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目的:通过液相色谱-质谱联用技术(LC-MS),对脓毒症患者及正常人血浆中脂质及其代谢产物进行鉴定及含量分析,筛选出主要脂质代谢产物,分析脓毒症过程中的变化情况;并对其与PCT、IL-13、TNF-α的诊断准确性进行比较,从而探寻脂质分子及其代谢产物含量变化在脓毒症发病中的影响,寻找更有效的早期诊断脓毒症的生物学标志物。方法:筛选2017年09月至2018年08月期间,于包钢医院呼吸与危重症医学科(MICU)确诊的脓毒症患者和健康体检患者的外周血液标本。使用UHPLC Nexera LC-30A超高效液相色谱仪对所得血浆进行质谱分析,检测脂质分子及代谢产物含量。运用酶联免疫吸附测定法(ELISA)检测肿瘤坏死因子α(TNF-α)、白介素13(IL-13)浓度,电化学发光免疫分析法检测降钙素原(PCT)的含量。对相应数据进行t检验、spearman相关性分析、回归分析、主成分分析、神经网图分析,找出对脓毒症有重要影响的脂质代谢物组成成分,进行直线相关性分析及ROC曲线,评估脂质分子变化在脓毒症诊断中的准确性。结果:质谱分析筛查脓毒症组与正常组脂质小分子代谢物,得出脓毒症组与正常组间发现16:0 LPC等17种具有差异性的代谢产物(P<0.05)。其中,脓毒症患者较正常组血浆中18:2LPA、20:4LPA、S1P、16:0 LPC、18:2 LPC、18:1 LPC、18:0 LPC、16:0 LPE、18:2 LPE、18:1 LPE、18:0 LPE低表达;脓毒症患者血浆中16:0 Cer、18:0 Cer、20:0 Cer较正常组高表达(P<0.05)。Spearman相关性分析中,在t检验显示的有差异的脂质代谢物组分与sepsis都具有相关性(P<0.05),18:2LPA、S1P、16:0 LPC等13种代谢产物与脓毒症相关系数波动于0.856-0.655之间,提示以上脂质组分与脓毒症强相关;主成分分析法显示,脓毒症中可分为4个对脓毒症影响较大的主成分,其中18:2LPC、16:0LPE、18:2LPE、16:0LPC、S1P、20:0Cer在主成分贡献值较高(贡献值>0.8,P<0.05);Logistic回归模型为-5.482 18:1LPC-17.598 18:1LPE,说明18:1LPC、18:1LPE与脓毒症具有相关性(P<0.05);神经网络分析表明20:4LPA、16:0 LPC、18:2LPC、18:2LPA重要性百分比依次为100%、88.7%、53.4%、37.3%。PCT、TNF-α、IL-13在脓毒症患者外周血中较正常组高表达(t=3.93、4.26、2.26,P<0.05)。直线相关性分析表明IL-13、TNF-α与脓毒症组PCT含量变化正相关。16:0 LPC、18:1LPC、18:2LPA、20:4LPA四种脂质代谢产物与脓毒症组PCT含量变化正相关(P<0.05)。ROC曲线显示PCT、TNF-α、IL-13、18:1LPC、16:0 LPC、18:2LPA、20:4LPA的AUC分别为1、0.871、0.999、0.918、0.913、0.857、0.679。结论:1、16:0 LPC等17种差异性脂质代谢产物在脓毒症中具有影响。其中16:0 LPC、18:1LPC、18:2LPA、20:4LPA四种脂质代谢组分与脓毒症相关性较强。2、脓毒症患者中18:2LPA、20:4LPA、S1P、16:0 LPC、18:2 LPC、18:1 LPC、18:0 LPC、16:0 LPE、18:2 LPE、18:1 LPE、18:0 LPE低表达。而16:0 Cer、18:0Cer、20:0 Cer高表达。多种脂质小分子的含量变化提示脓毒症过程中脂质代谢差异,可能与炎症反应中不同的脂质代谢过程相关。3、16:0 LPC、18:1LPC、18:2LPA、20:4LPA四种脂质代谢组分参与了脓毒症的瀑布式炎症反应。其中以AUC面积评价18:1LPC、16:0 LPC对脓毒症诊断准确性较高。说明18:1LPC、16:0 LPC与PCT相比具有相似的脓毒症诊断敏感性,可作为早期筛查脓毒症的分子标志物。