目的:脓毒症是重症监护病房患者死亡的主要原因之一,但由于脓毒症的病理生理机制复杂,病情进展快,其预后很难预测。本研究旨在构建一种基于核磁共振氢谱（Proton Nuclear Magnetic Resonance,~1H NMR）的脓毒症代谢组学预后预测模型。本研究首先采用循证医学方法,评价已有研究的方法学质量,总结现有的具有预后预测价值的代谢物,并评估其预测性能。进一步通过前瞻性队列结合核磁共振氢谱代谢组学技术验证,从而发掘新的生物标志物,并结合时间序列分析,实现在代谢水平上对脓毒症的演化进行监测。方法:本研究始于对现有脓毒症代谢标志物研究进行系统评价,由此全面筛选已报道的可用于预测患者预后的潜在代谢标志物。继而建立前瞻性的脓毒症患者队列,多时点采集患者血清样本,使用800 MHz NMR谱仪采集~1H代谢谱信息。根据患者28天生存情况,分为生存和死亡两个队列,分析两个队列患者代谢谱的差异,从而找到差异代谢物,并进行代谢通路重建。最后通过这些差异代谢物建立脓毒症患者预后预测模型,从而为临床提供基于代谢组学的预后预测方法。结果:通过文献检索,初筛发现1261篇文章,经过纳入排除标准筛选,最终对14项研究进行了系统评价。方法学评价结果显示,14项中有10项属于低质量研究,表明该领域研究总体质量不高。既往研究提到了48种潜在的可用于预测预后的代谢物,主要化学类别是氨基酸及其衍生物（24%）、脂类和类脂分子（39%）以及有机酸及其衍生物（30%）。代谢通路紊乱主要表现在氨基酸,磷脂和三羧酸循环等通路。前瞻性队列研究纳入了51例脓毒症患者,其中死亡组23例,存活组28例。共检测样本162个,初步筛选出的差异代谢物23种。经过偏最小二乘法判别分析,结果显示,乙酰乙酸、磷酸肌酸、4-羟基苯乙酸、酪氨酸和2’-脱氧尿苷组成的代谢物集能够准确预测脓毒症患者预后,预测效能良好,受试者工作特征曲线下面积（Area Under the Receiver Operating Characteristic Curve,AUROC）为0.85,95%CI:（0.723-0.988）。结论:本研究表明,代谢生物标志物具有一定的脓毒症预后预测价值,但单一标志物的总体预测效能不高。通过将多个代谢标志物组合成标志物集（biomarkers set）可显著提高预测性能,具有临床应用价值。