Какие пациенты нуждаются в ранней интенсификации терапии из-за повышенного риска тяжелого течения COVID-19? Например, плановое последовательное применение респираторной поддержки для пациентов с уровнем насыщенности крови кислородом (SpO2) ниже 93% включает интраназальную подачу кислорода через маску, интраназальную канюлю, высокопоточную подачу, неинвазивную с постоянно повышенным давлением, инвазивную вентиляцию и экстракорпоральную мембранную оксигенацию. Однако подобный ступенчатый подход может оказаться неоптимальным для пациентов с изначально высоким риском необратимых последствий. Авторы статьи исходили из того, что прогностические маркеры следует избирать из числа показателей, доступных практически в любом лечебном учреждении. Простая модель может помочь быстро расставить приоритеты среди пациентов, особенно когда ресурсы здравоохранения ограничены.
Группа ученых из Китая, Люксембурга и Великобритании*, ретроспективно проанализировав образцы крови 485 человек из китайского города Ухань, определила надежные и значимые маркеры для выявления пациентов с наибольшим риском. Для разработки модели на основе машинного обучения они использовали медицинские данные 375 пациентов отделения интенсивной терапии с COVID-19, собранные в период с 10 января по 18 февраля 2020 г. Распределение по возрасту составило 58,83 ± 16,46 года (рисунок).

Инструменты машинного обучения отобрали три биомаркера, которые могут прогнозировать смертность отдельных пациентов более чем на 90% как минимум за 10 дней наперед: лактатдегидрогеназу (ЛДГ), высокочувствительный С-реактивный белок (high-sensitivity — hs-СРБ) и лимфоциты. Точность прогноза риска летального исхода при остром респираторном дистресс-синдроме по мере приближения по времени к исходу повышается. Итак, три биомаркера:
- относительно высокие уровни сывороточной ЛДГ коррелируют со степенью повреждения легких — активностью и тяжестью идиопатического легочного фиброза;
- высокочувствительный С-реактивный белок является отражением персистирующей воспалительной реакции, непосредственным проявлением которой считаются большие серо-белые поражения в легких пациентов с COVID-19, видимые при аутопсии; в срезах тканей при этом отмечают большое количество липких выделений из альвеол;
- лимфопения характерна для пациентов с COVID-19: лимфоциты инфильтрируют травмированный альвеолярный эпителий, что приводит к персистирующей лимфопении, как это наблюдалось при SARS-CoV-2 и MERS-CoV.
Исследователи надеются, что их модель на основе машинного обучения XGBoost облегчит идентификацию пациентов с высоким риском с последующим ранним вмешательством и улучшением прогноза.
Коментарі
Коментарі до цього матеріалу відсутні. Прокоментуйте першим