ARDS亚表型：对于一种异质性综合征的认识

急性呼吸窘迫综合征（ARDS）是一种临床综合征，其定义为急性发作性低氧血症（PaO2/FiO2 < 300）和不能完全由心衰或容量超负荷来解释的双肺浸润。与之前的美欧共识定义一样，ARDS的柏林共识定义能够使临床医生和研究人员前瞻性的识别ARDS患者，实施肺保护性通气策略，并招募患者参加临床试验。然而，ARDS在临床上仍未得到充分认识，治疗手段有限，死亡率仍然很高。对ARDS认识不足的部分原因可能是：符合ARDS诊断标准的患者存在相当大的临床异质性。该综合征可能由肺部或肺外脓毒症、误吸、创伤、输血或胰腺炎等因素引起。肺浸润可呈局灶性或弥漫性。低氧血症可从轻微到严重，呼吸衰竭的持续时间可短可长。临床表现的多样性可能反映了ARDS患者之间潜在的生物学差异，这些生物学差异现在被认为是疾病治疗反应和最终结局的重要驱动因素。

尽管最近的大型临床试验获得了有意义的临床前数据，但ARDS患者之间的巨大异质性可能是导致ARDS实验性治疗失败的原因之一。许多人认为，ARDS的临床和生物学复杂性是发现成功新疗法的障碍，识别ARDS的亚表型—ARDS患者中更同质的群体—是解决这一问题的一种方法。通过识别ARDS大量共识定义中所包含的有意义的但目前尚未被定义的亚组，干预措施可能会在目标人群中得到更有效的实施。选择更有可能出现不良预后结局的患者的亚表型进行临床试验被称为预后型富集。根据疗效机制选择更有可能对特定治疗产生治疗反应的患者被称为预测型富集。美国食品和药物管理局建议采用这两种富集策略，通过提高阳性结局的比率（预后型富集）或放大治疗效应（预测型富集）来提高所有领域临床试验的研究效率。这些方法可以让研究人员在较小的群体中检测治疗效果，这在ARDS等异质性综合征中尤为重要。然而，最终ARDS亚表型的发现不仅仅会使临床试验人群受益：在未来十年内，这些创新可以帮助我们从一刀切的ARDS治疗方法转变为更有效的、基于每位患者临床和生物学特征的个体化治疗。

本文总结了ARDS患者亚表型的科学现状，探索了在异质性综合征中能够识别更同质的亚组的生理、临床和生物学特征（表 1），以及这些进展对重症监护室（ICU）和急诊科临床医生的潜在影响。

ARDS研究中的预后型富集包括选择具有特定疾病相关终点可能性更大的患者，如脱机天数较短或死亡率较高。除了提高研究效率之外，识别ARDS患者预后不良风险最高的亚表型还可能改善床边风险分层，使临床医生能够选择更可能从医疗机构间转运中获益的患者进行更高水平的医疗，或尽早考虑积极的治疗，如体外膜肺氧合（ECMO）。

ARDS患者的危险分层并不是一个新的策略。根据低氧血症的程度（轻度、中度和重度），Berlin定义将ARDS分为三个亚组（表2），随着PaO2/FiO2比值的降低，死亡率增加。这种方法的优点是PaO2/FiO2比值适用于所有ARDS患者，不需要进行专业的分析或主观性的临床评估。多个大型ARDS临床试验使用PaO2/FiO2比值作为预后型富集的指标。例如，评估早期持续神经肌肉阻滞的ACURASYS试验，评估俯卧位通气的PROSEVA试验，以及再度评估早期持续神经肌肉阻滞的ROSE试验，这些试验都是针对中-重度ARDS患者（PaO2/FiO2比值 < 150 mmHg）。这三种试验均有死亡终点，且对照组的死亡率都超过了40%。

除了PaO2/FiO2比值外，其他几个已知的生理学变量也可预测ARDS的不良预后。死腔分数，通气率（评估通气功能受损的简单床边指标），以及驱动压（评估肺顺应性的指标）均与ARDS的不良结局独立相关，更常规地测量这些变量可以改善临床试验中的预后指标，并提高临床实践中的风险预测水平。

