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作者：王子涵;刘晓晶;陈艳宇;兰天仪;杨惠岚;于洪伟;陶庆文;徐愿;
单位：北京中医药大学;中日友好医院;
摘要：目的 基于代谢组学的炎症缓解程度构建补肾治尪汤治疗类风湿关节炎（RA）肝肾不足证患者炎症缓解结局的临床预测模型，并进行模型验证。方法 采用前瞻性队列研究，选取60例RA肝肾不足证患者，均给予补肾治尪汤联合常规剂量的传统合成改善病情抗风湿药口服，疗程为12个月。收集临床相关资料，以治疗后28个关节疾病活动度（DAS28）评分较治疗前的变化值（△DAS28评分）作为主要结局指标及分组依据。治疗前采集外周血检测血浆代谢物，使用差异性检验和最小绝对收缩和选择算子（LASSO）回归分析初步筛选差异代谢物，进一步使用机器学习算法筛选核心代谢物组合，根据核心代谢物组合的表达水平计算出新的代谢物指数，即基于标准化代谢物的炎症缓解评分（Met-IRS），并判别其临床适用性。结合临床特征和Met-IRS构建临床预测模型，并评价模型效能。结果 60例患者中△DAS28评分≥0.27分纳入炎症高缓解组，△DAS28评分<0.27分纳入炎症低缓解组，每组30例。炎症高缓解组较炎症低缓解组甲氨蝶呤使用频率更高，类风湿因子（RF）阳性率更低（P<0.05）。共筛选得到7种核心代谢物的最佳组合（包括芒果酸、脂肪酸-羟基脂肪酸酯40∶6、脂肪酸-羟基脂肪酸酯18∶0、脂肪酸-羟基脂肪酸酯36∶1、葡萄糖神经酰胺、溶血磷脂酰胆碱22∶5、孕烷三醇酮）。计算所得Met-IRS可整体概括差异代谢物特征，具有临床适用性，且炎症高缓解组Met-IRS高于炎症低缓解组，Met-IRS与患者炎症高缓解结局呈正相关关系（P<0.05）。基于变量Met-IRS、是否使用甲氨蝶呤、是否使用来氟米特、是否RF阳性构建“RA治疗炎症缓解（Cj-RTRM）”临床预测模型，经模型效能验证其具有临床预测能力，且受试者工作特征曲线下面积（AUC）为0.880、灵敏度0.967、特异度0.700、约登指数0.667。结论 基于Met-IRS构建的临床预测模型Cj-RTRM可有效预测补肾治尪汤治疗RA患者的临床炎症缓解结局，并精准识别补肾治尪汤治疗的优势人群，可为炎症动态监测、靶向管理及中医药优势人群的识别提供指导性证据。
关键词：类风湿关节炎;;肝肾不足证;;炎症;;代谢组学;;机器学习;;临床预测模型;;补肾治尪汤
基金资助：国家自然科学基金（82474459,82474275）;; 北京中医药大学研究生自主科研课题（ZJKT2024018）
