新冠肺炎疫情目前已在全球范圍內(nèi)迅速蔓延，累計感染人數(shù)逼近570萬，對全球公共衛(wèi)生造成嚴重威脅并對全球經(jīng)濟造成嚴重影響?，F(xiàn)階段針對新冠主要通過臨床癥狀和影像學特征來進行診斷，但是對疾病在微觀分子層面如蛋白或代謝等改變知之甚少，并且在臨床治療中為什么有些輕癥患者會在短時間內(nèi)迅速演變?yōu)橹匕Y仍然不是很清楚。
2020年05月27日，西湖大學郭天南團隊、溫州醫(yī)科大學臺州醫(yī)院陳海嘯團隊等合作在Cell上發(fā)表題為Proteomic and Metabolomic Characterization of COVID-19 Patient Sera的研究成果。研究人員對新冠肺炎患者血液中的蛋白質(zhì)和代謝物分子進行系統(tǒng)檢測，發(fā)現(xiàn)重癥患者的血清中存在多種獨特的分子變化，并找到了一系列生物標志物，有望為預測輕癥患者向重癥發(fā)展提供指導。
研究人員對99份病毒滅活處理的血清樣本進行了安全處理和質(zhì)譜分析。根據(jù)現(xiàn)行臨床診斷標準將樣本分為對照（健康）組、疑似但實為普通流感組、新冠感染輕癥組、新冠感染重癥組（樣本策略）。進一步運用TMT標記的蛋白質(zhì)組定量技術和代謝組技術進行了全景式的測定分析（質(zhì)譜策略），進而揭示了重癥患者體內(nèi)多種獨特的分子調(diào)控。
圖1. COVID患者血清樣本的蛋白組和代謝組分析
與對照健康組、普通流感組和輕癥組相比，新冠肺炎重癥患者的樣本中出現(xiàn)了93種特有的蛋白表達和204個特征性改變的代謝分子。其中50種蛋白，與患者體內(nèi)的巨噬細胞、補體系統(tǒng)、血小板脫顆粒有關。研究團隊還發(fā)現(xiàn)，在新冠病毒感染的重癥患者體內(nèi)，有100多種氨基酸及100多種脂質(zhì)均出現(xiàn)顯著減少。這可能是病毒迅速擴增導致的消耗，為臨床醫(yī)生監(jiān)控病情和制定調(diào)整治療方案提供了一定的參考。
圖2. 蛋白組代謝組分析鑒定到重癥患者體內(nèi)的巨噬細胞、血小板、補體系統(tǒng)的信號通路
此外，研究團隊在質(zhì)譜分析數(shù)據(jù)的基礎上，使用機器學習方法進一步篩選出重癥患者特征性的22個蛋白質(zhì)和7個代謝物。因此若患者血清樣本成分符合這一組合，則很可能是重癥患者或發(fā)展為重癥病例。這一發(fā)現(xiàn)有望用于新冠重癥患者的預測并為重癥患者的藥物選擇提供一定指導。
本篇研究通過對COVID-19輕重癥患者血清樣本進行蛋白質(zhì)組與代謝組分析，發(fā)現(xiàn)重癥患者的血清中存在多種獨特的分子變化并找到了一系列生物標志物。該研究不僅為新冠重癥患者血清中發(fā)生的分子病理改變提供了全景式的描述，也為重癥患者的預測以及藥物選擇提供一定指導。
參考文獻Bo Shen, et al. (2020) Proteomic and Metabolomic Characterization of COVID-19 Patient Sera. Cell.
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