一种类风湿性关节炎诊断分类器的构建方法及其应用技术

本发明专利技术属于医药和生物医学检测领域技术，具体涉及一种类风湿性关节炎诊断分类器的构建方法及其应用。该方法包括：基于类风湿性关节炎的基因表达谱，获取类风湿性关节炎数据集；基于类风湿性关节炎数据集对类风湿性关节炎免疫微环境RIME进行分类，获得两种亚型(基质亚型C1和免疫亚型C2)；基于两种亚型，提取特征基因并构建类风湿关节炎滑膜免疫微环境人类指数RSIMI分类器。本发明专利技术提供的类风湿性关节炎分型和构建的RSIMI分类器将为个体化治疗和精准医疗的临床指导提供理论支持。和精准医疗的临床指导提供理论支持。和精准医疗的临床指导提供理论支持。

【技术实现步骤摘要】
一种类风湿性关节炎诊断分类器的构建方法及其应用


[0001]本专利技术属于医药和生物医学检测领域技术，具体涉及一种类风湿性关节炎诊断分类器的构建方法及其应用。

技术介绍

[0002]类风湿关节炎(rheumatoid arthritis，RA)是一种以多关节炎、全身性炎症和自身抗体产生为特征的慢性全身炎症性自身免疫性疾病。它具有高度异质性的临床表现和可变的病程。在过去几十年中，为了更好地了解RA的发病机制和指导RA的治疗，RA患者可根据性别、年龄、血清阳性/阴性、初发/复治、一般和难治性的分类。然而，RA的疾病异质性尚无法清晰表征。这也是目前常规治疗虽取得了一定的疗效，但据中国风湿病数据库2万多例RA患者的统计，仅有17％患者可达到疾病低活动度指标，而且长期免疫抑制治疗会破坏免疫防御和免疫监视功能，增加感染和肿瘤的风险。基于RA治疗的现状及矛盾，我们有必要据其疾病的异质性特征给予分类探索，以便于更好地了解疾病和指导治疗。
[0003]由于RA患者中的滑膜组织中免疫性细胞(如T细胞、B细胞、自然杀伤(NK)细胞等)和基质性细胞(如巨噬细胞、中性粒细胞、树突状细胞(DCs)等)的比例、活性及其所含生物标志物不同且具有高特异性，因此通过确定其滑膜组织免疫细胞浸润主要类型以实现RA分型，其对RA的诊疗是非常必要的。

