研究材料
455名COVID-19陽性患者
 
技術路線
步驟1：Olink蛋白質組分析；
步驟2：代謝組分析；
步驟3：單細胞轉錄組分析；
步驟4：完整N糖肽蛋白質組分析；
步驟5：多組學聯合分析。
 
研究結果

1、Olink蛋白質組分析
通過Olink 1536 panel對455個臨床樣本進行了蛋白質組學分析，確定了幾種和疾病嚴重程度顯著相關的差異蛋白。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。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律。隨著疾病進展，與補體通路相關的凋亡標志物LRP1、VSIG4，造血介質CSF1、IL-5Rα，與蛋白多糖相關的HS3ST3B1、SDC1，細胞表面受體LILRA5、LAG3、CAPG，與血管重構相關的PROK1、ANGPTL1、EPHB4，與鈣相關的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
通過脂質檢測發現了與疾病嚴重程度相關的14類脂質的相對豐度。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個疾病進展相關的預測生物標志物中，12個是脂類。個體統計分析確定了8種磷脂隨著疾病進展下降，而特定種類的神經酰胺則相反(圖2B)。通過LC-MS/MS進行代謝物檢測，發現住院患者的血紅素、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。與宿主腸道微結構相關的幾種代謝物也與疾病嚴重程度顯著相關（圖2）。  
3.單細胞轉錄組分析
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，根據單細胞轉錄組測序數據，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(圖3)。
   
4.完整N糖肽蛋白質組分析
通過完整N糖肽蛋白質組學檢測，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)。總體而言，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。
   
5.多組學聯合分析
使用24對配對樣本進行多組分析，大多數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。患病后住院患者的溶血磷脂、磷脂酰膽堿、磷脂酰肌醇和醚磷脂乙醇胺濃度降低，支持這些脂質與新冠嚴重和危重預后之間的關聯(圖5B)。在匹配樣本中，代謝產物包括血紅素、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
本研究利用Olink、質譜等平臺進行多組學聯合分析，開發了一種含102個生物標志物的預測模型，相較于傳統的細胞因子組能更好地預測COVID-19的嚴重程度。