Un enfoque basado en datos para cuantificar los estados inmunitarios en la sepsis

Este estudio investiga la condición inmune en la sepsis mediante el análisis de las relaciones cuantitativas entre glóbulos blancos, linfocitos y neutrófilos en pacientes con sepsis y controles sanos utilizando análisis de visualización de datos y ajuste numérico tridimensional para establecer un modelo matemático.

En la sepsis, comprender la interacción entre los glóbulos blancos, los linfocitos y los neutrófilos es crucial para evaluar la afección inmunitaria y optimizar las estrategias de tratamiento. Se recogieron muestras de sangre de 512 pacientes diagnosticados de sepsis y 205 controles sanos, totalizando 717 muestras. Se realizó un análisis de visualización de datos y ajuste numérico tridimensional para establecer un modelo matemático que describe las relaciones entre glóbulos blancos, linfocitos y neutrófilos. Se empleó un mapa de características autoorganizado (SOFM) para agrupar automáticamente los datos de la muestra de sepsis en el espacio tridimensional representado por el modelo, lo que produjo diferentes estados inmunológicos.

El análisis reveló que los recuentos de glóbulos blancos, linfocitos y neutrófilos están restringidos dentro de un plano tridimensional, como se describe en la ecuación: WBC = 1,098 × Neutrófilos + 1,046 × Linfocitos + 0,1645, lo que arroja un error de predicción (RMSE) del 1%. Esta ecuación es universalmente aplicable a todas las muestras a pesar de las diferencias en sus distribuciones espaciales. El agrupamiento de SOFM identificó nueve estados inmunitarios distintos dentro de la población de pacientes con sepsis, que representan diferentes niveles de estado inmunitario, períodos de oscilación y etapas de recuperación.

El modelo matemático propuesto, representado por la ecuación anterior, revela un límite básico de restricción en las poblaciones de células inmunitarias tanto en pacientes con sepsis como en controles sanos. Además, el enfoque de agrupamiento SOFM proporciona una visión completa de los distintos estados inmunitarios observados dentro de este límite de restricción en pacientes con sepsis. Este estudio sienta las bases para futuros trabajos sobre la cuantificación y categorización de la condición inmune en la sepsis, lo que en última instancia puede contribuir al desarrollo de estrategias de diagnóstico y tratamiento más objetivas.

La sepsis, una disfunción orgánica potencialmente mortal causada por una respuesta desregulada del huésped a la infección, sigue siendo un desafío importante en la medicina de cuidados intensivos¹. A pesar de los avances en la comprensión de la fisiopatología de la sepsis, la compleja interacción entre el sistema inmunitario y los patógenos sigue planteando dificultades para diagnosticar y tratar eficazmente esta enfermedad². Los enfoques clínicos actuales suelen centrarse en el seguimiento de los indicadores de infección, la función de los órganos, las citocinas, la detección microbiana y el microbioma intestinal³. Sin embargo, cada vez se reconoce más el papel crucial que desempeñan las células inmunitarias, en particular los glóbulos blancos, los linfocitos y los neutrófilos, en la progresión y resolución de la sepsis⁴.

Durante el curso de la sepsis, el sistema inmunitario experimenta una compleja serie de cambios, caracterizados por una fase hiperinflamatoria inicial seguida de una fase inmunosupresora prolongada⁵. La fase temprana se caracteriza por un aumento en los recuentos de neutrófilos y una disminución concomitante en las poblaciones de linfocitos, lo que refleja la activación de respuestas inmunes innatas y la supresión de la inmunidad adaptativa⁶. A medida que la enfermedad progresa, los niveles de neutrófilos pueden oscilar o agotarse, mientras que los recuentos de linfocitos continúan disminuyendo, lo que lleva a un estado de inmunosupresión que hace que los pacientes sean vulnerables a infecciones secundarias⁷. Comprender la interacción dinámica entre estas poblaciones de células inmunitarias es crucial para evaluar con precisión el estado inmunitario de los pacientes con sepsis y diseñar intervenciones específicas.

