Risicofactoren voor negatieve gevolgen bij sepsis

Deze studie was opgezet als een retrospectief klinisch onderzoek in één centrum. Door sepsispatiënten te zoeken op het Tongji Cloud-platform zullen de onderzoekers klinische gegevens verzamelen van patiënten bij wie tussen 2003 en 2023 de diagnose sepsis is gesteld, en statistische analyses uitvoeren. Wat de klinische gegevens betreft, zullen de onderzoekers de basisinformatie van de patiënt, de medische geschiedenis, de klinische symptomen, laboratoriumresultaten, enz. registreren. De belangrijkste risicofactoren voor ongunstige klinische uitkomsten bij patiënten met sepsis werden afgeleid. Via de GEO-database (GENE EXPRESSION OMNIBUS) werd bio-informatietechnologie gebruikt om de differentiële genen te identificeren die overeenkomen met risicofactoren. Ten slotte werden bloedmonsters van sepsispatiënten geëxtraheerd met behulp van de biologische specimenbank gebouwd door onze afdeling Critical Care Medicine (ethisch goedkeuringsnummer, nr. TJ-IRB20150318) om de differentiële genen op eiwitniveau te verifiëren.

Studiepopulatie:

Deze studie zal een bepaalde schaal van sepsispatiënten als onderzoekspopulatie selecteren om de risicofactoren van nadelige gevolgen van sepsis vanuit meerdere dimensies te bestuderen. De criteria voor de onderzoekspopulatie die de onderzoekers willen selecteren zijn als volgt: 1. Patiënten met bevestigde sepsis: Patiënten die aan dit onderzoek deelnemen, moeten voldoen aan de klinische diagnostische criteria voor sepsis, wat betekent dat patiënten met bewijs van infectie en een SOFA-score ≥2, volgens de definitie van Sepsis-3. 2. Leeftijdscategorie: De onderzoekers zijn van plan volwassenen en senioren te betrekken, met een leeftijdscategorie van 18 jaar en ouder. Uitsluitingscriteria: Sluit elke patiënt uit met een oorzaak die afwijkingen in de immuunfunctie veroorzaakt of de onderzoeksresultaten beïnvloedt, zoals kanker, aangeboren immuundeficiëntie, auto-immuunziekte, enz. Bovendien zullen de onderzoekers patiënten uitsluiten die andere ogenschijnlijk niet-gerelateerde infecties hebben.

Bij de selectie van onderzoeksgroepen zullen de onderzoekers ethische principes en wettelijke bepalingen volgen om ervoor te zorgen dat het onderzoeksproces en de rechten en belangen van deelnemers volledig worden beschermd. De onderzoekers zullen het onderzoeksprogramma uitvoeren na goedkeuring van de Ethische Commissie, en hun privacy en de vertrouwelijkheid van persoonlijke informatie beschermen tijdens het onderzoeksproces. Door de juiste onderzoekspopulatie te selecteren, hopen de onderzoekers de risicofactoren voor nadelige gevolgen van sepsis uitgebreid en diepgaand te onderzoeken, een wetenschappelijke basis te bieden voor nauwkeurige voorspellingen en geïndividualiseerd management, en uiteindelijk de prognose en het overlevingspercentage van patiënten met sepsis te verbeteren.

Deze studie zal een multi-omics-aanpak gebruiken om gegevens op meerdere niveaus uitgebreid te verzamelen en te meten om de risicofactoren voor nadelige gevolgen bij sepsis volledig te begrijpen. Het volgende is wat de onderzoekers willen verzamelen en meten:

1. Klinische gegevens: De onderzoekers verzamelen de basisinformatie van de patiënt, waaronder leeftijd, geslacht, BMI, enz. Klinische kenmerken die verband houden met sepsis, zoals infectieplaats, type ziekteverwekker, infectiebron, complicaties, enz., zullen ook worden verzameld. Daarnaast zijn ook klinische metingen die verband houden met ongunstige uitkomsten, zoals de SOFA-score, APACHE II-score, bloeddruk, hartslag, ademhalingsfrequentie, enz., opgenomen om de ernst van de patiënt en de orgaanfunctie te beoordelen.
2. Biologische monsters: Bloedmonsters van sepsispatiënten worden gehaald uit de biobank die is opgericht door het Department of Critical Care Medicine (ethisch goedkeuringsnummer, nr. TJ-IRB20150318) voor daaropvolgende laboratoriumtests en metingen. De bloedmonsters zullen worden gebruikt voor gensequencing, het meten van ontstekingsmarkers, proteomische analyse en andere sleutelindicatoren, waaronder HIF1A (HIF-1 alpha), S100A12 (S100 Calcium-Binding Protein A12), IL-33 (Interleukine-33), HSPA5 (Heat Shock Protein Family A (Hsp70) Lid 5), MMP8 (Matrix Metalloproteïnase 8), DSC2 (Desmocollin-2), Bradykinine B1-receptor (BDKRB1), Bradykinine (BK), iNOS (Induceerbare stikstofoxidesynthase), enz.
3. Transcriptomics: De gegevens komen uit de GEO-database, een open dataset op internet. Via RNA-sequencingtechnologie zullen de onderzoekers de genexpressieprofielen van patiënten op verschillende tijdstippen analyseren om de veranderingen in transcriptieniveaus in verschillende stadia en onder verschillende omstandigheden te begrijpen. Dit zal helpen bij het identificeren van biomarkers die geassocieerd zijn met nadelige resultaten en potentiële therapeutische doelen.

Om de nauwkeurigheid en consistentie van de gegevens te garanderen, zullen de onderzoekers een strikt proces voor het verzamelen en meten van gegevens volgen, en daarbij gebruik maken van gestandaardiseerde meetinstrumenten en laboratoriumtechnieken. Bovendien wordt de gegevenskwaliteit tijdens het verzamelen van gegevens strikt gecontroleerd en worden de gegevens gecodeerd en opgeslagen om de privacy van patiënten en persoonlijke informatie te beschermen.

Ten slotte hopen de onderzoekers door middel van statistische analyse de risicofactoren voor nadelige uitkomsten te identificeren en te kwantificeren, en een wetenschappelijke basis te bieden voor prognostische beoordeling en behandelbeslissingen van patiënten met sepsis.