Studiepopulatie en monsterkenmerken
Er waren 12 proefpersonen in de uiteindelijke analysecohort, met 64 proefpersonen in de infectiegroep en 48 proefpersonen in de niet-infectie controlegroep. De baseline demografische gegevens waren vergelijkbaar tussen de groepen, terwijl laboratoriumparameters gerelateerd aan infectie hoger waren in de infectiegroep, zoals weergegeven in Tabel 1. Infecties werden voornamelijk veroorzaakt door Gram-negatieve bacteriën, waarbij de belangrijkste bacteriële pathogenen Klebsiella pneumoniae, Pseudomonas aeruginosa en Acinetobacter baumannii waren. Andere pathogenen waren Streptococcus pneumoniae, Staphylococcus aureus, atypische agentia, virussen en gemengde infecties.
De herstelsnelheden van BALF voldeden aan de vooraf vastgestelde drempel van ≥40% voor alle behouden monsters, waarbij de snelheden in de infectiegroep iets lager waren dan in de controlegroep (mediaan 48,3% vs 53,3%, p = 0,03), wat consistent is met verhoogde ontsteking van de luchtwegen en mucosale congestie in de geïnfecteerde luchtwegen. Omdat het herstelde volume ook verschilde tussen de groepen (58 mL vs 64 mL, p = 0,04), kunnen alle gerapporteerde cytokoneconcentraties onderhevig zijn aan een bescheiden verschil in verdunningsfactor tussen de groepen; een vooraf vastgestelde sensitiviteitsanalyse, beperkt tot monsters met een herstelsnelheid van ≥50% (n = 42 infectie, n = 34 controle), reproduceerde de richting en grootte van elke vergelijking tussen de groepen (grootste verandering in effectgrootte < 8%), wat aangeeft dat verdunningsbias waarschijnlijk niet verantwoordelijk is voor de geobserveerde verschillen. De tijd tussen afname en verwerking was 65 min voor de infectiegroep en 62 min voor de controlegroep, wat binnen het venster van 2 u bleef. Kwaliteitscontrole- (QC) criteria op monsterniveau duidden op resultaten van hoge kwaliteit. Cytologische differentiatietellingen werden verkregen op basis van ≥40 getelde cellen in alle 112/112 monsters (10%). De flowcytometrie-acquisities voldeden aan het vooraf vastgestelde criterium van ≥1 × 105 CD45⁺ events in alle 12/12 monsters (100%), met een mediane levensvatbaarheid van levende cellen van 89,4% (IQR 85,6–92,8%). Alle multiplex cytokone-plates voldeden aan de QC-criteria na één herhaling. Voor alle 13 analyten was de intra-assay variatiecoëfficiënt (CV) 4,7% (2,1–9,3%, alle <10%), de inter-plate CV van gepoolde QC-monsters was 1,2% (6,8–18,4%, alle <20%), en het mediane aantal beads was 78 events/analyte/well (53–142, alle ≥ 50).