然而，使用这些生理测量指标的一个局限性是，这些指标可能会随时发生变化。例如，使用较高的呼气末正压（PEEP）可以迅速将患者从ARDS严重程度的一个亚组转移到另一个亚组，或者在插管时正在吸气的患者可能会出现严重但是可在数小时内得到改善的低氧血症。也许更深层次的原因是，在大多数病例中，共同的生理特征并不能反映ARDS患者之间生物学上的重要差异。输血相关性ARDS患者的PaO2/FiO2比值或驱动压可能与H1N1流感所致的ARDS患者的相同，但两者潜在的病理生理机制可能有很大不同，且存在不同的不良预后风险。事实上， 利用ARDS的柏林定义预测死亡率远非完善，其曲线下面积仅为0.577。

认识到纯生理学方法对ARDS亚表型患者进行分型的局限性，研究人员还分析了各种临床变量以增强预后型富集（表1）。例如，与非创伤性ARDS患者相比，创伤性ARDS患者的死亡风险较低（优势比0.44）。Luo等人发现，尽管总体死亡率相似，但直接（肺内触发）和间接（肺外触发）因素导致ARDS患者死亡的预测因子不同。在多个队列研究中，伴有急性肾损伤（AKI）的ARDS患者的死亡率明显高于未伴有AKI的患者。因此，在尝试识别高危ARDS患者时，非创伤性患者和严重AKI患者属于高风险亚组，但患者死亡的预测因素取决于肺损伤是直接性的还是间接性的。

除了基本的临床特征外，ARDS的病程是另一个可以识别更有可能出现不良预后结局的患者的因素。发病时间和病程似乎都具有评估预后的价值。多项研究表明，在ICU住院48h后发作的ARDS与较高的死亡率相关。不足为奇的是，病情快速改善的ARDS患者（1天内消退的ARDS）比持续性ARDS患者的预后更好。然而，让人感兴趣的是，大多数（63%）快速改善的ARDS患者存在中度或重度低氧血症，这突显了仅使用PaO2/FiO2比值来识别患者参加临床试验的局限性。认识到这一问题，PROSEVA俯卧位试验只纳入了在病情稳定12-24小时后仍符合纳入标准（PaO2/FiO2 < 150 mmHg）的患者。

肺部浸润的影像学表现也被用来将ARDS患者分成更同质的亚组，且单独或与其其它生理和临床变量一起识别死亡风险最高的患者。一项小型前瞻性研究发现，非局灶性浸润的ARDS患者的死亡率高于局灶性浸润的患者。对于严重ARDS患者，CESAR试验要求Murray肺损伤评分（包括胸片）大于3分（或pH<7.20）才符合行ECMO的标准。最近，RALE评分——用于系统量化胸片上肺泡浸润的程度和密度——已被证实可预测28天死亡率，曲线下面积为0.82。

然而，完全依赖临床特征进行表型分析的一个明显缺陷是可能发生错误分类。在最近的一项试验中，研究者根据ARDS中存在局灶性还是弥漫性浸润实行个体化机械通气（稍后将进一步讨论），在随机分组时，有21%的影像学亚表型被错误分类。同样，在一项试验中，研究人员发现很难将患者分为直接或间接ARDS， 有37%的病例无法进行分类。需要实用且可靠的分类方法来应对临床表型分析中的难题。

