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第45卷第12期
               ·1838 ·                           南 京    医 科 大 学 学         报                        2025年12月


              适合 MTX 治疗    ［53］ 。同时，MTX⁃IR 还与高淋巴细胞             （AUC=0.58±0.10）的模型，以期实现对RA患者的精
              计数有关，淋巴细胞计数高于 2 000 个/mL 的患者，                     准治疗。
              MTX治疗更易失败        ［54］ 。Zhang等 ［55］ 开发出新型纳米             RA除可造成关节与器官损伤外，还会伴随其他多
              级材料运载药物至发病部位进行释放，提高了药物                            系统临床症状。RA易造成严重感染（serious infection，
                                                                             ［67］
              治疗RA的精准度，减少了药物不良反应，同时结合                           SI），Hetland等 通过统计学结合ML技术对8 404例
              自适应神经元模糊推理系统（adaptive neuron fuzzy                使用托法替布治疗的 RA 患者数据进行分析，进一
              inference system，ANFIS）和 XGBoost ML 模型可预测         步证实了年龄较大、男性、既往感染史和基线时皮
              该方式药物的治疗效能。还有研究围绕治疗RA的                            质类固醇使用与 SI 风险密切相关，而 Mehta等                ［68］ 则
              一种中药白花蛇舌草，利用网络药理学和生物信息                            是使用LASSO分析得出，相比非炎性风湿及肌肉骨
              学展开分析，最终通过LASSO、RF和SVM⁃RFE算法                      骼疾病，RA患者SI风险显著增加。
              及分子对接确认 MMP9 为该药物治疗 RA 的核心靶
                                                                5  总结与展望
              点 ［56］ 。Ye等 ［57］ 利用7年间的RA患者就诊数据及就
              诊时气象因素和空气污染，利用长短期记忆（long                               随着 ML 的逐步推广，医学领域也开始不断尝
              short⁃term memory，LSTM）模型有效预测 RA 患者就              试融合这种先进方法以寻找各类疾病相关的靶向
              诊情况，有利于优化医疗资源分配。                                  基因、通路和生物标志物等，进而发现潜在诊疗靶
                  约40%的RA患者对特定药物治疗无反应，使用                        点及治疗途径。目前已开发出大量 RA 相关的 ML
              ML可针对性地给予不同患者个性化的用药建议                    ［58-59］ 。  模型（表 2），这些模型的构建为参与测试的患者提
              Rivellese等 ［60］ 使用利妥昔单抗以及托珠单抗治疗的                  供了病情分类、基因差异分析、生存期预估相关的
              RA 患者滑膜组织行RNA测序，利用10×10倍嵌套交                       结果，有助于患者清晰了解自身状况，为患者的治
              叉验证方法结合测序结果详细找出了与利妥昔单抗                            疗与预后提供了新方向，且ML可以有效地将影像、
              相关的40个基因和与托珠单抗相关的39个基因，其                          血液检测和基因检测，如临床基础数据、关节评分、
              预测药物有效性的准确度分别达 0.744 和 0.681。                     免疫细胞计数、特异性抗体检测、核酸标志物检测
              Ukalovic等 依托患者临床数据利用交叉验证方法                        等多维度数据进行整合分析，高精准度、低错误率
                       ［61］
              开发5种RA生物特定疾病修饰药物（disease⁃modify⁃                  地迅速产生诊断建议，辅助临床医生高效诊疗RA，
              ing drug，DMARD）的疗效预测模型，发现阿达木单                     具有潜在应用价值（图1）。但其应用于临床实际仍
              抗（adalimumab，ADA）和依那西普（etanercept，ETN）            存在较大困难，挑战之一是如何有效融合多模态数
                                                                                                        ［69］
              联用治疗效能最高。对RA患者外周血CD4 T细胞                          据，依据《中国类风湿关节炎发展报告2020》 ，RA
                                                     +
              进行RNA测序及DNA甲基化测序，利用XGBoost和                       的诊断标准主要包括患者伴有晨僵等临床症状，手
              RF 算法依据差异基因和差异甲基化位点（differen⁃                     部X线检查显示骨质疏松以及血清类风湿因子水平
              tially methylated position，DMP）训练出的模型可有效          升高等，这些数据检测手段不同，结果差异大，现有
              预测患者对ADA和ETN的治疗反应，相比药物治疗                          的算法进行融合分析仍存在技术困难。再者若想
              无效者，有疗效的患者呈现基因高甲基化状态，其                            将所建立的模型直接应用于临床疾病诊断，则需要
              准确率分别达 84.7%和 88.0%        ［62-63］ 。类似地，使用        把所开发的算法模型嵌入现有的如影像、检验等大
              SVM算法开发出的结合临床基线数据和外周血7种                           型仪器中，这就需要提高仪器之间的信息互传以及
              DMP 评分的预后模型可用于判断患者对来氟米特                           数据兼容性，目前这一工作难度较高，且伴随科技
              治疗是否敏感      ［64］ 。有研究整合了 RA 外周血基因的                飞速发展，RA 诊断模型的开发愈来愈全面和深入，
              转录组图谱，并对外周血中 404 个上调的差异表达                         实时数据更新和系统维护也将成为重点和难点。
              基因（differentially expressed gene，DEG）进行功能富        且 ML 训练模型需要依赖大量原始数据，但当前许
              集分析，使用ML中的无监督聚类分析确定3种最佳                           多研究中使用的样本量偏少，尽管研究者们会通过
              分类亚型，分别为中性粒细胞驱动、干扰素驱动和                            采取交叉验证、特征降维等方式来对模型进行复查
                                                         ［65］
              CD8 T 细胞驱动，有助于针对RA的个性化给药 。                        以获得较高准确率，但仍无法完全弥补因数据量过
                  +
              Baxter等 使用XGBoost结合5 481例患者临床监测                   少所引起的模型不确定性，无法实现推广，导致投
                     ［66］
              数据训练出判断 RA 患者 5 年接受手术的概率                          入临床使用的模型较少，更多仅是停留在实验室研
             （AUC=0.90±0.02）以及接受关节置换还是其他手术                      究测试层面。为了提高模型的质量、通用性和可用
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