脓毒症与危重症免疫失调共识框架：Hi-DEF模型揭示髓系与淋巴系细胞特异性调控机制及其治疗意义

　　为解决脓毒症等危重症综合征因生物学异质性导致免疫调节治疗失败的问题，SUBSPACE国际联盟通过分析>7,074例转录组数据，开发了量化髓系（myeloid）和淋巴系（lymphoid）细胞特异性免疫失调的框架Hi-DEF。该框架在ARDS、创伤和烧伤患者中验证了其保守机制，并揭示anakinra和皮质类固醇的治疗反应与特定免疫失调亚型相关，为危重症精准免疫治疗提供新工具。

　　

危重症医学领域自重症监护室（ICU）建立以来迅速发展，但近年来ICU死亡率的下降陷入平台期。脓毒症、急性呼吸窘迫综合征（ARDS）和创伤等综合征固有的生物学和临床异质性，使得针对这些疾病的免疫调节药物治疗在超过100项临床试验中未能取得一致获益。越来越多的证据表明，患者可能存在不同的生物学亚型，这些亚型对靶向治疗的反应存在差异，这为推进危重症精准医疗提供了新的方向。

在脓毒症研究中，转录组和蛋白质组内分型方案已成功识别出不同死亡风险和免疫调节治疗反应的患者亚组。然而，这些内分型方案在患者人群、感染病因、疾病严重程度和聚类方法上存在显著差异，导致它们之间的相似性和差异性尚不明确，阻碍了临床转化。为了解决这一问题，SUBSPACE国际联盟应运而生，旨在通过共享转录组数据推动危重症精准医疗的发展。

近期发表在《Nature Medicine》的研究通过评估37个独立队列中超过7,074个样本的现有免疫内分型重叠情况，开发了细胞类型特异性基因表达特征来量化免疫区室内的失调情况。研究发现髓系和淋巴系失调在所有队列中均与疾病严重程度和死亡率相关。重要的是，这种失调在ARDS、创伤和烧伤患者中也观察到，表明这是各种危重症综合征中的保守机制。此外，对随机对照试验数据的分析显示，在SAVE-MORE试验（n=452）中使用anakinra治疗的患者以及在VICTAS（n=89）和VANISH（n=117）试验中使用皮质类固醇治疗的患者中，髓系和淋巴系失调与差异死亡率相关，强调了其预后和治疗意义。

研究人员采用了几项关键技术方法：首先通过COCONUT算法对来自19个公共研究的1,460个血液样本进行协同标准化；利用单细胞RNA测序（scRNA-seq）技术分析来自4个公共数据集的602,388个免疫细胞，鉴定14种独特细胞类型；通过无监督层次聚类、主成分分析（PCA）和网络分析评估内分型重叠；开发髓系和淋巴系失调评分系统，基于104个细胞特异性基因的表达差异计算几何平均值；使用来自12个前瞻性队列的4,106个样本进行验证队列分析；并通过多变量逻辑回归和Cox比例风险模型评估临床结局和治疗反应。

Unsupervised clustering identifies four consensus gene expression-based clusters

研究人员首先评估了现有脓毒症基因表达内分型特征是否识别了相似的生物学特征。通过对公共数据集中的五个内分型方案进行无监督层次聚类、主成分分析和网络分析，发现这些方案尽管使用不同的方法和人群，但识别了相同的四种共识内分型。其中两个为有害簇（与较差结局相关），两个为保护簇（与改善结局相关）。这些内分型在SUBSPACE联盟的4,106个样本中得到验证，表明先前的脓毒症转录组特征共享生物学基础。

Consensus endotypes can be explained along the myeloid and lymphoid axes

通过整合来自258个样本的602,388个免疫细胞的scRNA-seq数据，研究人员发现共识内分型沿细胞起源和有害/保护效应分离。他们随后确定了104个在髓系或淋巴系细胞中选择性表达的基因，并将其分为髓系有害、髓系保护和淋巴保护亚组，据此定义了髓系和淋巴系失调评分。scRNA-seq数据证实这四个共识内分型与髓系和淋巴系免疫细胞中的 distinct 表达谱相关。

Hi-DEF quantifies immune dysregulation across critical illness

研究人员开发了人类免疫失调评估框架（Hi-DEF），使用这些基于基因表达的评分来量化每个患者的髓系和淋巴系特异性失调。在公共数据集中，髓系和淋巴系失调评分随严重程度显著增加。使用健康参与者评分第95百分位数（z-score=1.65）作为异常阈值，研究人员定义了四个象限：平衡、淋巴系失调、髓系失调和系统广泛失调。具有髓系或淋巴系失调的患者发生严重感染或死亡的风险显著更高（OR=5.2），系统广泛失调亚组的风险最高。

Hi-DEF demonstrates the need for flexible context-dependent subgrouping

分析显示，不同严重程度、招募地点和感染病因的患者在免疫失调的程度和范围上存在显著差异。队列组成的差异影响测量的失调和后续内分型方案的结果，这表明需要灵活、可推广的框架来评估不同临床背景下的免疫失调。

Hi-DEF generalizes to other critical illness syndromes

在Glue Grant队列的430例非感染性危重症创伤或烧伤患者中，较高的髓系或淋巴系失调评分与多系统器官衰竭或死亡显著相关（OR=2.0）。在斯坦福队列中，较高的评分与ARDS存在显著相关（OR=2.7）。这些结果表明Hi-DEF可能提供对不同危重症综合征相似性和差异性的见解。

Hi-DEF generalizes to immunocompromised patients

在免疫抑制患者中，Hi-DEF仍能识别出与30天死亡率显著相关的髓系失调评分，表明该框架可用于进一步分层这一高风险人群。

Hi-DEF is associated with differential response to immune-modulating medications across critical illnesses

分析显示，淋巴系失调与anakinra和皮质类固醇治疗的差异反应相关。在SAVE-MORE试验中，基线淋巴系失调患者使用anakinra治疗28天死亡率显著降低（2.2% vs 20.8%）。在VICTAS试验中，淋巴系失调患者接受氢化可的松治疗死亡率显著降低（11% vs 39%）。而在VANISH试验中，淋巴系平衡患者接受激素治疗死亡率增加。

研究结论表明，Hi-DEF提供了一个统一的模板，用于量化危重症中的免疫失调。通过整合已发表的内分型特征，该框架揭示了髓系和淋巴系细胞特异性调控的共同机制，并证明了其在各种危重症综合征中的保守性。重要的是，Hi-DEF能够识别出对免疫调节药物治疗有差异反应的患者亚组，为危重症精准医疗提供了有价值的工具。

研究人员指出，Hi-DEF的有意简化设计使其能够作为一个概念验证框架，未来可通过更多发现导向的方法进一步优化基因选择和阈值设定。尽管免疫失调与严重结局相关，但不一定是因果关系。所有分析都是探索性的，需要在前瞻性研究中进一步验证。总的来说，Hi-DEF为未来危重症免疫生物学的多组学研究提供了一个起点，以及一个更易于转化的、基于生物学的模式，用于开发ICU中的精准医疗工具。