脑脊液细胞学在鉴别中枢神经系统感染与脑肿瘤中的效用与性能研究

　　为解决中枢神经系统感染(CNSIs)与脑肿瘤(BTs)鉴别诊断难题，来自中南大学湘雅医院的研究团队基于9项脑脊液(CSF)参数构建诊断模型。研究发现CSF吞噬细胞和单核细胞与BTs相关，而淋巴细胞和浆细胞提示CNSIs，模型AUC达0.889-0.900，为临床鉴别提供新策略。

　　

在神经科临床实践中，区分中枢神经系统感染(CNSIs)和脑肿瘤(BTs)犹如破解"双子谜题"——两者常呈现相似的临床症状和影像学特征。中南大学湘雅医院的研究团队另辟蹊径，将目光聚焦于脑脊液(CSF)这片"神经系统的微观海洋"。

研究团队收集了2017至2024年间783例患者的CSF检测数据，运用拉索分析(Lasso)、随机森林和多元逻辑回归等算法，从CSF压力、蛋白含量、葡萄糖水平等常规指标中，筛选出9个具有鉴别价值的"分子指纹"。有趣的是，CSF细胞成分展现出鲜明的疾病特征：吞噬细胞和单核细胞如同"肿瘤哨兵"在BTs患者中显著升高，而淋巴细胞和浆细胞则像"感染警报器"在CNSIs组异常活跃。

这项研究构建的诊断模型在训练集和测试集中分别取得0.889和0.900的AUC值，其精度堪比"神经科医生的显微镜"。研究者还将模型转化为直观的列线图(nomogram)，使临床医生能像查阅"疾病密码本"般快速解读检测结果。该成果为破解CNSIs与BTs的鉴别困境提供了创新性的液体活检方案。