因此，人们对识别ARDS患者生物学亚表型越来越感兴趣。有人认为，生物标志物的表达水平与ARDS的临床表现相吻合，并且不容易出现临床表型错误分类这一具有挑战性的难题。此外，在过去十年里，我们对ARDS生物学的认识有了长足的进步。我们现在能更好地了解初始损伤如何引起炎症级联反应进而进一步损伤肺泡及其微血管的（图1）。检测ARDS患者的血浆生物标志物有助于发现具有重要宿主反应特征和/或临床结果较差的患者亚群。为此已经对诸多因素进行了研究，其中最深入的研究集中在ARDS的血浆蛋白生物标志物上。这些标志物包括全身炎症标志物（白细胞介素 [IL]-6、IL-8、可溶性肿瘤坏死因子 [TNF] 受体-1、IL-18）、上皮损伤标志物（血管生成素-2、细胞间粘附分子-1）、内皮损伤标志物（晚期糖基化终产物的可溶性受体 [sRAGE]，表面活性蛋白-D）和凝血障碍标志物（纤溶酶原激活物抑制剂-1，蛋白C），所有这些标志物都被证实具有评估预后的价值。最近，Rogers等人发现基线血浆IL-18水平升高和IL-18水平正在升高这两种情形都与脓毒症引起的ARDS的死亡率增加有关。

图1.  ARDS 渗出期的病理生物学。健康的肺泡毛细血管单位（左）和ARDS的渗出期（右）。AECI I型肺泡上皮细胞、AECII II型肺泡上皮细胞、Ang-2 血管生成素-2、APC 活化蛋白C、CC-16 Clara细胞分泌蛋白16、CCL 趋化因子（CC基序）配体、DAMP 损伤相关分子模式、ENaC 上皮钠通道、GAG 糖胺聚糖、HMGB1 高迁移率族蛋白B1、KL-6 涎液化糖链抗原-6、LPS 脂多糖、LTB4 白三烯B4、MMP 基质金属蛋白酶、MPO 髓过氧化物酶、mtDNA 线粒体 DNA、Na+/K+ATP酶 钠钾ATP酶、NF-κB 活化B细胞的核因子kappa轻链增强子、NET 中性粒细胞胞外陷阱、PAMP 病原体相关分子模式、PRR 模式识别受体、ROS 活性氧、sICAM 可溶性细胞间粘附分子、SP 表面活性蛋白、sRAGE 晚期糖基化终产物的可溶性受体、TNF 肿瘤坏死因子、VEGF 血管内皮生长因子、vWF 血管性血友病因子。

利用一种称为潜在类别分析（latent class analysis，LCA）的方法在异质性人群中识别亚群，根据两个大型临床试验患者的临床和生物学数据，识别出了两种不同的ARDS亚表型。与“低炎症”亚表型相比，“高炎症”亚表型的特征是炎症增强、脱机天数减少和死亡率增加（图 2）。这两种亚表型在后续的多个ARDS试验队列的独立分析中被发现，与高炎症表型相关的不良预后持续存在。Bos等人使用一种称为分层聚类分析的不同方法分析了ARDS患者的血浆生物标志物，他们发现了两种相似的亚表型：一种是“反应性”亚表型，其特征是更严重的炎症和更高的死亡率，另一种是“非炎症性”亚表型，与前者相比，其炎症较轻，死亡率较低。综上所述，这些发现支持了根据炎症标志物对ARDS患者进行分层可实现预后型富集的观点。

图2. ARDS的低炎症和高炎症亚表型与不同生物标志物的表达及患者的结局相关。Calfee等人已经确定了这两种不同的亚表型。在多个ARDS临床试验中， IL 白细胞介素、bicarb bicarbonate碳酸氢盐、TNFr1 肿瘤坏死因子受体1。

对ARDS患者蛋白质组学分析的关注与对ARDS患者基因组、转录组和代谢组亚表型的关注相当，但在使用这些策略进行预后型富集方面取得的进展较少。Meyer等人发现了一种IL-1RN编码变体，可增加脓毒症患者发生ARDS的风险，Zhu等人发现某些microRNAs是危重成人ARDS的风险生物标志物，但对于已确诊的ARDS 患者的基因组和转录组亚表型在很大程度上仍未被探索。在一组ARDS患者的小队列研究中，Rogers等人发现了一组具有明显代谢特征的患者，在未稀释的肺水肿液中多种代谢物的水平较高。这种“高代谢物”亚表型与较高的死亡率相关，但这些发现尚未在更大的队列中重现，部分原因是由于对肺水肿液的分析存在难度。

