Etablering af tidlig diagnose- og monitoreringsmodel for sepsispatienter (EDAMMFS)

Sepsis er en af ​​de mest dødelige sygdomme i verden, karakteriseret ved høj forekomst (18,6/1 000 indlæggelser) og høj dødelighed (50%). Patienterne skal ofte behandles på intensivafdeling, og de medicinske omkostninger udgør en stor del. Den ideelle tilstand, det vil sige nøjagtig og tidlig identifikation, skal være nøglepunktet for at påvirke den kliniske beslutningstagning af sepsis og vejlede mere præcis behandling og intervention. Med udvikling og forbedring af præhospital akutteknologi, kirurgisk teknologi og intensivbehandlingsteknologi faldt den tidlige dødelighed af patienter med sepsis markant, men dødeligheden forårsaget af multipel organdysfunktion (MODS) steg markant. Der er dog få rapporter om tidlig sepsis-advarsel og realtidsovervågning af sepsispatienter.

Den eksisterende forskning i tidlig varsling og forløbsovervågning af sepsis kan groft opdeles i demografiske data, traumescoresystem, fysiologiske og biokemiske indikatorer, genetisk baggrund og så videre. De fleste undersøgelser fokuserer dog kun på betydningen af ​​et enkelt indeks i den tidlige advarsel og diagnosticering af sepsis, som kun kan afspejle ét aspekt af kroppen, og den diagnostiske følsomhed er ikke høj. Selvom der er nogle få multimarkørrelaterede undersøgelser, såsom haplotypen (- 1082-819-592ata) af tre genpolymorfismer i IL-10-promotorregionen, kan det påvirke risikoen for sepsis i en lille population (114 tilfælde). Kombinationen af ​​plasma- og cellebiomarkører hos kritisk syge patienter tyder på, at kombinationen af ​​plasma-PCT, sTREM-1 og neutrofil CD64-indeks er bedre end enkeltindeks i den tidlige advarselsdiagnose af sepsisrisiko. Denne form for forskning er dog stadig begrænset til en bestemt slags indikatorer, og dens kliniske vejledende værdi er begrænset. Derudover har metabonomics og proteomics også et stort potentiale til at hjælpe med at identificere specifikke sepsis-fænotyper og til at finde tiltrængte forudsigende og prognostiske biomarkører for at vejlede mere personlig håndtering og behandling. Derfor er det nødvendigt at integrere skadekarakteristika, kliniske karakteristika, biokemiske indikatorer, mikro-multidimensionelle og omics-resultater, ætiologiske karakteristika og andre data for at foretage nøjagtig og effektiv tidlig advarsel og forløbsovervågning af sepsis.

Projektteamet har etableret en enkelt center sepsis-database i det tidlige stadie, og hvordan man kan udvide databasens skala i fremtiden og bruge prøverne i prøvebiblioteket til multidimensionelle og omiske metoder til at screene 100 biologiske molekylære mål. Yderligere forskning vil integrere sepsispatienters skadekarakteristika, kliniske karakteristika, biokemiske indikatorer, mikro-multidimensionelle og omics-resultater, ætiologiske karakteristika og andre relativt uafhængige dele og bruge big data kombineret med maskinlæringsmetode til at etablere tidlig varsling og forløbsovervågningsmodel i realtid. af traumatisk sepsis.

Denne undersøgelse vil blive udført fra følgende tre niveauer: 1) at etablere en multicenterdatabase over patienter med sepsis; ② 100 biologiske molekylære mål blev screenet ved hjælp af mikro-multidimensionale og omics, og data for skadeskarakteristika, kliniske karakteristika, biokemiske indekser, mikro-multidimensionale og omics-resultater, ætiologiske karakteristika og andre aspekter af sepsispatienter blev integreret for at etablere en tidlig præcis tidlig advarsel og sygdomsovervågningsmodel i realtid af sepsis; ③ Anvendelsen af ​​forudsigelsesmodellen hos sepsispatienter blev yderligere verificeret af et tværregionalt multicenter prospektivt kohortestudie.