论文部分内容阅读
脓毒症(sepsis)是感染所致的全身炎症反应综合征(systeminflammatory response syndrome,SIRS),是临床重症监护病房(ICU)患者的主要并发症和死亡原因之一。脓毒症的发生不但使患者的原发病变得更为复杂,而且本身也可引起严重后果。虽然危重症医疗救护水平在逐渐提高,但脓毒症的死亡率仍居高不下,其主要原因是:1.缺乏早期、特异的诊断和预测方法。脓毒症是机体对感染的过度防御反应,常没有特殊临床表现。且由于抗生素滥用等原因常得不到细菌学证据。虽然近年来,发现某些生物标志物可用于脓毒症诊断和预测,但其诊断和预测的敏感性和特异性常不尽人意。2.脓毒症的发病机制极其复杂,单一指标很难反映其发生机制或用于诊断和预测。如革兰氏阴性菌感染机体后,其毒性成分脂多糖(lipopolysaccharide,LPS)进入血循环,通过多种细胞内信号通路,激活体内免疫、炎症、凝血、纤溶、补体、激肽等多个系统,引起复杂的病理生理改变和器官功能紊乱。因此,对于脓毒症或内毒素血症这样的复杂体系,应该从变化众多的指标和标志物中筛选多个指标及标志物组成指标集去进行诊断和预测,可能会获得较好的结果;同时从许多发生变化的生物标志物中寻找其相互作用或共同的调控因子才能较好地揭示脓毒症的发生机制,并为其防治找到新的有效的干预靶点。本研究试图采用系统生物学的整合研究方法,以内毒素血症为模型,从内毒素血症复杂的病理生理变化中寻找诊断、预测的新方法及防治新靶点。
本研究首先观察了内毒素处理剂量对小鼠死亡率的影响,然后采用两个不同的内毒素处理剂量建立严重程度不同的内毒素血症小鼠模型,即非致死性内毒素血症模型(3mg/kg内毒素处理,不引起小鼠死亡,但引起内毒素血症的症状与体征)与致死性内毒血症模型(12mg/kg内毒素处理,引起75%左右的小鼠死亡)。观察内毒素血症发生时各种生理生化指标,包括体表温度、尾端血压、心率、外周血常规、血清生化酶学等各项检测指标的改变,同时采用小鼠蛋白质抗体芯片检测了内毒素血症小鼠血清中308个蛋白因子的改变。结果发现:内毒素血症发生时,许多生理生化指标发生了改变,其中共有17个生理生化指标的改变可能与内毒血症的发生相关,有16个指标的改变可能与内毒素血症的严重程度相关。内毒血症小鼠血清蛋白质谱的结果表明,有78个血清差异蛋白的改变可能与内毒素血症的发生相关,而56个血清差异蛋白的改变可能与内毒素血症的严重程度相关。
其次,本研究利用二分类变量Logistic回归分析方法分别对与内毒素血症发生或严重程度相关的生理生化指标及血清差异蛋白因子进行分析,筛选预测内毒素血症发生或严重程度的指标集,发现Logistic模型的预测率分别为79.2%和100%;接着以筛选出的指标集做为K-mean聚类分析的变量对内毒素血症小鼠进行聚类,以小鼠类别判断的准确率对指标集进行评价。结果表明:由3个与9个指标组成的指标集对于本研究所采用的内毒素血症模型的发生与严重程度分别具有77.8%和70.8%的预测准确率。
最后,本研究利用生物信息学分析方法——亚网络富集率分析(sub-network enrichment analysis,SNEA)对血清中差异蛋白因子进行相互作用网络分析。并选取其中4个亚网络的结节蛋白(seedprotein),包括干扰素γ(interferon gamma,INFG)、白介素-2(interleukine-2,IL-2)、胰岛素(insulin,INS)、表皮生长因子(EGF),作为干预靶点对致死性内毒素血症小鼠进行实验治疗研究。结果表明:INS能明显降低小鼠死亡率;IL-2与EGF只能轻微降低小鼠死亡率;INFG却升高小鼠死亡率。该部分研究表明SNEA分析能降低高通量检测结果的数据维度,可以用于对药物干预靶点进行预测。
综上所述,内毒素血症发生时小鼠多项生理生化指标与血清蛋白质谱发生改变,其中17项生理生化指标与87个血清差异蛋白可能与内毒素血症的发生相关;16项生理生化指标与58个血清差异蛋白可能与内毒素血症的严重程度相关。采用Logisitc回归分析结合K-mean聚类分析方法,从内毒素血症待选差异指标中筛选出指标集3(index set3,包含3个指标)与指标集5(index set5,包含9个指标),对内毒素血症的发生与严重程度的预测准确率分别为77.8%和70.8%。采用SNEA预测到干扰素γ、IL-2、EGF、胰岛素等多个内毒素血症的可能干预靶点,经动物实验证实注射胰岛素(INS)可明显提高内毒素血症小鼠存活率。