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CELL | 最新突破:蛋白质组与代谢组联合分析筛选新冠肺炎血液生物标志物




导论



新型冠状病毒(SARS-CoV-2)感染的新型肺炎(COVID-19)疫情目前仍在世界范围内持续蔓延,对于新冠肺炎的研究层出不穷,如解析病毒基因结构特点,研究疾病的流行病学和临床特征等。近日,针对新型冠状病毒引起宿主蛋白质组动态变化的研究也在不断增加,然而,SARS-CoV-2病毒感染后,患者体内的代谢组发生着怎样的改变,这些改变是否可以与患者病情所处的阶段进行关联,还尚未可知。




2020年5月27日,西湖大学郭天南团队协同温州医科大学台州医院陈海啸等团队在cell发表题为Proteomic and Metabolomic Characterization of COVID-19 Patient Sera的研究,该研究对COVID-19患者血清蛋白质组和代谢组的动态变化进行了综合的分析,使用机器学习模型筛选出可以区分重度患者的特征蛋白质和代谢物,有望在临床上用于新冠肺炎的病情评估。




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接下来,就和小编一起梳理一下文章的思路吧~




01

COVID-19患者血清蛋白质组学和代谢组学分析



研究者收集了28例健康受试者,25例具有与COVID-19患者相似临床特征的非COVID-19患者,25例非重度COVID-19患者和28例重度COVID-19患者。他们使用基于16通道的稳定同位素标记的蛋白质组学策略TMTpro和基于超高效液相色谱/串联质谱(UPLC-MS/MS)的非靶向代谢组学方法分析血清样本。总共鉴定到894种蛋白质和941种代谢物(包括36种药物以及它们的代谢物)。


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图1. COVID-19患者血清蛋白质组学和代谢组学分析




02

应用机器学习模型识别重度COVID-19患者



随后基于18名非重度患者和13名重度患者的蛋白质组和代谢组数据建立了随机森林机器学习模型。


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图2. 重度COVID-19患者机器学习模型实验设计


该模型筛选出了29个重要变量,其中包括22种蛋白质和7种代谢物(图2A和2B)。该模型在训练集中达到了0.957的曲线下面积(AUC)(图2C)。之后,选用10名患者的独立队列作为测试集对该分类模型进行测试(图2D),几乎所有重度患者都被正确识别。为了进一步验证这个分类器,研究人员对这22种蛋白质和7种代谢物重新进行靶向的质谱定量(图2A),并在另外一个包含19名COVID-19患者的测试集中进行分类测试,其中16个患者可以被正确分类(图2E)。


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图3. 重度和非重度COVID-19患者的机器学习分类结果




03

重度COVID-19患者血清蛋白质组差异分析



对蛋白质组的研究发现,93个蛋白质在重度患者中有特异的表达,对这93个差异表达蛋白质进行通路富集和网络分析表明,大多匹配到了补体系统激活、巨噬细胞功能和血小板脱颗粒途径中(图3A)。93种失调蛋白质中包含多种载脂蛋白的下调,如载脂蛋白A1、载脂蛋白A2、载脂蛋白H、载脂蛋白1、载脂蛋白D和载脂蛋白M(图3A)。另外,这些失调蛋白质中最显著上调的蛋白是APPs,其中一些蛋白质,如SAA1、SAA2和CRP,被认为是病毒感染的潜在生物标记物。


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图4. COVID-19患者血清蛋白质组调节紊乱




04

重度COVID-19患者血清代谢组差异分析



对代谢组的研究发现,373种代谢物在COVID-19患者中发现发生显著变化,其中204种代谢物的变化与疾病严重程度相关。对这些代谢物进行同样的通路富集分析发现,近一半的代谢物也参与了差异蛋白质富集到的三种生物学过程中。此外,研究人员还检测到参与脂质代谢的代谢产物失调。在重度患者中,超过100种脂质被下调。数据显示非重度和重度COVID-19患者的鞘脂均降低(图4A)。鞘脂和甘油磷脂是生物膜的重要组成部分,介导信号转导和免疫激活过程。胆碱及其衍生物在COVID-19患者,尤其是在重度患者中也显示下调(图4B),而生产磷脂酰胆碱(PC)的中间产物磷胆碱上调(图4A)。这可能是由于巨噬细胞介导的免疫激活。巨噬细胞对病原体的极化反应需要增加胆碱的吸收以形成PC,从而促进细胞因子的分泌。


与健康对照组相比,COVID-19患者血清中100多种代谢物、氨基酸及其衍生物含量显著降低,而非COVID-19患者血清中的代谢物、氨基酸及其衍生物含量则无变化,甚至升高。富含这些代谢物的是10种参与精氨酸代谢的代谢物,包括谷氨酸、精氨酸、N-(l-精氨酸)-琥珀酸盐、瓜氨酸、鸟氨酸、谷氨酰胺、2-氧谷氨酸盐、N-乙酰-l-谷氨酸盐、尿素和富马酸盐。此外,一些精氨酸衍生物如精氨酸、不对称二甲基精氨酸、对称二甲基精氨酸在非重度COVID-19患者血清中也显著降低,表明COVID-19患者血清氨基酸代谢受到抑制。


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图5. COVID-19患者血清脂质组调节紊乱





总之,研究人员对46例COVID-19患者和53例对照者的血清进行了蛋白质组学和代谢组学分析。然后,建立机器学习模型,使用18例非重度和13例重度患者作为训练集对模型进行训练,使用10例独立患者作为测试集对模型进行验证,其中7例患者分类正确。之后,采用靶向蛋白质组代谢组对模型挑选出的22个蛋白质和7个代谢物进行靶向定量,使用另外19例COVID-19患者作为测试集进一步验证该模型分类器,其中16个患者均可以得到正确的分配。对COVID-19患者发生的蛋白质组和代谢组变化深入研究发现,患者发生的分子变化涉及巨噬细胞调节失调、血小板脱颗粒、补体系统途径和大量的代谢抑制。本研究揭示了重度COVID-19患者血清中蛋白质组和代谢组特征性的变化,可用于筛选用于病情评估的潜在血液生物标志物。





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图6. 重度COVID-19患者特征的蛋白质和代谢产物



文献连接:

https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0092867420306279


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