基于IL-1R2的生物标志物模型可以独立于临床数据来预测乳腺炎死亡率
Taniya Kaewarpai1, Shelton W Wright2, Thatcha Yimthin1
1Department of Microbiology and Immunology, Faculty of Tropical Medicine, Mahidol University, Bangkok, Thailand.
Frontiers in medicine
|July 17, 2023
概括
这项研究确定了介质素-1受体2 (IL-1R2) 和髓状细胞上溶性触发受体1 (sTREM-1) 作为预测粉症死亡率的有希望的生物标志物. 这些蛋白质生物标志物改善了与传统临床评分相比的结果预测.
科学领域:
- 传染性疾病 传染性疾病
- 生物标志物发现发现
- 临床诊断 临床诊断 临床诊断
背景情况:
- 梅里欧症是一种热带传染病,由*Burkholderia pseudomallei*引起,其死亡率很高.
- 有效地预测梅症的结果对于及时干预至关重要.
- 有限的研究已经确定了可靠的生物标志物,用于预测性腺的预后.
研究的目的:
- 识别和验证蛋白质生物标志物,用于预测患有梅性病入院患者的28天死亡率.
- 开发和评估一个多生物标志物模型,以改善死亡率预测.
- 将生物标志物模型的性能与已建立的临床评分系统进行比较.
主要方法:
- 六个候选蛋白质生物标志物被测量在血中从78个潜在的入学有机粉症患者.
- 使用最小绝对收缩和选择运算符 (LASSO) 回归来开发一个多生物标志物模型.
- 接收器操作特征 (ROC) 曲线分析比较了生物标志物模型的区分能力和修改后序列器官衰竭评估 (SOFA) 评分.
- 该模型的性能在191名患者的独立队列中得到验证.
主要成果:
- 拉索回归选择IL-1R2和sTREM-1作为最佳生物标志物模型.
- 在最初的队列中,IL-1R2 + sTREM-1 模型显示出优异的28天死亡率预测 (AUC 0.81),与修改后的SOFA评分 (AUC 0.69) 相比.
- 在外部验证中,IL-1R2 + sTREM-1模型 (AUC 0.86) 也超过了修改后的SOFA得分 (AUC 0.80).
- 一个仅用于IL-1R2的模型也显示出强大的预测性能.
结论:
- 与临床模型相比,结合IL-1R2的生物标志物模型显著改善了与临床模型相比,在有机症中28天死亡率的预测.
- IL-1R2和sTREM-1是开发快速诊断测试的有希望的候选人,用于预测乳腺炎的预后.
- 对这些生物标志物的进一步研究可能会导致改善患者管理和结果.
