Биомаркеры хирургического сепсиса. Обзор зарубежных научно-медицинских публикаций

Автор: Щербак С.Г., Сарана А.М., Вологжанин Д.А., Голота А.С., Рудь А.А., Камилова Т.А.

Журнал: Клиническая практика @clinpractice

Рубрика: Обзоры

Статья в выпуске: 2 т.14, 2023 года.

Бесплатный доступ

Сепсис представляет собой клинический синдром, определяемый как нерегулируемый ответ хозяина на инфекцию и приводящий к опасной для жизни дисфункции органов. Как одно из самых катастрофических хирургических осложнений, сепсис остаётся серьёзной проблемой здравоохранения во всём мире с ростом заболеваемости, несмотря на стерильную предоперационную профилактику и введение антибиотиков. Смертность от сепсиса остаётся неизменной уже более 10 лет, а раннее выявление заболевания - наиболее важный фактор выживаемости пациентов. Ранняя и точная диагностика инфекции и органной дисфункции остаётся проблематичной, что подтверждается многочисленными интервенционными испытаниями, которые не привели к улучшению результатов. Эти неудачи отчасти связаны с запоздалым вмешательством, когда у пациента развилась полиорганная недостаточность, и терапевтическое окно возможностей закрылось. Успех иммуномодулирующей и других терапевтических стратегий, который часто достигается в доклинических моделях сепсиса, зависит от их применения на ранних стадиях развития синдрома или даже от упреждающего действия. Способность прогнозировать развитие сепсиса у хирургических пациентов с помощью лабораторного анализа плазмы может оказаться полезной для врачей отделения интенсивной терапии и реанимации. Значительные усилия прилагаются для разработки биомаркеров ранних стадий сепсиса с высокой чувствительностью и специфичностью. Для ранней и точной диагностики, эффективного лечения сепсиса необходимо глубокое понимание патогенетических механизмов. Нарушение регуляции ответа пациента на инфекцию, приводящее к сепсису и септическому шоку, изучается с использованием «омиксных» подходов - протеомики, транскриптомики, метаболомики. Из-за сложности и большого объёма наборов данных становятся необходимыми специальные инструменты анализа данных, так называемое машинное обучение.

Еще

Хирургический сепсис, септический шок, инфекция, дисфункция органов, полиорганная недостаточность, биомаркер, протеомика, транскриптомика, метаболомика, машинное обучение

Короткий адрес: https://sciup.org/143180543

IDR: 143180543   |   DOI: 10.17816/clinpract346695

Список литературы Биомаркеры хирургического сепсиса. Обзор зарубежных научно-медицинских публикаций

