Неонатальный сепсис в настоящее время является жизнеугрожающим состоянием с высокой летальностью, несмотря на значительные достижения перинатологии и неонатологии. Клинические признаки сепсиса у новорождённых неспецифичны и могут имитировать широкий спектр неинфекционных заболеваний, что делает крайне актуальным поиск эффективных методов ранней диагностики. Целью обзора был анализ современных данных о лабораторных маркерах неонатального сепсиса. Проанализированы результаты поиска в информационной базе PubMed. Слова для поиска: neonatal sepsis, biomarker, prognosis. Критериям поиска соответствовали 66 публикаций, ещё 9 публикаций взяты из других источников (база eLibrary, ключевые слова: биомаркеры, сепсис, прогноз). Глубина поиска — 5 лет (2020–2025 гг.) по стандартам PRISMA 2020. Обзор современных исследований подтверждает, что ни один из существующих лабораторных маркеров, будь то классические (С-реактивный белок, прокальцитонин, интерлейкин 6) или новые (пресепсин, CD64, сывороточный амилоид А, sTREM-1), не является идеальным в силу недостаточной специфичности, влияния неинфекционных факторов и вариабельности в зависимости от гестационного возраста. Наиболее перспективным направлением диагностики неонатального сепсиса признаётся комбинированный подход, включающий одновременную оценку нескольких биомаркеров в сочетании с клиническими данными. Особый потенциал демонстрируют технологии искусственного интеллекта и машинного обучения, способные анализировать многомерные данные, прогнозировать развитие сепсиса на доклинической стадии и создавать персонализированные алгоритмы диагностики. Таким образом, дальнейшие исследования должны быть направлены на разработку интегрированных диагностических систем, которые позволят повысить точность, скорость и эффективность выявления сепсиса у новорождённых.

新生儿脓毒症目前仍是具有高致死率的危及生命的状态，尽管围产学和新生儿学取得了显著成就。新生儿脓毒症的临床表现非特异性，可模仿多种非感染性疾病，这使得寻找有效的早期诊断方法极为迫切。本综述旨在分析关于新生儿脓毒症实验室标志物的现代数据。分析了 PubMed 数据库中的检索结果。检索词：neonatal sepsis, biomarker, prognosis。符合检索标准的出版物有66篇，另有9篇出版物取自其他来源（eLibrary 数据库，关键词：生物标志物、脓毒症、预后）。检索深度为5年（2020-2025年），遵循 PRISMA 2020 标准。对现代研究的综述证实，现有实验室标记物（无论是经典的如 C 反应蛋白、降钙素原、白细胞介素 6，还是新的如 presepsin、CD64、血清淀粉样蛋白 A、sTREM-1）均非理想，原因在于特异性不足、受非感染因素影响以及随胎龄的变异性。新生儿脓毒症诊断的最有前景方向被认为是一种组合方法，即同时评估多个生物标志物并结合临床数据。人工智能和机器学习技术展现出特殊潜力，能够分析多维数据、预测脓毒症在临床前阶段的发展并创建个性化诊断算法。因此，进一步研究应致力于开发集成的诊断系统，以提高新生儿脓毒症检测的准确性、速度和效率。