Subskrypcja JoVE jest wymagana do oglądania tego materiału. Zaloguj się lub rozpocznij bezpłatny okres próbny.

Artykuł badawczy

Dysregulacja stresu-stanu zapalnego i dynamika biomarkerów w dziecięcym Mycoplasma pneumoniae Pneumonia

464 wyświetleń

⸱

DOI:

10.3791/69153

⸱

24 października 2025

 ,  ,  ,  , 
1Department of Pediatrics, The Second Affiliated Hospital of Anhui Medical University, 2Department of Pediatric Respiratory Disease, Anhui Provincial Children's Hospital, 3Department of Pediatric Psychology, Anhui Provincial Children's Hospital

W tym artykule

Podsumowanie

Podwyższone poziomy LDH i D-dimerów w dziecięcym zapaleniu płuc Mycoplasma pneumoniae były związane z ogólnoustrojowym stanem zapalnym, stresem psychologicznym i wynikami prognostycznymi. Wysokie obciążenia MP-DNA przewidywały dłuższą hospitalizację. Wyniki wskazują, że LDH i D-dimer są cennymi biomarkerami dla wczesnej stratyfikacji ryzyka, umożliwiając lepsze zarządzanie kliniczne i identyfikację pacjentów pediatrycznych wysokiego ryzyka.

Streszczenie

Mycoplasma pneumoniae zapalenie płuc (MPP) jest powszechną infekcją pediatryczną, której często towarzyszy ogólnoustrojowy stan zapalny i stres psychiczny; Jednak jego potencjalna dwukierunkowa zależność pozostaje słabo zdefiniowana. Retrospektywnie przeanalizowaliśmy 120 hospitalizowanych dzieci w wieku 5-12 lat za pomocą Kwestionariusza Stresu Dziecięcego (CSQ), mediatorów stanu zapalnego (CRP, IL-6) i trzech biomarkerów klinicznych (LDH, D-dimer, obciążenie MP-DNA). Podwyższone stężenie LDH i D-dimerów było istotnie związane z wyższymi wynikami CSQ (r = 0,67, p < 0,01) i cięższymi reakcjami zapalnymi. Dzieci z długotrwałą chorobą (>7 dni) i wysokim obciążeniem MP-DNA miały znacznie wyższe wyniki stresu (średnio 38 vs. 25, p < 0,01). LDH ≥ 450 U/L niezależnie przewidywało przedłużoną hospitalizację (OR = 2,1, 95% CI: 1,2-3,7), a analiza ROC wykazała silną moc dyskryminacyjną dla ciężkich powikłań (AUC = 0,89, 95% CI: 0,83-0,95; czułość = 82%, swoistość = 81%). Odkrycia te potwierdzają dwukierunkowy związek między stresem psychologicznym a dysregulacją immunologiczną w MPP u dzieci i podkreślają LDH i D-dimer jako praktyczne biomarkery do wczesnej identyfikacji dzieci wysokiego ryzyka.

Wprowadzenie

Mycoplasma pneumoniae (MP) jest jedną z najczęstszych przyczyn pozaszpitalnego zapalenia płuc u dzieci, odpowiadając za znaczną część hospitalizacji z powodu chorób układu oddechowego na całym świecie 1,2. Poza zajęciem płuc, zakażenie MP często wywołuje ogólnoustrojową odpowiedź immunologiczną, która może skutkować powikłaniami pozapłucnymi i opóźnionym powrotem do zdrowia3. W populacjach pediatrycznych funkcja immunologiczna jest ściśle związana z dobrostanem psychicznym, ponieważ ostra choroba i hospitalizacja mogą wywołać przewlekłe reakcje stresowe, które zaburzają równowagę hormonalno-immunologiczną 4,5. Aktywacja osi podwzgórze-przysadka-nadnercza (HPA) może albo tłumić obronę immunologiczną, albo wzmacniać sygnalizację prozapalną, co sugeruje, że stan zapalny i stres psychologiczny są procesami wzajemnie się wzmacniającymi. Dodatkowe dowody podkreślają również pośredniczącą rolę osi jelitowo-mózgowej, w której zmiany mikrobiomu wywołane stresem i zwiększona przepuszczalność jelit mogą sprzyjać ogólnoustrojowemu zapaleniu 6,7, co częściowo wyjaśnia nieproporcjonalne objawy ze strony wątroby lub serca obserwowane czasami u dzieci z zapaleniem płuc MP 8,9.

