研究目MLN4924 IC50的分析非粒缺肺曲霉病的危险因素,建立患病的预测模型,进一步探究宏基因组二代测序(metagenomic next-generation sequencing,m NGS)在非粒缺肺曲霉病中的诊断价值,为更加合理的临床诊治提供思路。研究方法第一部分回顾性分析我院呼吸与危重症医学科2018年6月至2022年11月(肺泡灌洗液、血液或胸腔积液样本)经m NGS检测发现真菌序列数的57例非粒缺患者MS-275核磁病历资料。通过临床综合诊断进行分组,其中19例诊断为肺曲霉病,38例诊断为非肺曲霉病,进行如下分析:1.比较肺曲霉病与非肺曲霉病两组患者在临床特征、影像学表现和实验室检查各指标的差异。2.根据前面所得的肺曲霉病与非肺曲霉病组患者基线资料表结果,总结非粒缺肺曲霉病的危险因素,进一步对差异指标进行Logistic回归分析和Nomogram分析,从而建立患病的预测模型。第二部分研究对象与方法同第一部分,并进行如下分析:1.比较m NGS与传统病原学检测及血清(1,3)-β-D-葡聚糖在诊断非粒缺肺曲霉病中的准确性。2.探索m NGS在检测混合感染和共同病原体方面的作用。3.回顾非粒缺肺曲霉病患者根据m NGS结果所进行的抗微生物治疗方案调整及后续病情随访。4.比较肺泡灌洗液和Cleaning symbiosis血液样本同时进行m NGS检测的2名患者,检测到曲霉菌的情况。5.分析非粒缺肺曲霉病患者m NGS检出各类曲霉菌的占比及检出序列数与临床指标的相关性。6.探究m NGS检出曲霉菌序列数对于诊断非粒缺肺曲霉病的界值。结果第一部分纳入的57例非粒缺患者,分为肺曲霉病组和非肺曲霉病组进行基线资料表对比,发现两组数据在合并糖尿病、出现楔形及斑片浸润影、出现空洞征、白蛋白、D-二聚体偏高、m NGS检出曲霉菌序列数这些指标上存在差异,对差异指标进行Logistic回归分析和Nomogram分析,建立了非粒缺肺曲霉病患病的预测模型,其中出现空洞征、m NGS检出曲霉菌序列数为患病的独立危险因素。第二部分我们的研究发现m NGS诊断非粒缺肺曲霉病的敏感度为89.5%,显著高于传统病原学方法(33.3%)和血清(1,3)-β-D-葡聚糖(31.3%),特异度也达到了81.6%。此外,m NGS在检测非粒缺肺曲霉病的混合感染和共同病原体方面表现出优越的性能(89.5%),曲霉合并细菌、合并细菌-其他真菌-病毒最为常见。m NGS还可以指导临床用药,m NGS结果回报后94.7%的非粒缺肺曲霉病患者抗微生物治疗方案发生了改变,其中57.9%的患者加用抗曲霉药物,同时病情随访结果进一步证实了m NGS的辅助价值。另外,血液样本和肺泡灌洗液样本行m NGS检测,在检出曲霉菌上存在一致性。最后,发现非粒缺肺曲霉病患者m NGS检出曲霉菌以烟曲霉为主,同时检出曲霉菌序列数与临床指标之间尚无有实际意义的关联指标,m NGS检出曲霉菌序列数界值为0.5时诊断非粒缺肺曲霉病的约登指数最大。结论建立非粒缺肺曲霉病患病的预测模型有助于及时诊断,予抗曲霉药物治疗,从而改善患者预后。m NGS在非粒缺肺曲霉病的诊断、共同病原体检测及抗微生物治疗方案调整中有重要的价值。