Ulinastatin reduserer postoperative lungekomplikasjoner ved hjertekirurgi

Trinn Ⅰ: Retrospektiv kohortstudie av intraoperativ ulinastatin og risiko for postoperativ lungekomplikasjoner (PPCs) Denne delen av studien er utformet som en retrospektiv, multisentrisk observasjonsundersøkelse som omfatter voksne pasienter som gjennomgikk planlagt hjertekirurgi på tre medisinske sentre - spesifikt Tongji Guanggu-sykehuset, Tongji Zhongfa-sykehuset og Tongji Hankou-sykehuset, alle lokalisert i Wuhan, Kina - mellom januar 2014 og desember 2022. På grunn av studiens retrospektive design var utvalgsstørrelsen forhåndsbestemt[14].

Deltakere Voksne pasienter som gjennomgikk planlagt hjertekirurgi, inkludert åpen hjerteklaffereparasjon, klaffebytting med hjerte-lungemaskin og koronar bypass uten hjerte-lungemaskin, ble kontinuerlig vurdert for oppfyllelse av inklusjonskriterier. Eksklusjonskriterier var som følger: (1) alder < 18 år; (2) gravide kvinner; (3) tidligere hjertekirurgi før nåværende innleggelse; (4) tilstedeværelse av akutte luftveissykdommer før operasjon, som luftveisinfeksjoner, respiratorisk svikt, pleural effusjon, atelektase, pneumotoraks, bronkospasme og lungebetennelse; (5) administrering av ulinastatinbehandling før hjertekirurgi under nåværende innleggelse; (6) Legemiddelet ulinastatin ble brukt under operasjonen, med en total intraoperativ dose på mindre enn 50 000 U; (7) tidligere malignitet eller beinmargstransplantasjon.

Variabler Hovedeksponeringen var intraoperativ ulinastatinadministrering, definert av: (1) dosering: total intraoperativ dose (≥50 000 U); (2) tidspunkt: første administrering ved anestesiinduksjon vs. under hjerte-lungemaskin; (3) administrasjonsvei: intravenøs dråpe.

Demografiske egenskaper inkluderte alder, kjønn og røykestatus, alle fastsatt ved innleggelse. Kliniske komorbiditeter ble dokumentert basert på kliniske diagnoser i medisinske journaler, inkludert hypertensjon, diabetes, kroniske lungesykdommer (kronisk obstruktiv lungesykdom, astma, kronisk bronkitt, bronkiektasi) og kronisk nyresvikt. Preoperative laboratorieindikatorer for pasienter bestod av venøse blodprøveresultater innhentet innen 24 timer etter innleggelse, inkludert hvite blodlegemer og hemoglobinkonsentrasjon.

Basert på tidligere litteratur og biologisk plausibilitet inkluderte målte forvirrende faktorer variabler kjent eller antatt å påvirke risikoen for PPCs. Disse kovariatene omfattet alder, kjønn, kroppsmasseindeks (KMI), preoperativt hemoglobinnivå, preoperativt antall hvite blodlegemer, preoperativt blodtrykk og komorbiditeter. Alle kovariater var forhåndsspesifiserte og ble inkorporert i en multivariat justeringsmodell for å håndtere baseline-uoverensstemmelser og redusere forvirringsskjevheter i vurderingen av kliniske utfall.

Utfall Hovedutfallet var utvikling av PPCs innen 7 dager postoperativt eller før utskrivning fra sykehuset. Diagnosekriteriene for PPCs var basert på definisjonene skissert i European Perioperative Clinical Outcome-definisjonene, publisert felles av European Society of Anaesthesiology og European Society of Intensive Care Medicine i 2015. I nåværende studie inkluderte PPCs luftveisinfeksjoner, respiratorisk svikt, pleural effusjon, atelektase, bronkospasme og aspirasjonspneumoni. Bemerkelsesverdig, gitt at torakotomi er en standard komponent i hjertekirurgi og postoperativ pneumotoraks dermed er en vanlig prosedyresekvel, ble postoperativ pneumotoraks ekskludert fra definisjonen av PPCs i denne studien.

