BREVOC studie: Vydýchané těkavé organické látky pro vysokorizikovou bolest na hrudi na urgentním příjmu (BREVOC)

1. Výzkumné pozadí Od zavedení konceptu přesné medicíny se inovace a optimalizace klinických diagnostických technologií staly ústředním tématem lékařského výzkumu. Tradiční diagnostické metody – včetně zobrazovacích metod, hematologie a histologie – často spoléhají na invazivní postupy. Ačkoli tyto techniky mohou poskytnout vysoce přesné diagnostické informace, jsou spojeny s vysokými náklady, provozní složitostí a potenciálními riziky poškození pacientů, což je činí méně vhodnými pro rychlý screening a dynamické monitorování. Proto se vývoj neinvazivních, rychlých a nákladově efektivních diagnostických technologií stal naléhavou potřebou moderní medicíny.

Jako jeden z metabolicky nejaktivnějších orgánů plíce vyměňují metabolity produkované tkáněmi těla do krevního oběhu, které jsou následně vydechovány. Vydechovaný vzduch tedy může odrážet fyziologický a patologický stav těla. Historicky lékaři identifikovali určitá onemocnění prostřednictvím změn tělesného pachu – například ovocný zápach „shnilého jablka“ u diabetické ketoacidózy nebo rybí zápach u pacientů s onemocněním jater. V té době nebylo známo konkrétní chemické složení těchto pachů. V roce 1971 Pauling a kol. poprvé aplikovali plynovou chromatografii na analýzu lidského vydechovaného vzduchu, identifikovali stovky těkavých organických sloučenin (VOC), čímž položili základy technologie analýzy dechu.

Akutní bolest na hrudi je jedním z nejčastějších příznaků na pohotovostních odděleních, s různorodou etiologií a proměnlivou prognózou. Několik život ohrožujících kardiovaskulárních urgentních stavů – jako je akutní koronární syndrom (ACS), akutní plicní embolie (APE) a akutní aortální syndrom (AAS) – se typicky projevuje akutní bolestí na hrudi a vyžaduje rychlou diagnostiku a léčbu v pohotovostním prostředí. Ne všechny případy bolesti na hrudi však představují vysoké riziko. Podstatný podíl pacientů (například s interkostální neuralgií) má příznivý výsledek a nevyžaduje rozsáhlá diagnostická vyšetření nebo monitorování. Proto je přesné rizikové stratifikace klíčové: rychlé rozpoznání a zvládnutí vysokorizikové bolesti na hrudi, zatímco se vyhýbá nadměrné léčbě u nízkorizikových případů, je zásadní pro ochranu veřejného zdraví a snížení zátěže zdravotnického systému.

Analýza vydechovaných VOC v posledních letech přitahuje stále větší pozornost jako jedinečný nástroj založený na biomarkerech pro časnou diagnostiku a screening onemocnění. VOC jsou vysoce těkavé organické molekuly přítomné nejen v prostředí, ale také vznikající prostřednictvím lidských metabolických procesů. Jako endogenní metabolity VOC odrážejí zdravotní stav a progresi onemocnění. Díky své neinvazivní detekci a vysoké senzitivitě vykazují VOC velký potenciál v časné diagnostice, personalizované léčbě a monitorování onemocnění. Ve srovnání s tradičními testy biomarkerů nabízí analýza dechu jedinečné výhody. Namísto detekce jedné molekuly může analýza VOC identifikovat molekulární vzorce, což poskytuje komplexnější a přesnější diagnostické informace. Současné důkazy prokázaly silné asociace mezi VOC a různými onemocněními – včetně rakoviny, respiračních poruch a diabetu – což zdůrazňuje jejich hodnotu v přesné medicíně.

Přesná medicína zdůrazňuje individualizované léčebné strategie přizpůsobené specifickým biologickým charakteristikám pacienta. V rámci tohoto rámce mohou VOC – jako biomarkery fyziologických a patologických stavů – mít významnou klinickou hodnotu v časné diagnostice, screeningu a monitorování akutní bolesti na hrudi. Výzkum analýzy dechu pro akutní bolest na hrudi však zůstává omezený. Marzoog a kol. demonstrovali, že VOC mohou pomocí modelů strojového učení rozlišit pacienty s ischemickou chorobou srdeční od kontrolních skupin, což naznačuje potenciální aplikaci analýzy dechu u akutní kardiogenní bolesti na hrudi. V roce 2024 čínský konsensus pro bolest na hrudi navrhl začlenění nových metabolických markerů, jako jsou mastné aldehydy, do systémů hodnocení bolesti na hrudi. Nicméně standardizované studie o vydechovaných VOC zůstávají vzácné.

