英國Glenfield醫(yī)院呼吸研究所的研究人員在本月的《美國呼吸和重癥監(jiān)護雜志》上發(fā)表的文章中，采用 k-means聚類分析方法，探討哮喘臨床表型的確定。 k-means 算法接受輸入量 k ；然后將n個數(shù)據(jù)對象劃分為 k個聚類以便使得所獲得的聚類滿足：同一聚類中的對象相似度較高；而不同聚類中的對象相似度較小。 由于哮喘表現(xiàn)異質(zhì)性是多方面的，包括不同的臨床、生理和病理參數(shù)。分類時需要在一個統(tǒng)一的模型中同時考慮到這些不同的領域。研究者對184例初級護理（輕度至中度哮喘為主）與二級護理187例（難治性哮喘）患者比較，加重率和在12個月內(nèi)皮質(zhì)類固醇劑量變化差異比較，標準護理中減少嗜酸性粒細胞性炎癥的策略比較。2組哮喘患者中都有（早發(fā)性過敏性與肥胖，非嗜酸性粒細胞）2個聚類；難治性哮喘特中臨床表現(xiàn)及嗜酸性粒細胞性氣道炎癥（早發(fā)性的主要癥狀和遲發(fā)性的炎癥為主）2個聚類顯著不同。 在炎癥為主的聚類中，以炎癥為指導的護理兩組加重率都有減少（3.53比0.38加重率/病人/年， P=0.002）和在癥狀為主的聚類中吸入糖皮質(zhì)激素劑量減少（丙酸倍氯米松平均同等差1829mg /天，P=0 .02）。 聚類分析提供了一種從多層面體現(xiàn)臨床哮喘表型對治療的反應差異的新方式。/**/