在未明确诊断的慢性气道疾病中通过呼吸组学进行临床和炎症性表型分型
2018/05/03
摘要
哮喘和慢性阻塞性肺疾病（COPD）是复杂且重叠的疾病，包括炎性表型。新型抗嗜酸粒细胞/抗中性粒细胞策略需要快速的炎症表型，这可能从呼出的气中获得。我们的目标是，在训练和验证组中，使用电子鼻（eNose）捕获慢性气道疾病患者的临床/炎症表型。这是一项多中心横断面研究，其中使用eNose技术分析了哮喘和COPD患者的呼出气（n = 435；训练n = 321和验证n = 114）。数据分析涉及基于主成分分析的信号处理和统计，然后是无监督聚类分析和监督线性回归。基于eNose的聚集导致5种显著的组合哮喘和COPD簇，其在种族（p = 0.01），系统性嗜酸性粒细胞增多（p = 0.02），中性粒细胞增多（P = 0.03），体重指数（P = 0.04），呼出一氧化氮分数（P <0.01），特应性（P <0.01）和恶化率（P <0.01）上有所分别。发现了基于eNose预测嗜酸性粒细胞（R2 = 0.581）和嗜中性粒细胞（R2 = 0.409）血液计数的显著回归模型。在验证组获得类似的聚类和回归结果。使用eNose对哮喘和COPD患者的组合样本进行分型，提供了经确认的集群，其不是由诊断确定的，而是由临床/炎症特征确定的。eNose以剂量依赖性方式识别系统性嗜中性粒细胞增多和/或嗜酸性粒细胞增多。
文献来源：de Vries R, et al. Eur Respir J. 2018 Jan 11;51(1).
哮喘和慢性阻塞性肺疾病（COPD）是复杂且重叠的疾病，包括炎性表型。新型抗嗜酸粒细胞/抗中性粒细胞策略需要快速的炎症表型，这可能从呼出的气中获得。我们的目标是，在训练和验证组中，使用电子鼻（eNose）捕获慢性气道疾病患者的临床/炎症表型。这是一项多中心横断面研究，其中使用eNose技术分析了哮喘和COPD患者的呼出气（n = 435；训练n = 321和验证n = 114）。数据分析涉及基于主成分分析的信号处理和统计，然后是无监督聚类分析和监督线性回归。基于eNose的聚集导致5种显著的组合哮喘和COPD簇，其在种族（p = 0.01），系统性嗜酸性粒细胞增多（p = 0.02），中性粒细胞增多（P = 0.03），体重指数（P = 0.04），呼出一氧化氮分数（P <0.01），特应性（P <0.01）和恶化率（P <0.01）上有所分别。发现了基于eNose预测嗜酸性粒细胞（R2 = 0.581）和嗜中性粒细胞（R2 = 0.409）血液计数的显著回归模型。在验证组获得类似的聚类和回归结果。使用eNose对哮喘和COPD患者的组合样本进行分型，提供了经确认的集群，其不是由诊断确定的，而是由临床/炎症特征确定的。eNose以剂量依赖性方式识别系统性嗜中性粒细胞增多和/或嗜酸性粒细胞增多。
文献来源：de Vries R, et al. Eur Respir J. 2018 Jan 11;51(1).
（中国医科大学附属第一医院呼吸与危重症医学科 苏新明）
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