Artykuł metodologiczny
To badanie bada stan immunologiczny w sepsie poprzez analizę ilościowych relacji między białymi krwinkami, limfocytami i neutrofilami u pacjentów z sepsą i zdrowych osób z grupy kontrolnej, wykorzystując analizę wizualizacji danych i trójwymiarowe dopasowanie numeryczne w celu ustalenia modelu matematycznego.
W sepsie zrozumienie wzajemnych oddziaływań między białymi krwinkami, limfocytami i neutrofilami jest kluczowe dla oceny stanu immunologicznego i optymalizacji strategii leczenia. Próbki krwi pobrano od 512 pacjentów, u których zdiagnozowano sepsę i 205 zdrowych osób z grupy kontrolnej, w sumie 717 próbek. Przeprowadzono analizę wizualizacji danych i trójwymiarowe dopasowanie numeryczne w celu stworzenia modelu matematycznego opisującego relacje między białymi krwinkami, limfocytami i neutrofilami. Samoorganizująca się mapa cech (SOFM) została wykorzystana do automatycznego grupowania danych próbki sepsy w trójwymiarowej przestrzeni reprezentowanej przez model, uzyskując różne stany odpornościowe.
Analiza wykazała, że liczba białych krwinek, limfocytów i neutrofili jest ograniczona w płaszczyźnie trójwymiarowej, jak opisuje równanie: WBC = 1,098 × neutrofili + 1,046 × limfocytów + 0,1645, co daje błąd przewidywania (RMSE) równy 1%. Równanie to ma uniwersalne zastosowanie do wszystkich próbek, pomimo różnic w ich rozkładach przestrzennych. Grupowanie SOFM zidentyfikowało dziewięć odrębnych stanów immunologicznych w populacji pacjentów z sepsą, reprezentujących różne poziomy statusu immunologicznego, okresy oscylacji i etapy rekonwalescencji.
Proponowany model matematyczny, reprezentowany przez powyższe równanie, ujawnia podstawową granicę ograniczeń dla populacji komórek odpornościowych zarówno u pacjentów z sepsą, jak i zdrowych osób z grupy kontrolnej. Co więcej, podejście grupowe SOFM zapewnia kompleksowy przegląd różnych stanów immunologicznych obserwowanych w tej granicy ograniczeń u pacjentów z sepsą. Badanie to stanowi podstawę dla przyszłych prac nad ilościowym określeniem i kategoryzacją stanu immunologicznego w sepsi, co może ostatecznie przyczynić się do opracowania bardziej obiektywnych strategii diagnostycznych i leczniczych.
Sepsa, zagrażająca życiu dysfunkcja narządu spowodowana rozregulowaną reakcją gospodarza na infekcję, pozostaje znaczącym wyzwaniem w medycynie intensywnej terapii1. Pomimo postępów w zrozumieniu patofizjologii sepsy, złożona interakcja między układem odpornościowym a patogenami nadal stwarza trudności w skutecznym diagnozowaniu i leczeniu tego schorzenia2. Obecne podejścia kliniczne często koncentrują się na monitorowaniu wskaźników infekcji, funkcji narządów, cytokin, wykrywania drobnoustrojów i mikrobiomu jelitowego3. Rośnie jednak świadomość kluczowej roli, jaką odgrywają komórki odpornościowe, zwłaszcza białe krwinki, limfocyty i neutrofile, w progresji i ustąpieniu sepsy4.
Podczas przebiegu sepsy układ odpornościowy przechodzi złożoną serię zmian, charakteryzujących się początkową fazą hiperzapalną, po której następuje przedłużona faza immunosupresyjna5. Wczesna faza charakteryzuje się gwałtownym wzrostem liczby neutrofili i jednoczesnym spadkiem populacji limfocytów, co odzwierciedla aktywację wrodzonych odpowiedzi immunologicznych i tłumienie odporności adaptacyjnej6. W miarę postępu choroby poziomy neutrofili mogą oscylować lub ulegać wyczerpaniu, podczas gdy liczba limfocytów nadal spada, co prowadzi do stanu immunosupresji, który czyni pacjentów podatnymi na wtórne infekcje7. Zrozumienie dynamicznej interakcji między tymi populacjami komórek odpornościowych ma kluczowe znaczenie dla dokładnej oceny stanu immunologicznego pacjentów z sepsą i opracowania ukierunkowanych interwencji.