Los enfoques tradicionales para analizar los recuentos de células inmunitarias en la sepsis se han basado en análisis univariados o bivariados, que no logran capturar las complejas relaciones entre múltiples parámetros inmunitarios⁸. Los avances recientes en las técnicas de visualización de datos y aprendizaje automático han abierto nuevas posibilidades para explorar datos inmunológicos de alta dimensión⁹. En particular, la visualización de diagramas de dispersión tridimensionales y los mapas de características autoorganizados (SOFM)¹⁰ han demostrado ser prometedores para descubrir patrones ocultos e identificar estados inmunitarios distintos en diversos contextos de enfermedades.

Este estudio tiene como objetivo investigar la condición inmune en pacientes con sepsis mediante el análisis de las relaciones cuantitativas entre glóbulos blancos, linfocitos y neutrófilos utilizando técnicas avanzadas de visualización de datos y agrupamiento. La hipótesis es que estas poblaciones de células inmunitarias están constreñidas dentro de un espacio tridimensional gobernado por una relación matemática subyacente. Al descubrir esta relación e identificar distintos estados inmunitarios mediante SOFM, el estudio busca proporcionar un marco para comprender los estados dinámicos inmunitarios en la sepsis y facilitar la toma de decisiones clínicas.

El enfoque consiste en recolectar muestras de sangre de 512 pacientes con sepsis ingresados en la unidad de cuidados intensivos (UCI) y 205 individuos sanos, con un total de 717 muestras. La población de estudio incluyó participantes masculinos (54,3%) y femeninos (45,7%), con edades comprendidas entre los 35 y los 100 años (edad media: 73,5 años). Se aplica la visualización de diagramas de dispersión tridimensionales y el ajuste numérico para establecer un modelo matemático que describe la interacción entre glóbulos blancos, linfocitos y neutrófilos tanto en pacientes con sepsis como en controles sanos. A continuación, se emplea SOFM para agrupar automáticamente los datos de la muestra de sepsis en el espacio tridimensional, lo que produce diferentes estados inmunitarios. Al comparar los perfiles inmunitarios y las distribuciones espaciales de los pacientes con sepsis con los de los individuos sanos dentro del límite de restricción representado por el modelo matemático, el estudio tiene como objetivo obtener información sobre los mecanismos fisiopatológicos subyacentes a la sepsis e identificar posibles objetivos para las terapias inmunomoduladoras.

Al proporcionar un método cuantitativo para evaluar la condición inmunitaria de los pacientes con sepsis, el enfoque podría permitir una estadificación más precisa de la enfermedad y guiar la selección de las intervenciones adecuadas. Además, la identificación de distintos estados inmunitarios mediante SOFM puede sentar las bases para futuras investigaciones sobre enfoques de inmunoterapia personalizados adaptados a los perfiles inmunitarios específicos de cada paciente.

En resumen, este estudio presenta un enfoque para comprender la condición inmune en la sepsis mediante el aprovechamiento de técnicas avanzadas de visualización de datos y aprendizaje automático. Al descubrir la relación matemática entre las poblaciones clave de células inmunitarias en los pacientes con sepsis y los controles sanos, e identificar distintos estados inmunitarios en los pacientes con sepsis, el estudio proporciona una nueva perspectiva sobre la compleja dinámica inmunitaria de la sepsis. Este enfoque permite una evaluación más precisa del estado de la enfermedad (Diferentes Grupos) y puede guiar la selección de las intervenciones adecuadas, contribuyendo en última instancia al desarrollo de estrategias diagnósticas y terapéuticas más efectivas.

Este estudio explora la condición inmune en pacientes con sepsis mediante la investigación de las relaciones entre los glóbulos blancos, los linfocitos y los neutrófilos. Los pacientes fueron ingresados en la unidad de cuidados intensivos (UCI) del Hospital Dongzhimen en Beijing, China, y se les realizaron análisis de sangre estándar después de dar su consentimiento informado. El estudio se llevó a cabo de acuerdo con las directrices del comité institucional de ética en investigación en seres humanos. La agrupación de datos y el contenido detallado de los datos se pueden encontrar en la Tabla complementaria 1. Las herramientas de software utilizadas en este estudio se enumeran en la Tabla de Materiales.