Klinicznie, niektórzy pacjenci doświadczają wolniejszego powrotu do zdrowia lub pogorszenia pomimo szybkiego leczenia, często wykazując utrzymujące się MP-DNA w próbkach oddechowych wraz z podwyższonymi markerami uszkodzenia tkanek lub krzepnięcia10,11 i podwyższonymi wynikami stresu. Wzorce te zwiększają możliwość samopodtrzymującej się pętli między stresem a stanem zapalnym. Jednak obecne wytyczne kliniczne pozostają w dużej mierze skoncentrowane na patogenach, z niewielką integracją dynamiki psychologicznej i zapalnej w procesie podejmowania decyzji12. Konwencjonalne markery, takie jak białko C-reaktywne (CRP) i interleukina-6 (IL-6), są informacyjne, ale niespecyficzne 3,14.

Natomiast dehydrogenaza mleczanowa (LDH) i D-dimer są szybko mierzalne, klinicznie dostępne i mechanicznie istotne: LDH odzwierciedla uszkodzenie tkanki i niedotlenienie, podczas gdy D-dimer sygnalizuje brak równowagi krzepnięcia i stres naczyniowy15,16. Wcześniejsze obserwacje wskazują, że poziomy LDH ≥ 450 U/L i poziomy D-dimerów > 0,5 mg/L stanowią klinicznie istotne progi związane z przedłużoną hospitalizacją, co podkreśla ich użyteczność prognostyczną17. Podobnie, obciążenie MP-DNA, choć głównie diagnostyczne, może zapewnić bezpośredni wgląd w obciążenie patogenem i jego związek z odpowiedziami gospodarza18. W porównaniu z konwencjonalnymi markerami, takimi jak CRP i IL-6, LDH i D-dimer dostarczają mechanicznie specyficznych i klinicznie interpretowalnych sygnałów, podczas gdy obciążenie MP-DNA stanowi bezpośrednią miarę obciążenia patogenami, uzupełniając w ten sposób i rozszerzając istniejące narzędzia diagnostyczne19.

Badanie to miało zatem na celu sprawdzenie, czy obciążenie LDH, D-dimer i MP-DNA może wiarygodnie przewidywać nasilenie choroby w pediatrycznym zapaleniu płuc MP oraz zbadanie, w jaki sposób te biomarkery odnoszą się do stresu psychologicznego, w celu poprawy stratyfikacji ryzyka i postępowania klinicznego w tej populacji.

Dostęp ograniczony. Zaloguj się lub rozpocznij wersję próbną, aby wyświetlić tę treść.

Protokół

Badanie to zostało zatwierdzone przez Instytucjonalną Komisję Etyczną Prowincjonalnego Szpitala Dziecięcego w Anhui. Przed zebraniem danych uzyskano pisemną świadomą zgodę rodziców lub opiekunów prawnych wszystkich uczestników. Wszystkie procedury z udziałem próbek od pacjentów zostały przeprowadzone zgodnie z instytucjonalnymi przepisami dotyczącymi bezpieczeństwa biologicznego i uznanymi na całym świecie standardami etycznymi. Używany sprzęt i oprogramowanie są wymienione w Tabeli Materiałów.

1. Projekt badania

To retrospektywne badanie kohortowe obejmowało dzieci w wieku 5-12 lat z potwierdzonym zapaleniem płuc wywołanym przez Mycoplasma pneumoniae (MP) w okresie od czerwca 2021 r. do grudnia 2024 r. w ośrodku pediatrycznym trzeciego stopnia. Rozpoznanie potwierdzono poprzez wykrycie PCR MP-DNA z wymazów z gardła lub płynu z płukania oskrzelowo-pęcherzykowego (BALF)20,21. Wykluczono dzieci ze stwierdzonym niedoborem odporności, przewlekłą chorobą płuc (np. astmą) lub niekompletną dokumentacją kliniczną22.

