目的 筛选脓毒症中与 T 细胞相关的生物标志物。方法 本研究整合临床队列与公共转录组数据集展开生物信息学分析，依据 Sepsis-3.0 诊断标准划分为健康对照组与脓毒症组，整合单细胞转录组、批量转录组数据，通过差异表达分析、免疫浸润评估、加权基因共表达网络分析和机器学习筛选生物标志物。结合功能富集、单细胞表达谱解析其潜在作用机制，构建预测模型并预测潜在靶向药物。结果 训练集共纳入 514 例脓毒症患者和 38 例健康对照，DRAM1、FCER1G、NAIP、FGFBP2 和 NCALD 被确定为脓毒症中与 T 细胞相关的生物标志物。这些基因富集于 T 细胞受体信号、FcγR 介导的吞噬通路，在脓毒症 T 细胞中表达显著异常。基于 5 基因构建的列线图区分效能稳定，同时筛选出姜黄素等结合活性良好的候选药物。结论 筛选出 5 个介导脓毒症 T 细胞功能紊乱的生物标志物，构建高诊断效能预测模型并预测潜在靶向药物，可为急诊脓毒症快速筛查及免疫干预提供新的分子靶点与理论支撑。

胡黎,丁琼,洪玉才,章仲恒,苗岩松. 单细胞联合转录组筛选脓毒症 T 细胞生物标志物[J]. 中华急诊医学杂志, 2026,35(9): 1245-1253.
DOI号:10.3760/cma.j.cn114656-20260209-00138

基金项目：浙江省医药卫生科技计划项目（2025KY913）

关键词： 脓毒症 T 细胞 生物标志物 免疫细胞浸润