Science Bulletin|静脉注射丙种球蛋白无反应型川崎病的预测：儿科领域的一个研究热点
近期，北京大学第一医院儿科金红芳、杜军保教授团队与日本国立心脑血管中心Isao Shiraishi教授合作，在Science Bulletin在线发表了题为“Prediction of intravenous immunoglobulin-resistant Kawasaki disease: a research hotspot”的专家评介文章，对川崎病的静脉注射丙种球蛋白（IVIG）无反应预测评分系统模型进行了探讨。
川崎病是一种急性、自限性的发热疾病，可表现为发热、多形性皮疹、球结膜充血、口唇黏膜发红、单侧颈部淋巴结肿大、四肢末端红斑及硬肿等。川崎病的基本病理变化是免疫介导的全身中小血管炎，冠状动脉病变是其最多见、危害最大的并发症，已成为发达国家儿童获得性心脏病的最常见病因。IVIG为川崎病的首选治疗，但10%-20%的川崎病患儿在接受初始治疗后会出现体温下降不理想或再次出现川崎病体征，即呈现出IVIG无反应型川崎病。由于IVIG无反应型川崎病患儿炎症反应状态的持续存在，血管炎病变未得到及时阻断和缓解，导致这部分患儿冠状动脉病变的发生率明显升高。因此不同国家及地区的川崎病研究团队围绕早期预测IVIG无反应，进行了大量的探索和研究，提出了多种IVIG无反应川崎病的预测指标及模型，但至今未找到兼具实用性强、预测价值高、适用于不同地区、不同种族人群的IVIG无反应预测指标或模型。因此进一步探索与IVIG无反应相关的风险因素、开展IVIG无反应预测研究，建立川崎病治疗新策略，已成为当下关注的焦点。
以往人们从临床特征、炎症反应、高凝状态指标以及免疫学标志物等方面研究了众多单项预测变量对于IVIG无反应的预测价值。多项人类全基因组关联分析研究提示FCGR2A、ITPKC、CD40、BLK等多个基因及单核苷酸多态性位点与IVIG无反应相关，为探索IVIG无反应型川崎病的预测指标提供了新线索和依据。然而，单项预测指标的预测价值有限，且存在明显的人群差异。自2006年以来，世界多地的川崎病研究团队持续不断地致力于探索预测敏感度及特异度更高、适用性更广的预测评分系统或预测模型，同时也将超声心动图数据、生物学标志物、遗传学等更多指标纳入预测研究，将人工智能技术应用于构建模型，并通过外部验证模型，提高了预测模型在临床实践中的参考价值。但多个研究发现不同评分系统应用于不同国家或地区时其预测价值不同，限制了在普遍人群中的适用性。
多中心、多地区共同联合开发预测IVIG 无反应型川崎病预测模型是未来发展的重要趋势。北京大学第一医院儿科联合湖北省武汉儿童医院，对IVIG无反应型川崎病患儿进行了大样本临床研究，通过训练集以及验证集分析，建立了稳定、实用且经济可行的IVIG无反应型川崎病预测评分系统，在外部验证组中显示出该评分系统对于IVIG无反应型川崎病的预测具有较高的灵敏度和特异度，表明该预测模型在不同地区间具有较好的普适性。早期准确预测IVIG无反应型川崎病，并对IVIG无反应的高危川崎病患儿早期干预，对于改善患儿预后具有重要意义。
今后尚需要进一步深入探索川崎病新的发病机制，在此基础上开展基于发病机制相关生物标志物的IVIG无反应型川崎病预测研究。宿主遗传特征可能是未来建立IVIG无反应型川崎病预测评分系统的关键因素，基因型协同效应的研究和蛋白水平的功能分析可能是未来开发IVIG无反应型川崎病预测评分系统的重要助力。此外，还需进一步开展国际多中心、多地区的IVIG无反应型川崎病预测模型的前瞻性队列研究。
北京大学第一医院儿科徐泊雯医师为该文的第一作者，北京大学第一医院的金红芳教授、杜军保教授和日本国立心脑血管中心Isao Shiraishi教授为该文的通讯作者。
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