《Endocrine Metabolic & Immune Disorders - Drug Targets》：A Predictive Model for Anemia and Coronary Heart Disease Based on Bidirectional Two-Sample Mendelian Randomization and Machine Learning
编辑推荐：
本研究针对类风湿关节炎（RA）早期诊断困难，尤其对血清阴性RA（SnRA）缺乏有效生物标志物的临床挑战，通过靶向DNA甲基化测序和机器学习技术，系统探讨了AIM2 cg11003133位点甲基化与RA及其亚型、治疗反应和临床指标的关联。结果发现AIM2 cg11003133多个CpG位点（如cg11003133_79/91/139）的甲基化水平在RA患者中显著改变，且与ESR、CRP、DAS28等炎症指标正相关；构建的XGBoost和随机森林模型在区分RA与非RA、以及RF/CCP双阴性/双阳性亚型上均表现出近乎完美的诊断效能（AUC最高达1）。该研究首次揭示了AIM2表观遗传调控在RA中的关键作用，为开发无创、高精度的RA诊断新工具提供了重要依据。
想象一下，你早上醒来手指僵硬，关节肿胀疼痛，这可能是类风湿关节炎的早期信号。类风湿关节炎是一种慢性自身免疫性疾病，它不仅攻击关节，还可能导致全身多器官损伤。然而，诊断它并不容易，尤其有近三分之一患者属于“血清阴性”类型，即血液中找不到传统标志物如类风湿因子和抗环瓜氨酸肽抗体，这使得早期干预困难重重，许多患者因此错失最佳治疗时机，关节损伤不可逆转。为了破解这一难题，科学家们将目光投向了一个名为AIM2的基因。AIM2是免疫系统中的一种模式识别受体，能感知外来DNA并触发炎症反应，此前研究提示它可能在RA的发病中扮演关键角色。同时，DNA甲基化作为重要的表观遗传修饰，在调控基因表达和免疫反应中作用显著，但AIM2基因特定区域的甲基化状态是否与RA直接相关，能否成为一种新型诊断标志物，尚不清楚。为此，上海中医药大学附属光华医院风湿科赵佳楠、何秉恒、单宇等研究人员开展了一项深入研究，成果发表在《Endocrine Metabolic 》期刊上，为RA的精准诊断带来了新希望。
为揭示AIM2甲基化与RA的关联，研究团队首先从光华医院精准医学研究队列中招募了包括166名RA患者在内的370名受试者，覆盖了RA、强直性脊柱炎、银屑病关节炎、痛风、系统性红斑狼疮、皮肌炎、原发性干燥综合征及健康对照等多种人群。RA患者还被进一步细分为RF/CCP双阳性、双阴性、RF阴性、CCP阴性等亚型，并根据抗TNF-α治疗反应分为应答者与非应答者。利用靶向DNA甲基化测序技术，研究团队精确分析了AIM2基因cg11003133区域（chr1:159076528-159076740）内四个CpG位点（cg11003133_79, _91, _139, _152）的甲基化水平，并计算了12种单倍型甲基化比例。在数据分析阶段，采用了逻辑回归、随机森林和XGBoost等多种机器学习算法构建诊断模型，并利用5折交叉验证和训练集-测试集7:3分割的方式评估模型性能，同时通过Spearman相关性分析探讨了甲基化水平与ESR、CRP、DAS28等临床指标及糖尿病、高血压等合并症的关系。
3.1. AIM2的甲基化水平在RA与其他疾病间存在显著差异
通过比较不同疾病组，研究发现AIM2 cg11003133_79和cg11003133_91位点的甲基化水平在RA患者中显著高于健康对照和强直性脊柱炎组，但低于皮肌炎组；cg11003133_139则在RA中高于强直性脊柱炎和干燥综合征组。这表明AIM2的甲基化改变具有一定的疾病特异性。进一步分析显示，对抗TNF-α治疗无应答的RA患者，其cg11003133_79/91的甲基化水平更高；而RF阴性RA患者cg11003133_91的甲基化水平高于治疗无效的强直性脊柱炎患者。这些结果提示，AIM2甲基化模式可能与RA亚型分层和治疗反应相关。此外，RA患者中高CRP水平与cg11003133_79/91/139的甲基化升高显著相关，而年龄大于60.46岁的患者则呈现较低的cg11003133_79/91/152甲基化水平，说明其与炎症状态和年龄也存在关联。
