Serum metabolome associated with severity of acute traumatic brain injury
血清代谢物组与急性颅脑创伤严重程度相关
原文地址
PMID: 35538079
DOI: 10.1038/s41467-022-30227-5
颅脑创伤(Traumatic brain injury, TBI)是世界上最常见的神经系统疾病之一，影响所有年龄段。TBI往往导致长期残疾，并由此造成社会负担。根据格拉斯哥昏迷评分(Glasgow Coma Scale, GCS)，脑外伤患者可分为轻度、中度和重度TBI。疾病表型的详细描述对于TBI管理和预测个体患者的预后至关重要。最常见的预后评估方法是格拉斯哥预后扩展量表(Glasgow Outcome Scale – extended, GOSe)，范围从1(死亡)到8(完全恢复)。目前的模型使用GCS作为一个变量，与其它变量一起，来预测患者的康复。然而，现有的各种中-重度TBI预后模型只能解释大约35%的预后差异。改进的特征描述和预后模型将允许临床医生做出更准确的治疗选择，更有效地分配资源。
因此，人们对快速评估TBI严重程度、病理生理和预后的非侵入性血液生物标志物越来越感兴趣。目前，正在使用或正在考虑使用的生物标志物主要是蛋白质。其中一个被深入研究的生物标志物是S100钙结合蛋白B (S100B)，它已经在一个临床决策规则中实施。然而，S100B缺乏疾病特异性。最近的研究报道了来自神经元的更具有疾病特异性的标记物泛素c末端水解酶L1 (UCH-L1)和来自星形胶质细胞的胶质纤维酸性蛋白(GFAP)，这些标记物对可能有急性脑损伤的轻度TBI患者的诊断有用。美国食品和药物管理局(FDA)用于这些目的的体外诊断。
虽然蛋白质生物标志物可能反映组织损伤，但它们无法提供代谢紊乱方面的洞见，而代谢紊乱在TBI后很常见，可能预示着能量危机/衰竭。小分子(特别是代谢物)作为TBI分层的潜在生物标志物的兴趣越来越大。事实上，循环中极性代谢物的浓度已被发现对TBI具有良好的诊断和预后潜力，与影像学表现、损伤严重程度和损伤后6个月的预后相关。然而，过去对TBI的代谢组学研究主要集中在代谢组的一个子集，即极性代谢物;涉及的样本量相对较小。大脑富含脂质，但对TBI进行分子脂质综合分析(脂质组学)的研究很少，目前的研究仅限于小的亚组群和动物研究。为了解释TBI病理生理学的异质性和复杂动力学，以及真正评估特定代谢物(包括脂质)代谢组学研究的诊断潜力，显然需要前瞻性的TBI队列。在这里，我们对来自欧洲神经创伤有效性协作研究（CENT-TBI）队列和三个非创伤性脑损伤参照组的患者进行了全面的代谢组学研究，即急性内科疾病(Internal)、急性骨科损伤(Ortho)、急性卒中或其他神经系统疾病的受试者(Neuro)。我们的主要目的是从损伤严重程度和患者转归的角度来确定入院时急性TBI患者的代谢组(包括脂质组)。作为次要目标，我们研究了TBI代谢组之间的联系，包括头CT、丙泊酚的作用，以及颅外损伤对代谢组的影响。最后，我们还研究了将代谢物添加到已建立的判别模型，即严重颅脑损伤后皮质类固醇随机分组(CRASH)模型和基于蛋白质生物标志物的判别模型中，对患者结局判别的改进。
TBI患者和对照组的代谢物组学研究
