С точки зрения иммунодоминантности парадоксального феномена: выявление и моделирование сенсибилизации к амброзии и деревьям как отрицательных предикторов высокой IgE-реактивности к полыни

Введение: Аллергия к полыни создает значимую нагрузку на систему здравоохранения в северо-западном Китае. Хотя сенсибилизацию к полыни можно подтвердить с помощью определения специфического IgE, иммунологические факторы, определяющие выраженность IgE-ответа у сенсибилизированных пациентов, изучены недостаточно. Целью исследования было выяснить, связаны ли профили сенсибилизации к другим распространенным ингаляционным аллергенам с величиной специфического IgE к полыни у уже сенсибилизированных пациентов, а также охарактеризовать сочетанные варианты сенсибилизации, которые могут отражать лежащие в основе иммунные механизмы.

Методы: В этом ретроспективном исследовании включили 635 пациентов со специфическим IgE к полыни, положительным по критерию sIgE, из больницы третичного уровня. Измеряли уровни специфического IgE к нескольким ингаляционным аллергенам, включая амброзию, деревья и клещей домашней пыли. Регрессия LASSO позволила выделить наиболее предиктивные признаки высокой IgE-реактивности к полыни (степень ≥4). Затем разработали модель XGBoost и валидировали ее на временной валидационной выборке (n = 159). Интерпретируемость модели обеспечивали с помощью SHAP, а также построили клиническую номограмму.

Результаты: Были отобраны три признака — концентрации специфического IgE к амброзии, деревьям и клещам домашней пыли; все они имели отрицательные коэффициенты. Модель XGBoost показала отличную дискриминацию: AUC составила 0,851 (95% ДИ 0,781–0,919) в тестовой выборке и 0,827 во временной валидационной выборке. Анализ SHAP выявил парадоксальный отрицательный прогностический эффект этих аллергенов в отношении высокой реактивности к полыни, что поддерживает гипотезу «молекулярного маскирования» на основе иммунодоминантности. Полученные номограмма и система стратификации риска эффективно разделяли пациентов: в группе высокого риска фактическая частота положительного результата составила 85%. Анализ кривых принятия решений подтвердил клиническую полезность модели.

Выводы: С позиции иммунодоминантности мы выявили и смоделировали сенсибилизацию к амброзии, деревьям и клещам домашней пыли как отрицательные предикторы высокой реактивности к полыни. Интерпретируемая модель машинного обучения позволяет точно выявлять пациентов с высоким риском и проводить стратифицированное ведение больных с аллергией к полыни.