5种生物标志物对ARDS预后的预测分析

目的 分析5种生物标志物干扰素诱导的解旋酶C域蛋白1(interferon-induced helicase C domain-containing protein 1, IFIH1)、基因干扰素调节因子1(gene interferon regulatory factor 1, IRF1)、信号传导及转录激活蛋白(signal transducer and activator of transcription, STAT1)、鸟苷结合蛋白1(guanylate binding protein 1, GBP1)、干扰素诱导蛋白与四肽重复序列3(interferon-induced protein with tetratricopeptide repeats 3, IFIT3)对急性呼吸窘迫综合征(acute respiratory distress syndrome, ARDS)预后的预测。方法 选择2017年1月至2017年12月东南大学附属中大医院重症医学科收治的26例ARDS患者为对象,采集患者外周血行芯片检测,提取5种生物标志物IFIH1、IRF1、STAT1、GBP1、IFIT3表达量。采用单因素Cox回归和受试者工作特征曲线(ROC)评估5种生物标志物和ARDS严重程度与28 d累积病死率相关性。采用多因素COX回归构建联合模型。结果 5种生物标志物表达与ARDS患者28 d累积病死率相关(P<0.05),ARDS严重程度和28 d累计病死率不相关(P>0.05):IFIH1[HR 2.309 95%CI(1.162, 4.590)];IRF1[HR 3.152 95%CI(1.043, 9.528)];IFIT3[HR 1.793 95%CI(1.103, 2.917)];GBP1[HR 2.342 95%CI(1.087, 5.047)];STAT1[HR 2.492 95%CI(1.388,4.474)];ARDS严重程度[HR 1.665 95%CI(0.598, 4.628)]。5种生物标志物及ARDS严重程度预后预测ROC曲线下面积分别为0.883、0.833、0.900、0.925、0.908、0.625。联合模型对28 d预后预测性为0.950。结论 对ARDS患者预后的预测,5种生物标志物优于柏林标准ARDS严重程度。5种生物标志物构建的模型选出预后不佳的ARDS患者,具有临床意义。

基于转录组数据分析识别脓毒症肺炎免疫表型

目的基于转录组数据分析识别不同脓毒症肺炎(septic pneumonia)免疫表型。方法选择基因表达综合数据库(Gene Expression Omnibus,GEO)公共数据库脓毒症肺炎外周血转录组芯片数据二次分析。采用单因素COX回归分析筛选与脓毒症肺炎预后相关免疫分子。免疫预后分子采用无监督聚类识别免疫表型。采用基因集变异分析(gene set variation analysis,GSVA)算法评价免疫表型特点。结果筛选脓毒症479例,其中脓毒症肺炎183例。257个免疫分子表达与脓毒症28 d累积病死率相关(P<0.05);87个免疫分子表达与肺炎介导脓毒症28 d累计病死率相关(P<0.05),其中显著相关免疫分子31个(P<0.01)。识别免疫表型Cluster A脓毒症286例,脓毒症肺炎117例和Cluster B脓毒症193例,脓毒症肺炎66例。脓毒症Cluster B 28 d天累积病死率高于Cluster A,[HR 3.17395%CI(2.117,4.457)](P<0.001)。脓毒症肺炎Cluster B 28 d累积病死率高于Cluster A,[HR 3.52395%CI(1.699,7.035)](P<0.001)。GSVA分析显示Cluster A为免疫活化表型;Cluster B为免疫抑制表型。免疫抑制表型病死率高于免疫活化表型。结论转录组数据二次分析识别脓毒症肺炎免疫活化表型Cluster A和免疫抑制表型Cluster B,为精准治疗提供依据。