TRAF3作为复发性流产潜在诊断标志物的单细胞转录组与机器学习研究

针对复发性流产(RPL)病因不明的临床难题，浙江中医药大学附属第一医院团队通过单细胞转录组测序(scRNA-seq)和机器学习(ML)技术，发现dNK细胞亚型(dNK2/dNK3)通过MIF通路与单核细胞异常互作，并鉴定TRAF3为核心的10基因诊断模型(AUC=0.98)，证实Diethylstilbestrol和Metformin可靶向调控TRAF3，为RPL的早期诊断和靶向治疗提供新策略。

　　

复发性流产(RPL)是困扰1-2%育龄女性的生殖健康难题，约半数病例病因不明。这种连续发生的妊娠丢失不仅造成巨大心理创伤，更因缺乏特异性诊断标志物和治疗靶点，成为临床管理的痛点。近年研究发现，蜕膜自然杀伤细胞(dNK)在母胎界面免疫调节中扮演关键角色，但其在RPL中的分子机制尚不清晰。浙江中医药大学附属第一医院联合多家机构的研究团队，通过前沿的单细胞技术与人工智能算法，首次揭示TRAF3基因作为RPL诊断标志物的潜力，相关成果发表在《BMC Pregnancy and Childbirth》。

研究采用三大核心技术：1) 整合GSA/GEO数据库的scRNA-seq数据(5例RPL/8例NP临床样本)，通过Seurat和Harmony分析dNK亚群异质性；2) 运用hdWGCNA构建基因共表达网络，结合LASSO回归筛选10基因诊断模型；3) 采用CellChat解析细胞互作网络，并通过分子对接预测TRAF3靶向药物。

研究结果部分：

1. 单细胞图谱揭示dNK亚型失衡：UMAP聚类发现RPL组dNK2/dNK3比例显著升高(P<0.05)，且特异性通过MIF通路与单核细胞互作(Fig.3D)。
2. 模块化基因网络分析：hdWGCNA鉴定出black/yellow/brown三个RPL相关模块，富集于MHC复合体结合和染色质重塑通路(Fig.5A)。
3. 机器学习诊断模型：基于TRAF3、SOD1等10基因的Naive Bayes模型在训练集达AUC=0.98，独立验证集AUC=0.84(Fig.6D-H)。
4. 临床验证与药物预测：免疫组化证实RPL患者蜕膜组织TRAF3表达降低(Fig.8G)，分子 docking显示Diethylstilbestrol与TRAF3结合能达-6.2 kcal/mol(Fig.9A)。

结论与讨论：
该研究首次建立dNK细胞MIF-TRAF3轴与RPL的关联机制，突破传统染色体或内分泌检测的局限。诊断模型融合多组学数据和ML算法，较传统方法显著提升准确性。特别值得注意的是，老药Metformin(-4.5 kcal/mol)与新靶点TRAF3的互作发现，为免疫代谢调控治疗RPL提供新思路。局限性在于样本量较小，未来需扩大队列验证模型普适性。这项成果为开发无创诊断试剂盒和靶向免疫调节疗法奠定基础，推动RPL诊疗进入精准医学时代。