有一天，儿童长新冠可能会通过一种基于人工智能（AI）的血液检测得到客观诊断。事实上，由罗马天主教圣心大学（Università Cattolica del Sacro Cuore）、罗马天主教圣心大学附属Agostino Gemelli大学医院基金会（Fondazione Policlinico Universitario Agostino Gemelli IRCCS）和耶稣儿童医院（Ospedale Pediatrico Bambino Gesù IRCCS）进行的一项研究，揭示了儿科长新冠患者的血浆分子特征，并利用一种基于AI的工具，根据血液样本结果进行诊断，准确率达到93%。
该研究发表在《儿科研究》（Pediatric Research）杂志上，由天主教大学医学院普通及专科儿科研究员、Gemelli大学医院儿科传染病操作单元儿科医生丹尼洛·布翁森索博士（Dr. Danilo Buonsenso）领导，与耶稣儿童医院临床免疫学和疫苗学复杂操作单元的尼古拉·科图格诺博士（Dr. Nicola Cotugno）共同合作。
该研究还涉及天主教大学医学院普通及专科儿科研究员、Gemelli大学医院儿科传染病操作单元主任皮耶罗·瓦伦蒂尼博士（Dr. Piero Valentini），以及耶稣儿童医院临床免疫学和疫苗学复杂操作单元负责人保罗·帕尔马博士（Dr. Paolo Palma）。
背景
长新冠平均影响0.5%的暴露于SARS-CoV-2的儿科患者。这种状况也被称为“后新冠”或“SARS-CoV-2急性后遗症”，其特征是症状持续至少8-12周，这些症状在病毒感染前不存在，并对日常生活产生负面影响。长新冠几乎影响所有年龄段的患者，而在儿科患者中，10岁以上的孩子似乎受影响最大，无论初始感染的严重程度如何。
在成人中，长新冠的“标志”已在成年人的血液中发现，但在儿科人群中缺乏类似的发现。
研究
专家们分析了112名年龄在0-19岁之间的年轻人的血液，其中34人被临床诊断为长新冠，32人在研究时有活动性感染，27人有多系统炎症综合征（MIS-C，一种几乎总是需要重症监护的严重超炎症反应），19人为健康对照组。
专家们进行了血液蛋白质成分分析（蛋白质组学），发现与对照组相比，儿科长新冠患者的血浆中存在更高水平的促炎性和促血管生成趋化因子集CXCL11、CXCL1、CXCL5、CXCL6、CXCL8、TNFSF11、OSM、STAMBP1a。基于蛋白质组学谱型的人工智能模型能够以0.93的准确率、0.86的特异性和0.97的敏感性识别长新冠。
结论
儿科患者的长新冠也表现出血浆中独特的蛋白质特征，表现为普遍的炎症增加和血管内皮细胞的炎症增加，这与成年人的情况相似。这一发现可能导致基于血液样本的简单常规诊断测试的发展，从而及时和全面地护理患有长新冠的儿科患者。
“本研究产生的免疫学数据为识别可在儿科长新冠中测试疗效和安全性的治疗靶点提供了证据。”耶稣儿童医院临床免疫学和疫苗学复杂操作单元的尼古拉·科图格诺博士表示。
“这项工作无可辩驳地证明，长新冠在儿科中也是一种有机的免疫介导疾病，因此需要新的资金来研究最佳的治疗方案。”布翁森索博士总结道。
来源：天主教圣心大学
参考文献：
Buonsenso, D., et al. (2025). Distinct pro-inflammatory/pro-angiogenetic signatures distinguish children with Long COVID from controls. Pediatric Research. doi.org/10.1038/s41390-025-03837-0.
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