成像生物标志物对 ARDS 中气压伤的风险进行分层 (FRAIL ARDS)

气压伤的发展，从肺实质内的无症状漏气到危及生命的情况，如张力性气胸，在急性呼吸窘迫综合征（ARDS）中很常见，管理困难，非标准化，导致高死亡率（大于60% 的冠状病毒病 2019 [COVID-19] ARDS 患者，非 COVID-19 ARDS 患者中约 46%）。 值得注意的是，气压伤也发生在患有 COVID-19 ARDS 的自主呼吸患者中。 肺实质的脆弱确实代表了 ARDS 中的一个主要问题。 此外，在高危患者中，尽管使用了保护性机械通气，机械通气仍可能加剧肺损伤（呼吸机诱发的肺损伤）并可能诱发气压伤。 因此，对肺衰弱的早期评估可以根据 ARDS 患者的气压伤易感性进行早期风险分层，为气压伤高危人群部署肺保护管理策略提供依据。 麦克林效应最初旨在正确区分呼吸系统和纵隔漏气的其他原因（例如气管支气管/食管损伤），最近我们的小组证明它是 COVID 气压伤发展的一致、非常准确的放射学预测指标-19 名 ARDS 患者（敏感性：89.2%；特异性：95.6%），预计在 12 天内会发生临床上明显的气压伤。 这些结果已经得到证实，甚至得到了多中心研究结果的改进，该研究结果报告称，在一大群 COVID-19 患者（近 700 名）中，麦克林效应在预测气压伤发展方面具有令人印象深刻、几乎完美的总体准确性（99.8%）。 此外，来自我们小组的数据表明，在气压伤高风险的 COVID-19 严重 ARDS 患者（胸部 CT 成像具有 Macklin 效应的患者）中，早期应用清醒静脉/静脉体外膜氧合（ECMO）而不需要有创机械通气是可行的并可能导致无气压伤事件和低插管率。 在这方面，确认 Macklin 效应作用和鉴定进一步的新型定量成像生物标志物可以揭示 ARDS 过程中肺衰弱的生物学基础，并为气压伤发生前的早期风险分层提供工具。

我们的小组还实施了由密度测定法、机器学习和基于人工智能的方法组成的原始内部设施，以在整个自动化工作流程中评估 COVID-19 患者的肺成分；最近，研究人员强调了这种方法学方法在预测患者预后方面的突出临床意义及其出色的可重复性。 初步但尚未发表的研究结果表明，肺衰弱具有特定的光密度特征，可能是过度保护管理策略的标志；很少有高度稳健的放射组学特征似乎证实了相同的结果。

因此，这项回顾性/前瞻性研究的驱动假设是，无论 COVID-19 状态如何，在 ARDS 患者中，i) 肺衰弱具有特定的成像生物标志物模式，并且 ii) 更准确地选择患者可以限制与机械通气相关的气压伤问题。