Ulinastatina reduce las complicaciones pulmonares postoperatorias en cirugía cardíaca

Paso Ⅰ: Estudio de Cohorte Retrospectivo sobre Ulinastatina Intraoperatoria y Riesgo de PPCs Esta parte del estudio está diseñada como una investigación observacional retrospectiva y multicéntrica, que abarca a pacientes adultos sometidos a cirugía cardíaca electiva en tres centros médicos—específicamente el Hospital Tongji Guanggu, el Hospital Tongji Zhongfa y el Hospital Tongji Hankou, todos ubicados en Wuhan, China—entre enero de 2014 y diciembre de 2022. Debido al diseño retrospectivo del estudio, el tamaño de la muestra fue predeterminado[14].

Participantes Se evaluó consecutivamente la elegibilidad de pacientes adultos sometidos a cirugía cardíaca electiva, incluyendo reparación valvular a corazón abierto, reemplazo valvular con circulación extracorpórea y cirugía de derivación arterial coronaria sin circulación extracorpórea. Los criterios de exclusión fueron los siguientes: (1) edad < 18 años; (2) mujeres embarazadas; (3) antecedentes de cirugía cardíaca previa antes de la hospitalización actual; (4) presencia de enfermedades respiratorias agudas antes de la cirugía, como infecciones del tracto respiratorio, insuficiencia respiratoria, derrame pleural, atelectasia, neumotórax, broncoespasmo y neumonía; (5) administración de terapia con ulinastatina antes de la cirugía cardíaca durante la hospitalización actual; (6) Se utilizó el fármaco ulinastatina durante la cirugía, con una dosis intraoperatoria total inferior a 50.000 U; (7) antecedentes de neoplasia maligna o trasplante de médula ósea.

Variables La exposición principal fue la administración intraoperatoria de ulinastatina, definida por: (1) dosis: dosis intraoperatoria total (≥50.000 U); (2) momento: primera administración en la inducción anestésica versus durante la circulación extracorpórea; (3) vía: goteo intravenoso.

Las características demográficas incluyeron edad, género y estado de tabaquismo, todas determinadas al ingreso. Las comorbilidades clínicas se documentaron basándose en diagnósticos clínicos en registros médicos, incluyendo hipertensión, diabetes, enfermedades pulmonares crónicas (enfermedad pulmonar obstructiva crónica, asma, bronquitis crónica, bronquiectasias) e insuficiencia renal crónica. Los indicadores de laboratorio preoperatorios para los pacientes consistieron en resultados de análisis de sangre venosa obtenidos dentro de las 24 horas posteriores al ingreso, incluyendo recuento de leucocitos y concentración de hemoglobina.

Basándose en literatura previa y plausibilidad biológica, los factores de confusión medidos incluyeron variables conocidas o hipotetizadas que afectan el riesgo de PPCs. Estas covariables comprendieron edad, género, índice de masa corporal (IMC), nivel de hemoglobina preoperatorio, recuento de leucocitos preoperatorio, presión arterial preoperatoria y comorbilidades. Todas las covariables fueron preespecificadas e incorporadas en un modelo de ajuste multivariante para abordar desequilibrios basales y mitigar el sesgo de confusión en la evaluación de los resultados clínicos.

Resultados El resultado principal fue el desarrollo de PPCs dentro de los 7 días posteriores a la cirugía o antes del alta hospitalaria. Los criterios diagnósticos para PPCs se basaron en las definiciones descritas en las definiciones de Resultado Clínico Perioperatorio Europeo, publicadas conjuntamente por la Sociedad Europea de Anestesiología y la Sociedad Europea de Medicina Intensiva en 2015. En el presente estudio, las PPCs incluyeron infecciones del tracto respiratorio, insuficiencia respiratoria, derrame pleural, atelectasia, broncoespasmo y neumonía por aspiración. Cabe destacar que, dado que la toracotomía es un componente estándar de la cirugía cardíaca y el neumotórax postoperatorio es por tanto una secuela procedimental común, el neumotórax postoperatorio fue excluido de la definición de PPCs en este estudio.

