2020年12月21日付の国立衛生研究所（NIH）による標記発表の概要は以下のとおり。

NIHは、COVID-19またはその原因ウイルスへの曝露による、希少ながら重度の後遺症である小児多臓器炎症性症候群（MIS-C）のリスクが高い小児の特定方法の開発を目的として、8つのプロジェクトに研究助成金（4年間で最大2,000万ドル）を授与した。国立ユニス・ケネディ・シュライバー小児保健発達研究所(NICHD)と国立心肺血液研究所(NHLBI)が、子供のSARS-CoV-2の疾病の範囲を理解するための本取り組みを主導する。

ほとんどの場合、COVID-19を引き起こすウイルスであるSARS-COV-2に曝露または感染した子供は、なんら症状を発症しないか、軽度の病気のみを発症する。一部の子供は感染時に重病になる。当初症状がないその他の子供は、心臓、肺、腎臓、脳、皮膚、目、消化管などの1つ以上の臓器の炎症を特徴とする重度の、時には致命的な状態であるMIS-Cを発症する可能性がある。

NIHは、米国の30州、カナダ、英国、南米の地理的、人種的、民族的背景が多様な子供たちが登録している研究に資金を提供し、遺伝、免疫、ウイルス、環境、およびその他の要因が、小児のCOVID-19の重症度およびMIS-Cやその他の長期合併症に進行する可能性にどのように影響するかを調査する。

本助成による研究は、遺伝子、免疫系タンパク質、およびその他のバイオマーカーを評価し、ウイルスが人体とどのように相互作用し、免疫系がそれにどのように反応するかを調査する。これらの研究は、人工知能（AI）と機械学習（ML）に依存して、取得したデータを解釈し、COVID-19やMIS-Cの重症度の根底にある危険因子を理解するものである。

受賞したプロジェクトは次のとおり。

• SARS-CoV-2関連疾患の子供たちのリスクの診断と予測（カリフォルニア大学サンディエゴ校）
• 小児患者におけるSARS-CoV-2感染および川崎病に関連するMIS-Cの特定・管理のためのデータサイエンスアプローチ（ジョンズ・ホプキンス大学）
• 子供のための人工知能（AI）を活用したCOVID-19リスク評価（ベイラー医科大学）
• 発熱がある子供におけるMIS-Cの診断（フィラデルフィア小児病院）
• 小児のSARS-CoV2感染における唾液トランスクリプトミクスとプロテオミクスをマルチ神経ネットワークインテリジェンスと統合した重症度予測（セントラルミシガン大学）
• MIS-Cの予後的価値のあるバイオマーカーシグネチャーの特定（コネチカットチルドレンズメディカルセンター）
• Covid-19による疾患重症度およびMIS-Cのホスト・バイオマーカーの発見と臨床的検証（カリフォルニア大学サンフランシスコ校）
• 小児の重篤な病気を予測するための臨床および橋渡しアプローチを拡大する複数のネットワークからなるCOVID-19ネットワーク（ラトガーズ・ロバート・ウッド・ジョンソン医科大学）

[DW編集局+JSTワシントン事務所]