リケラボ論文検索は、全国の大学リポジトリにある学位論文・教授論文を一括検索できる論文検索サービスです。

リケラボ 全国の大学リポジトリにある学位論文・教授論文を一括検索するならリケラボ論文検索大学・研究所にある論文を検索できる

リケラボ 全国の大学リポジトリにある学位論文・教授論文を一括検索するならリケラボ論文検索大学・研究所にある論文を検索できる

大学・研究所にある論文を検索できる 「重症患者における多臓器連関」の論文概要。リケラボ論文検索は、全国の大学リポジトリにある学位論文・教授論文を一括検索できる論文検索サービスです。
リケラボ

コピーが完了しました

URLをコピーしました

論文の公開元へ論文の公開元へ
書き出し

重症患者における多臓器連関

浅田, 敏文 東京大学 DOI:10.15083/0002002464

2021.10.15

概要

身体を構成する様々な臓器・システムの共通の目的は、生命を維持し身体の安定を保つことである。複数の臓器が障害された多臓器不全はICU内死亡の最大の原因であり、その死亡率は非常に高い。多臓器不全は臓器ごとにバイオマーカーなどを用いて評価され、全身の重症度は各臓器障害の程度やその数、スコアリングシステムを用いた点数の合計値で推定される。一方、臓器は独立して機能するのではなく互いに協調することで全身の安定を維持する。この協調的な関係性は各臓器機能と同様生命維持に不可欠なものであるが、多臓器を包括した臓器連関に関するエビデンスは少なく、身体におけるその重要性は概念の域を脱していない。臓器連関に関するエビデンスの蓄積により、各臓器に焦点をあてる従来の医療に新たな視点を加え、重症患者の治療を飛躍的に向上させることが期待される。本研究の目的は臓器連関と生命維持、身体の安定性の関係を調査することである。

対象は東京大学医学部附属病院ICUに入室した患者であり、院内死亡した患者を死亡者、生存退院した患者を生存者とした。生存者と死亡者を比較し、ネットワーク解析と主成分分析の2つの方法を用いて臓器連関の違いを評価した。本研究では、対象とした各臓器の状態をそれぞれ1つの代表的な臨床検査指標により評価し、2つの指標間でSpearmanの順位相関係数が統計学的に有意な場合に、対応する単臓器－単臓器の連関ありと解釈した。また、各臓器障害の程度の違いが解析におよぼす影響を緩和するため、全生存者から各臓器障害の程度が死亡者と同等な同数の生存者（matched生存者）を抽出した。

まず、ネットワーク解析を用いた方法では、282名のICU患者を解析対象とした。対象臓器は肺、心血管系、腎臓、肝臓、凝固系、炎症系、内分泌系、血球系、代謝系の9つとし、それぞれPaO2/FIO2、NTproBNP、血清クレアチニン値、総ビリルビン値、Dダイマー、CRP、血清Na値、血清Hb値、血糖値を指標として割り当てた。臓器連関を定量的に評価するために次の3項目で死亡者とmatched生存者を比較した。①単臓器－単臓器連関の数、②edge betweennessと呼ばれる指標を用いて9つの臓器を分割した場合のクラスター数、③単臓器－単臓器の連関の強さを、(Spearmanの順位相関係数)^2で定量化したときの、全単臓器－単臓器連関の強さの平均値。40名の死亡者と40名のmatched生存者を比較した結果、単臓器－単臓器の数は生存者で12、死亡者で3と有意に生存者で臓器連関の数が多く（P=0.035）、9つの臓器は生存者で2つのクラスターにまとまったが、死亡者で7つのクラスターに細分化された（P=0.001）。さらに臓器連関の強さの平均値は生存者で0.119、死亡者で0.055であった（P=0.007）。単臓器－単臓器連関ありと解釈する際に、相関係数が有意かどうかの閾値を多重比較補正した場合や、242名の全生存者と死亡者を比較した場合にも同様の結果が得られ、死亡者では生存者と比較して有意に臓器連関が破綻していた。

