前言

2022年3月，牛津大學Julian C. Knight教授課題組在cell發(fā)表的題為“A blood atlas of COVID-19 defines hallmarks of disease severity and specificity”的研究成果，通過4D蛋白質(zhì)組學、轉(zhuǎn)錄組技術、流式技術、單細胞測序技術等研究方法，為不同COVID-19嚴重程度的患者提供了一個綜合的多組圖譜，并將其與流感和敗血癥患者與健康志愿者進行了綜合比較，將支持未來的COVID-19藥物開發(fā)、臨床試驗設計和個性化藥物方法。

中文標題：COVID-19的血液圖譜定義了疾病嚴重程度和特異性的特征

研究對象：血液

發(fā)表期刊：Cell

影響因子：41.582

發(fā)表時間：2022.3

運用生物技術：4D蛋白組學技術、轉(zhuǎn)錄組學、單細胞測序

研究背景

COVID-19以低氧為特征，有迅速惡化、進展為急性呼吸窘迫綜合征、多器官衰竭和死亡的風險。然而，由于對發(fā)病機制和異質(zhì)性的不完全理解，限制了生物標志物引導的定時和定向精準醫(yī)學。同時，患者的血液特征各異，包括免疫抑制、骨髓功能障礙等等。與流感等其他嚴重呼吸道病毒相比，COVID-19靶細胞和病毒復制控制存在差異，但也有共同的機制，尤其是宿主反應失調(diào)方面。本研究通過COVID-19多組學血液圖譜展示了一種多模式、綜合系統(tǒng)生物學方法的信息能力；確定了外周血中COVID-19嚴重程度不斷增加的標志細胞、介質(zhì)和途徑；確定流感和敗血癥的共同和特定特征；并確定對SARS-CoV-2感染的各種個體反應的潛在生物標記物，以支持未來的個性化醫(yī)療方法。

研究思路

研究結(jié)果

單細胞成分分析

在COVID-19病情較重/危重的患者中，全血細胞檢測顯示中性粒細胞絕對豐度和相對豐度增加，總T淋巴細胞和B淋巴細胞、骨髓細胞、樹突狀細胞、嗜堿性粒細胞和自然殺傷細胞(NK)減少；通過單細胞測序技術，發(fā)現(xiàn)不同病人，不同病重程度的細胞成分不同。

圖1 |?單細胞成分分析顯示不同臨床組和嚴重程度的細胞群的差異

?轉(zhuǎn)錄組學分析

通過檢測基因的表達情況，發(fā)現(xiàn)健康者，不同病癥程度的COVID-19患者，敗血癥患者可以在PCA圖上明顯區(qū)分；對于不同病癥程度的COVID-19患者，TCR、PD-1信號、抗菌肽基因表達差異明顯；WGCNA分析建立了三種模型，分別和疾病的嚴重程度相關，同時發(fā)現(xiàn)ETS轉(zhuǎn)錄因子相關基因ERG的連接性；研究者也發(fā)現(xiàn)了未成熟中性粒細胞和中性粒細胞前體在COVID-19患者體內(nèi)存在的證據(jù)。

圖2 |?轉(zhuǎn)錄組學分析

單細胞基因表達分析

通過WGCNA分析了細胞的主要網(wǎng)絡模型，第一個模型在所有細胞中都有體現(xiàn)，揭示了基因的表達譜，與更輕的疾病，更好的氧化狀態(tài)，更早的樣本采集相關；第二個模型除造漿細胞外都有體現(xiàn)，顯示了AP-1和p38MAPK在COVID-19中的高表達；第三個模型顯示C2H2和ZNF基因在COVID-19中的低表達；第四個模型涉及核糖體蛋白和免疫功能，與COVID-19疾病的嚴重程度呈負相關；第五個模型與COVID-19呈正相關，并涉及鈣網(wǎng)蛋白。

