特应性皮炎（AD)是最常见的慢性炎症性皮肤病，对患者的生活质量、工作效率和卫生系统的负担都有很高的影响。病理生理学是复杂和多因素的。主要的机制因素是皮肤屏障的改变和先天性和适应性免疫系统的改变，这两个因素都有很强的遗传背景，并受到基因-环境相互作用和皮肤微生物群失调的影响。临床表型多种多样，严重程度从轻微到红皮病形式，累及全身和许多不同的病程。显然，不同的遗传、免疫学和环境因素对每个患者的影响程度并不相同。这需要对异质(Endo)表型有更详细的定义。由于最近精准医学方法在AD中的努力，人们对深层表型的兴趣与日俱增。早期的表型主要集中在病例/队列的确定上。相反，深度表型将焦点从识别转移到特征。它的目的是准确和全面地描述可观察到的特征，这些特征代表了被识别的患者群体独特的形态、生化、生理或行为特征。本研究旨在评估青少年和成人AD患者的表型和潜在的危险因素，这些患者根据疾病的严重程度进行分级。

   目的：对青少年和成人AD患者进行深入的表型分析和严重程度相关因素的鉴定。
   方法：：使用湿疹面积和严重程度指数（EASI）按严重程度组对患者进行分层。应用机器学习梯度提升方法，基于交叉验证的调整以及多项式逻辑回归，分析了130个因素与AD严重程度的关联。
   结果：总共分析了367例患者（157例男性[42.8%]；平均[SD]年龄，39[17]岁；94%成人）。在参与者中，177例（48.2%）患有轻度疾病（EASI？7），120例（32.7%）患有中度疾病（EASI>7和？21），70例（19.1%）患有严重疾病（EASI>21）。特应性耻辱感（唇炎：优势比[OR]，8.10；95%CI，3.35-10.59；白色皮肤病：OR，4.42；95%CI，1.68-11.64；Hertoghe征：OR，2.75；95%CI，1.27-5.93；乳头湿疹：OR，4.97；95%CI，1.56-15.78）与严重AD的概率增加有关，而女性与概率降低有关（OR，0.30；95%CI，0.13-0.66）。严重AD的概率与总血清免疫球蛋白E水平大于1708 IU/mL和嗜酸性粒细胞值大于6.8%有关.12至21岁或52岁以上的患者发生严重AD的概率升高；22岁至51岁的患者轻度AD的概率升高。AD发病年龄超过12岁s与严重AD的概率增加相关，直至30岁达到峰值；发病年龄大于33岁与中度至重度AD相关；儿童发病与轻度AD相关（峰值，7岁）。生活方式与严重AD相关的因素是每周少于一次的体力活动和（前）斑秃与中度（OR，5.23；95%CI，1.53-17.88）和重度（OR，4.67；95%CI，1.01-21.56）AD相关。机器学习梯度提升与多项logistic回归的预测性能仅略有不同（曲线下的平均多类面积：0.71[95%CI，0.69-0.72]vs 0.68[0.66-0.70]。

    更明显的临床特征可能有助于识别有严重疾病风险的患者，并有助于早期治疗干预和预防。运动和避免吸烟是简单的预防性生活方式因素。此外，在这项研究中，我们可以确定具体的关键时间框架，包括年龄和发病年龄，TIGE水平和嗜酸性粒细胞值作为预测生物标志物的截止点，以及几个与疾病严重程度相关的特应性斑点。性别作为孤立参数的局限性是特异性和敏感性较低，但是，结合几个性状的整体表型，特别是年龄、发病年龄、TIgE水平和嗜酸性粒细胞数值的确定范围，可能有助于估计预后的严重性。该发现可能有助于医生提高对易感患者的敏感度，并提供更为适宜的治疗方案。

文献来源：Maintz L,  Welchowski T,  Herrmann N, Machine Learning–Based Deep Phenotyping of Atopic Dermatitis Severity-Associated Factors in Adolescent and Adult Patients，JAMA Dermatol 2021 Nov 10;