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【编辑推荐】为解决系统性硬化 - 间质性肺病（SSc-ILD）组织学分类难反映临床异质性问题，研究人员基于临床、HRCT 特征及抗体表达对 103 例患者聚类分析，发现 4 种亚型，明确预后相关因素，为精准诊疗提供新方向。
在系统性硬化（SSc）的诸多并发症中，间质性肺病（ILD）是常见且严重的类型，其诊断和分型一直是临床难题。目前，SSc-ILD 主要依靠组织学类型分类，但这种方法难以全面反映患者的临床表型异质性，导致治疗缺乏精准性。同时，传统分类无法有效整合高分辨率计算机断层扫描（HRCT）特征和自身抗体等关键信息，难以早期识别并发症并制定个性化治疗策略。因此，如何结合多维度数据实现 SSc-ILD 的精准分型和预后预测，成为亟待解决的医学挑战。
为攻克这一难题，山东第一医科大学附属山东省立医院的研究人员开展了相关研究。他们以 103 例 SSc-ILD 患者为研究对象，基于临床特征、HRCT 表现及特异性抗体表达进行聚类分析，旨在探索更全面的分型方法，实现疾病的早期精准治疗。研究结果表明，SSc-ILD 患者可分为 4 种临床亚型，且不同亚型在 HRCT 特征、抗体谱及预后方面存在显著差异，同时明确了白蛋白、年龄和 IgM 等预后相关因素。该研究成果发表在《BMC Pulmonary Medicine》，为 SSc-ILD 的诊疗提供了新的思路和依据。
研究采用了以下关键技术方法：首先，通过严格的纳入与排除标准，从 2013-2022 年住院患者中筛选出符合条件的 103 例 SSc-ILD 患者，收集其 demographic data、临床特征、实验室检查（包括抗核抗体、抗 SCL-70 抗体等）、肺功能测试及 HRCT 数据。其次，运用两步聚类分析（TCA）方法，基于 Warrick 评分≥15、抗 SCL-70 抗体、HRCT 特征、白细胞计数和 C 反应蛋白 - 白蛋白比（CAR）等 5 个变量进行聚类，确定最优亚型数量。最后，采用 Kaplan-Meier 法分析患者生存率，通过 Cox 回归模型筛选影响预后的风险因素。
研究结果
1. 患者基线特征与 HRCT 表现
- 患者中位发病年龄 54 岁，女性占比 84%，皮肤受累（97.1%）和食管受累（80.6%）常见。HRCT 显示非特异性间质性肺炎（NSIP）是最常见类型（63.1%），寻常型间质性肺炎（UIP）患者 Warrick 评分最高，预后最差。
- UIP 患者咳嗽症状比例、抗 SCL-70 抗体阳性率均显著高于其他组，且生存率最低（60%），提示 UIP 型与疾病严重程度密切相关。
2. 临床预测模型构建
- 以 Warrick 评分≥15 作为严重 ILD 标准，发现严重组患者病程更长、男性比例更高、吸烟史更多，且 UIP 型比例显著增加。
- 多因素 Logistic 回归分析显示，病程每增加 1 个月，严重 ILD 风险增加 1.016 倍；嗜碱性粒细胞百分比 < 0.15% 和男性患者风险更高，构建的矩阵模型可有效预测严重 ILD 风险。
3. 聚类分析与亚型特征
- 通过聚类分析将患者分为 4 个亚型：
- Cluster 1（LIP 组，n=23）：以淋巴 ocytic 间质性肺炎（LIP）为主要 HRCT 特征，肺结节和牵引性支气管扩张常见，肺功能较好，生存率 69.6%。
- Cluster 2（预后最差组，n=23）：Warrick 评分均≥15，NSIP 和 UIP 型为主，肺纤维化严重，死亡率 34.8%，是预后最差的亚型。
- Cluster 3（抗 SCL-70 抗体阴性组，n=20）：均为抗 SCL-70 抗体阴性，HRCT 以 NSIP 为主，食管扩张比例高，生存率 90%。
- Cluster 4（抗 SCL-70 抗体阳性组，n=28）：抗 SCL-70 抗体全阳性，HRCT 均为 NSIP，病程较短，生存率高达 96.4%。
4. 生存分析与预后因素
- Kaplan-Meier 分析显示，Cluster 2 患者死亡风险显著高于其他组。Cox 回归模型确定白蛋白是保护因素（HR=0.219），年龄（HR=1.169）和 IgM（HR=1.077）是风险因素，为预后评估提供了关键生物标志物。
研究结论与意义
本研究突破了传统组织学分类的局限性，证实结合 HRCT 特征和抗体谱可更全面地揭示 SSc-ILD 的异质性。通过聚类分析识别出的 4 种亚型，为临床精准分层提供了新框架，尤其是抗 SCL-70 抗体状态与 HRCT 模式的关联，有助于早期识别高风险患者。此外，研究明确了年龄、IgM 和白蛋白等预后因素，为个体化治疗方案的制定提供了科学依据。该研究不仅深化了对 SSc-ILD 发病机制的理解，还为开发基于多维度数据的预测模型和靶向治疗策略奠定了基础，有望推动 SSc-ILD 诊疗向精准医学方向迈进。
