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泪液脂质组学标志物预测TAO活动性及临床特征关联

该研究通过泪液脂质组学分析，探讨了甲状腺相关眼病（TAO）活动期的脂质代谢变化，筛选出与疾病活动相关的生物标志物，并分析其与临床特征的相关性。研究纳入32例活动期TAO患者和30例非活动期TAO患者，采用液相色谱-质谱法（LC-MS）进行泪液样本的脂质组学分析，识别差异脂质分子。通过主成分分析（PCA）和偏最小二乘判别分析（PLS-DA）等多变量统计方法，结合机器学习算法评估脂质生物标志物的预测能力。研究发现，活动期TAO患者的泪液中存在247种显著差异的脂质，其中104种上调，主要涉及鞘脂、甘油磷脂和甘油脂。通过机器学习，选择了四种脂质（BisMePA(36:6e), MGMG(38:0), PC(38:3), SM(d38:1)），这些脂质对TAO活动性的预测能力良好（AUC >0.8）。此外，这些脂质与血液脂质指标、眼球突出度、Schirmer I试验结果以及视网膜无血管区面积（FAZ）显著相关。该研究为TAO活动期的生物标志物筛选提供了新途径，具有潜在的临床应用价值。