1. Recopilación y preparación de datos

NOTA: Se seleccionaron glóbulos blancos, neutrófilos y linfocitos como indicadores clave de la afección inmunitaria en pacientes con sepsis. Esta elección se basa en las observaciones clínicas bien establecidas de que los recuentos de linfocitos tienden a suprimirse y disminuir gradualmente, mientras que los recuentos de neutrófilos a menudo oscilan en los pacientes con sepsis. Estos dos tipos de células han sido reconocidos empíricamente como marcadores importantes del estado inmunitario en poblaciones de pacientes con sepsis. Sin embargo, la relación cuantitativa precisa entre estos parámetros no ha sido claramente reportada en la literatura. Por lo tanto, se eligieron glóbulos blancos, neutrófilos y linfocitos como punto de partida para cuantificar la condición inmune en pacientes con sepsis.

1. Instalación del complemento MATLAB Spreadsheet Link for Excel.
   1. Abra Microsoft Excel y vaya a la pestaña Insertar de la cinta.
   2. Haga clic en Obtener complementos en la sección Complementos .
   3. En el cuadro de diálogo Complementos de Office , busque Enlace a hoja de cálculo de MATLAB en la barra de búsqueda.
   4. Localice el complemento MATLAB Spreadsheet Link for Excel en los resultados de búsqueda y haga clic en el botón Agregar .
   5. Lea y acepte los términos y condiciones, luego haga clic en Continuar para continuar con la instalación.
   6. Si se le solicita, inicie sesión con una cuenta de MathWorks o cree una nueva cuenta para acceder al complemento.
   7. Una vez completada la instalación, aparecerá la pestaña Enlace de hoja de cálculo de MATLAB en la cinta de Excel.
   8. Haga clic en la pestaña Enlace de hoja de cálculo de MATLAB para comprobar que el complemento está instalado y listo para usar.
2. Envíe datos al espacio de trabajo de MATLAB.
   1. Abra la hoja de cálculo que contiene los datos del paciente con sepsis, incluidos los recuentos de glóbulos blancos, los recuentos de linfocitos y los recuentos de neutrófilos.
   2. Asegúrese de que los datos estén organizados en un formato estructurado, con cada variable (recuento de glóbulos blancos, recuento de linfocitos y recuento de neutrófilos) en una columna separada y cada paciente en una fila separada.
   3. Seleccione el rango de células que contiene los recuentos de glóbulos blancos, los recuentos de linfocitos y los recuentos de neutrófilos.
   4. Haga clic en la pestaña Enlace de hoja de cálculo de MATLAB en la cinta de opciones de Excel.
   5. En la pestaña Enlace de hoja de cálculo de MATLAB , haga clic en el botón Enviar datos a MATLAB .
   6. En el cuadro de diálogo Send Data to MATLAB (Enviar datos a MATLAB ), elija la instancia de MATLAB adecuada en el menú desplegable si se están ejecutando varias instancias.
   7. Especifique el nombre de la variable para los datos en el campo Nombre de variable . Por ejemplo, sepsis_immune_data.
   8. Seleccione el tipo de datos deseado para los datos importados en MATLAB (por ejemplo, matriz numérica).
   9. Haga clic en OK para enviar los datos al espacio de trabajo de MATLAB.
   10. Cambie a la aplicación MATLAB y verifique que los datos se hayan importado correctamente comprobando el nombre de la variable especificada en el espacio de trabajo (por ejemplo, sepsis_immune_data).
3. Comprobación de los datos en MATLAB
   1. Después de enviar los datos del paciente con sepsis (recuentos de glóbulos blancos, recuentos de linfocitos y recuentos de neutrófilos) a MATLAB mediante el complemento MATLAB Spreadsheet Link, cambie a la aplicación de MATLAB.
   2. Para comprobar el contenido de los datos importados, escriba el nombre de la variable en la ventana de comandos de MATLAB y pulse Intro.

