文章標題：Identification of metabolomics-based prognostic prediction models for ICU septic patients

發表期刊：International Immunopharmacology

影響因子：5.714

作者單位：鄭州大學第一附屬醫院

百趣生物提供服務：定性分析

膿毒癥是由細菌等病原微生物侵入機體引起的全身炎癥反應綜合征。膿毒癥發生率高，全球每年有超過1800萬嚴重膿毒癥病例，美國每年有75萬例膿毒癥患者，并且這一數字還以每年1.5%～8.0%的速度上升。膿毒癥的病情兇險，病死率高，全球每天約14,000人死于其并發癥。據國外流行病學調查顯示，膿毒癥的病死率已經超過心肌梗死，成為重癥監護病房內非心臟病人死亡的主要原因，膿毒癥的病死率仍高達30%～70%。百趣代謝組學文獻分享，2001年歐洲重癥學會、美國重癥學會和國際膿毒癥論壇發起“拯救膿毒癥戰役”（surviving sepsis campain，SSC），2002年歐美國家多個組織共同發起并簽署“巴塞羅那宣言”，并且進一步制定基于對膿毒癥研究的循證醫學證據并不斷更新膿毒癥治療指南即SSC指南，以改進膿毒癥的治療措施，降低膿毒癥的死亡率。

鄭州大學第一附屬醫院綜合ICU孫同文教授團隊長期致力于膿毒癥的發病機制、防治策略研究，近期又有新成果，孫教授團隊利用液相色譜/質譜的方法，通過血漿代謝物聯合臨床因素分析了健康對照組和膿毒癥患者以及生存期和死亡膿毒癥患者血漿代謝物的變化，構建了早期膿毒癥患者預后預測模型。

患者集和基線特征

百趣代謝組學文獻分享，我們從110例嚴重感染的患者樣本中選擇了100名膿毒癥患者。其中，96人被隨訪并納入研究。下圖顯示了受試者選擇的詳細流程圖。96例患者中，男性57例（59.4%），平均年齡50.23歲，±16.24歲；女性39例（40.6%），平均年齡59.38歲，±18.53歲。此外，49例（51.0%）死于28d膿毒癥，53例（55.2%）死于住院膿毒癥，54例（56.3%）死于90d膿毒癥。

多元統計分析

下圖顯示了對代謝組學代謝譜的OPLS-DA分析的可視化和直觀的結果。OPLS-DA評分散點圖顯示，正負電離模型中膿毒癥組和HC組有良好的分離趨勢。同樣，在陽性和負離子模型中，對28d、住院和90d的生存組和死亡組進行了分類。所有結果均顯示兩組患者在28天、住院和90天的代謝物譜發生了顯著改變。

差異代謝物的鑒定

我們使用OPLS-DA模型中的VIP得分、火山圖中的P值和倍數變化(FC)值來評估潛在的生物標志物。獲得了膿毒癥組和健康對照（HC）組之間的59個差異代謝物。此外，在28d、住院組和90d死亡率中分別鑒定出10、4和22個差異代謝物。

對59種差異代謝產物的通路分析表明，丙氨酸、天冬氨酸和谷氨酸代謝、?；撬岷偷团；撬岽x、d-精氨酸和多尼氨酸代謝、精氨酸和脯氨酸代謝明顯紊亂。代謝途徑的改變主要涉及精氨酸和脯氨酸代謝、葉酸生物合成、酪氨酸代謝和花生四烯酸代謝。

采用熱圖分析不同研究組間差異代謝物的變化趨勢。在膿毒癥組和HC組之間，以及在膿毒癥的第28天、住院組和第90天的生存組和死亡組之間，觀察到明確的界限。-百趣代謝組學文獻分享

基于代謝組學的ICU膿毒癥患者預后預測模型

模型1顯示，氨基乙酸、3-亞甲基-丁烯、HR、呼吸支持和壓力藥物的應用與膿毒癥28d死亡率相關，是膿毒癥患者短期死亡的獨立危險因素。模型2的AUC為0.830，這表明lymph#、ALP、SOFA和L-alpha-amino-1H-pyrrole-1-hexanoic acid聯合使用有可能預測膿毒癥患者的住院死亡率。模型3表明，多巴胺、delta-12-prostaglandin J2、HR、呼吸支持和壓力藥聯合應用對預測膿毒癥患者90d死亡率具有重要價值，可用于預測膿毒癥的長期死亡率。

本研究主要發現：在膿毒癥患者血漿中存在10種與28天病死率相關的代謝物；4種與院內病死率相關的代謝物；22種與90天病死率相關的代謝物。這些差異代謝物可以為后續膿毒癥相關病理生理機制的研究提供啟發。團隊同時建立了28天病死率、院內病死率和90天病死率等3個模型，為膿毒癥的預后及治療提供了新的思路。

文/阿趣代謝組學