导读 下呼吸道感染 (LRTI) 包括肺炎等疾病，长期以来一直是传染性病原体导致死亡的主要原因，也是全世界儿童死亡的主要原因。但是，尽管 LRTI
下呼吸道感染 (LRTI) 包括肺炎等疾病，长期以来一直是传染性病原体导致死亡的主要原因，也是全世界儿童死亡的主要原因。但是，尽管 LRTI 很普遍，但医生很难有效地治疗 LRTI，因为目前的诊断方法往往无法最终确定是否存在感染，如果存在，是什么病原体引起的。
现在，在《临床研究杂志》上发表的一项研究中，由陈扎克伯格旧金山生物中心 (CZ Biohub SF)、加州大学旧金山分校 (UCSF)、科罗拉多大学安舒茨医学院和科罗拉多大学的研究人员领导的团队阿肯色医学科学 (UAMS)/阿肯色儿童研究所 (ACRI) 描述了一种用于严重呼吸衰竭儿童 LRTI 诊断的新方法。
该方法将机器学习应用于从插管儿童肺液中获得的宏基因组测序数据，以非常高的准确性诊断儿科 LRTI 并确定其原因，远远超过目前的技术。
在黑暗中拍摄
LRTI 可能由多种细菌、病毒或真菌病原体引起，但无论罪魁祸首如何，感染的症状在临床上都相似，甚至难以与非感染性呼吸道疾病区分开来。CZ Biohub SF 和 UCSF 的生物信息学科学家、该研究的主要作者之一 Eran Mick 说，由于现有诊断的局限性，医生在制定有效的治疗计划时经常在“战争迷雾”下工作。
目前的诊断通常依赖于培养肺液样本中的细菌，这很耗时，而且并不总能正确识别导致问题的细菌种类。这些测试通常会产生假阴性结果或检测到实际上并未引起疾病的偶然微生物。
“在超过一半的病例中，导致感染的实际微生物未被识别，”通讯作者、CZ Biohub SF 研究员和加州大学旧金山分校传染病科医学副教授 Chaz Langelier 说。“结果是给予的治疗不一定针对导致问题的原因。”
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