背景和目的:哮喘是一种异质性气道疾病,包括不同的炎症表型和内因型,已有许多非侵入性生物标志物用于哮喘病理生物学研究。Heany等提出了一种临床算法,根据已知的生物标志物:外周血嗜酸性粒细胞计数(PBE)、当前治疗方案、呼出气一氧化氮(FeNO)、鼻息肉(NP)和发病年龄等,识别出重症哮喘患者中的嗜酸性粒细胞表型。
摘要
背景和目的:哮喘是一种异质性气道疾病,包括不同的炎症表型和内因型,已有许多非侵入性生物标志物用于哮喘病理生物学研究。Heany等提出了一种临床算法,根据已知的生物标志物:外周血嗜酸性粒细胞计数(PBE)、当前治疗方案、呼出气一氧化氮(FeNO)、鼻息肉(NP)和发病年龄等,识别出重症哮喘患者中的嗜酸性粒细胞表型。
材料和方法:以诱导痰细胞计数为金标准,对145名严重程度不一的哮喘患者进行检测,以验证Heany等人提出的算法的准确性。
结果:两种分类之间无相关性(CI=0.025,CI=0.013-0.037)。此外,在整个研究人群中,未发现痰嗜酸性粒细胞增多与外周血嗜酸性粒细胞计数之间存在相关。
讨论与结论:本研究结果表明,Heany提出的生物标志物分组不足以诊断哮喘患者的嗜酸性粒细胞表型。诱导痰分析仍然是评估气道炎症表型的金标准。
文献来源:Betancor D, Olaguibel JM, Rodrigo-Muñoz JM, et al. How reliably can algorithms identify eosinophilic asthma phenotypes using non-invasive biomarkers? Clin Transl Allergy. 2022 Aug 20;12(8):e12182.
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