2. Gromadzenie danych klinicznych

Temperaturę pod pachami rejestrowano dwa razy dziennie (07:00 i 19:00), z udokumentowanymi dodatkowymi epizodami gorączki. Wyjściowe obwodowe nasycenie tlenem oceniano za pomocą pulsoksymetru. Próbki krwi żylnej pobrano w ciągu 24 godzin od przyjęcia do badania biomarkerów stanu zapalnego 23,24. Krew pełną i surowicę przechowywano w temperaturze 2–8 °C i przetwarzano w ciągu 2 godzin od pobrania; Porcje surowicy/osocza zamrażano następnie w temperaturze -80 °C do czasu analizy.

3. Bronchoskopia i pobieranie próbek

Bronchoskopię elastyczną z płukaniem wykonano w sedacji przy użyciu dziecięcego bronchoskopu światłowodowego. Podczas zabiegu stale monitorowano saturację tlenem i tętno25. Ciśnienie ssania utrzymywano na poziomie 100-120 mmHg z kanałem roboczym 2,0 mm. Na segment wkraplano od trzech do pięciu mililitrów sterylnej soli fizjologicznej, a jakość płukania uznano za odpowiednią, gdy objętość odzysku osiągnęła co najmniej 50% wkroplonej soli fizjologicznej. BALF natychmiast umieszczono na lodzie, odwirowano z stężeniem 1500 g przez 10 minut w celu usunięcia komórek i szczątków, a supernatanty przechowywano w temperaturze -80 °C do czasu testów MP-DNA i pomiarów cytokin.

4. Testy biomarkerów stanu zapalnego

CRP analizowano przy użyciu wzmocnionych cząstek. IL-6 oznaczono ilościowo za pomocą chemiluminescencyjnego testu immunologicznego. Aktywność LDH oznaczono spektrofotometrycznie poprzez konwersję pirogronianu do mleczanu26. D-dimer mierzono za pomocą immunoturbidymetrii wzmocnionej lateksem. Zalecane przez producenta czasy inkubacji, kalibracja i wewnętrzne kontrole jakości były ściśle przestrzegane; Zewnętrzna ocena jakości została przeprowadzona zgodnie z harmonogramem akredytacji laboratorium. Jednostki podawano jako mg/L (CRP), pg/ml (IL-6), U/L (LDH) i mg/L FEU (D-dimer) oraz MP-DNA jako kopie/μL.

5. Ocena psychometryczna

Stres psychologiczny oceniano za pomocą Kwestionariusza Stresu Dziecięcego zgłaszanego przez rodziców w ciągu 72 godzin od przyjęcia. Całkowity zakres punktów wynosił 0-80, a wyniki ≥30 zostały zinterpretowane jako umiarkowany lub ciężki stres. Przeszkolone pielęgniarki dostarczyły ustandaryzowane instrukcje i przykłady na poziomie pozycji, aby zminimalizować błąd zapamiętania, a niekompletne kwestionariusze zostały ponownie sprawdzone tego samego dnia, aby zapewnić integralność danych.

6. Względy bezpieczeństwa

Wszystkie próbki krwi i BALF były przenoszone w certyfikowanej komorze bezpieczeństwa biologicznego klasy II z odpowiednim sprzętem ochrony osobistej (rękawice, fartuch, maska/respirator i ochrona oczu). Ostre przedmioty wrzucano do pojemników odpornych na przebicie. Płynne odpady stanowiące zagrożenie biologiczne zostały wstępnie poddane obróbce 10% wybielaczem przez 30 minut przed usunięciem. Powierzchnie były odkażane po każdej sesji, a wszystkie procedury były zgodne z przepisami instytucjonalnymi i krajowymi (np. Podręcznik bezpieczeństwa biologicznego laboratoriów WHO; BMBL).