  • Miao H, Chen S, Ding R. Evaluation of the molecular mecha nisms of sepsis using proteomics. Front Immunol. 2021;12:733537. doi: 10.3389/fimmu.2021.733537
  • Vincent JL. Emerging paradigms in sepsis. EBioMed. 2022;86: 104398. doi: 10.1016/j.ebiom.2022.104398
  • Van der Poll T, Shankar-Hari M, Wiersinga WJ. The immunology of sepsis. Immunity. 2021;54(11):2450–2464. doi: 10.1016/j.immuni.2021.10.012
  • Pilar-Orive J, Astigarraga I, Azkargorta M, et al. A three-protein panel to support the diagnosis of sepsis in children. J Clin Med. 2022;11(6):1563. doi: 10.3390/jcm11061563
  • Barichello T, Generoso JS, Singer M, Dal-Pizzol F. Biomarkers for sepsis. More than just fever and leukocytosis: A narrative review. Crit Care. 2022;26(1):14. doi: 10.1186/s13054-021-03862-5
  • Singer M, Deutschman CS, Seymour CW, et al. The third international consensus definitions for sepsis and septic shock (Sepsis-3). JAMA. 2016;315(8):801–810. doi: 10.1001/jama.2016.0287
  • Xu W, Huo J, Chen G, et al. Association between red blood cell distribution width to albumin ratio and prognosis of patients with sepsis: A retrospective cohort study. Front Nutr. 2022;9:1019502. doi: 10.3389/fnut.2022.1019502
  • Hou H, Yang J, Han Z, et al. Predictive values of the SOFA score and procalcitonin for septic shock after percutaneous nephrolithotomy. Urolithiasis. 2022;50(6):729–735. doi: 10.1007/s00240-022-01366-7
  • Spoto S, Fogolari M, De Florio L, et al. Procalcitonin and MR-proadrenomedullin combination in the etiological diagnosis and prognosis of sepsis and septic shock. Microb Pathog. 2019;137:103763. doi: 10.1016/j.micpath.2019.103763
  • Tan M, Lu Y, Jiang H, et al. The diagnostic accuracy of procalcitonin and C-reactive protein for sepsis: A systematic review and meta-analysis. J Cell Biochem. 2019;120(4): 5852–5859. doi: 10.1002/jcb.27870
  • Jeong YK, Kim EY. Predictive role of changes in presepsin and early sepsis in ICU patients after abdominal surgery. J Surg Res. 2022;278:207–215. doi: 10.1016/j.jss.2022.04.072
  • Bosch F, Schallhorn S, Miksch RC, et al. The prognostic value of presepsin for sepsis in abdominal surgery: A prospective study. Shock. 2020;54(1):56–61. doi: 10.1097/SHK.0000000000001479
  • Lee S, Song J, Park DW, et al. Diagnostic and prognostic value of presepsin and procalcitonin in non-infectious organ failure, sepsis, and septic shock: A prospective observational study according to the Sepsis-3 definitions. BMC Infect Dis. 2022;22(1):8. doi: 10.1186/s12879-021-07012-8
  • Kang J, Gong P, Zhang XD, et al. Early differential value of plasma presepsin on infection of trauma patients. Shock. 2019;52(3):362–369. doi: 10.1097/SHK.0000000000001269
  • Pilar-Orive J, Astigarraga I, Azkargorta M, et al. A three-protein panel to support the diagnosis of sepsis in children. J Clin Med. 2022;11(6):1563. doi: 10.3390/jcm11061563
  • Wang C, Li Q, Tang C, et al. Characterization of the blood and neutrophil-specific microbiomes and exploration of potential bacterial biomarkers for sepsis in surgical patients. Immun Inflamm Dis. 2021;9(4):1343–1357. doi: 10.1002/iid3.483
  • Lukaszewski RA, Jones HE, Gersuk VH, et al. Presymptomatic diagnosis of postoperative infection and sepsis using gene expression signatures. Intensive Care Med. 2022;48(9): 1133–1143. doi: 10.1007/s00134-022-06769-z
  • Lai Y, Lin C, Lin X, et al. Comprehensive analysis of molecular subtypes and hub genes of sepsis by gene expression profiles. Front Genet. 2022;13:884762. doi: 10.3389/fgene.2022.884762
  • Thair S, Mewes C, Hinz J, et al. Gene expression-based diagnosis of infections in critically ill patients-prospective validation of the SepsisMetaScore in a longitudinal severe trauma cohort. Crit Care Med. 2021;49(8):e751–e760. doi: 10.1097/CCM.0000000000005027
  • Brakenridge SC, Efron PA, Cox MC, et al. Current epidemiology of surgical sepsis: Discordance between inpatient mortality and 1-year outcomes. Ann Surg. 2019;270(3):502–510. doi: 10.1097/SLA.0000000000003458
  • Kalantar KL, Neyton L, Abdelghany M, et al. Integrated host-microbe plasma metagenomics for sepsis diagnosis in a prospective cohort of critically ill adults. Nat Microbiol. 2022;7(11):1805–1816. doi: 10.1038/s41564-022-01237-2
  • Sweeney TE, Perumal TM, Henao R, et al. A community approach to mortality prediction in sepsis via gene expression analysis. Nat Commun. 2018;9(1):694. doi: 10.1038/s41467-018-03078-2
  • Velásquez SY, Coulibaly A, Sticht C, et al. Key signature genes of early terminal granulocytic differentiation distinguish sepsis from systemic inflammatory response syndrome on intensive care unit admission. Front Immunol. 2022;13:864835. doi: 10.3389/fimmu.2022.864835
  • Almansa R, Heredia-Rodríguez M, Gomez-Sanchez E, et al. Transcriptomic correlates of organ failure extent in sepsis. J Infect. 2015;70(5):445–456. doi: 10.1016/j.jinf.2014.12.010
  • Martínez-Paz P, Aragón-Camino M, Gómez-Sánchez EA, et al. Distinguishing septic shock from non-septic shock in postsurgical patients using gene expression. J Infect. 2021;83(2): 147–155. doi: 10.1016/j.jinf.2021.05.039
  • Schaack D, Siegler BH, Tamulyte S, et al. The immunosuppressive face of sepsis early on intensive care unit-A large-scale microarray meta-analysis. PLoS One. 2018;13(6):e0198555. doi: 10.1371/journal.pone.0198555
  • Kosyakovsky LB, Somerset E, Rogers AJ, et al. Machine learning approaches to the human metabolome in sepsis identify metabolic links with survival. Intensive Care Med Exp. 2022;10(1):24. doi: 10.1186/s40635-022-00445-8
  • Wang J, Sun Y, Teng S, Li K. Prediction of sepsis mortality using metabolite biomarkers in the blood: A meta-analysis of death-related pathways and prospective validation. BMC Med. 2020;18(1):83. doi: 10.1186/s12916-020-01546-5
  • Ahn S, Lee SH, Chung KS, et al. Development and validation of a novel sepsis biomarker based on amino acid profiling. Clin Nutr. 2021;40(6):3668–3676. doi: 10.1016/j.clnu.2021.05.008
  • Briegel J, Möhnle P, Keh D, et al. Corticotropin-stimulated steroid profiles to predict shock development and mortality in sepsis: From the HYPRESS study. Crit Care. 2022;26(1):343. doi: 10.1186/s13054-022-04224-5
  • Van den Berghe G, Téblick A, Langouche L, Gunst J. The hypothalamus-pituitary-adrenal axis in sepsis- and hyperinflammation-induced critical illness: Gaps in current knowledge and future translational research directions. EBioMed. 2022;84:104284. doi: 10.1016/j.ebiom.2022.104284
  • Antonakos N, Gilbert C, Théroude C, et al. Modes of action and diagnostic value of miRNAs in sepsis. Front Immunol. 2022; 13:951798. doi: 10.3389/fimmu.2022.951798
  • Formosa A, Turgeon P, Dos Santos CC, et al. Role of miRNA dysregulation in sepsis. Mol Med. 2022;28(1):99. doi: 10.1186/s10020-022-00527-z
Еще
Статья обзорная