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Multidimensional Assessment of Asthma Identifies Clinically Relevant Phenotype Overlap: A Cross-Sectional Study

呼出气一氧化氮 哮喘 横断面研究 呼出气冷凝液 表型 炎症 内科学 医学 临床意义 肺活量测定 免疫学 病理 化学 基因 肺结核 生物化学
作者
Yu Han,Xin Zhang,Ji Wang,Gang Wang,Brian G. Oliver,Hong Ping Zhang,De Ying Kang,Gang Wang,Zhi Xin Qiu,Wei Min Li,Gang Wang
出处
期刊:The Journal of Allergy and Clinical Immunology: In Practice [Elsevier BV]
卷期号:9 (1): 349-362.e18 被引量:34
标识
DOI:10.1016/j.jaip.2020.07.048
摘要

Background Asthma is a heterogeneous disease with multiple phenotypes; however, the relevance of phenotype overlap remains largely unexplored. Objective To examine the relationship between phenotype overlap and clinical and inflammatory profiles of asthma. Methods In this cross-sectional study, adult participants with stable asthma (n = 522) underwent multidimensional assessments. The 10 most common phenotypes of asthma were defined and then classified into those commonly associated with Type (T) 2 or non-T2 inflammation. Furthermore, phenotype overlap scores (POS), representing the cumulative concomitant phenotypes, were used to analyze its association with clinical and inflammatory asthmatic profiles. Results Among the 522 participants, 73.4% (n = 383) had phenotype overlap, and mixed T2 and non-T2 inflammation coexisted in 47.5% (n = 248). T2 POS was positively associated with eosinophils, IgE, and fractional exhaled nitric oxide (FeNO), and negatively with Asthma Quality of Life Questionnaire (AQLQ), sputum neutrophils, IL-17A, IL-8, and TNF-α. Non-T2 POS was positively associated with Asthma Control Questionnaire, neutrophils and sputum IL-8, and negatively with AQLQ, forced expiratory volume in 1 s, blood eosinophils, IgE, and FeNO (all P Conclusions Phenotype overlap is extremely common in asthmatic patients and significantly associated with clinical and inflammatory profiles. Patients with phenotypes associated with mixed T2 and non-T2 inflammation might be unresponsive to medications owing to increased non-T2 inflammation. Multidimensional asthma assessment identifies clinically relevant phenotype overlap.
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