多种特应性表型及其与哮喘的关联：来自两个出生队列的相似发现

背景：尽管特应性敏感化是哮喘最强的风险因素之一，但其与哮喘的关系仍不太清楚。我们假设“特应性”包含与哮喘以不同方式相关的多种亚表型。方法：在两个基于人群的出生队列（曼彻斯特和怀特岛 - IoW）中，我们采用机器学习方法，无监督地将儿童独立分群为不同的特应性敏感化类别，基于整个童年和青春期进行的皮肤刺痛和特异性免疫球蛋白E（sIgE）测试。我们检查了质性聚类属性及其与哮喘和肺功能的关系。结果：五类解决方案最能描述两个队列中的数据，且两个群体之间的类别具有显著相似性。与未敏感类别相比，具有广泛过敏原敏感性的类别（约1/3的儿童按照传统定义为特应性）儿童更可能患有哮喘（aOR 95% CI0；曼彻斯特为20.1 [10.9-40.2]和怀特岛为11.9 [7.3-19.4]）。哮喘与传统特应性之间的关系要弱得多（曼彻斯特为5.5 [3.4-8.8]和怀特岛为5.8 [4.1-8.3]）。在这两个队列中，该类别的儿童肺功能显著较差（曼彻斯特FEV1 /FVC下降4.4%，怀特岛下降2.6%；P < 0.001），气道反应性最强，呼气一氧化氮（eNO）最高，以及与哮喘相关的住院率最多（P < 0.001）。结论：通过对两个独立未筛选出生队列的过敏敏感化的纵向数据采用机器学习方法，我们识别出隐含类别，其特应性反应模式与临床结果显著相似，提示存在多种特应性表型。