2. Visualización tridimensional de glóbulos blancos, linfocitos y neutrófilos

1. Generación de la gráfica mediante la función Immune_scatter3
   1. La variable A almacena los datos inmunitarios de los pacientes con sepsis. Llame a la función Immune_scatter3(A) para obtener una interfaz gráfica de usuario (GUI) que muestre el diagrama de dispersión tridimensional de las muestras, como se muestra en la Figura 1.
      NOTA: El error de ajuste entre el plano tridimensional y la distribución de la muestra en el gráfico es muy pequeño. En la sección 3 se proporcionará la fórmula exacta.
2. El uso de la GUI
   1. Explore y analice el diagrama de dispersión tridimensional utilizando las funciones interactivas proporcionadas por la GUI generada.
      1. Rotar: Haga clic y arrastre el gráfico para rotarlo en el espacio 3D, lo que permite ver la distribución de la muestra desde diferentes ángulos.
      2. Panorámica: haga clic con el botón derecho y arrastre el gráfico para moverlo horizontal o verticalmente, ajustando el área visible del gráfico.
      3. Zoom: utilice la rueda del ratón o los controles de zoom de la barra de herramientas para acercar o alejar el trazado, centrándose en regiones o muestras específicas.
      4. Cursor de datos: Haga clic en muestras individuales para mostrar sus valores correspondientes para glóbulos blancos, linfocitos y neutrófilos.
         NOTA: Al utilizar estas funciones interactivas, los médicos pueden obtener información sobre las relaciones y los patrones entre los glóbulos blancos, los linfocitos y los neutrófilos en pacientes con sepsis, lo que facilita la exploración y el análisis de los datos inmunitarios.

3. La fórmula

1. En el espacio de trabajo de MATLAB, asigne el recuento de neutrófilos, el recuento de linfocitos y el recuento de glóbulos blancos a las variables X, Y y Z, respectivamente.
2. Para obtener la expresión matemática precisa (fórmula 1; Leucocitos = 1,098 × Neutrófilos + 1,046 × Linfocitos + 0,1645 (RMSE: 1%)) del plano tridimensional de la figura 1, invoque el siguiente comando:
   [fitresult, gof, output] = fit ([X, Y], Z, 'poly11')
   NOTA: Esta fórmula describe cuantitativamente la relación entre los glóbulos blancos, los neutrófilos y los linfocitos en pacientes con sepsis, proporcionando una representación concisa y precisa de los datos inmunitarios.
3. Para evaluar la bondad del ajuste, calcule el error cuadrático medio normalizado (NRMSE) utilizando el siguiente comando:
   gof.rmse / (max(Z) - min(Z))
   NOTA: El valor NRMSE resultante del 1% indica que el plano ajustado (fórmula 1) se aproxima mucho a la distribución real de la muestra en el espacio tridimensional. Este bajo nivel de error subraya la fiabilidad y validez de la expresión matemática obtenida en la captura de las intrincadas relaciones entre los parámetros inmunitarios en pacientes con sepsis.

4. Condición inmune en la sepsis

NOTA: Se emplearon mapas de características autoorganizados (SOFM) para la agrupación no supervisada con el fin de identificar afecciones inmunitarias en pacientes con sepsis.

1. Invocando la función Immune_Condition , genere clústeres de puntos de muestra en el plano tridimensional representado por la fórmula 1, como se muestra en la figura 2.
2. Utilice las características de visualización interactiva de la Figura 2 como se describe en el paso 2.2.
   NOTA: En la Figura 2 se muestran nueve clústeres automatizados, etiquetados como Cluster1 a Cluster9, derivados del enfoque de aprendizaje automático no supervisado de SOFM. Esta técnica de agrupamiento tiene en cuenta tanto la topología espacial como la densidad de las muestras, lo que permite la identificación de distintas condiciones inmunitarias dentro de la población de pacientes con sepsis.

