编者按：2024年5月20~24日，第42届欧洲儿科感染性疾病学会（ESPID）年会在以色列的特拉维夫举行。ESPID是致力于儿科传染病的重要全球会议，汇聚希望了解最新科学和临床护理最新动态、展示其研究成果并开展新合作的专业人士。会议的科学内容将包括世界知名临床专家和研究人员的演讲，并涵盖免疫功能正常和免疫功能低下的传染病儿童的诊断、管理和护理的整个范围。儿童感染的诊断是大家关注的一个热点话题，此次大会同时发布了多项最新的研究和发现进展。《感染医线》现撷取口头报告的部分精华内容整理如下。
01 欧洲急诊科如何通过不同的生物标志物（组合）对严重细菌感染的发热儿童进行分类？(ID 1104)[1]
前往急诊科（ED）就诊的大多数发热儿童都患有自限性的病毒性疾病，而少数则患有严重的细菌感染（SBI）。已有众多研究旨在应用生物标志物区分SBI和病毒感染。C反应蛋白（CRP）和降钙素原（PCT）是临床实践中广泛研究的生物标志物。荷兰的Chantal D. Tan及其研究团队做了一项研究，旨在探讨宿主蛋白生物标志物的新组合，以便在急诊科对SBI发热的儿童进行分类。
这是一项对MOFICHE研究的二次分析，纳入了来自八个欧洲国家12个急诊科就诊的0~18岁发热儿童。研究者选择进行了CRP检测的发热儿童。SBI被定义为胃肠道、下呼吸道、泌尿道、肌肉骨骼系统、中枢神经系统或败血症的细菌感染。研究者建立了不同生物标志物（组合）预测SBI的敏感性和特异性模型，并根据文献确定了最佳截断值。研究的生物标志物包括CRP（截断值为20和80 mg/L）、PCT（截断值为0.5和2 ng/ml）以及两种新的生物标志物组合；3蛋白特征（TRAIL、LCN2、IL-6）和5蛋白特征（SELE、NGAL、IFN-γ、IL18、NCAM1）（截断值基于AUC）。
结果显示，研究共纳入了17 213例（45%）发热儿童，其中1878例（11%）儿童患有SBI。如图1显示，与单独使用CRP（4%）和PCT（3%）相比，生物标志物组合在检测高SBI风险儿童（5%和9%）方面表现更好。描绘SBI中等风险的灰色区域在不同生物标志物之间从21%到39%不等。结论认为，与单一生物标志物相比，生物标志物组合可以更好地检测发热且患有SBI的儿童。然而，仍有一部分儿童无法被归类为SBI低风险或高风险。将生物标志物组合纳入临床预测模型可能会改善发热儿童的管理。
图1 与单独使用CRP和PCT相比，生物标志物组合在检测高SBI风险儿童方面表现更好
02 使用纳米孔宏基因组测序技术鉴定新生儿败血症病原体的首选标本是血浆而非全血(ID 1467)[2]
新生儿败血症每年导致非洲高达25万名新生儿死亡，仍然是一个重大的健康问题。基于PCR的分子测试在病原体识别方面比培养法高出≥20%，这促使人们探索先进的分子诊断方法。南非Malefu Moleleki及其团队做了一项研究，调查了基于PCR的分子测试和宏基因组下一代测序（mNGS）在识别新生儿败血症病例中细菌病原体的实用性。
研究者们对18例疑似败血症的新生儿的全血和血浆样本进行平行分析，并与常规血培养进行比较。使用针对细菌16S rRNA基因的常规PCR和实时PCR对配对的全血和血浆样本进行测试。使用牛津纳米孔技术（ONT）对血液和/或血浆样本进行16S rRNA mNGS和全基因组mNGS。使用mNGS进行病原体识别与常规培养进行比较。
结果显示，实时PCR的效果优于培养法，检测到50%（9/18）的病例中存在细菌病原体，而培养法仅检测到22%（4/18）。全血和血浆在实时PCR中的表现相当（分别为8/18，44% vs.7/18，39%）。然而，与使用常规PCR的全血样本相比，在4个全血样本中观察到PCR抑制，而与之匹配的血浆样本则未观察到。与培养法（识别出4/9，45%）相比，16S rRNA mNGS在测试的所有9个样本中都识别出了病原体。目前，已完成一例患者的全基因组mNGS，并揭示了全血和血浆之间相对丰度的差异。
总之，16S rRNA mNGS比培养法提高了55%的识别率。由于减少了PCR抑制，常规PCR可能更倾向于血浆。此外，在全基因组mNGS中，血浆产生的人类DNA读取量少于血液，从而增强了迄今为止测试的一例患者的病原体检测。这些发现突显了mNGS在新生儿败血症诊断中的潜力，促使我们继续探索。
03 从其他感染性和炎症性疾病中诊断儿童多系统炎症综合征的血浆蛋白标志物的发现(ID 2155)[3]
儿童多系统炎症综合征（MIS-C）是一种罕见的但严重的SARS-CoV-2感染后的超炎症状态。MIS-C的病理生理学机制尚不清楚。MIS-C的特征是持续发热和多系统超炎症状态，其临床表现与其他感染性和炎症性儿童疾病重叠，包括川崎病（KD）和严重的细菌和病毒感染，这使得MIS-C的诊断和治疗变得具有挑战性。英国的Melissa S. Hamilton及其团队作了一项研究，旨在使用蛋白质组学分析来识别一种宿主蛋白质生物标志物特征，以区分MIS-C与KD、细菌感染和病毒感染，并探索MIS-C的潜在生物学机制。
作为PreVAIL、PERFORM和DIAMONDS联盟的一部分，研究者们招募了MIS-C患者（n=79）、KD患者（n=38）、确诊的细菌感染（DB；n=40）、确诊的病毒感染（DV；n=43）和健康对照（n=24）。使用SomaLogic 7K分析比较了血浆蛋白质组学特征，这是一种基于适配体的靶向检测，可测量超过7000种蛋白质。通过特征选择来确定一组能够区分MIS-C与KD、DB和DV的少量蛋白质组合。使用Ingenuity Pathway Analysis探索MIS-C与KD、DB和DV相比显著差异丰富（SDA）的蛋白质。
结果显示，与其他疾病对照组相比，MIS-C病例中有1067种蛋白质为SDA。特征选择确定了一个四蛋白（four-protein）特征，该特征能够区分MIS-C与KD、DB和DV，AUC为98.5%（95%CI：97.0~99.9%）。对MIS-C中SDA蛋白质相对于其他疾病对照组增加的途径分析发现，涉及中性粒细胞脱粒、sentrin/小型泛素样修饰和嘧啶分解代谢的途径。结论认为，研究者们的发现强调了针对MIS-C的诊断蛋白质特征的可行性，并为潜在的免疫学病理生理学提供了见解。
▌参考文献：
[1] ESPID 2024. Oral O008
[2] ESPID 2024. Oral O009
[3] ESPID 2024. Oral O012