事实上，ARDS患者的蛋白生物标志物和“组学”数据目前还不能用于除研究外的其它用途。此外，确定ARDS患者的生物学亚表型对预后的影响尚未进行过前瞻性评估。研究人员最近发现了一种“简约”模型，该模型仅使用三种血浆生物标志物（IL-8、碳酸氢盐和蛋白C），将ARDS患者划分为“低炎症”或“高炎症”亚型，目前正在医疗机构试点快速分析用于识别ARDS亚表型的生物标志物。在未来临床试验中，快速检测方法的发展是ARDS亚表型鉴定以进行预后型富集的关键步骤，并最终将这些发现应用于临床。

在研究用于识别ARDS预后型富集亚组和表型的不同策略的同时，研究人员还研究了不同亚表型之间的治疗效果有何不同。通过回顾性分析亚表型特异性治疗或基于机制和生物学特征靶向治疗的治疗反应，研究人员可在更可能有应答反应的患者中对新的干预措施进行前瞻性的测试。这种方法提供了预测型富集思路：通过放大治疗反应，从实验性治疗中发现治疗受益的效能增加，使得研究效率更高。正如其它疾病如乳腺癌或哮喘的生物学表型，使得患者的结局得到了很大改善，识别ARDS亚表型的最终目标是根据ARDS患者的特点进行针对性治疗，使该领域从程序性治疗转变为精准医疗。

虽然许多人将PaO2/FiO2比值等生理参数视为可靠的预后指标，其也可能成为预测型富集的指标。正如Prescott等人在讨论ARDS临床试验策略时指出，较低的PaO2/FiO2比值不仅表明患者的死亡风险较高，还反映了肺重量较大的患者更可能从肺复张、较高的PEEP或俯卧位中获益。同样，人们可以假设，在严重ARDS患者中，平台压>30 cmH2O或尽管坚持肺保护性通气策略但驱动压仍不能维持正常的患者更有可能从ECMO超低潮气量的“肺休息”模式中获益。

如上所述，难以对患者进行分类是ARDS患者临床表型分型所面临的难题，也是临床表型在研究和实践中应用的一个主要缺陷。尽管如此，不同的ARDS临床亚型可能反映了不同的生物学基础，在某些情况下，对治疗的反应不同。例如，直接ARDS患者的上皮损伤生物标志物水平高于间接ARDS患者，有低水平证据表明，与间接肺损伤患者相比，直接ARDS患者对肺复张和糖皮质激素的反应可能不同。最近，根据影像学亚型（局灶与非局灶），一项高度创新的随机对照试验对比了个体化机械通气策略与标准低潮气量通气（LIVE试验）。通过意向治疗分析发现两组之间的结果没有差异，但在排除错误分类患者（占总患者的21%）的事后分析中，个体化机械通气干预可降低死亡率。这些结果强调了使用亚表型（影像学亚表型）来指导治疗的前景以及不利的一面：一方面，如果对患者进行适当分类，个体化治疗可能优于程序化治疗；另一方面，即使是在相对受控的临床试验中发生的严重错误分类也可能完全抵消潜在的益处。不管这种复杂性如何，LIVE试验是朝着许多人认为的ARDS未来的研究方向迈出的第一步：利用亚表型来进行个体化治疗，并直接与标准程序化治疗的结局进行比较。

由于生物标志物的床边检测尚未广泛使用，因此还没有试验使用生物学表型预随机化。然而，越来越多的证据表明，生物学表型可以预测治疗反应。在回顾性分析中，已观察到上述低炎症和高炎症表型对几种不同干预措施的治疗反应存在差异，包括PEEP和液体管理策略（表3）。在一项临床试验（HARP-2试验）的再分析中也观察到辛伐他汀的应答亚表型差异，但在另一项试验（SAILS试验）的类似再分析中没有观察到瑞舒伐他汀治疗ARDS的应答亚表型差异。虽然这种差异可能是由于试验设计的差异（以及测试的特定他汀类药物），但同时也强调了仅回顾性观察到治疗反应存在差异时仍然存在不确定性。

