港大研究：预防冠病措施也可有效预防败血症

港大研究：预防冠病措施也可有效预防败血症由香港大学微生物学系讲座教授袁国勇引领的一项最新研究发现，预防冠病的限聚令、口罩令等措施也能有效预防肺炎链球菌等病菌引起的败血症。据网媒“香港01”报道，这项由港大微生物学系、护理学院、衞生署及医管局等联合进行的研究，主要分析冠病大流行期间，政府推行了一系列非药物干预预防感染及控制措施，例如广泛使用口罩、手部卫生和社交距离措施等，如何影响抗生素使用及由常见细菌引起败血症的发生率。研究发现，2020及2021年的抗生素批发及供应显著减少，当中私家医生及社区药房的用量减少明显。研究显示相关下降与过去两年由具有呼吸道传播潜力的包膜细菌，包括甲型化脓链球菌、肺炎链球菌、流感嗜血杆菌和脑膜炎奈瑟菌，所引起的社区发病之败血症发生率下降相吻合。研究显示，由包膜细菌所引起的社区发病之败血症的每年平均发生率显著减少。同期的猩红热及空气传播感染，如水痘及肺结核的呈报个案也有所减少。不过，由非经空气传播的两种细菌，即金黄葡萄球菌及大肠杆菌引起的住院菌血症发生率并没有降低。研究团队认为，持续针对呼吸道病原体的预防感染控制措施，可减少抗生素消耗，借此降低抗药性细菌的流行。团队预测如放宽预防感染控制措施，呼吸道病原体的感染有可能随之而反弹，因此建议在冬季冠病或流感高峰期间，持续维持预防感染控制措施，尤其是全民戴口罩。发布：2022年6月6日9:02PM

一类抗癌药物可能成为治疗败血症的新希望

一类抗癌药物可能成为治疗败血症的新希望败血症是一种严重的医疗状况，由对感染的过度免疫反应引起。如果没有得到迅速和有效的治疗，它可能导致器官衰竭和死亡。一个潜在的解决方案可能来自于癌症治疗中常用的一类药物：蒽环类药物。研究小组先前表明，这些药物可以防止患有败血症的小鼠出现器官衰竭，而不影响感染本身。这启发了德国的一项临床试验，以确定使用蒽环类药物是否能改善败血症的结果并降低患者的死亡风险。然而，为了充分利用这些药物，有必要理解它们如何对感染提供耐受性。为了探索这一点，研究人员在小鼠的免疫系统细胞中测试了不同的蒽环类药物。结果令人惊讶：这些抗癌药物在低剂量给药时限制了细胞产生的促炎症介质的水平。当研究人员用这些药物治疗患有败血症的小鼠时，这一效果可以得以维持。下一个挑战是了解这些药物如何控制炎症。"我们发现蒽环类药物控制着免疫系统细胞中的相关炎症基因，"IGC的研究人员和该研究的共同作者AnaNeves-Costa解释说。通过与细胞的DNA形成复合物，这些药物避免了驱动这些基因表达的因素的结合。因此，细胞会产生更少的炎症分子。该研究人员补充说："这种新机制特别重要，因为它缺乏在化疗中施用大剂量这些化合物所造成的副作用"。"通过这项工作，我们找到了一个可能的新解决方案，以更有效地治疗由夸张的炎症引起的疾病，如败血症和类风湿性关节炎，"LuísMoita解释说，他是一名医生，是领导这项研究的IGC的主要研究人员。"他补充说："鉴于这些药物已经被批准在临床上使用，将这些药物重新用于新的治疗方法将比从头开始容易得多。该研究中描述的基因表达的调节和对炎症的限制也很可能有助于蒽环类药物在癌症治疗中的有效性，这些都是以前没有认识到的。"2023-02-04...PC版：https://www.cnbeta.com.tw/articles/soft/1342625.htm手机版：https://m.cnbeta.com.tw/view/1342625.htm