Sekundære utfall inkluderte postoperativ delirium og innen-førsvars allårsdødelighet. For postoperativ deliriediagnose ble to kriterier anvendt: (1) en dokumentert postoperativ deliriediagnose ble ansett som bekreftet og akseptert som gyldig; (2) i fravær av en initial postoperativ deliriediagnose, gjennomgikk datainnsamlere retrospektivt kliniske journaler for tegn på delirium. Kriteriene for retrospektiv postoperativ deliriediagnose var i tråd med de tilpassede supplerende diagnosekriteriene fra Diagnostic and Statistical Manual of Mental Disorders, 5. utgave (DSM-5) for delirium[7]. Innen-førsvars allårsdødelighet ble definert som innen-førsvars død fra enhver årsak etter operasjon.

Skjevhet Flere strategier ble implementert gjennom hele studien for å redusere potensiell skjevhet. Klinisk datauttrekk ble utført uavhengig av to trente forskere i samsvar med en standardisert protokoll, ved bruk av informasjon hentet fra elektroniske pasientjournaler. Avvik ble avgjort av en tredje seniorvurderer for å sikre datakonsistens og nøyaktighet. Kliniske utfall ble fastslått av et uavhengig klinisk forskningsteam som var blindet for eksponeringsdata, og reduserte dermed ytterligere informasjonsskjevhet. Forhåndsdefinerte forvirringsvariabler, identifisert basert på biologisk plausibilitet og tidligere bevis, ble inkorporert i multivariate modeller for å kontrollere for forvirringsskjevheter.

Trinn Ⅱ: Nettverksfarmakologibasert prediksjon og molekylær dokkingsimuleringer For å undersøke de molekylære mekanismene som ligger til grunn for reduksjonen av PPCs ved ulinastatin hos hjertekirurgipasienter, tar denne delen i bruk en integrert tilnærming som kombinerer nettverksfarmakologi og molekylær dokking.

Innsamling og standardisering av sykdomstargets

Disse targetene omfattet seks sentrale PPCs-relaterte kliniske tilstander, med respektive targetantall som følger: Luftveisinfeksjoner (n = 14 411); Aspirasjonspneumoni (n = 4 033); Pulmonal atelektase (n = 1 107); Pleural effusjon (n = 2 282); Bronkial spasme (n = 7 293); og Respiratorisk svikt (n = 12 467). For å sikre konsistens i targetnavn ble alle targetgennavn standardisert ved bruk av UniProt-databasen. Ved å skanne for overlappende gener i de nevnte datasettene ble ko-uttrykte gener identifisert, som ble ansett som molekylære mediatorene som kobler ulinastatin til potensielle patofysiologiske mekanismer for PPCs.

Funksjonell anrikinganalyse For å avklare de biologiske funksjonene til ko-uttrykte gener og deres deltakelse i signaleringskaskader, ble Gene Ontology (GO)-anrikinganalyse og Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes (KEGG)-baneanalyse utført parallelt[17, 18]. En statistisk terskel på justert P-verdi < 0,05 ble anvendt for å sikre robusthet og funksjonell relevans av anrikingsresultatene.

Lokalisering av potensielle targetproteiner Ekstracellulært sekverterte proteiner ble valgt fordi ulinastatin, som et bredspektret proteasehemmer, utøver sine biologiske effekter primært i det ekstracellulære rommet; dermed ble kun ekstracellulære targets vurdert for å sikre biologisk plausibilitet mellom ulinastatin og dens targets. Det ekstracellulært sekverterte proteindatasettet ble innhentet fra Human Proteome Atlas, og hjertekirurgirelaterte targets ble innhentet fra GeneCards-databasen (Cardiac Surgical Procedures, n = 5 931). Potensielle targetproteiner ble presist identifisert ved å ta skjæringspunktet mellom postoperativ lungekomplikasjonsrelaterte targets, hjertekirurgirelaterte targets og det ekstracellulært sekverterte proteindatasettet.

