抽象的
慢性阻塞性肺疾病(COPD)患者经常出现对其疾病进程产生负面影响的加重发作(ECOPD)。ECOPD是不明确的病理生物学和非特异性诊断的异质性事件。网络分析是一种新的研究方法,可以帮助解开复杂的生物系统。我们假设多层次(即。,临床,生理,生物,成像和微生物学)在ECOPD和恢复期期间确定的相关网络可以产生新的PARO-生物信息.
在这项概念验证研究中,我们在西班牙的一项多中心研究中纳入了86例因ECOPD住院的患者。患者在住院的前72小时和至少在出院后3个月的临床稳定期间都有广泛的特征。
我们发现1)ECOPD的剧集的特征是通过在康复期间观察到的网络相关性的破坏;2)一种生物标志物的小组,包括呼吸困难,循环中性粒细胞和C反应蛋白(CRP)水平增加,对ECOPD诊断具有高预测值(AUC 0.97)。
我们认为,ECOPD 1)的特征是存在于恢复期的网络稳态中断;2)可以通过使用临床实践中经常测定的三种生物标志物(呼吸困难、循环中性粒细胞和CRP水平)来客观识别。
抽象的
这是第一次使用多级差分网络分析调查COPD恶化的研究http:////wly/uylw30empwr.
介绍
患有慢性阻塞性肺病(COPD)的患者经常遭受加剧(ECOPD)的发作,影响其健康状况和预后的负面影响[1].这些发作的发病机制并不完全理解,但它被假定复杂和异质[2- - - - - -4].他们的诊断主要依赖于患者的症状感知[5]他们的预防和治疗是,凭借和大型经验丰富[1].
网络分析是一种综合研究策略,非常适合调查异质性和复杂疾病[6,7诸如COPD [8- - - - - -14.].我们假设多级差分网络分析(MLDNA),一种涉及临床,生理,生物,成像和微生物学比较的新型分析方法(即。在ECOPD和临床稳定期间确定的多级)相关网络可以为ECOPD的病理学和诊断提供新的见解[15.,16.].因此,在本概念证明研究中,我们首次使用了MLDNA,用于1)比较在ECOPD和恢复期确定的多层次网络结构;2)确定一组特定的ECOPD生物标志物。
方法
在补充材料中详细描述了方法。
研究设计与伦理
这项观察性预期验证研究是在西班牙的七个第三节推荐医院进行了概念研究(www.clinicaltrials.gov:NCT01750658).在因ECOPD住院的前72小时招募和研究患者,并在出院后至少3个月的恢复期再次进行调查。参与机构的机构审查委员会批准了这项研究,参与者给出了知情同意。
耐心
所有患者均超过45岁,当前或以前的吸烟者(> 10包 - 年),并根据慢性阻塞性肺病标准的全球倡议进行COPD(和ECOPD)[1].为了尽可能地均匀化研究人群,排除标准为胸部x线照片上的肺炎、导致患者临床表现的严重共病的存在和/或需要(有创或无创)机械通气。我们最初试图招募在住院前未在社区接受口服类固醇和/或抗生素治疗的患者。然而,这种策略有限公司招聘了很多,所以我们决定采取一个更务实的设计和排除病人住院前口服类固醇(潜在的快速消炎效果)但不是那些可能已经收到抗生素(这可能需要更长的时间来影响微生物结果)。共有14名患者(16%)被纳入分析,尽管他们在住院前在社区接受了抗生素治疗。
测量
按照标准程序记录临床、功能、生物学、微生物学和影像学变量,详见补充材料。
数据分析
描述性统计
因为许多变量是非通常分布的,所以结果呈现为中位数(和95%置信区间)或比例。同样,由于所有患者都有所有患者都可以获得所有测量,以最大化可用信息的潜力,因此使用成对统计(分别用于连续和离散变量的成对Wilcoxon或Chi-Squared测试,对EcoPD和康复的结果进行比较.缺失数据的参与者在每个可变的基础上丢弃,使得不需要价值估算。我们使用虚假发现率(FDRS)来解释多个比较[17.].使用r [18.].
