Sensitive skin : diagnostic approaches and characterization of physiological and biochemical features

국문 초록 (Abstract)

민감성 피부(Sensitive Skin, SS)는 피부 장벽 기능의 저하, 감각 반응성의 증가, 그리고 신경면역 조절 이상과 밀접하게 연관되어 있다. 특히 세라마이드, 콜레스테롤, 지방산 등의 감소는 경피 수분 손실(TEWL) 증가와 피부 수분량 감소로 이어지며, 감각 반응성의 증가는 화끈거림, 따가움, 가려움 등의 증상을 유발한다. 이러한 증상은 전 세계적으로 높은 유병률을 나타내지만, SS에 대한 표준화된 진단 기준은 아직 확립되지 않은 실정이다.
진단의 신뢰성을 향상시키기 위해, 본 연구에서는 자체 개발한 설문지와 생리학적 측정, 첩포 테스트(patch test), 젖산 자극 검사(LAST)를 병합하여 베이징과 상하이 거주 여성 975명을 대상으로 SS 평가를 수행하였다. 이 중 307명은 각질층 천연보습인자(NMF)와 지질 프로파일링을 포함한 상세한 생리, 생화학적 분석을 추가로 수행하였다. 설문지와 LAST를 병합 적용한 결과, SS 검출 정확도가 향상되고 위음성 발생이 감소하였다. SS 대상자는 피부 수분 및 pH 변화, 세라마이드와 지방산 감소, 각질층 아미노산 농도 저하 등 특징적인 생리학적 및 생화학적 변화를 나타내어, 다중 지표를 활용한 통합 평가 접근법의 중요성을 뒷받침하였다.
또한, 1,690명의 한국인 여성을 대상으로 전장유전체연관분석(GWAS)을 수행하여 SS 감수성과 관련된 유전적 요인을 탐색하였다. 연구 결과, 유의성을 만족하는 단일염기다형성(SNP)은 확인되지 않았으나, rs11689992, rs7614738(USP4/GPX1), RASSF8, NRXN3 등 일부 변이가 SS와의 잠재적 연관성을 보였으며, 이는 산화 스트레스 및 신경 면역 경로가 SS 취약성과 관련될 가능성을 시사한다.
임상 평가의 객관성을 강화하기 위해, 본 연구에서는 YOLOv5x 기반의 AI 피부 자극 평가 모델을 개발하였다. 해당 모델은 정확도 0.983, F1 점수 0.982를 기록하며, 표준화된 첩포 테스트 판독에서 높은 신뢰성을 나타내어, 임상적 활용 가능성을 보여주었다.
종합하면, 임상적, 생화학적, 유전적 접근과 AI 기반 분석을 통합한 다각적 연구는 SS에 대한 보다 포괄적인 이해를 가능하게 하며, 객관적인 진단 도구 개발과 개인 맞춤형 관리 전략 마련에 중요한 근거를 제공한다. 이러한 통합 접근법은 향후 SS 연구 및 임상 진단 표준화에 기여할 것으로 기대된다.

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

Sensitive skin (SS) is associated with poor skin barrier function, increased sensory reactivity, and neuroimmune dysregulation. Reduced ceramides, cholesterol, and fatty acid levels cause increased transepidermal water loss and dehydration, while increased sensory responses contribute to burning, stinging, and itching. Despite its high global prevalence, standardized diagnostic criteria for SS remain lacking.
To improve diagnostic reliability, we assessed SS in 975 women from Beijing and Shanghai using a newly developed questionnaire combined with physiological measurements, patch tests, and the lactic acid sting test (LAST). Among them, 307 participants underwent detailed biophysical and biochemical analyses, including NMF and lipid profiling. The combination of the questionnaire and LAST enhanced detection accuracy and reduced false negatives. SS individuals showed characteristic differences such as altered hydration and pH, reduced ceramides and fatty acids, and lower amino acid levels in the stratum corneum, supporting the value of integrated assessment approach. A genome-wide association study (GWAS) in 1,690 Korean women further explored SS susceptibility. Although no SNPs reached genome-wide significance, several variants including rs11689992, rs7614738 (USP4/GPX1), RASSF8, and NRXN3 showed suggestive associations, implicating oxidative stress and neuro-immune pathways in SS vulnerability. To enhance objectivity in clinical evaluation, an AI-based irritation assessment model using YOLOv5x was developed. Achieving an accuracy of 0.983 and F1 score of 0.982, the model demonstrated strong potential for standardized patch test scoring.
Overall, integrated clinical, biochemical, genetic, and AI-driven approaches provide a more comprehensive understanding of SS and support the development of objective diagnostic tools and personalized management strategies.

