深圳亚辉龙 2023-12-20 

新型冠状病毒疾病（COVID-19）的大流行对社会造成了前所未有的影响。现虽然进入了新冠后时代，新冠病毒的传播及致病力都已弱化，但由于老年人免疫力（主要是免疫球蛋白G，IgG）低下，基础性疾病较多，其感染新冠后患重症的风险高且预后较差。因此，迅速评估老年新冠疾病的严重程度，并采取有效干预措施，降低重症和改善预后显得尤为重要。当前，机器学习算法在疾病严重程度评估和临床结局预测等方面具有明显优势。由此推测，IgG亚类免疫力评估和机器学习算法的强强联合可为老年新冠防治提供高效的预测模型。

2023年11月，Frontiers in Immunology（IF=7.3）期刊在线发表了浙江中医大学第一附属医院（浙江省中医院）和浙江中医药大学医学技术与信息工程学院的一项老年新冠疾病严重程度评估的临床研究^[1]，研究中采用IgG亚类联合机器学习算法成功建立了逻辑回归算法（Logistic Regression）的预测模型。该模型可预测COVID-19严重程度且预测性能高，有助于临床医生评估COVID-19的严重程度并减少老年患者的不良预后，具有极大的临床应用价值。

综上所述，基于IgG亚类和机器学习算法的逻辑回归模型在老年新冠疾病表现出出色的预测、鉴别和校准能力，可早在入院时预测结果，帮助临床医生评估COVID-19严重程度并改善老年患者的预后，且更易于应用于临床实践。更惊喜的是，在研究者后续的研究中，有望于开发出一个基于此模型的在线网站或小程序插件，以方便临床从业者使用，为医生提供一个高效且用户友好的界面。