背景：
虽然传统上是通过形态学方法来评估细胞数量，但如今有一种基于转录组测序的算法能够同时推断出细胞相关信息。我们研究了利用CIBERSORTx算法得到的细胞类型分布是否能够（1）反映不同人工关节置换失败原因导致的周围组织中的免疫细胞种类及其数量；以及（2）为识别人工关节感染病例提供预后参考。
方法：
我们对185份周围组织样本进行了分析，这些样本来自135名患有人工关节感染的患者（64名男性，中位年龄66岁）以及50名出现无菌性失败的患者（36名男性，中位年龄62.5岁），所有样本都经过了全量RNA测序。此外，我们还采用了Kaplan-Meier生存分析方法来评估人工关节感染的预后情况。
结果：
在所分析的22种细胞类型中，有5种在人工关节感染病例中明显增多：浆细胞、静息记忆CD4+ T细胞、CD8+ T细胞、活化肥大细胞以及M1型巨噬细胞（经过Benjamini-Hochberg校正后，所有指标的p值均小于0.05）。相反，在无菌性失败病例中，有3种细胞类型明显增多：γδ T细胞、M0型巨噬细胞以及M2型巨噬细胞（经过相同校正后，所有指标的p值均小于0.05）。从整体免疫细胞群体来看，人工关节感染病例中的总B细胞、总T细胞以及自然杀伤细胞数量明显增加，而无菌性失败病例中的总巨噬细胞/单核细胞数量则有所上升（经过校正后，所有指标的p值均小于0.05）。那些CD8+/调节性T细胞比例高于中位值的人工关节感染患者，其感染复发率明显低于比例低于中位值的患者（对数秩检验的p值为0.0252）。
结论：
通过对周围组织样本进行CIBERSORTx分析，我们发现了人工关节感染与无菌性人工关节置换失败在免疫细胞类型分布上的差异，同时发现较高的CD8+/调节性T细胞比例可能是一种有价值的预后标志物。这种基于转录组的研究方法为分析不同人工关节置换失败原因导致的局部免疫反应提供了一种新的、仅需一次检测的策略。
临床意义：
通过比较不同人工关节置换失败原因导致的周围组织中的免疫细胞种类及其数量，我们发现了能够区分人工关节感染与无菌性失败的独特免疫微环境特征。此外，较高水平的CD8+/调节性T细胞比例与较低的感染复发率相关，这一发现为识别那些治疗失败风险较低的人工关节感染患者提供了潜在的预后标志物。
