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肺炎是全球范围内感染性疾病死亡的首要原因。与其他主要疾病相比，肺炎患者的诊断与治疗仍然滞后，依赖于缺乏分子分辨率且忽视潜在内型的综合征定义。我们旨在检验这样一个假设：肺泡空间中动态的病原体特异性宿主反应代表了不同的肺炎内型，并与不同的临床特征和结局相关联。我们前瞻性纳入了一个由690例患者组成的队列（包括免疫功能低下患者），这些患者均为接受机械通气且已知或疑似肺炎患者，其肺炎病因通过对经支气管肺泡灌洗（BAL）获取的远端肺液进行金标准分析并结合临床裁定而确定。我们对这些患者的792份BAL液样本进行了分析，其中包括310份序贯样本，采用流式细胞术（482例患者）和单细胞RNA测序（170例患者；263份样本，并补充纳入9名健康对照和25名COVID-19后患者，共获得约240万个单细胞，涵盖28种细胞类型），并从电子健康记录中提取了每日临床数据（>15,000患者-日）。我们使用机器学习模型识别了肺泡免疫细胞转录组中病原体特异性的宿主反应，这些反应与肺泡细胞丰度变化及临床特征相关。我们的结果提示，肺炎的治疗策略应根据特定的宿主-病原体相互作用进行个体化制定。
Benjamin Singer持有美国专利US 10,905,706 B2《加速急性肺部炎症消退的组合物与方法》，并担任Zoe Biosciences科学顾问委员会成员。Alexander Misharin获得了AbbVie和Merck的研究资助，并收取了Boehringer Ingelheim的咨询费用。华沙大学Ewa Szczurek实验室的项目由Merck Healthcare KGaA共同资助。其余所有作者声明不存在竞争性利益。
📄 原文链接：https://www.biorxiv.org/content/10.64898/2026.05.12.724509v1?rss=1
🏷️ 肺炎内型 宿主-病原体相互作用 支气管肺泡灌洗液 单细胞RNA测序 肺泡免疫反应 机器学习