Resumen
Antecedentes
La enfermedad pulmonar obstructiva crónica (EPOC) es un trastorno respiratorio progresivo caracterizado por una limitación persistente del flujo de aire y exacerbaciones agudas (AECOPD), que aceleran la progresión de la enfermedad. Aunque se recomienda la triple terapia inhalada para pacientes con EPOC grave y AECOPD frecuente, algunos pacientes continúan experimentando exacerbaciones. Los mecanismos detrás de esto aún no están claros. El análisis del aliento exhalado tiene el potencial de desentrañar los cambios moleculares durante la AECOPD, contribuyendo así a la comprensión de los impulsores moleculares de la AECOPD. Este estudio tuvo como objetivo investigar los cambios metabólicos en el aire exhalado durante AECOPD en comparación con el estado estable.
Métodos
En pacientes con EPOC tratados con triple terapia inhalada, realizamos un análisis del aliento en tiempo real durante la AECOPD y el estado estable posterior. Se compararon los patrones de respiración molecular entre AECOPD y el estado estable mediante análisis de enriquecimiento de vías. Se utilizó un modelo de longitud de descripción mínima para construir un modelo de predicción basado en características que diferenciara AECOPD del estado estable.
Resultados
Se incluyeron 28 pacientes (61% varones) con una edad media (DE) de 65 (10,2) años con AECOPD grave. Las alteraciones metabólicas se detectaron predominantemente en las vías de aminoazúcar, linoleato y butanoato. La AECOPD se pudo distinguir del estado estable con un poder elevado (AUC = 0,84) y una buena sensibilidad y especificidad equilibradas (86 % cada una).
Conclusión
El análisis metabólico de AECOPD reveló alteraciones en el metabolismo de los aminoazúcares como un posible mecanismo impulsor y, por lo tanto, puede ser un objetivo terapéutico para pacientes con exacerbaciones a pesar de la triple terapia inhalada. Además, el análisis del aliento en tiempo real podría permitir la detección rápida de AECOPD, mejorando la precisión del diagnóstico y la eficiencia del tratamiento.
Registro de prueba
ClinicalTrials.gov (NCT04638920), registrado el 20.11.2020.
Fondo
La enfermedad pulmonar obstructiva crónica (EPOC) es un trastorno respiratorio prevalente y progresivo caracterizado por una limitación persistente del flujo de aire y una respuesta inflamatoria crónica en las vías respiratorias y los pulmones. El tratamiento de la EPOC es un desafío debido a su heterogeneidad clínica y su alta morbilidad y mortalidad (1). Las exacerbaciones agudas de la EPOC (AECOPD), definidas como episodios de empeoramiento agudo de los síntomas respiratorios más allá de las variaciones diarias (2), contribuyen significativamente a la progresión de la enfermedad (3), calidad de vida reducida (4) y una mayor utilización de la atención sanitaria (5). La terapia inhalada triple, que incluye una combinación de un corticosteroide inhalado (ICS), un betaagonista de acción prolongada (LABA) y un antagonista muscarínico de acción prolongada (LAMA), se recomienda ampliamente para pacientes con enfermedad grave y exacerbaciones frecuentes. La razón detrás de esta combinación es apuntar a diferentes mecanismos fisiopatológicos: los ICS reducen la inflamación, LABA mejora la broncodilatación al estimular los receptores adrenérgicos beta-2 y LAMA bloquea los receptores muscarínicos para reducir la broncoconstricción. A pesar de la eficacia de esta terapia para reducir la frecuencia general de las exacerbaciones y mejorar la función pulmonar (6), un subconjunto de pacientes continúa experimentando exacerbaciones mientras reciben terapia de triple inhalación (7). Este control incompleto de las exacerbaciones en pacientes con EPOC que reciben terapia triple inhalada sigue siendo poco comprendido, lo que plantea un desafío importante para el manejo clínico y el desarrollo farmacológico. Se ha planteado la hipótesis de que varios factores, incluidas las infecciones bacterianas y virales, los diferentes fenotipos de exacerbación, las comorbilidades subyacentes y la inflamación sistémica contribuyen al control incompleto de las exacerbaciones. Explorar estos factores es fundamental para mejorar los resultados en el tratamiento de la EPOC y optimizar las estrategias de tratamiento para prevenir las exacerbaciones en pacientes que reciben terapia triple inhalada.
El análisis del aliento exhalado surge como una herramienta prometedora para decodificar el mecanismo subyacente, proporcionando una reflexión no invasiva y en tiempo real de los procesos metabólicos y bioquímicos en el cuerpo.8). Un estudio reciente encontró que los pacientes con EPOC con exacerbaciones frecuentes exhiben patrones respiratorios moleculares distintos en comparación con aquellos sin exacerbaciones frecuentes, que involucran principalmente vías relacionadas con la inflamación y el estrés oxidativo.9). Además, la investigación de los patrones moleculares de la respiración comparando los episodios de AECOPD con estados estables posteriores en una cohorte de EPOC con terapia inhalada heterogénea a largo plazo reveló alteraciones predominantemente en las vías moleculares relacionadas con la inflamación aguda.10). Sin embargo, no está claro qué vías metabólicas cambian durante la AECOPD en comparación con el estado estable en pacientes que reciben terapia triple inhalada y su potencial para nuevas estrategias de tratamiento farmacológico. Por lo tanto, nuestro objetivo fue identificar las vías metabólicas alteradas durante la AECOPD en un entorno longitudinal y evaluar su potencial para estrategias de tratamiento farmacológico adicionales utilizando espectrometría de masas en tiempo real. Para lograr esto, investigamos a pacientes con EPOC que experimentaban AECOPD a pesar de la triple terapia inhalada y analizamos su aliento exhalado durante la AECOPD y un estado estable posterior.
