基于免疫代谢综合因素建立活动期类风湿关节炎寒热证型客观化诊断模型

作     者：廖强 冯丹丹 黎青青 程修平 李国豪 李艳 左坚 

作者机构：皖南医学院第一附属医院(弋矶山医院)中医科 皖南医学院第一附属医院(弋矶山医院)新安医学研究中心 皖南医学院中西医结合研究中心 皖南医学院第一附属医院(弋矶山医院)风湿免疫科 皖南医学院信息学院 合肥综合性国家科学中心卫生与医学研究所新安医学与中医药现代化中心 

出 版 物：《中国中西医结合杂志》 (Chinese Journal of Integrated Traditional and Western Medicine)

年 卷 期：2025年

核心收录：

学科分类：100506[医学-中医内科学] 1006[医学-中西医结合] 1005[医学-中医学] 100602[医学-中西医结合临床] 10[医学] 

基　　金：国家自然科学基金项目(No.81973828,No.82274465) 安徽省科技重大专项计划(No.202303a07020001) 

主　　题：类风湿关节炎 免疫 代谢 疾病分型 机器学习 诊断模型 

摘      要：目的 基于“寒热三期治痹理论，对活动期类风湿关节炎（RA）进行寒热亚型区分，分析其代谢、免疫差异性，并使用机器学习方法纳入多维度指标，探索建立活动期RA寒热痹证判别模型。方法 453例为2022年7月—2023年6月于皖南医学院弋矶山医院就诊的RA患者，符合纳入标准60例，中医辨证属湿热痹阻证（简称热痹，26例）或寒湿痹阻证（简称寒痹，34例），同时选取健康志愿者作为对照组（20名），检测RA患者及对照组血常规、血生化指标、风湿3项、免疫球蛋白等数据，检测血清乳酸、酮体、游离脂肪酸、糖脂代谢及白色脂肪组织（WAT）相关炎症免疫指标，对比分析各组差异。基于逻辑回归算法（LR）、线性判别分析（LDA）等10种机器学习方法，筛选特征指标建立预测模型，行十折交叉验证，以F1值及受试者工作特征曲线下面积（AUC）等指标进行模型评价。结果 与对照组比较，RA患者糖脂代谢指标中甘油三酯（TG）显著降低（P0.05）。10个常用机器学习模型利用白介素-17A(IL-17A)、瘦素（LEP）、3-磷酸甘油酸异构酶（3-PGI）、基质金属蛋白酶3 (MMP3)等22个参数能较好预测寒热亚型，其中LDA表现优异，经十折交叉验证，受试者AUC平均值为0.74。结论 免疫和代谢表型差异产生寒、热痹证的基础，联合多指标可以提升有关参数的亚型区分能力。