文摘
需要生物标记的急性呼吸窘迫综合征(ARDS)。呼出的气息包含数以百计的气相中的代谢物,其中一些反映(patho)生理过程。我们旨在确定诊断的准确性代谢物在呼出的气息作为ARDS的生物标志物。
呼吸通风重症监护室患者(n = 101)分析了使用气相色谱和质谱在入学的第一天。ARDS是柏林定义的定义。培训和时序验证军团。
23个病人训练队列(n = 53) ARDS。辛烷,三个呼吸代谢产物乙醛和3-methylheptane,可以区分ARDS和控制一个接受者操作特征曲线下面积(AUC)为0.80。颞外部验证(19 ARDS病例一群48)导致了AUC为0.78。歧视是疾病严重程度的不调整,ARDS的直接或间接原因,并存病,或呼吸机设置。结合肺损伤预测得分增加了AUC 0.91和净重新分类提高了1.17。
呼出的气息分析显示ARDS诊断准确性好,外部验证。这些数据表明,呼出的气息分析可用于ARDS的诊断评估。
文摘
代谢物的呼吸通风病人可用于诊断急性呼吸窘迫综合征http://ow.ly/uWHF1
介绍
如上所述的更新和改进的共识标准急性呼吸窘迫综合征(ARDS),一个有效的和可靠的ARDS的定义被认为是必不可少的临床管理和促进一致的患者表型的招生进入临床试验(1]。目前使用柏林标准经验选择临床、放射学和生理变量(1]。这个定义非常适合流行病学研究,但只显示一个温和的相关性事后剖析病理结果(2],ARDS仍然可以被误认为是肺炎或心原性的肺部水肿,和反之亦然(2]、[3]。因此,有需要分子标记组表型更客观和一致4]。
一个诊断分子标记在检测前疾病的概率应该改善分类(5]、[6]。对于ARDS、风险因素和风险修饰符已经彻底评估,外部验证和纳入肺损伤预测评分(嘴唇)7]、[8]。发现和验证的生物标志物反映肺损伤的病理生理机制可能允许改善临床前诊断定义ARDS的认识(9]。
代谢组学可以提供的集成视图的上游生理、基因组、转录组和蛋白质组数据的评估代谢物混合物在生物材料的组成10]- [12]。呼出的气息包含挥发性代谢产物(13]。重要的是,与呼出的气息冷凝收集,分析挥发性有机化合物挥发性)在气相不依赖于分析可溶性标记。相反,挥发性代谢产物可以被困到一个吸着剂管和检测使用气相色谱和质谱(gc - ms) [14]、[15]。呼出挥发性有机化合物的仪器可以系统性的起源,可以产生肺(如。氧化应激和炎症反应的影响下)或可以细菌新陈代谢的结果16]- [21]。临床前研究提供的证据表明,肺损伤诱发呼出代谢物的变化(17]、[22]。因此,及时验证诊断的准确性呼出代谢组学在ARDS,通过使用一个训练集和验证集的患者和控制(23]。
我们提出,呼出的气息,并用gc - ms分析可以准确地诊断ARDS通风重症监护病房(ICU)患者。我们旨在调查的准确性、重现性和健壮性的CPE和肺炎患者的诊断和分类使用呼气分析。这样做是遵循国际准则验证诊断准确性提供的标准诊断精度研究的报告(标准)计划(表E1) [24]。最后,我们研究了分类性能ARDS的呼气分析结合先天的风险,所代表的嘴唇。
方法
伦理批准和知情同意
的机构审查委员会(IRB)学术医疗中心,阿姆斯特丹,荷兰,决定,这项研究并没有履行的标准医学研究如上所述在荷兰“法律医学研究”,因为检查noninvasiveness和没有负担的呼出空气(IRB: 10.17.0729)。IRB的评判,呼出的气息应该分析病人的知情同意。这个试验是在荷兰注册试验注册(标识符正常2750年,关系www.trialregister.nl)。
设计、对象和设置
