机器学习和小鼠模型解释了临床脓毒症试验的失败

文献学习—机器学习和小鼠模型解释了临床脓毒症试验的失败

背景 

多项临床试验未能证明氢化可的松、抗坏血酸和硫胺素 (HAT) 在脓毒症中的疗效。这些试验以肺脓毒症患者为主,并未考虑不同损伤/疾病病因的炎症反应差异。氢化可的松、抗坏血酸和硫胺素先前已在动物腹膜炎脓毒症模型(盲肠结扎和穿刺 [CLP])中显示出与各种临床试验相矛盾的结果。HAT 对肺脓毒症的影响仍不清楚。本研究的目标是分析 HAT 对肺炎的影响,这与不一致的临床试验中的主要病因一致。

方法

将肺脓毒症模型(肺炎 [PNA])直接与先前研究的腹腔内脓毒症模型进行比较。机器学习将动物分为预测死亡(pDie)和预测存活(pLive)。然后将动物随机分组(vehicle [VEH]) vs. HAT)。在血液、支气管肺泡灌洗液和器官匀浆中评估生命体征、细胞因子、维生素 C 和肝肾功能标志物。

结果 

在 PNA 中,与 VEH(4.88 ng/mL;p = 0.04)相比,HAT(2.36 ng/mL)在 72 小时支气管肺泡灌洗液中的白细胞介素 1 受体拮抗剂较低。其余炎性细胞因子和肝/肾功能标志物在 PNA 中与 HAT 无显着差异。PNA 维生素 C 水平为 0.62 mg/dL (pDie HAT),低于 CLP 后的维生素 C 水平 (1.195 mg/dL)。与 CLP 不同,PNA小鼠没有发生急性肾损伤(血尿素氮:pDie,33.5 mg/dL 对比 pLive,27.6 mg/dL;p= 0.17)。此外,在 PNA 之后,HAT 并未显着降低微观肾脏氧化应激(平均灰色区域:pDie,16.64 与 pLive,6.88;p = 0.93)。与 HAT 表现出生存益处的 CLP 不同,HAT 对 PNA 的生存没有影响。

结论 

氢化可的松、抗坏血酸和硫胺素治疗对肺炎的益处微乎其微。与腹腔内脓毒症期间的反应相比,肺脓毒症引起的炎症反应是独特的。因此,脓毒症的不同病因对 HAT 治疗的反应不同。

文献学习—机器学习和小鼠模型解释了临床脓毒症试验的失败

 

在肺脓毒症的小鼠模型中,未能发现 HAT 的任何显着益处,这与最初的 HAT 研究相反但与最近临床试验中证明的不一致一致。这项研究强调了三个关键因素:首先是肺脓毒症不会引起与腹腔内脓毒症相同的炎症反应和相关的终末器官损伤;其次,除了液体复苏和广谱抗生素外,补充 HAT 对肺脓毒症的改善不如对腹膜炎的改善;第三,HAT 对患有腹腔感染性休克的最严重动物的益处最大,而对病情较轻的动物则显示出最小的益处。这项调查更密切地模拟了主要招募肺脓毒症患者的失败临床试验,但通过按病因和疾病程度进行分层,进一步分析能受益于辅助使用 HAT 的人群。这项研究的结果为最近 HAT 的临床脓毒症试验的失败提供了解释。有必要进行一项更大的试验,将脓毒症的疾病程度和病因分层纳入其随机化方法。

文献学习—机器学习和小鼠模型解释了临床脓毒症试验的失败

分层和随机化方法

 

文献学习—机器学习和小鼠模型解释了临床脓毒症试验的失败

肺炎后 BAL 中的白细胞介素 1RA 水平随时间变化

 

文献学习—机器学习和小鼠模型解释了临床脓毒症试验的失败

随着时间的推移,血浆中的维生素 C 水平

 

文献学习—机器学习和小鼠模型解释了临床脓毒症试验的失败

通过 24 小时血浆中的 BUN 水平测量,肺脓毒症模型中没有肾损伤

 

文献学习—机器学习和小鼠模型解释了临床脓毒症试验的失败

肺脓毒症动物肾脏的低氧探针染色

本文荟萃自公众号: 医学AI之家,只做学术交流学习使用,不做为临床指导,本文观点不代表数字重症立场。

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