诊断工具可识别儿童疑难炎症疾病

RNA 承担着许多生物学任务，从传递遗传信息到制造蛋白质。但 RNA 也会因细胞死亡或主动释放而从细胞中排出，然后进入血浆。

康奈尔大学牵头的一项合作开发了机器学习模型，利用这些无细胞分子 RNA 残渣来诊断难以区分的儿科炎​​症疾病。该诊断工具可以准确判断患者是否患有川崎病 (KD)、儿童多系统炎症综合征 (MIS-C)、病毒感染或细菌感染，同时监测患者的器官健康状况。

该论文发表在《美国国家科学院院刊》上。

炎症性疾病对儿童的威胁尤其大，因为其症状(如发烧和皮疹)很常见，患者经常被误诊。如果治疗不当，MIS-C 会导致心脏、肺、脑和其他器官肿胀。同样，川崎病(儿童后天性心脏病的主要原因)会导致心脏动脉瘤和心脏病发作。无细胞 RNA 检测将成为临床医生在儿童关键的早期阶段发现这些炎症疾病的第一个分子诊断工具。

康奈尔大学团队由生物医学工程副教授、论文共同资深作者 Iwijn De Vlaminck 领导。主要作者是 Conor Loy，他目前是 New Ventures 的 Ignite 研究员。