编辑推荐：
为探究重症肺炎支原体肺炎（SMPP）与普通型（GMPP）患儿尿液代谢组差异，研究人员采用非靶向代谢组学结合机器学习，通过 UPLC-MS/MS 分析 133 例患儿样本，筛选出 136 个差异代谢物、6 条代谢通路及 3 个潜在标志物（3-HAA、L-Kynurenine、16 (R)-HETE），为 SMPP 早期诊断提供依据。
肺炎支原体（Mycoplasma pneumoniae）感染是儿童社区获得性肺炎（CAP）的常见病因，近年来重症肺炎支原体肺炎（SMPP）的发病率呈上升趋势。SMPP 病情进展迅速，易引发严重并发症甚至危及生命，但因其缺乏特异性的临床症状、实验室指标和影像学特征，早期精准识别困难。同时，其发病机制尚未完全阐明，临床亟需可靠的生物标志物用于早期诊断和病情评估。在此背景下，郑州大学附属儿童医院联合九和诊断有限公司的研究团队开展了相关研究，旨在通过代谢组学和机器学习方法挖掘 SMPP 患儿的尿液代谢特征及潜在生物标志物，该研究成果发表在《Scientific Reports》。
研究人员收集了 2023 年 6 月至 12 月期间郑州大学附属儿童医院收治的 133 例 MPP 患儿（85 例 GMPP 和 48 例 SMPP）的临床数据和尿液样本。采用超高效液相色谱 - 串联质谱（UPLC-MS/MS）技术进行尿液代谢组分析，结合主成分分析（PCA）、偏最小二乘判别分析（PLS-DA）等多元统计方法筛选差异代谢物，并通过 KEGG 数据库进行代谢通路富集分析。进一步利用随机森林算法构建机器学习模型，筛选潜在生物标志物，并分析其与临床指标的相关性。
尿液代谢组差异分析
通过非靶向代谢组学分析，在 SMPP 与 GMPP 患儿尿液中鉴定出 1130 个代谢物。PCA 和 PLS-DA 结果显示，两组样本存在显著的代谢轮廓差异，表明 SMPP 与 GMPP 的代谢特征存在明显不同。进一步分析筛选出 136 个差异代谢物，其中 68 个上调、68 个下调，主要涉及氨基酸类代谢物，提示氨基酸代谢紊乱可能在 SMPP 发病中起重要作用。
代谢通路富集分析
KEGG 通路分析显示，差异代谢物显著富集于 6 条代谢通路，包括半乳糖代谢、泛酸和辅酶 A 生物合成、半胱氨酸和蛋氨酸代谢、生物素代谢、甘氨酸 - 丝氨酸 - 苏氨酸代谢及精氨酸生物合成。这些通路的异常可能影响能量代谢、抗氧化防御及炎症反应等生理过程，与 SMPP 的病理机制密切相关。
潜在生物标志物筛选
利用随机森林算法结合 Boruta 包，通过 300 次迭代筛选出 37 个特征代谢物，其中 3 - 羟基邻氨基苯甲酸（3-Hydroxyanthranilic acid, 3-HAA）、L - 犬尿氨酸（L-Kynurenine）和 16 (R)- 羟基二十碳四烯酸（16 (R)-HETE）表现出高诊断价值。ROC 曲线分析显示，这三种代谢物组合的曲线下面积（AUC）达 0.9142，显著高于单个代谢物（AUC 分别为 0.785、0.7765、0.8402），表明其联合应用可有效区分 SMPP 与 GMPP。相关性分析表明，3-HAA 和 L-Kynurenine 与炎症标志物（LDH、CRP、IL-6、IL-10）呈正相关，而 16 (R)-HETE 与这些指标呈负相关，提示它们可能参与 SMPP 的炎症调控过程。
研究通过非靶向代谢组学与机器学习相结合的方法，系统揭示了 SMPP 患儿尿液代谢组的显著变化，鉴定出 3 个具有高诊断价值的潜在生物标志物（3-HAA、L-Kynurenine、16 (R)-HETE），并发现氨基酸代谢和脂质代谢相关通路在 SMPP 发病中起关键作用。这些发现为 SMPP 的早期识别和病情监测提供了新的生物标志物组合，有助于临床早期干预以改善患儿预后。同时，研究结果深化了对 SMPP 病理机制的认识，为开发基于代谢组学的精准诊疗策略奠定了基础。尽管研究存在单中心、样本量较小等局限性，但其创新性方法和发现为儿童重症感染性疾病的生物标志物研究提供了重要参考。