这是一个潜在的,只有队列研究。所有ICU的患者,除了心肺手术患者,筛选2011年12月至2013年4月。唯一的纳入标准是机械通气的第一个24小时内入住ICU。唯一的排除标准是之前入住ICU或机械通风。患者包括在2012年6月进入训练队列,其余患者用于时间外部验证(25]。病人被分为4组:对照组、ARDS、肺炎没有ARDS和心脏发生的肺部水肿。
ARDS的临床诊断
一组训练临床研究员前瞻性得分ARDS的存在(26),后来根据新柏林重新定义(1]。所有观察家都训练开始前几次的研究。所有陪审员参加过会议的临床病例讨论了小插曲,≥6个月的经验(27]。
竞争的诊断
社区或院内肺炎的诊断包括适应和疾病控制中心标准事后感染的可能性得分(没有,可能,可能或证明)(图E1和E2) (27]、[28]。与ARDS、心原性的肺部水肿的诊断要求调查结果(急性发作,双边浸润和动脉氧张力(PaO2)/吸入氧气分数(FIO2)比< 300)完全解释基于超声心动图心脏功能障碍(1]。
呼出的气分析
呼出的气息被标准化的采样和分析方法,已经[发布29日]。简而言之,呼吸是通过一次性收集侧流连接10分钟和挥发性有机化合物的仪器被存储在一个吸着剂管。这些管子是通过gc - ms分析。
统计分析
组比较差异使用Mann-Whitney U或连续变量和克鲁斯卡尔-沃利斯检验为分类变量卡方。数据提出了作为偏差变量的中位数(四分位范围),意味着为正态分布变量(95% CI)和n(%)为分类变量。所有分析R统计使用R-studio接口(www.r-project.org)。假定值< 0.05被认为是重要的。
代谢组学数据分析使用先天的数据分析计划(图1最新推荐代谢组学(后)30.]、[31日)和描述每一步结果部分。第一步是算法的特征选择和培训。选择最相关的特征,反复训练队列分成训练集(三分之二的队列)和一个测试集(剩下的三分之一的队列)。1000次迭代的稀疏偏最小二乘回归分析(K = 3,η= 0.9)。这是一个惩罚特征选择方法,是一种回归,可以选择预测变量和限制错误发现大量的独立变量的情况下研究了在低数量的个人(32]。最经常选择的五个ion-fragments(协变量的数量在一个模型包括患者的数量除以10 [33])。逻辑回归模型拟合使用选定的ion-fragments训练队列。我们将参考模型的结果作为“呼出呼吸信号”。逻辑回归模型应用于完成训练队列和接受者操作特征曲线下面积(AUC)引导95%置信区间。第二个和第三个步骤测试重现性和颞外部验证,运用逻辑回归模型到另一个呼吸样本,获得在同一时间点的病人队列训练,和一群新病人,分别比较了AUC。校准的组成员关系的预测和观察到的概率是视觉效果的关联图(图E4)。第四步是进行亚组分析肺/ nonpulmonary和轻/中度/严重ARDS。第五步是调查诊断准确性呼出呼吸信号的诊断。第六步是并存病的敏感性分析(慢性呼吸系统疾病、恶性肿瘤和糖尿病),细菌生长在呼吸道样本,通风机设置和疾病严重程度的措施(急性生理和慢性健康评估(APACHE)二世和简化的急性生理评分(SAPS) II)。最后,净重新分类的改进(6)结合的嘴唇了。
错误发现,过度学习是避免使用时间外部验证队列(30.]、[31日]所需的样本量的18 ARDS患者发现90%敏感性信心下限为0.55 (即。统计学意义)[34]。
结果
主题
筛选300名患者,其中有140人没有资格和59排除标准(图2)。因此,包括101名患者。没有不良事件报告期间或之后不久呼吸集合。42例(42%)患者实现ARDS的临床定义(1]:29日患者分为轻度ARDS,和13和2例中度和严重ARDS,分别为(表1)。30例ARDS由于肺引起(肺炎(n = 22),愿望(n = 2)或其他(n = 6))和12由于nonpulmonary原因(败血症(n = 8)胰腺炎(n = 1)或其他(n = 3))。52个(52%)病人没有履行ARDS的定义;这些患者作为对照组。诊断肺炎(3例)和竞争心原性的肺部水肿(4名患者)。没有控制进展对ARDS患者在ICU的头3天入院。