Tradycyjne podejścia do analizy liczby komórek odpornościowych w sepsie opierały się na analizach jedno- lub dwuwymiarowych, które nie były w stanie uchwycić złożonych relacji między wieloma parametrami immunologicznymi8. Ostatnie postępy w wizualizacji danych i technikach uczenia maszynowego otworzyły nowe możliwości eksploracji wielowymiarowych danych immunologicznych9. W szczególności trójwymiarowa wizualizacja wykresów punktowych i samoorganizujące się mapy cech (SOFM)10 okazały się obiecujące w odkrywaniu ukrytych wzorców i identyfikowaniu różnych stanów immunologicznych w różnych kontekstach chorobowych.
To badanie ma na celu zbadanie stanu immunologicznego u pacjentów z sepsą poprzez analizę ilościowych relacji między białymi krwinkami, limfocytami i neutrofilami za pomocą zaawansowanych technik wizualizacji danych i grupowania. Hipoteza jest taka, że te populacje komórek odpornościowych są ograniczone w trójwymiarowej przestrzeni rządzonej przez leżącą u podstaw zależność matematyczną. Odkrywając ten związek i identyfikując różne stany immunologiczne za pomocą SOFM, badanie ma na celu zapewnienie ram dla zrozumienia dynamicznych stanów immunologicznych w sepsie i ułatwienie podejmowania decyzji klinicznych.
Podejście polega na pobraniu próbek krwi od 512 pacjentów z sepsą przyjętych na oddział intensywnej terapii (OIOM) oraz od 205 zdrowych osób, w sumie 717 próbek. Badana populacja obejmowała zarówno mężczyzn (54,3%), jak i kobiety (45,7%) w wieku od 35 do 100 lat (średnia wieku: 73,5 lat). Trójwymiarowa wizualizacja wykresu punktowego i dopasowanie numeryczne są stosowane w celu ustalenia modelu matematycznego opisującego wzajemne oddziaływanie między białymi krwinkami, limfocytami i neutrofilami zarówno u pacjentów z sepsą, jak i zdrowych osób z grupy kontrolnej. SOFM jest następnie wykorzystywany do automatycznego grupowania danych próbki sepsy w przestrzeni trójwymiarowej, uzyskując różne stany odpornościowe. Porównując profile immunologiczne i rozkłady przestrzenne pacjentów z sepsą z profilami i rozkładami przestrzennymi osób zdrowych w granicach ograniczeń reprezentowanych przez model matematyczny, badanie ma na celu uzyskanie wglądu w patofizjologiczne mechanizmy leżące u podstaw sepsy i zidentyfikowanie potencjalnych celów terapii immunomodulujących.
Dostarczając ilościową metodę oceny stanu immunologicznego pacjentów z sepsą, podejście to mogłoby umożliwić bardziej precyzyjne określenie stopnia zaawansowania choroby i pomóc w wyborze odpowiednich interwencji. Co więcej, identyfikacja różnych stanów immunologicznych za pomocą SOFM może stanowić podstawę dla przyszłych badań nad spersonalizowanymi metodami immunoterapii dostosowanymi do specyficznych profili immunologicznych poszczególnych pacjentów.
Podsumowując, to badanie przedstawia podejście do zrozumienia stanu immunologicznego w sepsie poprzez wykorzystanie zaawansowanej wizualizacji danych i technik uczenia maszynowego. Odkrywając matematyczny związek między kluczowymi populacjami komórek odpornościowych u pacjentów z sepsą a zdrowymi osobami z grupy kontrolnej oraz identyfikując różne stany immunologiczne u pacjentów z sepsą, badanie zapewnia nową perspektywę na złożoną dynamikę immunologiczną w sepsie. Takie podejście umożliwia bardziej precyzyjną ocenę stanu chorobowego (Different Clusters) i może pomóc w doborze odpowiednich interwencji, ostatecznie przyczyniając się do opracowania skuteczniejszych strategii diagnostycznych i terapeutycznych.
Dostęp ograniczony. Zaloguj się lub rozpocznij wersję próbną, aby wyświetlić tę treść.
To badanie bada stan immunologiczny u pacjentów z sepsą, badając relacje między białymi krwinkami, limfocytami i neutrofilami. Pacjenci zostali zapisani na oddział intensywnej terapii (OIOM) szpitala Dongzhimen w Pekinie w Chinach i przeszli standardowe badania krwi po wyrażeniu świadomej zgody. Badanie zostało przeprowadzone zgodnie z wytycznymi instytucjonalnej komisji etycznej ds. badań na ludziach. Grupowanie danych oraz szczegółową zawartość danych znajdują się w tabeli uzupełniającej 1. Narzędzia programowe wykorzystane w tym badaniu są wymienione w Tabeli Materiałów.
