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异常子宫出血（abnormal uterine bleeding,AUB）是妇科常见的症状和体征,常引起患者急性或慢性失血,导致贫血、不孕、子宫切除、子宫内膜恶性病变等不良结局,严重影响患者的生活质量、工作效率,增加医疗花费。2011年FIGO提出了“PALM-COEIN”分类系统,对AUB常见病因进行分类。其中,子宫内膜局部异常（primary endometrial disorders）所致AUB（AUB-E）被认为与子宫内膜功能障碍有关,但目前病因不明确。该疾病仅在排除结构性病因、排卵障碍或凝血功能异常前提下,对无明确原因的AUB进行诊断,属于排除性诊断,缺乏特异性诊断方法。由于AUB患者表现多样,病因复杂,现有诊断手段存在准确性不高、及时性差、依赖有创检查等问题,使得AUB-E的诊断技术充满挑战。该问题的本质在于传统以症状为主导的诊疗方式无法针对个体间基因、环境和生活方式等差异,予患者针对性诊治和预防措施。因此,跳出传统的诊疗思路,开展个体化、精准医疗模式是医学发展的必然趋势。本研究基于AUB-E诊断现状和精准医疗的新契机,以“PALM-COEIN”系统为依据,选择AUB-E患者为研究对象,整合流行病学、分子生物学、大数据挖掘等研究手段,探究AUB-E潜在的危险因素,建立风险预测模型;并利用质谱技术进行子宫内膜蛋白组学分析,寻找和验证与AUB-E发病相关的靶蛋白,为探究AUB-E的临床实践提供病因参考。第一部分建立子宫内膜局部异常所致异常子宫出血（AUB-E）的风险预测模型目的:由于AUB-E的诊断缺乏特异性检测手段,目前仅依靠排除。本研究开展病例-对照研究,通过比较病例组与对照组间流行病学分布特征,寻找发病风险因素,建立AUB-E风险预测模型,从而完善AUB诊治体系,提高AUB临床诊断准确率。方法:本研究采用自制健康调查表进行信息采集,在国内外AUB诊断指南的基础上,归纳总结AUB-E疾病的诊断流程,对AUB患者进行分流筛选;同时采用PSM以“就诊年龄”为匹配条件,按1:2的比例选取对照组患者,探究两组人群的流行病学分布特征。采用Logistic回归模型分析潜在风险因素与AUB-E疾病发生的关系,并对该模型进行评价。结果:本研究最终纳入了AUB-E患者84例和对照组女性170例。多项检验提示PSM匹配后变量均衡性好。研究对象的就诊年龄中位数为42（35,47）岁,年龄跨度在22-51岁之间。经比较后发现,两组患者的人口学特征上,文化程度（p=0.000）和就业（p=0.004）的分布存在统计学差异;生活方式上,饮茶（p=0.008）和食用含糖饮食（p=0.035）的分布上具有统计学差异;既往有诊刮史（p=0.000）和既往输卵管手术史（p=0.018）的分布上存在统计学差异;临床指标中BMI（p=0.000）分布具有统计学差异。另外,与对照组相比,病例组患者存在经期延长（p=0.000）、经量增多（p=0.000）情况以及Hb（p=0.000）、HCT（p=0.000）水平均存在显著差异,其余特征无统计学差异。将文化程度、职业类型、饮茶习惯、含糖饮食、诊刮史、输卵管手术史、BMI这7个具有统计学意义的变量作为自变量进行Logistic回归结果显示,文化程度⑴（X1）（p=0.003）、饮茶⑴（X3）（p=0.018）和BMI（X7）（p=0.011）对疾病预测具有统计学意义。其中,小学及以下学历（OR=3.642,95%CI 1.550-8.555）和BMI增加（OR=1.119,95%CI 1.026-1.221）是AUB-E发病的危险因素,而饮茶（OR=0.437,95%CI 0.220-0.866）是AUB-E发病的保护因素。此模型敏感度为41.0%,特异性为91.9%,阳性预测值75.56%和阴性预测值71.84%,AUC为0.740（p=0.000）,95%CI 0.671-0.808,并预测发生AUB-E的最佳BMI值临界值≥22.7 kg/m~2。结论:1.本研究采用病例-对照实验,通过自制健康调查表收集AUB患者信息,共收集完整有效调查表712例,其中83例AUB-E组和138例对照组。2.采用PSM法对研究对象进行匹配,匹配后数据有较好的均衡性,匹配良好。3.两组患者在文化程度、就业、饮茶、含糖饮食、诊刮史、输卵管手术史、BMI值的分布均存在差异。4.Logistic回归分析表明,自变量文化程度、饮茶习惯和BMI对疾病预测具有统计学意义。5.小学及以下学历和BMI≥22.7 kg/m~2是AUB-E发病的危险因素,而饮茶是AUB-E发病的保护因素。6.AUB-E患者多表现为HMB或经期延长,常伴有贫血症状,应该加以监测和及时纠正。