综述：脓毒症作为复杂综合征：联合生物标志物是诊断和预后的未来吗？临床视角

这篇临床视角综述系统阐述了脓毒症（Sepsis）诊断面临的挑战，提出通过整合感染（如PCT、CRP）、炎症（IL-6）、凝血（D-二聚体）和代谢等通路的多组分生物标志物面板（SOFA评分补充），结合机器学习与多组学技术，实现早期精准诊断、感染源识别和预后评估，为个体化脓毒症管理提供新策略。

　　

脓毒症诊断的困境与突破

脓毒症作为全球主要死亡原因之一，其本质是宿主对感染的失调反应引发的致命性器官功能障碍。尽管循证医学取得进展，但由于临床表现的高度异质性和病理生理复杂性，早期诊断和风险分层仍是重大挑战。当前依赖单一生物标志物（如降钙素原PCT或C反应蛋白CRP）的方法难以全面反映疾病进展，促使研究者探索联合标志物策略。

联合生物标志物的临床价值

在感染源识别方面，细菌感染标志物（PCT）与病毒感染标志物（如干扰素诱导蛋白IP-10）的联合检测可将诊断时间缩短至30分钟内，显著优于耗时数日的传统培养方法。对于器官衰竭预测，肝素结合蛋白（HBP）联合血管生成素-2（Ang-2）能提前预警内皮功能障碍，而线粒体DNA（mtDNA）与组蛋白的组合则能敏感反映细胞损伤程度。

技术创新推动精准医疗

机器学习算法通过整合临床参数与多组学数据（如转录组、代谢组），可建立动态预后模型。例如，将SOFA评分与生物标志物面板结合，对ICU患者28天死亡率的预测准确率（AUC）提升至0.92。这种多维度分析方法还能识别脓毒症亚型，为靶向免疫调节治疗提供依据。

未来发展方向

实现临床转化仍需解决三大问题：标准化检测流程、成本效益优化以及前瞻性多中心验证。随着微流控技术和便携式检测设备的发展，床旁快速检测（POCT）联合人工智能决策支持系统，或将重塑脓毒症诊疗范式，最终降低20-40%的死亡率并改善长期预后。