差分网络分析
为了比较ECOPD和恢复期的多水平相关网络,我们1)名义上比较了两种临床情况下确定的变量和模块;2)通过比较(Wilcoxon检验)节点数和每个节点的平均边数(节点度,节点数),估计在ECOPD和恢复期确定的网络的平均“密度”。k)在ECOPD和康复期间[6];3)使用Monte Carlo置换测试[22.]以确定ECOPD与恢复期之间存在显著差异的Spearman相关性。
ECOPD生物标志物
我们将那些在恢复期低于或高于相同变量的第5或95百分位的数值定义为ECOPD的“异常值”,并确定那些异常值显著(自举FDR <0.05)的ECOPD变量。为了识别潜在的ECOPD生物标志物,我们考虑了在ECOPD和恢复期确定的所有值,并在每个变量的基础上排除缺失数据,计算了受试者工作特征(ROC)曲线。
结果
我们研究了86名ECOPD患者(平均值±SD.年龄67±9年)。如图所示图1,19名患者失去了随访,所以我们可以在康复时学习67人。表1呈现了参与者在两个时间点的主要特征。
![F我GURE 1](http://www.qdcxjkg.com/content/erj/50/3/1700075/F1.medium.gif)
研究的结合图。
ECOPD的观察
在ECOPD期间,除了预期的观察结果(呼吸困难、呼吸急促、心动过速、呼吸衰竭)外,一些其他显著的发现是(表格1): 1)血糖水平升高,可能与ECOPD治疗中全身类固醇的广泛使用有关[1,23.];2)Echach术在19.1%中确定了21.2%的患者肺动脉高压,但右腔室扩大率为19.1%,但没有患者患有低射血分数的心力衰竭;3)计算断层扫描(CT)肺气肿存在于56.7%的患者,支气管扩张17.5%,有趣的是,肺泡渗透(在胸部射线照相薄膜中未见),23.8%。肺栓塞在1.5%的人中发现;4)在产生自发痰(77.9%)的患者中,细菌培养为潜在的致病微生物(PPMS),其中19.4%的潜在病原体(PPMS),而病毒被阳性痰病毒检测到30.9%。37.8%的患者对痰PPM和/或病毒呈阳性(表格1).更详细的微生物学信息可在补充材料中找到。
变化在恢复期
从ECOPD到恢复期的主要变化(以粗体显示)表格1包括1)改善呼吸困难;2)减少心脏和呼吸率;3)减少血清葡萄糖和尿素水平;4)改进的肺气燃气交换,无需肌肉变量的显着变化;5)减少全白细胞计数,循环中性粒细胞和淋巴细胞更高的淋巴细胞和比例;6)减少急性相反应物(C-反应蛋白(CRP)和纤维蛋白原)的浓度,随着血清淀粉样蛋白A(SAA)的水平增加。其他全身性炎症标志物没有显着变化或略微改变;最后,7)既不明显有细菌载荷,病毒载荷也不发生炎症标志物。
多级差分网络分析
图2.显示了在ECOPD和恢复期确定的相关网络表2.他们的定量比较。主要观察为1)ECOPD和恢复性的节点数量相似(51与47),但康复网络较小,如较高的边缘总数所示,节点率明显更高(k)和更低的模块化;2)在ECOPD网络中有六个内部的Kleinberg得分> 0.8,康复中有四个。所有以前均对应于痰炎症标记物,而后者所有对应于肺功能变量;3)ECOPD中有五个模块,六月恢复六个模块(图2,蓝色区域)。所有这些都在其生物含量方面看起来相对均匀,因为多数含有类似功能类别的节点(见彩色代码图2).补充材料中提供了每个模块的详细描述;4)两种网络的比较表明,恢复期的Spearman相关性密度显著高于ECOPD (表2.和图3),这些差异相关性中有一半以上与不同模块(图3):在ECOPD时,TNF-α是有更多差异连接的节点(n=4),而在恢复期,这些节点是TGF-β (n=6),K有限公司(n = 5), PAFI (n = 5),PaO2(n=5)和心率(n=4)总而言之,这些观察表明,由ECOPD引起的网络“扰动”涉及模块协同调节的减少(即。同现)。
