腦內出血（ICH）是全球導致死亡和殘疾的主要原因之一。盡管治療方法有所進步，但仍然缺乏可靠的預后生物標志物。雖然吞噬作用調節與ICH的發病機制有關，但其在診斷和預后方面的潛力尚未得到充分探索。識別與吞噬作用調節相關的基因（PRGs）作為生物標志物，可能會為ICH的研究提供新的見解。我們使用了來自Gene Expression Omnibus（GEO）數據庫的多個數據集來研究吞噬作用調節因子在ICH中的作用。我們對轉錄組數據進行了基因集變異分析（GSVA），以評估ICH組織中的吞噬作用調節情況。單細胞RNA測序（scRNA-seq）用于探討特定細胞中PRGs的活性。隨后我們使用機器學習方法進行特征選擇。通過CIBERSORT算法評估了免疫細胞浸潤程度。通過基因集富集分析（GSEA）進一步分析了所識別生物標志物的生物學功能，并構建了一個競爭性內源性RNA（ceRNA）網絡，以揭示mRNAs、miRNAs和lncRNAs之間的相互作用。GSVA分析顯示，與正常腦組織相比，ICH中的吞噬作用調節活性顯著增強。利用機器學習方法，我們確定了四個關鍵生物標志物——ANXA2、ANXA5、MGAT1和VASP——它們在ICH的診斷和預后中具有潛在意義。免疫細胞浸潤分析與所識別的生物標志物之間存在相關性。GSEA突顯了這些生物標志物在多種生物過程中的作用。此外，ceRNA網絡揭示了復雜的調控相互作用，其中miRNAs和lncRNAs調節了所識別生物標志物的表達。這四個生物標志物為早期檢測提供了有希望的候選指標，并可能有助于了解ICH恢復期間的預后情況。這些生物標志物與免疫細胞浸潤和吞噬作用調節相關，為ICH的發病機制提供了新的見解，并可能成為潛在的治療靶點。

通過整合單細胞和批量轉錄組分析來識別腦內出血（ICH）中的吞噬作用調節基因。機器學習發現ANXA2、ANXA5、MGAT1和VASP是與免疫細胞浸潤和吞噬作用相關的關鍵生物標志物。縱向單細胞分析顯示了這些生物標志物在血腫滲出物和外周血液中的動態表達變化，突顯了它們在ICH中的診斷和預后潛力。