Une approche basée sur les données pour quantifier les états immunitaires dans le sepsis

Cette étude étudie l’état immunitaire dans le sepsis en analysant les relations quantitatives entre les globules blancs, les lymphocytes et les neutrophiles chez les patients atteints de sepsis et les témoins sains à l’aide de l’analyse de visualisation des données et de l’ajustement numérique tridimensionnel pour établir un modèle mathématique.

Dans le cas du sepsis, il est crucial de comprendre l’interaction entre les globules blancs, les lymphocytes et les neutrophiles pour évaluer l’état immunitaire et optimiser les stratégies de traitement. Des échantillons de sang ont été prélevés chez 512 patients diagnostiqués avec une septicémie et 205 témoins sains, soit un total de 717 échantillons. Une analyse de visualisation des données et un ajustement numérique tridimensionnel ont été effectués pour établir un modèle mathématique décrivant les relations entre les globules blancs, les lymphocytes et les neutrophiles. La carte des caractéristiques auto-organisées (SOFM) a été utilisée pour regrouper automatiquement les données de l’échantillon de sepsis dans l’espace tridimensionnel représenté par le modèle, produisant différents états immunitaires.

L’analyse a révélé que le nombre de globules blancs, de lymphocytes et de neutrophiles est limité dans un plan tridimensionnel, tel que décrit par l’équation : GB = 1,098 × neutrophiles + 1,046 × lymphocytes + 0,1645, ce qui donne une erreur de prédiction (RMSE) de 1 %. Cette équation est universellement applicable à tous les échantillons, malgré les différences dans leurs distributions spatiales. Le regroupement SOFM a identifié neuf états immunitaires distincts au sein de la population de patients atteints de septicémie, représentant différents niveaux de statut immunitaire, de périodes d’oscillation et de stades de récupération.

Le modèle mathématique proposé, représenté par l’équation ci-dessus, révèle une limite de contrainte de base sur les populations de cellules immunitaires chez les patients atteints de septicémie et les témoins sains. De plus, l’approche de clustering SOFM fournit une vue d’ensemble complète des états immunitaires distincts observés dans cette limite de contrainte chez les patients atteints de septicémie. Cette étude jette les bases de travaux futurs sur la quantification et la catégorisation de la maladie immunitaire dans le sepsis, ce qui pourrait finalement contribuer à l’élaboration de stratégies de diagnostic et de traitement plus objectives.

La septicémie, un dysfonctionnement organique potentiellement mortel causé par une réponse déréglée de l’hôte à l’infection, reste un défi important en médecine de soins intensifs¹. Malgré les progrès réalisés dans la compréhension de la physiopathologie du sepsis, l’interaction complexe entre le système immunitaire et les agents pathogènes continue de poser des difficultés pour diagnostiquer et traiter efficacement cette affection². Les approches cliniques actuelles se concentrent souvent sur la surveillance des indicateurs d’infection, de la fonction des organes, des cytokines, de la détection microbienne et du microbiome intestinal³. Cependant, il est de plus en plus reconnu que le rôle crucial joué par les cellules immunitaires, en particulier les globules blancs, les lymphocytes et les neutrophiles, dans la progression et la résolution du sepsis⁴ est de plus en plus reconnu.

Au cours de la septicémie, le système immunitaire subit une série complexe de changements, caractérisée par une phase hyper-inflammatoire initiale suivie d’une phase⁵ immunosuppressive prolongée. La phase précoce est marquée par une augmentation du nombre de neutrophiles et une diminution concomitante des populations de lymphocytes, reflétant l’activation des réponses immunitaires innées et la suppression de l’immunité adaptative⁶. Au fur et à mesure que la maladie progresse, les taux de neutrophiles peuvent osciller ou s’épuiser tandis que le nombre de lymphocytes continue de diminuer, conduisant à un état d’immunosuppression qui rend les patients vulnérables aux infections secondaires⁷. Comprendre l’interaction dynamique entre ces populations de cellules immunitaires est crucial pour évaluer avec précision l’état immunitaire des patients atteints de septicémie et concevoir des interventions ciblées.

