CICU 中的精准医学：识别蛋白质组生物标志物

体外循环（CPB）后的急性炎症会导致发病率和死亡率；然而，引起这些反应的机制和预测高危患者的生物标志物仍不清楚。 蛋白质是患者血液中与疾病相关的循环因子，参与并反映炎症。 现有数据表明蛋白质组生物标志物有望预测和监测炎症和不良后果；然而，还需要进一步的研究来验证儿科心脏病的生物标志物，阐明体外循环引起的炎症的潜在机制，并将其转化为临床实践。

具体目标：我们的总体目标是将定量生物标志物与临床医学相结合，通过个性化治疗来加强对先天性心脏病 (CHD) 患者的护理。 研究人员提出了针对先天性心脏病儿童的精准医疗范例的第一步，其中许多儿童在体外循环后经历了炎症。 研究人员推测，蛋白质组分析将检测生物标志物，识别出对体外循环（CPB）全身炎症反应过度风险最高的患者。 研究人员将进行一项试点可行性研究，整合公正的蛋白质组范围发现方法，以提供关于 CPB 后病理过程背后的蛋白质组景观的深入和公正的观点（图 1）。

目标 1：前瞻性地将接受 CPB 的 CHD 患者纳入定量蛋白质组学谱研究。

假设：利用无偏见的全蛋白质组发现方法对心脏重症监护病房 (CICU) 接受体外循环的儿童进行观察性研究是可行的。 研究人员将把 80 名儿童分为 3 个诊断队列。 因左心发育不全综合征 (HLHS) 或双心室 (BiV) 修复而接受 1 期姑息治疗 (S1P) 的患者，炎症反应加剧的风险较高，术后过程的特点是液体超负荷、机械通气时间延长、发烧和毛细血管渗漏，以及动脉转位手术 (ASO) 后接受 D 型大动脉转位 (DTGA) 的患者风险较低。 研究人员将收集人口统计和临床数据，并在四个时间点获取血液样本：CPB 前、CPB 后立即、CPB 后 12 小时和 CPB 后 24 小时。 血浆将在 SomaScan v5.0 平台上进行分析，该平台可从 55 µL 血浆样本中测量 10,778 种蛋白质。

目标 2：通过表征蛋白质组变化来增强对接受 CPB 的儿童炎症反应的了解。 假设：SomaScan 平台将表征患者对 CPB 的时间内部蛋白质组反应及其与结果的关系。 研究人员将描述从体外循环前到体外循环后蛋白质水平的动态变化。 接下来，研究人员将鉴定出在整体患者之间、不同时间点以及患者之间（按结果分层）表现出最大变异性的蛋白质。 为了区分术后炎症和不良结果的候选生物标志物，研究人员将研究三个临床终点：成功拔管的时间、体外循环后 72 小时内液体超负荷的程度以及复合二元不良结果。 生物标志物搜索将是公正且广泛的，并控制错误发现。 预测蛋白将通过靶向多重免疫测定和使用系统生物学方法描述的途径进行验证。

目标 3：开发一种机器学习分类器，根据蛋白质组图谱和临床变量预测患者结果。 假设：CPB 后的不良后果将通过临床和蛋白质组生物标志物的组合来预测。 研究人员将使用监督机器学习分类器方法来区分和定义蛋白质组学和围手术期临床特征的组合（例如， 年龄、心脏形态/手术、CPB 和停循环时间），准确地区分急性术后不良事件高风险个体。