由于缺乏特异性生物标志物，早期诊断慢性胰腺炎（CP）十分困难。2021年11月，发表在《Gut》的一项研究，基于血浆和血清代谢组学的多变量预测模型的识别和验证，或可为CP常规实验室检测的开发提供基础。

目的：CP是一种纤维炎症综合征，可导致器官功能障碍、慢性疼痛、胰腺癌风险增加和相当高的发病率。由于缺乏特异性生物标志物，诊断基于症状和特异但不敏感的影像学特征，妨碍了早期诊断和适当处理。

设计：研究者根据TRIPOD指南开展了一项多变量预测个体预后的3型研究。在乙二胺四乙酸（EDTA）-血浆上使用气相色谱-质谱法和液相色谱-串联质谱法，鉴别CP与对照组（n=160）的特征，并在独立队列中验证。

结果：Naive Bayes算法识别出6个本体类的8个代谢物。在算法训练和计算最佳临界值后，根据代谢特征进行分类，检测到CP，曲线下面积（AUC）为0.85（（95%CI 0.79～0.91）。在EDTA血浆（AUC 0.85（95% CI 0.81～0.89））和血清（AUC 0.87（95% CI 0.81～0.95））中，两个独立队列（总n=502）的外部验证与非胰腺对照组相比，检测CP的准确性相似。

结论：这是首次在大型前瞻性队列中确定并独立验证血浆和血清中的代谢组学特征用于CP诊断的研究。该结果可为CP的首次常规实验室检测的开发提供依据。

（选题审校：姜丹 编辑：常路）
（本文由北京大学第三医院药剂科翟所迪教授及其团队选题并审校，环球医学资讯编辑完成。）

参考资料：
Gut. 2021 Nov;70(11):2150-2158.
Identification and validation of a multivariable prediction model based on blood plasma and serum metabolomics for the distinction of chronic pancreatitis subjects from non-pancreas disease control subjects
https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/33541865/