Les approches traditionnelles d’analyse du nombre de cellules immunitaires dans le sepsis reposent sur des analyses univariées ou bivariées, qui ne parviennent pas à saisir les relations complexes entre plusieurs paramètres immunitaires⁸. Les progrès récents dans les techniques de visualisation des données et d’apprentissage automatique ont ouvert de nouvelles possibilités pour l’exploration de données immunologiques de grande dimension⁹. En particulier, la visualisation tridimensionnelle par nuage de points et les cartes de caractéristiques auto-organisées (SOFM)¹⁰ se sont révélées prometteuses pour découvrir des modèles cachés et identifier des états immunitaires distincts dans divers contextes pathologiques.

Cette étude vise à étudier l’état immunitaire chez les patients atteints de septicémie en analysant les relations quantitatives entre les globules blancs, les lymphocytes et les neutrophiles à l’aide de techniques avancées de visualisation de données et de regroupement. L’hypothèse est que ces populations de cellules immunitaires sont contraintes dans un espace tridimensionnel régi par une relation mathématique sous-jacente. En découvrant cette relation et en identifiant des états immunitaires distincts à l’aide de la SOFM, l’étude cherche à fournir un cadre pour comprendre les états dynamiques immunitaires dans le sepsis et faciliter la prise de décision clinique.

L’approche consiste à prélever des échantillons de sang de 512 patients atteints de septicémie admis à l’unité de soins intensifs (USI) et de 205 personnes en bonne santé, pour un total de 717 échantillons. La population étudiée comprenait des hommes (54,3 %) et des femmes (45,7 %), âgés de 35 à 100 ans (âge moyen : 73,5 ans). La visualisation tridimensionnelle du nuage de points et l’ajustement numérique sont appliqués pour établir un modèle mathématique décrivant l’interaction entre les globules blancs, les lymphocytes et les neutrophiles chez les patients atteints de septicémie et les témoins sains. La SOFM est ensuite utilisée pour regrouper automatiquement les données de l’échantillon de sepsis dans l’espace tridimensionnel, produisant différents états immunitaires. En comparant les profils immunitaires et les distributions spatiales des patients atteints de sepsis avec ceux d’individus sains à l’intérieur de la limite de contrainte représentée par le modèle mathématique, l’étude vise à mieux comprendre les mécanismes physiopathologiques sous-jacents au sepsis et à identifier des cibles potentielles pour les thérapies immunomodulatrices.

En fournissant une méthode quantitative pour évaluer l’état immunitaire des patients atteints de septicémie, l’approche pourrait permettre une stadification plus précise de la maladie et guider le choix des interventions appropriées. De plus, l’identification d’états immunitaires distincts à l’aide de la SOFM pourrait jeter les bases de recherches futures sur des approches d’immunothérapie personnalisées adaptées aux profils immunitaires spécifiques de chaque patient.

En résumé, cette étude présente une approche pour comprendre la condition immunitaire dans le sepsis en exploitant des techniques avancées de visualisation de données et d’apprentissage automatique. En découvrant la relation mathématique entre les populations de cellules immunitaires clés chez les patients atteints de septicémie et les témoins sains et en identifiant des états immunitaires distincts chez les patients atteints de septicémie, l’étude offre une nouvelle perspective sur la dynamique immunitaire complexe dans le sepsis. Cette approche permet une évaluation plus précise de l’état de la maladie (Different Clusters) et peut guider le choix des interventions appropriées, contribuant ainsi à l’élaboration de stratégies diagnostiques et thérapeutiques plus efficaces.

Cette étude explore la maladie immunitaire chez les patients atteints de septicémie en étudiant les relations entre les globules blancs, les lymphocytes et les neutrophiles. Les patients ont été inscrits à l’unité de soins intensifs (USI) de l’hôpital Dongzhimen à Pékin, en Chine, et ont subi des tests sanguins standard après avoir donné leur consentement éclairé. L’étude a été menée conformément aux directives du comité d’éthique de la recherche humaine de l’établissement. Le regroupement des données et le contenu détaillé des données se trouvent dans le tableau supplémentaire 1. Les outils logiciels utilisés dans cette étude sont énumérés dans la Table des matières.

