血流感染的亚型和特征,比较实体器官移植和非移植人群
Masayuki Nigo1, Stefano Casarin2, Max W Adelman3
1Division of Infectious Diseases, Department of Medicine, Houston Methodist Hospital, Houston, Texas, USA; Center for Infectious Diseases, Houston Methodist Research Institute, Houston, Texas, USA; Department of Medicine, Weill Cornell Medical College, New York, New York, USA; McWilliams School of Biomedical Informatics, University of Texas Health Science Center at Houston, Houston, Texas, USA; Division of Infectious Diseases, University of Fukui, Fukui, Japan.
机器学习在实体器官移植 (SOT) 接受者中识别出不同的血液感染 (BSI) 亚型. 这些亚型显示,尽管有耐药性病原体,但SOT患者的整体死亡率较低,这突显了精准医学的潜力.
科学领域:
- 传染性疾病 传染性疾病
- 移植医学 移植医学
- 计算生物学 计算生物学
背景情况:
- 血流感染 (BSI) 是死亡的一个重要原因.
- 在实体器官移植 (SOT) 接受者中,对BSI临床异质性的理解有限.
研究的目的:
- 在SOT和非SOT患者中使用机器学习识别BSI的不同临床亚型.
- 调查与这些亚型相关的临床特征和结果.
主要方法:
- 无监督机器学习 (k-means++) 应用于从BSI诊断后48小时内从15550名患者的临床数据.
- 聚类确定了三种主要亚型 (α,β,γ).
- 倾向性得分匹配用于比较SOT和非SOT组之间的死亡率.
主要成果:
- 集群α的特点是老年患者,男性占主导地位,以及增加对血管压力机/呼吸机支持的需求.
- 集群α中的SOT患者的肝/肺移植率较高,移植后BSI发病率较早.
- 尽管抗药性病原体的发病率较高,但SOT患者的30天死亡率较低 (9.0%与12.8%相比),特别是在α (18.3%与33.1%相比).
结论:
- 机器学习有效地在SOT和非SOT种群中识别出不同的BSI表型.
- 这些发现表明在BSI管理中,个性化治疗策略的潜力.
- 这种方法可能会推进精准医学,并指导未来的BSI临床研究.
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