溃疡性结肠炎炎症相关诊断标志物CCL11与MMP1的机器学习鉴定及分子亚型分型研究

为解决溃疡性结肠炎(UC)诊断标志物缺乏的问题，研究人员通过整合GEO数据库转录组数据，运用LASSO回归和随机森林(RF)机器学习算法，鉴定出CCL11和MMP1作为新型炎症相关诊断标志物，并构建具有临床实用性的列线图模型。该研究为UC的精准诊断和个体化治疗提供了新方向。

　　

这项关于溃疡性结肠炎(UC)的创新研究揭示了慢性肠道炎症的关键分子机制。通过整合Gene Expression Omnibus(GEO)数据库的转录组数据，研究团队采用差异基因表达分析和生物信息学工具包，系统筛选出与疾病进程密切相关的特征基因。研究亮点在于同时应用最小绝对值收敛和选择算子(LASSO)回归与随机森林(RF)两种机器学习算法，确保标志物筛选的严谨性。

实验验证阶段，研究者通过受试者工作特征(ROC)曲线分析证实CCL11和基质金属蛋白酶1(MMP1)具有卓越的诊断效能。构建的列线图模型展现出令人期待的临床应用前景。单样本基因集富集分析(ssGSEA)揭示了UC患者独特的免疫细胞浸润特征，而基因集富集分析(GSEA)则解析了关键信号通路异常。药物敏感性分析为个体化治疗提供了理论依据，最终通过定量逆转录聚合酶链反应(qRT-PCR)验证了标志基因的表达模式。

这项研究不仅为UC诊断提供了新型生物标志物组合，其创新的机器学习整合策略更为复杂疾病的分子分型研究树立了范式。CCL11和MMP1的发现，为开发针对肠道炎症微环境的精准干预措施开辟了新途径。