1. Collecte et préparation des données

REMARQUE : Les globules blancs, les neutrophiles et les lymphocytes ont été sélectionnés comme indicateurs clés de l’état immunitaire chez les patients atteints de septicémie. Ce choix est basé sur des observations cliniques bien établies selon lesquelles le nombre de lymphocytes a tendance à être supprimé et à diminuer progressivement, tandis que le nombre de neutrophiles oscille souvent chez les patients atteints de septicémie. Ces deux types de cellules ont été empiriquement reconnus comme des marqueurs importants de l’état immunitaire dans les populations de patients atteints de septicémie. Cependant, la relation quantitative précise entre ces paramètres n’a pas été clairement rapportée dans la littérature. Par conséquent, les globules blancs, les neutrophiles et les lymphocytes ont été choisis comme point de départ pour quantifier l’état immunitaire chez les patients atteints de septicémie.

1. Installation de MATLAB Spreadsheet Link pour l’add-in Excel.
   1. Ouvrez Microsoft Excel et accédez à l’onglet Insertion du ruban.
   2. Cliquez sur Obtenir des compléments dans la section Compléments .
   3. Dans la boîte de dialogue Compléments Office , recherchez MATLAB Spreadsheet Link dans la barre de recherche.
   4. Localisez le complément MATLAB Spreadsheet Link for Excel dans les résultats de recherche et cliquez sur le bouton Ajouter .
   5. Lisez et acceptez les termes et conditions, puis cliquez sur Continuer pour poursuivre l’installation.
   6. Si vous y êtes invité, connectez-vous avec un compte MathWorks ou créez-en un pour accéder au complément.
   7. Une fois l’installation terminée, l’onglet Lien vers la feuille de calcul MATLAB apparaît sur le ruban Excel.
   8. Cliquez sur l’onglet Lien de la feuille de calcul MATLAB pour vérifier que le complément est installé et prêt à l’emploi.
2. Envoyez des données dans l’espace de travail MATLAB.
   1. Ouvrez la feuille de calcul contenant les données du patient atteint de septicémie, y compris le nombre de globules blancs, le nombre de lymphocytes et le nombre de neutrophiles.
   2. Assurez-vous que les données sont organisées dans un format structuré, avec chaque variable (nombre de globules blancs, nombre de lymphocytes et nombre de neutrophiles) dans une colonne distincte et chaque patient dans une ligne distincte.
   3. Sélectionnez la plage de cellules contenant le nombre de globules blancs, le nombre de lymphocytes et le nombre de neutrophiles.
   4. Cliquez sur l’onglet Lien vers la feuille de calcul MATLAB dans le ruban Excel.
   5. Dans l’onglet Lien vers la feuille de calcul MATLAB , cliquez sur le bouton Envoyer des données à MATLAB .
   6. Dans la boîte de dialogue Envoyer des données à MATLAB , choisissez l’instance MATLAB appropriée dans le menu déroulant si plusieurs instances sont en cours d’exécution.
   7. Spécifiez le nom de la variable pour les données dans le champ Nom de la variable . Par exemple, sepsis_immune_data.
   8. Sélectionnez le type de données souhaité pour les données importées dans MATLAB (par exemple, matrice numérique).
   9. Cliquez sur OK pour envoyer les données à l’espace de travail MATLAB.
   10. Passez à l’application MATLAB et vérifiez que les données ont bien été importées en vérifiant dans l’espace de travail le nom de la variable spécifiée (par exemple, sepsis_immune_data).
3. Vérification des données dans MATLAB
   1. Après avoir envoyé les données du patient atteint de septicémie (numération des globules blancs, des lymphocytes et des neutrophiles) à MATLAB à l’aide de l’add-in MATLAB Spreadsheet Link, passez à l’application MATLAB.
   2. Pour vérifier le contenu des données importées, saisissez le nom de la variable dans la fenêtre de commande MATLAB et appuyez sur Entrée.

