摘要目的 探讨炎症、NETosis、色氨酸-犬尿氨酸(Trp-Kyn)及鞘氨醇-神经酰胺(S1P-Cer)等多轴血清生物标志物在强直性脊柱炎(AS)进展风险中的预测价值,构建并验证基于血清多指标的风险评估模型.方法 在河南省人民医院2018-2024年风湿免疫相关疾病(累计筛查266 784例患者)中开展巢式病例对照研究.纳入确诊AS患者1 042例,实施24个月的随访.依据24个月时是否发生影像学或功能性进展,定义进展组(500例),以1∶1比例随机匹配未进展组(500例),对12个涉及炎症与代谢的指标[白细胞介素-17A(IL-17A)和肿瘤坏死因子-α(TNF-α)、超敏C反应蛋白(hs-CRP)、髓过氧化物酶(MPO)、瓜氨酸化组蛋白H3(H3Cit)和中性粒细胞弹性蛋白酶-DNA复合物(NE-DNA)、吲哚胺2,3-双加氧酶1(IDO1)、犬尿氨酸(kynurenine)、色氨酸(tryptophan)、1-磷酸鞘氨醇(S1P)、神经酰胺(ceramide)以及鞘氨醇激酶1(SphK1)]开展检测,Cox比例风险模型评估单指标与复合评分的风险效应及剂量-反应关系,同时建立复合评分预测模型,用于计算个体化24个月进展概率并进行临床判别验证,且绘制受试者工作特征(ROC)曲线、查准率-查全率(PR)曲线、校准及决策曲线以进行模型性能验证.结果 IL-17A、TNF-α、hs-CRP等炎症因子及MPO、H3Cit、NE-DNA等NETosis相关指标均显著增加结构进展风险(P＜0.000 1),而tryptophan水平升高与风险下降显著相关(P＜0.000 1).限制性立方样条(RCS)分析显示多数指标与进展风险呈非线性剂量-反应关系,在中高浓度区间风险上升趋于平缓.基于4个功能通路(炎症、NETosis、Trp-Kyn、S1P-Cer)构建的复合评分均为AS结构进展的独立预测因子,Cox模型调整协变量后仍显著(P＜0.05),在7∶3分层的训练集与验证集中,多指标联合预测模型表现出优异性能:曲线下面积(AUC)分别为0.92与0.89.结论 血清标志物可反映AS患者体内炎症与代谢失衡状态,其动态变化与疾病进展高度相关.基于炎症、NETosis、Trp-Kyn与S1P-Cer这4个轴构建的多指标模型可有效预测AS结构性进展风险,为个体化预后评估与早期干预提供生物学依据.