西湖大学科研团队在新冠病*研究方面又有新发现。
科技日报记者5月31日从西湖大学了解到，最近，该校生命科学学院郭天南研究员带领的蛋白质组大数据实验室，与合作团队一起对新冠肺炎患者血液中的蛋白质和代谢物分子进行了系统检测。
他们发现，新冠肺炎重症患者的血清中存在多种独特的分子变化，而且找到了一系列生物标志物，这有望为预测轻症患者向重症发展提供导向。相关研究成果已在《细胞》杂志在线发表。
相关研究成果已在《细胞》杂志在线发表
质谱检测技术与机器学习方法上阵
“全球范围内，新冠肺炎确诊病例已几百万。然而，目前我们对其认知主要停留在临床症状和影像学特征层面，对疾病在微观分子层面的改变知之甚少。”郭天南介绍，我们至今仍不清楚新冠病*感染对患者有什么影响，也不太清楚在临床治疗中，为什么有些轻症患者会在短时间内迅速演变为重症。
研究团队在论文中称，新冠肺炎重症患者占据该病死亡病例的主要部分，重症患者的早期发现和有效治疗仍然是重大挑战。
郭天南团队与西湖大学临床、代谢组研究团队合作，对99份经病*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，这些血样被分为对照（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。
研究人员采用高分辨率质谱设备和机器学习的方法，取得了样本的蛋白质组和代谢组谱图，对血清样本中的蛋白和代谢物的相对浓度进行了全景式测定，从而揭示：重症患者体内存在多种独特的分子调控。
实验设计及流程
93种特有蛋白表达
个特征性改变代谢分子
下面我们来看看，新冠肺炎重症患者血清样本中，发现了哪些独特分子变化。
首先，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。
他们还发现，在新冠病*感染的重症患者体内，有多种氨基酸及多种脂质均出现显著减少。研究人员认为，这可能是病*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参考。
COVID-19感染后根据组学数据推测的重症患者体内的巨噬细胞、血小板、补体系统的作用通路图。这些蛋白质和代谢物有望成为提前诊断重症患者的生物标记物和治疗的靶点。
此外，郭天南团队在质谱分析数据的基础上，使用机器学习方法进一步“沙里淘金”，筛选出重症患者特征性的22个蛋白质和7个代谢物。研究人员分析，血清样本成分符合这一组合的患者，很可能是重症患者，或有很大可能性发展为重症病例。
存在潜在可能：
利用生物标记物预测重症患者
研究人员介绍，蛋白质表达是临床诊断的重要依据，疾病治疗的效果也取决于蛋白质机器的调控。
“这项研究表明，利用血清蛋白和代谢物生物标记物预测新冠肺炎重症患者是有可能的。研究数据还揭示了新冠肺炎的分子病理生理学特征，有望助力研发抗新冠病*疗法。”郭天南表示，研究结果还需要在更多的独立临床队列中验证。
记者从西湖大学了解到，郭天南团队和合作团队从今年2月底一起启动了相关研究。
研究团队在短时间内整合了蛋白质组、临床、生物、代谢组、计算等多学科数据，经过反复筛选、分析、比对、验证，完成了新冠肺炎轻重症患者的血清蛋白质组与代谢组分析。
西湖大学生命科学学院蛋白质组大数据实验室
下一步，该实验室将继续使用多学科交叉与蛋白质组技术对新冠病*感染进行深入研究，以期获得更多有助于理解病情发展规律的发现，辅助已有的检测、诊断手段，实现更精准、高效的治疗。
来源：科技日报文中图片来自西湖大学
编辑：刘义阳
审核：王小龙
终审：冷文生
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