡、主觀感受的影響，例如在德國神經病理性疼痛研究網絡（DFNS）多中心研究的部分研究中，分別對180名男性和女性身體同一側的臉、手、足進行13種QST參數測試后發現，女性對疼痛的反應比男性更敏感[17]。SSR主要檢測小纖維特別是 C 類無髓纖維的電生理特點，AI-Moallem等人研究發現77.8%的糖尿病患者存在SSR異常，該研究認為SSR可用來判斷亞臨床糖尿病交感神經病變[18]。但其測定可受到皮膚溫度、年齡、刺激強度和適應性等因素影響。

結合不同電生理檢查的特點，我國學者觀察到，在臨床上可以聯合多種神經電生理檢查手段提高NP病因檢出率，單獨QST、單獨 SSR及二者聯合檢測 PDN的靈敏度分別為74.42%、79.07%和85.71%，特異度分別為49.4%、35.42%和56.41%，提示相較于單獨應用QST或SSR，聯合采用QST和SSR可以明顯提高診斷DPN病因的敏感度和特異度[19]。

從機制研究到臨床應用，探索影像學檢查在NP診療中的深層潛力

影像學檢查也是鑒別NP病因的重要方法之一，包括CT和MRI等技術。CT掃描用于評估骨骼結構、血管以及軟組織，可以一定程度上幫助判斷神經損傷的病因及程度。MRI可以提供高分辨率圖像，清晰地顯示神經和周圍組織的結構，能夠揭示神經纖維損傷、炎癥或壓迫，較CT更為直觀，對病因的判斷較CT更為精準[15]。

有研究發現，50%的DPN患者在出現臨床癥狀（如疼痛）之前已經出現病理性的角膜基底下神經叢改變，這表明角膜神經改變先于DPN的臨床癥狀，有研究提出通過角膜共聚焦顯微鏡（CCM）檢測到的角膜神經纖維長度（CNFL）可作為DPN的篩查指標，其最佳臨界值為14.9mm/mm2，曲線下面積（AUC）為0.78，特異度為69%，靈敏度為82%，這或可用于DPNP的早期預防、高危人群篩查與診斷[20]。

生物標志物能否應用于周圍神經病理性疼痛的診斷？

生物標志物通常是指能被客觀測量和評價，反映生理或病理過程，以及對暴露或治療干預措施產生生物學效應的指標，多來源于人體組織或體液，在疾病的早期診斷、療效評估與預后預測等方面發揮重要作用[21]。

對于pNP，有學者評估了血清TLR4、TLR9對CIPN的診斷價值。結果顯示，血清TLR4診斷CIPN的ROC曲線下面積為0.723 (P=0.003)，最佳臨界值為20.99ng/ml，敏感性為60.87%，特異性為72.34%。血清TLR9診斷CIPN的ROC曲線下面積為0.776（P=0.000），最佳臨界值為22.54ng/ml，敏感性為73.91%，特異性為78.72%。該研究提示血清TLR4、TLR9可能是用于診斷CIPN的潛在生物學標志物[22]。

神經元特異性烯醇化酶（NSE）是一種高度可溶性的胞內酶，主要位于神經元和神經內分泌細胞內，糖尿病周圍神經病變（DPN）時糖脂代謝紊亂導致神經缺血缺氧，血-腦屏障通透性增加，NSE從受損的神經元釋放后通過血-腦屏障入血。我國有學者觀察到，DPN患者血清NSE水平明顯高于無神經病變的糖尿病患者，且NSE水平與各種DPN（包括有髓大神經和無髓小神經病變）的嚴重程度或病變分期相關，在糖尿病患者中，應用NSE篩查DPN的最佳臨界值為10.10μg/L，靈敏度為66.3%，特異度為72.5%，或可作為早期診斷DPN的潛在敏感生物標志物[23]。未來值得探索更多生物標志物在不同類型pNP診斷和評估中的應用潛力。

結語

pNP的診斷仍面臨諸多挑戰，包括癥狀的主觀性、異質性強以及缺乏金標準等。近年來診斷工具不斷創新優化，包括疼痛量表的優化、神經電生理檢查的聯合應用、先進影像學技術的應用以及對于生物標志物的探索等，則為pNP的精準識別、客觀診斷和評估帶來了希望。未來，多模態聯合診斷將進一步提升pNP的早期識別率和診斷準確性，最終改善患者的疼痛管理結局。

專家簡介

王賀波 教授

河北省人民醫院

• 河北省人民醫院大內科主任、二級主任醫師，教授

• 醫學博士，博士研究生導師
  

• 中國醫師協會神經內科醫師分會常務委員
  

• 中國研究型醫院學會頭痛與感覺障礙專業委員會副主任委員
  

• 河北省醫師協會神經內科醫師分會副主任委員
  

• 石家莊市醫學會神經病學專業委員會主任委員
  

• 近5年獲河北省科技進步獎一等獎兩項，主持河北省重大科技支撐計劃項目1項、河北省科學自然基金重點項目1項、政府資助臨床醫學人才培養項目計劃以及適用技術跟蹤項目等多項課題；
  

• 近5年來發表論文60余篇，其中SCI論文30余篇

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審批編號：CN-20250512-00003

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