Proto si tato studie klade za cíl aplikovat detekci vydechovaných VOC pro identifikaci pacientů s vysokorizikovou akutní bolestí na hrudi, vytvořit databázi profilů VOC a vyhodnotit prognostickou hodnotu dynamických změn VOC. Tento výzkum poprvé systematicky charakterizuje profil VOC u vysokorizikové akutní bolesti na hrudi, analyzuje dynamické změny a vytvoří prediktivní bodovací model založený na VOC pro prognózu pacientů. Tato úsilí by měla poskytnout nové strategie pro individualizovanou léčbu, monitorování a zvládání vysokorizikové akutní bolesti na hrudi.

2. Výzkumné cíle

1. Identifikace biomarkerů: Vytvořit profil VOC pro pacienty s vysokorizikovou akutní bolestí na hrudi a odlišit je od jiných etiologií bolesti na hrudi.

   Detekce aldehydů: Prozkoumat roli detekce vydechovaných aldehydů u vysokorizikové bolesti na hrudi; vytvořit a ověřit časný diagnostický model pomocí VOC pro optimalizaci pohotovostního triage.

2. Prognostické hodnocení: Vyhodnotit prediktivní hodnotu změn koncentrace VOC pro nemocniční úmrtnost a závažné nežádoucí kardiovaskulární příhody (MACE) u pacientů s vysokorizikovou bolestí na hrudi.
3. Nové ukazatele: Prozkoumat nové kombinace diagnostických markerů nadřazené konvenčním biomarkerkám.

3. Výzkumné metody Design studie Tato studie je navržena jako prospektivní kohortová studie. 3.1 Místa studie a účastníci Studie bude provedena na pohotovostním oddělení (ED), jednotce intenzivní péče pro pohotovost (EICU) a jednotce intenzivní péče (ICU) Qilu Hospital, Shandong University. Způsobilí účastníci budou zahrnovat všechny pacienty přicházející na pohotovost s akutní bolestí na hrudi.

3.2 Výsledky studie

1. Primární výsledek: Rozlišení mezi vysokorizikovou a nízkou/středně rizikovou bolestí na hrudi, hodnocené plochou pod křivkou charakteristiky přijímače (AUC-ROC), senzitivitou a specificitou.

2. Sekundární výsledky:

   1. Míra opomenuté diagnózy (podíl vysokorizikových pacientů nesprávně klasifikovaných modelem jako nízký/středně rizikový).
   2. Délka pobytu na pohotovosti a náklady na zdravotní péči při triage vedeném modelem.

   3. Nemocniční úmrtnost a incidence MACE. 3.3 Statistická analýza Pro zajištění přesnosti dat bude vytvořena Excel databáze s dvojitým zadáním pro ověření. Data budou analyzována pomocí softwaru R (verze 4.3.2), s dvoustrannou hladinou významnosti α = 0,05 (P < 0,05 považováno za statisticky významné).

      1. Deskriptivní analýza: Souhrn základních charakteristik a koncentrací VOC. Kategorické proměnné budou vyjádřeny jako frekvence nebo procenta. Spojité proměnné s normálním nebo přibližně normálním rozdělením budou prezentovány jako průměr ± směrodatná odchylka (SD). Šikmá data budou hlášena jako medián (P25, P75). Meziskupinová srovnání budou použita nezávislé výběrové t-testy, jednofaktorová analýza rozptylu (ANOVA), Mann-Whitneyho U test nebo Kruskal-Wallisův test podle vhodnosti. Kategorické proměnné budou analyzovány pomocí chí-kvadrát (χ²) testu nebo Fisherova exaktního testu.
      2. Výběr znaků: Charakteristické VOC budou vybrány a model bodování VOC bude vyvinut pomocí metod strojového učení.
      3. Prognostická analýza: Prognostické faktory budou vyhodnoceny pomocí Coxovy regrese proporcionálních rizik.
      4. Analýza trajektorie: Dynamika koncentrace VOC bude modelována pro zkoumání časových vzorců.