第二部分子宫内膜局部异常所致异常子宫出血（AUB-E）患者子宫内膜蛋白质组学分析及SMC1A蛋白验证目的:由于目前AUB-E发病原因尚不明确,对该疾病的诊断缺乏特异性识别标志物。第二部分利用质谱（mass spectrometry,MS）技术对AUB-E和对照组女性的子宫内膜进行蛋白质组学分析,以期发现与AUB-E发病相关生物标志物,为探究AUB-E发病原因和相关机制提供依据。方法:收集2019.12-2020.5就诊于我院诊刮的AUB-E患者（年龄在25-40岁）的子宫内膜组织,同时收集年龄匹配的月经规律,月经周期规律的对照组女性的子宫内膜组织。待排除子宫内膜结构性病因或病变后,采用质谱技术对收集到的子宫内膜进行label-free蛋白质组学分析,将p值＜0.05且差异倍数（fold change,FC）≤0.67（或≥1.5）的定量差异蛋白定义为显著差异蛋白（differentially expressed proteins,DEPs）。结合生物信息学分析进行主成分分析（principal component analysis,PCA）;之后针对定量差异蛋白质进行火山图分析、聚类热图分析以及功能注释,并通过富集分析挖掘潜在AUB-E疾病相关生物标志物,并进一步验证。结果:AUB-E组和对照组各收集到5例子宫内膜,样本来源患者除PBAC评分（p=0.000）外,其他的基线特征不存在统计学差异。经HE染色,所有样本均处于增殖期。经lable-free定量后,获得定量差异蛋白1921个（取p值＜0.05）,DEPs共291个,其中140个上调蛋白和151个下调蛋白。KEGG富集分析获得11个DEPs在细胞周期（Cell cycle）、凋亡（Apoptosis）、细胞粘附分子（Cell adhesion molecules）通路上富集。采用western blot技术对潜在目标蛋白进行验证。最终发现仅SMC1A蛋白在AUB-E组中表达下降。进一步扩大样本进行免疫组化验证后发现,AUB-E患者子宫内膜腺上皮中SMC1A蛋白的表达低于正常组。结论:1.研究样本来源患者间月经期失血量存在显著差异。2.蛋白质组学分析结果显示,AUB-E组和对照组的增殖期子宫内膜组织之间存在1921个蛋白质表达差异具有统计学意义,其中291个蛋白质被认为具有显著性差异,包括140个上调蛋白和151个下调蛋白。3.PCA分析结果表明,两组样本组间区分良好,尚不认为存在显著的样本选择性偏移。4.AUB-E的发生存在多条信号通路的共同作用。5.AUB-E患者子宫内膜腺上皮中SMC1A蛋白表达量显著下降。第三部分SMC1A蛋白对人子宫内膜上皮细胞的功能影响及机制初探目的:基于第二部分对AUB-E患者的子宫内膜组织进行蛋白质组学分析及目标蛋白验证,此部分在细胞功能层面探究SMC1A蛋白表达下降对人子宫内膜上皮细胞（human endometrial epithelial cells,hEECs）的功能影响,旨在探索SMC1A蛋白表达异常和AUB-E发病的关系。方法:取月经规律,月经周期正常女性的新鲜子宫内膜组织进行原代hEECs分离、培养、鉴定。采用si RNA技术下调hEECs中SMC1A的表达,观察细胞增殖、细胞迁移能力、细胞周期和细胞凋亡的影响,以及NF-κB通路中P65的表达水平。结果:原代hEECs培养见细胞呈大部分呈矮柱状或多边形,细胞间成团;细胞表面角蛋白cytokeratin-7表达阳性。免疫荧光共定位显示,SMC1A在体外hEECs中细胞核表达。si RNA能有效降低SMC1A在hEECs中的表达,敲减效率达50%以上（p=0.012）。si-SMC1A转染72 h和96 h后,hEECs在增殖明显抑制（p=0.0016和0.0068）;经过24 h的细胞迁移后,观察到si-SMC1A处理组中hEECs迁移能力较NC组显著减少（p＜0.0001）;si-SMC1A转染72 h后,si-SMC1A组与NC组间细胞周期无差异:G0/G1期%（p=0.99）、S期%（p=0.83）、G2/M期%（p=0.69）;si-SMC1A组hEECs转染后72 h后细胞凋亡较NC组明显增加;si-SMC1A转染72h后,两组细胞中NF-κB p65蛋白表达无显著差异。结论:1.经子宫内膜组织消化、分离,成功培养原代细胞hEECs。2.SMC1A在hEECs细胞核稳定表达。3.si-SMC1A可在hEECs中成功敲减SMC1A,使蛋白表达下降。4.SMC1A下调可抑制hEECs增殖。5.SMC1A下调抑制hEECs迁移能力。6.SMC1A下调对hEECs细胞周期无显著影响。7.SMC1A下调促进hEECs凋亡。8.SMC1A蛋白下调并非通过NF-κB通路P65进行调控。