类风湿关节炎（RA）临床表型与疾病活动度差异较大，现有RF/抗CCP等血清学指标在部分患者（尤其血清学阴性RA患者）中灵敏度受限，仍亟需更有效、可转化的生物标志物以提升诊断准确性并降低漏诊风险。

本研究开展多中心、横断面病例-对照研究，对来自七个队列的2,863份血液样本进行系统分析，受试者包括RA、骨关节炎（OA）及健康对照（HC），样本来源覆盖三大地理区域、五家医学中心。本研究首先通过非靶向代谢组学进行全局谱扫描以发现候选代谢特征，随后采用靶向代谢组学进行定量验证；在建模阶段，为兼顾可解释性与预测性能，综合采用LASSO、Logistic回归、随机森林、SVM与XGBoost等算法，并基于10折交叉验证筛选表现稳定的模型用于外部验证。考虑临床检验可落地性，本研究以血浆为主要检测基质，同时纳入血清样本评估基质背景对分析信号的影响，并在不同质谱分析平台上进行跨平台验证，以检验批次效应存在时模型的可迁移性。

最终筛选出6种具有诊断潜力的代谢物：咪唑乙酸、麦角硫因、N-乙酰-L-蛋氨酸、2-酮-3-脱氧-D-葡萄糖酸、1-甲基烟酰胺和脱氢表雄酮硫酸酯。基于上述代谢物构建的分类模型可用于区分RA与HC及RA与OA，并在多个独立验证队列中获得稳定表现：在三个地理独立队列中，RA vs. HC分类器AUC为0.8375–0.9280；RA vs. OA分类器AUC为0.7340–0.8181，整体达到中等至良好诊断准确性。值得注意的是，在血清学阴性RA亚组中，分类器性能与总体RA人群相当，提示其诊断效能不依赖血清学状态，可作为传统血清学指标的重要补充。此外，不同样本类型与不同分析平台的验证结果显示：在相对表达模式保持一致的前提下，即使存在批次效应，模型预测准确性仍保持稳定，体现出良好的可重复性与稳健性。

 综上，代谢组学（尤其是以标准品与同位素内标支持的靶向定量策略）可作为提升RA诊断的有力补充。本研究建立的“非靶向代谢组学筛查—靶向代谢组学验证—多算法建模—多中心/跨平台外部验证”框架具有较强通用性，且与临床质谱标准化流程、SOP与质量控制体系相契合，为在临床检验实验室开展可规模化的代谢物辅助诊断提供了可行路径。