5. Trayectorias típicas de oscilación inmunitaria en la sepsis

1. Con base en la Figura 2, use el comando hold on para mantener la figura en un estado superponible y, a continuación, use los siguientes comandos para crear una gráfica tridimensional de los datos de trayectoria del paciente típico.
   Espera
   para i=1: tamaño(p,1)-1
   pausa (3); plot3(p (i: i+1,2), p (i: i+1,3), p (i: i+1,1),'k','Linewidth',3);
   fin

La progresión de la sepsis implica una compleja interacción entre el sistema inmunitario humano y los patógenos invasores. En el diagnóstico y tratamiento clínico, se presta mucha atención a los indicadores de infección, los marcadores de función de los órganos, las citocinas, la detección microbiana e incluso el microbioma intestinal. Sin embargo, este estudio enfatiza la importancia de tres indicadores inmunológicos comunes: glóbulos blancos, neutrófilos y linfocitos, que no carecen de fundamento. Las investigaciones han demostrado que el proceso patológico de la sepsis se acompaña de la supresión y el agotamiento de las poblaciones de linfocitos, mientras que los niveles de neutrófilos se agotan o superan a los patógenos después de fluctuaciones repetidas⁵. Sin embargo, las limitaciones matemáticas y la dinámica que subyacen a este proceso aún no se han cuantificado y dilucidado.

Al explorar la distribución de 512 muestras (representadas por puntos azules) y 205 controles sanos (representados por signos más verdes) en un espacio tridimensional (Figura 1), es evidente que los puntos de muestra de glóbulos blancos, neutrófilos y linfocitos se encuentran en un plano con un error muy pequeño. Los distintos colores y marcadores utilizados en el diagrama de dispersión demuestran claramente las diferencias significativas entre la sepsis y los grupos de control sanos dentro del límite de restricción. Esta observación sugiere que estas poblaciones de células inmunitarias siguen una ley o restricción objetiva, independientemente del estado de salud. Un análisis más detallado revela la siguiente fórmula: WBC = 1,098 × Neutrófilos + 1,046 × Linfocitos + 0,1645 (fórmula 1), con un error cuadrático medio (RMSE) del 1%. Esta ecuación indica que la pendiente plana de los neutrófilos es mayor que la de los linfocitos, lo que implica que los cambios en los recuentos de neutrófilos tienen un efecto más pronunciado en los recuentos de glóbulos blancos en comparación con los cambios en los recuentos de linfocitos. Aunque simple, esta fórmula representa un hallazgo novedoso que descubre un mecanismo o restricción objetivamente existente que gobierna la interacción entre los glóbulos blancos, los neutrófilos y los linfocitos, independientemente de sus variaciones individuales. Es importante destacar que este límite de restricción se aplica tanto a los pacientes con sepsis como a los individuos sanos, lo que sugiere que refleja una propiedad fundamental del sistema inmunitario, mientras que las distintas distribuciones espaciales dentro de este límite revelan las diferencias inmunológicas entre la sepsis y la salud.

Para distinguir aún más las diferentes condiciones inmunitarias, la Figura 2 emplea SOFM para la agrupación automática de puntos de muestreo. SOFM fue elegido específicamente para este análisis porque es un algoritmo de agrupamiento no supervisado bien establecido que sobresale en la preservación de las relaciones topológicas mientras considera tanto la distancia entre las muestras como sus distribuciones de densidad. El parámetro de control de vecindad del algoritmo se estableció en 1, lo que garantiza una superposición mínima entre clústeres adyacentes y mantiene definiciones de límites claras. La elección de las nueve categorías se determinó a través de una cuidadosa optimización de los parámetros, equilibrando la necesidad de una subdivisión detallada del estado con la consideración práctica de mantener las distinciones clínicamente significativas. Este enfoque permite tanto la discriminación de estados inmunitarios de grano fino como el potencial de fusionar estados adyacentes cuando sea biológicamente apropiado, evitando así tanto la sobresegmentación como las omisiones de estados.