2. Visualisation tridimensionnelle des globules blancs, des lymphocytes et des neutrophiles

1. Génération du tracé à l’aide de la fonction Immune_scatter3
   1. La variable A stocke les données immunitaires des patients atteints de septicémie. Appelez la fonction Immune_scatter3(A) pour obtenir une interface utilisateur graphique (GUI) affichant le nuage de points tridimensionnel des échantillons, comme le montre la figure 1.
      REMARQUE : L’erreur d’ajustement entre le plan tridimensionnel et la distribution de l’échantillon dans le graphique est très faible. La section 3 fournira la formule exacte.
2. L’utilisation de l’interface graphique
   1. Explorez et analysez le nuage de points tridimensionnel à l’aide des fonctionnalités interactives fournies par l’interface graphique générée.
      1. Rotation : cliquez et faites glisser le tracé pour le faire pivoter dans l’espace 3D, ce qui permet de visualiser la distribution de l’échantillon sous différents angles.
      2. Panoramique : cliquez avec le bouton droit de la souris et faites glisser le tracé pour le déplacer horizontalement ou verticalement, en ajustant la zone visible du tracé.
      3. Zoom : utilisez la molette de la souris ou les commandes de zoom de la barre d’outils pour effectuer un zoom avant ou arrière sur le tracé, en vous concentrant sur des régions ou des échantillons spécifiques.
      4. Curseur de données : cliquez sur des échantillons individuels pour afficher leurs valeurs correspondantes pour les globules blancs, les lymphocytes et les neutrophiles.
         REMARQUE : En utilisant ces fonctionnalités interactives, les cliniciens peuvent obtenir des informations sur les relations et les modèles entre les globules blancs, les lymphocytes et les neutrophiles chez les patients atteints de septicémie, facilitant ainsi l’exploration et l’analyse des données immunitaires.

3. La formule

1. Dans l’espace de travail MATLAB, attribuez le nombre de neutrophiles, le nombre de lymphocytes et le nombre de globules blancs aux variables X, Y et Z, respectivement.
2. Pour obtenir l’expression mathématique précise (formule 1 ; GB = 1,098 × neutrophiles + 1,046 × lymphocytes + 0,1645 (EQM : 1 %)) du plan tridimensionnel de la figure 1, appelez la commande suivante :
   [fitresult, gof, output] = ajustement ([X, Y], Z, 'poly11')
   REMARQUE : Cette formule décrit quantitativement la relation entre les globules blancs, les neutrophiles et les lymphocytes chez les patients atteints de septicémie, fournissant une représentation concise et précise des données immunitaires.
3. Pour évaluer la qualité de l’ajustement, calculez la racine carrée moyenne normalisée (NRMSE) à l’aide de la commande suivante :
   gof.rmse / (max(Z) - min(Z))
   REMARQUE : La valeur NRMSE résultante de 1 % indique que le plan ajusté (formule 1) se rapproche étroitement de la distribution réelle de l’échantillon dans l’espace tridimensionnel. Ce faible niveau d’erreur souligne la fiabilité et la validité de l’expression mathématique obtenue dans la capture des relations complexes entre les paramètres immunitaires chez les patients atteints de septicémie.

4. Maladie immunitaire dans la septicémie

REMARQUE : Des cartes de caractéristiques auto-organisées (SOFM) ont été utilisées pour le regroupement non supervisé afin d’identifier les affections immunitaires chez les patients atteints de septicémie.

1. En appelant la fonction Immune_Condition , générez des groupes de points d’échantillonnage sur le plan tridimensionnel représenté par la formule 1, comme illustré à la figure 2.
2. Utilisez les fonctionnalités de visualisation interactive de la figure 2 , comme décrit à l’étape 2.2.
   REMARQUE : La figure 2 présente neuf clusters automatisés, étiquetés Cluster1 à Cluster9, dérivés de l’approche d’apprentissage automatique non supervisé de SOFM. Cette technique de clustering prend en compte à la fois la topologie spatiale et la densité des échantillons, ce qui permet d’identifier des conditions immunitaires distinctes au sein de la population de patients atteints de sepsis.