慢性阻塞性肺疾病(ECOPD)加剧的相关网络及康复。节点颜色识别其类别(参见颜色代码)。节点之间的链接表示存在它们之间的统计上显着的相关性(正,连续线;负,虚线),而它们的宽度与这种相关的强度成比例。蓝色阴影区域表示由使用的快速贪婪社区算法标识的不同模块(mm),因此内部连接比例比例较高的模块获得更高的MM分数。有关进一步的解释,请参阅文本。
![图3.](http://www.qdcxjkg.com/content/erj/50/3/1700075/F3.medium.gif)
呈现相同的相关网络图2现在强调那些在慢性阻塞性肺疾病加重期(ECOPD)和康复期(即。rho ecopd≠rho康复)通过绿色或蓝线(参见Rho对应的传奇)。有关进一步的解释,请参阅文本。
ECOPD生物标志物:异常值分析
为了研究潜在的ECOPD生物标志物,我们1)确定了16个变量(占本研究分析变量总数的12% (表格1) ECOPD很大一部分的“局外人”,这是一个很大的(罗斯福p值< 0.05)比例5 95范围以外的变量值相同的变量决定的恢复期(通过蒙特卡罗ECOPD /恢复期排列测试数据异常值(% ECOPD - %局外人在恢复期));2)评估这些异常值在同一患者中共存的程度。为此,我们建立了共现网络(图4其中每个节点对应于这16个变量中的一个,节点大小到ECOPD处的异常值的比例(如它们中的每一个的百分比所示),节点形状(向上或向下三角形)指示给定的变量更高(Up在ECOPD处或更低(下),边缘颜色代表两个给定节点之间的共发生的比例(见键)。循环淋巴细胞和中性粒细胞在超过75%的患者(蓝色边缘),嗜酸性粒细胞,嗜血藻和葡萄糖水平的50-75%(绿色边缘)中,循环淋巴细胞和嗜中性粒细胞三角形形状)。剩余的节点在25-50%的患者中共同发生(橙色边缘);3)探讨了这些16个变量的能力来预测通过ROC分析来预测ECOPD,并通过曲线(AUC)下的区域(AUC)> 0.8的区域识别出七个的子集。图5一个呈现这七个变量的分散分布及其个性化的ROC配置文件和AUC(图5B.);值得注意的是,尽管所有患者在ECOPD均有大量异常值(红色符号),但部分ECOPD值仍保持在恢复期确定的第5 - 95范围内(水平线)(图5A),可能反映了EcoPD发作的异质性;最后,4)包括一般线性混合模型中的这七个变量,以识别ECOPD的最佳诊断生物标志物。我们发现呼吸困难严重程度,升高的循环中性粒细胞和升高的CRP水平的组合具有0.97(95%CI 0.95-1)的AUC,以诊断ECOPD(图5C.).最后,我们计算了这三个变量的异常值的不同组合对诊断ECOPD具有更好的特异性、敏感性、阳性和阴性预测值(表3).我们观察到呼吸困难水平≥5(根据0到10的模拟视觉得分),CRP≥3mg·l−1≥70%的循环中性粒细胞对诊断ECOPD的特异性为0.96,敏感性为0.901,阴性预测值为0.88,阳性预测值为0.97。
离群值关联网络。节点代表16个确定的变量,在慢性阻塞性肺疾病(ECOPD)加重时异常值占显著比例。节点大小与离群值的百分比成正比(参见节点内的数字)。边代表共享的比例(见颜色代码)。三角形(向上或向下)的形状表明,ECOPD异常值的比例分别低于或高于第5或第95个恢复期百分位。
