Multi-Omics Integrativ Analyse af Serum og Sputum til at Afdække Nøgledeterminanter for Prognose hos Patienter med ARDS

Denne undersøgelse er en prospektiv observationsundersøgelse, der er designet til systematisk at karakterisere nøgle mikrobielle signaturer, metabolitprofiler og gen-udtrykskarakteristika i serum og sputum fra patienter med akut respiratorisk distress-syndrom (ARDS), og til at evaluere deres sammenhænge med respons på invasiv mekanisk ventilation og kliniske udfald. I alt 411 voksne ARDS-patienter, der opfylder Berlin-definitionen og modtager invasiv mekanisk ventilation, vil blive inkluderet; personer med signifikant eksisterende lunge sygdom eller en historie med immunsuppression vil blive udelukket. Blod- og sputumprøver vil blive gennemgået til højgennemløbssekventering og metabolomik, inklusive 16S rRNA-baseret mikrobiomprofilering, hel-transkriptom RNA-sekventering og målrettet/umålrettet metabolitkvantificering ved LC-MS/MS. Ventilator-relaterede parametre (f.eks. tidalvolumen, positivt end-ekspiratorisk tryk [PEEP] og compliance i respiratorisk system) og kliniske slutpunkter (f.eks. 28-dages dødelighed) vil blive integreret for at etablere et omfattende multi-omics analytisk rammeværk.

Dataprepræsentation vil omfatte batch-effektkorrektion, normalisering og multiple-testjustering med falsk opdagelsesratekontrol (FDR < 0,05). Differentiale mikrober, metabolitter og transkripter vil blive funktionelt fortolket ved hjælp af KEGG-sti og Gene Ontology (GO) anrigelsesanalyser. Spearman korrelationsanalyser vil blive udført for at undersøge sammenhænge mellem omics-karakteristika og ventilatorparametre. Nøglekarakteristika vil blive udvalgt ved hjælp af LASSO-regression, efterfulgt af udvikling af tilfældig skov og support vector machine (SVM) modeller til at forudsige mekanisk ventilationsrespons og risikoen for ventilator-induceret lunge skade (VILI). Modelpræstation vil blive vurderet ved hjælp af ROC-kurver, areal under kurven (AUC), kalibreringsplot og beslutningskurveanalyse.

Ved at integrere serum- og sputum multi-omics data sigter denne undersøgelse mod at identificere molekylære biomarkører, der påvirker effektiviteten af mekanisk ventilation og prognose i ARDS, og derved levere evidens til at støtte præcisionsventilationsstrategier og individuel klinisk behandling for at forbedre patientudfald. Resultaterne forventes at fordybe den mekanistiske forståelse af ARDS-patobiologi og lægge grundlag for fremtidig udvikling af multi-omics-guidet diagnostiske og terapeutiske tilgange.