在之前一篇與HCV感染相關(guān)的文章中（點擊查看文章），我們和大家分享了一種基于代謝組學(xué)的研究方法，可用于創(chuàng)建特定疾病的代謝組學(xué)指紋圖譜，表征個體的生理病理狀態(tài)。結(jié)合當下疫情防治的進展，我們繼續(xù)對這樣一種新型的研究方法展開進一步探討，了解其在流感性肺炎診斷和預(yù)后方面的作用。

甲型流感病毒（H1N1）肺炎是一種可威脅生命的傳染性疾病，尤其是對于老年人和合并癥患者。通過對H1N1流感肺炎患者進行早期識別和早期治療，可以在疾病的控制過程中發(fā)揮關(guān)鍵性作用。代謝組學(xué)分析作為一種可用于鑒定疾病生物標志物的方法，不僅能為研究人員提供了解疾病病理機制的新見解，還可作為增強診斷和預(yù)后的工具。

基于上述原因，一組來自加拿大的研究人員，利用非靶向的1H-NMR（質(zhì)子核磁共振）和GC-MS（氣相色譜-質(zhì)譜）技術(shù)，對42例H1N1肺炎患者的血漿樣本進行了代謝組學(xué)分析，并與年齡、性別相匹配的細菌性CAP（社區(qū)獲得性肺炎）患者以及ICU通氣環(huán)境中的未感染受試者進行比較，以便在此基礎(chǔ)上建立H1N1的診斷模型。與此同時，針對H1N1患者中的幸存者與非幸存者，利用其血漿代謝組學(xué)數(shù)據(jù)進行對該疾病死亡率的預(yù)后分析。


表1：H1N1患者、細菌性CAP患者、ICU通氣對照受試者的臨床及人口統(tǒng)計學(xué)信息。


表2：H1N1患者中非幸存者與幸存者的臨床及人口統(tǒng)計學(xué)信息。

一方面，利用NMR和GC-MS獲取的數(shù)據(jù)集，結(jié)合OPLS-DA（正交偏最小二乘判別分析法），可從ICU對照組樣本以及細菌性CAP樣本中區(qū)分出H1N1血漿樣本。血漿中重要代謝物/特征的代謝圖譜顯示，細菌培養(yǎng)的陽性CAP樣本、ICU通氣對照樣本與H1N1樣本在診斷上均存在明顯差異，表明H1N1肺炎患者與其他兩類人群具有截然不同的特異性代謝特征，可以以此進行H1N1流感肺炎的早期診斷。


圖1. OPLS-DA結(jié)果顯示 H1N1患者的代謝組學(xué)特征與細菌性CAP患者之間具有明顯區(qū)別。a：質(zhì)子核磁共振數(shù)據(jù)。b：氣相色譜-質(zhì)譜數(shù)據(jù)。


圖2. OPLS-DA結(jié)果顯示 H1N1患者的代謝組學(xué)特征與ICU對照受試者之間具有明顯區(qū)別。a：質(zhì)子核磁共振數(shù)據(jù)。b：氣相色譜-質(zhì)譜數(shù)據(jù)。


表3： 具有區(qū)分度的、可用于H1N1診斷和預(yù)后的OPLS-DA統(tǒng)計數(shù)據(jù)。


表4. 組間及組內(nèi)樣本對比中可用于診斷和預(yù)后的重要代謝物/特征變化。

另一方面，研究人員使用27種不同的代謝物作為潛在變量，可將非幸存者與幸存者數(shù)據(jù)進行分離，表明這兩類H1N1患者在血漿代謝組學(xué)水平上具有很好的分離性，有助于對H1N1感染的死亡率進行預(yù)后。


圖3. OPLS-DA顯示H1N1感染的非幸存者和幸存者之間存在區(qū)分。a：質(zhì)子核磁共振數(shù)據(jù)。b：氣相色譜-質(zhì)譜數(shù)據(jù)。


表5：基于NMR和GC-MS的代謝物分析結(jié)果，鑒定出的涉及H1N1肺炎患者診斷以及死亡率預(yù)后的生物學(xué)途徑。


表6：使用IPA軟件對NMR和GC-MS數(shù)據(jù)集在診斷和死亡率預(yù)后研究中進行分析，可以發(fā)現(xiàn)相關(guān)生物學(xué)途徑的更多潛在網(wǎng)絡(luò)。

總結(jié)：
該項研究表明血漿代謝組學(xué)可以反映H1N1患者的特定情況，極大地應(yīng)用于H1N1肺炎患者的診斷和死亡預(yù)后。因此，可將代謝組學(xué)研究作為一種預(yù)測工具，利用1H-NMR、GC-MS等代謝組學(xué)分析手段及時協(xié)助進行抗病毒治療及其他支持性治療，以期產(chǎn)生更好的結(jié)果。

文章信息：

Journal: Critical Care, 2017, 21(1): 97.

Authors: Banoei MM, Vogel HJ, Weljie AM, et al.

Title: Plasma metabolomics for the diagnosis and prognosis of H1N1 influenza pneumonia

Doi: 10.1186/s13054-017-1672-7

Link: https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC5397800/

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