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一张涂片完成阴道微生态全面评估!一文读懂革兰染色的临床价值

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2026-07-29

临床阴道分泌物检测手段繁多,生理盐水湿片、干化学酶法、抗原法、荧光染色、分子检测各有适用场景,但各有局限。纵观国内外主流指南与专家共识,革兰染色镜检始终是阴道微生态形态学检查的基础性、通用性核心方法。

革兰染色的核心优势:单张涂片即可同步完成菌群结构评估、菌群失调分级、多类型阴道炎鉴别与混合感染筛查,结果客观稳定、可留存溯源、可复核质控。本文系统梳理革兰染色在阴道微生态评估中的规范化临床应用价值。

核心定位:阴道微生态形态学的一站式评估体系

区别于仅能单项筛查的检测方式,革兰染色是一套完整的形态学诊断体系[1,11]。无需多次采样、多项叠加检测,仅通过标准化涂片染色、油镜阅片,即可同时输出“微生态菌群状态 + 炎症水平 + 病原识别 + 评分分级”的多维结果。

该方法适配各级医院常规筛查、白带异常鉴别、反复阴道炎评估、混合感染诊断及治疗后随访复查,是指南推荐的阴道分泌物形态学检查基础方案[1-2]

区别于仅能单项筛查的检测方式,革兰染色是一套完整的形态学诊断体系[1,11]。无需多次采样、多项叠加检测,仅通过标准化涂片染色、油镜阅片,即可同时输出“微生态菌群状态 + 炎症水平 + 病原识别 + 评分分级”的多维结果。

规范化临床核心应用价值

Nugent 评分规范化评估 BV,指南优先参考方法

依据《细菌性阴道病诊治指南(2021修订版)》《Sexually Transmitted Infections Treatment Guidelines, 2021》及欧洲指南等中外权威文件:革兰染色结合 Nugent 评分,是细菌性阴道病(BV)规范化实验室参考标准,临床诊断效能优于传统 Amsel 四项临床标准。

标准化评分分级[4]

  • 0~3 分:阴道菌群正常
  • 4~6 分:菌群中间状态、轻度失调
  • ≥7 分:提示细菌性阴道病

诊断效能与裁决:相关数据显示,Nugent 评分诊断敏感度约 89%、特异度约 83%[4],显著高于单纯临床症状判断。同时《自动化阴道分泌物分析系统复检规则的建立与验证专家共识》明确:当湿片镜检、自动化检测结果与革兰染色形态学结果不一致时,以革兰染色结果为准,保障诊断准确性[7]

依据《细菌性阴道病诊治指南(2021修订版)》《Sexually Transmitted Infections Treatment Guidelines, 2021》及欧洲指南等中外权威文件:革兰染色结合 Nugent 评分,是细菌性阴道病(BV)规范化实验室参考标准,临床诊断效能优于传统 Amsel 四项临床标准。

全面量化菌群指标,精准判定微生态失调程度

根据《女性阴道微生态失调临床诊治指南》[6]及相关共识[11]规范,革兰染色油镜阅片可系统评估全套微生态核心指标:菌群密集度、菌群多样性、优势菌类型、菌群抑制/增殖异常、白细胞炎症水平、Nugent 评分、基于革兰氏染色的AV评分、真菌特殊结构(芽生孢子/假菌丝)等。

通过多指标综合研判,可清晰区分乳杆菌优势的健康菌群、厌氧菌过度增殖、需氧菌异常增殖等不同失调类型,不再依靠单一外观判断,能为临床菌群修复、对症治疗、疗效随访提供客观形态学依据。

适配 AV 规范化诊断,适合基层广泛落地

需氧菌性阴道炎(AV)的诊断难点,在于不仅要看炎症细胞,更需结合背景菌群失衡状态。生理盐水湿片因清晰度不足、易受液体流动干扰,很难精准区分各类杆菌与球菌形态。革兰染色可有效弥补短板[8]

  • 形态辨识清晰:染色对比度高,可稳定区分乳杆菌、致病性小杆菌及球菌形态;
  • 设备要求低:普通光学显微镜即可完成阅片,无需特殊设备,适合各级基层医院常规开展;
  • 量化分层诊疗:可采用国内通用的革兰染色联合临床特征 AV 量化评分体系,总分 ≥4 分即可诊断 AV[8],并可区分轻度、中度、重度感染,实现分层诊疗。

同步筛查 VVC、滴虫,高效识别混合感染

临床阴道炎单一感染占比有限,混合感染极为常见,是久治不愈、反复发作的重要原因。革兰染色可实现一站式病原筛查[1-2]

  • 外阴阴道假丝酵母菌病(VVC):根据《外阴阴道假丝酵母菌病中国诊治指南(2024版)》,革兰染色可清晰检出真菌芽生孢子与假菌丝,检测敏感度达 65%~83%[3,9],涂片背景干净、形态辨识度高,有利于发现轻症及隐匿性真菌感染。
  • 综合诊断效率:《常见阴道炎的规范化诊断流程指南(2025)》明确肯定:规范的革兰染色形态学检查,可一次性完成 BV、AV、VVC、滴虫性阴道炎及混合感染的同步评估,大幅提升临床诊断效率。