1. Gromadzenie i przygotowanie danych
UWAGA: Białe krwinki, neutrofile i limfocyty zostały wybrane jako kluczowe wskaźniki stanu immunologicznego u pacjentów z sepsą. Wybór ten opiera się na dobrze ugruntowanych obserwacjach klinicznych, że liczba limfocytów ma tendencję do tłumienia i stopniowego zmniejszania, podczas gdy liczba neutrofili często oscyluje u pacjentów z sepsą. Te dwa typy komórek zostały empirycznie uznane za ważne markery stanu immunologicznego w populacjach pacjentów z sepsą. Jednak dokładny związek ilościowy między tymi parametrami nie został jasno opisany w literaturze. Dlatego wybrano białe krwinki, neutrofile i limfocyty jako punkt wyjścia do ilościowego określenia stanu immunologicznego u pacjentów z sepsą.
2. Trójwymiarowa wizualizacja białych krwinek, limfocytów i neutrofili
3. Formuła
4. Stan immunologiczny w sepsie
UWAGA: Samoorganizujące się Mapy Cech (SOFM) zostały wykorzystane do nienadzorowanego grupowania w celu identyfikacji chorób immunologicznych u pacjentów z sepsą.
5. Typowe trajektorie oscylacji immunologicznej w sepsie
Dostęp ograniczony. Zaloguj się lub rozpocznij wersję próbną, aby wyświetlić tę treść.
Postępowanie w sepsie wiąże się ze złożoną interakcją między ludzkim układem odpornościowym a naciekającymi patogenami. W diagnostyce klinicznej i leczeniu szczególną uwagę poświęca się wskaźnikom infekcji, markerom funkcji narządowych, cytokinom, detekcji drobnoustrojów, a nawet mikrobiomowi jelitowemu. Niniejsze badanie podkreśla jednak znaczenie trzech powszechnych wskaźników immunologicznych: leukocytów, neutrofili i limfocytów, co znajduje uzasadnienie w literaturze. Badania wykazały...
Dostęp ograniczony. Zaloguj się lub rozpocznij wersję próbną, aby wyświetlić tę treść.
Badanie to przedstawia podejście do zrozumienia stanu immunologicznego w sepsie poprzez wykorzystanie zaawansowanych technik wizualizacji danych i uczenia maszynowego. Odkrywając matematyczne powiązania między kluczowymi populacjami komórek odpornościowych i identyfikując odrębne stany odpornościowe, badanie zapewnia nową perspektywę na złożoną dynamikę immunologiczną w sepsie i przyczynia się do opracowania skuteczniejszych strategii diagnostycznych i terapeutycznych 11,12
Dostęp ograniczony. Zaloguj się lub rozpocznij wersję próbną, aby wyświetlić tę treść.
Narzędzie programowe dla probabilistycznych wykresów punktowych dla stanów immunologicznych V1.0 zostało opracowane i jest własnością Beijing Intelligent Entropy Science & Technology Co., Ltd. Wszelkie prawa własności intelektualnej do tego oprogramowania należą do firmy. Autorzy deklarują brak konfliktu interesów.
To badanie otrzymało wsparcie z dwóch źródeł: siódmej partii Projektu Dziedziczenia Mistrza-Ucznia zorganizowanego przez Narodową Administrację Tradycyjnej Medycyny Chińskiej Chin (numer projektu: [2021] Nr 272) oraz Projektu Zwiększenia Potencjału Badawczego Medycyny Chińskiej 2024 Szpitala Medycyny Chińskiej na poziomie miejskim (SZY-NLTL-2024-003) od Administracji Tradycyjnej Medycyny Chińskiej Prowincji Shaanxi.
Dostęp ograniczony. Zaloguj się lub rozpocznij wersję próbną, aby wyświetlić tę treść.
| Nazwa | Firma | Numer katalogowy | Komentarze |
|---|---|---|---|
| MATLAB | MathWorks | 2022B | Obliczenia i wizualizacja |
| Probabilistyczne wykresy punktowe dla stanów immunologicznych | Inteligentny Stany odpornościowe entropii | V1.0 | Pekin Inteligentna nauka o entropii i Technology Co Ltd. Modelowanie do fuzji CT/MRI |
Dostęp ograniczony. Zaloguj się lub rozpocznij wersję próbną, aby wyświetlić tę treść.
Poproś o pozwolenie na ponowne wykorzystanie tekstu lub ilustracji tego artykułu JoVE
Poproś o pozwolenie