使用代谢组学早期预测脓毒症 (EPoS)

以往对脓毒症预测和预后的研究主要集中在蛋白质和基因水平，而在代谢组学领域的研究较少。 实际上，生物系统功能的变化不仅可以通过特异性表达的蛋白质来反映，还可以通过新陈代谢来反映。 当机体受到病理或生理刺激时，生物体液的代谢特性会发生显着变化，这些变化可以揭示疾病的状态或严重程度，而器官功能由于代偿作用而保持正常。 因此，通过检测这些代谢物的浓度或比例，可以早期预测脓毒症的发生、发展和预后。 传统方法难以适应脓毒症发生时代谢谱如此复杂变化的检测，因此对炎症反应中代谢谱的新方法有着巨大的需求。 目前已有多项研究涉及严重创面的代谢谱分析，但在重症监护医学领域的研究较少。 到目前为止，脓毒症患者的代谢特征仍不清楚。 因此，开发一种代谢谱分析方法来测量和解释脓毒症患者生物样本中的代谢物，并建立基于代谢组学的脓毒症早期预测模式具有重要意义。

将采用几种定性和定量检测方法来实现对患有或不患有败血症的患者进行代谢分析的目标。 将应用主成分分析 (PCA) 和偏最小二乘判别分析 (PLS-DA) 方法来了解代谢概况。 数据将通过 Mestrec 和 MestReNova 软件包以及人类代谢组数据库 (HMDB) 进行分析，搜索以确定用于预测败血症的生物标志物。 变化最大的生物标志物将通过液相色谱-质谱法 (LC-MS) 进行验证。