7. Analiza statystyczna

Analizy przeprowadzono przy użyciu programu IBM SPSS Statistics. Prawidłowość danych badano za pomocą testu Shapiro-Wilka. Zmienne ciągłe wyrażono jako średnią ± odchylenie standardowe lub medianę z rozstępem międzykwartylowym, natomiast zmienne jakościowe podsumowano jako liczby i procenty (tabela 1). Powiązania między wynikami CSQ, mediatorami stanu zapalnego i wskaźnikami klinicznymi badano za pomocą korelacji Pearsona lub Spearmana. Regresję logistyczną wykorzystano do oceny predyktorów przedłużonej hospitalizacji (>7 dni) i ciężkiego zapalenia płuc, zdefiniowanego jako konsolidacja płuc, wysięk opłucnowy, niedodma lub niewydolność oddechowa27. Krzywe ROC zostały skonstruowane w celu oceny dyskryminacji modelu, raportowania AUC, czułości, swoistości i 95% CI. Do oceny odporności zastosowano dziesięciokrotną walidację krzyżową. Brakujące dane (<5%) były obsługiwane przez medianę imputacji. Wartości biomarkerów zostały ustandaryzowane z-score przed modelowaniem. Istotność statystyczną ustalono na poziomie p < 0,05 (obustronne) (tab. 2).

8. Wyniki wizualne i punkty kontrolne odtwarzalności

Odpowiedni BALF zdefiniowano jako ≥50% odzysk zakroplonej soli fizjologicznej o czystym, pozbawionym krwi wyglądzie. Akceptowalna administracja CSQ została zdefiniowana jako ukończenie w ciągu 72 godzin od przyjęcia z ≤1 brakującym elementem na domenę. Testy wymagały przejścia wewnętrznej kontroli jakości zgodnie z celami producenta przed opublikowaniem wyników pacjentów.

Protokół ten zapewnia powtarzalne ramy do oceny wzajemnych oddziaływań między stresem psychologicznym, mediatorami stanu zapalnego i biomarkerami klinicznymi w dziecięcym zapaleniu płuc Mycoplasma pneumoniae i ustanawia praktyczne punkty kontrolne (jakość BAFL, czas CSQ, test kontroli jakości) w celu wspierania niezawodnego wdrażania w różnych ośrodkach.

Dostęp ograniczony. Zaloguj się lub rozpocznij wersję próbną, aby wyświetlić tę treść.

Wyniki

Ogólny projekt badania i przebieg badania podsumowano na rysunku 1. LDH wykazał większą dokładność w przewidywaniu ciężkich powikłań (AUC = 0,89, 95% CI: 0,83-0,95) w porównaniu z CRP (AUC = 0,76) i IL-6 (AUC = 0,72). Optymalna wartość odcięcia dla LDH wynosiła 450 U/L, co daje czułość 82% i swoistość 81%. Regresja logistyczna potwierdziła, że LDH ≥ 450 U/L było niezależnie związane z przedłużoną hospitalizacją (OR = 2,1, 95% CI: 1,2-3,7). Utrzymujące się obc...

Dostęp ograniczony. Zaloguj się lub rozpocznij wersję próbną, aby wyświetlić tę treść.

Dyskusja

Zapalenie płuc wywołane przez Mycoplasma pneumoniae (MP) u dzieci jest chorobą niejednorodną, w której dysregulacja immunologiczna działa jako główny czynnik decydujący o nasileniu i powrocie do zdrowia. Ta dysregulacja wynika z interakcji między odpowiedziami immunologicznymi gospodarza a czynnikami wirulencji MP, kształtującymi zarówno przebieg choroby, jak i odpowiedzi na leczenie. Biomarkery kliniczne stanowią zatem niezbędne narzędzia do stratyfikacji pacjentów, wskazówek dotyczących leczenia i rokowania.

Dostęp ograniczony. Zaloguj się lub rozpocznij wersję próbną, aby wyświetlić tę treść.

Oświadczenia

Autorzy deklarują brak konfliktu interesów.

Podziękowania

Dziękujemy personelowi klinicznemu i pielęgniarskiemu Wojewódzkiego Szpitala Dziecięcego w Anhui za pomoc w rejestracji pacjentów i gromadzeniu danych. Jesteśmy również wdzięczni dzieciom uczestniczącym w badaniu i ich rodzinom za współpracę przez cały czas trwania badania.

Dostęp ograniczony. Zaloguj się lub rozpocznij wersję próbną, aby wyświetlić tę treść.

