基于机器学习联合早孕期炎症标志物与红细胞指标预测子痫前期风险

《BMC Pregnancy and Childbirth》：Machine learning-based prediction of preeclampsia using first-trimester inflammatory markers and red blood cell indices

本研究针对子痫前期(PE)早期预测难题，通过分析17,955名孕妇的早孕期血常规数据，首次系统揭示白细胞(WBC)、淋巴细胞(LYMPH)、单核细胞(MONO)、系统性炎症反应指数(SIRI)等炎症标志物与红细胞(RBC)指标在PE发病前的非线性关联及阈值效应。研究人员创新性地整合机器学习算法构建预测模型，在孕14周前实现AUC达0.82的精准预测，为PE的早期干预提供了经济高效的新策略。

　　

在全球范围内，每25名孕妇中就有1人受到子痫前期(PE)的威胁，这种以妊娠20周后出现高血压和蛋白尿为特征的并发症，不仅是导致孕产妇死亡的主要原因，更会显著增加患者未来罹患2型糖尿病(T2D)和心血管疾病(CVD)的风险。目前临床面临的最大困境在于：当确诊PE时，唯一有效的治疗手段只有终止妊娠，这直接导致早产率上升和新生儿并发症增加。虽然研究证实孕16周前使用低剂量阿司匹林可降低早发型PE发生率，但现有筛查方法依赖超声影像学和血清胎盘生长因子(PlGF)检测，成本高昂且普及度低，迫切需要开发更便捷、经济的早期预测指标。

为破解这一临床难题，乔龙伟等研究人员在《BMC Pregnancy and Childbirth》发表了一项突破性研究，通过对17,955名孕妇的大规模队列分析，系统探讨了早孕期炎症标志物和红细胞指标与PE的关联。研究团队发现，在PE症状出现前（孕8-14⁺⁶周），孕妇的免疫系统已出现显著异常：白细胞(WBC)、中性粒细胞(NEUT)、淋巴细胞(LYMPH)、单核细胞(MONO)、血小板(PLT)等炎症指标均显著升高，系统性炎症反应指数(SIRI)和系统性免疫炎症指数(SII)也明显异常。更值得关注的是，红细胞(RBC)计数、血红蛋白(HGB)和红细胞比容(HCT)同样呈现上升趋势，提示PE的病理生理过程可能早在孕早期就已启动。

研究方法的核心在于多中心队列设计与多重验证策略。团队收集了苏州大学附属第一医院和苏州市立医院2015-2024年间近1.8万例孕妇的临床数据，采用多变量逻辑回归和限制性立方样条(RCS)分析炎症标志物与PE的关联，并通过孟德尔随机化(MR)验证免疫细胞与PE的遗传因果关系。在预测模型构建阶段，研究人员比较了12种机器学习算法，最终确定梯度提升机(GBM)为最优预测模型，并进一步整合 maternal risk factors（母体风险因素）建立综合预测体系。

炎症标志物与PE风险存在非线性关联

通过限制性立方样条分析，研究发现WBC、NEUT、PLT、RBC和HGB与PE风险呈显著非线性关系。进一步分析揭示这些指标存在明确的阈值效应：当WBC>8.44×10⁹/L时，每增加1个单位，PE风险上升14%；当RBC>3.84×10¹²/L时，每增加1个单位，PE风险激增161%。这种非线性关系提示临床监测中需要关注这些临界值，对超过阈值的人群进行重点干预。

特定免疫细胞亚群驱动PE发病机制

孟德尔随机化分析鉴定出15种与PE风险相关的免疫细胞类型，其中CD11c+CD62L-单核细胞占比表现最为显著。进一步中介分析发现，该细胞亚群可能通过影响磷酸盐与5-氧脯氨酸比值，间接增加PE发病风险，中介效应比例为6.6%。这一发现不仅揭示了PE的新型生物标志物，更阐明了免疫代谢调控在PE发病中的关键作用。

机器学习模型实现早期精准预测

基于GBM算法构建的血常规评分模型在训练集和测试集中AUC分别达到0.72和0.65。当联合母体风险因素（年龄、BMI、产次等）后，综合预测模型性能显著提升，训练集AUC达0.82，测试集AUC为0.73。尤为重要的是，模型风险评分在早发型PE患者中最高，表明其能够识别不同严重程度的PE亚型。

这项研究的创新价值在于首次系统阐明了早孕期血常规指标与PE风险的定量关系，突破了传统预测方法对昂贵检测设备的依赖。所开发的预测模型仅需常规血常规检查即可在孕14周前识别高风险人群，为临床开展早期干预提供了实用工具。更重要的是，研究发现CD11c+CD62L-单核细胞亚群可能通过调节磷酸盐代谢途径参与PE发病，为理解PE的免疫代谢机制开辟了新视角。

未来研究可进一步优化模型决策阈值，探索与子宫动脉多普勒、PlGF等现有指标的整合策略，在保持高灵敏度的同时降低假阳性率。此外，CD11c+CD62L-单核细胞作为PE潜在治疗靶点的价值也值得深入探索。这项成果标志着PE预测从依赖专科检查向普及型筛查的重要转变，有望显著提升全球PE的防治水平。