| Variabele | Infectie (n = 64) | Controle (n = 48) | p-waarde |
| Leeftijd, jaren, mediaan [IQR] | 62 [54–71] | 60 [52–68] | 0.41 |
| Man, n (%) | 38 (59.4) | 26 (54.2) | 0.59 |
| BMI, kg/m²2, mediaan [IQR] | 23.8 [21.4–26.2] | 23.5 [21.6–25.7] | 0.66 |
| Rookgeschiedenis, n (%) | | | 0.52 |
| Nooit | 28 (43.8) | 25 (52.1) | |
| Vorige | 22 (34.4) | 16 (33.3) | |
| Huidig | 14 (21.9) | 7 (14.6) | |
| Hypertensie, n (%) | 27 (42.2) | 18 (37.5) | 0.62 |
| Diabetes mellitus, n (%) | 17 (26.6) | 10 (20.8) | 0.49 |
| Coronaire hartziekte, n (%) | 11 (17.2) | 6 (12.5) | 0.51 |
| Chronische nierziekte, n (%) | 5 (7.8) | 3 (6.3) | 0.76 |
| Indicatie voor bronchoscopie, n (%) | | | — |
| Door de gemeenschap verworven pneumonie | 35 (54.7) | — | |
| Ziekenhuispneumonie | 19 (29.7) | — | |
| Ventilator-geassocieerde pneumonie | 10 (15.6) | — | |
| Indetermineerde longnodule | — | 23 (47.9) | |
| Aanhoudende radiografische afwijking | — | 15 (31.3) | |
| Evaluatie van chronische hoest | — | 10 (20.8) | |
| Veroorzaker pathogeen, n (%) | | — | |
| Gram-negatieve bacteriën | 28 (43.8) | | |
| Gram-positieve bacteriën | 16 (25.0) | | |
| Atypische pathogenen | 7 (10.9) | | |
| Respiratoire virussen | 8 (12.5) | | |
| Gemengde infectie | 5 (7.8) | | |
| Mechanische ventilatie bij BAL, n (%) | 14 (21.9) | 0 (0) | <0.001 |
| Antibioticagebruik binnen 72 u vóór BAL, n (%) | 41 (64.1) | 0 (0) | <0.001 |
| Instillatievolume, mL, mediaan [IQR] | 120 [120–140] | 120 [120–140] | 0.84 |
| Teruggewonnen volume, mL, mediaan [IQR] | 58 [49–68] | 64 [55–73] | 0.04 |
| BALF-terugwinningspercentage, %, mediaan [IQR] | 48.3 [42.5–55.6] | 53.3 [46.2–60.5] | 0.03 |
| Verwerkingstijd, min, mediaan [IQR] | 65 [50–85] | 62 [48–80] | 0.55 |
| Witte bloedcellen in het bloed, × 10⁹/L, mediaan [IQR] | 11.8 [8.6–14.5] | 6.4 [5.3–7.8] | <0.001 |
| Neutrofielen in het bloed, %, mediaan [IQR] | 78.5 [70.2–86.4] | 60.3 [54.6–66.8] | <0.001 |
| C-reactief proteïne, mg/L, mediaan [IQR] | 78.5 [42.6–128.4] | 4.2 [1.8–8.6] | <0.001 |
| Procalcitonine, ng/ml, mediaan [IQR] | 0.86 [0.32–2.45] | 0.05 [0.03–0.08] | <0.001 |
Tabel 1: Demografische, klinische en BALF-verwerkingskenmerken van de onderzoekscohort. De baseline demografische kenmerken, comorbiditeiten, indicaties voor bronchoscopie, veroorzakende pathogenen, procedurele parameters en laboratoriumwaarden van perifeer bloed worden vergeleken tussen de 64 deelnemers in de infectiegroep en de 48 in de niet-infectie controlegroep. Continue variabelen worden gerapporteerd als mediaan [interkwartielafstand] en vergeleken met de Mann–Whitney U test; categorische variabelen worden gerapporteerd als n (%) en vergeleken met de chi-kwadraat toets of de exacte toets van Fisher waar van toepassing. Afkortingen: BAL = bronchoalveolaire lavage; BALF = bronchoalveolair lavagespoelmiddel; BMI = body mass index; IQR = interkwartielafstand; WBC = aantal witte bloedcellen.
Visualisatie van de rekrutering van neutrofielen in BALF
Een duidelijke verschuiving in de verhouding van een door macrofagen gedomineerde populatie naar een door neutrofielen gedomineerde populatie werd waargenomen bij de geïnfecteerde proefpersonen, zoals weergegeven in Figuur 2. De cytocentrifuge-preparaten werden gekleurd met de Wright-Giemsa-techniek; de kleuring toonde een duidelijk onderscheid tussen de twee groepen, waarbij de controlegroep meer alveolaire macrofagen, enkele lymfocyten en een paar neutrofielen vertoonde, terwijl de geïnfecteerde groep werd gedomineerd door neutrofielen met frequente intracellulaire bacteriën, gedegenereerde kernen en toxische granulaties. Differentiële tellingen op basis van ten minste 40 getelde cellen werden gebruikt om de verschillen te verifiëren, waarbij de neutrofielenratio steeg van een mediaanwaarde van 3,2% (IQR: 1,8–5,6%) in de controlegroep naar 68,4% (IQR: 49,2–82,5%) in de geïnfecteerde groep (p < 0,001), terwijl die van de alveolaire macrofagen afnam van 8,2% (IQR: 82,4–92,5%) naar 2,6% (IQR: 12,3–38,5%) (p < 0,01). De percentages lymfocyten waren vergelijkbaar tussen de groepen (7,4% [4,8–1,3%] vs 6,5% [3,4–1,2%], p = 0,42).
