| 摘 要： | 目的 应用以核磁共振氢谱(HNMR)技术为基础的代谢组学方法，结合机器学习，建立多发伤患者微循环损伤程度的预测模型，从而达到对多发伤患者进行及早精准治疗的目的。方法 本研究纳入2021年6月至2022年5月四川省人民医院急诊科收治的30例多发伤合并失血性休克患者，在患者进入急诊抢救室后2h内采集血清样本，经预处理后采集HNMR数据。根据休克指数(SI)将多发伤患者分为A组(SI≥1.5)和B组(1.5>SI≥1),利用MestReNova软件提取两组的HNMR数据，再利用MetaboAnalyst 5.0进行偏最小二乘判别分析(PLS-DA),结合人类代谢组数据库(HM-DB)和京都基因和基因组百科全书(KEGG),找出能够区分两组的代谢物及相关的代谢途径。结果A组共纳入20例，B组共纳入10例。与B组比较，A组的烟酰胺、L-5-羟色氨酸、3-羟基苯乙酸、4-羟基苯甲醛、烟尿酸、L-犬尿氨酸、N-甲基烟酰胺、烟酸、5-羟基吲哚、伞形花序酮、N-乙酰血清素、N-氧代烟酰胺、肌苷水平升高；L-乙酰肉碱水平降低(P<0.05)。通路富集分析得出色氨酸代谢及烟酸和烟碱胺代谢途径在两组间的差异均有统计学意义(P<0.05),其中色氨酸代谢途径的影响最大(影响因子=0.29)。结论 本研究首次通过检测不同休克指数多发伤患者血清，找到了组间的代谢差异，为今后使用其他更方便的样本建立多发伤患者微循环损伤程度的预测模型提供了理论支持，但本研究样本量偏小，未来还需要对更大的样本量进行定量实验。
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