脓毒症异质性表征新方法 —— 疾病轴揭示脓毒症的内在特征

脓毒症异质性表征新方法 —— 疾病轴揭示脓毒症的内在特征

作者：中国医学论坛报

·研究简介·

脓毒症作为一种复杂的临床综合征，其高度的异质性给临床治疗和研究带来了巨大的挑战。传统的聚类分析方法尝试将脓毒症患者分为不同的亚型。然而，这些亚型分类的可重复性一直存在争议。浙江大学医学院附属邵逸夫医院章仲恒教授及其团队对来自6个不同国家、具有不同临床背景的脓毒症患者数据进行了深入分析。探索疾病轴作为传统聚类分析的替代方法，用于表征脓毒症的异质性。2023年11月，该研究发表在《重症医学》（Intensive Care Med）杂志。

创新背后

在重症医学的广阔领域中，脓毒症的治疗一直是医生和研究者们面临的一项艰巨挑战。这种疾病的复杂性和高度异质性常常使得临床治疗陷入困境。传统的聚类分析方法虽然在一定程度上揭示了脓毒症的多样性，但这些方法在不同患者群体中的可重复性并不理想，这限制了它们在临床实践中的应用。

为了解决这一问题，章仲恒教授及其团队采取了一种全新的研究策略。他们收集了来自六个不同国家、具有不同临床背景的脓毒症患者数据，希望通过大量的数据分析，找到一种更为稳定和可重复的脓毒症分类方法。研究团队采用了27种不同的聚类方案，试图在不同的患者群体中找到一致的脓毒症亚型。但结果显示，这些聚类亚型的可重复性仅处于中等水平，这使得团队不得不重新思考他们的研究方向。

在对数据进行深入分析后，章仲恒教授团队提出了一种创新的方法——使用主成分分析（PCA）来识别脓毒症的疾病轴。这种方法能够有效地从高维度的临床数据中提取出关键的信息，从而揭示疾病的内在特征。通过这种方法，研究团队发现了两个主要的疾病轴——“休克轴”和“全身炎症反应综合征（SIRS）轴”。这两个疾病轴不仅在不同的患者群体中具有较好的一致性，而且能够为临床治疗提供更为精确的指导。

这项研究的成功并非一蹴而就。章仲恒教授和他的团队投入了大量的时间和精力，对海量的数据进行了细致的分析和解读。他们的工作不仅基于对脓毒症病理机制的深刻理解，还体现了对患者个体差异的尊重和关注。在研究过程中，团队成员之间进行了密切的合作和交流，共同克服了一个又一个科研难题。

尽管章仲恒教授的团队在脓毒症研究领域取得了重要的进展，但他们也清楚地认识到，这只是漫长研究道路上的一小步。未来的研究还需要进一步验证这些发现的普适性，探索疾病轴在临床治疗中的具体应用，并考虑治疗策略对疾病分类的影响。随着医疗大数据和人工智能技术的发展，未来有望通过更先进的方法来解析脓毒症的复杂性，为患者提供更为精准的个性化治疗方案。

综合周刊2024年6月13日A版 (41).pdf