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第45卷第12期
               ·1836 ·                           南 京    医 科 大 学 学         报                        2025年12月


                                                                素。还有多项研究使用深度卷积神经网络（convolu⁃
              1  影像学ML多模态数据赋能诊疗RA
                                                                tional neural network，CNN）对十几万张胸部有异常
                  ML 结合影像学检测对 RA 的早期诊断有极高                       的患者X线片进行分析，建立了名为DLAD⁃10（Deep⁃
              价值。未分化关节炎（undifferentiated arthritis，UA）          Learning Algorithm Detecting 10 Common Abnormal⁃
              有进展为 RA 的可能，预测其进展仍是临床难题。                          ities）和 CheXNeXt（Chest X⁃ray NeXt）的 DL 模型，可
              基于此，Hu等     ［12］ 对432例UA患者进行为期1年的随                及时有效地辅助医生判断患者胸部的异常表现，同
              访，其中152例（35.2%）进展为RA，RF模型集成18个                    样有诊断RA⁃ILD的潜能         ［17-18］ 。
              关节超声评分系统（ultrasound 18，US18）与临床基
                                                                2  分子生物学ML多模态数据赋能诊疗RA
              线数据，对该结果展现出极高的预测灵敏度和准确
              度，在此基础上，利用沙普利加性解释（Shapley                              ML 结合基因检测结果有效提高 RA 的诊断
              additive explanations，SHAP）分析还找出关键变量，             率。循环抗瓜氨酸肽抗体（anti⁃cyclic citrullinated
              证实 US18 中 2 级关节计数、US18 总分和肿胀关节                    peptide antibody，ACPA）是 RA 诊断的特异性指标，
              计数对早期RA的检测至关重要。另一研究团队通                            但很多患者早期的ACPA呈现阴性，这就使得RA诊
              过风湿病门诊招募符合入组条件的143例RA患者，                          断常出现延迟       ［19］ 。有研究收集 173 例 RA 患者外周
              将其随机分为训练集和验证集，放射科医生将训练集                           血CD4 T细胞行基因芯片检测，以发病初期明确为
                                                                      +
              患者的临床数据、静态和动态超声影像结果依据欧洲                           RA 的 111 份样本作为训练集构建出 12 基因诊断模

              抗风湿病联盟⁃风湿病评估量表（European Alliance of               型，该模型对于验证集ACPA阴性的RA患者的诊断
              Associations for Rheumatology ⁃ Outcome Measures in  灵敏度为0.85，特异度为0.75，提示基因测序数据的
                                                                                                ［20］
              Rheumatology，EULAR⁃OMERACT）、滑膜内血流情                多基因特征模型有利于早期诊断RA 。类似地，一
              况（0~3分）和滑膜增生肥大（0~3分）进行赋分，用以                       些研究利用基因表达公开数据集（gene expression
              构建卷积神经网络评分模型（ResNet50）进而评估验                       omnibus，GEO）或收集样本的 RA 测序数据，使用加
              证集 RA 的活动度，最终模型评估结果与医生诊断                          权基因相关网络分析（weighted gene co⁃expression
              保持一致，提示该模型有辅助放射科医生进行 RA                           network analysis，WGCNA）与 LASSO、支持向量机递
              诊断的潜能 。                                           归特征消除（support vector machine recursive feature
                        ［13］
                  ML 结合影像学检测也可监测 RA 并发症。骨                       elimination，SVM⁃RFE）和 RF 算法等识别出滑膜中
              质疏松症是 RA 患者最常见的关节并发症，为了找                          RRM2、DLGAP5、KIF11、AKR1C3、MCEE、POLE4 和
                                        ［14］
              寻更快捷的评估工具，Saito等 尝试使用手部 X线                        PFKM，CD8 T 细 胞 中 的 GDF15、IGLC1、IGHM、
                                                                            +
              片计算第二掌皮质指数（second metacarpal cortical             CD8A、GZMA 和 PRF1，血 小 板 细 胞 关 联 密 切 的
              index，2MCI）预 测 骨 密 度（bone mineral density，        MAPK3、ACTB、ACTG1、VAV2、PTPN6和ACTN1        ［21-25］ ，
              BMD），最终成功结合临床指标构建出了具有高性能                          滑膜趋化因子CXCL4与CXCL7均可作为RA早期发
                                                                        ［26］
              与高泛化能力预测RA患者骨质疏松的ML模型。间                           生的标志 。也有研究使用单细胞测序结果结合极
              质性肺病（interstitial lung disease，ILD）是RA的关节         端梯度提升（extreme gradient boosting，XGBoost）算法
              以外并发症，McDermott 等       ［15］ 使用定量计算机断层            识别出 RA 中 MIER1、PPP1CB、ICOS、GADD45A 和
              扫描（quantitative computed tomography，QCT）对 RA      CD3D 这 5 个上调基因与 SLFN5、PIP4K2A 和 IL6ST
              患者及健康对照肺部数据利用多变量线性回归分                             这3个下调基因可以联合进行RA诊断                  ［27］ 。一研究
              析，发现 RA 与肺部较高的间质变化相关，且合并                          团队选取 72 例 RA、8 例 UA 和 13 例健康志愿者的
              肺气肿的 RA 患者病死率远高于单纯 RA 患者。                         外 周 血 单 个 核 细 胞（peripheral blood mononuclear
              DAS⁃28评分是临床评价风湿活动性的传统指标                   ［16］ ，  cell，PBMC）DNA样本进行甲基化测序，使用SVM算
              Zhou 等 ［17］ 通过对 RA 患者 28 个关节评分（Disease            法构建UA向RA分化的DNA甲基化特征谱，进而监
              Activity Score based on 28⁃joint count，DAS28）结合实  测 UA 进展   ［28］ ，而 Geng 等 ［29］ 则通过合并 GEO数据库

              验室检测指标等，构建的列线图模型则可用于 RA                           RA 滑膜组织的基因测序结果，共有 233 例 RA 和
              患者并发 ILD 风险的预测，其中高龄、吸烟、DAS28                      126 例对照，通过构建LASSO模型找出了IGF2BP3和
              评分升高、影像学关节分期较高（Ⅱ 期和 Ⅲ 期）和                         YTHDC2两个m6A甲基化调节因子，相比健康者，RA
              甲氨蝶呤治疗等被确定为 RA⁃ILD 的独立危险因                         患者的IGF2BP3和YTHDC2显著升高。另一研究利
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