5. Trajectoires typiques d’oscillation immunitaire dans le sepsis

1. Sur la base de la figure 2, utilisez la commande de maintien pour maintenir la figure dans un état superposable, puis utilisez les commandes suivantes pour créer un tracé tridimensionnel des données de trajectoire du patient typique.
   Attendez
   Pour i=1 : Taille(p,1)-1
   pause (3) ; plot3(p (i : i+1,2), p (i : i+1,3), p (i : i+1,1),'k','Linewidth',3) ;
   fin

La progression du sepsis implique une interaction complexe entre le système immunitaire humain et les agents pathogènes envahissants. Dans le diagnostic et le traitement cliniques, une grande attention est portée sur les indicateurs d’infection, les marqueurs de fonction des organes, les cytokines, la détection microbienne et même le microbiome intestinal. Cependant, cette étude souligne l’importance de trois indicateurs immunitaires communs : les globules blancs, les neutrophiles et les lymphocytes, qui ne sont pas sans fondement. La recherche a démontré que le processus pathologique de la septicémie s’accompagne de la suppression et de l’épuisement des populations de lymphocytes, tandis que les niveaux de neutrophiles s’épuisent ou surmontent les agents pathogènes après des fluctuations répétées⁵. Néanmoins, les contraintes mathématiques et la dynamique sous-jacentes à ce processus doivent encore être quantifiées et élucidées.

En explorant la distribution de 512 échantillons (représentés par des points bleus) et de 205 témoins sains (représentés par des signes plus verts) dans un espace tridimensionnel (Figure 1), il est facilement évident que les points d’échantillonnage des globules blancs, des neutrophiles et des lymphocytes se trouvent sur un plan avec une très petite erreur. Les couleurs et les marqueurs distincts utilisés dans le nuage de points démontrent clairement les différences significatives entre les groupes de contrôle de sepsis et sains à l’intérieur de la limite de contrainte. Cette observation suggère que ces populations de cellules immunitaires suivent une loi ou une contrainte objective, quel que soit l’état de santé. Une analyse plus poussée révèle la formule suivante : GB = 1,098 × neutrophiles + 1,046 × lymphocytes + 0,1645 (formule 1), avec une erreur quadratique moyenne (EQM) de 1 %. Cette équation indique que la pente plane des neutrophiles est supérieure à celle des lymphocytes, ce qui implique que les changements dans le nombre de neutrophiles ont un effet plus prononcé sur le nombre de globules blancs par rapport aux changements dans le nombre de lymphocytes. Bien que simple, cette formule représente une découverte nouvelle qui révèle un mécanisme ou une contrainte objectivement existant régissant l’interaction entre les globules blancs, les neutrophiles et les lymphocytes, quelles que soient leurs variations individuelles. Il est important de noter que cette limite de contrainte s’applique à la fois aux patients atteints de sepsis et aux individus en bonne santé, ce qui suggère qu’elle reflète une propriété fondamentale du système immunitaire, tandis que les distributions spatiales distinctes à l’intérieur de cette limite révèlent les différences immunologiques entre le sepsis et la santé.

Pour mieux distinguer les différentes affections immunitaires, la figure 2 utilise la SOFM pour le regroupement automatique des points d’échantillonnage. SOFM a été spécifiquement choisi pour cette analyse parce qu’il s’agit d’un algorithme de clustering non supervisé bien établi qui excelle dans la préservation des relations topologiques tout en tenant compte à la fois de la distance entre les échantillons et de leurs distributions de densité. Le paramètre de contrôle de voisinage de l’algorithme a été défini sur 1, ce qui garantit un chevauchement minimal entre les clusters adjacents tout en maintenant des définitions de limites claires. Le choix de neuf catégories a été déterminé par une optimisation minutieuse des paramètres, en équilibrant la nécessité d’une subdivision détaillée des états avec la considération pratique du maintien de distinctions cliniquement significatives. Cette approche permet à la fois une discrimination fine des états immunitaires et la possibilité de fusionner des états adjacents lorsque cela est biologiquement approprié, évitant ainsi à la fois la sursegmentation et les omissions d’états.

