Многомерная классификация фенотипов при бронхолегочной дисплазии 3 степени

Бронхолегочная дисплазия (БЛД), или хроническое заболевание легких у младенцев, является наиболее значимой заболеваемостью недоношенных. Он поражает >50% крайне недоношенных детей (с гестационным сроком менее 30 недель) и может повлечь за собой расходы в размере более 1 миллиона долларов США на одного ребенка. Среди младенцев, у которых развивается БЛД 3-й степени (наиболее тяжелая степень, определяемая как инвазивная вентиляция легких в постменструальном возрасте 36 недель), почти 80% страдают пожизненными нарушениями дыхания, а >60% страдают тяжелым нарушением развития. Распространенность БЛД 3-й степени растет, и нет проверенных методов лечения этого заболевания. Ключевой причиной этих пробелов является почти исключительное использование назначенной респираторной поддержки для определения степени тяжести ПРЛ, выбора терапии и оценки прогноза. Этот субъективный диагностический подход маскирует неоднородность клинических проявлений, реакции на лечение и результатов. При других гетерогенных заболеваниях легких, таких как хроническая обструктивная болезнь легких, муковисцидоз и астма, научно обоснованное фенотипирование (идентификация подгрупп пациентов на основе общих характеристик) объективно классифицирует подтипы заболеваний, улучшает консультирование пациентов, способствует открытию новых патологических механизмов, и приводит к более эффективной терапии, ориентированной на фенотип. Центральная гипотеза настоящего исследования заключается в том, что глубокое многомерное фенотипирование при ПРЛ 3 степени возможно с использованием существующих диагностических технологий, будет надежно характеризовать гетерогенность заболевания и улучшит прогнозирование исхода. Подтверждение этой гипотезы обещает способствовать сдвигу в сторону объективных диагностических подходов и первых в своем роде фенотипических исследований у младенцев с ПРЛ.

Существующие предварительные данные подтверждают возможность фенотипирования БЛД 3-й степени и позволяют предположить, что новые диагностические методы могут улучшить характеристику заболевания. Используя данные компьютерной томографии легких, эхокардиографии и бронхоскопии, исследователи показали, что недоношенных детей с пограничным расстройством личности 3 степени можно разделить на фенотипы на основе наличия или отсутствия тяжелого паренхиматозного заболевания легких, аномалий крупных дыхательных путей и легочной артериальной гипертензии. Эта классификационная схема коррелировала с исходами перед выпиской и предлагала возможные фенотип-специфические методы лечения. Недавние открытия показывают, что серийная количественная кардиопульмональная визуализация и оценка механизмов, способствующих развитию пограничного расстройства личности, включая воспаление легких, гастроэзофагеальный рефлюкс, рецидивирующую гипоксемию и микробный дисбиоз легких, могут улучшить фенотипирование заболеваний и прогнозирование последствий нервного развития и респираторных заболеваний у детей. Это исследование основано на этой информации и использует многомерную визуализацию, биологические и клинические данные, а также надежные статистические методы, чтобы предложить объективную систему классификации фенотипов для ПРЛ 3 степени.

Зарегистрированные младенцы пройдут базовую количественную компьютерную томографию грудной клетки с ангиографией (КТА), эхокардиографию сердца, бронхоскопию с лаважем, 24-часовое рН-импедансное тестирование пищевода, тестирование легочной механики, оксиметрию и полный анализ медицинской документации при зачислении. Повторное диагностическое тестирование будет проведено через 6–8 недель, а данные кардиопульмонального мониторинга и результатов будут собраны до выписки. Эти данные будут использоваться для эмпирического определения фенотипов и оценки стабильности фенотипа. Зарегистрированные участники пройдут валидированное обследование нервной системы и дыхания до достижения 2-летнего скорректированного возраста. Будет определена диагностическая эффективность эмпирически определенной системы классификации фенотипов для прогнозирования результатов через 2 года.