ESPEN 21主论坛之一Arvid Wredlind年度演讲特邀以色列特拉维夫大学贝林森医院拉宾医学中心Pierre Singer教授，介绍了危重症营养的相关知识，其中间接测热法（IC）的应用；入ICU后早期能量的充分供给；高蛋白补充的疗效等内容均是这几年ESPEN会议上反复强调的。此外，Pierre Singer谈了一些危重症营养治疗和研究中的变化，可资借鉴。
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1 治疗原则的个体化
每个患者病情的复杂程度不同，治疗条件也会随时间而改变，ICU患者的营养治疗不可能采取一套方案、一个标准的策略。一套治疗方案对每一个患者的效果不是同样的；营养治疗措施也需要与其他治疗措施相平行和协调。为此，Pierre Singer教授主张采用基于前后关联（context-based）的营养治疗措施，兼顾患者的病情、诊断情况和治疗目的。
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2 治疗靶点的深入化
线粒体类似于细胞“发电站”，是一类广泛存在于多数细胞中的细胞器，由双层膜结构和基质部分组成，在细胞的能量产生、新陈代谢和信号传递中起着核心作用。Pierre Singer教授介绍了危重症营养支持的有效靶点——线粒体，深化了对营养作用机理的认识。
线粒体结构和功能的完整性改变可能导致ATP耗竭、乳酸盐堆积，活性氧（ROS）过度产生，进一步介导细胞的凋亡、机体炎症反应。危重症患者体内出现炎症风暴、缺氧时，就常常伴有活性氧（ROS）形成导致的氧化应激；同时, 氧化应激通过激活促炎进一步破坏线粒体, 引发重症患者器官功能障碍。
Pierre Singer教授认为，消除损伤的线粒体和线粒体生物发生过程之间的平衡在器官功能障碍当中发挥重要作用。应激状态使炎症和代谢反应、氧化应激、消化道功能紊乱、胰岛素抵抗和高血糖、肌少症、能量和蛋白质缺乏等一系列病理生理改变。维持在应激条件下的线粒体功能对于维持细胞和组织的活力至关重要。重要的是，ICU期间及出ICU后，通过宏量营养素和微量营养素的有效干预，可以促进线粒体功能的回复。
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3 监测手段的智能化
新技术和新设备的不断应用、数据的充分挖掘危重症营养中也渐成趋势。利用AI技术和对海量临床数据的机器学习，使得个体化诊疗、个体化临床决策等个性化医疗成为了可能。Pierre Singer研究团队通过对消化道功能不良的机器学习来预测患者EN肠道不耐受情况；证实了一部分人群，如败血症患者、消化道和代谢性疾病和外科入院患者、老年患者；入院24—72 h内出现GRV>250 mL；入院后72 h内能量无法达到70%的患者， EN肠道不耐受发生率会增加。
综合监测平台已被研发，如smART综合监护仪，是一款集信息提示、代谢监测、导管不良反应监测、尿量监测、GRV监测于一体的综合平台，极大地方便医务人员多种需求，可取代临床较多使用的DeltatracⅡ（GE）代谢车。
文 记者 车芸华
图 会议网站
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