六特征预测模型

Zhao, Jingya; Xiangyan, He; Min, Jiumeng; Rosary Sin Yu, Yao; Chen, Yu; Zhonglin, Chen; Huang, Yi; Zhu, Zhongyi; Gong, Yanqing; Xie, Yusang; Li, Yuping; Shi, Dongwei; Xu, Jinfu; Wang, Qiuyue; He, Bei; Yang, Lin; Shen, Ning; Cao, Bin; Lingling, Yang; She, Danyang; Shi, Yi; Su, Xin; Zhou, Hua; Fan, Hong; Ye, Feng; Nie, Xifang; Zhang, Qiao; Tian, Xinlun; Lai, Guoxiang; Zhou, Min; Ma, Jinmin; Zhang, Jing; Qu, Jieming

六特征预测模型

由多中心275例重症社区获得性肺炎队列开发，结合宿主转录组特征与临床参数，为30天死亡率提供精准预测，辅助临床决策。

Zhao, Jingya · Xiangyan, He · Min, Jiumeng · Rosary Sin Yu, Yao · 陈愉 · Zhonglin, Chen · 黄怡 · Zhu, Zhongyi · 巩艳青 · Xie, Yusang · 李玉苹 · Shi, Dongwei · 徐金富 · Wang, Qiuyue · 贺蓓 · Yang, Lin · 沈宁 · 曹彬 · Lingling, Yang · 佘丹阳 · Shi, Yi · 苏欣 · 周华 · 范红 · 叶枫 · Nie, Xifang · Zhang, Qiao · 田欣伦 · 赖国祥 · 周敏 · Ma, Jinmin · 张静 · 瞿介明

EBioMedicine 2023

参数信息

AUC: 0.953

技术优势

预测准确率高

模型AUC达到0.953，能够有效区分30天内死亡与存活的患者。

多组学整合

结合宏基因组、转录组和临床特征构建模型，比单一类型数据提供更全面的预后信息。

聚焦宿主反应

发现30天死亡率与宿主基因表达模式显著相关，而非病原体类别或微生物多样性，为干预提供新靶点。

应用场景

呼吸危重症：用于重症肺炎患者的早期风险分层和治疗决策。
感染预后预测：预测感染患者30天死亡风险，指导资源分配。
生物标志物：提供与预后相关的宿主基因表达生物标志物。