COVID-19是一種多系統(tǒng)疾病，入院患者的臨床結(jié)果具有高度可變性。盡管一些細胞因子如白細胞介素(IL)-6被認為與疾病的嚴重程度相關(guān)，但目前還沒有早期生物標志物可以準確預測患者的預后情況。

2022年7月11日，國際頂尖期刊Lancet Digital Health（IF 36.625）在線發(fā)表了Seul Kee Byeon等團隊的創(chuàng)新研究成果“Development of a multiomics model for identification of predictive biomarkers for COVID-19 severity: a retrospective cohort study”。該研究基于Olink、質(zhì)譜等平臺的多組學聯(lián)合分析，開發(fā)了一種含102個生物標志物的預測模型，相較于傳統(tǒng)的細胞因子組能更好地預測COVID-19的嚴重程度。

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研究材料

455名COVID-19陽性患者

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技術(shù)路線

步驟1：Olink蛋白質(zhì)組分析；

步驟2：代謝組分析；

步驟3：單細胞轉(zhuǎn)錄組分析；

步驟4：完整N糖肽蛋白質(zhì)組分析；

步驟5：多組學聯(lián)合分析。

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研究結(jié)果

1.???? Olink蛋白質(zhì)組分析

通過Olink 1536 panel對455個臨床樣本進行了蛋白質(zhì)組學分析，確定了幾種和疾病嚴重程度顯著相關(guān)的差異蛋白。其中，與細胞因子風暴和巨噬細胞激活綜合征相關(guān)的細胞因子：IL-6、IL-8、CCL2、VEGFA、TNF和IFN-γ的濃度與疾病嚴重程度呈正相關(guān)。此外，CCL7、CXCL9等其他細胞因子和趨化因子，CASP1、TNFRSF10A凋亡標志物也有此規(guī)律。隨著疾病進展，與補體通路相關(guān)的凋亡標志物LRP1、VSIG4，造血介質(zhì)CSF1、IL-5Rα，與蛋白多糖相關(guān)的HS3ST3B1、SDC1，細胞表面受體LILRA5、LAG3、CAPG，與血管重構(gòu)相關(guān)的PROK1、ANGPTL1、EPHB4，與鈣相關(guān)的CALCA、SMOC1等蛋白升高。而細胞表面受體CD1c、ITGA V及TNFSF10、TNFSF11、ICOSLG、GALNT7、COMP、CRTAC1、CDH6、NPY等蛋白降低（圖1）。

2.???? 代謝組分析

通過脂質(zhì)檢測發(fā)現(xiàn)了與疾病嚴重程度相關(guān)的14類脂質(zhì)的相對豐度。盡管兩組中甘油二酯類的豐度保持不變，但住院患者的溶血磷脂酰膽堿、磷脂酰膽堿、醚磷脂酰乙醇胺和磷脂酰肌醇的含量低于門診患者。在102個疾病進展相關(guān)的預測生物標志物中，12個是脂類。個體統(tǒng)計分析確定了8種磷脂隨著疾病進展下降，而特定種類的神經(jīng)酰胺則相反(圖2B)。通過LC-MS/MS進行代謝物檢測，發(fā)現(xiàn)住院患者的血紅素、TMAP、丙酸咪唑等代謝物與門診患者相比顯著升高，熊去氧膽酸和2-羥基去氧膽酸濃度則相反。與宿主腸道微結(jié)構(gòu)相關(guān)的幾種代謝物也與疾病嚴重程度顯著相關(guān)（圖2）。

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3.???? 單細胞轉(zhuǎn)錄組分析

為了分析預測細胞因子的標志物在細胞層面mRNA的表達情況，作者從過往研究中確定了COVID-19患者（疾病嚴重程度從輕到重）分離的細胞，根據(jù)單細胞轉(zhuǎn)錄組測序數(shù)據(jù)，我們在嚴重組中觀察到17個從細胞因子分析中確定的蛋白也有類似的上調(diào)(圖3)。

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4.???? 完整N糖肽蛋白質(zhì)組分析

通過完整N糖肽蛋白質(zhì)組學檢測，確定了114個糖肽組間差異顯著。糖基化在載脂蛋白B-100的Asn1523、Asn3465、Asn3895和afamin的Asn402下降(圖4B)?？傮w而言，與患病前相比，重癥和危重癥患者樣本中這些分子的蛋白濃度降低，但門診患者卻沒有。此外， Asn11在門診患者中沒有改變，但在重癥患者和危重患者中升高(圖4C)。從APOH和激肽原-1衍生的含唾液酸復合型聚糖的糖肽在危重患者中顯著減少，激肽原-1 Asn72則相反。入院患者ORM1蛋白濃度顯著升高。

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5.???? 多組學聯(lián)合分析

使用24對配對樣本進行多組分析，大多數(shù)分子遵循上述設計中觀察到的模式，包括IL-6、TNF和LTA4H(即在新冠重癥和危重患者中，這些分子在患者隊列中濃度高于患病前隊列)。危重癥患者CRTAC1顯著下降，重癥患者CRTAC1下降不顯著?；疾『笞≡夯颊叩娜苎字?、磷脂酰膽堿、磷脂酰肌醇和醚磷脂乙醇胺濃度降低，支持這些脂質(zhì)與新冠嚴重和危重預后之間的關(guān)聯(lián)(圖5B)。在匹配樣本中，代謝產(chǎn)物包括血紅素、熊脫氧膽酸、3-丙酸脲和TMAP也顯示出與橫斷面分析中觀察到的類似變化趨勢(圖5C)。

小編小結(jié)

本研究利用Olink、質(zhì)譜等平臺進行多組學聯(lián)合分析，開發(fā)了一種含102個生物標志物的預測模型，相較于傳統(tǒng)的細胞因子組能更好地預測COVID-19的嚴重程度。