De gating- en dimensionaliteitsreductie-analyses bevestigden en breidden de cellulaire fenotypen uit die via microscopie waren waargenomen. Na uitsluiting van debris, doubletten en dode cellen maakten CD45⁺CD6b⁺ granulocyten een mediaan van 65,8% (IQR: 46,2–79,4%) van de CD45⁺ leukocyten uit in de infectiegroep tegenover 4,1% (IQR: 2,3–6,8%) in de controlegroep (p < 0,01). Binnen de populatie granulocyten maakten CD15⁺CD16⁺CD1b⁺ mature neutrofielen 92,4% (IQR: 87,5–95,8%) van alle granulocyten uit in de infectiegroep tegenover 88,6% (IQR: 82,3–93,5%) in de controlegroep, wat erop wijst dat de gerekruteerde pool neutrofielen grotendeels bestond uit mature, volledig gedifferentieerde cellen in plaats van vroege precursoren. De UMAP- en t-SNE-projecties op basis van de arcsinh-getransformeerde oppervlakte-eiwitmatrix vertoonden nagenoeg identieke topologieën, waarbij infectiegevallen een prominent eiland van CD15⁺CD16⁺CD1b⁺ mature neutrofielen besetten dat in controlemonsters schaars bevolkt was, terwijl het HLA-DR⁺CD14⁺ alveolaire macrofaageiland het tegenovergestelde patroon vertoonde: dicht bevolkt in controles en schaars bevolkt bij infectie. Meta-clustering via FlowSOM identificeerde 13 subpopulaties, waaronder een subpopulatie mature neutrofielen (38,4% [2,6–56,2%] vs 2,8% [1,5–4,6%], p < 0,01) en een geactiveerd CD16-dim CD1b-high neutrofielencluster (22,6% [1,4–32,5%] vs 0,4% [0,1–1,2%], p < 0,01), die de grootste expansies tussen de groepen vertoonden.
Wat betreft het absolute aantal neutrofielen was er een ongeveer 50-voudige toename van neutrofielen in de BALF in de infectiegroep vergeleken met de controlegroep. Het totaal aantal gekernde cellen per µL BALF steeg van 156 cellen/µL (IQR 8–232) in de controlegroep naar 384 cellen/µL (IQR 180–712) in de infectiegroep (p < 0,01), en de aantallen neutrofielen stegen van 5 cellen/µL (IQR 2–13) in de controlegroep naar 262 cellen/µL (IQR 89–578) in de infectiegroep (p < 0,01). Paarsgewijze verschillen in het percentage neutrofielen en het absolute aantal tussen de groepen bleven zeer significant na Benjamini–Hochberg (BH) correctie (q < 0,01).

Figuur 2Visualisatie van neutrofielenrekrutering in BALF. Representatieve met Wright-Giemsa gekleurde cytospin-velden van een controledeelnehmer en een geïnfecteerde deelnemer illustreren de verschuiving van een op macrofagen gedomineerd naar een op neutrofielen gedomineerd cellulair BALF-profiel. Een gatingstrategie voor flowcytometrie in vier stappen (FSC-singlets → levende CD45+ cellen⁺ leukocyten → CD6b⁺ granulocyten na CD14⁺HLA-DR⁺ uitsluiting → CD15⁺CD16⁺CD1b⁺ volwassen neutrofielen), een UMAP-embedding van arcsinh-getransformeerde flowcytometriegegevens met een overlay van FlowSOM 13-metaclusters gekleurd op basis van biologische annotatie, en boxplots van het percentage neutrofielen in BALF en de absolute neutrofielenconcentratie (cellen/µL, logaritmische schaal) worden naast elkaar getoond om een directe vergelijking mogelijk te maken van de cellulaire fenotypen die zijn geïdentificeerd in de infectie- en controlegroepen. Afkortingen: BALF = bronchoalveolaire lavagevloeistof; FSC = forward scatter; UMAP = uniform manifold approximation and projection. Klik hier om een grotere versie van deze figuur te bekijken.
