An exploratory routine-laboratory renal dysfunction-coagulopathy phenotype identifies high-risk ICU patients with pneumonia: MIMIC- IV derivation and fixed-centroid Chinese external validation

Quando un paziente arriva in una unità di terapia intensiva con polmonite, non sono tutti uguali. Sebbene la diagnosi sia la stessa, il modo in cui i loro corpi stanno cedendo può essere drasticamente diverso. Una persona potrebbe avere un cuore in difficoltà ma reni sani, mentre un'altra potrebbe avere un sangue che coagula troppo facilmente e organi che si stanno spegnendo. I medici usano da tempo sistemi di punteggio per misurare quanto sia grave le condizioni di un paziente, ma questi punteggi spesso agiscono come un singolo numero che riassume una storia complessa. Ti dicono quanto sia grave la situazione, ma non spiegano sempre perché il paziente sia malato o quale tipo specifico di malattia stia combattendo. Questa mancanza di chiarezza rende difficile prevedere chi sopravviverà o chi potrebbe aver bisogno di un supporto specifico e salvavita, come una macchina per filtrare il sangue.

I ricercatori hanno iniziato a cercare un modo migliore per classificare questi pazienti. Invece di misurare solo quanto sia grave la situazione, stanno cercando di trovare gruppi distinti, o "fenotipi", di pazienti che condividono modelli simili nei loro esami del sangue. L'obiettivo è vedere se esami del sangue semplici e di routine, eseguiti all'inizio di un ricovero ospedaliero, possano rivelare questi gruppi nascosti. Se i medici possono identificare un tipo specifico di paziente con polmonite che ha un'alta probabilità di insufficienza renale e problemi di coagulazione del sangue, potrebbero essere in grado di individuarli immediatamente e monitorarli più attentamente. Questo approccio va oltre il tirare a indovinare e punta a comprendere lo stato biologico specifico del paziente.

Un team di ricercatori si è messo alla prova per testare questa idea utilizzando dati provenienti da due luoghi molto diversi. Prima, hanno esaminato un enorme database di cartelle cliniche di un ospedale negli Stati Uniti, noto come MIMIC-IV. Questo database contiene informazioni su migliaia di pazienti adulti ammessi in terapia intensiva con polmonite. I ricercatori si sono concentrati sul primo giorno in cui questi pazienti sono stati in ospedale, estraendo undici misurazioni del sangue di routine che sono disponibili in quasi tutti gli ospedali. Questi test controllavano il numero di cellule del sangue, la capacità di coagulazione del sangue, il funzionamento dei reni e l'equilibrio dei sali nel corpo. Non hanno utilizzato test complessi, costosi o rari che potrebbero non essere disponibili ovunque. Hanno semplicemente usato i numeri standard che un medico vede su uno schermo ogni mattina.

Utilizzando un metodo informatico che raggruppa cose simili, i ricercatori hanno analizzato questi modelli del sangue per vedere se formassero naturalmente dei cluster distinti. Hanno scoperto che i pazienti non cadevano semplicemente in una linea continua da "non malato" a "molto malato". Invece, i dati li hanno suddivisi in tre gruppi chiari. Il primo gruppo presentava esami del sangue relativamente normali, con una funzione renale e una coagulazione del sangue sane. Il secondo gruppo mostrava segni di problemi, come conte di cellule del sangue più basse e alcuni spostamenti nell'equilibrio dei sali nel corpo. Il terzo gruppo era il più allarmante. Questi pazienti presentavano chiari segni di disfunzione renale, il che significa che i loro corpi non filtravano correttamente i rifiuti, combinati con un'anomala coagulazione del sangue e un significativo squilibrio dei sali.

I risultati hanno dimostrato che questi gruppi non erano solo collezioni casuali di numeri; essi predicevano esiti molto diversi. Nel grande dataset americano, i pazienti del primo gruppo, il più sano, avevano un tasso di mortalità di circa il 17 percento. Il gruppo intermedio aveva un tasso di mortalità del 23 percento. Ma il terzo gruppo, quello con problemi renali e di coagulazione, aveva un tasso di mortalità superiore al 32 percento. Ancora più importante, il bisogno di terapia sostitutiva renale continua — una macchina che agisce come un rene artificiale per filtrare il sangue — variava drasticamente tra i gruppi. Solo circa il 2 percento del primo gruppo necessitava di questa macchina, mentre quasi il 23 percento del terzo gruppo ne aveva bisogno. Ciò suggeriva che gli esami del sangue stavano identificando con successo un tipo specifico di paziente ad alto rischio che probabilmente avrebbe avuto bisogno di un intenso supporto d'organo.

