The Journal of allergy and clinical immunology
AI生物标志物精准识别儿童高风险哮喘群体
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该研究利用自然语言处理（NLP）技术开发了一种数字生物标志物（PAC/API），能够有效识别出在早期童年阶段易患急性呼吸道感染（ARI）和哮喘加重（AE）的高风险儿童哮喘亚群。这一成果为哮喘的精准医疗提供了新方向，并为早期干预和风险管理提供了科学依据。
文献概述
本文《AI biomarker detects high-risk childhood asthma subgroup for respiratory infections and exacerbations》，发表于The Journal of allergy and clinical immunology杂志，回顾并总结了利用自然语言处理（NLP）技术，通过电子健康记录（EHR）识别高风险儿童哮喘亚群的研究。文章展示了PAC/API作为NLP衍生生物标志物的潜在价值，其在3岁时即可预测儿童哮喘患者后续的ARI和AE风险。研究进一步表明，该表型可能在生命早期出现，为哮喘管理提供新的视角。
背景知识
哮喘是一种慢性呼吸道疾病，影响全球大量儿童和成人，尤其在儿童中，其与急性呼吸道感染（ARI）的关联已被广泛研究。然而，如何有效识别哮喘儿童中具有高风险的亚群，以及如何利用数字健康技术进行早期干预，仍存在较大挑战。当前研究通过大规模出生队列，结合EHR数据与NLP算法，系统性地定义了儿童哮喘的高风险表型。该研究不仅确认了PAC/API在预测ARI和AE方面的有效性，还揭示了其与过敏性疾病的高发、免疫炎症变化（如嗜酸性粒细胞升高）等表型特征的关联。这些发现为哮喘的精准分型和个体化管理提供了新方法，同时为后续临床实践和研究奠定了基础。
研究方法与实验
研究采用Mayo Clinic出生队列（1997–2016年出生的22,370名儿童）和Sanford Children’s Hospital独立验证队列，结合NLP算法识别PAC和API阳性儿童，将其分为四个亚组：PAC+/API+、PAC+、API+、PAC−/API−。通过随访和统计分析，评估不同亚组在3岁后对ARI（肺炎、流感A/B、RSV等）和AE的预测能力。此外，研究还考察了生命早期阶段（0–3岁）的感染发生情况，以验证表型的早期出现特征。
关键结论与观点
研究意义与展望
本研究首次证明了AI驱动的NLP生物标志物在儿童哮喘中的应用价值，为高风险人群的早期识别和精准干预提供了新工具。未来研究可进一步结合基因组、免疫学和微生物组数据，深入解析该表型的分子机制。此外，研究结果为哮喘管理指南的更新提供了理论依据，建议在儿童早期筛查中纳入ARI和AE风险评估，以改善临床结果。
结语
本研究基于电子健康记录（EHR）和自然语言处理（NLP）技术，成功识别出儿童哮喘中一个高风险亚群，其在生命早期即表现出更高的ARI和AE风险。这一发现不仅有助于哮喘管理的个体化策略制定，也为未来精准医疗工具的开发提供了理论基础。研究强调了NLP在大规模健康数据分析中的潜力，同时指出其在人群多样性、感染事件记录完整性方面仍需进一步优化。对于临床医生和研究人员而言，该数字生物标志物提供了一种可扩展、可复制、高效精准的表型识别工具，有助于提升儿童哮喘的预防和治疗效果。