Resultados secundarios incluyeron delirium postoperatorio y mortalidad por todas las causas intrahospitalaria. Para el diagnóstico de delirium postoperatorio, se aplicaron dos criterios: (1) un diagnóstico documentado de delirium postoperatorio fue considerado confirmado y aceptado como válido; (2) en ausencia de un diagnóstico inicial de delirium postoperatorio, los extractores de datos revisaron retrospectivamente los registros clínicos en busca de signos de delirium. Los criterios para el diagnóstico retrospectivo de delirium postoperatorio se alinearon con los criterios diagnósticos suplementarios adaptados del Manual Diagnóstico y Estadístico de los Trastornos Mentales, 5ª Edición (DSM-5) para delirium[7]. La mortalidad por todas las causas intrahospitalaria se definió como la muerte intrahospitalaria por cualquier causa posterior a la cirugía.

Sesgo Se implementaron múltiples estrategias a lo largo del estudio para mitigar el sesgo potencial. La extracción de datos clínicos fue realizada de forma independiente por dos investigadores entrenados de acuerdo con un protocolo estandarizado, utilizando información recuperada de registros médicos electrónicos. Las discrepancias fueron resueltas por un tercer revisor senior para garantizar la consistencia y precisión de los datos. Los resultados clínicos fueron determinados por un equipo de investigación clínica independiente cegado a los datos de exposición, reduciendo así aún más el sesgo de información. Las variables de confusión predefinidas, identificadas basándose en plausibilidad biológica y evidencia previa, se incorporaron en modelos multivariantes para controlar el sesgo de confusión.

Paso Ⅱ: Predicción Basada en Farmacología de Red y Simulaciones de Acoplamiento Molecular Para investigar los mecanismos moleculares subyacentes a la reducción de PPCs por ulinastatina en pacientes de cirugía cardíaca, esta parte adopta un enfoque integrado que combina farmacología de red y acoplamiento molecular.

Recolección y Estandarización de Dianas de Enfermedad

Estas dianas abarcaron seis condiciones clínicas clave relacionadas con PPCs, con respectivos conteos de dianas como sigue: Infecciones del tracto respiratorio (n = 14.411); Neumonía por aspiración (n = 4.033); Atelectasia pulmonar (n = 1.107); Derrame pleural (n = 2.282); Espasmo bronquial (n = 7.293); e Insuficiencia respiratoria (n = 12.467). Para garantizar la consistencia en los nombres de las dianas, todos los nombres de genes diana fueron estandarizados utilizando la base de datos UniProt. Al cribar genes superpuestos en los conjuntos de datos antes mencionados, se identificaron genes coexpresados, que fueron considerados mediadores moleculares que vinculan la ulinastatina con posibles mecanismos fisiopatológicos de PPCs.

Análisis de enriquecimiento funcional Para aclarar las funciones biológicas de los genes coexpresados y su participación en cascadas de señalización, se realizaron en paralelo el análisis de enriquecimiento de Ontología Génica (GO) y el análisis de rutas de la Enciclopedia de Genes y Genomas de Kioto (KEGG)[17, 18]. Se aplicó un umbral estadístico de valor P ajustado < 0,05 para garantizar la robustez y relevancia funcional de los resultados de enriquecimiento.

Localización de proteínas diana potenciales Se seleccionaron proteínas secretadas extracelulares porque la ulinastatina, como inhibidor de proteasas de amplio espectro, ejerce sus efectos biológicos principalmente en el espacio extracelular; por lo tanto, solo se consideraron dianas extracelulares para garantizar la plausibilidad biológica entre la ulinastatina y sus dianas. El conjunto de datos de proteínas secretadas extracelulares se obtuvo del Atlas del Proteoma Humano, y las dianas relacionadas con cirugía cardíaca se obtuvieron de la base de datos GeneCards (Procedimientos Quirúrgicos Cardíacos, n = 5.931). Las proteínas diana potenciales se identificaron precisamente tomando la intersección de dianas relacionadas con complicaciones pulmonares postoperatorias, dianas relacionadas con cirugía cardíaca y el conjunto de datos de proteínas secretadas extracelulares.