목차 (Table of Contents)

• Literature Review : Physiological characteristics and diagnostic advances in sensitive skin 1
• Abstract 2
• 1. Introduction 3
• 2. Physiological characteristics of sensitive skin 5
• 2.1. Skin barrier dysfunction 5
• 2.2. Imbalanced structure of the stratum corneum on sensitive skin 5
• 2.3. Exaggerated cutaneous sensory perception 7
• 2.4. Neuro-immune interactions and inflammation 8
• 3. Genetic basis of sensitive skin 9
• 4. Diagnostic methods for sensitive skin 11
• 4.1. Subjective assessment: self-declared questionnaires 11
• 4.2. Objective assessment: sensory irritation test, irritation test and biophysical measurements 12
• 4.3. Integrated diagnostic strategy 13
• 4.4. Artificial intelligence in sensitive skin diagnosis 13
• 5. Discussion 14
• Chapter I. Improving sensitive skin diagnosis by integrating diagnostic questionnaires, lactic acid sting test, and lipid profiling 17
• Abstract 18
• 1. Introduction 20
• 2. Materials and methods 21
• 2.1. Study population 21
• 2.2. Test materials 22
• 2.3. Diagnostic questionnaire 24
• 2.4. Skin irritation test (Patch testing) 24
• 2.5. The lactic acid stinging test (LAST) 24
• 2.6. Biophysical measurements 25
• 2.7. Tape stripping 25
• 2.8. Quantitative analysis of NMFs and lipid in the SC 26
• 2.9. Statistical analysis 27
• 3. Results 27
• 3.1 Sensitive skin ratio compared with the diagnostic questionnaire and yes/no questions in Beijing and Shanghai 27
• 3.2. Diagnostic questionnaire and its relationship with skin sensory irritation and skin irritation 30
• 3.3. Physiological differences between sensitive and non-sensitive 36
• 3.4. Comparison of SC lipid and NMF compositions between sensitive and non-sensitive 39
• 4. Discussion 47
• Chapter II. Genetic variants associated with sensitive skin: a genome-wide association study in Korean women 52
• Abstract 53
• 1. Introduction 55
• 2. Materials and methods 56
• 2.1. Participants 56
• 2.2. Sensitive and non-sensitive skin classification 57
• 2.2.1. Patch test (Skin irritation test) 58
• 2.2.2. Sting test (Skin sensory test) 58
• 2.3. SNP microarray genotyping 59
• 2.4. Imputation and quality control 60
• 2.5. Statistical analysis 60
• 3. Results 61
• 3.1. Population characteristics 61
• 3.2. Results of GWAS 64
• 4. Discussion 71
• Chapter III. Evaluation of artificial intelligence-assisted diagnosis of skin erythema in a patch test 75
• Abstract 76
• 1. Introduction 77
• 2. Methods 79
• 2.1. Participants 79
• 2.2. Patch test procedure 80
• 2.3. Data acquisition and preprocessing 80
• 2.4. Model development 81
• 2.5. Performance metrics 82
• 2.6 Inter-rater reliability 83
• 3. Results 83
• 3.1. Participant information 83
• 3.2. Model development 84
• 3.3. Model performance 87
• 3.4. Inter-rater reliability of the model validation study 90
• 3.5. Deep learning-based automated detection of skin irritation in patch testing 93
• 4. Discussion 95
• Conclusion 102
• References 106
• 논문요약 (국문) 116