喘息発作の管理における全身性コルチコステロイドに対する反応の表現型解析 (PRISMA)

研究の背景と理論的根拠

喘息発作は、ベースラインからの症状の悪化および/または肺機能として大まかに定義されます。 対照的に、発作の重症度のより厳格な分類は、治療の決定に基づいています。重度のエピソードでは、3 日以上の経口コルチコステロイドの投与および/または入院が必要です。 重度の喘息発作は、重大な罹患率、医療利用を引き起こし、避けられた死を引き起こします。 喘息発作を引き起こすメカニズムの不均一性を示す証拠が増えているにもかかわらず、急性喘息の標準治療は 30 年間変わっていません。 それは、経口コルチコステロイドと多くの場合抗生物質による「フリーサイズ」の治療法で構成されます。

安定状態の重度喘息の断面分析のデータは、血中好酸球と FeNO の相補的で潜在的に付加的な価値を示しました。 高強度コルチコステロイド療法へのアドヒアランスが高いことが証明された重度喘息患者のコホートに関するこの研究では、血中好酸球とFeNO非抑制が2つの異なる免疫区画に関するメカニズムの情報を提供することが示された。エフェクター細胞と循環IL-5;一方、FeNO は、気道の 2 型サイトカイン、ケモカイン、アラーミン、好酸球性炎症と相関します。

さらに、ランダム化臨床試験の対照群における重症喘息発作率の年間換算を調査した疫学研究では、ベースラインの血中好酸球とFeNOが喘息発作を予測するのに付加価値があることが示された。 これらの試験集団では、ベースラインの FeNO の上昇（≧ 50 対 ＜ 25 ppb）は、同様の血中好酸球増加症（≧ 0.30×109/L）を有する患者の重篤な喘息発作率の 2 倍と関連していました。 さらなる分析により、両方のバイオマーカーによってもたらされる喘息発作の過剰なリスクが、2 型標的抗炎症療法によって除去されることが明らかになりました。

急性喘息では、発作の不均一性が 2 つの研究で証明されています。 それでもなお、急性の全身性コルチコステロイドおよび抗生物質投与に対する治療反応は、それぞれ 2 型炎症表現型および気道感染症の存在とは関連していません。 さらに、喘息発作は一般の地域医療従事者にも起こり、孤立した地域社会に不釣り合いな影響を与えるにもかかわらず、急性のポイントオブケアのバイオマーカー評価を裏付ける証拠は不足している。

研究仮説

慢性安定喘息からのこれまでの知識と喘息発作は不均一な事象であるという報告に基づいて、急性喘息における全身性コルチコステロイドに対する治療反応は、根底にある炎症表現型に応じて変化するという仮説が立てられています。 具体的には、2 型炎症事象（血中 EOS および FeNO の上昇によって特定される）がコルチコステロイドから最も恩恵を受け、2 型バイオマーカーが低い事象は、客観的ではない臨床的および生物学的抗炎症反応を示すが、おそらく発生率は高いと推測されている。気道の感染症または機能不全。

この研究の重要な二次仮説は、急性喘息におけるPOCの炎症および微生物学的評価が可能であり、許容可能であり、信頼できるということである。 このような発見の波及効果は、バイオマーカーに基づく喘息管理をプライマリケアや孤立地域にまで拡大し、コルチコステロイドや抗生物質の管理努力を支援することになるだろう。

研究デザイン

この研究は、シャーブルック大学病院センター（CHUS）の研究センターで実施される。 これは臨床試験ではありません。全身性コルチコステロイドは喘息発作の標準治療法であり、必要に応じて投与されます。

参加者

一次解析に含まれ、目標サンプルサイズにカウントされる患者は、医療記録、研究訪問1回目と2回目の間の呼吸機能の変動、または臨床的診断に基づいて、国際ガイドラインで定義されている喘息の客観的な証拠を持っている必要があります。研究の呼吸器科医によって指示され、研究参加後に実施される必須の追跡検査。 未確認の喘息患者データは報告されますが、一次分析には使用されません。

すべての参加者（±その親または法定家庭教師）は、一次研究プロトコルに対してインフォームドコンセントを提供しなければなりません。 在宅モニタリング期間中の日記カードのデータ収集に参加できない、または参加を拒否した患者でも、他のすべての研究手順に参加することができます。

研究訪問

1 回目の訪問は喘息発作の 0 日目で、地域の薬局から経口プレドニゾンが発行されます (40 mg x 7 日)。 2 回目の訪問は 7 日目に行われます。 Web ベースのアンケートは 90 日後に送信されます。

抗生物質の併用は、次の基準のうち 1 つ以上の患者にのみ考慮されます: C 反応性タンパク質 > 20 mg/L、プロカルシトニン > 0.25 mcg/L、または重大な細菌性病原体の喀痰培養または多重 POC 検査陽性。