这项代谢物组学研究包括716名来自欧洲和以色列多个中心的TBI患者，以及229名来自芬兰图尔库大学医院的非TBI对照患者。(Fig. 1; Supplementary Table 1)。对照患者包括三个非TBI组:Ortho组(n = 40)、Neuro组(n = 93)和Internal组(n = 96)，(Supplementary Table 2)。采用两种基于质谱(MS)的分析方法，应用了广泛的分析覆盖范围: (a)使用气相色谱联用四极飞行时间质谱(GCQTOFMS)分析极性代谢物的“代谢组学”平台；(b)使用液相色谱(LC)-QTOFMS分析分子脂质的“脂质组学”平台。共检测到459种代谢物，代谢组学方法检测到147种极性代谢物（结合靶向和非靶向方法；Supplementary Table 3），脂质组学方法检测到312种脂质（201种已知，111种未知；Supplementary Table 4）。鉴定出的代谢物包括代谢组学平台上的脂肪酸、氨基酸和糖衍生物，以及脂质平台的神经酰胺(Cer)、胆固醇酯(CE)、磷脂酰胆碱(PC;包括醚类PC、O-PC)、溶血磷脂酰胆碱(LPC)、磷脂酰乙醇胺(PE;包括缩醛磷脂、P-PE)、鞘磷脂(SM)、二酰基甘油(DG)和三酰基甘油(TG)。以后，我们用代谢物这个术语来指代来自这两个平台的化合物，而极性代谢物和脂质是指来自各自平台的化合物。
血清代谢物组与TBI诊断及严重程度相关
首先，我们研究了循环代谢物是否与TBI的临床严重程度相关。共有887例观察资料被纳入分析(658例有相关GCS值的TBI患者和229例对照患者)。为了从整体上检验TBI患者和对照患者的代谢组，我们首先对代谢物组数据集分别对极性代谢物和脂类进行K-means聚类。根据聚类内平方和选择最优聚类数，得到3个极性代谢物聚类(MCs)和6个脂类聚类(LCs)( Supplementary Table 5)。对于极性代谢物，第一个簇(MC1)包含糖衍生物、醇类和酮酸，第二个簇(MC2)氨基酸，第三个簇(MC3)脂肪酸和糖衍生物。对于脂质簇，第一个(LC1)含有TG，第二个(LC2)含有Cer和PC，第三个(LC3)含有各种磷脂，第四个(LC4)含有SM，第五个(LC5)含有LPC和PC，第六个(LC6)含有PC和TG。比较TBI患者与对照组(Fig. 2a)， TBI患者中聚类MC1增加(p = 6.8×10 -4, Mann Whitney U检验)，聚类MC2和MC3减少(p = 1.5×10 -14, 2.4×10 -2)。对于脂质，LC2, LC3(在TBI患者中升高;p = 8.5×10 -8和2.2 10×10 -16)、LC4和LC6 (TBI患者降低;P = 3.6×10 -4和4.5×10 -5)。
在TBI患者与对照组在个体特征(代谢物)水平上比较时，459个代谢物中有280个在组间有显著差异(Welch t检验，校正FDR后,q < 0.05)。在最具辨别力的代谢物中，三种氨基酸（丙氨酸、苏氨酸和丝氨酸）减少，而TBI中的多种磷脂增加（Fig. 2b，显示了根据最低q值选择的前30种代谢物与通过随机森林模型选择的前30种代谢物的重叠23种代谢物）。所选的23种代谢物在逻辑回归模型中用作预测因子，但也单独检查其鉴别能力（Fig. 2c）。当识别TBI患者和对照患者时，23个代谢物的模型的受试者工作特征曲线(ROC)下的面积为0.98 (95% CI: 0.96-0.99)。为了检验该模型是否主要由中度/重度脑外伤患者驱动，我们用同样的23种代谢物分别拟合了轻型TBI患者与对照患者的模型。logistic回归模型具有相同的表现(AUC为0.98)，提示轻型TBI患者与对照患者有明显的区别，包括患有其他急性神经系统疾病(如卒中)的患者。由于三个对照组的平均年龄比TBI组高(Supplementary Table 2)，我们进行了单独的分析，以研究年龄是否与结果有关，但没有发现强相关性(补充讨论)。
