复旦大学姜世勃团队与同济大学熊利泽团队共同建立了针对奥密克戎变异株感染者的危重症预测模型

2023-03-15 04:03

自从2021年11月以来，新冠状病毒（SARS-CoV-2）奥密克戎（Omicron）变异株及其亚变体已经成为了最主要的流行株，并在全球范围内大面积地传播。与先前毒株相比，奥密克戎变异株的毒力较低并且感染后的症状较为轻微；尽管如此，在临床诊疗的过程中发现奥密克戎变异株仍有一定的导致患者进展成危重症的概率，尤其在老人年和其他免疫力下降的患者中。因此奥密克戎流行株的严重性仍然不可忽略。如何尽早发现潜在的危重症患者并及时开展针对性的治疗也成为了奥密克戎变异株感染诊疗的关键问题。

针对这一问题，复旦大学姜世勃教授团队联合同济大学熊利泽教授/满秋红教授团队共同建立了一个专门针对奥密克戎变异株感染的预测模型，用于在病程早期计算患者进展成危重症的概率，因而可以发现潜在的危重症患者并及时开展干预和保护措施。相关研究成果于2023年3月1日发表在Frontiers in Immunology（IF=8.786）上，题为“Development and validation of a prognostic model based on immune variables to early predict severe cases of SARS- CoV-2 Omicron variant infection”。

在这项单中心的回顾性临床研究中，作者纳入了689名奥密克戎变异株感染的新冠患者，同时收集了患者入院时的基本临床信息和一系列免疫相关的检验结果作为研究变量，并以患者在整个入院治疗期间是否被收入ICU治疗作为研究结局。作者将纳入的689名患者随机分为训练队列（70%）和验证队列（30%），用训练队列对变量进行筛选，用验证队列对所建立的模型加以验证。在训练队列中，作者通过Stepwise回归、Lasso回归、最优子集回归三种方法对变量进行了筛选，并综合三种筛选方法的结果确定了纳入预测模型的最终变量（年龄、中性粒细胞、淋巴细胞、IL-2、IL-10、降钙素原），并用相关变量建立Cox回归模型。然后，在训练队列和验证队列中，作者从区分度（discrimination）、校准度（calibration）、临床净获益（net benefit）三个方面对该模型进行了评价，并发现该模型具有令人满意的表现。在实际运用过程中，将根据该模型计算出患者在入院后第7、14 和 21天内的“非ICU入住 (NIA)” 的概率来预测该病人未来进展成危重症的几率。

尽管针对SARS-CoV-2感染的预测模型众多，但是绝大多数都是基于原始毒株（Wuhan-Hu-1）建立的，而奥密克戎变异株感染后的临床表现和严重程度与原始毒株存在较大的差别，因此针对奥密克戎变异株感染建立特异性的危重症预测模型相当必要，该研究填补了这一领域的空白。同时，由于奥密克戎变异株仍在全球范围内进一步的扩散，该研究所建立的危重症预测模型有着广泛的临床应用前景。

复旦大学陆天予硕士生和同济大学满秋红教授为本文的共同第一作者；复旦大学姜世勃教授和同济大学熊利泽教授为本文的共同通信作者。

原文： https://doi.org/10.3389/fimmu.2023.1157892

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