En la Figura 2, se empleó el agrupamiento SOFM para identificar automáticamente distintos estados inmunitarios entre los pacientes con sepsis, con el objetivo de proporcionar una caracterización completa del panorama inmunitario y minimizar el riesgo de pasar por alto cualquier categoría importante. Los grupos 1, 2 y 4 representan niveles más altos de actividad inmunitaria, caracterizados por recuentos relativamente altos de linfocitos y neutrófilos. Los grupos 3, 5, 6 y 9 representan el período de oscilación inmunitaria, durante el cual las poblaciones de linfocitos ya han sufrido supresión, mientras que los niveles de neutrófilos pueden fluctuar. El grupo 8 representa un estado de actividad inmunitaria reducida, que puede reflejar inmunosupresión o un período de recuperación inmunitaria tras la resolución de la infección. Es probable que el grupo 7 represente una pequeña proporción de pacientes que se están recuperando gradualmente y muestran signos de mejora en su estado inmunitario.

Vale la pena señalar que el uso de múltiples grupos de SOFM permite una representación más granular de los diversos estados inmunológicos observados en los pacientes con sepsis. Este enfoque tiene como objetivo capturar el espectro completo de perfiles inmunológicos y minimizar las posibilidades de pasar por alto cualquier categoría crítica. Sin embargo, a través de la validación práctica y el análisis posterior, es posible fusionar grupos que representan estados inmunitarios similares, lo que simplifica el esquema de clasificación y mantiene su exhaustividad. Este proceso de refinamiento garantiza que los estados inmunitarios identificados sean biológicamente significativos y clínicamente relevantes, proporcionando un marco sólido para comprender la compleja dinámica inmunitaria de la sepsis.

La figura 3 ilustra la trayectoria de los estados inmunitarios de un paciente típico con sepsis que experimentó un curso complejo de desregulación inmunitaria antes de mejorar finalmente. El viaje del paciente comenzó en el grupo 2, que representa un estado de mayor actividad inmunitaria, y luego progresó a través de varios estados inmunitarios, incluidos los grupos 5, 7, 9 y 8. Estas transiciones reflejan la interacción dinámica entre el sistema inmunitario del paciente y los patógenos invasores, con periodos de oscilación e inmunosupresión aparente.

En particular, la puntuación de la evaluación secuencial de insuficiencia orgánica (SOFA) del paciente ya había comenzado a mejorar, disminuyendo de un valor inicial de 7 a 2, antes de que el paciente ingresara al grupo 7. Esto sugiere que el sistema inmunitario del paciente había hecho un progreso significativo en la eliminación de la infección, y la transición posterior al grupo 7 puede representar un período de recuperación inmunitaria en lugar de un agotamiento inmunitario completo.

Tras el paso por el grupo 8, el estado inmunitario del paciente progresó gradualmente hacia el grupo 7, que se asocia a un perfil inmunitario más saludable. Esta fase de recuperación se caracterizó por un aumento de los recuentos de neutrófilos y linfocitos, con valores cercanos a los observados en individuos sanos.

En la práctica clínica, los pacientes generalmente exhiben trayectorias de oscilación inmune similares a la típica línea roja que se muestra en la Figura 3. Cuando la trayectoria oscila en los grupos 3, 5, 6 y 9, que están lejos del centro de las muestras sanas, la condición del paciente se deteriora. Cuando la trayectoria del paciente regresa a los grupos 7 y 8, que están más cerca del centro de las muestras sanas, la condición mejora y algunos pacientes incluso recuperan el estado saludable. Los grupos 1, 2 y 4 se observan comúnmente en las primeras etapas de la enfermedad, caracterizados por una mayor actividad inmunitaria. Estos patrones de transiciones de estado proporcionan una perspectiva basada en el sistema inmunitario para el reconocimiento temprano y el tratamiento del curso de la enfermedad en la sepsis. Desde el punto de vista del manejo del estado del paciente, es evidente que a medida que los pacientes tienden hacia el grupo 6, su condición empeora, mientras que la progresión hacia el estado saludable indica una mejoría clínica.

Este protocolo proporciona un enfoque cuantitativo para evaluar los estados inmunitarios en pacientes con sepsis a través de un modelo matemático y un análisis de agrupamiento, lo que permite tanto el reconocimiento temprano de la sepsis a través de la visualización de distintos estados inmunitarios como el seguimiento preciso de la progresión de la enfermedad a través del seguimiento de la trayectoria inmunitaria, que puede guiar la toma de decisiones clínicas y las estrategias de tratamiento personalizadas.