Materiały

Lista materiałów użytych w tym artykule
NazwaFirmaNumer katalogowyKomentarze
Kwestionariusz stresu u dzieci (CSQ)Nie określonoPsychometryczna ocena stresu
Zestaw do oznaczania CRPSiemens Healthineers11537224 (Atellica CH hCRP2, 720 testów)Pomiar białka C-reaktywnego
Zestaw do oznaczania D-dimerówDiagnostica Stago00515 (STAÂ- Liatest Zestaw D-Di)Pomiar poziomu D-dimerów w osoczu
IBM SPSS Statistics w wersji 28.0IBM Corp., Armonk, Nowy Jork, Stany ZjednoczoneAnaliza danych
Zestaw testowy IL-6Diagnostyka Roche09015612190 (opakowanie CABAS E 801); 09015612500 (100 testów)Pomiar interleukiny-6
Zestaw do oznaczania LDHNie określonoMAK066 (Zestaw do oznaczania aktywności MilliporeSigma LDH)Pomiar aktywności dehydrogenazy mleczanowej
Elastyczny bronchoskop pediatryczny (np. BF-P190)OlympusBF-P190 (model/nr zamówienia)Kolekcja płukania oskrzelowo-pęcherzykowego
PulsoksymetrNie określonoNie podanoPomiar nasycenia tlenem

