本研究では、肺炎患者および健康者の血清サンプルを遠心分離、凍結乾燥、再溶解処理した後、上清液をろ過した。超高性能液体クロマトグラフィー－高分解能質量分析（UHPLC-HRMS）を用いた非標的代謝物解析技術と、研究グループが開発した化学計量学データ自動解析法（AntDAS）を組み合わせて、化合物情報の抽出、整列、差異成分のスクリーニングおよび化合物同定を行った。最終的に、アミノ酸およびその誘導体、脂質、コリン類、カルニチン類、インドール類、スフィンゴール類、胆汁酸類、プリン類の8つのカテゴリーに属する35の差異代謝物を選択・同定した。選択された差異代謝物を基に、フィッシャー判別、K平均クラスタリング、部分最小二乗判別分析（PLS-DA）、およびサポートベクターマシン（SVM）の4つの古典的な化学計量学手法を用いて診断判別モデルを構築した。PLS-DAモデルは適合度と予測能力が良好で、肺炎群と健康群を正確に区別でき、モデルの正確率は94.08％に達した。本研究の結果は、肺炎の精密診断に新たな手法を提供することが期待される。

肺炎;血清;超高性能液体クロマトグラフィー－高分解能質量分析（UHPLC-HRMS）;AntDAS-DDA;化学計量学;代謝物解析