亮点
- 通过可穿戴设备捕捉的数字生物测量纵向轨迹与长新冠中不同症状谱型相对应。
- 尼马特雷韦-利托那韦治疗组与安慰剂-利托那韦治疗组在生物测量变化上未观察到显著差异，这与患者报告的结果一致。
- 较低的日间体力活动与更严重的疲劳、呼吸困难和心血管症状相关，而较高的夜间活动与胃肠道症状相关。
- 较高的日间心率与较少的疲劳和呼吸困难相关，这可能是长新冠症状严重程度的潜在生理标志。
背景
SARS-CoV-2感染的后急性后遗症（PASC），俗称长新冠，是一种多方面的综合征，其特征是持续的症状，如疲劳、呼吸困难、心血管障碍和胃肠道不适，持续时间超过急性期。尽管长新冠对生活质量的影响和医疗负担越来越受到重视，但反映疾病异质性的客观监测工具仍然有限。
从可穿戴设备获得的数字生物测量提供了连续、实时的生理和行为数据收集，为监测疾病轨迹提供了一种创新手段。然而，专门研究其在长新冠中的应用的研究非常少。STOP-PASC随机临床试验及其二次分析提供了关于数字生物测量应用的新见解，有助于理解症状动态和治疗效果。
关键内容
研究设计与干预措施
STOP-PASC试验是一项由斯坦福大学在2022年11月至2023年9月期间进行的安慰剂对照随机临床研究。长新冠患者以2:1的比例随机分配接受口服尼马特雷韦（300 mg）加利托那韦（100 mg）或安慰剂-利托那韦，每日两次，持续15天。预先规定的探索性亚研究招募了94名参与者，他们在15周内连续佩戴智能手表，以捕捉包括体力活动、心率和血氧饱和度在内的数字生物测量数据。
人群与数据分析
在亚研究参与者中，有50人符合数据分析的完整性和佩戴时间标准（37名尼马特雷韦-利托那韦组；13名安慰剂组）。该队列相对较年轻（平均年龄42.7岁），女性占多数（58%）。重复测量混合模型检测到，在五个定义的时间间隔（基线、治疗期及随后三个时期）内，干预组之间的生物测量参数变化无显著差异，这与主要试验的患者报告结果一致。
基于聚类分析的纵向轨迹发现
潜在类别混合模型和无监督聚类发现了与症状谱型平行的不同纵向生物测量轨迹：
- 低日间体力活动簇：参与者表现出更高的严重疲劳（100% vs 91.3%）、呼吸困难（100% vs 30.4%；ASD=1.31）和心血管症状（88.9% vs 52.2%）的患病率，表明活动减少可能是更严重多域症状的可能标志。
- 高夜间体力活动簇：这一小簇的胃肠道症状增加（66.7% vs 31.4%），可能表明夜间不安或因症状导致的睡眠模式改变。
- 高日间心率中位数亚组：与较少的疲劳（77.8% vs 97.5%）和呼吸困难（33.3% vs 57.5%）相关，可能反映了自主反应的变化或代偿机制。
临床与转化意义
这些发现强调了长新冠固有的异质性，并证明了连续数字生物测量监测可以客观地捕捉随时间变化的症状相关生理变化。这种数字表型有望增强患者分层、症状跟踪，甚至指导个性化干预。
专家评论
STOP-PASC二次分析在其应用可穿戴技术来区分长新冠的客观数字特征方面具有开创性。尼马特雷韦-利托那韦与安慰剂相比未发现明显的生物测量改善，支持了主要临床发现，即在感染后此时间段内没有治疗效果。这与机制上的合理性一致，因为抗病毒药物可能不会在病毒复制下降后调节已建立的后病毒后遗症。
该研究的方法学优势包括高分辨率连续监测和先进的建模技术，如潜在类别和聚类分析，使新的表型亚组划分超越了传统的静态评估。
局限性包括中等样本量、技术采用者的选择偏差以及未能完全捕捉所有症状领域或心理社会因素。此外，该研究对于生物测量结果是观察性的，并且没有足够的样本量来检测这些措施的治疗效果。
未来的研究应扩展到更大、更多样化的队列，并整合多模态数字生物标志物（例如，心率变异性、睡眠结构），以改进预测模型、探索机制途径（例如，自主神经失调）并评估干预反应性。标准化的可穿戴数据收集和分析管道将增强可重复性和临床转化。
结论
这项对STOP-PASC试验的二次分析验证了可穿戴设备数字生物测量作为客观、纵向标记物的效用，能够捕捉长新冠中不同症状轨迹。尽管尼马特雷韦-利托那韦未显示出对这些生物测量的可测量影响，但不同的生理和行为模式与症状严重程度和领域相关，证实了数字健康工具在塑造未来长新冠研究和管理策略中的潜力。
参考文献
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