2017 年 6 月《呼吸研究杂志》（Respiratory Research，IF 3.841）发表了美国丹佛市国立犹太医学中心 Zemans 等进行的研究，对哪些生物标志物联用可准确预测慢阻肺（COPD）亚型、严重程度、疾病进展和死亡率进行了评估。
研究者采用了两个大规模多中心临床研究---COPDGene 研究和 ECLIPSE 研究的研究数据。这两个研究中均监测随访了受试者纤维蛋白原、C 反应蛋白（CRP）、肺表面活性蛋白 D（SP-D）、可溶性糖基化终末产物受体（sRAGE）和棒状细胞分泌蛋白（CC16），这 5 个生物标志物在受试者血浆中的浓度水平。
研究人员在调整了慢阻肺相应临床协变量后，使用 AICS 信息准则（赤池信息量准则），通过回归分析来评估这些生物标志物（单独使用或联用）是否能够准确预测慢阻肺亚型、严重程度、疾病进展和死亡率情况。
研究发现，COPDGene 研究中共有 1465 名受试者有完整的生物标志物检测数据；ECLIPSE 研究中有 2746 名受试者有完整的生物标志物检测数据。
研究发现，在 COPDGene 研究中，联用 CC16、sRAGE、纤维蛋白原、CRP 和 SP-D 能准确预测慢阻肺气流受限亚型（p<10-4）；联用 SP-D、CRP 和纤维蛋白原能准确预测慢阻肺肺气肿亚型（p<10-3）；联用 CC16、纤维蛋白原和 sRAGE 能准确预测慢阻肺患者第一秒用力呼气量（FEV1）下降（p<0.05）和肺气肿进展（p<10-3）；所有 5 个生物标志物联用能准确预测慢阻肺死亡率（p<0.05）。
上述所有结论，除了死亡率预测，均在 ECLIPSE 研究中得到了验证。对于 ECLIPSE 研究，联用 SP-D、CRP 和纤维蛋白原能最准确预测慢阻肺患者死亡率（p<0.05）；上述 SP-D、CRP 和纤维蛋白原联合应用在 COPDGene 死亡率预测中也达到了统计学意义。
这个针对两个大规模队列研究的综合分析发现：对于横断面和纵向慢阻肺临床转归，相比单用临床变量和单个生物标志物，联用生物标志物能改善预测准确性。
科研思路
慢阻肺是一种异质性疾病，典型表现为多种亚型和不同程度的疾病进展。既往研究已证实，有数个血清蛋白生物标志物可有效预测慢阻肺转归，如：纤维蛋白原和 CRP。
但是既往研究仅局限于血液生物标志物水平和横断面研究转归之间相关性评估，很少有研究评估过生物标志物和纵向转归之间的相关性。另一个缺点是：大部分研究仅评估了单一生物标志物和临床转归之间的相关性；而忽略了联合应用生物学标志物的价值。
本次研究首次利用 2 个大规模多中心队列研究数据，通过全面分析，评估单用和联合生物标志物在预测横断面和纵向转归方面的价值。研究发现，相比单个生物标志物，对于慢阻肺临床转归方面，联合应用多个生物学标志物具有更高的准确性。
文献来源：Zemans RL, Jacobson S, Keene J, et al. Multiple biomarkers predict disease severity, progression and mortality in COPD.Respir Res. 2017 Jun.
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审批编号：CN-5659
