辛辛那提-一项新研究提供了希望，可以潜在地显着减少等待新心脏时在移植名单上死亡的儿童数量。

该研究在线发表在《胸外科年鉴》上，表明许多被认为是“高风险”的供体心脏可以以与“低风险”供体心脏相同的存活率进行移植。

“五分之一的孩子死在等待合适的捐献者心脏死亡，其中一些潜在的接受者错过了机会，因为他们被提供的捐献者心脏被拒绝，因为移植计划被认为质量低劣，”医学主任David Morales博士说。辛辛那提儿童医院医学中心的先天性心脏外科手术和心血管外科Clark-Helmsworth主席。莫拉莱斯博士是该研究的资深作者。

“但是，这些心脏通常被移植到其他供体中，效果良好，其中一些潜在的接受者从未获得过移植的机会。我们的研究表明，传统上认为高风险的供体可能与最差的移植后存活率有关，因为移植移植的受者中，并不是因为捐赠者的心脏。重要的是要仔细考虑潜在的移植心脏，但移植计划应考虑接受某些传统上质量低劣的捐赠者的心脏。”

在这项研究中，辛辛那提儿童研究人员审查了2006年1月至2015年12月之间18岁以下儿童胸腔器官移植的联合国器官共享网络(UNOS)数据库。他们确定“高风险”移植供体为一定年龄以上的人，需要进行心肺复苏的人和因中风死亡的人。他们根据接受者的特征匹配了低风险和高风险的捐助者，然后分析了一年的生存结果。

研究发现，通过利用和基于生存的标准，移植受者被认为是“高风险”，其存活率与“低风险”供体的移植受者相似。

莫拉莱斯博士说：“目前，没有一个通用的系统可以让移植机构列出要移植的患者。”“换句话说，医院接受器官并按照不同标准列出要移植的患者，通常不是基于最新的临床数据或国家公认的临床标准，而是基于项目或提供者的过去经验。

我们正在努力建立一种基于风险的匹配系统，该系统结合给定移植接受者的最佳供体，以使每次移植获得最佳的预测结果，并为整个社区实现最高的生存期，”他说。“移植不是目标。目标是让大多数儿童在移植后的大部分时间里保持健康和存活。”

根据之前在该领域的研究，莫拉莱斯博士和辛辛那提儿童医院的几位同事已获得美国国家心肺血液研究所(NHLBI)的赠款，以研究使用机器学习实现儿童标准化风险分层模型的实现捐赠者和接受者的最佳配对，以最大化生存。

由于在各个计划和提供者之间，对心脏和肺部器官的利用决策存在很大差异，因此NHLBI指定拨款以帮助辛辛那提儿童医院研究减少小儿胸腔器官浪费的潜力，并可能创建更好的系统或模型。Morales博士说，这将是一个模型，在该模型中，当地的习俗和情绪不是驱动器官上市和接受器官的动力，而是一种数据驱动的算法，可以优化移植匹配并有益于整个儿科心脏和肺移植社区。

当前，供体大小的范围(体重或身高)用于确定某些受者可以提供哪些器官。根据莫拉莱斯博士的说法，该范围基于程序的经验，而不是国家或明确定义的标准。但是，现在存在的技术可以使科学家利用3D建模，虚拟手术和人工智能来开发精确匹配供体器官的新方法，以期增加供体器官在儿科心脏和肺移植中的利用。

了解可适合接受者胸腔的供体心脏或肺部的完整范围至关重要，因为它增加了可以为孩子提供的潜在供体。Morales博士认为，现有的口语化小儿移植方法是终末期心力衰竭儿童在所有移植医学中面临最高等待名单死亡率的原因之一。