隨著新型冠狀病毒（SARS-CoV-2）爆發，已對全世界的健康與經濟等造成了嚴重影響。許多對于COVID-19感染的重癥新冠患者的研究發現，往往會伴隨造血功能失調、免疫細胞紊亂等。然而在輕度和中度感染時，患者體內指標如何變化卻不清楚。

來自美國西雅圖系統生物學研究所、西雅圖Swedish醫療中心等聯合在Cell上發表“Multi-Omics Resolves a Sharp Disease-State Shift between Mild and Moderate COVID-19”，對139名不同嚴重程度的新冠患者外周血樣本，將臨床特征記錄結合血液多組學（Olink蛋白組、代謝組）與PBMC單細胞多組學數據（單細胞轉錄組、單細胞T/B受體蛋白、表面蛋白、分泌蛋白分析），揭示了新冠感染患者在輕度向中度過渡中，免疫細胞表型變化、炎癥信號升高、代謝進程丟失等各項指標急劇變化，為干預有效時機提供參考。
 

研究材料
采取不同嚴重程度新冠患者（健康、輕、中、重）的不同時間點外周血，并將血漿與PBMC分別進行不同組學分析

技術路線
· 步驟1：實驗設計與組學分析；
· 步驟2：血液蛋白組與代謝組呈現隨新冠患者感染嚴重程度變化特征；
· 步驟3：新冠患者感染嚴重程度與免疫細胞亞群變化特征相關；
· 步驟4：新冠患者感染過程中伴隨來自多組學變化的免疫應答反應。

研究結果
1. 實驗設計與組學分析
對139名不同程度COVID-19患者，根據感染嚴重程度分為0：健康人群；1-2：輕度；3、4：中度；5,6,7：重度；0-7：WHO疾病評分；EHR：電子病歷。隨后采集每個病人2次縱向時間點，共計265管血樣并進行血漿與PBMC細胞分離。對血漿樣本，進行了Olink蛋白質組（炎癥panel細胞因子、免疫代謝panel等中目標蛋白）與非靶代謝組分析，血漿組學分析每次定量約500個蛋白，1000種代謝物。對PBMC樣本進行了單細胞多組學分析，包括單細胞全轉錄組、T/B細胞受體、192種表面蛋白、32種分泌蛋白。
 

2. 血液蛋白組與代謝組呈現隨新冠患者感染嚴重程度變化特征
對于血漿而言，蛋白組特征分析發現，健康到新冠輕癥過渡中，差異變化的蛋白數量最多（達307個），但從中癥向重癥過渡中差異蛋白數量最少（僅5個），并發現其中一個蛋白肌纖維組織的角蛋白（KRT19）隨著感染嚴重上升而顯著升高。在代謝特征方面，從輕癥到中癥轉變階段、從中癥到重癥轉變階段中，均表現脂質顯著下調。此外，對于PBMC分析循環免疫細胞情況發現，淋巴細胞（CD4+ T細胞、CD8+ T細胞、自然殺傷細胞）比例隨感染嚴重程度增加而下降，而單核細胞比例感染嚴重程度增加而升高。綜上，描繪了新冠感染程度與多組學數據變化特征的相關性圖譜。
 

3. 新冠患者感染嚴重程度與關鍵免疫細胞亞群變化相關
進一步從單細胞數據中挖掘了多群關鍵細胞亞群變化特征。其中，CD8+T細胞與疾病嚴重程度呈現非單調變化，并呈現出異質性（包括初始T細胞、記憶T細胞、效應T細胞、衰竭樣T細胞、增殖型T細胞）；此外CD4+T細胞中也發現兩種類群的CD4+T細胞亞群與新冠嚴重程度有關，且兩種類群在功能特征上呈現明顯差異。

此外，其他細胞亞群同樣呈現出與新冠感染程度的相關性。比如，單核細胞中亞群S100highHLA-DRlow功能紊亂反映了血漿中蛋白代謝物變化的協同趨勢，且與新冠感染嚴重程度相關。而NK細胞中亞群增值也與新冠感染嚴重程度相關。綜上結果，揭示了新冠患者情況與不同免疫細胞變化的關系。
 

4. 新冠患者感染過程中伴隨來自多維度變化的免疫應答反應
成功控制新冠感染需要免疫系統協調作用，為了探究免疫系統如何協調細胞類型轉變和多維度物質改變，采用Surprisal Analysis整合單細胞組學數據bulk組學數據，挖掘功能基因調控模塊，并分析模塊在不同細胞類型之間共同變化或與臨床特征和血漿組成變化相關的生物過程。結果找到了一個關鍵M2，其能夠清楚區分輕度和中度新冠感染的生理波動，與免疫細胞協調、促炎信號、代謝丟失等重要新冠感染生物過程相關性高。綜上，通過對多維度免疫特征濃縮，描繪了新冠患者感染中協調變化的免疫應答反應。
 

小編小結
通過對139名不同疾病嚴重程度的COVID-19新冠患者的臨床測量數據、結合血漿與單細胞多組學，發現了輕度和中度患者間炎癥信號、代謝物，以及免疫細胞變化等重大轉變。通過將12萬個免疫特征濃縮成免疫應答軸，描繪了血漿組成變化、凝血的臨床指標以及輕中度疾病之間的急劇轉變一致變化，這項研究表明，新冠感染的中度階段可能是治療干預最有效的時機。
 

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