实验证明普通维生素C能"出色"地抗击致命的败血症

实验证明普通维生素C能"出色"地抗击致命的败血症克莱夫-梅教授、里纳尔多-贝拉莫教授、尤格什-兰卡德瓦副教授虽然败血症是出了名的难治病症，但墨尔本弗洛里医院的科学家们在对败血症患者进行第一阶段测试后，取得了令人欣喜的结果，现在正进入下一阶段的测试，在全国范围内对300名医院患者进行试验。在对30名接受重症监护治疗的病人进行的第一阶段试验中，15人通过血液获得了抗坏血酸钠，15人获得的是安慰剂。结果显示，服用抗坏血酸钠的病人排出更多的尿液，表明肾功能有所改善，并且需要更少的去甲肾上腺素治疗才能将血压恢复到安全范围。此外，还出现了器官功能全面改善的迹象。"败血症是重症监护室的最大杀手，"Bellomo教授说。"症状往往发展迅速，当病人被送到我们这里时已经病入膏肓。快速、安全、高效的治疗方法绝对会改变游戏规则"。每年约有170万美国成年人罹患败血症。发烧、发冷、呼吸和心率加快、皮疹、意识模糊和迷失方向都是明显的症状。由于这些症状与许多严重疾病相同，败血症在早期阶段尤其难以诊断和治疗。克利夫-梅教授说："我们在临床前研究工作中看到了戏剧性的结果，超大剂量的抗坏血酸钠能使患者在短短三小时内完全康复，而且没有任何副作用。看到这么多年的艰苦研究终于有了回报，病人现在可以得到治疗，我感到非常振奋。"这项研究发表在《重症监护》（CriticalCare）杂志上。了解更多：https://florey.edu.au/news/2023/10/remarkable-medical-discovery-for-sepsis-moves-to-next-phase-of-human-trials/...PC版：https://www.cnbeta.com.tw/articles/soft/1389757.htm手机版：https://m.cnbeta.com.tw/view/1389757.htm

4岁女童感染甲型流感并发败血症及严重肺炎　情况严重

4岁女童感染甲型流感并发败血症及严重肺炎情况严重一名4岁女童感染甲型流感，临床诊断为甲型流感并发败血症及严重肺炎，现时情况严重。衞生署衞生防护中心表示，这名过往健康良好的女童，上星期四起发烧、咳嗽和流鼻水，翌日被带到广华医院求医，同日入院接受治疗，前日转往儿童深切治疗部。中心初步调查显示，女童没有接种今季季节性流感疫苗，潜伏期内没有外游，她的一名家居接触者出现病征。中心正继续调查，并呼吁市民踊跃接种季节性流感疫苗，以应对流感季节。2024-05-2118:30:22

5岁男童感染乙型流感并发败血症及严重肺炎　情况危殆

5岁男童感染乙型流感并发败血症及严重肺炎情况危殆一名过往健康良好、未有接种今季流感疫苗的5岁男童，感染乙型流感后情况危殆。衞生防护中心表示，男童过往健康良好，上星期一起出现发烧、咳嗽带痰、流鼻水和喉咙痛。他上星期五到私家医生求医，获转介至伊利沙伯医院，昨日入院治疗，同日转往儿童深切治疗部。呼吸道样本经化验后，证实男童对乙型流感病毒呈阳性反应，临床诊断为乙型流感并发败血症及严重肺炎。初步调查显示，病人潜伏期内没有外游，3名家居接触者亦出现病征。今季流感疫苗将于下月开始陆续到期，而2024/25季度流感疫苗接种计划预计将于9月展开。中心发言人表示，尚未接种流感疫苗的市民仍然可以在这个流感季节的疫苗过期前，即是7至8月接种，但在10月起的新一季度仍然应该要接种下一季度最新疫苗，可在未来一年流感季节得到保护。2024-06-2316:45:31

