研究背景:异基因造血干细胞移植(allo-HSCT)是目前治疗多种恶性血液selleck抑制剂病和非恶性血液病的重要方法,而重度急性移植物抗宿主病(aGVHD)是导致移植后非复发死亡的主要原因。针对该病的有效预测对防治aGVHD,改善移植预后至关重要。混合淋巴细胞反应(MLR)是模拟移植供受者同种异体排斥反应的经典实验。有研究报道仅检测MLR细胞的增殖状态无法准确预测aGVHD。随着高通量测序的广泛应用,RNA测序结果可从转录组水平多维度展现细胞状态。机器学习算法可以非线性拟合的方式解析疾病相关的高通量结果,以识别生物和医学研究数据中的关键特征,近年来该算法已被快速地应用于aGVHD的风险预测研究中。因此,从转录组水平探究移植前的供受者MLR细胞状态与aGVHD的关系,结合机器学习算法预测aGVHD发生风险可能为预测重度aGVHD和移植前优化供者选择提供新的见解和策略。研究目的:本研究的目的是从转录组水平探究MLR细胞状态与aGVHD的关系,明确供受者MLR细胞的转录组测序结果结合机器学习算法是否可以有效预测重度aGVHD。此外,我们还想进一步评估MLR相关特征基因在aGVHD及其靶器官中的作用,筛选出具有干预潜力的治疗靶点,为aGVHD防治提供新的思路和见解。研究方法:本研究共收集了 86例供受者外周血样本及其临床资料,同时收集了 57对人类白细胞抗原(HLA)不匹配(即HLA相合程度低于5/10)的异体配对(HMAP)血液样本以模拟更为剧烈的排斥反应。我们从这些外周血样本中分离出单个核细胞,随后进行MLR实验,数天后提取RNA并测序。通过生物信息学分析与重度aGVHD相关的基因和生物学过程,使用机器学习算法识别重度aGVHD的特征基因,构建预测模型。为进一步评估MLR相关的特征基因在aGVHD及其靶器官中的作用,我们将靶向特征基因的sgRNA文库和Cas9基因导入人原代T细胞,在人源化aGVHD小鼠模型中作为供者T细胞,以评价基因在aGVHDActive infection中的作用。研究结果:1.相比于0-Ⅱ度aGVHD组MLR细胞的转录组结果,Ⅲ-Ⅳ度aGVHD组和HMAP组的结果显示抗原提呈和细胞杀伤过程上调,脂代谢和维他命反应下调。2.通过加权相关网络分析(WGCNA)和竞争性内源RNA(ceRNA)调控分析,我们发现MAPK/ERK1/2级联信号通路与重度aGVHD高度相关。3.将包含MLR测序结果和临床资料的患者数据随机分为训练集和验证集,在训练集中采用随机森林(RF)算法和支持向量机(SVM)算法计算对预测精度有贡献的特征基因并建模,验证集中预测重度aGVHD的RF模型和SVM模型的曲线下面积(AUC)分别为0.9和0.92。4.将靶向特征基因集的sgRNA慢病毒文库感染T细胞构建人源化aGVHD小鼠模型,通过分析小鼠发病时富集的各靶器官的人T细胞基因组的结果发现,aGVHD时不同靶器官中的特征基因分布不同。我们的分析也发现FOXP3、ZBTB7B、TNFRSF14和RUNX1等基因可能是防治aGVHD的潜在干预靶点。研究结论:移植前供受者MLR细胞的转录组结果结合机器学习算法可有效预测重度aGVHD,该结果为临床上重度aGVHD的预测以及移植前优化供者选择提供了一种新策略。研究背景:血液病患者是感染耐碳青霉烯类肠杆菌科细菌(CRE)的高危人群,且CRE血流感染(BSI)具有较高的死亡率。早期靶向CRE的经验治疗可显著降低CREBSI患者的死亡率。CRE定植患者和曾感染CRE的患者通常具有更高的继发CRE BSI的风险,但若因此对所有检测出CRE的患者进行早期预防用药会导致抗生素滥用,加重不会继发CRE BSI患者的经济负担。因此亟待开发出针对发生CRE定植和感染的血液病患者继发CRE BSI的预测工具,以识别出具有资格接受经验性抗CRE治疗的高危患者,从而改善该群患者的预后。研究目的:构建肛周皮肤拭子检测出CRE阳性的血液病患者继发CRE BSI的预测风险模型,从而识别出可以尽早接受经验性抗CRE治疗的高危人群。研究方法:本研究回顾分析了于我院2017年10月10日至2021年7月31日入院的所有肛周拭子检测到CRE的血液病患者的临床资料,并根据是否继发CRE BSI进行分组,分析了继发CREBSI的影响因素。依据影响因素开发了多变量的Logistic回归预测模型,使用增强的Bootstrap法对该模型的效能进行了内部验证。研究结果:总共有421例在肛周拭子检测出CRE阳性的血液病患者进入本研究,其中5Telaglenastat分子式9例患者继发了 CREBSI。通过对继发BSI组和未继发BSI组的患者的变量进行多因素 logistic 回归分析显示,年龄(OR=1.04,95%CI:1.01-1.06,P=0.004)、美罗培南和亚胺培南对肛周样本中CRE菌株的最低抑菌浓度(MIC)均>8ug/ml(OR=5.34,95%CI:2.63-11.5,P<0.001),观察期内出现胃肠道症状(OR=3.67,95%CI:1.82-7.58,P<0.001),最低的中性粒细胞绝对值>0.025(109/L)(OR=0.07,95%CI:(0.02-0.19,P<0.001)和发热时伴寒颤(OR=6.94,95%CI:(2.60-19.2,P<0.001)是影响血液病患者继发CREBSI的独立影响因素,并以此构建预测模型。当以该模型预测概率的临界值(21.5%)进行危险分组时,该模型的敏感性、特异性、阳性预测值和阴性预测值分别为79.7%、85.6%、96.27%和47.47%。该模型的区分度和校准度在原始训练集上(C-统计量为0.8898;Brier分数为0.079)和增强Bootstrap内部验证集上(调整后的C统计位0.881;调整后的Brier分数为0.083)的结果较好。该风险预测模型制作为移动应用程序可通过电脑端或手机端登陆网址https://liujia1992.shinyapps.io/dynnomapp/.免费获得。研究结论:基于年龄、美罗培南和亚胺培南对肛周检出CRE菌株的MIC值、是否出现胃肠道症状、最低的中性粒细胞绝对值和发热时是否伴寒颤的预测模型可用于对肛周拭子检出CRE的血液病患者进行更好的靶向干预。