Diagnóstico de la sepsis a través de conocimientos proteómicos: hallazgos de una cohorte prospectiva de UCI

Área de la Ciencia:

• Proteómica y aprendizaje automático en medicina de cuidados intensivos
• Descubrimiento de biomarcadores para el diagnóstico de la sepsis
• Informática clínica y registros electrónicos de salud

Sus antecedentes:

• El diagnóstico de la sepsis es actualmente clínico y heterogéneo, lo que lleva a desafíos en la identificación oportuna y precisa.
• Las herramientas de diagnóstico existentes pueden no captar completamente la complejidad de la fisiopatología de la sepsis.
• Se necesitan variables clínicas optimizadas y fáciles de usar para facilitar el diagnóstico de la sepsis.

Objetivo del estudio:

• Desarrollar un enfoque de aprendizaje automático basado en proteómica para el diagnóstico de la sepsis.
• Identificar un conjunto mínimo y optimizado de variables clínicas para la detección de sepsis.
• Evaluar si este enfoque puede complementar o superar los sistemas de puntuación existentes como SOFA.

Principales métodos:

• Estudio prospectivo de observación en una UCI académica.
• Análisis proteómico del plasma mediante el software LC-MS (diaPASEF) y DIA-NN.
• Modelos forestales aleatorios entrenados para vincular los datos proteómicos con las variables clínicas; Eliminación de características recursivas (RFE) para la selección de variables.

Principales resultados:

• Se identificaron doce proteínas plasmáticas expresadas diferencialmente entre los pacientes con y sin sepsis.
• Un clasificador logró AUC de 0,73 (Descubrimiento) y 0,76 (Validación) utilizando las variables clínicas seleccionadas.
• Un conjunto mínimo de tres características (BUN, CCL3, creatinina) mostró un fuerte rendimiento predictivo, con la creatinina fuertemente correlacionada con los datos proteómicos (R2 = 0,558).

Conclusiones:

• Un conjunto conciso de variables clínicas, incluidos los marcadores renales y CCL3, puede capturar señales proteómicas para la discriminación de la sepsis.
• Esta estrategia "informada sobre la proteómica, primero en la clínica" apoya el despliegue pragmático de EHR para un mejor reconocimiento de la sepsis.
• La disfunción renal parece influir significativamente en la sepsis, lo que sugiere que un mayor énfasis en los marcadores renales puede mejorar el diagnóstico y la evaluación del riesgo.