“以为是上了年纪才有的”……这个部位皱纹发出的致命信号

开发可自动检测Frank征象的AI模型
确认其与遗传性脑小血管损伤相关

有研究结果显示，耳垂上出现斜向皱褶的“Frank征（Frank's sign）”可以反映遗传性脑小血管损伤的程度。盆唐首尔大学医院研究团队首次在全球范围内利用三维脑部磁共振成像（3D脑MRI）开发出可自动识别Frank征的人工智能（AI）模型，并证实该征象与脑小血管疾病的严重程度密切相关。

Frank征是指耳垂上约45度角出现的斜行皱褶，1973年，美国医生 Sanders Frank 报告称在心绞痛患者中经常观察到这一征象，从而为人所知。过去人们多将其视为单纯的老化现象，但近年来，有观点认为其与心肌梗死、脑卒中、血管性痴呆等心脑血管疾病存在关联。

不过，以往研究仅提示血管性疾病患者中Frank征较为常见这一相关关系，对其客观评估方法及与实际血管损伤之间的联系尚未得到明确阐明。研究主要依赖肉眼观察，不同研究者之间判断可能存在差异，这一问题也一直被视为局限性。

12日据盆唐首尔大学医院消息，精神健康医学科 Kim Kiwoung 教授团队为解决上述问题，注意到在3D脑MRI中会同时拍摄面部和耳垂，基于此开发了可自动检测Frank征的AI模型。研究团队利用在盆唐首尔大学医院收集的400例脑MRI进行模型训练，并通过额外的1060例数据验证其准确性。

验证结果显示，专家手动标注区域与AI自动检测区域的一致度达到了医学影像领域中被评价为“较高水平”的数值。区分是否存在Frank征的分类性能同样达到0.9以上，证明了其在临床现场的应用可能性。

随后，研究团队利用该AI模型分析了由基因突变引发的脑小血管疾病——CADASIL（常染色体显性遗传脑动脉病伴皮质下梗死及白质脑病）患者。结果显示，CADASIL患者中Frank征的发生率显著高于普通人群，即便考虑年龄等因素，其发生概率仍约为普通人的4.2倍以上。

尤其是在CADASIL患者中，有Frank征的一组，其脑白质变性体积约为无Frank征组的1.7倍。按脑白质变性体积分为低、中、高三组时，Frank征的发生率分别为37.0%、66.7%、74.1%，呈比例上升趋势，由此也证实了其与疾病严重程度之间的关联。

Kim Kiwoung 教授表示：“本研究提供了科学依据，表明Frank征并非单纯的老化指标，而是可以客观反映遗传性脑小血管损伤程度的征象。虽然不能仅凭Frank征就对疾病作出诊断，但如果还存在其他血管性危险因素，耳垂皱纹可能成为额外的警示信号，因此建议及时咨询专科医生。”

本次研究结果分别发表在国际学术期刊《Scientific Reports》和《Journal of Clinical Medicine》上。