比较三组TBI严重程度(轻、中、重)时，三组之间共有264种代谢物存在差异(Fig. 3a, 19种代谢物)。随着TBI严重程度的增加，LPCs、SMs、醚PCs、多种氨基酸和BCAAs的分解产物减少，而两种中链脂肪酸辛酸(OA)和癸酸(DA)增加。在Fig. 3b中，在所有研究组的选定代谢物中也可以看到这一趋势。
我们还研究了丙泊酚的使用、颅外损伤、年龄和研究地点的影响。代谢组与TBI的相关性不是由丙泊酚或颅外损伤驱动的，年龄不影响哪些代谢物被纳入预测模型，也没有检测到地点特异性效应(补充讨论)。
血清代谢物组与头CT的相关性
进一步分析TBI代谢物组与患者CT大体病理结果的关系。分析的结果包括急性硬膜下血肿、硬膜外血肿、挫伤/脑内血肿、脑室出血、外伤性蛛网膜下腔出血、基底池受压状态、中线移位和占位性病变。患者对所提到的每一种大体病理进行了存在/不存在分级。
在簇水平上，MC1、MC2、LC4和LC5簇与CT表现出最强的相关性(Fig. 3c;Mann-Whitney U检验)。阳性结果中MC1升高，而MC2、LC4、LC5降低。在本次分析中，我们将8种不同类型的大体病理结果通过层次聚类的方法进行相似性分组(Fig. 3d)，得到四组大体病理结果:硬膜外血肿、脑室出血、占位性病变(包块病变+脑池受压+中线移位)、混合性病变(急性硬膜下血肿+挫伤+外伤性蛛网膜下腔出血)。由于外伤性颅内结果发生在典型组合中，聚类也是基于临床基础，在评估分级聚类结果后生成的。占位性病变组和混合性病变组，如果三种结果中至少有两种为阳性，否则为阴性。在个体代谢物水平上，除了硬膜外血肿外，所有类型的大体病理都发现了这些与CT表现之间的联系。17种代谢物在所有总体病理差异的前40名中:天冬氨酸、甘氨酸、蛋氨酸、丝氨酸、苏氨酸、LPC(18:2)、LPC(20:5)、O-PC(34:2)、O-PC(34:3)、O-PC(36:3)、SM(40:1)、SM(40:2)、半乳糖、极性代谢物(葡萄糖或甘露糖)、山梨醇、甘露醇和Xlip_161。在这些代谢产物中，除糖(半乳糖、葡萄糖或甘露糖、山梨醇、甘露醇)上调外，所有阳性结果均下调。
代谢物可以预测TBI患者的预后
以往的研究表明，循环代谢物可以预测TBI后患者的预后，但到目前为止，只有极性代谢物在这方面被研究。在这里，我们研究了633名创伤后6个月GOSe评分可用的TBI患者入院后24小时内代谢产物水平与预后之间的关系。为了将不良(GOSe = 1-4)和良好(GOSe = 5-8)的结果分开，使用lasso和ridge方法对惩罚逻辑回归模型进行了拟合(Fig. 4a)，或者使用完整的代谢物组学数据集，或作为先前应用随机森林方法和Welch t检验的前30个代谢物之间重叠部分的代谢物(Fig. 4b,c和Supplementary Table 6)。四种模型的性能基本相同(AUC = 0.81, 95% CI: 0.75-0.87)。对19种代谢物（选择基于完整数据集）的个体表现进行了检查，值得注意的是，糖衍生物和脂质（Fig. 4b）与患者预后最显著的相关性，O-PCs（乙醚PCs）、SMs和LPC水平的增加与良好预后相关（Fig. 4c）。一个包含所有19种代谢物且未进行进一步正则化的logistic回归模型，在100次70%-30%次分割模型拟合和测试的上的AUC为0.83 (95% CI: 0.77-0.89)。然而，由于过度拟合的机会增加，这个模型的性能在解释时需要谨慎。
