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Cell重磅 | 西湖大学郭天南团队发现新冠重症患者重要生物标志物

发布时间: 2020-05-29
浏览量: 192
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新冠肺炎疫情目前已在全球范围内迅速蔓延,累计感染人数逼近570万,对全球公共卫生造成严重威胁并对全球经济造成严重影响。现阶段针对新冠主要通过临床症状和影像学特征来进行诊断,但是对疾病在微观分子层面如蛋白或代谢等改变知之甚少,并且在临床治疗中为什么有些轻症患者会在短时间内迅速演变为重症仍然不是很清楚。

2020年05月27日,西湖大学郭天南团队、温州医科大学台州医院陈海啸团队等合作在Cell上发表题为Proteomic and Metabolomic Characterization of COVID-19 Patient Sera的研究成果。研究人员对新冠肺炎患者血液中的蛋白质和代谢物分子进行系统检测,发现重症患者的血清中存在多种独特的分子变化,并找到了一系列生物标志物,有望为预测轻症患者向重症发展提供指导。

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研究人员对99份病毒灭活处理的血清样本进行了安全处理和质谱分析。根据现行临床诊断标准将样本分为对照(健康)组、疑似但实为普通流感组、新冠感染轻症组、新冠感染重症组(样本策略)。进一步运用TMT标记的蛋白质组定量技术和代谢组技术进行了全景式的测定分析(质谱策略),进而揭示了重症患者体内多种独特的分子调控。

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图1. COVID患者血清样本的蛋白组和代谢组分析

与对照健康组、普通流感组和轻症组相比,新冠肺炎重症患者的样本中出现了93种特有的蛋白表达和204个特征性改变的代谢分子其中50种蛋白,与患者体内的巨噬细胞、补体系统、血小板脱颗粒有关。研究团队还发现,在新冠病毒感染的重症患者体内,有100多种氨基酸及100多种脂质均出现显著减少。这可能是病毒迅速扩增导致的消耗,为临床医生监控病情和制定调整治疗方案提供了一定的参考。

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图2. 蛋白组代谢组分析鉴定到重症患者体内的巨噬细胞、血小板、补体系统的信号通路

此外,研究团队在质谱分析数据的基础上,使用机器学习方法进一步筛选出重症患者特征性的22个蛋白质和7个代谢物。因此若患者血清样本成分符合这一组合,则很可能是重症患者或发展为重症病例。这一发现有望用于新冠重症患者的预测并为重症患者的药物选择提供一定指导。

本篇研究通过对COVID-19轻重症患者血清样本进行蛋白质组与代谢组分析,发现重症患者的血清中存在多种独特的分子变化并找到了一系列生物标志物。该研究不仅为新冠重症患者血清中发生的分子病理改变提供了全景式的描述,也为重症患者的预测以及药物选择提供了重要线索。

参考文献

Bo Shen, et al. (2020) Proteomic and Metabolomic Characterization of COVID-19 Patient Sera. Cell.

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