Diseño y métodos del estudio.
Diseño del estudio y materias.
Este estudio observacional prospectivo se llevó a cabo en el Hospital Universitario de Zurich entre noviembre de 2020 y abril de 2024 e incluyó a pacientes hospitalizados con EPOC en terapia inhalada triple que experimentaban AECOPD. Los criterios de inclusión fueron edad mínima de 18 años, diagnóstico clínico preexistente de EPOC y triple terapia inhalada establecida con CI + LAMA + LABA. Se excluyeron los pacientes que no pudieron dar su consentimiento informado o seguir el protocolo por limitaciones físicas o intelectuales. Además, se excluyeron aquellos que recibían cuidados intensivos y las personas embarazadas. Los pacientes se sometieron a dos visitas de estudio. Una visita inicial (V1) durante la AECOPD (dentro de las 48 h posteriores al ingreso hospitalario) y una segunda visita (V2) después de un período de recuperación de al menos 8 semanas cuando se esperaba que los pacientes hubieran regresado a una fase estable de su EPOC. Durante ambas visitas, se recopilarán datos clínicos completos que incluyen marcadores de inflamación, como proteína C reactiva de alta sensibilidad (hs-CRP), niveles de eosinófilos en sangre, óxido nítrico exhalado fraccional (FeNO), microbiología (cultivo de esputo o antígeno de orina para neumonía por estreptococos y Legionella pneumophila), espirometría (volumen espiratorio forzado en el primer segundo). (FEV1% previsto) y capacidad vital forzada (FVC% previsto)), se recogieron el nivel de saturación de oxígeno en sangre venosa, los síntomas (Prueba de evaluación de la EPOC (CAT) y Escala de disnea del Consejo de Investigación Médica modificada (mMRC)). Además, se pidió a los pacientes que proporcionaran información sobre su historial médico, incluido el historial de exacerbaciones, los medicamentos actuales y el cumplimiento de la terapia de triple inhalación, el historial de tabaquismo y el consumo reciente de alimentos, bebidas, cafeína, cigarrillos, alcohol y cosméticos. El estudio fue aprobado por el comité de ética cantonal de Zurich (BASEC-Nr. 2020 – 01954) y se adhirió a los principios de la Declaración de Helsinki y las Buenas Prácticas Clínicas. El estudio se registró en ClinicalTrials.gov (NCT04638920) y todos los participantes dieron su consentimiento informado por escrito.
análisis de aliento
El análisis del aliento en línea se realizó utilizando una fuente de ionización por electropulverización secundaria (Fossil Ion Technology, España) junto con espectrometría de masas de alta resolución Q Exactive Plus (Thermo Fisher Scientific, Alemania) (SESI-HRMS). La temperatura ambiente se mantuvo constante durante todo el procedimiento. El protocolo para el análisis del aliento se ha descrito previamente (11, 12). Brevemente, los participantes exhalaron a través de un filtro estéril conectado a un tubo calentado (50 cm de largo y 4 mm de diámetro, hecho de acero inoxidable y recubierto con Silconert) que estaba conectado al puerto de gas auxiliar de cortina de un espectrómetro Orbitrap. Para evitar la condensación de agua y la pérdida de compuesto en las paredes del tubo, el tubo se calentó a 130 °C utilizando cinta calefactora aislada. Un capnógrafo digital monitoreó continuamente el volumen en la línea de muestreo durante la exhalación. Las muestras de aliento se registraron en tiempo real, y se indicó a los pacientes que exhalaran sin fuerza seis veces en los modos de ionización positiva y negativa, por lo que se obtuvieron un total de 12 exhalaciones.
Análisis de espectros
El conjunto de datos inicial incluía 112 archivos de espectrómetro de masas y capnógrafo (56 de pacientes durante AECOPD y 56 del estado estable de EPOC, con 28 en modo de ionización positiva y 28 negativa. Todos los archivos fueron preprocesados utilizando un proceso personalizado desarrollado por Deep Breath Intelligence (DBI, Suiza), que incluía detección de picos, alineación y filtrado de ruido. Los datos espectrales de masas se extrajeron directamente de archivos RAW usando software patentado basado en Thermo RawFileReader de Fisher Scientific. La matriz de datos resultante contenía 3298 características, que constaban de 2038 relaciones masa-carga (m/z) en modo positivo y 1260 en modo negativo.
Estadística
Para evaluar los cambios en las intensidades de las características respiratorias entre V1 y V2, se calcularon los valores de cambio multiplicando la transformación logarítmica de la relación de las intensidades de las señales de las características en V1 a V2 (log2FC). Se utilizaron pruebas t pareadas para evaluar las diferencias en las intensidades de las características entre las dos visitas. Los valores p se ajustaron para comparación múltiple calculando sus valores q correspondientes (13).
La selección de características se realizó utilizando una variante sensible al costo de la Longitud mínima de descripción del relieveF (14), donde los costos se introdujeron mediante muestreo (CORElearn v1.57.3.1) y se repitieron 100 veces con diferentes conjuntos de datos de entrenamiento y prueba para evitar el sobreajuste. Luego se aplicó un algoritmo de aprendizaje automático Naive Bayes (tidymodels v1.2.0) con las características de mayor rango para crear modelos de predicción basados en características de respiración. Los hiperparámetros se ajustaron para lograr el mejor rendimiento de predicción. Se calcularon validaciones cruzadas de 100 veces y los intervalos de confianza (IC) del 95% se determinaron mediante el método bootstrap (1000 remuestras). El 80% de los datos fueron utilizados en el…