Construcción de la Red de Interacción Proteína-Proteína Simultáneamente con el análisis funcional, se construyó una red de interacción proteína-proteína (PPI) utilizando la base de datos STRING, con el alcance analítico restringido a las dianas superpuestas identificadas en el diagrama de Venn. Para garantizar una alta confianza en las interacciones, se especificó la especie como Homo sapiens, y se aplicó un umbral estricto de puntuación de interacción (≥0,9).

Identificación de genes diana clave de la ulinastatina Se empleó un enfoque sistemático para identificar las dianas moleculares clave de la ulinastatina: primero, se recuperó el nombre preciso y la fórmula molecular del compuesto de la base de datos PubChem y se importó a la plataforma Swiss-Target Prediction para predecir y recuperar moléculas diana potenciales. Posteriormente, se realizó un análisis de intersección para integrar las moléculas diana de ulinastatina con el conjunto de datos de genes de coexpresión antes mencionado, cribando moléculas que satisfacen simultáneamente los criterios de "reguladas por ulinastatina", "secretadas extracelularmente en contextos biológicos relevantes" y "coexpresadas". Luego, se construyó una red de interacción génica utilizando el análisis de Friends para una optimización adicional, evaluándose la importancia de cada gen basándose en métricas topológicas de red como conectividad y centralidad. Finalmente, se identificaron los genes nodo clave que median los potenciales efectos biológicos de la ulinastatina.

Simulaciones de Acoplamiento Molecular y Dinámicas La estructura tridimensional del ligando de pequeña molécula ulinastatina se recuperó de la base de datos PubChem (PubChem CID: 105102), mientras que la estructura de la proteína MMP3 (ID PDB: 4g9l) se obtuvo de la base de datos RCSB PDB. Se dio preferencia a la conformación de proteína humana con la mayor precisión estructural para análisis posteriores. El preprocesamiento previo al acoplamiento de la proteína diana se realizó utilizando el software PyMOL: primero, se eliminaron del estructura moléculas de agua redundantes y ligandos endógenos para eliminar interferencias de interacciones inespecíficas; posteriormente, se añadieron átomos de hidrógeno a la cadena principal y cadenas laterales de la proteína para garantizar la integridad del estado de protonación en el sitio de unión, mejorando así la precisión de los cálculos de acoplamiento. Las simulaciones de acoplamiento molecular se llevaron a cabo utilizando la plataforma en línea CB-Dock2 (https://cadd.labshare.cn/cb-dock2/index.php). Tras el acoplamiento, se utilizó el software LIGPLOT para generar esquemas de interacción proteína-ligando, que ilustran visualmente residuos de unión clave y fuerzas intermoleculares (incluyendo enlaces de hidrógeno, interacciones hidrofóbicas y fuerzas de van der Waals). Este proceso aclara el modo de unión específico entre el ligando y la proteína diana.

Paso III: Validación en muestras clínicas Diseño del estudio de cohorte de validación clínica y sujetos Este es un estudio observacional prospectivo. Las muestras de plasma de la cohorte de validación clínica se recogieron de pacientes adultos sometidos a cirugía cardíaca electiva entre abril de 2023 y septiembre de 2024, incluyendo reparación valvular a corazón abierto, reemplazo valvular asistido con circulación extracorpórea y cirugía de derivación arterial coronaria sin circulación extracorpórea. Se aplican los mismos criterios de exclusión utilizados en la primera parte de este estudio. El resultado principal de este estudio es la ocurrencia de PPCs dentro de los 7 días posteriores a la cirugía o antes del alta.

