血清および喀痰のマルチオミクス統合解析によるARDS患者の予後決定因子の解明

本研究は、急性呼吸窮迫症候群（ARDS）患者の血清および喀痰における主要な微生物シグネチャー、代謝物プロファイル、遺伝子発現特徴を体系的に特徴付け、侵襲的機械的人工呼吸器への反応および臨床転帰との関連性を評価することを目的とした前向き観察研究です。 ベルリン定義を満たし侵襲的機械的人工呼吸器を受けている411人の成人ARDS患者が登録されます。事前に重大な肺疾患がある患者や免疫抑制の既往歴がある患者は除外されます。 血液および喀痰検体は、16S rRNAに基づくマイクロバイオームプロファイリング、全トランスクリプトームRNAシーケンシング、LC-MS/MSによるターゲット/非ターゲット代謝物定量を含む、ハイスループットシーケンシングおよびメタボロミクス解析を受けます。 人工呼吸器関連パラメータ（例：一回換気量、陽性終末呼気圧[PEEP]、呼吸器系コンプライアンス）と臨床エンドポイント（例：28日死亡率）を統合し、包括的なマルチオミクス解析フレームワークを確立します。

データ前処理には、バッチ効果補正、正規化、偽発見率制御（FDR < 0.05）による多重検定補正が含まれます。 差異のある微生物、代謝物、転写産物は、KEGG経路およびGene Ontology（GO）エンリッチメント解析を用いて機能的に解釈されます。 オミクス特徴と人工呼吸器パラメータとの関連性を調べるために、スピアマン相関分析が実施されます。 主要な特徴はLASSO回帰を用いて選択され、その後、機械的人工呼吸器への反応および人工呼吸器誘発性肺損傷（VILI）のリスクを予測するために、ランダムフォレストおよびサポートベクターマシン（SVM）モデルの開発が行われます。 モデルの性能は、ROC曲線、曲線下面積（AUC）、キャリブレーションプロット、および決定曲線分析を用いて評価されます。

血清および喀痰のマルチオミクスデータを統合することにより、本研究は、機械的人工呼吸器の有効性およびARDSの予後に影響を与える分子バイオマーカーを特定し、患者転帰を改善するための精密人工呼吸器戦略および個別化された臨床管理を支持するエビデンスを提供することを目指しています。 本研究の知見は、ARDSの病態生理学的メカニズムの理解を深め、将来のマルチオミクスガイド診断・治療アプローチの開発の基盤を築くことが期待されます。