a) 7个连续变量的散点图,在恢复期慢性阻塞性肺疾病(ECOPD)加重异常值比例显著(自举FDR p-value <0.05) (<5TH或>95百分位数(水平线)。红色符号代表离群值;蓝色符号代表恢复期的第5至95个百分位数。b)以下7种潜在的ECOPD诊断生物标志物的接受者工作特征曲线和对应的曲线下面积(AUC)值,其中a) AUC >0.8;c)将b)中确定的7个变量组合在一般线性混合模型中,预测ECOPD (AUC 0.97)的最佳生物标志物包括循环中性粒细胞、c反应蛋白水平和呼吸困难。有关进一步的解释,请参阅文本。
讨论
这项概念验证研究首次将MLDNA开发并应用于相关、复杂和异质性的临床问题(ECOPD)。通过这样做,它表明1)ECOPD发作的特点是在临床稳定期间观察到的相关网络碎片化,表明在ECOPD期间系统控制的丧失和弹性的降低[24.,25.];2)一种生物标志物的小组,包括呼吸困难(≥5的模拟视觉得分为0至10),CRP水平(≥3mg·l−1),≥70%的循环中性粒细胞对诊断ECOPD具有极高的价值(AUC 0.97)。
先前的研究
许多研究之前已经描述了Ecopd的临床,生理学,生物学和微生物特征[26.].通过和大,我们的临床观察与他们保持一致,但有些值得称的评论。在ECOPD 1)期间,大量患者具有肺动脉高压和右腔室扩大,以与最近的报告保持一致[27.],但我们没有识别出低射射血分数心力衰竭的患者[28.];2) CT发现只有1.5%的患者有肺栓塞的迹象[29.,30.]但是,相比之下,大约四分之一的患者鉴定了肺泡渗透(在胸部射线照片中没有见过),如近四分之一的患者,如最近报道的[31.].这些肺泡浸润与胸部平片上不明显的肺凝集和/或局部炎症/水肿区域相对应。在恢复期,许多(但不是所有)在ECOPD期间观察到的异常都得到了改善。值得注意的是,3)即使呼吸困难和肺气体交换改善,肺气量变化仅显示出统计学上不显著的改善特征,这与以前其他较小的研究不同[32.- - - - - -34.];4)如预期的那样,几个全身炎症标志物(总白细胞计数和循环中性粒细胞、CRP和纤维蛋白原水平)在康复期间降低。然而,值得注意的是,在ECOPD期间,只有5.7%的患者出现> - 2%的循环嗜酸性粒细胞,而在康复期间,这一比例上升至54.7%。这与其他中心的报告存在差异,其中25% - 50%的患者在ECOPD期间有> - 2%的循环嗜酸性粒细胞[3.,35.,36.].对于这些差异,我们没有一个明确的解释,但地区差异可能起到了一定的作用[37.];最后,5)在产生自发痰液的患者中,PPM和/或病毒的流行率在康复期间没有变化。考虑到在临床稳定的产生自发痰的COPD患者中支气管定植是常见的[38.,这可能有助于解释统计上缺乏重大变化的原因。
新结果的解释
ECOPD的同内动力破坏性影响
Homeokinesis被定义为“有机体维持高度有组织的内部环境的能力在远离均衡状态的可接受范围内波动”[24.,25.].ECOPD发作的特征似乎是同源性中断,因为在临床稳定期间,我们观察到与生理有意义的模块紧密且连接良好的相关网络,然而,在ECOPD期间,尽管这些模块大部分保持不变,但它们的连接在很大程度上被中断(图2,表2.).具体地,在临床稳定期间,基本上包括所有肺功能参数的中央模块(MM7)与其他模块紧密调节,其包含肺和全身炎症标记(MM8,MM9,MM10)以及一般的生物化学模块(mm6)。相比之下,在ECOPD期间,系统变得更加碎片,出现痰液炎症模块(MM5)分离,并且系统炎症标记也较低,并且跨越两个不同的模块(MM3和MM4)。在ECOPD期间,从主网络隔离的微生物节点可能反映了这些ECOPD的异质性。最后,蒙特卡罗排列测试[22.]也发现恢复期的Spearman相关性比ECOPD更显著差异(图3).总而言之,这些观察结果表明ECOPD的集中的特征在于系统的正常自主特征的分解,其可能较少的系统控制和弹性[24.,25.].