3.2. AIM2甲基化水平与RA患者常见临床指标的相关性
相关性分析揭示了单个CpG位点甲基化与临床指标的广泛联系。例如，cg11003133_79与血沉、CRP、高血压合并症、肿胀关节数、DAS28-ESR、DAS28-CRP和CDAI均呈显著正相关。cg11003133_91则与更多指标正相关，包括血沉、CRP、CCP抗体、高血压、间质性肺病、压痛关节数、肿胀关节数及各疾病活动度评分。cg11003133_152与CRP和DAS28-CRP正相关，但与糖尿病合并症和压痛关节数负相关。这些发现表明，AIM2的甲基化状态能够反映RA的疾病活动度、关节炎症严重程度以及系统并发症。
3.3. AIM2单倍型甲基化水平在RA与其他疾病间存在显著变化
除了单个位点，研究人员还分析了四个CpG位点构成的单倍型。结果发现，TTTT单倍型在RA患者中比例显著低于健康对照和强直性脊柱炎组，但高于皮肌炎组。TCTC和TTTC单倍型在RA中低于健康对照。在RA亚型分析中，无论RF/CCP状态如何，TTTT单倍型在RA患者中均低于抗TNF-α治疗无效的强直性脊柱炎组，但高于皮肌炎组。这些单倍型模式的差异为区分RA与其他自身免疫性风湿病提供了更精细的表观遗传视角。
3.4. AIM2单倍型甲基化比例与RA患者常见临床指标的相关性
单倍型分析进一步深化了临床关联的认识。CCCC单倍型比例与CRP水平正相关，提示其可能促进炎症过程；而TTTT单倍型则与血沉和CRP均呈显著负相关，表明其可能对应较低的炎症状态。此外，不同单倍型与疾病活动度评分、关节计数、疼痛视觉模拟评分以及糖尿病、高血压、间质性肺病等合并症存在特定关联，例如TTTT和TTTC单倍型与糖尿病负相关，TCTC和TTTC单倍型与间质性肺病正相关。这凸显了AIM2单倍型甲基化在评估RA全身表现和合并症风险方面的潜力。
3.5. AIM2的甲基化水平有助于RA诊断
研究的最终落脚点是评估AIM2甲基化的诊断价值。利用cg11003133四个位点及平均甲基化水平构建的机器学习模型表现出色。XGBoost和随机森林模型在区分RA与非RA的测试集上，曲线下面积分别达到0.9911和0.9975。更重要的是，在区分RF/CCP双阴性与双阳性RA亚型时，两个模型均达到了完美的AUC=1。逻辑回归模型在单倍型水平上也显示出一定的区分能力。这证明，基于外周血AIM2 cg11003133靶向甲基化检测结合机器学习算法，能够高效、准确地区分RA及其关键亚型，为血清阴性RA的诊断提供了强有力的抗体独立工具。
综上所述，本研究系统阐明了AIM2基因cg11003133区域DNA甲基化在类风湿关节炎中的重要作用。其甲基化水平不仅在RA患者中呈现特征性改变，与疾病活动度、炎症指标及多种合并症密切相关，更重要的是，通过靶向测序和机器学习建模，能够实现RA的高精度诊断，特别是攻克了血清阴性RA的诊断难题。尽管研究中观察到的一些相关性效应值较弱，且甲基化如何精确调控AIM2基因表达的具体机制尚需进一步探索，但这项工作的意义重大。它将表观遗传学研究与临床需求紧密结合，证实了外周血DNA甲基化作为无创生物标志物的巨大潜力。未来，扩大样本量、开展纵向研究并整合多组学数据，将有助于验证这些发现，并可能推动基于AIM2表观遗传调控的新型治疗策略开发。本研究成果为RA的精准医疗增添了重要的分子依据，有望转化为临床可用的早期诊断和分层管理工具，改善患者预后。