Bibliografia

  1. Wang, X., et al. Mycoplasma pneumoniae triggers pneumonia epidemic in autumn and winter in Beijing: A multicentre, population-based epidemiological study between 2015 and 2020. Emerg Microbes Infect. 11 (1), 1508-1517 (2022).
  2. Sun, Y., et al. Characterizing the epidemiology of Mycoplasma pneumoniae infections in China in 2022-2024: A nationwide cross-sectional study of over 1.6 million cases. Emerg Microbes Infect. 14 (1), 2482703(2025).
  3. Zhu, Y., et al. Immune response plays a role in Mycoplasma pneumoniae pneumonia. Front Immunol. 14, 1189647(2023).
  4. Li, J., et al. Metabolomic analysis reveals potential biomarkers and the underlying pathogenesis involved in Mycoplasma pneumoniae pneumonia. Emerg Microbes Infect. 11 (1), 593-605 (2022).
  5. Rowlands, R. S., Meyer Sauteur, P. M., Beeton, M. L. On Behalf of the ESCMID study group for mycoplasma and chlamydia infections ESGMAC n. Mycoplasma pneumoniae: Not a typical respiratory pathogen. J Med Microbiol. 73 (10), 1910(2024).
  6. Li, X., Li, T., Chen, N., Kang, P., Yang, J. Changes of Mycoplasma pneumoniae prevalence in children before and after the COVID-19 pandemic in Henan, China. J Infect. 86 (3), 256-308 (2023).
  7. Cryan, J. F., et al. The microbiota-gut-brain axis. Physiol Rev. 99 (4), 1877-2013 (2019).
  8. Marwaha, K., et al. Exploring the complex relationship between psychosocial stress and the gut microbiome: Implications for inflammation and immune modulation. J Appl Physiol Bethesda, MD 1985. 138 (2), 518-535 (2025).
  9. Deng, Y., et al. Involvement of the microbiota-gut-brain axis in chronic restraint stress: Disturbances of the kynurenine metabolic pathway in both the gut and brain. Gut Microbes. 13 (1), 1-16 (2021).
  10. Li, X., et al. The immune modulatory role of surfactants in Mycoplasma pneumoniae infection. J Inflamm Res. 18, 2909-2922 (2025).
  11. Shao, L., Yu, B., Lyu, Y., Fan, S., Gu, C., Wang, H. The clinical value of novel inflammatory biomarkers for predicting Mycoplasma pneumoniae infection in children. J Clin Lab Anal. 39 (3), e25150(2025).
  12. Wang, P., Yao, J., Li, Y., Huang, X., Deng, C. Analysis of clinical characteristics and laboratory examination data of 112 cases of Mycoplasma pneumoniae pneumonia in children. Medicine (Baltimore). 103 (47), e40628(2024).
  13. Shashidhara, A. K., Bala, S., Browne, S., Cliff, M., Mallia, P. Post-infectious Inflammatory motor-predominant neuropathy following Mycoplasma infection. Cureus. 16 (11), e74657(2024).
  14. Jiang, C., Bao, S., Shen, W., Wang, C. Predictive value of immune-related parameters in severe Mycoplasma pneumoniae pneumonia in children. Transl Pediatr. 13 (9), 1521-1528 (2024).
  15. Wang, C., et al. Suppressing neutrophil itaconate production attenuates Mycoplasma pneumoniae pneumonia. PLOS Pathog. 20 (11), e1012614(2024).
  16. Yi, X., Jia, W., Li, W., Jia, C., Song, C. Diagnostic value of cytokines in severe childhood Mycoplasma pneumoniae pneumonia combined with Adenovirus infection. Ital J Pediatr. 50 (1), 92(2024).
  17. Lu, D., et al. Clinical characteristics and immune responses in children with primary ciliary dyskinesia during Pneumonia episodes: A case-control study. Child Basel Switz. 10 (11), 1727(2023).
  18. Cheng, J., et al. Proteomic profiling of urinary small extracellular vesicles in children with pneumonia: a pilot study. Pediatr Res. 94 (1), 161-171 (2023).
  19. Wei, D., Zhao, Y., Zhang, T., Xu, Y., Guo, W. The role of LDH and ferritin levels as biomarkers for corticosteroid dosage in children with refractory Mycoplasma pneumoniae pneumonia. Respir Res. 25 (1), 266(2024).
  20. Li, J., et al. Biomarkers of Mycoplasma pneumoniae pneumonia in children by urine metabolomics based on Q Exactive liquid chromatography/tandem mass spectrometry. Rapid Commun Mass Spectrom RCM. 36 (5), e9234(2022).
  21. Zhou, X., et al. Using random forest and biomarkers for differentiating COVID-19 and Mycoplasma pneumoniae infections. Sci Rep. 14 (1), 22673(2024).
  22. Liu, J., et al. Proteomics study of Mycoplasma pneumoniae pneumonia reveals the Fc fragment of the IgG-binding protein as a serum biomarker and implicates potential therapeutic targets. Front Med. 16 (3), 378-388 (2022).
  23. Huang, F., et al. Ribosomal RNA-depleted RNA sequencing reveals the pathogenesis of refractory Mycoplasma pneumoniae pneumonia in children. Mol Med Rep. 24 (5), 761(2021).
  24. Xu, W., et al. Clinical and CT characteristics of human metapneumovirus-associated severe pneumonia in children in Beijing. Ital J Pediatr. 51 (1), 136(2025).
  25. Ye, Y., et al. A machine learning model for predicting severe Mycoplasma pneumoniae pneumonia in school-aged children. BMC Infect Dis. 25 (1), 570(2025).
  26. Liu, J., et al. Comparative analysis of the clinical characteristics of severe Mycoplasma pneumoniae pneumonia and severe bacterial pneumonia in children. BMC Pediatr. 25 (1), 439(2025).
  27. Li, X., et al. Development and validation of a nomogram for predicting necrotizing pneumonia in children with refractory Mycoplasma pneumoniae pneumonia. Ital J Pediatr. 51 (1), 150(2025).
  28. Fu, R., et al. DNA and RNA detection of inactivated Mycoplasma pneumoniae in different microenvironments. Pediatr Pulmonol. 60 (3), e71040(2025).
  29. Feng, W., Lin, Y., Wang, Q., Qian, X. The correlation between positive rate of antibody or DNA and children's age with suspected Mycoplasma pneumoniae infection. Ital J Pediatr. 51 (1), 156(2025).
  30. Huang, X., et al. Neutrophils are involved in the development and outcomes of plastic bronchitis associated with Mycoplasma pneumoniae pneumonia. Respir Res. 26 (1), 92(2025).
  31. Xiao, Y., et al. Interpretation of pathogenicity and clinical features of multiple pathogens in pediatric lower respiratory tract infections by tNGS RPTM analysis. Eur J Clin Microbiol Infect Dis Off Publ Eur Soc Clin Microbiol. 44 (6), 1313-1324 (2025).

Dostęp ograniczony. Zaloguj się lub rozpocznij wersję próbną, aby wyświetlić tę treść.

Przedruki i uprawnienia

Tagi

Zapalenie p uc u dziecipoziomy LDHD dimeryadunek MP DNAmediatory stanu zapalnegostres psychologicznyKwestionariusz Stresu Dzieci cego
Skontaktuj się z nami
Poleć bibliotece

Prywatność

Warunki Korzystania

Zasady

Copyright © 2026 MyJoVE Corporation. Wszelkie prawa zastrzeżone.