近日，記者從北京協和醫院獲悉，該院教授杜斌、周翔帶領團隊運用數據分析與機器學習技術，創新設計出一種血管張力反應性指數，不僅能實時、無創、快速監測膿毒性休克患者對血管活性藥物的反應，還能夠精準預測患者預后。這標志著我國重癥醫學領域在血管張力評估技術上取得了又一突破，其無創性與操作的簡便性，將有助于提升臨床應用的安全性與患者體驗，臨床應用價值顯著。相關研究成果發表于《柳葉刀》子刊EBioMedicine。
論文截圖
膿毒癥是重癥患者死亡的主要原因之一，由感染引發的全身炎癥反應可導致外周血管阻力明顯下降，誘發低血壓并嚴重減少組織灌注。血管活性藥物被廣泛應用于膿毒性休克患者的治療。
但現有的指標，如平均動脈壓、血管活性-肌力（VIS）評分、序貫器官衰竭（SOFA）評分、急性生理學（APS）評分等，均不能敏感地反饋休克患者經血管活性藥物治療后的效果，也就難以動態指導臨床診療。
該研究共納入了2139例北京協和醫院重癥醫學科、9455例重癥醫學數據庫（MIMIC）、4202例eICU協作研究數據庫（eICU-CRD）的成年膿毒癥患者數據，所有患者接受過至少一種血管活性藥物的治療。
研究團隊設計出一種劑量效應指數——血壓反應指數（BPRI），通過將患者的平均動脈壓除以對應時刻的VIS評分計算得出，以期展示膿毒癥患者對血管活性藥物的反應性，為醫生提供更精準的治療依據。
研究發現，BPRI與院內死亡風險之間的關聯呈L形。在協和隊列中，當BPRI小于7.1時，隨著BPRI值的降低，院內死亡風險迅速增加。當BPRI大于7.1時，隨著BPRI值的增加，院內死亡風險緩慢下降。
研究團隊用三個大型數據庫證明，BPRI可以精準預測膿毒癥患者的院內死亡率。在膿毒癥診斷后的一周內，BPRI在不同時間跨度內均保持受試者操作特征曲線下面積（AUROC）在0.7以上，表明其在膿毒癥患者早期風險評估具有較強的準確性和穩定性。作為單一標志物，BPRI對院內死亡率的預測能力與計算過程復雜的SOFA評分和APS幾乎相同。在預測血管狀況較差的老年人群（>70歲）預后方面，BPRI對院內死亡率的預測能力更為優越。此外，BPRI計算簡便，可實現床旁快速評分，便于臨床推廣。
此外，研究團隊還開發了一種機器學習模型，用于識別影響患者BPRI的因素。團隊發現，“是否使用呼吸支持”和“12小時液體平衡量（平衡量=入量—出量）”這兩項臨床干預與BPRI的變化相關。
研究發現，需要呼吸支持的患者通常病情較重，BPRI值也較低，臨床預后差，12小時液體平衡量較大的患者亦如此。“因此，對患者進行適當液體負平衡可能對提高BPRI有益，為后續探究改善患者血管活性藥物反應性提供方向，以期改善預后。”杜斌說。
相關論文信息：https://doi.org/10.1016/j.ebiom.2024.105257