新技术可实现对难以捉摸的败血症进行“几乎完美”的诊断

新技术可实现对难以捉摸的败血症进行“几乎完美”的诊断加州大学旧金山分校传染病科医学副教授、CZ生物中心研究员ChazLangelier博士是一项研究的资深作者，他描述了一种非常准确的败血症诊断工具。资料来源：CZ生物孵化器这种疾病可能导致基本器官的血流减少，广泛的炎症和不规则的血液凝结。因此，如果不及时诊断和治疗，脓毒症可能导致休克、器官衰竭和死亡。然而，确定哪种病原体导致败血症，或者确定血液中或身体其他地方是否存在感染，可能是一个挑战。此外，在许多症状类似于败血症的情况下，要评估病人是否真的有感染可能很困难。来自陈·扎克伯格生物中心、陈·扎克伯格倡议和加州大学旧金山分校的研究人员现在创造了一种新的诊断方法，采用机器学习来分析来自宿主和病原体的高级基因组学数据，以识别和预测脓毒症病例。据报道，该方法出乎意料地准确，有可能远远超过目前的诊断技能。研究人员的发现最近发表在《自然-微生物学》杂志上。"败血症是人类面临的十大公共卫生问题之一，"高级作者ChazLangelier医学博士说，他是加州大学旧金山分校传染病科的医学副教授和CZ生物中心研究员。"关键挑战之一是诊断。现有的诊断测试无法捕捉到该疾病的两面性--感染本身和宿主对感染的免疫反应"。据新方法背后的研究人员称，目前的败血症诊断侧重于通过培养细菌来检测细菌，这一过程"对于适当的抗生素治疗至关重要，而抗生素治疗对于败血症的存活也至关重要"。但是培养这些病原体很耗时，而且并不总是能正确识别导致感染的细菌。这就类似于对于病毒感染而言，PCR测试可以检测到病毒正在感染病人，但并不总是能识别导致疾病的特定病毒。Langelier说："这导致临床医生在估计30-50%的病例中无法确定败血症的原因。这也导致了抗生素治疗和造成问题的病原体的不匹配"。在没有明确诊断的情况下，医生往往开出鸡尾酒式的抗生素，以努力阻止感染，但过度使用抗生素已导致全球范围内抗生素耐药性增加。加州大学旧金山分校医学和麻醉学教授、这项新研究的共同第一作者卡罗琳-卡尔菲（CarolynCalfee）说："作为医生，我们永远不想错过一个感染病例。但是如果我们有一个测试可以帮助我们准确地确定谁没有感染，那么这可以帮助我们在这些情况下限制抗生素的使用，这对我们所有人来说都是非常好的结果。"消除模糊性研究人员分析了2010年至2018年期间在加州大学旧金山分校医疗中心或扎克伯格旧金山综合医院住院的350多名重症患者的全血和血浆样本。由CZBiohub科学家NormaNeff博士和AngelaPisco博士领导的团队没有依靠培养物来识别这些样本中的病原体，而是采用了元基因组下一代测序（mNGS）。这种方法可以识别样品中存在的所有核酸或遗传数据，然后将这些数据与参考基因组进行比较，以确定存在的微生物生物。这种技术使科学家能够识别存在于同一样品中的完全不同生物界的遗传物质--无论是细菌、病毒还是真菌。然而，仅仅检测和识别病原体的存在还不足以进行准确的败血症诊断，因此Biohub的研究人员还进行了转录分析--对基因表达进行量化以捕捉病人对感染的反应。接下来，他们将机器学习应用于mNGS和转录数据，以区分脓毒症和其他危重疾病从而确认诊断。CZI的首席计算生物学家、该研究的共同第一作者KatrinaKalantar博士创建了一个综合的宿主-微生物模型，该模型是根据已确定为败血症或非感染性系统性炎症疾病的患者的数据进行训练的，这使得败血症的诊断具有极高的准确性。Kalantar解释说："我们通过查看一堆元基因组学数据和传统临床测试的结果来开发这个模型。首先，研究人员确定了确诊的败血症患者和非感染性系统性炎症患者之间的基因表达变化，这些变化在临床上看起来很相似，然后使用机器学习来确定能够最好地预测这些变化的基因。"研究人员发现，当传统的细菌培养确定了导致败血症的病原体时，在用mNGS分析的相应血浆样本中通常会有过多的来自该病原体的遗传物质。考虑到这一点，Kalantar对模型进行了编程，以确定与样本中的其他微生物相比，存在着不成比例的高丰度的生物体，然后将这些生物体与知名的败血症致病微生物的参考指数进行比较。"除此之外，我们还注意到检测到的任何病毒，即使它们的水平较低，因为这些病毒确实不应该出现，"Kalantar解释说。"有了这套相对简单的规则，我们能够做得很好。"几乎完美"的表现研究人员发现，mNGS方法和他们相应的模型比预期的效果更好。他们能够识别99%的确诊细菌性败血症病例，92%的确诊病毒性败血症病例，并且能够预测74%尚未明确诊断的临床怀疑病例的败血症。Calfee实验室的博士后研究员、该研究的共同第一作者LucileNeyton博士说："我们期待着良好的表现，甚至是伟大的表现，但这几乎是完美的，通过使用这种方法，我们对导致疾病的原因有了相当好的了解，而且我们以相对较高的信心知道一个病人是否患有败血症。"该团队还兴奋地发现，他们可以使用这种结合了宿主反应和微生物检测的方法来诊断败血症，而血浆样本是作为标准临床护理的一部分从大多数病人那里例行收集的。Langelier说："实际上可以从这种广泛可用的、易于收集的样本类型中识别败血症患者，这在实际效用方面具有重大意义。"这项工作的想法源于Langelier、Kalantar、Calfee、加州大学旧金山分校研究员和CZ生物中心主席JoeDeRisi博士及其同事之前的《国家科学院院刊》研究，在该研究中，他们使用mNGS有效地诊断危重病人的下呼吸道感染。由于该方法效果很好，"我们想看看同样类型的方法是否能在败血症的情况下发挥作用，"Kalantar说。更广泛的影响该团队希望在这一成功的诊断技术的基础上，开发一个模型，该模型也可以预测用这种方法检测到的病原体的抗生素抗性。"我们已经在呼吸道感染方面取得了一些成功，但没有人想出一个好的方法来治疗败血症，"Langelier说。此外，研究人员希望最终能够预测败血症患者的结果，"如死亡率或住院时间，这将提供关键信息，使临床医生能够更好地照顾他们的病人，并将资源匹配给最需要的病人。""像这样的新型测序方法有很大的潜力，可以帮助我们更精确地确定病人的危急疾病的原因，"Calfee补充说。"如果我们能做到这一点，这是迈向精准医疗和了解个别病人情况的第一步"。...PC版：https://www.cnbeta.com.tw/articles/soft/1333499.htm手机版：https://m.cnbeta.com.tw/view/1333499.htm