我们还导出了个体GOSe评分的结果区分模型(Fig. 4d)，将2和3的GOSe分数合并在一起，总共有7个值。分析表明，根据AUC，对于不同GOSe值的预测结果在大多数情况下趋于一致。然而，对预后完全恢复的患者进行分类(GOSe = 8 vs其他所有患者)是最困难的，其AUC为0.75 (95% CI: 0.67-0.84)。除了具有个体截断值的模型外，还将比例比值模型与以GOSe为序响应值并使用16种代谢物作为预测因子的数据进行拟合。该模型确认了GOSe阈值之间的明确分离，因为单个logit方程的截距遵循了几乎完美的线性趋势(Supplementary Fig. 1)。接下来，我们根据血清代谢组学数据，使用MetaboAnalyst工具进行通路分析(Fig. 4e)。在比较预后差和预后好的脑外伤患者的代谢谱时，发现影响最高的途径与氨基酸代谢(3条途径)、糖代谢(2条途径)和脂质代谢(亚油酸代谢，即多不饱和脂肪酸代谢)有关。在所有显著影响通路中(Supplementary Table 7)，脂质、糖和氨基酸通路占主导地位。
CRASH临床模型和蛋白质生物标记物结合代谢物组可以改善预测的效能
我们检验了在建立的临床CRASH模型中，代谢物对结果的区分能力。CRASH模型是基于以下变量创建的:年龄、瞳孔反应性、是否存在颅外损伤以及GCS评分。总共有535名患者有完整的可用数据(GOSe、CRASH预测因子和代谢物)。CRASH模型的AUC为0.85 (95% CI: 0.78-0.91)，与之前在同一数据集的研究一致。添加13种代谢产物后其鉴别能力提高到0.89 (95% CI: 0.84 0.94)。13种代谢产物由惩罚套索回归模型导出，分别为：肌醇、苏糖醇、肌醇、甘油、D-(+)-半乳糖醛酸、异苏醛酸、X_Met_RI:998.87(氨基酸)、丝氨酸、β-D-(+)-葡萄糖、SM(d40:1)、SM(40:2)/(18:1/22:1)、LPC(18:2)、Xlip_161。 在CRASH模型中加入代谢物组显著改善了性能（p值为1.5×10-14, R2从0.45增加到0.61）。需要注意的是，在Dijkland等研究中，纳入数据集的患者年龄在16岁以上，GCS≤14，而这里的患者均纳入模型。如果上述标准实施,如Dijkland et al .,然后CRASH模型的AUC 0.79(95%CI: 0.70—0.88), 基于代谢物模型AUC为0.75(95%CI: 0.66—0.85),和合并后的CRASH/基于代谢物模型AUC为0.83 (95% CI: 0.75-0.91)，即将代谢物添加到CRASH模型会产生与完整数据集类似的幼稚改善(p = 5.7×10-10)。仅排除年轻患者(< 16岁，n = 33)产生的性能与完整数据集相同，因此排除GCS = 15 (n = 134)亚组降低了模型的性能。