次に570名のICU患者を対象として、対象とする臓器、各臓器機能の指標を上記の解析とは一部変更し、主成分分析を用いた解析を行った。まず、主成分分析により臓器をクラスター分類し、各クラスター内での臓器連関の様相を比較した。次に、クラスターに含まれる複数の臓器の状態を、主成分得点を用いて統合し定量的評価をした。主成分得点はクラスターごとにΣ（各臓器の指標の値）×（各指標の固有ベクトル）で計算した。さらに、血清pHなどのある一定の範囲に厳密にコントロールされているホメオスタシスの指標を参考に、主成分得点のばらつきをクラスターの安定性として解釈したうえで、各クラスターの安定性を生存者と死亡者で比較した。各臓器機能（各臨床検査指標で評価）と臓器連関（指標同士の相関で評価）、クラスターの安定性（主成分得点のばらつきで評価）の関係が生存者と死亡者で相違があるか調査し、臓器連関が生命維持、身体の安定性と関連があるか検証した。対象臓器は肺、心血管系、腎臓、肝臓、凝固系、炎症系の6つとし、それぞれPaO2/FIO2、血清乳酸値、血清NGAL値、総ビリルビン値、血小板数、CRPを指標として割り当てた。主成分得点のばらつきはAnsari－Bradley検定により比較した。本解析では91名の死亡者と91名のmatched生存者および全生存者を比較した。全生存者と比較して死亡者では6つの指標の値は有意に悪かったが、matched生存者と比較すると同等であった。主成分分析により、6つの臓器は肺－腎臓－炎症系クラスターと心血管系－肝臓－凝固系クラスターの2つに統合された。心血管系－肝臓－凝固系クラスターでは、死亡者でのみ乳酸値（心血管系の指標）が他の臓器指標と相関がなく孤立しており、生存者では3つの臓器は連関していた。死亡者における心血管系－肝臓－凝固系クラスターの主成分得点は、matched生存者（P=0.004）、全生存者（P=0.002）のいずれと比較しても有意にばらついていた。肺－腎臓－炎症系クラスターでは、3つの臓器は生存者、死亡者いずれにおいても連関しており、死亡者での得点のばらつきは全生存者およびmatched生存者と同等であった。このことから、臓器が他臓器から孤立することと、身体の安定性（生命維持および主成分得点のばらつきによって評価されたクラスターの安定性）は関連があることが示唆された。

本研究では、臓器連関が身体の安定性、生命維持に重要な役割を担っているという概念を定量的に検証し、臓器連関の重要性を示唆する結果が得られた。これらの結果は今後臓器連関の概念を臨床現場へ応用していくための論拠となると考える。一方、本研究結果はいずれも集団解析によって得られたものであるため、個人レベルでも同様の結果が得られるか検証が必要である。また、臨床応用のためには臓器機能の多面性、流動性、非線形性を考慮しなければならず、さらなる検証が必要である。

論文の公開元へ

この論文で使われている画像

関連論文

関連論文をもっと見る

参考文献

1. Buchman TG. The community of the self. Nature; 420: 246-251 (2002)

2. Vincent JL, Nelson DR, Williams MD. Is worsening multiple organ failure the cause of death in patients with severe sepsis? Crit Care Med; 39: 1050-1055 (2011)

3. Mayr VD, Dunser MW, Greil V, Jochberger S, Luckner G, Ulmer H, Friesenecker BE, Takala J, Hasibeder WR. Causes of death and determinants of outcome in critically ill patients. Crit Care; 10: R154 (2006)

4. Vincent JL, Moreno R, Takala J, Willatts S, De Mendonca A, Bruining H, Reinhart CK, Suter PM, Thijs LG. The SOFA (Sepsis-related Organ Failure Assessment) score to describe organ dysfunction/failure. On behalf of the Working Group on Sepsis-Related Problems of the European Society of Intensive Care Medicine. Intensive Care Med; 22: 707-710 (1996)

5. Marshall JC, Cook DJ, Christou NV, Bernard GR, Sprung CL, Sibbald WJ. Multiple organ dysfunction score: a reliable descriptor of a complex clinical outcome. Crit Care Med; 23: 1638- 1652 (1995)

6. Le Gall JR, Klar J, Lemeshow S, Saulnier F, Alberti C, Artigas A, Teres D. The Logistic Organ Dysfunction system. A new way to assess organ dysfunction in the intensive care unit. ICU Scoring Group. JAMA; 276: 802-810 (1996)

7. Ferreira FL, Bota DP, Bross A, Melot C, Vincent JL. Serial evaluation of the SOFA score to predict outcome in critically ill patients. JAMA; 286: 1754-1758 (2001)

8. Buckley TA, Gomersall CD, Ramsay SJ. Validation of the multiple organ dysfunction (MOD) score in critically ill medical and surgical patients. Intensive Care Med; 29: 2216-2222 (2003)

9. Godin PJ, Buchman TG. Uncoupling of biological oscillators: a complementary hypothesis concerning the pathogenesis of multiple organ dysfunction syndrome. Crit Care Med; 24: 1107- 1116 (1996)