圖3 | 單細胞基因表達模塊識別COVID-19反應的特征

單細胞的轉(zhuǎn)錄組和表觀遺傳特征

研究發(fā)現(xiàn)，隨著COVID-19病癥程度的增加，有更多的cMono細胞，更少的中間單核細胞、ncMono細胞和DCs細胞，同時cMono表型向低表達HLA-DR，CD33和CD11c遷移。通過CITE-seq分析發(fā)現(xiàn)，與健康志愿者相比，危重型COVID-19病例、流感和膿毒癥患者中cMono細胞的抗氧化金屬硫蛋白基因(MThi)的循環(huán)聚類和高表達聚類顯著升高；S100A8/9/12hi HMGB2的表達程度與疾病的嚴重程度相關，而其在膿毒病中也有所上升。進一步對T細胞和NK細胞群進行研究，發(fā)現(xiàn)COVID-19患者中CD4+和CD8+T細胞數(shù)量上升，而CD27+和CD4+T細胞在膿毒癥患者中含量上升。

圖4 | 髓細胞和淋巴細胞群的變化與COVID-19的嚴重程度相關

B和T細胞的差異與COVID-19的嚴重程度相關

大量細胞計數(shù)顯示COVID-19患者嚴重的淋巴球減少癥。通過VDJ通量測序和CITE-seq技術分析B細胞表達譜，在健康人發(fā)現(xiàn)大量記憶B細胞，而在COVID-19和膿毒癥患者中發(fā)現(xiàn)大量血纖維蛋白溶酶原，同時COVID-19的嚴重程度和血纖維蛋白溶酶原呈相關性；RNA速率分析顯示天然B細胞和血纖維蛋白溶酶原在COVID-19不同的方向，而這與COVID-19中B細胞的反應一致。結(jié)合B細胞的選擇和耐受分析，顯示血纖維蛋白溶酶原在重度COVID-19患者中的擴增。

Shannon差異指數(shù)顯示，CD8+T效應記憶力，CD8+T中心記憶力和MAIT多樣性在COVID-19下降；通過確定COVID-19相關的氨基酸序列，鑒定到125個氨基酸，主要在CD8+T中；結(jié)合之前發(fā)表的數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)COVID-19患者中很多帶有TCRs的細胞同時帶有COVSeq；而在COVID-19不同的狀態(tài)下，細胞分布也呈現(xiàn)差異。

圖5 | B細胞和T細胞的表達和病癥的差異程度相關

COVID-19血漿4D蛋白組組學研究

4D蛋白質(zhì)組學分析發(fā)現(xiàn)，不同的病因和疾病的嚴重程度中蛋白表達存在差異。嚴重的疾病同急性期的蛋白的增加，補體系統(tǒng)蛋白及功能相關的蛋白相關；通過COVID-19和健康組對比，發(fā)現(xiàn)了49%的差異分析物；和膿毒癥相比，G-CSF，IL-8等在嚴重的COVID-19患者中含量更低；蛋白和臨床相關性分析則發(fā)現(xiàn)臨床特征和某些蛋白呈強相關性。

圖6 | COVID-19血漿蛋白的特征和亞表型

機器學習識別生物標志物

通過機器學習，識別出SAA2、CRP等這些蛋白可以較好地預測疾病的嚴重性；利用SDA算法，發(fā)現(xiàn)381個SDA成分，確定了與臨床共發(fā)癥、嚴重程度、病人分組相關的成分；而與COVID-19嚴重程度關系最大的成分中，CXCL8等驗證因子的貢獻最大。為了進一步描述COVID-19和主成分的關系，研究進行了兩兩對比和方差分析，381個SDA成分中130個和COVID-19相關；而在成分187中NK細胞，B細胞，T細胞貢獻較大。

圖7 | 綜合方法定義COVID-19應對的特征

小鹿推薦

本研究通過4D蛋白組學技術結(jié)合其他組學技術及免疫技術，確定了COVID-19免疫特征和宿主反應等相關因素，并為進一步COVID-19的治療打下了良好的基礎。目前4D蛋白組學技術已經(jīng)應用到生物學研究的方方面面，為廣大研究人員探索生物標志物，研究疾病機理以及發(fā)現(xiàn)治療靶點提供了多方面幫助。歐易/鹿明生物公司為廣大科研工作者提供多種蛋白組學檢測服務，包括：LC-MSMS蛋白質(zhì)譜鑒定iTRAQ/TMT標記定量蛋白組學、Label Free非標記定量蛋白組學、DIA蛋白組學、PRM靶向蛋白驗證。

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