最后，我们还检测了蛋白质TBI生物标记物和代谢物的鉴别能力。检测的6个蛋白生物标志物分别是S100B、NF-L、UCH-L1、GFAP、P-Tau和神经元特异性烯醇化酶(NSE)。对这些蛋白在CENTER-TBI队列中的详细分析已经发表过。以这六种蛋白质作为预测因子的lasso logistic回归模型导致S100B、GFAP和UCH-L1被纳入模型，AUC为0.83（95% CI：0.77–0.89），与代谢物非惩罚模型的表现相似，但略高于惩罚模型（Fig. 4a）。接下来，在628名既有蛋白质组学数据又有代谢组学数据的患者中，选择的19种代谢物生物标记物（Fig. 4b, c）和6种蛋白质生物标记物被联合用作lasso logistic回归模型中的预测因子。最终的模型经过正规化后，包括17个预测因子，包括上面列出的3个蛋白生物标志物和14个代谢物，AUC为0.87 (95% CI: 0.82 ~ 0.92)。与蛋白质或代谢物单独预测相比，代谢物的添加显示了识别能力的提高(p < 2.2×10-16)。
基于代谢物的预后模型的建立
为了研究在预测模型（Fig. 4b, c）中确定为显著的代谢物是否在一组独立的TBI患者中显示出相同的鉴别潜力，对558名进一步TBI患者的血清样本进行了分析（Supplementary Table 1）。脂质组数据使用与第一个数据集相同的脂质组学平台(Örebro，瑞典)生成，而极性代谢物数据使用不同的平台(Turku，芬兰)生成。对19种重要代谢物(Fig. 4c)进行了定量，除1种未检测到的氨基酸外(X_met, RI: 998.87)。将在原始数据集(Fig. 4a)上开发的模型应用于验证数据集，其AUC为0.74 (CI: 0.70 0.79)，这意味着在单独处理和分析的数据集上，这些发现对结果区分具有相同的效能。此外，有利和不利结果之间的相对变化(Supplementary Fig. 2)与在原始数据中观察到的非常相似(Fig. 4c)，证实了两个数据集的结果是一致的。
我们的大型前瞻性队列研究结果表明，循环代谢物与TBI的严重程度有关，并可能改善对患者预后的预测。一个令人惊讶的发现是，某些脂质，特别是磷脂，如LPCs、醚PCs (O-PCs)和SMs，被发现与TBI的严重程度密切相关，是患者预后的最强预测因子之一。这些脂质水平在轻度TBI患者中增加最多，然后随着严重程度的增加而下降。高水平的这些脂质也与良好的患者预后相关。上述所有脂类的共同化学结构是在它们的头基中有胆碱部分。在循环中，这些脂质富含低密度和高密度脂蛋白(LDL和HDL)组分。这些发现极大地扩展了我们以往仅涉及极性代谢物的发现。
质子磁共振波谱(1H-MRS)研究表明，TBI后胆碱水平升高，且与损伤的严重程度成正比。相信这些中枢水平的胆碱变化反映了损伤后细胞膜破裂引起的细胞损伤。含胆碱的循环磷脂主要在肝脏合成，可通过LDL受体促进的细胞转运通过血脑屏障（BBB）输送到大脑。因此，我们的数据表明，轻度TBI患者和预后良好的患者循环中含胆碱脂质水平的升高反映了促进这些必需膜脂质在BBB中摄取的保护机制。这种补偿机制似乎在更严重的伤害中失效。事实上，胞苷二磷酸胆碱（CDP胆碱）是胆碱磷脂的前体，其作为补充物给TBI患者服用已被证明对患者预后有有益影响，而在TBI实验模型中的研究表明，补充胆碱可改善各种行为和神经化学结果。
与早期发现一致，包括肌醇在内的几种糖衍生物在脑外伤中升高，并与其严重程度成正比。这与患者的不良结局有关。由于这些代谢物在人脑脑脊液和TBI患者的脑微透析液中都有高浓度的存在，因此TBI患者血液中这些代谢物水平的变化可能反映了血脑屏障和脑葡萄糖代谢的破坏。1H-MRS研究发现肌醇在实验性脑外伤中升高，并与儿童脑外伤预后不良有关。已知肌醇主要在胶质细胞中产生，因此被视为其健康的MRS标记。肌醇也被认为是神经胶质细胞的渗透性物质。在TBI急性期，体内MRS成像显示脑肌醇水平降低(可能是由于星形胶质细胞损伤和/或丢失)，而在随后的时间点，肌醇水平升高可能反映星形胶质细胞增生。至于这是否也代表小胶质细胞标记，还存在一些不确定性，因为它与小胶质细胞激活标记的共定位很差。因此，我们推测，我们观察到的血清肌醇升高可能是早期星形胶质细胞损伤的结果，并构成释放的肌醇进入体循环。据报道，脑外伤患者循环葡萄糖水平升高，可能与应激诱导的高血糖、全身炎症反应、垂体和/或下丘脑功能障碍或医源性因素有关。
