Download PDF
Open Access
CC BY 4.0 · Z Orthop Unfall
DOI: 10.1055/a-2762-1558
Original Article

Establishment of a Prediction Model to Diagnose the End-stage Knee Osteoarthritis Based on a Significant Difference in Ferroptosis-Related Genes in Chondrocytes

Etablierung eines Prädiktionsmodells zur Diagnose der terminalen Kniegelenksosteoarthritis auf der Grundlage signifikanter Unterschiede in ferroptoseassoziierten Genen in Chondrozyten

Authors

  • Lingtian Min

    1   Department of Orthopedics, Nantong Hospital to Nanjing University of Chinese Medicine, Nantong, China

  • Cheng Chen

    2   Department of Orthopedics, The Suqian Clinical College of Xuzhou Medical University, Suqian, China

  • Weijun Wang 

    3   Department of Orthopedics, Nanjing University Medical School, Affiliated Nanjing Drum Tower Hospital, Nanjing, China (Ringgold ID: RIN66506)

Supported by: the Special Program for Clinical Medicine of Nantong University QA2019022 and 2019LQ017
Supported by: the Youth Research Foundation of Nantong Municipal Health Commission WKZL2018009
Further Information
Also available at
  Permissions and Reprints

Abstract

Background

Knee osteoarthritis (OA) is a widespread joint disease with no disease-modifying treatments. Chondrocyte damage is a key process in knee OA and ferroptosis is lipid peroxidation-induced iron-dependent cell death that exacerbates the process of knee OA and aggravates an imbalance in the synthesis as well as degradation of matrix metallopeptidase 13 (MMP13) and type II collagen. The clinical diagnosis of knee OA mainly depends on imaging. Whether ferroptosis-related genes could be used as new biomarkers for the diagnosis of OA remains to be explored.

Methods

A dataset was used to build a diagnostic model used to diagnose and differentiate patients with end-stage knee OA. Normalization and quality control of the three profiles was carried out using R 4.1.0.

Results

Analysis of a dataset (GSE114007) of differentially expressed genes (DEGs) found that the expression of 15 ferroptosis-related genes, including activating transcription factor 3 (ATF3), cyclin-dependent kinase inhibitor 1A (CDKN1A), and cytochrome b-245 beta chain (CYBB), showed significant changes in osteoarthritic chondrocytes relative to normal subjects. Based on 15 ferroptosis-related genes, we developed and compared diagnostic models using different supervised learning algorithms.

Conclusions

The diagnostic model based on the support vector machine gave a convincing diagnostic performance for both verifications (Area Under Curve [AUC] = 0.9601) and testing (AUC = 0.8725). The results collectively indicate that ferroptosis-related genes may play an indispensable role in knee OA and could be specific diagnostic biomarkers for knee OA.

Zusammenfassung

Hintergrund

Die Knieosteoarthrose (OA) ist eine weitverbreitete Gelenkerkrankung ohne krankheitsmodifizierende Therapien. Chondrozytenschädigung ist ein zentraler pathologischer Prozess bei Knie-OA. Ferroptose – eine neuartige, eisenabhängige Zelltodform, die durch Lipidperoxidation induziert wird – verschärft das Fortschreiten der Knie-OA und stört das Gleichgewicht zwischen Synthese und Abbau von Matrix-Metallopeptidase 13 (MMP13) sowie Kollagen Typ II. Die klinische Diagnose von Knie-OA hängt hauptsächlich von bildgebenden Methoden ab. Ob ferroptoseassoziierte Gene als neuartige diagnostische Biomarker für Knie-OA dienen können, bleibt noch zu untersuchen.

Methoden

Der Datensatz wurde verwendet, um ein Modell zur Diagnose und Differenzierung von Patienten mit terminaler Knie-OA zu erstellen. Die Normalisierung und Qualitätskontrolle der 3 Profile wurden mit der Software R 4.1.0 durchgeführt.

Ergebnisse

Die Analyse eines Datensatzes mit differenziell exprimierten Genen (DEGs, GSE114007) ergab, dass 15 ferroptoseassoziierte Gene – darunter Activating Transcription Factor 3 (ATF3), Cyclin Dependent Kinase Inhibitor 1A (CDKN1A) und Cytochrom B-245 Beta Chain (CYBB) – im Vergleich zu Gesunden bei osteoarthritischen Chondrozyten signifikante Expressionsveränderungen aufwiesen. Auf Basis der 15 ferroptoseassoziierten Gene wurden diagnostische Modelle mit verschiedenen überwachten Lernalgorithmen erstellt und verglichen.

Schlussfolgerungen

Das diagnostische Modell auf Basis der Support-Vektor-Maschine zeigte eine überzeugende diagnostische Leistung sowohl in der Validierung (Area Under Curve [AUC] = 0,9601) als auch im Test (AUC = 0,8725). Zusammengefasst weisen diese Ergebnisse darauf hin, dass ferroptoseassoziierte Gene eine unverzichtbare Rolle bei Knie-OA spielen könnten und als potenzielle spezifische diagnostische Biomarker für Knie-OA dienen könnten.

Keywords

ferroptosis - knee osteoarthritis - diagnostic model - random forest - supervised machine learning

Schlüsselwörter

Ferroptose - Knieosteoarthrose - diagnostisches Modell - Random Forest - überwachtes maschinelles Lernen


Publication History

Received: 21 June 2025

Accepted after revision: 02 December 2025

Article published online:
20 January 2026

© 2026. The Author(s). This is an open access article published by Thieme under the terms of the Creative Commons Attribution License, permitting unrestricted use, distribution, and reproduction so long as the original work is properly cited. (https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/).

Georg Thieme Verlag KG
Oswald-Hesse-Straße 50, 70469 Stuttgart, Germany