Konstruksjon av protein-protein-interaksjonsnettverk Samtidig med funksjonsanalyse ble et protein-protein-interaksjonsnettverk (PPI) konstruert ved bruk av STRING-databasen, med det analytiske omfanget begrenset til de overlappende targetene identifisert i Venndiagrammet. For å sikre høy tillit til interaksjonene ble arten spesifisert som Homo sapiens, og en streng interaksjonsscoreterskel (≥0,9) ble anvendt.

Identifikasjon av nøkkeltargetgener for ulinastatin En systematisk tilnærming ble brukt for å identifisere de viktigste molekylære targetene for ulinastatin: først ble det presise navnet og den molekylære formelen til forbindelsen hentet fra PubChem-databasen og importert til Swiss-Target Prediction-plattformen for å predikere og hente potensielle targetmolekyler. Deretter ble skjæringsanalyse utført for å integrere ulinastatintargetmolekyler med det nevnte ko-uttrykte gendatasettet, og skanne for molekyler som samtidig tilfredsstiller kriteriene "regulert av ulinastatin", "ekstracellulært sekvertert i relevante biologiske sammenhenger" og "ko-uttrykt". Et geninteraksjonsnettverk ble deretter konstruert ved bruk av Friends' analyse for videre optimalisering, med viktigheten av hvert gen vurdert basert på nettverkstopologiske mål som tilkobling og sentralitet. Til slutt ble de viktigste nodegenene som medierer de potensielle biologiske effektene av ulinastatin identifisert.

Molekylær dokking og dynamikksimuleringer Den tredimensjonale strukturen til det småmolekylære ligandet ulinastatin ble hentet fra PubChem-databasen (PubChem CID: 105102), mens MMP3-proteinstrukturen (PDB ID: 4g9l) ble innhentet fra RCSB PDB-databasen. Forkjær ble gitt til den humane proteinkonformasjonen med høyest strukturnøyaktighet for påfølgende analyser. Forhåndsdokking-førbehandling av targetproteinet ble utført ved bruk av PyMOL-programvare: først ble overflødige vannmolekyler og endogene ligander fjernet fra strukturen for å eliminere interferens fra ikke-spesifikke interaksjoner; deretter ble hydrogenatomer lagt til proteinryggraden og sidekjedene for å sikre fullstendigheten av protoneringstilstanden på bindingsstedet, og dermed forbedre nøyaktigheten av dokkingsberegninger. Molekylære dokkingssimuleringer ble utført ved bruk av CB-Dock2 online-plattformen (https://cadd.labshare.cn/cb-dock2/index.php). Etter dokking ble LIGPLOT-programvare brukt til å generere protein-ligand-interaksjonsskjemaer, som visuelt illustrerer viktige bindingsrester og intermolekylære krefter (inkludert hydrogenbindinger, hydrofobe interaksjoner og van der Waals-krefter). Denne prosessen avklarer den spesifikke bindingsmodusen mellom ligandet og targetproteinet.

Trinn III: Validering i kliniske prøver Klinisk valideringskohortstudiedesign og deltakere Dette er en prospektiv observasjonsstudie. Plasmaprøver fra den kliniske valideringskohorten ble innsamlet fra voksne pasienter som gjennomgikk planlagt hjertekirurgi mellom april 2023 og september 2024, inkludert åpen hjerteklaffereparasjon, hjerte-lungemaskin-assistert klaffebytting og koronar bypass uten hjerte-lungemaskin. Bruk de samme eksklusjonskriteriene som ble brukt i den første delen av denne studien. Hovedutfallet av denne studien er forekomsten av PPCs innen 7 dager postoperativt eller før utskrivning.