在TBI患者中，几种氨基酸的水平，包括BCAAs及其分解产物，以及苏氨酸、丙氨酸和丝氨酸，随着损伤程度的增加而降低。虽然我们在之前的研究中没有观察到BCAA水平的显著下降，但在其他两项研究中也观察到TBI患者BCAA水平的类似下降，而在TBI患者的脑微透析液中也有BCAA分解产物水平的改变。BCAAs和丝氨酸可以很容易地通过它们的转运体从循环进入大脑，在那里它们是星形胶质细胞中谷氨酰胺能神经传递的重要前体。1H-MRS研究表明，由于星形胶质细胞在谷氨酰胺/谷氨酸周期中的重要性，脑外伤后中枢谷氨酸和谷氨酰胺水平升高，与患者预后不良有关，可能反映了早期兴奋性毒性损伤或胶质细胞破坏和/或神经元细胞死亡。因此，谷氨酰胺能神经传递前体循环水平的降低可能是由于它们通过血脑屏障的摄取增加，这可能进一步加剧TBI相关的谷氨酸兴奋性毒性。另一方面，丝氨酸在中枢神经系统的功能中起着重要作用，破坏甘氨酸、丝氨酸和苏氨酸的代谢可能会影响神经保护和神经系统的正常功能。在脑外伤仔猪模型中，在脑组织中观察到类似的氨基酸水平变化，在所有损伤程度中，在灰质和白质中发生不同的反应。氨基酸浓度的降低也可能反映了与急性疾病相关的蛋白质分解代谢的增加，以及这些代谢物在体内作为能量底物的使用增加。
我们在这里还表明，代谢物可以作为生物标志物，从头部CT数据中区分不同的发现。之前，我们证明了一组6种血清极性代谢物可以预测脑外伤后需要进行CT成像，并区分阳性和阴性CT结果。在该研究中，我们还观察到CT阳性患者的血糖水平升高。在我们目前的研究中，个体代谢物的变化，包括那些随CT结果而改变的脂质，与患者预后和TBI严重程度的变化非常相似，从而强化了CT阳性结果与更严重的损伤和更差的结果相关的观点。
我们能够证明，脂质和极性代谢物都有望作为诊断和预后的TBI生物标志物，包括轻度TBI。此前，我们发现两种中链脂肪酸(辛酸和癸酸，OA和DA)与TBI的严重程度呈正相关，且与患者预后不良有关。在本研究中，我们观察到了上述两种脂肪酸的相同模式，尽管在我们对患者结局的变量选择过程中，这两种脂肪酸没有被纳入生物标志物组。这可能是由于与其它TBI相关代谢物相比，OA和DA与丙泊酚的混杂程度更高(Fig. 3a;在之前的研究中也观察到这种影响，但程度较轻，尽管它们与使用丙泊酚纠正后以及将使用丙泊酚的患者从分析中剔除后的TBI严重程度和患者预后仍显著相关。代谢物标志物与其他指标如CRASH模型和蛋白生物标志物的结合提高了模型的性能，从而表明代谢物可能具有额外的鉴别价值，并可能反映TBI中不同的病理生理过程。在TBI患者的临床治疗中，观察者之间的差异是常见的。代谢物标志物可为临床诊断和预后预测提供全面、客观的方法。
此外，在一个单独的数据集中测试了选定的生物标志物，验证了它们的临床应用潜力。一旦选择代谢物作为生物标记物，例如选择用于验证的代谢物，就可以开发出廉价且快速的基于质谱的临床分析方法，从而使其适用于入院时的患者筛查，甚至在辅助医疗环境中，也可能适用于随访恢复情况。在目前的研究中，我们采用了定量分析(使用选定极性代谢物的可信内标)和半定量分析的组合。脂质使用特定类别的内部标准进行校准，因为在综合脂质组分析中通常是这样。在临床应用方面，理想选择的脂质和其他代谢物将使用可信的内标准进行定量。因此，这些TBI代谢特征在现实临床环境中的应用仍有待证实。