Tamaño de la Muestra El tamaño mínimo de la muestra se calculó basándose en las tasas de incidencia de PPCs en los grupos con ulinastatina y sin ulinastatina. Como se derivó de la primera parte del estudio, las tasas de incidencia de PPCs fueron del 22,8% en el grupo con ulinastatina y del 2,7% en el grupo sin ulinastatina. El cálculo del tamaño de la muestra se realizó utilizando el software PASS con parámetros establecidos como sigue: nivel de significancia (α) = 0,05 y potencia estadística (1-β) = 0,80. El tamaño de la muestra inicial consistió en 168 casos, con una tasa de abandono adicional del 15% contabilizada, lo que lleva a un tamaño de muestra mínimo requerido de 193 casos.

Recolección y Análisis de Muestras de Sangre Se recogieron muestras de sangre venosa de los pacientes en tres momentos perioperatorios predefinidos: (1) preoperatorio (antes de la incisión quirúrgica); (2) inmediatamente postoperatorio (al ingreso en la unidad de cuidados intensivos); y (3) 24 horas postoperatorias. Procedimiento de procesamiento de muestras: La sangre se recolectó en tubos anticoagulantes con EDTA, se invirtió suavemente para mezclar y se transportó en hielo. El plasma se separó mediante centrifugación rápida bajo las siguientes condiciones: [3000 × g, 4℃, 10 min]. Las muestras de plasma alícuotas se almacenaron inmediatamente a -80℃ en un biobanco dedicado para pruebas posteriores por lotes. Cuantificación mediante un ensayo por inmunoabsorción ligado a enzimas (ELISA) con el kit HM10736 (Bio-swamp Company, Wuhan, China), siguiendo estrictamente los protocolos del fabricante.

Métodos Estadísticos Se utilizó la prueba de Shapiro-Wilk para evaluar la normalidad de las variables continuas. Las variables distribuidas normalmente se expresaron como media ± desviación estándar (x̄ ± s), con comparaciones entre grupos realizadas mediante análisis de varianza unidireccional (ANOVA). Si la prueba de Levene indicaba varianzas desiguales, se aplicó en su lugar el ANOVA de Welch. Las variables continuas sesgadas se presentaron como mediana (rango intercuartílico) [M (P25, P75)], y las comparaciones intergrupales se realizaron utilizando la prueba de Kruskal-Wallis. Las variables categóricas se expresaron como recuentos (porcentajes) [n (%)], con comparaciones entre grupos utilizando la prueba de chi-cuadrado o la prueba exacta de Fisher, dependiendo del tamaño de la muestra y la distribución de frecuencia esperada.

Dado que las PPCs ocurren predominantemente dentro de los 7 días posteriores a la cirugía y todos los pacientes fueron seguidos hasta el alta, se empleó regresión logística. Se emplearon modelos de regresión logística multivariante para examinar la asociación entre los cambios en la concentración plasmática de MMP3 y los resultados clínicos. Se incluyeron en los modelos covariables predefinidas, seleccionadas basándose en relevancia clínica y literatura previa, para ajuste. Los resultados se reportaron como odds ratios (OR) con intervalos de confianza del 95% (IC 95%), reflejando la fuerza de la asociación y la precisión estadística. Se estableció un P de dos colas < 0,05 como umbral para significancia estadística.

Se incorporaron términos de interacción en los modelos de regresión logística para explorar los efectos modificadores de factores como el sexo y las comorbilidades en la asociación principal. Se utilizó la prueba de razón de verosimilitud para comparar modelos con y sin términos de interacción, y se calcularon valores P de interacción para evaluar la significancia estadística de estos efectos. Se realizaron análisis de subgrupos adicionales basados en los factores antes mencionados para identificar efectos de asociación diferenciales entre subgrupos.