Per verificare se questa scoperta fosse reale e non un semplice caso fortuito dei dati di un singolo ospedale, i ricercatori l'hanno testata su un gruppo completamente diverso di pazienti. Hanno preso le stesse regole e gli stessi modelli che avevano trovato nei dati americani e li hanno applicati a un gruppo più piccolo di 412 pazienti con polmonite grave ammessi in un ospedale di Shanghai, Cina. Non hanno rianalizzato i dati cinesi per trovare nuovi gruppi; hanno semplicemente chiesto al computer di inserire ogni paziente cinese nei tre gruppi definiti dai dati americani. È come usare una mappa disegnata in un paese per navigare in una città di un altro paese.

I risultati in Cina hanno seguito lo stesso schema. I pazienti che rientravano nel terzo gruppo — quello con problemi renali e di coagulazione — presentavano il tasso di mortalità più elevato, al 50 percento, e il maggior bisogno di macchine per il supporto renale, a quasi il 64 percento. I pazienti nel primo gruppo avevano il tasso di mortalità più basso. Sebbene i numeri fossero diversi perché il gruppo cinese era stato selezionato specificamente per avere una polmonite grave, la direzione del rischio era esattamente la stessa. Il gruppo identificato come ad alto rischio negli Stati Uniti era anche il gruppo ad alto rischio in Cina. Questa coerenza suggerisce che il modello di insufficienza renale e problemi di coagulazione del sangue è un segno universale di estremo pericolo nei pazienti con polmonite, riconoscibile attraverso diversi sistemi sanitari e popolazioni.

I ricercatori hanno anche verificato che i loro risultati fossero stabili. Hanno eseguito la loro analisi molte volte con diversi punti di partenza per garantire che il computer non stesse solo trovando un modello casuale. In quasi tutti i tentativi, emergevano gli stessi tre gruppi, e il gruppo ad alto rischio rimaneva costantemente quello con gli esiti peggiori. Hanno anche controllato se i risultati reggevano esaminando i dati in blocchi più piccoli, e il gruppo ad alto rischio rimaneva il più pericoloso in quasi tutti i casi. Ciò ha dato loro la fiducia che il modello fosse robusto e non un errore di calcolo.

Tuttavia, lo studio non sostiene di aver risolto il problema del trattamento della polmonite. I ricercatori sono stati attenti a dichiarare che l'identificazione di questi gruppi non dice automaticamente a un medico come trattare un paziente. Non prova che somministrare un farmaco specifico al gruppo ad alto rischio salverà loro la vita. Lo studio è un'osservazione, un modo per vedere il panorama più chiaramente. Suggerisce che gli esami del sangue di routine possono rivelare uno stato di malattia specifico e pericoloso che va oltre un punteggio generale di gravità. Il fatto che questo modello appaia sia negli Stati Uniti che in Cina, utilizzando solo test standard, significa che potrebbe essere uno strumento utile per i medici di tutto il mondo per identificare i pazienti che necessitano di maggiore attenzione.

Il lavoro evidenzia che la polmonite non è una singola malattia, ma una collezione di diversi stati fisiologici. Alcuni pazienti stanno combattendo una battaglia che colpisce principalmente i loro polmoni, mentre altri stanno combattendo una battaglia sistemica che attacca i loro reni e il loro sangue. Utilizzando esami del sangue semplici e quotidiani, i medici potrebbero presto essere in grado di individuare i pazienti che combattono la seconda battaglia molto prima. Ciò potrebbe portare a un migliore monitoraggio e, forse, in futuro, a trattamenti migliori adattati a questi tipi specifici di pazienti. Per ora, lo studio è una prova del fatto che questi gruppi nascosti esistono e possono essere trovati senza attrezzature costose, offrendo una visione più chiara dei momenti critici in cui un paziente con polmonite si trova nel pericolo maggiore.