综上所述，我们的全面代谢组学分析揭示了TBI导致的循环代谢组的广泛变化，包括与疾病严重程度和患者预后相关的变化。与早期的研究相比，这项更大的研究设置使我们能够排除可归因于混杂因素(如颅外损伤或异丙酚使用)的观察相关性。此外，纳入三个独立的参照组，即Ortho组、Internal组和Neuro组，使我们能够检查TBI相关代谢物的疾病特异性。在这里，我们还能够识别出一种代谢物谱，可以区分轻度脑外伤患者和参照组，也能够预测轻度TBI患者的预后。与其他人相比，在预测良好结果（GOSe分数为7和8）时，合理的辨别能力甚至是可能的。TBI中所观察到的代谢组变化可能反映了不同的病理生理机制，包括旨在维持脑内脂质稳态的全身脂质代谢的保护性变化、血脑屏障的破坏以及血脑屏障循环中谷氨酰胺能神经递质的摄取增加。因此，我们的研究结果加强了TBI是一种固有的系统性疾病的观点，并表明对脑外伤后代谢组及其轨迹的研究可能是揭示脑外伤病理生理学的一个有价值的工具。
临床研究环境- TBI患者
CENTER-TBI研究(https://www.center-tbi.eu/)从18个欧洲国家和以色列招募了4509例患者，其主要目的有两个：(a)改善TBI的特征和分类，(b)确定最有效的TBI临床监护。为此，高质量的临床和流行病学数据从患者的神经影像、DNA和血清库中收集。
数据从CENTER-TBI数据库中提取。对于这篇手稿，使用了来自Core 2.1更新的数据。CENTER-TBI数据库包含来自65个中心的数据，数据收集于2014年12月19日至2017年12月17日。18个欧洲国家和以色列参与了这项研究。在CENTER-TBI框架下收集的数据包括以GCS为基础的患者损伤的严重程度，以及以入院层次为基础的治疗干预水平，进入急诊出院、病房入院和ICU。
本研究的入选标准为:临床诊断为TBI，损伤后24h内到65个中心之一就诊，并有CT扫描的指征。根据每个中心的当地法规，所有研究参与者或其法律代表/近亲(如适用)均获得知情同意。存在严重的、预先存在的神经障碍是一个排除标准。
其他信息包括是否存在严重的颅外损伤，以及患者入院时或院前护理期间所服用药物的信息。对于颅外损伤，采用AIS评分，根据损伤的严重程度，对不同的身体区域进行严重程度评分。AIS评分范围从0到5，如果患者的AIS评分中至少有一个值大于或等于3(需要住院治疗)，则被划分为严重颅外损伤。
损伤后24h内采集血液样本，测定损伤后的蛋白质和代谢物水平。取样品于血清凝胶分离管中，60min内(45±15min)离心。血清经过处理、等分 (8 × 0.5 ml)，并在80℃的温度下储存，直到用干冰运输到CENTER-TBI生物样本库。检测的蛋白生物标志物为NSE、S100B、NF-L、total tau、GFAP和UCH-L1。蛋白质生物标志物分析的细节，以及与损伤严重程度的关系可以在其他地方找到。从原始血清样本的剩余容量中分离出50份血清样本，对其进行代谢组学(和脂质组学)测定，用于S100B和NSE测定(经过一次冻融循环)。
入院时行头颅CT，必要时行反复CT。本研究仅考虑第一次CT扫描，标记为早期CT。
创伤后6个月(n = 633)，在协议时间窗内进行GOSe评估的患者(TBI后5 - 8个月)，直接评估患者的预后。在GOSe评估仅在此时间窗之外可用的情况下，我们使用多状态估算来估计6个月的结果。本研究的主要结果评价是8分GOSe和基于这些分数的不同结果分类(如有利与不利)。