结果可留存、可复核,支撑标准化实验室质控

检验结果的稳定性、可溯源性、可复核性是临床诊疗与实验室质控的关键:

  • 标本长期留存:革兰染色玻片可长期保存,疑难病例、争议结果、复诊病例可随时复阅、科内会诊;
  • 室内/室间质控:依据指南要求[1],可采用大肠埃希菌、金黄色葡萄球菌标准菌株建立阴阳对照;新批次试剂、操作人员、仪器设备可定期比对,建立完善的室内、室间质控体系,保障全院结果统一、稳定、可靠。

相较之下,生理盐水湿片无法保存、不能复核、结果高度依赖操作者即时经验,重复性与溯源性存在明显短板。

多方法横向对比:综合临床适用性更强

不同检测方法各有适配场景,而革兰染色在常规临床诊断层面综合优势最均衡:

不同检测方法各有适配场景,而革兰染色在常规临床诊断层面综合优势最均衡

适配智能化发展,是 AI 辅助诊断的标准化基础

目前阴道微生态 AI 图像辅助诊断技术,多以标准化的革兰氏染色涂片图像作为深度学习模型的训练与检测基础[10]。Nugent 评分及菌群形态判读的标准化体系,为卷积神经网络模型提供了统一判读依据,是检验科形态学检测数字化、智能化升级的重要底层支撑。

目前阴道微生态 AI 图像辅助诊断技术,多以标准化的革兰氏染色涂片图像作为深度学习模型的训练与检测基础[10]。Nugent 评分及菌群形态判读的标准化体系,为卷积神经网络模型提供了统一判读依据,是检验科形态学检测数字化、智能化升级的重要底层支撑。

总结

革兰染色不只是一项简单的染色技术,更是国内多版指南共识统一推荐的阴道微生态规范化形态学评估方案。凭借“一张涂片、多维评估、形态直观、标准统一、可溯可核”的核心优势,它可以同时解答临床三大问题:

✅ 阴道菌群是否健康、有无失调;

✅ 是否存在 BV / AV / VVC / 滴虫性阴道炎等单一感染;

✅ 是否存在复杂混合感染。

兼顾基层普及性与临床专业性,是当前阴道分泌物形态学检测中,综合适用性最高、临床价值最稳定的基础检测手段。

革兰染色不只是一项简单的染色技术,更是国内多版指南共识统一推荐的阴道微生态规范化形态学评估方案。凭借“一张涂片、多维评估、形态直观、标准统一、可溯可核”的核心优势,它可以同时解答临床三大问题。

参考文献:

[1] 中华医学会妇产科学分会. 阴道分泌物临床检验与结果报告规范化指南[J]. 中华妇产科杂志, 2020, 55(12): 817-821.

[2] 国家妇产疾病临床医学研究中心, 中华医学会妇产科学分会感染性疾病协作组. 阴道微生态异常临床诊治专家共识(2024版)[J]. 中华妇产科杂志, 2024, 59(10): 753-760.

[3] WORKOWSKI K A, BACHMANN L H, CHAN P A, et al. Sexually transmitted infections treatment guidelines, 2021[J]. MMWR Recommendations and Reports, 2021, 70(4): 1-187.

[4] 中华医学会妇产科学分会感染性疾病协作组. 细菌性阴道病诊治指南(2021修订版)[J]. 中华妇产科杂志, 2021, 56(1): 3-6.

[5] SHERRARD J, WILSON J, DONDERS G, et al. 2018 European (IUSTI/WHO) International Union against Sexually Transmitted Infections/World Health Organisation guideline on the management of vaginal discharge[J]. International Journal of STD & AIDS, 2018, 29(13): 1258-1272.

[6] 中华医学会妇产科学分会感染性疾病协作组. 女性阴道微生态异常诊治专家共识[J]. 中国实用妇科与产科杂志, 2020, 36(8): 734-738.

[7] 上海市医学会检验医学分会. 自动化阴道分泌物分析系统复检规则专家共识[J]. 诊断学理论与实践, 2022, 21(2): 132-137.

[8] DONG M, WANG C, LI H, et al. Aerobic vaginitis diagnosis criteria combining Gram stain with clinical features: an establishment and prospective validation study[J]. Diagnostics, 2022, 12(1): 185.

[9] 中华医学会妇产科学分会感染性疾病协作组. 外阴阴道假丝酵母菌病诊治指南(2024版)[J]. 中华妇产科杂志, 2024, 59(7): 505-511.

[10] BURNS T E, SNOOK M, GREEN C, et al. The use of machine learning for image analysis artificial intelligence in clinical microbiology[J]. Journal of Clinical Microbiology, 2023, 61(11): e00300-22.

[11] 中华医学会妇产科学分会感染性疾病协作组. 阴道微生态评价的临床应用专家共识[J]. 中华妇产科杂志, 2016, 51(10): 721-723.