Multi-Omics-Integrationsanalyse von Serum und Sputum zur Aufdeckung entscheidender Prognosefaktoren bei Patienten mit ARDS

Diese Studie ist eine prospektive Beobachtungsuntersuchung, die darauf abzielt, wichtige mikrobielle Signaturen, Metabolitenprofile und Genexpressionsmerkmale im Serum und Sputum von Patienten mit akutem Atemnotsyndrom (ARDS) systematisch zu charakterisieren und ihre Zusammenhänge mit der Reaktion auf invasive mechanische Beatmung und klinischen Ergebnissen zu bewerten. Insgesamt werden 411 erwachsene ARDS-Patienten, die die Berliner Definition erfüllen und invasive mechanische Beatmung erhalten, eingeschlossen; Personen mit signifikanten vorbestehenden Lungenerkrankungen oder einer Vorgeschichte von Immunsuppression werden ausgeschlossen. Blut- und Sputumproben werden einer Hochdurchsatzsequenzierung und Metabolomik unterzogen, einschließlich 16S-rRNA-basierter Mikrobiomprofilierung, Gesamttranskriptom-RNA-Sequenzierung und gezielter/ungezielter Metabolitenquantifizierung durch LC-MS/MS. Beatmungsbezogene Parameter (z. B. Atemzugvolumen, positiver endexspiratorischer Druck [PEEP] und Compliance des Atmungssystems) und klinische Endpunkte (z. B. 28-Tage-Mortalität) werden integriert, um einen umfassenden Multi-Omics-Analyse-Rahmen zu etablieren.

Die Datenvorverarbeitung umfasst Batch-Effekt-Korrektur, Normalisierung und Mehrfachtest-Anpassung mit Falscher-Entdeckungsrate-Kontrolle (FDR < 0,05). Differenzielle Mikroben, Metaboliten und Transkripte werden funktionell mittels KEGG-Pfad- und Gene-Ontology-(GO)-Anreicherungsanalysen interpretiert. Spearman-Korrelationsanalysen werden durchgeführt, um Zusammenhänge zwischen Omics-Merkmalen und Beatmungsparametern zu untersuchen. Schlüsselmerkmale werden mittels LASSO-Regression ausgewählt, gefolgt von der Entwicklung von Random-Forest- und Support-Vector-Machine-(SVM)-Modellen, um die Reaktion auf mechanische Beatmung und das Risiko einer beatmungsinduzierten Lungenschädigung (VILI) vorherzusagen. Die Modellleistung wird anhand von ROC-Kurven, Fläche unter der Kurve (AUC), Kalibrierungsdiagrammen und Entscheidungskurvenanalyse bewertet.

Durch die Integration von Serum- und Sputum-Multi-Omics-Daten zielt diese Studie darauf ab, molekulare Biomarker zu identifizieren, die die Wirksamkeit der mechanischen Beatmung und die Prognose bei ARDS beeinflussen, und damit Evidenz zur Unterstützung präziser Beatmungsstrategien und individualisierter klinischer Behandlung zur Verbesserung der Patienten-Outcomes zu liefern. Es wird erwartet, dass die Ergebnisse das mechanistische Verständnis der ARDS-Pathobiologie vertiefen und eine Grundlage für die zukünftige Entwicklung von Multi-Omics-gesteuerten diagnostischen und therapeutischen Ansätzen legen.