有证据表明,不同的损伤可能导致共同的损伤分子模式。炎症和宿主对损伤的反应(inflammatory and the Host Response to Injury, NCT00257231)项目的有影响力的工作重复了危重症综合征之间病理生理学相似性的临床观察结果,表明创伤和烧伤中的分子标签包括类似感染相关和炎症相关通路的激活。这项工作最近得到了扩展,揭示了细菌性脓毒症与COVID-19病毒性脓毒症以及ARDS与胰腺炎之间的分子相似性。这些观察结果提示,一些信号可能适用于由非常不同的损伤诱发的不同形式的危重疾病。这些发现提示危重疾病的生物学决定因素具有以前未被描述的丰富性。与损伤和疾病状态之间的一对一对应相比,一对多关系甚至多对多关系可能更合适。由于传统的分级分类模型不能很容易地表示这样的系统,我们提供了如图2所示的圆形模型,以描述不同疾病状态(不管它们来自何种疾病状态)之间共享的疾病机制的精确生物学过程。通过认识到某些状态可能通过不同的因果途径达到,并且虽然损伤本身很重要,但由此产生的生理状态可能更好地表征了患者的当前状态,从而更好地适应了危重病的复杂性。
我们的患者到达ICU后被发现鼻咽拭子SARS-CoV-2病毒PCR阳性、低氧血症加重、尿量减少和意识错乱。超声心动图显示轻度左心室功能障碍,患者的D-二聚体水平(凝血的一种标志物)显著升高。根据目前的标准,我们可能会诊断出几种综合征——ARDS、脓毒症、急性肾损伤、谵妄和弥散性血管内凝血——每种综合征都可以采用不同类型的支持性治疗。这些治疗方案可能相互冲突,而且我们的诊断缺乏精确性,因此很难预测患者对其中任何一种治疗方案的反应。根据上述原则开发的新概念模型将支持一种更有效的方法,即不强调综合征标签,而强调更精确的生物描述符。基因组测序可能揭示我们的患者有等位基因变异体,该变异体使其发生重度肺部炎症的风险远高于具有相同表现的年龄和性别匹配的患者。转录组分析可以揭示她的器官功能障碍主要是由TNF/ IL -1介导的炎症引起,而微血管血栓形成几乎没有影响。心率变异性分析可能揭示预示谵妄的自主神经功能变化。此外,这些病理生理特征可能并不局限于COVID-19,也可能见于由完全不同的损伤引起的危重疾病状态。这些特征将被理解为可治疗的特征,引起一个特定的治疗过程。已知药物可靶向遗传多态性,患者可能更有可能从抑制某些炎症通路中获益,在预防和治疗激越方面,交感神经抑制剂可能优于抗精神病药。
基础科学 “可治疗性状”的概念通常意味着潜在机制已被理解,治疗与机制相关。因此,为了从机制上理解假定的可治疗性状,必须认真开展详细的临床前工作。生物标志物的发展在实践层面,在某些情况下,将可治疗性状概念付诸实施将需要开发可用于ICU环境的新型生物标志物。这需要与临床化学家和实验室专家密切合作,创建可在临床实验室运行的经过验证的检测方法,同时考虑到重症监护的多焦点性质和为决策提供信息所需的快速周转时间。对血液、尿液、呼出气甚至生理信号等现成样本进行检测,比组织活检等侵入性检测更有可能被采用。同样,基于更快模式(如PCR或分子条形码平台)的检测将比更繁琐的测序技术获得更大的应用。开发可行的生物标志物检测法将涉及解决许多障碍,包括识别生理上重要的疾病状态,描述对检测结果的适当临床解读,以及满足监管要求。毫无疑问,我们将探索全新的技术,以满足在ICU中寻找可治疗特征的生物标志物的迫切需要。结局指标 我们必须设计出能够轻松确定基于生物标志物的治疗是否有效的结局。目前的结局(如死亡率、无器官支持天数和神经功能的粗略指标)可能缺乏判定特定治疗成功所需的特异性。例如,COVID-19患者可能对糖皮质激素反应良好,但后来却死于肺栓塞或合并细菌感染。我们必须考虑中期结局的相对重要性,以及根据现行标准可能不认为以患者为中心的结局。数据集成 大量变量产生的干扰、不同治疗和医疗服务方法产生的混杂效应,以及个体效应的现实规模不断缩小,这些都主张在大范围和持续一段时间内整合数据。来自电子健康记录、二代测序和多组学生物学的数据提供了基质,数据科学以及增强的统计学和机器学习方法提供了方法。弗雷明汉心脏研究(Framingham Heart Study)、人类基因组计划(Human Genome Project)或大型强子对撞机(Hadron collder)产生的粒子物理学见解所开创的先例,都说明了创建、管理和共享大量数据的力量。新颖的试验设计 因果推断受到混杂因素的挑战。随机化是减少混杂因素的最可靠方法,从而确定因果关系。因此,大型随机临床试验为因果推断提供了强有力但未得到充分利用的机会,而孟德尔随机化等新兴方法使我们能够从随机生物学变异性中更稳健地推断因果关系。如RECOVERY和REMAP-CAP研究的成功所证明,采用平台试验(纳入了评估多种治疗的适应性设计)在有效权衡多种不同治疗的效果方面显示出了希望,并且可以适应研究人群的异质性。研究者发起的国家和国际合作。大规模、多国和多机构的合作,如欧洲核子研究中心CERN、LIGO和人类基因组计划正变得越来越普遍。开放科学和共享数据存储库的创建强调了合作的意愿并提供了合作平台。国家临床研究小组在新发传染病、癌症、卒中和血栓形成等领域的合作正在增加。在危重症治疗方面,国际急性治疗试验专家论坛(International Forum for Acute care Trialists, InFACT)为危重症分期和分层的早期讨论提供了一个论坛。应对这一挑战所需的大规模合作正在成为可能。 结论1933年,国际癌症控制联盟(Union for International cancer Control)的创建和TNM分期系统的发展改变了癌症患者的管理,TNM分期系统最早由Pierre Denoix在20世纪40年代提出。弗雷明汉心脏研究(Framingham Heart Study)对一种疾病随时间推移的自然史进行了全面描述,从而影响了心血管疾病的治疗。我们需要类似的方法来重塑危重病。由于危重症的快速变化和多器官表现,可能比肿瘤学和心脏病学的先例更复杂,需要付出更大的努力。这是可以实现的,但需要全球范围内的合作——在术语和分类法方法上达成一致,创建共享的数据存储库以测试和验证模型,以及将模型纳入随机试验以评估因果推断。尽管COVID-19造成了所有剧变,但它表明,对全球研究合作的这种渴望不仅是可取的,而且是可能的。