基于S100A4生物标志物的正畸牙龈增生早期预测与风险分层模型

来自多中心的研究人员开展了一项关于正畸牙龈增生（OIGE）的精准生物标志物研究，发现S100A4阳性成纤维细胞密度可独立预测OIGE风险（OR=1.028/细胞/mm2，AUC=0.946），并实现95%预测准确率。该模型可对患者进行风险分层（>180细胞/mm2者24个月内发病概率达78%），为全球每年预防18–36万例OIGE提供新策略。

　　

正畸治疗引发的牙龈增生（Orthodontic-Induced Gingival Enlargement, OIGE）影响着约15–30%的正畸患者，且目前缺乏早期预测手段，通常需依赖主观临床评估——而此时组织病变已不可逆转。S100A4是一种已被充分表征的活化成纤维细胞标志物，参与病理性组织重塑过程。

这项横断面的精准生物标志物研究分析了三组人群的牙龈组织样本：健康对照组（n=60）、正畸治疗但无牙龈增生的患者（n=31），以及临床确诊OIGE的患者（n=61）。通过免疫组化技术定量分析了S100A4阳性成纤维细胞密度、I型胶原合成水平及微血管密度。

研究采用多变量逻辑回归、机器学习验证、因果中介分析与生存模型进行风险分层。结果显示，OIGE患者中S100A4阳性成纤维细胞密度（245.8±38.7 细胞/mm²）显著高于正畸对照组（165.3±29.4 细胞/mm²）和健康个体（98.2±18.5 细胞/mm²）（p<0.001，η²=0.891）。多变量分析确认S100A4是OIGE的独立预测因子（OR=1.028/细胞/mm²，95%CI 1.021–1.035）。机器学习验证显示其预测效能极高（AUC=0.946）。

生存分析进一步识别出不同风险层级：S100A4密度高于180 细胞/mm²的个体在24个月内发生OIGE的概率为78%，而低于130 细胞/mm²者概率仅为12%。S100A4对OIGE的预测准确率达到95%，支持其在个性化风险分层与早期预防干预中的临床应用价值。

本研究提出了正畸领域首个经验证的精准生物标志物，有望在全球范围内每年预防约18万至36万例OIGE的发生。