再现性
呼出的气信号来自三个挥发性有机化合物的仪器使用另一个可再生的呼吸样本取自同一患者人群的10分钟内其他样本(AUC 0.78, 95% CI 0.65 - -0.91) (图3)。
颞外部验证
19 ARDS患者和27控制被包含在验证队列(表E5显示了这个人群基线特征)。呼出的气信号相同的三种挥发性有机化合物的仪器显示,新患者群moderate-to-good诊断准确性(AUC 0.78, 95% CI 0.65 - -0.91) (图3)。图E4显示选择的5个片段的相对丰度算法之间没有ARDS患者的颞外部验证队列。
亚组分析
逻辑回归函数并不是不同ARDS患者由于肺和nonpulmonary击中(p = 0.24)(图E6)。歧视的肺和nonpulmonary ARDS的控制也不同(AUC 0.75 (95% CI 0.63 - -0.86)和0.80 (95% CI 0.63 - -0.96)对肺和nonpulmonary ARDS,分别;测试之间的auc p = 0.63 (35])。
呼出的气信号不是不同轻度或中度/重度ARDS患者(p = 0.21)(图E6)和不相关PaO2/FIO2(斯皮尔曼相关的0.18,p = 0.27)。ARDS和控制之间的歧视也不是不同(测试之间的AUC p = 0.19)之间的轻微(AUC 0.80, 95%可信区间0.70 - -0.90)和中度/重度ARDS (AUC 0.65, 95%可信区间0.44 - -0.86)。
竞争的诊断
心肺水肿和肺炎患者的歧视(没有ARDS) ARDS非常好(AUC 0.91 (95% CI 0.80 - -1.0)和0.90 (95% CI 0.81 - -1.0)心原性肺部水肿及肺炎,分别)。
敏感性分析
协变量的影响在呼出的气息和ARDS评估之间的联系通过比较信号的对数比值比来自三个挥发性有机化合物的仪器(4.5,95%可信区间2.6 - -6.6)在未经调整为ARDS logistic回归模型到日志中发现的优势比逻辑回归模型为协变量调整。日志比值比的变化不敏感的并发症(4.7),细菌生长在呼吸道样本(4.5),最大吸气压(4.8),呼气末正压通气(4.9),FIO2(4.6),PaO2/FIO2(5.7),(4.7),吸烟饮酒(4.7),APACHE II得分(4.3)和削弱了II评分(4.2)。
结合嘴唇改善分类
嘴唇得分仅显示中度/ ARDS和控制之间的良好歧视(AUC 0.78, 95%可信区间0.70 - -0.87)在合并后的培训和验证队列。歧视改善当结合呼出呼吸信号(AUC 0.91, 95%可信区间0.85 - -0.97;p = 0.001与嘴唇,p = 0.001与呼出的气信号单独)(图4)。网络重新分类的改进为1.17 (95% CI 0.79 - -1.54;p < 0.001)。
讨论
这项研究表明,呼出的气息分析提供了良好的通风ICU患者的ARDS诊断准确性。歧视是可再生的,诊断颞外部验证后性能是相似的。的呼出的气息诊断ARDS不会受到疾病的严重性,呼吸机设置或检查并发症。此外,诊断准确性增加时,呼出的气息分析结合的嘴唇。这些发现表明,呼出的气息分析限定为ARDS的评估诊断工具。这项技术的临床应用将促进进一步的诊断准确性。
