痛风是一种常见的炎症性关节疾病。其病因主要是尿酸代谢异常以及尿酸盐结晶在关节或关节周围组织沉积引起的急性炎症反应。随着我国经济的不断发展以及人们生活方式和饮食结构的改变，近几十年来痛风的发病率持续上升。根据中华医学会内分泌分会制定的《2019年中国高尿酸血症和痛风诊治指南》显示，中国大陆成人高尿酸血症和痛风的发病率分别为13.3%和1.1%。它已成为继糖尿病之后另一种常见的代谢性疾病。 。越来越多的证据表明，痛风与高血压、糖尿病、肥胖、心脑血管疾病、慢性肾脏病等密切相关。
痛风发作通常持续 7 至 14 天，自行消退，然后进入无症状期，直至下次发作。患者无症状间隔的持续时间差异很大，有些患者持续 1 至 2 年，有些患者仅持续几个月。在欧洲风湿病协会联盟（EULAR）2016年和美国风湿病学会（ACR）2020年发布的痛风管理临床指南中，每年≤1次痛风发作的患者的临床指南为诊断为罕见的患者痛风（Infrequent Gout Flares，InGF），每年痛风发作≥2次的患者被归类为频繁痛风（Frequent Gout）。耀斑，FrGF）。指南建议，针对频发和偶发患者，临床应采取不同的治疗策略，特别是降尿酸药物的使用和尿酸目标值。但由于目前临床上缺乏对痛风发作频率的早期预测，欧美及我国临床上对频发和偶发痛风患者的诊断只能根据患者发作的频率来进行。现有的攻击。如果仅根据临床经验对痛风频繁发作和偶尔发作的患者采用指南建议，可能会导致某些患者特别是首次诊断的患者治疗不足或过度。因此，对痛风频繁发作和偶发发作建立早期风险预测，可以根据痛风患者的发病机制，及时、准确地实现痛风患者的精准治疗，具有重要的临床意义。
代谢组学是定性和定量分析特定生物系统中所有代谢物的组学技术。它可以在系统生物学水平上研究代谢途径紊乱，已逐渐成为研究代谢疾病的重要研究工具。尹惠勇课题组长期专注于代谢组学前沿技术的研发，并与青岛大学附属医院李长贵教授团队长期合作，研究高尿酸、痛风的精准医疗策略。获科技部精密科学项目资助。前期利用代谢组学技术结合机器学习，系统揭示了痛风患者与高尿酸患者的代谢差异，并首次建立了高尿酸发展为痛风的风险预测模型（Shen等，等人，关节炎与风湿病学，2021）。
在这项研究中，研究人员使用了两个独立的痛风患者临床队列，其中包括 163 名偶发痛风患者和 239 名频繁痛风患者。他们收集血清并进行非靶向代谢组学分析。通过通路富集和代谢网络分析，首次发现嘌呤代谢、咖啡因代谢、氨基酸代谢等通路的紊乱及其相互作用可能与痛风发作频率相关。研究人员利用机器学习算法，从非靶向代谢组学数据中筛选出25个预测能力强、可信度高、定量稳定性高的代谢物作为生物标志物，并建立和优化了准确定量的靶标。代谢组学方法。独立验证队列中总共纳入了 97 名偶发痛风患者和 139 名频繁痛风患者。最后，以目标代谢组学数据中的6种代谢物作为生物标志物建立了预测模型，模型的AUROC在发现集和验证集中分别达到0.88和0.67。该研究为痛风频繁发作和偶发患者的临床治疗策略提供了理论依据，也为痛风频繁发作提供了预测模型。
图注：利用代谢组学和机器学习研究频繁和偶发痛风患者血清代谢组的差异，开发频繁痛风的风险预测模型。
中国科学院上海营养与健康研究所殷惠勇研究员和青岛大学附属医院李长贵教授为该论文的共同通讯作者。青岛大学附属医院博士研究生王明和上海科技大学与中科院上海营养与健康研究所联合培养的博士李锐为该论文的共同第一作者纸。该研究得到了科技部国家重点研发计划、国家自然科学基金委等的支持，上海营养与健康研究院公共技术平台为研究工作提供了技术支撑，同时也得到了国家自然科学基金委等的支持。得到了加州大学圣地亚哥分校 Robert Terkeltaub 教授（国际晶体学）的支持。疾病研究联盟主席）、新西兰奥克兰大学尼古拉·达尔贝斯教授和美国阿拉巴马大学伯明翰分校托尼·梅里曼教授。相关研究工作还申请了中国和国际专利。
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