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Cell:西湖大学再获重大突破!解密新冠肺炎患者血清的蛋白质组和代谢组特征

 医学abeycd 2020-08-05

大多数针对COVID-19的研究都集中在它的流行病学和临床特征上。大约80%的SARS-CoV-2感染患者表现出轻微的症状,预后良好。他们通常在接受或甚至不接受常规治疗后就会康复,因此被归为轻度或中度COVID-19。

大约有20%的患者出现呼吸困难,需要立即进行氧疗或其他住院干预,包括机械通气,因而被归为临床严重感染或危及生命的危重感染,主要根据一组临床特征进行经验性诊断,比如呼吸频率(≥30次/分钟)、平均血氧饱和度(静息状态下≤93%)或动脉血氧分压/氧浓度(≤300mmHg)。

表现出这些临床表现的患者已经进展到临床严重阶段,需要立即进入专业的重症监护,否则可能迅速死亡。因此,开发新的方法在早期评估哪些病例将可能成为临床重症至关重要。

对重症患者的有效治疗仍然是推测性的,这主要是由于对SARS-CoV-2发病机制的理解有限。

在一项新的研究中,来自
中国西湖大学、温州医科大学和迪安诊断凯莱谱实验室的研究人员推测SARS-CoV-2诱导的特征性分子变化可以在重症COVID-19患者的血清中检测到。

这些分子变化可能对开发患者治疗方法有所启示。为了验证这一推测,他们应用蛋白质组学和代谢组学技术分析了来自COVID-19患者和几个对照组的血清的蛋白质组和代谢组。

相关研究结果于2020年5月27日在线发表在Cell期刊上,论文标题为“Proteomic and Metabolomic Characterization of COVID-19 Patient Sera”。论文通讯作者为西湖大学的Yi Zhu和郭天南(Tiannan Guo)博士、迪安诊断凯莱谱实验室的Huafen Liu、温州医科大学的Haixiao Chen。

论文第一作者为西湖大学的Xiao Yi和Yaoting Sun;迪安诊断凯莱谱实验室的Chao Zhang和Sheng Quan;温州医科大学的Bo Shen、Xiaojie Bi和Juping Du。

对重症COVID-19患者进行分类

虽然COVID-19可以在早期通过基于核酸的方法进行有效诊断,但在重症症状表现之前鉴定重症COVID-19患者而将死亡率降至最低同样至关重要。在这项新的研究中,这些作者发现使用基于22种血清蛋白和7种代谢物表达水平的机器学习模型,可以对重症病例进行分类(图2A和2B)。这些作者在训练集(C1)中的总体准确率达到93.5%。对两名患者的分类与临床诊断不一致。其中的一人(患者XG3)是非重症组中年龄最大的患者,这反映了临床队列的复杂性。

在这个训练集(C1)中,根据对5名重症患者在被临床诊断为重症COVID-19前1~4天采集的血清样本的分析,正确地鉴定出了他们(图1),这意味着他们在采样时的血清蛋白和代谢物特征可能已经表明进一步恶化到严重状态,即使重症临床症状还没有开始出现。

图1.COVID-19患者总结与机器学习设计。

这些作者开发的分类器中使用的蛋白和代谢物(图2A)包含了几种已知的病毒感染生物标志物,如SAA2、SAA1和CRP,它们已经被经验性地用于监测COVID-19的严重程度。这项新的研究表明,在蛋白和代谢物水平上更有特征性的分子变化可以用来建立一种诊断模型,用于鉴定重症病例。这种分类器还包括异常高水平的其他急性期蛋白(acute phase protein, app),比如SERPINA3等(图2A和2B)。

这些数据提示着在新诊断的病例中更广泛地检测这些蛋白的潜在益处在于可用于鉴定哪些COVID-19患者有可能进展为重症疾病。这种模型包含参与肝脏损伤的分子。葡萄糖、葡萄糖醛酸、胆红素降解产物和四种胆酸衍生物的浓度上升表明肝脏解毒功能受到抑制在这些数据中,血管细胞粘附蛋白1(VCAM-1)发生上调,其中VCAM-1通过刺激活性氧(ROS)的产生有助于调节白细胞的跨内皮迁移。

作为一种有效的抗氧化剂和VCAM-1依赖性细胞事件的抑制剂,胆红素在这些作者的代谢组学数据中被发现是下调的。

图2.通过蛋白质组学和代谢组学特征的机器学习区分重症和非重症COVID-19患者。

在包含10名患者的独立测试队列(C2)中,有7名患者被正确分类。在3名分类错误的病例中,有2人可能是由于患者复杂的合并症和用药史造成的。这些作者用第二个测试队列(C3)进一步验证了这种分类器,结果在19名患者中,有16名患者被正确分类。

三名被错误分类的患者均有复杂的临床病史。尽管如此,测试队列C2和C3的假阴性率和假阳性率均为8%~33%,这很可能是由于协变量不平衡和样本量相对较小的原因,有必要在未来更大的队列中进行验证研究,并进行更严格的研究设计。

针对SARS-CoV-2感染致病机理的分子见解

这些数据阐明了COVID-19血清中反映的分子变化,这可能会产生关键的诊断标志物或治疗靶标,用于管理重症COVID-19患者(图5)。这些分子变化可能源于SARS-CoV-2通过ACE2受体与肺泡巨噬细胞结合而导致巨噬细胞释放白细胞介素-6(IL-6)和肿瘤坏死因子α(TNF-α)。为了响应细胞因子的升高--尤其是引发发热的IL-6,肝脏会释放各种APP(急性期蛋白 , acute phase protein, app), app的激活伴随着免疫遗传学或机体损伤。