健康な対照者は 1 回の訪問に参加します。

2 型炎症性バイオマーカーの日内変動による交絡効果を避けるため、すべての研究訪問は午前中に行われます。

• 訪問 1 多峰性評価は、約 2 時間続く研究訪問時に実行されます。
• 訪問 2 これには、患者満足度スコアと、POC 検査に関する医師の調査のために患者のプライマリケア提供者に連絡する許可がさらに含まれます。
• 訪問 3 訪問 2 の 90 日後、患者は電子メールで連絡され、Web ベースの簡単なアンケート フォームに記入していただきます。

呼吸器研究 研究所の分析

この研究は、地元のケベック呼吸器健康研究ネットワークのバイオバンクと密接に連携して行われます。 これは、シャーブルック大学のレベスク・マルタン微生物学研究室およびシャーブルック大学 RNOmics プラットフォームと協力して行われます。

経鼻吸収ストリップは、プラスチックメッシュを通して溶出した NELF で回転され、その後凍結 (-80°C) されます。

喀痰は、前述したように、分別細胞計数の前に凍結されたダルベッコのリン酸緩衝食塩水 (DPBS) で溶出された喀痰上清で処理されます。

全血は、血清、血漿、バフィーコート、および全血サンプルに等分され、凍結されます。

鼻腔スワブは、SaRS-CoV2 を除外するために、超高速 ID NOW 分子検査を使用して直ちに分析されます。

1 回目の訪問時に 1 つの鼻咽頭スワブをポイントオブケア マルチプレックス PCR を使用して 19 の呼吸器系ウイルスおよび細菌について分析します (BIOFIRE® 呼吸器パネルを使用 - RP2.1-EZ が利用可能になった場合は繰り返しません)。攻撃。

他の鼻咽頭ブラシと痰プラグは、RNA を安定化してから凍結します (RNA-Protect で 2 回、急速冷凍で 1 回)。

訪問 1 で十分な喀痰が生じた場合、喀痰プラグは従来の細菌培養のために送られ、他のプラグは最大 3 つまで凍結されます (2 回急速冷凍、1 回は 10% グリセロール中で保存)。 尿サンプルは凍結されます。

統計分析

完全なサンプルに対して記述統計が生成され、グループごとに分けられます（つまり、正規分布連続の場合はカテゴリ、平均、標準偏差（SD）の度数とパーセンテージ、偏った連続の場合は中央値、および四分位範囲）。 変数の正規性は、Q-Q プロットとヒストグラムを使用して視覚的に評価されます。

人口統計は、連続変数については対応のない t 検定 (マン-ホイットニー)、カテゴリ変数についてはカイ二乗検定 (フィッシャーの直接確率検定) を使用して、喘息患者と健康な対照の間で比較されます。 欠損データに対する補完方法は計画されていません。 欠落の頻度と割合が表示され、リストごとの削除が関連する分析に使用されます。

喘息患者を対象に行われる一次分析では、FEV1 の変化が評価されます。

交絡する可能性のある変数の影響を考慮するために、両方の独立変数 (血中好酸球と FeNO) に対して単純な多重線形回帰モデルが作成されます。 考慮される交絡因子は、年齢、出生時の性別、BMI、アトピーの状態、血清IgE、アジア系人種、鼻ポリープ症、喫煙歴、チャールソン指数、ベースラインでの治療強度、過去12か月の増悪歴、およびACQ-5です。

最終的な多変数モデルには、FEV1 に関連する交絡因子 (p<0.1) のみが含まれます。 モデルの仮定 (線形性、残差の正規性、および等分散性) が評価され、違反がある場合にはモデルが調整されます。

係数は、それぞれの変換と 95% 信頼区間とともに表示されます。

二次分析には次の内容が含まれます。

• 他の肺活量測定値の変化 (FVC、FEV1/FVC)
• 症状スコアの変化（VAS呼吸困難評価、ACQ-5）
• オシロメトリーの変更 (R5-20)

すべての統計は、両側α 0.05 で分析され、複数の炎症メディエーターが検査される場合、誤発見率 <0.05 を制御することによって分析されます [54]。 統計分析は、SPSS (SPSS Inc、米国)、RStudio 2021.09.01 ビルド 372 (RStudio、米国)、R v4.1.2 を使用して実行されます。 (R Foundation)、および GraphPad Prism (GraphPad Software、米国)。

サンプルサイズと実現可能性

一次分析 (目的 1) では、相関係数 r≥0.40、両側 p 値 <0.05、検出力 80% を特定するには、47 件の喘息発作を評価する必要があります。 この保守的なアプローチにより、予測子あたり 10 個の観測値という経験則に従い、多変数モデルで最大 5 つの独立変数を考慮する場合に、過学習の存在を減らすことができます。

二次分析は探索的なものです。