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该研究的主要作者包括Xinyi Chang、Yue Guo、Jiawei Wang、Jun Liu、Yuanze Ma、Qiulun Lu和Yi Han。研究由南京医科大学第一附属医院和哈尔滨医科大学第二附属医院的研究团队完成。论文发表于2024年的期刊《Lipids in Health and Disease》上，具体卷号为23:283。
该研究的主要科学领域是重症医学和心血管疾病，特别是脓毒症诱导的心肌病（Sepsis-Induced Cardiomyopathy, SICM）。脓毒症是一种由感染引发的全身性炎症反应，常导致多器官功能障碍，其中心肌功能障碍是脓毒症患者死亡的主要原因之一。目前，SICM的诊断主要依赖于超声心动图测量的左心室射血分数（LVEF），但这种方法存在局限性，如对负荷条件的敏感性以及设备和操作人员的限制。因此，研究团队旨在通过血清生物标志物，特别是心脏型脂肪酸结合蛋白（Heart-Type Fatty Acid Binding Protein, H-FABP），探索一种早期、快速且成本效益高的SICM诊断和预后评估方法。
研究分为多个步骤，详细流程如下：
研究人群的筛选与分组
研究纳入了2021年1月至2024年5月期间在重症监护室（ICU）诊断为脓毒症或SICM的患者。排除标准包括年龄小于18岁、ICU停留时间少于24小时或住院期间因任何原因中断治疗的患者。最终，研究纳入了270名患者作为训练和验证集，52名患者作为外部测试集。患者被分为脓毒症组和SICM组，两组在年龄、性别和合并症方面无显著差异。
血液样本的采集与数据收集
在患者入组后24小时内，研究人员采集了患者的血液样本，并通过离心分离血清，储存于-80°C。同时，收集了患者的临床数据和超声心动图测量结果。血清生物标志物通过酶联免疫吸附试验（ELISA）进行检测。
诊断模型的构建
研究分析了64个与心脏、肾脏、肝功能、脂质代谢、凝血和炎症相关的生物标志物。使用了三种机器学习算法——支持向量机（SVM）、随机森林（RF）和逻辑回归（LR）——筛选出与SICM诊断最相关的指标。最终，基于H-FABP和视黄醇结合蛋白（Retinol-Binding Protein, RBP）构建了诊断模型，并进行了内部和外部验证。
超声心动图测量
所有超声心动图检查均按照美国和欧洲超声心动图学会的标准化协议进行，由经验丰富的医师操作。
统计分析
数据分析使用了IBM SPSS Statistics 27和R 4.4.1软件。连续变量通过独立样本t检验或Mann-Whitney U检验进行比较，分类变量通过卡方检验分析。机器学习算法的性能通过ROC曲线分析、校准曲线分析和决策曲线分析进行评估。
研究人群的特征
在脓毒症组和SICM组之间，年龄、性别和合并症无显著差异。然而，SICM组的心脏生物标志物（如pro-BNP、TNT和H-FABP）显著高于脓毒症组，超声心动图参数（如SV和LVEF）显著降低。
诊断模型的性能
SVM、RF和LR算法分别筛选出6、6和7个指标。最终，H-FABP和RBP被确定为SICM诊断的最相关指标。H-FABP在内部验证集（AUROC 0.689）和外部测试集（AUROC 0.845）中均表现出最高的诊断性能。
H-FABP的预后价值
基于H-FABP的临界值（8.335 ng/ml），患者被分为高H-FABP组和低H-FABP组。Kaplan-Meier曲线分析显示，高H-FABP组患者的7天ICU死亡率显著高于低H-FABP组，但28天ICU死亡率无显著差异。
研究表明，H-FABP在患者入院后24小时内测量的浓度可以作为SICM早期诊断和短期预后评估的关键生物标志物。这一发现为临床医生提供了重要的工具，帮助他们在早期阶段评估SICM患者的病情。
重要发现
H-FABP在SICM诊断和预后评估中表现出显著的临床价值，尤其是在早期阶段。
方法新颖性
研究结合了机器学习算法和传统统计分析方法，提高了筛选生物标志物的准确性和严谨性。
研究对象的特殊性
研究聚焦于脓毒症诱导的心肌病，这一领域的研究相对较少，具有重要的临床意义。
研究还探讨了H-FABP在脓毒症中的生理机制，发现其与炎症状态和脂质代谢紊乱密切相关。此外，研究团队建议未来进一步扩大样本量，以验证H-FABP在SICM中的长期预后价值及其潜在机制。
这篇研究为脓毒症诱导的心肌病提供了新的诊断和预后评估工具，具有重要的科学和临床应用价值。