编辑推荐：
当前基因表达分析面临临床数据整合难、患者特异性分析不足等挑战。研究人员开发 RNAcare 平台，整合转录组与临床数据，通过机器学习等技术探索基因表达与临床症状关联。在 RA 患者中验证其有效性，为疾病机制研究和精准医疗提供新工具。
在类风湿关节炎（RA）等自身免疫性疾病的研究中，精准解析基因表达与临床表型的关联一直是破解疾病异质性的关键。然而，传统转录组分析工具普遍存在临床数据整合能力不足、缺乏患者特异性分析功能等瓶颈，导致临床医生难以通过基因表达数据挖掘个性化治疗线索。例如，现有工具大多无法有效关联患者报告的疼痛、疲劳等主观症状与基因表达模式，也难以预测药物治疗反应的分子机制。
为填补这一空白，英国15格拉斯哥大学（University of Glasgow）的研究团队开发了 RNAcare 平台，这是一款专为临床场景设计的交互式转录组分析工具。该研究以 RA 为模型，通过整合多队列转录组数据与临床参数（如疾病活动度评分 DAS28、疼痛视觉模拟量表 VAS 等），系统探索基因表达与疼痛、疲劳及治疗反应的关联机制。研究成果发表于《BMC Medical Genomics》，为推动 “数据驱动型” 精准医学提供了重要技术支撑。
关键技术方法234
研究采用三个 RA 患者队列作为数据支撑：
- ORBIT 队列（139 例血液 RNA-Seq 数据，评估抗 TNF 治疗反应）
- PEAC 队列（49 例早期关节炎患者血液 RNA-Seq 数据，关联疼痛表型）
- RA-MAP 队列（63 例血浆蛋白组 / 芯片数据，分析疲劳相关标记）
技术流程包括：
- 数据整合：运用 Combat 和 Harmony 算法消除批次效应，支持 RNA-Seq 计数矩阵与芯片 / 蛋白组数据的标准化处理。
- 表型定义78：通过自定义标签将连续临床变量（如疼痛 VAS≥45 mm 定义为 “高疼痛组”）转化为分类变量，用于下游机器学习建模。
- *多模态分析9*：结合独立成分分析（ICA）识别共表达模块（metagene），利用 Lasso/Ridge 回归筛选与表型强相关的基因特征，并通过基因本体论（GO）富集分析注释生物学通路。
研究结果 1012
1. 疼痛相关转录组特征
通过整合 ORBIT 与 PEAC 队列数据，研究发现高疼痛组患者的炎症相关基因（如 S100A9、IL1R2）表达显著上调，且独立于传统炎症指标（CRP、ESR）。机器学习模型显示，疾病活动度评分（DAS28）与疼痛呈正相关（OR=1.22, 95% CI=1.15-1.30），而骨骼肌相关基因 TNNT3 表达与疼痛呈负相关。值得注意的是，背根神经节（DRG）疼痛标记在血液样本中未显示差异，提示外周血与神经组织的疼痛机制存在异质性。
2. 疲劳131415的跨组学验证
在 RA-MAP 队列中，基于疲劳 VAS 分层的蛋白组与转录组联合分析显示，成纤维细胞生长因子 FGF18、DNA 修复蛋白 XRCC6 等 8 个基因在高疲劳组中呈现一致表达趋势，但未达到统计学显著水平。这提示疲劳的分子机制可能涉及多系统交互作用，需更大样本量验证。
3. 治疗1617反应预测标志物
针对抗 TNF 治疗无应答患者，差异表达分析识别出 C19orf53（干扰素刺激基因 ISG 产物）和 SLC19A2（叶酸转运蛋白）显著上调，而 CTXN2（细胞粘附分子）下调。通路分析显示，无应答组富集核糖体生物合成和蛋白质翻译通路，提示先天免疫激活可能与药物抵抗相关。
结论与讨论 1920
RNAcare 平台通过无缝整合临床数据与转录组分析，突破了传统工具的功能局限，为临床医生提供了 “数据上传 - 分析 - 可视化” 一体化解决方案。其核心优势包括：
- 用户友好性：无需编程即可完成数据整合、聚类分析及机器学习建模，降低生物信息学门槛。
- *多组学扩展性3*：支持 RNA-Seq、芯片、蛋白组数据的联合分析，并提供交互式可视化工具（如 UMAP 降维、热图、火山图）。
- *临床转化价值611*：在 RA 模型中成功复现炎症 - 疼痛关联通路（如 Notch 信号、L1CAM 相互作用），并发现潜在治疗反应标志物，为个性化治疗策略开发奠定基础。
尽管研究受限于现有队1821列样本量，部分结果未达显著水平，但 RNAcare 的问世标志着 “临床表型 - 分子机制” 关联研究进入新范式。随着 AI 驱动的医疗数据爆发式增长，该平台有望在更多疾病领域（如系统性红斑狼疮、银屑病）中发挥作用，推动 “精准炎症医学” 从实验室走向临床实践。
