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脓毒血症是导致重症监护室病人死亡的最主要原因,但是对其的治疗和预后仍然是全世界范围内的重大挑战,而精准的生物标志物被认为可以显著改善这种情况。随着越来越多的科学家致力于生物标志物相关研究,许多脓毒血症生物标志物被鉴别了出来。但是至今国际上仍缺少一个对于这些已确认脓毒血症生物标志物信息的汇总系统,这种状况导致相关科研医务人员在寻找这些信息时浪费了很多时间。基于这些情况,我们建立了第一个交互式的综合型脓毒血症生物标志物数据库——MetaSepsisBase,网址为:http://sysbio.suda.edu.cn/SBD/。该数据库收录了当前已被确认的全部287个脓毒血症生物标志物的基本生物医学信息,同时也提供界面供用户将新证实的脓毒血症生物标志物提交给我们。从MetaSepsisBase中收录的63个新生儿脓毒血症诊断生物标志物中我们发现,这些单独的生物标志物的诊断效果并不能达到临床对于早期诊断的理想标准,而近年来很多研究表明组合标志物可能对脓毒血症诊断准确性有很大提升。为了探究这个问题,我们设计了一个汇总了网络Meta分析和诊断性Meta分析方法的新型的整合Meta分析来探究C反应蛋白(C-reactive protein,CRP)和嗜中性粒细胞平均体积(Mean neutrophil volume,MNV)联合和单独在新生儿脓毒血症中的诊断效果。CRP-MNV组合,CRP,MNV的SROC曲线的AUC值分别为0.9352,0.8380,0.8794,从结果中可以看出,CRP和MNV作为组合生物标志物其诊断准确性比单独时有了明显提升。我们关于组合标志物的整合Meta分析可以为将来复杂疾病的早期诊断提供一个有意义的发展方向。