方邦江团队解密脓毒症分子密码新机制：炎症指数背后的细胞程序

脓毒症是全球重症感染救治的难点与研究热点，死亡率一直居高不下。近日，上海中医药大学急危重症研究所所长方邦江教授研究团队在国际期刊《International Journal of Biological Macromolecules》（Q1，IF=7.7）发表了题为"Inflammatory indices reflect distinct pathogenic cellular programs driving sepsis progression: The role of mmp9 protein macromolecules"的研究论文，系统揭示了常规炎症指数与脓毒症进展中特定病理细胞程序的精确对应关系，为脓毒症精准治疗提供了全新视角。

这项研究对大型脓毒症患者队列进行了全面分析，基于入院参数识别出 5 种不同脓毒症类型，每种类型具有独特的临床表现和生存率差异。团队开发的深度学习模型将6 种简单的炎症指数（中性粒细胞与淋巴细胞比值 NLR、血小板与淋巴细胞比值 PLR 等）与入院参数整合，构建出一个预测准确率高达 86%的风险评估系统，其预测能力优于传统的 SOFA 评分；研究团队首次揭示了这些指数背后的分子机制：通过单细胞测序和动物模型验证，发现 NLR 升高反映未成熟中性粒细胞积累和 S100A8/A9-MMP9 轴激活，而 PLR升高则与血小板代谢重编程相关，体现为氧化磷酸化和糖酵解酶（如 LDHA、ENO1、PGK1）协同上调。这些发现将简单的血液指标与复杂的分子病理过程联系起来，为精准治疗提供了新靶点。数据显示高炎指数患者组需更多治疗支持，包括机械通气(50.16% vs 34.52%)和肾脏替代治疗(8.32% vs 2.31%)。研究小组的邓玮博士指出："这些指数入院即可计算，无需特殊设备，立刻能提供精准预后预测，更重要的是理解了背后分子机制。"

这一工作凝聚了多学科团队的集体智慧。邓玮、吴霖光晋、金湖皓、霍晨星、张文等研究人员在单细胞测序和数据分析方面作出重要贡献。目前团队正在探索中药方剂如参黄颗粒对这些分子靶点的调控机制。方邦江教授强调："在与时间赛跑的脓毒症救治中，将简单临床指标与精确分子机制联系起来，是实现早期风险评估和精准治疗的关键"。