在急诊科，患者常因发热、呼吸急促等非特异性症状就诊，背后可能隐藏着细菌或病毒感染，甚至危及生命的脓毒症（Sepsis）。脓毒症是机体对感染反应失调导致的器官功能障碍，进展迅速、死亡率高，及时给予抗菌药物和液体复苏至关重要。然而，当前缺乏能在急诊现场快速、准确区分感染是否存在、是细菌还是病毒引起、以及患者是否会发展为重症的可靠工具。常用生物标志物如C反应蛋白（CRP）、降钙素原（PCT）和白细胞计数（WBC）准确性有限，临床评分如快速序贯器官衰竭评估（qSOFA）预测能力也不理想。这导致临床实践中存在两大难题：一方面，许多非感染患者被过度使用抗生素，加剧耐药性；另一方面，部分严重感染被漏诊，错失救治时机。

近日，美国贝斯以色列女执事医疗中心Nathan I. Shapiro研究团队开发了TriVerity，基于宿主免疫反应的新型人工智能血液检测系统。该系统通过分析患者血液中29种免疫相关mRNA的表达水平，结合机器学习算法，能够在30分钟内快速判断患者是否存在细菌感染、病毒感染，以及是否需要重症监护治疗。相关内容以“Clinical validation of an AI-based blood testing device for diagnosis and prognosis of acute infection and sepsis”为题发表在《Nature Medicine》杂志。

该研究在欧美22个急诊中心共纳入1,222名疑似急性感染或败血症的成年患者。研究结果显示，TriVerity在细菌感染检测中的曲线下面积（AUROC）为0.83，病毒感染为0.91，显著优于目前常用的C反应蛋白（AUROC = 0.74）、降钙素原（AUROC = 0.71）和白细胞计数（AUROC = 0.76）等生物标志物。此外，其病情严重程度评分对7天内需重症监护（如机械通气、血管加压素使用或肾脏替代治疗）的预测AUROC为0.78，优于传统的乳酸水平和快速序贯器官衰竭评分（qSOFA）。TriVerity将每个评分分为五个风险等级（从“极低”到“极高”），临床医生可根据评分结果快速判断是否使用抗生素、是否收治入院或转入ICU。研究还发现，该检测在免疫抑制患者和不同种族人群中均表现一致，具备良好的普适性。初步临床效用分析表明，TriVerity可帮助减少约60–70%的不当抗生素使用，并在早期识别高风险患者方面具有显著优势。结合qSOFA评分，TriVerity进一步提升了重症风险的预测准确性，尤其在低风险患者中识别出潜在的重症患者，弥补了传统评估工具的不足。

TriVerity是首个能够同时诊断细菌感染、病毒感染并评估病情严重程度的血液检测技术，其快速、精准的特点有望在未来改变急诊感染性疾病的诊疗流程。目前，研究团队正在开展进一步干预性临床试验，以验证TriVerity在真实临床环境中的行动指导价值及其对患者预后的实际改善效果。

论文链接：https://doi.org/10.1038/s41591-025-03933-y

注：此研究成果摘自《Nature Medicine》杂志，文章内容并不代表本网站的观点和和立场，仅供参考。