Utvalgsstørrelse Minimums utvalgsstørrelse ble beregnet basert på forekomstratene av PPCs i ulinastatin- og ikke-ulinastingruppene. Som avledet fra den første delen av studien var PPCs-forekomstratene 22,8 % i ulinastingruppen og 2,7 % i ikke-ulinastingruppen. Utvalgsstørrelseberegning ble utført ved bruk av PASS-programvare med parametere satt som følger: signifikansnivå (α) = 0,05 og statistisk styrke (1-β) = 0,80. Utvalgsstørrelsen bestod opprinnelig av 168 tilfeller, med en ekstra 15 % frafallsrate tatt i betraktning, noe som førte til en minimumskrev utvalgsstørrelse på 193 tilfeller.

Blodprøveinnsamling og testing Venøse blodprøver ble innsamlet fra pasienter på tre forhåndsdefinerte perioperative tidspunkt: (1) preoperativt (før kirurgisk insisjon); (2) umiddelbart postoperativt (ved innleggelse på intensivavdeling); og (3) 24 timer postoperativt. Prøvebehandlingsprosedyre: Blod ble samlet i EDTA-antikoaguleringsrør, forsiktig vendt for blanding og transportert på is. Plasma ble separert via rask sentrifugering under følgende forhold: [3000 × g, 4℃, 10 min]. Alikvoterte plasmaprøver ble umiddelbart lagret på -80°C i en dedikert biobank for påfølgende batchtesting. Kvantifisert ved bruk av et enzymkoblet immunosorbent assay (ELISA) med kit HM10736 (Bio-swamp Company, Wuhan, Kina), strengt følger produsentens protokoller.

Statistiske metoder Shapiro-Wilk-testen ble brukt til å evaluere normaliteten til kontinuerlige variabler. Normalfordelte variabler ble uttrykt som gjennomsnitt ± standardavvik (x̄ ± s), med mellomgruppesammenligninger utført ved bruk av enveis variansanalyse (ANOVA). Hvis Levene-testen indikerte ulike varianser, ble Welchs ANOVA anvendt i stedet. Skjeve kontinuerlige variabler ble presentert som median (interkvartilområde) [M (P25, P75)], og intergruppesammenligninger ble utført ved bruk av Kruskal-Wallis-testen. Kategoriske variabler ble uttrykt som antall (prosent) [n (%)], med mellomgruppesammenligninger ved bruk av chi-kvadrat-testen eller Fishers eksakte test, avhengig av utvalgsstørrelse og forventet frekvensfordeling.

Gitt at PPCs hovedsakelig forekommer innen 7 dager postoperativt og alle pasienter ble fulgt opp gjennom utskrivning, ble logistisk regresjon benyttet. Multivariat logistisk regresjonsmodeller ble brukt til å undersøke sammenhengen mellom endringer i plasma MMP3-konsentrasjon og kliniske utfall. Forhåndsdefinerte kovariater, valgt basert på klinisk relevans og tidligere litteratur, ble inkludert i modellene for justering. Resultater ble rapportert som odds ratioer (OR) med 95 % konfidensintervaller (95 % CI), som reflekterer styrken av assosiasjon og statistisk presisjon. En to-sidig P < 0,05 ble satt som terskel for statistisk signifikans.

Interaksjonsledd ble inkorporert i de logistiske regresjonsmodellene for å utforske modifiserende effekter av faktorer som kjønn og komorbiditeter på den primære assosiasjonen. Sannsynlighetsforholdstesten ble brukt til å sammenligne modeller med og uten interaksjonsledd, og interaksjons P-verdier ble beregnet for å vurdere den statistiske signifikansen av disse effektene. Ytterligere undergruppanalyser ble utført basert på de nevnte faktorene for å identifisere differensielle assosiasjonseffekter på tvers av undergrupper.