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#干燥综合征

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与"干燥综合征"相关的眼科资讯

学术研究

机器学习识别干燥综合征伴抗着丝点抗体的临床特征

研究团队利用机器学习分析616例干燥综合征患者数据，其中81例抗着丝点抗体（ACA）阳性，535例阴性。通过LASSO筛选变量并比较6种模型，梯度提升树（GBDT）表现最优，在验证集中AUC达0.811，敏感度为0.750。SHAP分析显示，抗SSA/Ro52、抗SSA/Ro60、抗AMA-M2、抗SSB、IgM、年龄和雷诺现象是关键预测因子，且存在非线性交互效应。

#干燥综合征#机器学习#自身抗体
PubMed Ophthalmology
学术研究

单细胞质谱流式揭示狼疮与干燥综合征免疫差异

研究利用单细胞质谱流式技术，分析15名健康人、12名原发性干燥综合征（pSjD）患者和21名系统性红斑狼疮（SLE）患者的外周血单个核细胞。重点聚焦B细胞亚群，识别出13个B细胞簇。结果显示：SLE患者浆母细胞比例相对升高，并出现两类IgD⁻CD27⁻双阴性B细胞扩增及共刺激分子上调；而pSjD患者主要表现为CD8⁺T细胞亚群改变。

#自身免疫病#B细胞#干燥综合征 +2
PubMed Ophthalmology
学术研究

原发性干燥综合征精准诊断新进展

该综述指出，原发性干燥综合征（pSS）因血清阴性、疾病异质性和诊断延迟三大难题长期被误诊漏诊。约三分之一患者缺乏SSA/SSB抗体，导致识别困难。研究发现新型自身抗体如抗-DTD2、抗-RESF1、抗-CALR，以及唾液蛋白SP-1、PSP、CA6等多靶标组合，可在传统血清学转阳前检出疾病。唾液和泪液中的蛋白质、外泌体miRNA及代谢物等无创生物标志物，结合机器学习与AI分析，已实现接近活检的诊断准确率，并支持风险分层与个体化治疗。

#干燥综合征#生物标志物#人工智能
PubMed Ophthalmology