Visualisatie van ontstekingscytokineprofielen in BALF
Een patroon van gecoördineerde reacties over meerdere cytokineaussen onderscheidde de infectiegroep van de controlegroep, en de cytokinen werden ingedeeld in drie consistente functionele modules, zoals weergegeven in Figuur 3. Clustering van log₁₀-getransformeerde en genormaliseerde cytokinenconcentraties met behulp van de Ward.D2-methode leverde een duidelijk dendrogram van monsters op met twee groepen, waarbij infectiemonsters en controles zich aan tegenovergestelde uiteinden van het dendrogram bevonden en er slechts zeven foutgeclassificeerde deelnemers werden waargenomen (zes controles die clusterden met infectiemonsters, voornamelijk gevallen van chronische hoest met milde neutrofiele luchtweginflammatie, en één infectiemonster dat clusterde met controles, wat een vroege atypische pneumonie vertegenwoordigde). Het dendrogram van de analyten definieerde drie cytokinenclusters. Het chemokinecluster, bestaande uit CXCL8, CXCL1, CXCL10, CCL2 en CCL3, vertoonde de grootste fold change tussen de infectie- en controlegroepen en de hoogste intramodulaire correlatie. Het pro-inflammatoire cluster, met IL-1β, IL-6, IL-17A en TNF-α, vertoonde vergelijkbare directionele verhogingen, hoewel deze iets minder uitgesproken waren. Het regulatoire cluster, inclusief IL-10, IL-1RA, IFN-γ en G-CSF, was eveneens verhoogd in infectiemonsters, wat aantoont dat de respons niet puur pro-inflammatoir was, maar parallelle contra-regulatoire en antivirale mechanismen activeerde.
De medianen (IQR's) van alle geteste analyten waren hoger in de infectiegroep vergeleken met de controlegroep, en de gecorrigeerde p-waarde was kleiner dan 0,01 voor alle 13 analyten na correctie voor de false-discovery-rate op basis van BH (BH-FDR). Onder de analyten had CXCL8/IL-8 de hoogste concentratie en de sterkste fold change (van 68 [32–142] pg/mL in de controlegroep naar 2.485 [842–6.520] pg/mL in de infectiegroep, een toename van ongeveer 36-voudig). Een vergelijkbaar patroon werd waargenomen voor CXCL1/GRO-α, met een toename van ongeveer 21-voudig (78 [36–148] vs 1.672 [524–3.890] pg/mL). IL-1β vertoonde een toename van ongeveer 13-voudig (5,8 [2,6–11,4] vs 78 [29–184] pg/mL). IL-6, IL-1RA en G-CSF vertoonden toenames van 13- tot 16-voudig ( respectievelijk 16,4 [7,8–30,5] vs 248 [82–612] pg/mL; 12 [48–258] vs 1.748 [658–3.964] pg/mL; 24 [10–52] vs 384 [125–912] pg/mL). Andere kleinere toenames waren TNF-α (~8-voudig), CXCL10/IP-10 (~9-voudig), CCL2/MCP-1 (~8-voudig), CCL3/MIP-1α (~10-voudig), IL-10 (~10-voudig), IFN-γ (~6-voudig) en IL-17A (~4-voudig).
Een receiver operating characteristic-analyse binnen de cohort identificeerde IL-8 (AUC 0,94), IL-1β (AUC 0,92), IL-6 (AUC 0,91), CXCL1 (AUC 0,91) en G-CSF (AUC 0,89) als de analyten met de sterkste discriminatie door een enkele marker tussen de infectie- en controlegroepen; deze AUC-waarden vatten de discriminatie binnen de analysecohort samen bij afwezigheid van een aparte externe validatieset. Gevoeligheidsanalyse via multiple imputation by chained equations (m = 20) leverde schattingen op die binnen 5% van de medianen van de complete-case-analyse lagen voor elke analyt en veranderde de rangorde van de effectgroottes niet.
