类风湿关节炎（RA）是一种慢性自身免疫性疾病，表现为关节的持续炎症及全身多系统表现。尽管使用改善病情抗风湿药物（DMARDs）进行治疗，但患者的病程变化多样，部分患者迅速缓解，而部分患者则进展缓慢或治疗效果不佳。以往研究多根据疾病活动度评分划分患者病程，缺乏对病情状态细微变化及其演变顺序的深入研究。随着电子健康记录和纵向队列数据的积累，借助先进的机器学习算法，探索早期RA患者的病程状态及轨迹成为可能。

近期，发表在Ann Rheum Dis杂志的一项研究，通过对两项早期RA患者队列的纵向数据分析，识别出8种独特的疾病状态，并进一步归纳出4条具有显著临床意义的病程轨迹。基于这些轨迹，研究建立了预测模型，能够在疾病初期预判患者未来病程，指导个体化治疗策略的制定。此外，研究验证了传统预测因子（如性别、年龄和自身抗体状态）与疾病轨迹的关系。

本研究纳入荷兰莱顿大学医学中心的电子健康记录队列（1237名患者，5017次访问），英国TACERA队列（243名患者，750次访问）。所有患者均进行了DMARDs初治，且在疾病确诊1.5年内随访。研究选取临床关节肿胀计数（SJC28）、压痛计数（TJC28）、血沉（ESR）、白细胞计数、血红蛋白（Hb）、平均红细胞体积（MCV）、血小板计数等指标作为主要分析特征。通过Phenograph聚类算法结合Leiden社区检测法，进行时间无关的患者访问点聚类，识别疾病状态。随后，通过序列相似度算法构建患者疾病状态序列，识别并分类病程轨迹。利用支持向量机（SVM）构建基于基线特征的轨迹预测模型。对患者报告结局和DMARD用药持续性进行横向比较与生存分析。

根据相似的表型特征对患者的单次就诊进行聚类，不考虑患者个体、治疗方式或时间因素

结果显示，在莱顿队列中识别出8种疾病状态，区分出局部（关节炎症）和系统性（ESR、白细胞升高）炎症主导的病理状态。患者病程轨迹分为4类：

1，轨迹A：高ESR为主，系统性炎症明显，女性占多数，年龄较大，难以完全缓解，多数停留在低度活跃状态。

2，轨迹B：快速缓解轨迹，局部关节炎症较轻或迅速响应治疗，患者较年轻，男性占比相对较高，治疗响应良好，DMARD持续性最高。

3，轨迹C：白细胞升高为特征，患者病情波动，难以维持稳定缓解，症状持续时间最长。

4，轨迹D：重度局部关节炎症，系统性炎症较轻，病情难以控制，治疗难度大，患者症状持续时间较短，且自身抗体阴性率较高。

这一分类在TACERA队列中得到成功复现，显示出方法和结论的稳健性。患者报告结局显示，系统性炎症轨迹患者体力疲劳和生活质量受影响更严重。基线特征对轨迹A与B的预测准确率较高（71%敏感度），对C和D轨迹预测效果较差，提示疾病进展具有一定不可预测性。DMARD生存分析显示，轨迹B的治疗依从性和药物持续时间最长，轨迹D最差。

综上，本研究首次基于时间无关的临床数据聚类和序列分析，系统揭示了早期类风湿关节炎患者病程轨迹的多样性，明确区分了局部与系统性炎症两大亚型。研究结果丰富了对RA病理机制的理解，为早期精准分型和个体化治疗提供了有力支持。系统性炎症表现的患者更难达到完全缓解，治疗方案可能需更积极调整，而局部炎症显著的患者则提示另一类病理机制。未来研究应进一步探讨各亚型的分子机制及临床干预策略，推动精准医疗进程。

原始出处

Steinz N, Maarseveen TD, van den Akker EB, Cope AP, Isaacs JD, Winkler AR, Huizinga TWJ, Abraham Y, Knevel R. Time-independent disease state identification defines distinct trajectories determined by localised vs systemic inflammation in patients with early rheumatoid arthritis. Ann Rheum Dis. 2025 Aug;84(8):1301-1312. doi: 10.1016/j.ard.2025.04.011. Epub 2025 May 9. PMID: 40348636.

Tags： Ann Rheum Dis：早期类风湿关节炎的多样化演变路径——局部与系统性炎症的深度解读