用于诊断ECOPD的生物标志物小组
ECOPD的诊断目前依赖于患者对增加症状的感知(大多数呼吸困难)[1,5].然而,最近的研究表明,呼吸困难的感知在频繁和非频繁加重患者之间存在差异[39.].因此,具有诊断ECOPD的客观方式具有很大的临床相关性[2].我们的结果表明,呼吸困难增加(≥5)和循环中性粒细胞(≥70%)和CRP水平升高(≥3 mg·L)的联合−1)对诊断ECOPD有极好的价值(AUC 0.97) (图5C.).虽然我们使用的方法不同,但结果与Hurst等.[40, CRP水平升高是诊断ECOPD的最佳生物标志物,尽管其诊断准确性欠佳(AUC 0.73);然而,当合并严重的加重症状(呼吸困难、痰量或痰脓)时,AUC显著增加至0.88 (p<0.0001) [40].我们的结果进一步扩展了这些观察结果,表明如果考虑循环中性粒细胞的数量,这一点可以进一步改善(AUC 0.97)。该生物标志物组的潜在诊断效用(以及其特定的临界值)还需要在其他队列中进行前瞻性验证,但由于首次提供了一种客观的ECOPD诊断工具,它可能极大地有助于推进该领域的临床研究。不用说,呼吸困难、c反应蛋白升高和白细胞增多也可能发生在其他临床情况下,这些情况甚至可能不是由肺引起的(如。胆囊炎,肺炎或镰状细胞危机等)。因此,这三个生物标志物可以促进ecopd诊断的临床背景是至关重要的。最后,使用182年ECOPD集的非偏见聚类分析,Bafadhelet al。[3.最近提供了令人信服的证据,证明了这些事件的异质性。不幸的是,我们队列的样本量相对较小(n=86)限制了这种类型的分析在我们的队列。
优势和局限性
发展和申请,首次向我们的知识进行新的分析方法(如。MLDNA)为了进一步了解ECOPD等相关临床问题的复杂性,这是我们研究的明确实力,因为它提供了关于这种频繁条件的新颖,集成,动态和整体信息。重要的是,它还为MLDNA应用于呼吸医学和其他地方的其他复杂生物病症的方式铺平了道路[6,8,16.,41.,42.].
另一方面,有几个潜在的限制值得讨论。首先,我们纳入的患者数量(n=86)略低于预期(n=100;www.clinicaltrials.gov:NCT01750658),并非所有患者都可以获得所有测量,以进行ECOPD和康复之间的比较。这就是为什么我们将我们的研究视为概念验证,我们承认它需要在较大的队列中验证。其次,我们研究了严重(住院)ecopd,因此我们的结果并不直接地展开其他更温和的ECOPD形式。第三,没有注册一些临床变量,例如咳嗽和痰。第四,在收集生物样品之前(入院后72小时内)之前,目前尚不清楚全身性皮质类固醇的启动程度可能已修改ECOPD的炎症性概况。然而,请注意,我们排除了在住院前接受口腔皮质类固醇治疗的患者。最后,患者在各种时间点呈现给eCOPD的各种时间点。总而言之,我们承认这项研究的结果必须在未来的研究中确认,因为排除严重的共发病率,肺炎,相对较小的样本量和住院患者的研究(不是守护杂志)可能会限制可连续性我们的观察。
结论
本研究使用一种新的分析策略(MLDNA),表明ECOPD 1)的特点是在临床稳定期间观察到网络homeisesis的中断;2)在适当的临床背景下,可以通过临床实践中常用的三种生物标志物(呼吸困难、循环中性粒细胞和CRP)来客观识别ECOPD。
补充材料
披露
补充材料
答:Agustierj - 00075 - 2017 - _agusti
人CosioERJ-00075-2017_COSIO.
R.Rodriguez-Roisinerj - 00075 - 2017 - _rodriguez罗伊
致谢
作者感谢参与的患者愿意为医学研究做出贡献,并感谢现场主治医生和护士的奉献和出色的护理。作者还感谢Joan Soriano和Dolores Guerrero为项目启动提供的帮助,以及Jørgen Vestbo、Judith Garcia-Aymerich、Josep Maria Antó和Peter J. Barnes提供的有用建议。
脚注
本文提供了补充材料www.qdcxjkg.com
本研究在www.clinicaltrials.gov上注册NCT01750658.
支持声明:支持,部分由Fondo deInvestigaciónSanitaria,Instituto Carlos III(PI 05/1463和PI15/00799),费用,来自GlaxoSmithkline的无限制授予,该博士学位从加泰罗尼亚政府(FI-2016)和Cerca计划/ Generalitat de Catalunya。本文的资金信息已存入Crossref资助者注册表.
利益冲突:可以在本文旁边找到披露www.qdcxjkg.com
- 收到了2017年1月13日。
- 接受2017年6月26日。
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