Dans la figure 2, le regroupement SOFM a été utilisé pour identifier automatiquement des états immunitaires distincts chez les patients atteints de septicémie, dans le but de fournir une caractérisation complète du paysage immunitaire et de minimiser le risque de négliger des catégories importantes. Cluster1, Cluster2 et Cluster4 représentent des niveaux plus élevés d’activité immunitaire, caractérisés par un nombre relativement élevé de lymphocytes et de neutrophiles. Cluster3, Cluster5, Cluster6 et Cluster9 décrivent la période d’oscillation immunitaire, au cours de laquelle les populations de lymphocytes ont déjà subi une suppression, tandis que les niveaux de neutrophiles peuvent fluctuer. La grappe 8 représente un état d’activité immunitaire réduite, qui peut refléter soit une immunosuppression, soit une période de récupération immunitaire après la résolution de l’infection. Cluster7 représente probablement une petite proportion de patients qui se rétablissent progressivement et montrent des signes d’amélioration de leur état immunitaire.

Il convient de noter que l’utilisation de plusieurs grappes SOFM permet une représentation plus granulaire des divers états immunitaires observés chez les patients atteints de septicémie. Cette approche vise à capturer l’ensemble des profils immunitaires et à minimiser les risques de manquer des catégories critiques. Cependant, grâce à une validation pratique et à une analyse plus approfondie, il est possible de fusionner des grappes qui représentent des états immunitaires similaires, rationalisant ainsi le schéma de classification tout en maintenant son exhaustivité. Ce processus de raffinement garantit que les états immunitaires identifiés sont à la fois biologiquement significatifs et cliniquement pertinents, fournissant un cadre solide pour comprendre la dynamique immunitaire complexe dans le sepsis.

La figure 3 illustre la trajectoire des états immunitaires d’un patient atteint de septicémie typique qui a connu une évolution complexe de dérégulation immunitaire avant de finalement s’améliorer. Le parcours du patient a commencé dans le groupe 2, qui représente un état d’activité immunitaire accrue, puis a progressé à travers divers états immunitaires, notamment les groupes 5, 7, 9 et 8. Ces transitions reflètent l’interaction dynamique entre le système immunitaire du patient et les agents pathogènes envahissants, avec des périodes d’oscillation et d’immunosuppression apparente.

Notamment, le score d’évaluation séquentielle de l’insuffisance organique (SOFA) du patient avait déjà commencé à s’améliorer, passant d’une valeur initiale de 7 à 2, avant que le patient n’entre dans le groupe 7. Cela suggère que le système immunitaire du patient a fait des progrès significatifs dans l’élimination de l’infection, et que la transition ultérieure vers le groupe 7 peut représenter une période de récupération immunitaire plutôt qu’un épuisement immunitaire complet.

Suite au passage par le groupe 8, l’état immunitaire du patient a progressivement progressé vers le groupe 7, qui est associé à un profil immunitaire plus sain. Cette phase de récupération a été caractérisée par une augmentation du nombre de neutrophiles et de lymphocytes, avec des valeurs proches de celles observées chez les individus sains.

En pratique clinique, les patients présentent généralement des trajectoires d’oscillation immunitaire similaires à la ligne rouge typique illustrée à la figure 3. Lorsque la trajectoire oscille dans les groupes 3, 5, 6 et 9, qui sont loin du centre des échantillons sains, l’état du patient se détériore. Lorsque la trajectoire du patient revient aux grappes 7 et 8, qui sont plus proches du centre des échantillons sains, l’état s’améliore et certains patients retrouvent même un état de santé. Les grappes 1, 2 et 4 sont couramment observées aux premiers stades de la maladie, caractérisées par une activité immunitaire accrue. Ces modèles de transitions d’état fournissent une perspective immunitaire pour la reconnaissance précoce et la gestion de l’évolution de la maladie dans le sepsis. Du point de vue de la gestion de l’état du patient, il est évident qu’à mesure que les patients tendent vers le groupe 6, leur état s’aggrave, tandis que la progression vers l’état sain indique une amélioration clinique.

Ce protocole fournit une approche quantitative pour évaluer les états immunitaires chez les patients atteints de sepsis à l’aide d’un modèle mathématique et d’une analyse de clustering, permettant à la fois une reconnaissance précoce du sepsis grâce à une visualisation distincte de l’état immunitaire et un suivi précis de la progression de la maladie grâce au suivi de la trajectoire immunitaire, ce qui peut guider la prise de décision clinique et les stratégies de traitement personnalisées.

