研究发现

1、通过在多中心大样本队列中采用无监督K均值聚类算法，发现APS患者可分为产科型APS、女性血栓型APS和男性血栓型APS

本研究采用多中心大样本临床数据，共纳入760名APS患者，分为训练队列（n=415）和验证队列（n=345）。验证队列由两个独立的子队列组成，包括一个内部子队列（n=238）和一个外部子队列（n=107）。通过人工智能将APS患者进行精细分型。首先，通过轮廓系数法确定最佳聚类数为3。接下来，采用无监督K均值聚类算法，将训练队列分为三个亚型，并将训练队列得到的模型应用于内部验证队列和外部验证队列，研究发现APS患者可被区分为产科型APS、女性血栓型APS和男性血栓型APS。

2、三个APS不同亚型的临床、免疫学实验室特征及预后均存在显著差异

亚型1为产科型APS，共320例，占患者总数的42.1%，全部为女性。病态妊娠发生率最高，占88.8%，其血小板减少发生率仅18.4%，血栓发生率占15.0%，所有亚型中最低。该亚型患者预后较好。亚型2为女性血栓型APS，共309例，占患者总数的40.7%，其中女性占比达99.4%，以85.8%的高血栓发生率和46.6%的高血小板减少率为特点，该亚型患者预后相对较差。亚型3为男性血栓型APS，共131例，占患者总数的17.2%，男性占比99.2%，血栓发生率最高，为96.2%，血小板减少率为32.8%，该亚型患者预后最差。

3、三个APS临床亚型之间的蛋白组学存在明显差异

总结

研究团队通过多中心大样本临床数据，采用无监督K均值聚类算法对APS患者分型，分析各亚型的临床特征及预后差异。采用蛋白组学筛选不同亚型的标记分子。发现APS患者可分为产科型APS、女性血栓型APS和男性血栓型APS，不同亚型间临床表现、预后、蛋白组学均存在明显差异；IGF1可能作为预测男性血栓型APS预后不良的标记分子。研究结果为APS的精准诊断和个性化治疗提供了新线索和新思路。

通讯作者简介

教授，研究员，博士生/博士后导师，北京大学人民医院，风湿免疫科/研究所。

长期从事风湿免疫性疾病的发病机理和免疫干预研究，近年来在《Arthritis & Rheumatology》，《Annals of the Rheumatic Diseases》，《Advanced Science》等知名期刊发表SCI论文50余篇，其中作为第一或通讯作者发表26篇。作为项目负责人，先后承担国家级科研项目8项，省部级项目3项。先后获得2013、2016和2021年度《中华医学科技奖》二等奖；2020年度《北京医学科技奖》一等奖；2020年度《教育部高等学校科学研究优秀成果奖科技进步奖》一等奖。目前担任《The Journal of Gene Medicine》副主编；《Frontier in Genetics》和《Rheumatology & Autoimmunity》编委；中国免疫学会自身免疫分会常务委员。

现任职北京大学人民医院风湿免疫科学科助理。医促会风湿免疫学分会副秘书长，海医会风湿免疫分会抗磷脂综合征学组委员兼秘书长，北京医学会风湿病学分会青年委员. 以第一作者及通讯作者，在JAMA Network Open、Advanced Science、Arthritis & Rheumatology、 Rheumatology等杂志发表SCI论文34篇。作为主要完成人，分别获得高等学校科学技术进步奖一等奖、中华医学科技奖二等奖等。