CENTER-TBI研究的完成符合欧盟所有相关法律，以及65个招募中心各自地点的当地法律和法规。关于CENTER-TBI管理、监管和后勤框架的详细描述发布在其他地方。该发布还提供有关数据存储、取消标识、验证和管理的信息。
欧洲委员会批准的TBI研究项目602150)符合欧盟(如直接适用或直接生效)的所有相关法律，以及招聘地点所在国家的所有相关法律，包括但不限于相关隐私和数据保护法律法规(《隐私法》)、关于使用人体材料的相关法律法规，以及与临床研究相关的所有相关指南，包括但不限于:《ICH良好临床实践统一三方指南》(CPMP/ICH/135/95) (ICH GCP)和《世界医学协会赫尔辛基宣言》，题为《涉及人类受试者的医学研究的伦理原则》。根据当地法律，所有纳入中心TBI核心数据集并在e-CRF中记录的患者均获得了患者和/或法定代表人/近亲的知情同意。
每个招聘地点均获得伦理审批。网站列表、伦理委员会、批准编号和批准日期可以在网站上找到：https://www.center-tbi.eu/project/ethical-approval.
临床研究设置-对照患者
对照患者组为:(i)急性中风或其他神经系统疾病(Neuro)患者，(ii)急性内科疾病(如感染、心脏症状、消化道症状)(Internal)患者，以及(iii)急性骨科或其他非脑外伤患者(Ortho)。
对照数据集来自图尔库大学医院的两项不同研究:欧洲Union-funded TBIcare(循证诊断和治疗创伤性脑损伤)规划解决方案项目在12月7日,2011年11月11日,2013(昊图公司集团的一部分)和VambaT(代谢生物标记物的验证评估脑外伤)项目(神经、内部和邻位的组)6月14日,2016年7月28日。
纳入标准（i）神经组为急性中风或可能/明确的脑相关症状，需要在急诊室进行神经评估和脑部急性CT成像，（ii）内部组为急性内科疾病（症状<3天），需要急诊就诊，以及（iii）矫形组为到达急诊室后24h内的急性骨科损伤。所有对照受试者的排除标准均为缺乏知情同意、年龄<18岁、有无急性颅脑损伤迹象或怀疑、在过去3个月内有无TBI怀疑。（i）Internal组和（ii）Ortho组的具体排除标准是怀疑急性疾病的脑相关症状，以及怀疑正在发生或最近（3个月以下）的脑相关疾病。完整的诊断特征见Supplementary Table 8。
Ortho组由骨骼损伤但没有脑损伤的患者组成，通过对比，我们可以评估我们观察到的变化是TBI特有的，还是更普遍的创伤后果。Neuro组由被诊断患有神经系统疾病但没有遭受创伤的患者组成，与之进行比较，使我们能够确定我们的发现是否只针对神经创伤，而不是更普遍地反映神经系统疾病。最后，我们纳入了一个广泛的控制组患者的系统性非创伤性疾病(Internal组)。值得注意的是，三组患者的平均年龄均高于TBI组(Supplementary Table 2)。
芬兰西南医院区伦理审查委员会批准了该研究方案(TBIcare:第68/180/2011号决定;VambaT: 137/1801/2015)。所有患者或他们的近亲都被口头和书面形式告知了这项研究。根据世界医学协会《赫尔辛基宣言》，获得了知情同意书。
脂质分子分析-脂质组学
血清脂质提取采用先前发表的Folch程序的改良版本。
极性代谢物分析-代谢组学
血清样本随机化，样本制备如前所述。
统计分析
所有建模和统计分析均在R 3.6.1中进行。
联系客服