Figure 1 : Diagramme de dispersion tridimensionnel des globules blancs, des lymphocytes et des neutrophiles dans des échantillons de patients atteints de septicémie. La figure illustre la distribution spatiale des principaux indicateurs immunitaires chez les patients atteints de septicémie. Veuillez cliquer ici pour voir une version agrandie de cette figure.

Figure 2 : Différentes conditions immunitaires dans le sepsis. Cette figure fournit une quantification précise des états immunitaires dans le sepsis dans le plan tridimensionnel représenté par la formule 1. Veuillez cliquer ici pour voir une version agrandie de cette figure.

Figure 3 : Visualisation de la trajectoire de l’état immunitaire d’un patient atteint de septicémie en cours d’amélioration clinique. La figure illustre la trajectoire des états immunitaires d’un patient typique atteint de septicémie qui a connu une évolution complexe de la dysrégulation immunitaire avant de finalement s’améliorer. Veuillez cliquer ici pour voir une version agrandie de cette figure.

Cette étude présente une approche pour comprendre l’état immunitaire dans le sepsis en tirant parti de techniques avancées de visualisation de données et d’apprentissage automatique. En découvrant la relation mathématique entre les populations de cellules immunitaires clés et en identifiant des états immunitaires distincts, l’étude offre une nouvelle perspective sur la dynamique immunitaire complexe du sepsis et contribue au développement de stratégies diagnostiques et thérapeutiques plus efficaces^11,12. Les principaux résultats comprennent la découverte d’une relation mathématique (section 3) contraignant ces populations de cellules immunitaires dans un espace tridimensionnel (GB = 1,098 × neutrophiles + 1,046 × lymphocytes + 0,1645) et l’identification de neuf états immunitaires distincts (section 4) à l’aide de cartes de caractéristiques auto-organisées (SOFM). Ces résultats fournissent un cadre quantitatif pour évaluer l’état immunitaire des patients atteints de sepsis et offrent une méthode potentielle pour trier les patients atteints de sepsis précoces¹³.

Cette recherche présentée ici a combiné des techniques de visualisation de données et d’apprentissage automatique pour découvrir des modèles et des relations cachés dans des données immunologiques de haute dimension dans le sepsis. En allant au-delà des analyses univariées et bivariées traditionnelles, cette étude capture l’interaction complexe entre plusieurs paramètres immunitaires et fournit une compréhension plus complète de la réponse immunitaire (différents groupes dans la figure 2) dans le sepsis. L’identification d’états immunitaires distincts à l’aide de SOFM¹⁰ pourrait jeter les bases de recherches futures sur des approches d’immunothérapie personnalisées adaptées aux profils immunitaires spécifiques de chaque patient.

D’autres études portant sur des cohortes encore plus vastes et plus diversifiées seront nécessaires pour valider et affiner les résultats présentés ici. De plus, la relation entre les états immunitaires identifiés et d’autres marqueurs biochimiques cliniquement pertinents, tels que la procalcitonine (PCT), la protéine C-réactive (CRP) et l’interleukine-6 (IL-6), reste à explorer en profondeur^14,15. L’intégration de ces marqueurs dans l’analyse pourrait fournir une compréhension plus complète de la réponse immunitaire-inflammatoire dans le sepsis et de son association avec les résultats cliniques, ce qui pourrait améliorer le pouvoir prédictif et l’utilité clinique de l’approche proposée. De plus, des études longitudinales qui suivent la dynamique des états immunitaires au fil du temps chez des patients individuels pourraient offrir des informations précieuses sur la trajectoire du sepsis et éclairer les stratégies de traitement personnalisées.

D’une part, la méthode de visualisation tridimensionnelle présentée dans la figure 1 démontre une distinction frappante entre les états immunitaires des patients atteints de septicémie et des témoins sains, fournissant une nouvelle perspective immunologique quantitative pour une reconnaissance précoce rapide de la septicémie. D’autre part, la discussion des trajectoires immunitaires typiques des patients illustrée à la figure 3 présente une nouvelle approche de la gestion de l’état du patient, offrant une méthode quantitative pour surveiller et gérer la progression de la maladie.

