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为探究原发性干燥综合征（pSS）中 B 淋巴细胞亚群与淋巴瘤风险、临床表型及疾病活动的关联，研究人员开展回顾性研究，运用机器学习方法分析 137 例患者数据。结果发现 4 个亚组，A 组淋巴瘤发生率高、疾病活动度高。该研究为 pSS 诊疗提供新依据。
本研究旨在对原发性干燥综合征（Primary Sj?gren's Syndrome，pSS）患者的 B 淋巴细胞亚群进行详细分层分析，并探究其与淋巴瘤风险、临床表型以及疾病活动度之间的关联。
在这项回顾性研究中，研究人员分析了 137 例 pSS 患者的数据。研究运用机器学习方法，具体包括主成分分析（Principal Component Analysis，PCA）和 k 均值聚类（k - means clustering），对来自流式细胞术数据的 B 淋巴细胞亚群分布，以及免疫球蛋白 IgG 和补体（C3、C4）水平展开研究。通过 R 软件中的肘部方法（Elbow Method）确定最佳聚类数。基于这 10 个变量，将患者分为不同的亚组。随后，全面比较各亚组之间的临床特征、实验室参数和疾病活动指数。
研究结果显示，共识别出 4 个不同的亚组。A 组的淋巴瘤发生率显著较高，达到 20%，相比之下，B 组为 3.39%，C 组和 D 组则为 0%（p = 0.007） 。A 组中双阴性 B 细胞（32.26±17.96%）和浆细胞（2.02±1.92%）的比例也是最高的。欧洲抗风湿病联盟干燥综合征疾病活动指数（ESSDAI）评分表明，A 组的疾病活动度最高（9.00，6.00 - 20.00），依次是 B 组（7.00，3.50 - 14.00）、C 组（6.00，1.25 - 17.50）和 D 组（5.00，1.50 - 9.00）。
研究结论表明，这种创新的分层方法揭示了 B 细胞亚群失衡在 pSS 发病机制中的关键作用，为预测淋巴瘤风险和指导个性化治疗提供了新的证据。
