多队列共识聚类方法在脓毒症中识别出了三种不同的转录组表型类型

《BMC Bioinformatics》：Multi-cohort consensus clustering identifies three distinct transcriptomic endotypes in sepsis

　　

摘要

背景

脓毒症是一种异质性综合征，相同临床诊断的患者可能表现出不同的宿主免疫反应。现有的转录组分型框架在基因选择、聚类方式以及研究队列构成上存在差异，这限制了它们之间的可比性。很少有研究能够区分由分型本身决定的预后信号与基础疾病严重程度的影响，而且大多数现有框架依赖于精心挑选的免疫基因组或基于单一队列的研究结果。

方法

我们对来自5个研究队列的1002名脓毒症患者进行了共识聚类分析，首先对数据进行了分位数标准化处理、ComBat批量校正以及基于数据的特征筛选（从9个平台共有的2456个基因中筛选出122个基因，其绝对中位数偏差≥1.0），随后使用PAM聚类方法并结合皮尔逊相关距离进行聚类（k值范围为2–10，共进行1000次自举迭代），同时还采用了基于复合指标的k值选择方法。我们通过逻辑回归分析分型与死亡率的关联，若有严重程度评分，则进一步使用SOFA调整后的模型进行分析；此外还使用LASSO多项式分类器来评估该方法在4个外部队列中的通用性。

结果

在最优k值为3时，可识别出三种分型：C1（免疫激活型，共306例，占比30.5%）、C2（干扰素反应型，共447例，占比44.6%）和C3（红细胞功能紊乱型，共249例，占比24.9%）。不同分型的死亡率存在差异（逻辑回归的似然比p值为2.99×10^-4），其中C2型的28天死亡率低于C1型（分别为15.4%和26.1%；比值比为0.52，95%置信区间为0.36–0.74，p值为3.33×10^-4）。值得注意的是，在仅有SOFA评分的那个研究队列GSE185263中，经过SOFA调整后，C2型的优势完全消失（调整后的比值比为0.99，p值为0.98），这说明在该队列中，分型与死亡率之间的关联主要由基础疾病严重程度决定。而经过LASSO正则化的多项式分类器在每个类别上的敏感度均超过98%，并且能够在4个外部队列中实现100%的基因覆盖，分类置信度则在0.86–0.94之间。通过对129名患者的四个多时间点数据集进行的纵向分析，发现这些患者的分型稳定性为66.7%（科恩系数为0.49）。

结论

在不同的脓毒症研究队列中，存在着三种与疾病严重程度相关的转录组模式——免疫激活、干扰素反应以及目前尚未得到充分重视的红细胞/代谢轴异常。在那个拥有器官功能障碍评分的队列中，经过SOFA调整后，C2型的死亡率优势也消失了，这表明在该队列中，分型与死亡率之间的关联主要是由基础疾病严重程度决定的，而非某种独立的预后因素；这一结论是否具有普遍性，还需要更多具有统一严重程度数据的队列来验证。未来的分型研究应在得出预后或治疗策略相关结论之前，先进行系统的严重程度调整。