0.80的描述AUC显著ARDS患者与其他通风ICU患者高于大多数前所述生物标记,如白细胞介素、表面活性剂蛋白质和selectins [36]。与其他研究相比,我们是没有针对性的方法对生物标志物的发现。我们的数据扩展以前的“组学”方法使用等离子体或支气管肺泡灌洗(BAL)在诊断ARDS。最近的一项研究,集中在代谢组学报道,改变患者的血浆代谢物概要sepsis-induced肺损伤(37]。以前,我们认为在ARDS的情况下,最好是肺应该评估(15]。事实上,实验诱导肺损伤促进深刻的代谢组变化BAL和肺组织(38]、[39]。综上所述,我们的研究结果表明,代谢组学分析在ARDS不仅是有效的在等离子体和落下帷幕,但是,呼出的气息也提供准确的诊断信息在ARDS代谢物改变。
我们确定了三个挥发性ARDS的生物标记:辛烷、乙醛和3-methylheptane。然而,我们观察到没有呼出异戊二烯的浓度差异,没有ARDS患者(图E7),在开创性的论文年代报道chubertet al。(19]。这两项研究不同在两个要点:病人选择的概念方法和时机。第一,我们没有指定什么化合物可能与ARDS有关先天的,而之前的研究受到关注的假说驱动的呼出丙酮、异戊二烯、戊烷。第二,我们入住ICU的患者包括24 h内,从而ARDS的早期发展,而病人在前面的研究包括在疾病的进程。当时,异戊二烯与胆固醇代谢和中性白细胞活动但最近的证据连接异戊二烯与肌肉活动(40]。在ICU患者中,肌肉活动受到ICU-acquired弱点,昏迷,镇静和谵妄。因此,我们无法重现的结果只在呼吸生物标志物的ARDS先前发表的研究,这可能是由于方法论上的差异或由于失衡在两组之间的混杂变量的研究。
ARDS有关辛烷含量更高的呼出的气息。这VOC贡献了最强烈的诊断模型。辛烷是脂质过氧化作用的最终产物,氧化应激引起的退化过程(41]、[42]。氧张力是影响生产其他碳氢化合物(如。戊烷),但这并不适用于辛烷在我们的研究中灵敏度分析表明,对数比值比呼出呼吸信号的修正时并没有改变FIO2。这可能是由于不同的衬底过氧化过程;戊烷是过氧化反应的结果n-6多不饱和脂肪酸(PUFA)、亚油酸、花生四烯酸,而提出辛烷是油酸的起源43]。后者可能不是依赖氧张力前,建议由我们的结果。值得注意的是,辛烷也出现在健康个体的气息,但在非常低的浓度(44),并增加由于吸烟45),但这并不影响我们的研究的诊断准确性。
我们还发现,更高浓度乙醛和3-methylheptane ARDS的呼出的气息被预测。各种各样的细菌菌株会产生乙醛在体外(16]。细菌殖民化的肺通风ICU患者中经常发生,这可能解释了ARDS和乙醛之间的联系。然而,敏感性分析的结果显示没有影响气道的殖民化的日志优势比单方面的肺炎患者呼出的气信号,包括在本研究分为没有ARDS表明细菌代谢不是一个可能的原因增加乙醛浓度ARDS患者中观察到在这个队列。乙醛也是白细胞的产物(46),中性粒细胞浸润是ARDS的标志(47),这可能是一个更合适的解释ARDS患者和那些没有之间的区别。支碳氢化合物如3-methylheptane被怀疑通过脂质过氧化反应,生产类似于辛烷。然而,烯烃和炔烃不能由于脂质过氧化反应,因为体内没有支欧(43]。据我们所知,没有任何报告的另一个途径支链烃生产尽管他们与许多氧化的疾病,例如肺癌(48]。这一发现说明了代谢组学的存活率存在方面,值得探索。总的来说,呼出的气息信号似乎主要受到(肺)氧化应激和炎症或感染过程的进一步平衡反映和一个未知的途径。他们的力量在评估ARDS似乎是他们的组合,应该反思他们的部分独立的代谢途径。
我们的研究结果表明,呼出的气息分析提供信息在ARDS的存在与否,这是补充检测前风险评估的嘴唇。这可能不是意想不到的嘴唇由风险因素,而呼气分析是基于生化改变发生在ARDS。因此,一个病人可以有一个非常高的先天的疾病风险(嘴唇),但在缺乏生化表示我们可能仍然认为病人可能没有条件(还)。符合,如果病人展品生化概要文件与疾病的风险可以忽略不计,这样一个病人可能没有条件。我们的数据提供了证据表明,与嘴唇呼出气息的结合分析可以高度适合ARDS患者的识别。