Figura 1: Diagrama de dispersión tridimensional de glóbulos blancos, linfocitos y neutrófilos en muestras de pacientes con sepsis. La figura muestra la distribución espacial de los principales indicadores inmunitarios en pacientes con sepsis. Haga clic aquí para ver una versión más grande de esta figura.

Figura 2: Diferentes condiciones inmunitarias en la sepsis. Esta figura proporciona una cuantificación precisa de los estados inmunes en la sepsis dentro del plano tridimensional representado por la fórmula 1. Haga clic aquí para ver una versión más grande de esta figura.

Figura 3: Visualización de la trayectoria del estado inmune en un paciente con sepsis en mejoría clínica. La figura ilustra la trayectoria de los estados inmunitarios de un paciente típico con sepsis que experimentó un curso complejo de desregulación inmunitaria antes de mejorar finalmente. Haga clic aquí para ver una versión más grande de esta figura.

Este estudio presenta un enfoque para comprender la condición inmune en la sepsis mediante el aprovechamiento de técnicas avanzadas de visualización de datos y aprendizaje automático. Al descubrir la relación matemática entre las poblaciones clave de células inmunitarias e identificar distintos estados inmunitarios, el estudio proporciona una nueva perspectiva sobre la compleja dinámica inmunitaria de la sepsis y contribuye al desarrollo de estrategias diagnósticas y terapéuticas más eficaces^11,12. Los hallazgos clave incluyen el descubrimiento de una relación matemática (sección 3) que restringe estas poblaciones de células inmunitarias dentro de un espacio tridimensional (WBC = 1,098 × neutrófilos + 1,046 × linfocitos + 0,1645) y la identificación de nueve estados inmunitarios distintos (sección 4) utilizando mapas de características autoorganizados (SOFM). Estos resultados proporcionan un marco cuantitativo para evaluar el estado inmunológico de los pacientes con sepsis y ofrecen un método potencial para clasificar a los pacientes con sepsis temprana¹³.

Esta investigación presentada aquí combinó técnicas de visualización de datos y aprendizaje automático para descubrir patrones y relaciones ocultos en datos inmunológicos de alta dimensión en sepsis. Al ir más allá de los análisis tradicionales univariados y bivariados, este estudio capta la compleja interacción entre múltiples parámetros inmunitarios y proporciona una comprensión más completa de la respuesta inmunitaria (diferentes grupos en la Figura 2) en la sepsis. La identificación de distintos estados inmunitarios mediante SOFM¹⁰ puede sentar las bases para futuras investigaciones sobre enfoques de inmunoterapia personalizados adaptados a los perfiles inmunitarios específicos de cada paciente.

Serán necesarios estudios futuros con cohortes aún más grandes y diversas para validar y refinar aún más los hallazgos presentados aquí. Además, la relación entre los estados inmunes identificados y otros marcadores bioquímicos clínicamente relevantes, como la procalcitonina (PCT), la proteína C reactiva (PCR) y la interleucina-6 (IL-6), aún no se ha explorado en profundidad^14,15. La integración de estos marcadores en el análisis podría proporcionar una comprensión más completa de la respuesta inmunoinflamatoria en la sepsis y su asociación con los resultados clínicos, lo que podría mejorar el poder predictivo y la utilidad clínica del enfoque propuesto. Además, los estudios longitudinales que rastrean la dinámica de los estados inmunitarios a lo largo del tiempo en pacientes individuales podrían ofrecer información valiosa sobre la trayectoria de la sepsis e informar estrategias de tratamiento personalizadas.

Por un lado, el método de visualización tridimensional presentado en la Figura 1 demuestra una distinción sorprendente entre los estados inmunitarios de los pacientes con sepsis y los controles sanos, proporcionando una nueva perspectiva inmunológica cuantitativa para el reconocimiento temprano rápido de la sepsis. Por otro lado, la discusión de las trayectorias inmunitarias típicas de los pacientes que se muestra en la Figura 3 presenta un nuevo enfoque para el manejo del estado del paciente, que ofrece un método cuantitativo para monitorear y manejar la progresión de la enfermedad.

