膝关节骨关节炎（OA）是一种影响全球数百万人的退行性关节病，其发病机制尚未完全阐明，导致预防和治疗策略的限制。准确诊断OA及其发展阶段对于临床管理和新疗法的开发至关重要。传统的诊断方法主要依赖影像学评估，这在早期阶段往往不够敏感。因此，寻找可靠的生物标志物，以血清诊断为手段，能够为OA的早期诊断和病理状态评估提供更多信息。本研究旨在通过高通量蛋白质组学技术，探索与膝OA相关的血清蛋白标志物，以期揭示OA的潜在生物学机制，并支持临床决策。

本研究利用多反应监测质谱技术（MRM-MS）分析了两个队列基线血清中的107个肽段。这两个队列包括：国家健康研究院基金会（NIH）的596名1-3级Kellgren-Lawrence（KL）评分的膝OA患者；以及约翰斯顿县骨关节炎项目的127名多关节、无放射性OA（双侧KL=0）的对照组。研究数据被分为70%的训练集和30%的测试集。利用随机森林（RF）算法根据多变量逻辑回归模型（p < 0.05）选择与OA状态相关的诊断肽段和临床数据预测因子。模型性能通过接收器操作特征（ROC）曲线和精确度-召回（PR）曲线下面积（AUC）来评估。

结果显示，随机森林分析选出了23个肽段（代表19种蛋白）和体质指数（BMI）作为OA的诊断标志。研究还显示，BMI对OA的诊断能力较弱（ROC-AUC 0.57，PR-AUC 0.812），且仅对症状性OA案例有效，ACTG蛋白是最强的单变量预测因子（ROC-AUC 0.705，PR-AUC 0.897）。最终模型包含8个血清肽段，在测试集中显示出高度的诊断性能（ROC-AUC 0.833，PR-AUC 0.929），同时对无症状和有症状的OA案例均有良好的诊断效果（AUCs 0.830-0.835），而BMI的添加未能显著改善模型性能。

血清蛋白标志物与膝关节骨关节炎风险的比较森林图分析

总之，本研究通过识别与膝OA相关的血清蛋白生物标志物，强化了补体和凝血途径在OA发展中的交互作用和重要性。研究结果表明，仅需8种血清蛋白生物标志物即可有效区分膝OA与非OA，这些生物标志物为理解OA的病理生理过程提供了新的视角，并可能为未来的治疗策略提供靶点。此外，这一发现还支持使用血清诊断技术来评估OA的严重程度和进展，为早期诊断和个性化治疗策略的开发奠定了基础。

原始出处：

Serum proteomic biomarkers diagnostic of knee osteoarthritis. Osteoarthritis Cartilage. 2024 Mar;32(3):329-337. doi: 10.1016/j.joca.2023.09.007. Epub 2023 Sep 19. PMID: 37734705; PMCID: PMC10925913.

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