纽约-研究人员对具有不同疾病严重程度和结局的COVID-19阳性和阴性个体的血液样本进行了大规模多组学分析，并开发了一个对COVID-19状态和严重程度非常重要的分子特征数据库。
在本周发表在电池系统研究人员说，他们对128份血液样本进行了RNA-seq和高分辨率质谱分析。他们对17000多个结果转录本、蛋白质、代谢物和脂质进行了量化，并将它们组织到一个有组织的关系数据库中，并将它们与临床结果关联起来，使系统分析和分子和患者预后的跨组相关性成为可能。
总的来说，他们绘制了219个与COVID-19状态和严重程度高度相关的分子特征，其中许多与补体激活、脂质运输失调和中性粒细胞激活有关。研究人员指出，鉴于他们的重点是血浆，这些数据构成了对COVID-19高凝表型的独特洞察。他们还发现了一系列共变分子，为治疗干预提供了病理生理学的见解和可能的建议。
进一步，研究人员发展一个基于web的工具以实现对数据库的交互式探索，并通过机器学习方法说明其在预测COVID-19严重程度方面的用途。
作者写道:“观察到的血小板功能、凝血、急性期反应和内皮病的失调进一步阐明了独特的COVID-19表型。”“虽然患者的共病与COVID-19结果密切相关，但我们基于多组学的预测模型显著改善了COVID-19严重程度的预测，优于标准化的临床Charlson共病评分。”
研究人员使用高分辨率、高质量精度的质谱结合气相或液相色谱法对血浆样本进行了四种基于质谱的分析:鸟枪蛋白质组学、发现脂质组学、发现代谢组学和靶向代谢组学。他们还使用RNA-seq来表征从患者样本中提取的白细胞的转录组。
系统分析显示，生物分子与COVID-19状态和严重程度有很强的关联。为了从生物学角度了解宿主对SARS-CoV-2的反应以及影响其严重程度的途径，研究人员将他们的生物分子测量结果与临床结果变量结合起来。他们发现，总共有2537种白细胞转录本、146种血浆蛋白质、168种血浆脂质和13种血浆代谢物与COVID-19状态显著相关。此外，他们发现511种未确定的代谢物和脂质也与COVID-19的诊断显著相关。
研究人员指出，COVID-19的一个持续挑战是疾病严重程度的广泛和不可预测的范围。为了找到与严重程度相关的生物分子，他们对第45天的无院天数(HFD-45)进行了分析，HFD-45是通过综合住院时间和死亡率反映疾病负担的单一结果指标，与每个生物分子的丰度进行了对比。通过这种方法，他们发现了6202个转录本、189个血浆蛋白、218个血浆脂质和35个与疾病严重程度相关的血浆小分子。进一步的分析细化使研究人员得到497个转录本，382个蛋白质，140个脂质和60个代谢物作为HFD-45结果的预测特征。
总的来说，他们使用了与COVID-19状态的显著性、与HFD-45的显著性，以及这种精细化的特征选择，生成了与COVID-19状态和严重程度最显著相关的219个特征列表。
作者写道:“我们对免疫球蛋白的观察让我们得以一窥对SARS-CoV-2的早期体液反应，以及优先使用可变段和个人反应轨迹之间的关系。”“为了更好地理解保护性或可能有害的抗体的产生，需要对单个抗体的特性进行系列研究和表征。”
例如，他们发现的一个最重要的特征是肺表面活性剂相关蛋白B (SFTPB)，这是值得注意的，因为循环的SFTPB与吸烟者的肺功能下降有关，并可能是COVID-19个体肺恶化的替代标记物。他们还指出，在COVID-19样本中减少的特征，以及在最严重病例中含量最低的特征，在表明血脂调节发生显著变化的类别中富集。
研究人员指出，后续研究应该包括更大、更广泛的患者和对照人群。