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背景：尽管靶向生物治疗已经改变了类风湿性关节炎 (RA) 患者的前景，但 40% 的患者临床反应不佳，因此必须揭示无反应和疾病进展背后的分子途径和机制。5 – 20% 的 RA 患者对包括生物和靶向治疗在内的所有当前药物均无反应，这表明多药耐药性背后存在不同的致病过程。目标：在这篇简短的综述中，我们讨论了类风湿性关节炎精准医疗的最新研究进展。方法：对 RA 患者的滑膜活检进行批量 RNA 测序，结合组织学和深度临床表型分析，揭示了导致疾病进展的不同致病途径的重要见解，并阐明了对特定治疗无反应的机制。活检驱动的随机对照试验（例如 R4RA 和即将进行的 STRAP 试验）已使机器学习预测模型的开发成为可能，用于预测对不同疗法的反应。结果：在早期关节炎病理生物学队列 (PEAC) 中，基因表达分析表明，个体可分为三个基因表达亚组，这些亚组与组织学标志物定义的组织病理类型相关：寡免疫纤维瘤病理类型，其特征是成纤维细胞和缺乏免疫炎症细胞；弥漫性髓系病理类型，其特征是巨噬细胞流入；淋巴髓系病理类型，其特征是存在 B 细胞，但通常含有复杂的炎症浸润和异位淋巴结构形成。在 R4RA 活检驱动的随机对照试验中，患者被随机分配接受利妥昔单抗或托珠单抗治疗。对治疗前/治疗后滑膜活检的综合分析确定了与致病途径相关的反应基因特征，这些特征可以随时间进行追踪。确定了一组真正的难治性患者，他们在研究之前抗 TNF 治疗失败（这是入选标准），随后在试验期间两种试验生物制剂均失败。RNA-Seq 分析和数字空间分析确定了特定细胞类型，包括与难治状态相关的 DKK3 + 成纤维细胞。我们根据特定基因特征确定了机器学习预测模型，这些模型能够预测未来对治疗的反应以及难治状态。结论：滑膜活检的 RNA 测序在了解 RA 疾病内型和识别预测预后和未来对治疗反应的滑膜基因特征方面取得了重大进展。
预测类风湿关节炎的最佳治疗方法
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