La importancia y las posibles aplicaciones del método propuesto en este estudio van mucho más allá del contexto específico de la sepsis. La capacidad de cuantificar con precisión los estados de enfermedad utilizando enfoques basados en datos tiene el potencial de convertirse en un cambio de paradigma en la investigación clínica, con profundas implicaciones para la medicina personalizada¹⁶. Por ejemplo, el seguimiento de los estados inmunitarios de los pacientes con sepsis puede proporcionar una evaluación clara de las etapas de la batalla del paciente contra la infección, lo cual es crucial para evaluar el pronóstico y mejorar los planes de tratamiento. Al aprovechar el poder de la visualización de datos y el aprendizaje automático, los investigadores pueden descubrir nuevos conocimientos sobre la fisiopatología de enfermedades complejas y desarrollar estrategias diagnósticas y terapéuticas más específicas¹⁷.

A partir de los resultados de este estudio, se pueden vislumbrar varias direcciones futuras. En primer lugar, el aumento del tamaño de la muestra y la diversidad de la población de pacientes con sepsis será crucial para validar y refinar la relación matemática y los estados inmunitarios identificados aquí. Esto requerirá la colaboración entre múltiples centros y el establecimiento de protocolos estandarizados para la recopilación y el análisis de datos. En segundo lugar, explorar la relación entre los estados inmunitarios identificados y otros marcadores bioquímicos, como PCT, PCR e IL-6, podría proporcionar una comprensión más completa de la respuesta inmunoinflamatoria en la sepsis¹⁸. Además, la investigación de las complejas relaciones no lineales entre los estados inmunitarios, la disfunción orgánica (medida por las puntuaciones SOFA) y los marcadores de gravedad de la infección podría ayudar a dilucidar las diversas vías a través de las cuales diferentes pacientes progresan de la infección a la insuficiencia orgánica. Al integrar estos indicadores de gravedad de la infección con nuestro enfoque de cuantificación del estado inmunitario, las investigaciones futuras podrían mejorar nuestra comprensión de los patrones de progresión de la enfermedad, lo que podría conducir a estrategias de tratamiento más precisas y personalizadas que tengan en cuenta tanto la gravedad de la infección como el estado inmunitario de cada paciente. Finalmente, el enfoque de investigación propuesto en este estudio podría extenderse a otros escenarios médicos, como las enfermedades autoinmunes, el cáncer y los trasplantes, donde la cuantificación precisa de los estados de la enfermedad podría tener implicaciones clínicas significativas.

En conclusión, este estudio presenta un enfoque para comprender la condición inmune en la sepsis mediante el aprovechamiento de técnicas avanzadas de visualización de datos y aprendizaje automático. Al descubrir la relación matemática entre las poblaciones clave de células inmunitarias e identificar distintos estados inmunitarios, este estudio proporciona una nueva perspectiva sobre la compleja condición inmunitaria de la sepsis. Las limitaciones del estudio, como el tamaño de la muestra y la necesidad de seguir explorando la relación entre los estados inmunitarios y otros marcadores bioquímicos, deben abordarse en futuras investigaciones. Las posibles aplicaciones del método en áreas de investigación específicas, como la medicina personalizada, y las direcciones futuras, incluido el aumento del tamaño de la muestra y la extensión del enfoque a otros escenarios médicos, destacan la importancia y la promesa de esta línea de investigación.

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Este estudio recibió el apoyo de dos fuentes: el séptimo lote del Proyecto de Herencia Maestro-Aprendiz organizado por la Administración Nacional de Medicina Tradicional China (Número de proyecto: [2021] No. 272) y el Proyecto de Mejora de la Capacidad de Investigación en Medicina China 2024 del Hospital de Medicina China a nivel municipal (SZY-NLTL-2024-003) de la Administración Provincial de Medicina Tradicional China de Shaanxi.