我们的研究可能有许多优势。首先,呼出气息是异形的复杂混合物,功能最强烈与ARDS被选中,之后的最新建议代谢组学(30.]、[31日]。这些生物标志物的诊断准确性外部验证新招募的人口。第二,疾病严重程度的影响,表型和潜在混杂因素做深入调查。第三,呼出的气息在24 h (ICU获得承认,在疾病的早期阶段。最后,我们称这些发现严格遵循标准的指导方针允许偏差(表E1)的最佳评估。
然而,一些局限性也应该注意。首先,共识,ARDS非常适合流行病学研究的标准,但是并不完全覆盖潜在的病理生理学是确定使用生物标记。组织组织病理学作为黄金标准是可取的,但可以理解的是,我们不能获得在这个研究。ARDS的相关性与其他标记添加到我们的理解,但本研究的设计不允许额外的血液抽样或执行落下帷幕。未来的研究可以呼吸相关资料变化ARDS的标志。第二,我们只包括机械通气的病人。因此,我们的结果的generalisability自发呼吸病人还有待建立。额外的研究也需要评估的临床应用呼气分析ARDS生物监测的进展或分辨率和评估前插管机械通气的影响,如肺损伤的发展(49)或气道殖民50]、[51]。第三,我们发现心肺水肿和单边肺炎病人可以区别ARDS患者。然而,这些诊断包括患者的数量很低。这可能解释为无创机械通气作为替代的迅速增加在这些病人插管。因此,尽管我们知道,呼出的气息信号是不同的病人肺炎或心原性肺部水肿及ARDS,识别这些患者无法精确量化的准确性。
ARDS∼40%的患病率在我们的研究中,这与先前的报道[相比是高得惊人52]。有几个因素导致了这一发现。首先,通风术后患者不经常承认在我们医院加护病房,当他们承认因为并发症,ARDS更有可能发展。第二,包括人口病危,以APACHEⅱ评分高,死亡率高。第三,我们评估了ARDS前瞻性,这可能导致ARDS病人的诊断是错过了。
目前的数据表明,呼出的气息分析可用于诊断ARDS。这项研究代表了一个必需的一步使用呼气分析在临床实践24]。接下来,观察到的生物标记的预测价值应评估患者前瞻性研究包括ARDS的危险,也可能包括自发呼吸的病人。随后,诊断的准确性的组合风险因素和多个生物标志物应进一步加强。从长远来看,从诊断准确性范式转向测试验证范式(称义53]。这将允许几个增加值指数的对比测试,包括呼气分析、临床决策。最后,床边的测试应该专门为检测挥发性有机化合物的仪器,开发合理的辛烷,乙醛和3-methylheptane ICU患者的呼出一口气。一组传感器或快速质谱技术可以用于(13]。这也允许持续的监控54的通风病人肺损伤的发展。
结论
呼出的气息分析显示好ARDS诊断的诊断准确性。歧视与控件是可再生的和外部验证。的呼出的气息诊断ARDS不会受到疾病的严重性,呼吸机设置或并发症。值得注意的是,诊断精度增加呼气分析时结合嘴唇。这些数据表明,呼出的气息ARDS诊断评估分析合格。
确认
作者要感谢所有火星日常评估试验的参与人员承认ICU病人ARDS和肺炎。
脚注
可以从本文的补充材料www.www.qdcxjkg.com
临床试验:这项研究是在注册www.trialregister.nl正常2750关系数量与标识符
支持声明:L.D.J. Bos支持格兰特研究(博士奖学金)学术医疗中心,由一个无限制的科研补助金从飞利浦研究和ESICM年轻调查员奖。
利益冲突:披露可以找到与本文的在线版本www.www.qdcxjkg.com
- 收到了2014年1月8日。
- 接受2014年3月17日。
- ©2014人队