Vooraf gespecificeerde sensitiviteitsanalyses werden gebruikt om de invloed van eerdere antibioticagebruik en het type pneumonie op de waargenomen cytokineverschillen te beoordelen. Wanneer de primaire groepvergelijkingen werden herhaald na uitsluiting van de 41 deelnemers uit de infectiegroep (64,1%) die binnen 72 u before BAL antibiotica hadden ontvangen, bleven alle 13 analyten significant hoger in de resterende 23 infectiegevallen dan in de controles na BH-FDR-correctie (gecorrigeerde p < 0,001 voor de vijf belangrijkste discriminatoren), met puntschattingen die iets hoger waren in plaats van lager dan de medianen van de volledige cohort (bijvoorbeeld CXCL8/IL-8 2.860 [980–7.10] pg/mL en IL-1β 92 [34–210] pg/mL), wat consistent is met een gedeeltelijke demping van luchtwegcytokines door antibioticagebruik vóór de BAL. Stratificatie van de infectiegroep naar type pneumonie toonde dezelfde rangorde van chemokines en pro-inflammatoire cytokines aan voor community-acquired pneumonia (n = 35), hospital-acquired pneumonia (n = 19) en ventilator-associated pneumonia (n = 10), waarbij de subgroep met ventilator-associated pneumonia de hoogste mediane spiegels vertoonde voor CXCL8, CXCL1, IL-6 en G-CSF, en de status van mechanische ventilatie de richting van geen enkele tussengroepsvergelijking veranderde.

Figuur 3Visualisatie van ontstekingscytokineprofielen in BALF. Hiërarchische clustering heatmap van log₁₀-getransformeerde en z-gescorede concentraties van de 13 gemeten analyten over alle 112 deelnemers, met gekleurde annotatiebalken boven de heatmap die de groepsindeling (controle, infectie), het type pneumonie (CAP-, HAP- of VAP-pneumonie) en de categorie van het veroorzakende pathogeen (Gram-negatief, Gram-positief, atypisch, viraal of gemengde infectie) aangeven. Boxplots van de meest prominent differentieel abundante cytokinen (CXCL8/IL-8, IL-1β, IL-6, CXCL1/GRO-α, G-CSF en TNF-α; logboek₁₀ schaal, pg/mL) vergelijken de infectie- en controlegroepen. *** p < 0,01 na BH-correctie voor de false-discovery-rate. Afkortingen: BALF = bronchoalveolaire lavagevloeistof; BH = Benjamini–Hochberg; CAP = community-acquired pneumonie; HAP = ziekenhuispneumonie; VAP = ventilator-geassocieerde pneumonie. Klik hier om een grotere versie van deze figuur te bekijken.
Gekoppelde visualisatie van neutrofielenrekrutering en cytokinenprofielen
Het koppelen van de cellulaire en oplosbare compartimenten onthulde een sterke biologische verbinding tussen de rekrutering van neutrofielen en het chemokine-systeem, zoals weergegeven in Figuur 4. Een tweedimensionale weergave werd afgeleid uit een hoofdcomponentanalyse (PCA) van de gestandaardiseerde cellulaire en cytokinenmatrix, waarbij PC1 verantwoordelijk was voor 51,1% van de totale variantie en PC2 voor een verdere 12,7%, wat neerkomt op een cumulatieve waarde van 63,8%. PC1 scheidde de infectiegroep van de controles, gekenmerkt door hoge positieve loadings voor BALF-neutrofielen, CXCL8, CXCL1, IL-6, IL-1β en G-CSF, en hoge negatieve loadings voor macrofagen. PC2 maakte onderscheid tussen een chemokine-rijk traject (hoge positieve loadings voor CXCL8 en CXCL1) en een regulatoire-rijk traject (positieve loadings voor IL-10, IL-1RA en IFN-γ), waardoor deelnemers binnen de infectiegroep de neiging hadden zich te scheiden op basis van ernst, waarbij gevallen van ventilator-geassocieerde pneumonie onder mechanische ventilatie in het chemokine-rijke kwadrant vielen.
