基于尿液有机酸代谢特征构建的Citrin缺乏症诊断模型及其代谢通路研究

　　这篇研究通过GC-MS分析尿液有机酸谱，揭示了新生儿Citrin缺乏症(NICCD)的39种差异代谢物，涉及酪氨酸、天冬氨酸、丙酮酸、硫辛酸和TCA循环等通路。研究创新性地采用三阶段特征选择策略筛选出9个关键生物标志物，并构建随机森林(RF)诊断模型(AUC>0.8)，开发了在线计算工具，为临床鉴别NICCD与非特异性代谢异常(NAG)提供了非侵入性解决方案。

　　

代谢特征解析

研究团队通过气相色谱-质谱联用技术(GC-MS)对105例NICCD患者、144例健康对照(HC)和298例非特异性代谢异常(NAG)人群进行尿液代谢组学分析。正交偏最小二乘判别分析(OPLS-DA)显示NICCD组存在39种差异代谢物，主要富集于五大通路：

1. 1.

   酪氨酸代谢：4-羟基苯乳酸(4-HPLA)和4-羟基苯丙酮酸(4-HPPA)水平显著升高，分别达到曲线下面积(AUC)0.954和0.919

2. 2.

   三羧酸循环(TCA)：α-酮戊二酸、苹果酸和富马酸排泄增加，反映线粒体能量代谢障碍

3. 3.

   硫辛酸代谢：2-氧代己二酸、丙酮酸等α-酮酸积累，提示相关脱氢酶复合体功能受损

4. 4.

   神经递质代谢：高香草酸(HVA)和喹啉酸升高，与患者神经行为症状相关

5. 5.

   肠道菌群代谢：4-羟基苯甲酸等微生物衍生代谢物异常

诊断模型构建

针对临床常见的4-HPLA/4-HPPA假阳性问题，研究采用三阶段特征筛选：

• •

  LASSO回归压缩至24个变量

• •

  支持向量机递归特征消除(SVM-RFE)锁定25个特征

• •

  OPLS-DA筛选VIP>1的标记物

最终确定的9个核心生物标志物包括：半乳糖醇（诊断贡献度最高）、苯乙酸、4-HPLA、尿嘧啶等。通过剂量反应曲线分析，发现其中5种代谢物存在显著非线性关联。

机器学习验证

在五种算法比较中，随机森林(RF)展现出最佳泛化能力：

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  外部验证集AUC达0.892

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  布里尔评分(Brier score)仅0.0837

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  决策曲线分析(DCA)显示临床净收益最高

模型通过SHAP值实现可视化解读，例如半乳糖醇浓度每升高1单位，NICCD概率增加11%。研究团队同步开发了基于Shiny框架的在线计算器，支持临床实时风险评估。

机制探讨

深度分析发现：

1. 1.

   能量代谢重编程：由于线粒体苹果酸-天冬氨酸穿梭体(MA shuttle)功能障碍，代偿性激活甘油磷酸穿梭，促进甘油三酯合成，导致血清甘油和尿中甘油酸升高

2. 2.

   神经毒性物质积累：N-乙酰天冬氨酸(NAA)和喹啉酸的神经毒性可能解释患者癫痫发作等神经系统表现

3. 3.

   氧化还原失衡：乙基丙二酸(EMA)的异常提示过氧化物酶体增殖物激活受体α(PPARα)通路抑制，与患者高甘油三酯血症表型吻合

该研究不仅揭示了NICCD的特异性代谢指纹，更为临床鉴别诊断提供了高效工具，其非侵入性检测策略尤其适用于新生儿筛查和资源有限地区。未来需开展多中心验证以进一步优化模型效能。