前言
年3月，牛津大学JulianC.Knight教授课题组在cell发表的题为“AbloodatlasofCOVID-19defineshallmarksofdiseaseseverityandspecificity”的研究成果，通过4D蛋白质组学、转录组技术、流式技术、单细胞测序技术等研究方法，为不同COVID-19严重程度的患者提供了一个综合的多组图谱，并将其与流感和败血症患者与健康志愿者进行了综合比较，将支持未来的COVID-19药物开发、临床试验设计和个性化药物方法。
中文标题：COVID-19的血液图谱定义了疾病严重程度和特异性的特征
研究对象：血液
发表期刊：Cell
影响因子：41.
发表时间：.3
运用生物技术：4D蛋白组学技术、转录组学、单细胞测序
研究背景
COVID-19以低氧为特征，有迅速恶化、进展为急性呼吸窘迫综合征、多器官衰竭和死亡的风险。然而，由于对发病机制和异质性的不完全理解，限制了生物标志物引导的定时和定向精准医学。同时，患者的血液特征各异，包括免疫抑制、骨髓功能障碍等等。与流感等其他严重呼吸道病毒相比，COVID-19靶细胞和病毒复制控制存在差异，但也有共同的机制，尤其是宿主反应失调方面。本研究通过COVID-19多组学血液图谱展示了一种多模式、综合系统生物学方法的信息能力；确定了外周血中COVID-19严重程度不断增加的标志细胞、介质和途径；确定流感和败血症的共同和特定特征；并确定对SARS-CoV-2感染的各种个体反应的潜在生物标记物，以支持未来的个性化医疗方法。
研究思路
研究结果
单细胞成分分析
在COVID-19病情较重/危重的患者中，全血细胞检测显示中性粒细胞绝对丰度和相对丰度增加，总T淋巴细胞和B淋巴细胞、骨髓细胞、树突状细胞、嗜碱性粒细胞和自然杀伤细胞(NK)减少；通过单细胞测序技术，发现不同病人，不同病重程度的细胞成分不同。
图1
单细胞成分分析显示不同临床组和严重程度的细胞群的差异
转录组学分析
通过检测基因的表达情况，发现健康者，不同病症程度的COVID-19患者，败血症患者可以在PCA图上明显区分；对于不同病症程度的COVID-19患者，TCR、PD-1信号、抗菌肽基因表达差异明显；WGCNA分析建立了三种模型，分别和疾病的严重程度相关，同时发现ETS转录因子相关基因ERG的连接性；研究者也发现了未成熟中性粒细胞和中性粒细胞前体在COVID-19患者体内存在的证据。
图2
转录组学分析
单细胞基因表达分析
通过WGCNA分析了细胞的主要网络模型，第一个模型在所有细胞中都有体现，揭示了基因的表达谱，与更轻的疾病，更好的氧化状态，更早的样本采集相关；第二个模型除造浆细胞外都有体现，显示了AP-1和p38MAPK在COVID-19中的高表达；第三个模型显示C2H2和ZNF基因在COVID-19中的低表达；第四个模型涉及核糖体蛋白和免疫功能，与COVID-19疾病的严重程度呈负相关；第五个模型与COVID-19呈正相关，并涉及钙网蛋白。
图3
单细胞基因表达模块识别COVID-19反应的特征
单细胞的转录组和表观遗传特征
研究发现，随着COVID-19病症程度的增加，有更多的cMono细胞，更少的中间单核细胞、ncMono细胞和DCs细胞，同时cMono表型向低表达HLA-DR，CD33和CD11c迁移。通过CITE-seq分析发现，与健康志愿者相比，危重型COVID-19病例、流感和脓毒症患者中cMono细胞的抗氧化金属硫蛋白基因(MThi)的循环聚类和高表达聚类显著升高；SA8/9/12hiHMGB2的表达程度与疾病的严重程度相关，而其在脓毒病中也有所上升。进一步对T细胞和NK细胞群进行研究，发现COVID-19患者中CD4+和CD8+T细胞数量上升，而CD27+和CD4+T细胞在脓毒症患者中含量上升。
图4
髓细胞和淋巴细胞群的变化与COVID-19的严重程度相关
B和T细胞的差异与COVID-19的严重程度相关
大量细胞计数显示COVID-19患者严重的淋巴球减少症。通过VDJ通量测序和CITE-seq技术分析B细胞表达谱，在健康人发现大量记忆B细胞，而在COVID-19和脓毒症患者中发现大量血纤维蛋白溶酶原，同时COVID-19的严重程度和血纤维蛋白溶酶原呈相关性；RNA速率分析显示天然B细胞和血纤维蛋白溶酶原在COVID-19不同的方向，而这与COVID-19中B细胞的反应一致。结合B细胞的选择和耐受分析，显示血纤维蛋白溶酶原在重度COVID-19患者中的扩增。
Shannon差异指数显示，CD8+T效应记忆力，CD8+T中心记忆力和MAIT多样性在COVID-19下降；通过确定COVID-19相关的氨基酸序列，鉴定到个氨基酸，主要在CD8+T中；结合之前发表的数据，发现COVID-19患者中很多带有TCRs的细胞同时带有COVSeq；而在COVID-19不同的状态下，细胞分布也呈现差异。
图5
B细胞和T细胞的表达和病症的差异程度相关
COVID-19血浆4D蛋白组组学研究
4D蛋白质组学分析发现，不同的病因和疾病的严重程度中蛋白表达存在差异。严重的疾病同急性期的蛋白的增加，补体系统蛋白及功能相关的蛋白相关；通过COVID-19和健康组对比，发现了49%的差异分析物；和脓毒症相比，G-CSF，IL-8等在严重的COVID-19患者中含量更低；蛋白和临床相关性分析则发现临床特征和某些蛋白呈强相关性。
图6
COVID-19血浆蛋白的特征和亚表型
机器学习识别生物标志物
通过机器学习，识别出SAA2、CRP等这些蛋白可以较好地预测疾病的严重性；利用SDA算法，发现个SDA成分，确定了与临床共发症、严重程度、病人分组相关的成分；而与COVID-19严重程度关系最大的成分中，CXCL8等验证因子的贡献最大。为了进一步描述COVID-19和主成分的关系，研究进行了两两对比和方差分析，个SDA成分中个和COVID-19相关；而在成分中NK细胞，B细胞，T细胞贡献较大。
图7
综合方法定义COVID-19应对的特征
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本研究通过4D蛋白组学技术结合其他组学技术及免疫技术，确定了COVID-19免疫特征和宿主反应等相关因素，并为进一步COVID-19的治疗打下了良好的基础。目前4D蛋白组学技术已经应用到生物学研究的方方面面，为广大研究人员探索生物标志物，研究疾病机理以及发现治疗靶点提供了多方面帮助。欧易/鹿明生物公司为广大科研工作者提供多种蛋白组学检测服务，包括：LC-MSMS蛋白质谱鉴定iTRAQ/TMT标记定量蛋白组学、LabelFree非标记定量蛋白组学、DIA蛋白组学、PRM靶向蛋白验证。
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