使用蛋白质组学表型对ARDS表型和预测型富集的研究比使用代谢组学、转录组学和基因组学的研究更加深入。Bos等人利用先前根据血浆蛋白生物标志物确定的“未发炎”和“反应性”亚表型，来测试各组之间白细胞基因的表达是否存在差异，发现约有三分之一的基因存在差异表达。具体来说，在“反应性”亚表型中存在氧化磷酸化基因的上调，因此，对于这一组患者，研究者认为应探索以该通路为重点的干预措施。虽然这些数据确实值得进一步研究，但将生物学关联转化为基于机制的有效治疗绝非易事。例如，对重组IL-1受体拮抗剂治疗脓毒症的阴性临床试验的回顾性分析发现，基线IL-1受体拮抗剂水平较高的患者亚群有治疗获益，可以说这是一个有悖常识的结果。

对ARDS进行以生物学为基础的精确治疗的益处仍然是理论上的。将从ARDS亚表型研究中获得的见解转化为基于机制的靶向治疗—并将这种精准方法与标准程序化方案进行比较——是ARDS研究的下一个领域。

如前所述，识别ARDS亚表型的部分原因是因为使用类似的方法提高了其它异质性疾病的治疗效果。特别是肿瘤治疗越来越多地以分子表型为指导，即使在晚期患者中，这种策略也大大提高了生存率。例如，随着检查点抑制剂和靶向BRAF V600突变的疗法问世以来，转移性黑色素瘤患者的生存率显著提高。哮喘治疗也因有了具有临床意义的亚表型而发生了改变：已发现患有严重、病情难以控制的嗜酸性粒细胞性哮喘的患者在使用旨在减少嗜酸性粒细胞活化的单克隆抗体后哮喘的发作减少。

脓毒症是危重症中的另一种异质性综合征，历史上一直采用程序化方案治疗，在这一病症中也发现了亚表型。Wong等人建立了一种基于生物标志物的儿童脓毒症死亡风险模型，以及基于基因表达的儿童脓毒症休克亚表型。在一项对儿童感染性休克患者的回顾性分析中发现，在中高危风险患者中，皮质类固醇与一种亚表型的复杂病程风险降低10倍以上相关，而与另一种亚表型无关。成人脓毒症的类似亚表型研究是一个活跃的研究领域。Gårdlund等人利用先前大型临床试验的临床数据，利用潜在类别分析识别出了感染性休克的六种不同亚表型。Seymour等人使用不同的方法（将机器学习应用于电子健康记录数据）识别出了四种具有不同遗传和炎症标志物以及死亡率差别较大的亚表型。

最后，有少量但越来越多的证据表明，除了心脏骤停类型和复苏后初始神经状态外，异质性心脏骤停综合征中存在着有意义的亚表型。例如，Bro-Jeppesen等人报道，IL-6作为全身炎症标志物，与院外心脏骤停复苏的昏迷患者预后不良相关。Anderson等人发现，与左心室射血分数（LVEF）降低的复苏后休克患者相比，LVEF保留患者的神经系统预后较差，器官衰竭的可能性增加，死亡率增高。此外，保留LVEF组的患者对早期液体复苏表现出亚型特异性反应，与大容量液体复苏相关的死亡率较低，神经功能预后改善，而在LVEF降低组中未观察到上述结果。这些发现表明，在心脏骤停后综合征中存在可识别的亚表型，且亚表型可能是致使治疗反应不同的重要驱动因素。

针对ARDS患者进行治疗的医疗设备仍然有限，死亡率仍然很高。虽然ARDS新疗法相关的几项大型随机对照试验的阴性结果让许多人感到沮丧，但它们也激发出了多种新方法以了解ARDS患者的临床和生物学异质性。有意义的ARDS亚表型的识别—以及它们对疾病预后和治疗反应造成差异的原因—为未来的试验提供了预后和预测型富集。在医疗机构对可行的表型分析方法的前瞻性评估是将这些发现转化为新的ARDS个体化治疗的关键下一步。最终，ARDS亚表型的识别可能有助于实现ARDS的精准重症监护：用针对每个患者临床和生物学特征的治疗方法替代针对所有符合诊断标准的患者的钝性干预措施。