胎盘是母体和胎儿之间的特殊交换器官，对于健康的妊娠和胎儿发育具有至关重要的作用。然而，由于胎盘功能障碍引起的先兆子痫(PE)会严重影响孕妇和胎儿的健康，因此对此进行诊断和治疗非常重要[1]。目前，PE的诊断通常依赖于临床指标，如妊娠20周后检测到高血压(>140/90 mm Hg)和蛋白尿(>0.3 g/24 h)[2]。然而，这些指标存在误诊率较高的问题，这会增加医疗费用并使患者感到焦虑。最近的研究表明，PE可能与胎盘细胞亚群的异常有关，特别是绒毛外层的细胞功能障碍[3]。因此，基于单细胞转录组(scRNA-seq)测序数据，通过机器学习方法实现PE患病风险分级，并分析胎盘细胞亚群与PE之间的潜在关系，有望帮助医生更准确地诊断PE患者，同时也有助于研究人员深入了解PE的发病机制。

该研究利用单细胞转录组测数据，构建了一种成本效益高、用于评估PE患病风险的预测模型。同时，通过特征选择、模型解释和功能分析等方法，研究团队确定了树突状细胞与早发性PE密切相关，并揭示了C1QB和C1QC可能通过介导炎症反应来诱发PE。这些研究成果对于更准确地评估PE患病风险，深入了解PE发病机制具有重要意义。

该研究利用健康妊娠胎盘的单细胞转录组数据，采用TURF特征评估方法和XGBoost模型，确定了110个标记基因，用于对110个健康胎盘细胞亚群进行分类。进一步分析表明，110个标记基因的整体表现优于所有基因，除了捕获了已知细胞亚群的特异性标记基因外，还发现了一些新的胎盘细胞亚群标记基因，如IDO26、STMN1、CRIP1、COX2A7和CCNDBP1。这些标记基因不仅可以用于分类，还有助于生物学发现。此外，研究团队探索了110个基因在生物学中的表达模式，并使用Partition-based graph abstraction（PAGA）轨迹分析描述了细胞亚群之间的关系。值得注意的是，110个基因和所有基因都显示了相同的关系结构，如天然T细胞和基质细胞之间的强连接，这进一步证明了该策略捕获到了标记基因，并去除了噪声信息（图1）。

图1 TURF_XGB最优基因集的生物学分析。

(图源：Wang et al., Cell & Bioscience, 2023)

相关研究表明，PE胎盘中的细胞异常会影响细胞更新，通过比较PE患者和健康妊娠对照组胎盘细胞亚群中特定基因的表达水平，可以揭示异常细胞的起源[3]。为了揭示异常细胞亚群，研究团队构建了一个足够大的PE数据集。通过LASSO回归，作者确定了497个潜在的PE标记基因。在这些基因中，有17个与TURF_XGB筛选的110个maker基因重叠，表明这些基因在正常妊娠和PE之间表达水平异常。特别地，这17个基因中有7个在树突状细胞中高表达，表明树突状细胞与早发性PE密切相关，是潜在的致病细胞。此外，对497个基因进行KEGG通路富集分析，发现它们主要参与补体和凝血级联以及ECM受体相互作用。值得注意的是，17个基因中的C1QB和C1QC与补体和凝血级联有关。补体和凝血级联激活是PE的主要病理生理途径，这也与先前的相关研究结果相符。因此，C1QB和C1QC可能通过影响补体和凝血级联通路介导炎症，参与早发型PE的发生和发展（图2）。

图2 PE风险预测模型的性能评估及基因分析

(图源：Wang et al., Cell & Bioscience, 2023)

研究团队通过LASSO筛选出497个基因，并以此构建了一个集成模型，用于预测早发性子痫前期（PE）。为了提高该模型在临床应用中的方便性和灵活性，研究团队使用Kolmogorov-Smirnov (KS)曲线确定了适合患者的风险分层卡的阈值，将患者分为极高、高、正常、低和极低五个患病风险等级（图2）。为了实现胎盘细胞群的分类和子痫前期风险的评估，研究团队基于其提出的胎盘细胞亚群和早发性子痫前期机器学习模型，建立了一个名为iPlacenta的在线预测网站。iPlacenta能够为医生提供方便的早发性PE风险评估，以便为临床诊断和治疗提供参考依据（图3）。

图3 胎盘细胞亚群和PE风险评估网络服务

(图源：Wang et al., Cell & Bioscience, 2023)