Tidlig prediksjon av sepsis ved bruk av metabolomikk (EPoS)

Tidligere var studiene på prediksjon og prognose av sepsis fokusert på nivåene av protein og gen, og få undersøkelser er gjort innen metabolomikk. Faktisk kan endringene i funksjonen til biologiske systemer reflekteres ikke bare av det spesifikt uttrykte proteinet, men også av metabolismen. De metabolske egenskapene til biologiske væsker vil bli betydelig endret når kroppen lider av patologisk eller fysiologisk stimulering, og disse endringene kan avsløre sykdomstilstanden eller alvorlighetsgraden mens organfunksjonen forblir normal på grunn av den kompenserende virkningen. Derfor er det mulig å forutsi forekomst, utvikling og prognose av sepsis på et tidlig stadium gjennom påvisning av konsentrasjonene eller forholdet mellom disse metabolittene. De tradisjonelle metodene er vanskelige å tilpasse til påvisning av slike kompliserte endringer i metabolske profiler når sepsis oppstår, og det er derfor et stort behov for nye midler for metabolsk profilering i den inflammatoriske reaksjonen. Nå har det vært flere undersøkelser involvert i metabolsk profilering i alvorlige sår, men få har blitt gjort innen intensivmedisin. De metabolske profilene hos sepsispasienter har vært uklare så langt. Derfor er det av stor betydning å utvikle en metabolsk profileringstilnærming for måling og tolkning av metabolittene fra de biologiske prøvene fra sepsispasienter og å etablere en modus for metabolomikk-basert tidlig prediksjon av sepsis.

Flere kvalitative og kvantitative deteksjonsmetoder vil bli brukt for å nå målet om metabolsk profilering hos pasienter med eller uten sepsis. Principal Components Analysis (PCA) og Partial Least Squares Discrimination Analysis (PLS-DA) metodikk vil bli brukt for å forstå den metabolske profilen. Dataene vil bli analysert av Mestrec og MestReNova programvarepakken og Human Metabolome Database (HMDB) som søker for å identifisere biomarkørene for prediksjon av sepsis. Biomarkørene som endret seg mest vil bli verifisert av væskekromatografi-massespektrometri (LC-MS).