编辑丨王多鱼
排版丨水成文
在自身免疫疾病中，翻译后修饰的蛋白质是重要的自身抗原，而瓜氨酸化蛋白（蛋白质中的精氨酸残基在酶催化下转化为瓜氨酸的翻译后修饰产物）是类风湿关节炎（RA）自身抗体的关键靶点。
然而，现有检测方法和计算工具的不足，限制了瓜氨酸化蛋白质组的精准分析和自身抗原的鉴定。
2026 年 3 月 3 日，四川大学华西医院戴伦治、赵毅团队合作（胡梦、朱晨曦、孙蕊、龚艳秋、刘艺、许志强为论文共同第一作者），在 Nature 子刊Nature Biomedical Engineering上发表了题为：Low-input deep learning platform for citrullinated peptide identification, autoantigen discovery and rheumatoid arthritis treatment stratification 的研究论文。
该研究开发了Iseq-Cit技术，用于正常人、类风湿关节炎高危个体以及 类风湿关节炎 患者的瓜氨酸化蛋白质组分析，建立了疾病活动度与瓜氨酸化的关联，证实了部分瓜氨酸化多肽具有早期诊断和预测药物治疗响应的潜力，该研究还建立了 AI 模型预测瓜氨酸化多肽的类风湿关节炎血清反应活性。
这项研究为瓜氨酸化多肽鉴定、自身抗原发现以及类风湿关节炎治疗分层提供了创新策略。
在这项最新研究中，研究团队开发了Iseq-Cit技术（internal standard-assisted enrichment-free approach for high-throughput quantitative analysis of citrullinome，内标辅助免富集高通量瓜氨酸化蛋白质组定量分析技术），通过对纵向队列中类风湿关节炎高危个体和类风湿关节炎患者进行全局瓜氨酸化蛋白质组分析，仅需传统方法不足 1% 的样本量即可完成。
该研究发现，血浆瓜氨酸化蛋白质组谱与类风湿关节炎疾病进展和严重程度密切相关。研究团队进一步开发了整合临床指标与瓜氨酸化数据的预测模型，在治疗响应预测方面展现出高精度。
为评估已鉴定瓜氨酸化多肽的类风湿关节炎血清反应性，研究团队采用 67399 个类风湿关节炎血清阴性多肽和 8816 个类风湿关节炎血清阳性多肽训练了双向门控循环单元（BiGRU）模型。通过酶联免疫吸附实验的外部验证证实，该模型预测瓜氨酸化多肽血清反应性的准确率达 84.2%，并筛选出 19 个具有潜力的类风湿关节炎诊断候选标志物。
总的来说，该研究为瓜氨酸化多肽的鉴定、自身抗原发现以及类风湿关节炎治疗分层提供了创新策略。
论文链接：
https://www.nature.com/articles/s41551-026-01628-4
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