Identifying systemic lupus erythematosus from serum proteomic profiles using machine learning and genetic risk stratification - PubMed
2 months ago
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- 研究开发了机器学习模型，通过血清蛋白质组学特征识别系统性红斑狼疮（SLE）
- 分析了英国生物银行44,173名参与者（含383名狼疮患者），并在瑞典和中国独立队列中验证结果
- 狼疮在自身免疫疾病中呈现最多蛋白质失调，与类风湿性关节炎聚类关系密切
- 机器学习模型在识别现存病例和预测未来发病方面优于线性模型，在95%特异性下达到约90%灵敏度
- 影响狼疮识别的关键蛋白包括SCARB2、SOD2、CD302、半乳糖凝集素-9和GGT5，提示潜在新型生物标志物