10. Chrousos GP. Stress and disorders of the stress system. Nat Rev Endocrinol; 5: 374-381 (2009)

11. Goldman AW, Burmeister Y, Cesnulevicius K, Herbert M, Kane M, Lescheid D, McCaffrey T, Schultz M, Seilheimer B, Smit A, St Laurent G, 3rd, Berman B. Bioregulatory systems medicine: an innovative approach to integrating the science of molecular networks, inflammation, and systems biology with the patient's autoregulatory capacity? Front Physiol; 6: 225 (2015)

12. Ladyman J, Lambert J, Wiesner K. What is a complex system? Eur J Philos Sci; 3: 33-67 (2013)

13. Chovatiya R, Medzhitov R. Stress, inflammation, and defense of homeostasis. Mol Cell; 54: 281-288 (2014)

14. Taipale M, Tucker G, Peng J, Krykbaeva I, Lin ZY, Larsen B, Choi H, Berger B, Gingras AC, Lindquist S. A quantitative chaperone interaction network reveals the architecture of cellular protein homeostasis pathways. Cell; 158: 434-448 (2014)

15. Hartl FU. Cellular Homeostasis and Aging. Ann Rev Biochem; 85: 1-4 (2016)

16. Cho I, Jackson MR, Swift J. Roles of Cross-Membrane Transport and Signaling in the Maintenance of Cellular Homeostasis. Cell Mol Bioeng; 9: 234-246 (2016)

17. Plotnikov EY, Silachev DN, Popkov VA, Zorova LD, Pevzner IB, Zorov SD, Jankauskas SS, Babenko VA, Sukhikh GT, Zorov DB. Intercellular Signalling Cross-Talk: To Kill, To Heal and To Rejuvenate. Heart Lung Circ; 26: 648-659 (2017)

18. Clavien PA, Petrowsky H, DeOliveira ML, Graf R. Strategies for safer liver surgery and partial liver transplantation. N Engl J Med; 356: 1545-1559 (2007)

19. Fausto N, Campbell JS, Riehle KJ. Liver regeneration. J Hepatol; 57: 692-694 (2012)

20. Grantham JJ, Mulamalla S, Swenson-Fields KI. Why kidneys fail in autosomal dominant polycystic kidney disease. Nat Rev Nephrol; 7: 556-566 (2011)

21. Knaus WA, Draper EA, Wagner DP, Zimmerman JE. APACHE II: a severity of disease classification system. Crit Care Med; 13: 818-829 (1985)

22. Ranieri VM, Rubenfeld GD, Thompson BT, Ferguson ND, Caldwell E, Fan E, Camporota L, Slutsky AS. Acute respiratory distress syndrome: the Berlin Definition. JAMA; 307: 2526- 2533 (2012)

23. Braunwald E. Biomarkers in heart failure. N Engl J Med; 358: 2148-2159 (2008)

24. Kidney Disease: Improving Global Outcomes (KDIGO) Acute Kidney Injury Working Group. KDIGO clinical guideline for acute kidney injury. Kid Int Supple; 2: 1-138 (2012)

25. Levi M, Ten Cate H. Disseminated intravascular coagulation. N Engl J Med; 341: 586-592 (1999)

26. Gabay C, Kushner I. Acute-phase proteins and other systemic responses to inflammation. N Engl J Med; 340: 448-454 (1999)

27. Kasapis C, Thompson PD. The effects of physical activity on serum C-reactive protein and inflammatory markers: a systematic review. J Am Coll Cardiol; 45: 1563-1569 (2005)

28. Laragh JH. Atrial natriuretic hormone, the renin-aldosterone axis, and blood pressure- electrolyte homeostasis. N Engl J Med; 313: 1330-1340 (1985)

29. Joffe MM, Rosenbaum PR. Invited commentary: propensity scores. Am J Epidemiol; 150: 327-333 (1999)

30. Rosenbaum PR. Optimal matching for observational studies. J Am Stat Assoc; 84: 1024- 1032 (1989)

31. Austin PC. Primer on statistical interpretation or methods report card on propensity-score matching in the cardiology literature from 2004 to 2006: a systematic review. Circ Cardiovasc Qual Outcomes; 1: 62-67 (2008)

32. Austin PC. Balance diagnostics for comparing the distribution of baseline covariates between treatment groups in propensity-score matched samples. Stat Med; 28: 3083-3107 (2009)

33. Tichy NM, Tushman ML, Fombrun C. Social network analysis for organizations. Acad Manage Rev; 4: 507-519 (1979)

34. Rowley TJ. Moving beyond dynamic ties: A network theory of stakeholder influences. Acad Manage Rev; 4: 887-910 (1997)