图4.COVID-19患者血清中存在异常调节的代谢物。

这些作者的代谢组学数据也为肝脏损伤提供了可信的证据。在生理状态下,激素或胆红素与葡萄糖的衍生物葡萄糖醛酸结合,从而进行肝脏解毒。重症患者体内的葡萄糖、葡萄糖醛酸、胆红素降解产物和4种胆酸衍生物的浓度升高表明肝脏解毒功能可能下降(图4和图5)。

图5.在一种工作模型中,重症COVID-19患者特征性的关键蛋白和代谢物。

这些数据还揭示重症患者血清中多种app上调,包括CRP和主要攻击复合物(MAC)(图3)。CRP可以激活补体系统。这一方面导致细胞因子和趋化因子的产生增强,从而可能导致“细胞因子风暴”;另一方面,这会过度招募外周血中的巨噬细胞,从而可能导致急性肺损伤。

由于约50%的血小板是在肺部产生的,血小板可能对肺部损伤做出反应,并通过脱颗粒激活巨噬细胞,这可能进一步增加细胞因子风暴。最近的一份尸检报告显示,在重症COVID-19患者中,肺泡巨噬细胞浸润和激活,这就支持了这些发现。

图3.COVID-19患者血清中存在异常调节的蛋白。

对COVID-19治疗方法的见解


到目前为止,很少有其他疗法被证明对重症COVID-19患者有效。大多数患者接受标准支持性护理和抗病毒治疗。
皮质类固醇治疗可有效抑制MERS-CoV和SARS-CoV,但对COVID-19患者的效果可以忽略不计,甚至可能诱发肺部损伤。这项新研究揭示的COVID-19患者血清中的分子变化可能有助于给重症患者优先选择治疗策略。

这些作者的蛋白质组数据显示,与血小板脱颗粒相关的蛋白在重症患者中大幅下调,这一发现可通过较低的血小板计数加以证实。在SARS-CoV、丙型肝炎病毒(HCV)和登革热病毒中观察到血小板减少和病毒感染之间的关联。因此,
在治疗期间监测血小板的变化可能是有用的

补体激活抑制病毒入侵,并可能导致炎症综合征。这些作者的数据显示包括C5、C6和C8等MAC蛋白在内的补体系统蛋白普遍上调。在SARS-CoV感染小鼠模型中,抑制补体系统已被报道为一种有效的免疫疗法。

据报道,C5a在严重的SARS和MERS患者中也有高表达。抑制C5a可以缓解病毒感染引起的急性肺损伤。这些作者的数据提示着重症COVID-19患者可能会从补体系统抑制中获益。

这些代谢组学结果显示,在COVID-19患者血清中,包括甘油磷脂、鞘脂和脂肪酸在内的100多种脂质发生下调,这很可能是因为肝脏受损,这也反映在胆红素和胆汁酸的异常上。
甘油磷脂、鞘脂(脂筏的成分之一)和脂肪酸在有包膜病毒的早期产生中起着重要作用。

抑制MβCD合成胆固醇可有效抑制SARS-CoV病毒颗粒在受感染的Vero E6细胞中的释放。诸如他汀之类的抑制脂质合成的药物已被提出用于治疗HCV感染和COVID-19。这些作者的数据提示着这些潜在的治疗性药物可能有助于治疗重症COVID-19患者。


局限性与展望


SARS-CoV-2的传染性很强,给全世界的医疗系统造成了巨大的压力。在COVID-19疫情爆发后,这种病原体的信息有限,主要由于生物安全方面的限制,这项新的研究无法收集大量临床样本。在这项研究的患者队列中,重症患者的中位年龄比非重症患者大12岁左右,因此年龄对这些数据解读的影响无法准确确定。

重症患者还表现出略高的身体质量指数(BMI)和较高比例的合并症,如糖尿病,这可能会影响血清代谢组学特征。一些重症患者的样本是在重症病例诊断之前或之后收集的,不过大多数样本是在接近诊断日期时收集的。

尽管如此,性别、年龄以及不同的住院时间和采样时间并没有实质性地扭曲全局蛋白质组和代谢组谱中的生物学差异。虽然这些混杂因素可能会在未来的研究中得到缓解,但是这些作者确实发现了多个有希望的候选生物标志物(图2)。

这项新研究中的蛋白质组学和代谢组学分析不是绝对的量化。如果要将这种模型应用于临床,需要使用标准肽和代谢物对这些分子进行更严格的量化和广泛的验证。包括中药在内的药物对蛋白质组/代谢组谱的影响也需要进行评估。这些血清样本是在疾病过程中的不同时间点收集的,这有可能被用来探索疾病进展过程中的分子动态。

然而,样本量相当小。未来对更多时间点收集的血清的研究需要进行严格的时间分析。总之,在这项新的研究中,这些作者对来自多个COVID-19患者组和对照组的血清样本进行了系统性的蛋白质组学和代谢组学探究。这些作者证实基于对一系列血清蛋白和代谢物的分析有潜力鉴定出最终可能成为重症病例的COVID-19患者。

这些数据提供了SARS-CoV-2感染诱导的血液分子变化的全景图,这可能为正在进行的抗击COVID-19大流行的战斗提供有用的诊断和治疗线索。

参考资料:
Bo Shen et al. Proteomic and Metabolomic Characterization of COVID-19 Patient Sera. Cell, 2020, doi:10.1016/j.cell.2020.05.032.

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