目的 探讨重症监护病房(intensive care unit, ICU)脓毒症患者临床表型的识别与验证。方法 采用人工智能算法处理重症监护医学信息Ⅳ(Medical Information Mart for Intensive CareⅣ,MIMIC-Ⅳ)2.2数据库中脓毒症患者的临床数据，包括...
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目的 探讨重症监护病房(intensive care unit, ICU)脓毒症患者临床表型的识别与验证。方法 采用人工智能算法处理重症监护医学信息Ⅳ(Medical Information Mart for Intensive CareⅣ,MIMIC-Ⅳ)2.2数据库中脓毒症患者的临床数据，包括人口学特征、ICU首日实验室指标及治疗措施等89个临床特征，首先应用无监督机器学习算法(K均值聚类和层次聚类)进行表型识别，然后应用有监督机器学习算法(轻量级梯度增强机)进行表型预测，并结合机器学习可解释性算法SHAP识别重要特征；最后通过传统统计学方法，对各表型间的临床特征差异与临床结局差异进行验证。结果 在22 517例脓毒症患者中发现了3种临床特征及结局显著不同的临床表型。其中表型1患者的死亡风险最高(28 d死亡率为46.4%),以肾功能异常和疾病严重程度评分升高为主；表型3患者的死亡风险最低(28 d死亡率为11.2%),神经功能评分最佳。通过可解释性机器学习，识别出阴离子间隙、血尿素氮、肌酐、格拉斯哥昏迷量表评分、凝血酶原时间和序贯性器官功能衰竭评分6个特征(首日最差值)在表型识别(AUC≥0.89)和表型预后预测(AUC≥0.74)方面表现良好。在患者出ICU后28 d、60 d、90 d及1年内，表型3的死亡风险均最低(HR<1)。结论利用机器学习算法成功识别了3种具有不同临床特征及预后的脓毒症临床表型，并筛选出6个关键临床特征，预期将在脓毒症亚型分类及预后评估中发挥重要作用，有助于患者的个体化治疗。
目的建立一种同位素稀释超高效液相色谱串联质谱法(isotope dilution ultra performance liquid chromatography tandem mass spectrometry,ID⁃UPLC⁃MS/MS)检测血浆18⁃羟皮质酮(18⁃Hydroxycorticosterone,18⁃OHB)的方法。方法取血浆标...
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目的建立一种同位素稀释超高效液相色谱串联质谱法(isotope dilution ultra performance liquid chromatography tandem mass spectrometry,ID⁃UPLC⁃MS/MS)检测血浆18⁃羟皮质酮(18⁃Hydroxycorticosterone,18⁃OHB)的方法。方法取血浆标本或标准溶液200μL置于离心管中,然后加入同位素氚标记的18⁃OHB为内标,用甲醇沉淀血浆蛋白,离心后取上清液,用Prime HLB Elution 96孔SPE板进行萃取,收集洗脱液,在正离子电喷雾离子化的多离子反应监测模式下检测18⁃OHB。评价该方法的精密度、加标回收率、定量检测下限、线性和基质效应。2019年11月起招募表观健康志愿者,采用ID⁃UPLC⁃MS/MS检测其血浆18⁃OHB水平,并验证梅奥医学实验中心提供的18⁃OHB参考区间。结果该方法检测血浆18⁃OHB的分析时间约为3.0 min,检测低、中、高3个水平18⁃OHB的重复性变异系数和实验室内不精密度分别为2.2%~3.5%和3.7%~5.0%,平均加标回收率为98.1%~101.7%,定量检测下限为0.01μg/L,在0.1~10μg/L范围内线性良好(r>0.990),血浆基质效应为86.83%~119.00%。基于本研究建立的ID⁃UPLC⁃MS/MS方法,73名表观健康人群血浆18⁃OHB第2.5、97.5百分位数分别为0.01、0.60μg/L,其中66%(48/73)血浆18⁃OHB水平处于梅奥医学实验中心提供的参考范围外。结论本研究建立了一种ID⁃UPLC⁃MS/MS测定血浆18⁃OHB的方法,该方法检测快速、结果准确可靠,性能满足临床需求。
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