35. Levi M, van der Poll T. Inflammation and coagulation. Crit Care Med; 38: S26-34 (2010)

36. Matuschak GM, Rinaldo JE. Organ interactions in the adult respiratory distress syndrome during sepsis. Role of the liver in host defense. Chest; 94: 400-406 (1988)

37. Girvan M, Newman ME. Community structure in social and biological networks. Proc Natl Acad Sci U S A; 99: 7821-7826 (2002)

38. Radicchi F, Castellano C, Cecconi F, Loreto V, Parisi D. Defining and identifying communities in networks. Proc Natl Acad Sci U S A; 101: 2658-2663 (2004)

39. Yoon J, Blumer A, Lee K. An algorithm for modularity analysis of directed and weighted biological networks based on edge-betweenness centrality. Bioinformatics; 22: 3106-3108 (2006)

40. Newman ME, Girvan M. Finding and evaluating community structure in networks. Phys Rev E Stat Nonlin Soft Matter Phys; 69: 026113 (2004)

41. Churchill GA, Doerge RW. Empirical threshold values for quantitative trait mapping. Genetics; 138: 963-971 (1994)

42. Weil MH, Afifi AA. Experimental and clinical studies on lactate and pyruvate as indicators of the severity of acute circulatory failure (shock). Circulation; 41: 989-1001 (1970)

43. Dellinger RP, Levy MM, Rhodes A, Annane D, Gerlach H, Opal SM, Sevransky JE, Sprung CL, Douglas IS, Jaeschke R, Osborn TM, Nunnally ME, Townsend SR, Reinhart K, Kleinpell RM, Angus DC, Deutschman CS, Machado FR, Rubenfeld GD, Webb SA, Beale RJ, Vincent JL, Moreno R. Surviving sepsis campaign: international guidelines for management of severe sepsis and septic shock: 2012. Crit Care Med; 41: 580-637 (2013)

44. Levy MM, Evans LE, Rhodes A. The Surviving Sepsis Campaign Bundle: 2018 Update. Crit Care Med; 46: 997-1000 (2018)

45. Haase M, Bellomo R, Devarajan P, Schlattmann P, Haase-Fielitz A. Accuracy of neutrophil gelatinase-associated lipocalin (NGAL) in diagnosis and prognosis in acute kidney injury: a systematic review and meta-analysis. Am J Kidney Dis; 54: 1012-1024 (2009)

46. Ansari AR, Bradley RA. Rank-sum tests for dispersions. Ann Math Statist; 31: 1164-1173 (1960)

47. Colombo PC, Ganda A, Lin J, Onat D, Harxhi A, Iyasere JE, Uriel N, Cotter G. Inflammatory activation: cardiac, renal, and cardio-renal interactions in patients with the cardiorenal syndrome. Heart Fail Rev; 17: 177-190 (2012)

48. Hillege HL, Girbes AR, de Kam PJ, Boomsma F, de Zeeuw D, Charlesworth A, Hampton JR, van Veldhuisen DJ. Renal function, neurohormonal activation, and survival in patients with chronic heart failure. Circulation; 102: 203-210 (2000)

49. Rodgers JL, Nicewander WA. Thirteen ways to look at the correlation coefficient. Am Stat; 42: 59-66 (1988)

50. Fan E, Del Sorbo L, Goligher EC, Hodgson CL, Munshi L, Walkey AJ, Adhikari NKJ, Amato MBP, Branson R, Brower RG, Ferguson ND, Gajic O, Gattinoni L, Hess D, Mancebo J, Meade MO, McAuley DF, Pesenti A, Ranieri VM, Rubenfeld GD, Rubin E, Seckel M, Slutsky AS, Talmor D, Thompson BT, Wunsch H, Uleryk E, Brozek J, Brochard LJ. An Official American Thoracic Society/European Society of Intensive Care Medicine/Society of Critical Care Medicine Clinical Practice Guideline: Mechanical Ventilation in Adult Patients with Acute Respiratory Distress Syndrome. Am J Respir Crit Care Med; 195: 1253-1263 (2017)

51. Finfer S, Chittock DR, Su SY, Blair D, Foster D, Dhingra V, Bellomo R, Cook D, Dodek P, Henderson WR, Hebert PC, Heritier S, Heyland DK, McArthur C, McDonald E, Mitchell I, Myburgh JA, Norton R, Potter J, Robinson BG, Ronco JJ. Intensive versus conventional glucose control in critically ill patients. N Engl J Med; 360: 1283-1297 (2009)

参考文献をもっと見る

全国の大学の
卒論・修論・学位論文
を
一発検索！

この論文の関連論文を見る