综述：严重发热伴血小板减少综合征的综合综述与早期检测策略：基于流行病学、诊断学和机器学习研究的见解

（推荐语）本综述系统梳理了由班达病毒（Bandavirus dabieense，原Huaiyangshan banyangvirus）引发的严重发热伴血小板减少综合征（SFTS），涵盖其流行病学特征（20-30%高病死率）、跨物种传播机制（蜱媒/动物-人/人传人）、诊断挑战及机器学习（ML）辅助检测的前沿进展，为防控这一被忽视的传染病提供多维度解决方案。

　　

Abstract

严重发热伴血小板减少综合征（SFTS）是由班达病毒（Bandavirus dabieense）引发的蜱媒传染病，其病原体曾用名包括Huaiyangshan banyangvirus和Dabie bandavirus。该病毒通过蜱虫叮咬、动物接触及人际传播三条途径扩散，患者血小板计数常低于150,000/mm³，导致出血倾向和多器官衰竭，全球病死率高达20-30%。本综述采用PRISMA框架结合Scopus数据库文献计量学分析，揭示该病毒在东亚地区的流行规律，发现地理气候因素与蜱虫密度显著影响传播风险。

Graphical abstract

研究通过可视化图谱展示病毒分子结构特征与宿主细胞入侵机制，突出血小板膜糖蛋白GPIIb/IIIa作为潜在治疗靶点的重要性。机器学习模型在早期诊断中的应用被证实可提升检测灵敏度，尤其在区分SFTS与其他出血热疾病方面表现优异。

流行病学特征

中国、日本和韩国构成主要流行区，农村地区60岁以上老年人群发病率显著升高。夏季蜱虫活跃期病例激增，山羊、牛等家畜作为病毒扩增宿主的作用不可忽视。值得注意的是，医护人员通过接触患者血液/分泌物发生院内感染的案例提示需要强化生物安全防护。

诊断技术突破

实时荧光定量PCR（qPCR）仍是实验室金标准，但血清学检测（ELISA）窗口期限制催生了纳米孔测序等新兴技术。深度学习算法通过分析血常规参数（如血小板动态变化曲线）可实现87%的早期预测准确率，比传统方法提前2-3天预警重症风险。

防治挑战与展望

目前缺乏特异性抗病毒药物，利巴韦林疗效存在争议。疫苗研发聚焦于病毒表面Gn/Gc糖蛋白，但动物模型显示免疫保护持续时间有限。未来需整合地理信息系统（GIS）与分子流行病学数据，构建智能预警平台，同时加强公众防蜱教育以切断传播链。