技术实现思路

[0004]基于上述背景，本专利技术提供了一种RA诊断分类器的构建方法及其应用。
[0005]为实现上述目的，本专利技术是通过以下技术方案来实现：
[0006]本专利技术提供了一种RA诊断分类器的构建方法，包括以下步骤：
[0007]步骤1：基于RA的基因表达谱，获取RA数据集；
[0008]步骤2：基于步骤1得到的RA数据集对RA免疫微环境RIME进行分类，获得两种亚型；
[0009]步骤3：基于步骤2得到的两种亚型，提取特征基因并构建RA滑膜免疫微环境人类指数RSIMI分类器。
[0010]进一步地，所述步骤2中获得两种亚型的方法为无监督聚类分析法。
[0011]进一步地，所述步骤2中两种亚型为基质亚型C1和免疫亚型C2。
[0012]进一步地，所述步骤3的具体过程包括：
[0013]步骤3.1：利用“limma”包来识别基质亚型C1和免疫亚型C2的差异基因；
[0014]步骤3.2：基于识别得到的差异基因，使用R包“Boruta”提取出79个特征基因；
[0015]步骤3.3：基于提取得到的特征基因，利用签名基因进行PCA算法，主成分1作为签名基因得分，获得79个分类生物标志物签名评分；
[0016]步骤3.4：基于79个分类生物标志物签名评分，采用下式进行RSIMI评分：
[0017]RMSG score＝∑PC1
i
‑
∑PC1
j
[0018]其中，i是基质亚型相关的分类生物标志物，包括37个生物标志物；j是免疫亚型相
关的分类生物标志物，包括42个生物标志物；
[0019]步骤3.5：获得RSIMI评分后，即成功构建RSIMI分类器。
[0020]本专利技术还提供了上述RA诊断分类器在RA药物治疗中药物选择方面的应用。
[0021]进一步地，所述药物包括英夫利昔单抗、阿巴西普、阿达木单抗、甲氨蝶呤、利妥昔单抗和塞妥珠单抗。
[0022]与现有技术相比，本专利技术的有益效果如下：
[0023](1)本专利技术首次对RA进行“免疫微环境”分类，获得两种亚型：基质亚型C1和免疫亚型C2，并研究不同亚型的临床特征，增强对RA疾病的深入了解，为RA的诊疗提供新的思路和依据。
[0024](2)本专利技术基于疾病免疫微环境的分型探究常规三联DMARDs、生物制剂或TNF抑制剂治疗的治疗效果，结果显示C1组患者对塞妥珠单抗更敏感(P＝0.03)。相比之下，C2组的患者对阿巴西普(P＝0.001)和利妥昔单抗(P＝0.001)更为敏感。C2组对英夫利昔单抗(P＝0.530)的敏感性略高，C1组对阿达木单抗(P＝0.580)和甲氨蝶呤(P＝0.730)的敏感性略高。这将有助于RA更加个性化的诊断、治疗或预防。
附图说明
[0025]图1是数据处理步骤的概述；
[0026]图2是基于22个细胞类型签名表达数据集的RA亚组的共识聚类；
[0027]图3是基于细胞亚集谱的RNA
‑
seq数据集中RA亚簇的特征；
[0028]图4是两个亚组的临床表型分布；
[0029]图5是构建79个具有基因表达变化的亚型的RSIMI；
[0030]图6是RSIMI预测了不同治疗方法的临床益处。
具体实施方式
[0031]为了便于理解本专利技术，下面将对本专利技术进行更全面的描述。但是，本专利技术可以以许多不同的形式来实现，并不限于本文所描述的实施例。相反地，提供这些实施例的目的是使对本专利技术的公开内容的理解更加透彻全面。
[0032]实施例
[0033]利用关键词“类风湿性关节炎”从基因表达综合数据库(GEO)中检索RA的基因表达谱，获取训练集(GSE89408)、测试集(GSE153015、GSE77298、GSE48780、GSE55457、GSE55235、GSE39340和GSE12021)。
[0034]RIME的分类：从训练集(GSE89408)中获得152个RA样本，使用ConsensusClusterPlusR软件包对152个RA样本构建一致的聚类。计算各聚类数的平均聚类一致性和聚类间变异系数，并利用CDF确定最优聚类数。进一步分析CDF delta面积曲线发现，发现两个簇后的AUC趋于稳定(图2B)。最后，通过建立共识矩阵图，将152个RA分配到两个聚类中，以更直观地评估聚类的组成和数量(图2C)，即完成RIME的分类，分为基质亚型C1和免疫亚型C2。
[0035]两种亚型的免疫细胞分布和功能富集：为了了解不同亚型中免疫浸润细胞的特征，使用CIBERSORT对基因表达数据进行反卷积来评估细胞分布并区分了基质亚型C1和免
疫亚型C2之间的22种免疫细胞浸润类型。结果表明，C2主要存在于B细胞、浆细胞、CD8等免疫细胞中+T细胞，CD4+记忆T细胞、NK细胞、巨噬细胞M0和巨噬细胞M1。巨噬细胞M2、静止的树突状细胞、肥大细胞和中性粒细胞在C1中更为活跃(图3A)。此外，对相关功能或通路的富集评分进行量化，以研究两个亚组与免疫状态之间的相关性。对于生物过程或信号通路，使用来自Broad研究所的GSEA软件进行了基因集合富集分析(GSEA)。结果显示，C1在过氧化物酶体增殖物激活受体(PPAR)信号通路中显著富集，而哺乳动物雷帕霉素靶蛋白(mTOR)、Wnt和转化生长因子(TGF)
‑
beta信号通路也有类似的趋势。而C2对大多数炎症通路表现出强富集，如B细胞和T细胞受体、趋化因子、Janus激酶/信号转导和转录激活因子(本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种类风湿性关节炎诊断分类器的构建方法，其特征在于：包括以下步骤：步骤1：基于类风湿性关节炎RA的基因表达谱，获取类风湿性关节炎数据集；步骤2：基于步骤1得到的类风湿性关节炎数据集对类风湿性关节炎免疫微环境RIME进行分类，获得两种亚型；步骤3：基于步骤2得到的两种亚型，提取特征基因并构建类风湿关节炎滑膜免疫微环境人类指数RSIMI分类器。2.根据权利要求1所述的构建方法，其特征在于：所述步骤2中获得两种亚型的方法为无监督聚类分析法。3.根据权利要求1所述的构建方法，其特征在于：所述步骤2中两种亚型为基质亚型C1和免疫亚型C2。4.根据权利要求1所述的构建方法，其特征在于：所述步骤3的具体过程包括：步骤3.1：利用“limma”包来识别基质亚型C1和免疫亚型C2的差异基因；步骤3.2：基于识别得到的差异基因，使用R包“Boruta”提取出79个特征基因；...

【专利技术属性】
技术研发人员：张升校，赵蓉，贺培风，于琦，张译文，范建鑫，姚佳媛，郭锦程，张荷艺，程婷，李小峰，王彩虹，
申请(专利权)人：山西医科大学，
类型：发明
国别省市：