多组学机器学习揭示肾移植急性排斥外周血免疫细胞景观并构建精准非侵入诊断策略

为解决肾移植急性排斥(AR)诊断的侵入性限制，研究人员整合GEO数据库多组学数据，通过单细胞注释和hdWGCNA分析，揭示AR患者外周血中记忆B细胞、效应T细胞亚群升高而Tregs降低的免疫景观，鉴定出TBX21、CX3CR1等hub基因。创新构建卷积神经网络(CNNs)非侵入AR诊断模型和随机生存森林(RSF)长期移植物生存预测模型，实现高精度风险分层，为精准医疗提供新工具。

　　

肾移植堪称终末期肾病(ESRD)的黄金治疗手段，但急性排斥(AR)这头“隐形杀手”常威胁移植物存活，现行肾活检诊断虽精准却因侵入性难动态监测。研究团队从GEO数据库挖掘多组学数据，借单细胞技术绘制外周血免疫细胞图谱：AR患者体内记忆B细胞、效应记忆T细胞、终末分化效应记忆T细胞(TEMRA)和NK T细胞喧嚣登场，调节性T细胞(Tregs)却黯然退场。高维加权基因共表达网络分析(hdWGCNA)如基因侦探，揪出与AR紧密关联的模块，并整合批量RNA-Seq锁定TBX21、CX3CR1、STAT1、NKG7四个核心免疫相关hub基因。基于此，共识聚类将患者分为两个分子亚群——它们临床结局和生物学特征泾渭分明，高风险组AR和长期移植物失败率显著攀升。更妙的是，卷积神经网络(CNNs)化身“无创诊断仪”，巧妙化解批次效应困扰，准确率飙升；随机生存森林(RSF)算法则构建长期移植物生存预测模型，精准划分高低风险人群。大鼠AR模型中hub基因表达验证，为这场多组学机器学习盛宴端上硬菜，推动肾移植迈向精准医疗新时代！