外科危重患者在从全身炎性反应综合征(SIRS)进展为多脏器功能障碍综合征(MODS)的过程中,其死亡率高达70%。目前临床尚缺乏预测危重患者病情变化的有效手段。本研究通过分析患者的代谢紊乱,探索将基于核磁共振的代谢组学(NMR-based metabonomics)新技术用于诊断和监测危重病的发生发展。选择创伤致SIRS和MODS患者作为观察对象,应用模式识别技术分析血清一维600 MHz 1H-NMR谱。结果显示:无论采用无监督的主成分分析(PCA)法还是有监督的偏最小二乘法-判别分析(PLS-DA)法,都能清楚地区分危重患者与健康人的血清氢谱。采用正交信号校正(OSC)技术进行数据滤噪后,PLS-DA法便可将SIRS与MODS患者的血清1H-NMR谱完全区分开来。对应的回归系数分析表明:判别SIRS患者血清氢谱的积分区段为δ3.06~3.86,其中主要包含多种糖类与氨基酸的谱峰;而判别MODS患者血清氢谱的积分区段为δ1.18~1.3和δ4.02~4.1,其中主要含有LDL、VLDL、HDL等脂质中脂肪酸链的(CH2)n、CH2CH2CH2CO、CH3CH2(CH2)n基团、脂质中甘油的CH2OCOR基团、肌酐以及乳酸等谱峰。这符合临床危重病早期和后期的代谢特征,在机体受到创伤打击后的应激反应早期,主要发生了以多种糖类与氨基酸水平升高为特征的代谢改变;到了危重病的后期,则出现了明显的脂类代谢紊乱和脏器功能障碍。结论认为:基于NMR的代谢组学技术能够用来监测创伤危重患者的整体代谢改变进程,预测MODS的发生,有利于危重患者病情的准确评估。