Multidimensionale fenotypeclassificatie bij bronchopulmonale dysplasie graad 3

Bronchopulmonale dysplasie (BPD), of chronische longziekte bij kinderen, is de meest voorkomende morbiditeit bij prematuren. Het treft >50% van de extreem premature baby's (<30 weken zwangerschap) en kan >$1 miljoen aan kosten per kind met zich meebrengen. Van de zuigelingen die graad 3 BPS ontwikkelen (de ernstigste graad, gedefinieerd als invasieve beademing op de postmenstruele leeftijd van 36 weken), heeft bijna 80% levenslange ademhalingsstoornissen en >60% lijdt aan ernstige ontwikkelingsstoornissen. Het aantal gevallen van graad 3 BPS neemt toe en er zijn geen bewezen therapieën om deze ziekte te behandelen. Een belangrijke bijdrage aan deze lacunes is het vrijwel unieke vertrouwen op de voorgeschreven ademhalingsondersteuning om de ernst van de BPS te bepalen, therapieën te selecteren en de prognose te beoordelen. Deze subjectieve diagnostische benadering maskeert heterogeniteit in klinische presentatie, respons op de behandeling en uitkomsten. Bij andere heterogene longziekten, zoals chronische obstructieve longziekte, cystische fibrose en astma, classificeert evidence-based fenotypering (identificatie van subgroepen van patiënten op basis van gedeelde kenmerken) op objectieve wijze de subtypen van de ziekte, verbetert de begeleiding van patiënten, bevordert de ontdekking van nieuwe pathologische mechanismen, en leidt tot effectievere, op fenotype gerichte therapieën. De centrale hypothese van de huidige studie is dat diepgaande, multidimensionale fenotypering bij graad 3 BPS haalbaar is met bestaande diagnostische technologieën, de heterogeniteit van de ziekte betrouwbaar zal karakteriseren en de uitkomstvoorspelling zal verbeteren. Bevestiging van deze hypothese houdt de belofte in om een ​​raamwerkverschuiving naar objectieve diagnostische benaderingen en de eerste in hun soort fenotype-specifieke onderzoeken bij zuigelingen met BPS te bevorderen.

Bestaande voorlopige gegevens ondersteunen de haalbaarheid van fenotypering bij graad 3 BPS en suggereren dat nieuwere diagnostische technieken de karakterisering van de ziekte kunnen verbeteren. Met behulp van gegevens van computertomografiescans van de longen, cardiale echo en bronchoscopie hebben onderzoekers aangetoond dat premature baby's met graad 3 BPS kunnen worden ingedeeld in fenotypes op basis van de aan- of afwezigheid van ernstige parenchymale longziekte, abnormale grote luchtwegen en pulmonale arteriële hypertensie. Dit classificatieschema correleerde met de uitkomsten vóór ontslag en suggereerde mogelijke fenotype-specifieke therapieën. Recente ontdekkingen geven aan dat seriële kwantitatieve cardiopulmonaire beeldvorming en evaluatie van mechanistische factoren die bijdragen aan BPS, waaronder longontsteking, gastro-oesofageale reflux, terugkerende hypoxemie en microbiële dysbiose in de longen, de fenotypering van de ziekte en de voorspelling van de neurologische en respiratoire uitkomsten bij kinderen kunnen verbeteren. Deze studie bouwt voort op deze informatie en maakt gebruik van multidimensionale beeldvorming, biologische en klinische gegevens plus robuuste statistische technieken om een ​​objectief fenotypeclassificatiesysteem voor graad 3 BPS voor te stellen.

Ingeschreven baby's zullen kwantitatieve basiscomputertomografie met angiografie (CTA), cardiale echocardiografie, bronchoscopie met lavage, 24-uurs slokdarm-pH-impedantietest, longmechanische testen, oximetrie en volledige beoordeling van het medisch dossier ondergaan bij inschrijving. Herhaalde diagnostische tests zullen 6-8 weken later worden uitgevoerd en cardiopulmonaire monitoring en uitkomstgegevens worden verzameld tot ontslag. Deze gegevens zullen worden gebruikt om fenotypes empirisch te definiëren en de stabiliteit van het fenotype te beoordelen. Ingeschreven deelnemers ondergaan gevalideerde neurologische en ademhalingsbeoordelingen tot en met de gecorrigeerde leeftijd van 2 jaar. De diagnostische prestaties van het empirisch gedefinieerde fenotypeclassificatiesysteem voor het voorspellen van uitkomsten over 2 jaar zullen worden bepaald.