Paarsgewijze Spearman-rangcorrelaties tussen 17 cellulaire en oplosbare kenmerken onthulden een sterke positieve correlatie tussen het aantal neutrofielen in de BALF en de algemene chemokine-as (CXCL8 ρ = 0.78; CXCL1 ρ = 0.74; CCL3 ρ = 0.69; CCL2 ρ = 0.61; CXCL10 ρ = 0.54; alle gecorrigeerde p < 0.01). Een tweede niveau van significante correlaties werd vastgesteld tussen neutrofielenaantallen en de pro-inflammatoire as (G-CSF ρ = 0.65; IL-1β ρ = 0.62; IL-6 ρ = 0.58; TNF-α ρ = 0.51), gevolgd door matige positieve correlaties met de regulatoire as (IL-10 ρ = 0.45; IL-1RA ρ = 0.48). Het percentage macrofagen vertoonde een spiegelbeeldige negatieve correlatie van vergelijkbare sterkte met zowel de chemokine- als de pro-inflammatoire as. Correlaties binnen de assen waren aanzienlijk sterker dan correlaties tussen de assen (mediaan |ρ| binnen as = 0.68 vs. mediaan |ρ| tussen assen = 0.3), wat het concept ondersteunt van gemeenschappelijke stroomopwaartse regulatoire paden die de chemokine-, pro-inflammatoire en regulatoire assen aansturen.
Het correlatienetwerk bracht deze koppeling in kaart op een graaf waarin neutrofielen in de BALF de meest centrale hub-node vormden, waarbij alle 13 randen naar cytokinen de BH-correctie voor meervoudig testen overleefden. Van de 136 mogelijke paarsgewijze verbindingen tussen de 17 kenmerken voldeden er 9 aan het gezamenlijke criterium van |ρ| ≥ 0,30 en een BH-gecorrigeerde p < 0,05 en werden behouden. De graaf van het correlatienetwerk vertoonde een duidelijke modulaire architectuur van drie blokken die de clusters uit de hiërarchische clustering recapituleerden: de dichtste en sterkste verbindingen bestonden tussen de chemokine-module en het aantal en percentage neutrofielen in de BALF, verbindingen van gemiddelde sterkte koppelden de pro-inflammatoire module aan zowel de neutrofielen als de chemokine-module, en dunne verbindingen vanuit de regulatoire module vormden een brug tussen de chemokine- en pro-inflammatoire blokken. De node voor het percentage macrofagen bevond zich tegenover het neutrofiel-chemokineblok en was hiermee verbonden via een waaier van negatief gewogen randen. Gezamenlijk onthulden PCA, de correlatiematrix en de netwerkgraaf een coherent patroon waarin infiltratie van neutrofielen in de BALF en de chemokine-respons op het niveau van de individuele deelnemer sterk geassocieerd zijn, en de pro-inflammatoire en regulatoire pathways fungeren als goed gedefinieerde maar onderling verbonden modules rond deze neutrofiel-chemokine-as.

Figuur 4Gekoppelde visualisatie van neutrofielrekrutering en inflammatoire cytokiinprofielen. PCA-biplot van de gestandaardiseerde cellulaire en cytokinenmatrix met deelnemers ingekleurd per groep, Spearman-correlatie-heatmap en netwerkgrafiek van alle 17 cellulaire en oplosbare kenmerken (knopen geschaald naar graad, verbindingen geschaald naar |ρ| en gefilterd op basis van BH-correctie p < 0,05 en |ρ| ≥ 0,30), wat het neutrofiel-chemokine-knooppunt benadrukt. Afkortingen: BH = Benjamini–Hochberg; PC = hoofdcomponent. Klik hier om een grotere versie van deze figuur te bekijken.
DATABESCHIKBAARHEID:
De gedeïdentificeerde dataset op deelnemersniveau en de R-analysecode die in deze studie zijn gebruikt, worden verstrekt als Aanvullende Tabel S1 en Aanvullend Bestand 1. Andere gegevens ter ondersteuning van de bevindingen van deze studie zijn op redelijke aanvraag beschikbaar via de corresponderende auteur.
Aanvullende Tabel S1: BALF-dataset. Klik hier om dit bestand te downloaden.
Aanvullend bestand 1: Een ZIP-bestand met analysecodes. Klik hier om dit bestand te downloaden.