L’importance et les applications potentielles de la méthode proposée dans cette étude vont bien au-delà du contexte spécifique du sepsis. La capacité de quantifier avec précision les états pathologiques à l’aide d’approches axées sur les données a le potentiel de devenir un changement de paradigme dans la recherche clinique, avec de profondes implications pour la médecine personnalisée¹⁶. Par exemple, le suivi de l’état immunitaire des patients atteints de septicémie peut fournir une évaluation claire des étapes de la lutte du patient contre l’infection, ce qui est crucial pour évaluer le pronostic et améliorer les plans de traitement. En tirant parti de la puissance de la visualisation des données et de l’apprentissage automatique, les chercheurs peuvent découvrir de nouvelles informations sur la physiopathologie de maladies complexes et élaborer des stratégies diagnostiques et thérapeutiques plus ciblées¹⁷.

Pour s’appuyer sur les résultats de cette étude, plusieurs orientations futures peuvent être envisagées. Tout d’abord, l’augmentation de la taille de l’échantillon et de la diversité de la population de patients atteints de septicémie sera cruciale pour valider et affiner la relation mathématique et les états immunitaires identifiés ici. Cela nécessitera une collaboration entre plusieurs centres et l’établissement de protocoles normalisés pour la collecte et l’analyse des données. Deuxièmement, l’exploration de la relation entre les états immunitaires identifiés et d’autres marqueurs biochimiques, tels que la PCT, la CRP et l’IL-6, pourrait fournir une compréhension plus complète de la réponse immunitaire-inflammatoire dans le sepsis¹⁸. De plus, l’étude des relations complexes et non linéaires entre les états immunitaires, le dysfonctionnement des organes (mesuré par les scores SOFA) et les marqueurs de gravité de l’infection pourrait aider à élucider les différentes voies par lesquelles les différents patients progressent de l’infection à la défaillance d’organe. En intégrant ces indicateurs de gravité de l’infection à notre approche de quantification de l’état immunitaire, les recherches futures pourraient améliorer notre compréhension des modèles de progression de la maladie, ce qui pourrait conduire à des stratégies de traitement plus précises et personnalisées qui tiennent compte à la fois de la gravité de l’infection et de l’état immunitaire de chaque patient. Enfin, l’approche de recherche proposée dans cette étude pourrait être étendue à d’autres scénarios médicaux, tels que les maladies auto-immunes, le cancer et la transplantation, où la quantification précise des états pathologiques pourrait avoir des implications cliniques importantes.

En conclusion, cette étude présente une approche pour comprendre la condition immunitaire dans le sepsis en exploitant des techniques avancées de visualisation de données et d’apprentissage automatique. En découvrant la relation mathématique entre les populations de cellules immunitaires clés et en identifiant des états immunitaires distincts, cette étude offre une nouvelle perspective sur la maladie immunitaire complexe dans le sepsis. Les limites de l’étude, telles que la taille de l’échantillon et la nécessité d’explorer davantage la relation entre les états immunitaires et d’autres marqueurs biochimiques, devraient être abordées dans les recherches futures. Les applications potentielles de la méthode dans des domaines de recherche spécifiques, tels que la médecine personnalisée, et les orientations futures, y compris l’augmentation de la taille de l’échantillon et l’extension de l’approche à d’autres scénarios médicaux, soulignent l’importance et la promesse de cette ligne de recherche.

L’outil logiciel pour les diagrammes de dispersion probabilistes pour les états immunitaires V1.0 est développé et détenu par Beijing Intelligent Entropy Science & Technology Co., Ltd. Tous les droits de propriété intellectuelle de ce logiciel sont détenus par la société. Les auteurs ne déclarent aucun conflit d’intérêts.

Cette étude a reçu le soutien de deux sources : le septième lot du Projet d’héritage maître-apprenti organisé par l’Administration nationale de la médecine traditionnelle chinoise de Chine (numéro de projet : [2021] n° 272) et le Projet de renforcement des capacités de recherche en médecine chinoise 2024 de l’hôpital de médecine chinoise au niveau municipal (SZY-NLTL-2024-003) de l’Administration provinciale de la médecine traditionnelle chinoise du Shaanxi.