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COVID-19 影响广泛，预测患者病情严重程度意义重大。研究人员分析 202 名美国退伍军人外周血细胞因子谱，发现细胞因子谱可预测 SARS-CoV-2 感染严重程度，IP-10、MCP-1 等为关键标志物，或能指导干预治疗。
新冠疫情在全球范围内造成了巨大影响，给人类健康带来了严重威胁。新冠病毒（SARS-CoV-2）引发的 COVID-19 疾病临床表现多样，多数患者症状较轻，但仍有部分患者会发展为重症，出现急性呼吸窘迫综合征（ARDS）、脓毒性休克或多器官功能障碍等，死亡率较高。在这一背景下，如何提前预测哪些患者会发展为重症，成为了临床治疗中的关键问题。目前，虽然医院可通过一些诊断手段和患者的合并症、年龄等因素来评估 COVID-19 的严重程度，但这些方法在捕捉免疫反应异质性方面存在局限性，难以精准预测患者的病情发展。而细胞因子在人体免疫反应中起着重要作用，严重的 SARS-CoV-2 感染常伴随细胞因子风暴，与不良临床结局和多器官功能障碍综合征相关。因此，研究外周血中的细胞因子谱能否预测 SARS-CoV-2 感染的严重程度，具有重要的临床意义。
美国退伍军人事务部（Veterans Health Administration，VHA）开展的 EPIC3（Epidemiology, Immunology, and Clinical Characteristics of COVID-19）研究致力于探索 SARS-CoV-2 在退伍军人中的流行病学模式、自然进展等。该研究的研究人员对 202 名参与者的外周血进行分析，旨在找出能预测 SARS-CoV-2 感染严重程度的细胞因子标志物。这项研究成果发表在《BMC Infectious Diseases》杂志上。
研究人员采用了多种关键技术方法。首先，进行了前瞻性观察队列研究，在 2020 年 7 月至 2022 年 9 月期间，从 15 个退伍军人事务医疗机构招募了住院和门诊的退伍军人参与者。参与者需完成问卷调查并提供生物样本，同时研究人员从 VHA 电子健康记录（EHR）获取临床数据。其次，利用 Luminex 平台对 45 种细胞因子进行检测。最后，运用 LASSO 逻辑回归、随机森林和 XGBoost 模型进行数据分析，以找出与疾病严重程度相关的细胞因子，并评估模型的预测能力。
研究结果如下：
- 描述性分析：通过对研究对象的基线特征分析发现，年龄分布在轻度 / 中度和重度 / 死亡组总体可比，但重度 / 死亡组 80 岁及以上参与者比例更高，40 岁以下比例更低；重度 / 死亡组 Charlson 合并症指数（CCI）为 3 及以上的参与者比例更高，且住院患者比例也更高。在细胞因子方面，多种细胞因子有超过 40% 的值超出检测限。通过单变量分析，确定了 10 种能区分疾病严重程度的细胞因子，其中 IP-10 的预测能力最强，其 AUC 达到 0.707（95% CI：0.622 - 0.791） 。相比之下，仅使用 CCI 预测疾病严重程度的 AUC 为 0.603（95% CI：0.511 - 0.696），低于部分细胞因子的预测能力12。
- 模型构建与分析：
- LASSO 回归：LASSO 模型筛选出 6 种对预测结果有效的细胞因子，按预测能力从强到弱依次为 HGF（0.28）、MCP-1（0.19）、IP-10（0.16）、IL-2（0.12）、VEGF-A（0.04）和 IL-17A（0.04），该模型在测试集的 AUC 为 0.773（95% CI：0.640 - 0.967），Hosmer-Lemeshow 检验 p 值为 0.263，表明模型校准良好3。
- 随机森林模型和 XGBoost 模型：随机森林模型和 XGBoost 模型在测试集的 AUC 分别为 0.804（95% CI：0.601 - 0.944）和 0.807（95% CI：0.656 - 0.959） ，同样显示出良好的预测能力。在随机森林模型中，IP-10 的特征重要性最高；在 XGBoost 模型中，VEGF-A 的特征重要性最高。两个模型的 Hosmer-Lemeshow 检验 p 值分别为 0.155 和 0.218，校准也较好45。
研究结论和讨论部分指出，该研究确定了一组能有效预测美国退伍军人 SARS-CoV-2 感染严重程度的外周血细胞因子。多个模型中，IP-10、VEGF-A、MCP-1 和 HGF 等细胞因子反复被强调为重要预测因子，表明细胞因子谱在预测感染严重程度方面具有潜在价值，有望在更大、更多样化的队列中得到验证。这一研究结果对于临床决策具有重要意义，有助于医生提前识别高风险患者，采取针对性的干预措施，合理分配医疗资源。此外，研究还发现部分细胞因子与有效的适应性 T 细胞反应相关，进一步证明了 SARS-CoV-2 疫苗在预防退伍军人因感染 SARS-CoV-2 导致死亡方面的重要性。
不过，该研究也存在一定的局限性。研究对象主要是美国退伍军人，其结果可能无法完全推广到更广泛的人群；简化的疾病严重程度评估方式可能掩盖了病情的细微差异；依赖特定的 Luminex 检测平台，可能影响结果的可重复性；仅测量了基线细胞因子水平，未捕捉其动态变化。针对这些问题，未来研究应扩大样本的多样性和代表性，开展纵向研究观察细胞因子谱的动态变化，并结合其他生物标志物和临床参数进行综合分析，以进一步完善对 COVID-19 的理解，优化预测模型，为临床治疗提供更有效的支持。
