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          蛋白質組學

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          「青蓮百奧聚焦」多組學聯合分析揭示新冠發病機理與藥靶預測

          2021-06-22 00:00:00

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          OVID-19由SARS-CoV-2引起,重癥患者多采取機械通氣和預防繼發感染等支持性措施,確診和死亡率高,到目前為止還沒有批準的藥物可用于 COVID-19 治療。因此,深入了解體液的分子和代謝變化至關重要。

          2021年4月15日,李玉明等人在Signal Transduction and Targeted Therapy期刊(IF=13.493)上發表了題為Multi-platform omics analysis reveals molecular signature for COVID-19 pathogenesis, prognosis and drug target discovery的研究論文。該研究通過多組學聯合的方法(蛋白質組學+代謝組學+脂質組學)對COVID-19 患者血漿和尿液進行了分析,揭示了潛在的治療靶點,解釋了SARS-CoV-2感染機制,對藥物研發、患者治療和預后等提供了支持。

          • 文章標題:Multi-platform omics analysis reveals molecular signature for COVID-19 pathogenesis, prognosis and drug target discovery

          • 發表期刊:Signal Transduction and Targeted Therapy

          • 影響因子:IF=13.439

          • 蛋白組技術手段:DIA


          實驗設計


          結果速遞
          1. COVID-19患者的血漿蛋白質組、氨基酸和脂質組譜

          對三種人群(重癥、非重癥、健康)血漿樣品進行DIA蛋白定量、脂質組和氨基酸檢測,定量到1,254個蛋白質、664個脂質小分子和16種氨基酸,并對篩選到的差異物質進行聚類分析、時間序列分析、表達模式分析、功能注釋等,分析了與SARS-CoV-2感染相關的異常表達物質。后期構建了隨機森林機器學習模型,選擇了 25 個重要變量,包括 4 種蛋白質和 21 種脂質。


          2.預測患者 COVID-19 疾病嚴重程度的生物標志物特征

          基于蛋白質組、氨基酸和脂質組數據構建了隨機森林機器學習模型,優先選擇了 25 個重要變量,包括 4 種蛋白質和 21 種脂質,可作為潛在的預測疾病嚴重程度的生物標志物。使用10名患者組成的血漿驗證隊列發現這25種物質中量化了19種分子,使用疾病患者尿液樣本發現8 個分子能夠被量化,這說明這25種物質可作為區分非重癥和重癥患者的潛在指標。


          3. SARS-CoV-2感染多組學變化的工作模型
          總結COVID-19患者血漿中的差異表達因子,尋找病毒感染和炎癥反應中的關鍵蛋白(DEFA1、APOs、SAA1等)以及相應的脂質或氨基酸(Cs、TGs、PS等)。COVID-19 患者血漿中 PCs 豐度的降低揭示了巨噬細胞膽堿胞苷酰轉移酶 α 的異常,該酶利用 PC 產生 CDP-膽堿。PS 表達細胞與免疫細胞之間的相互作用觸發了免疫抑制途徑,因此血漿中 PSs 上調揭示了感染期間存在免疫抑制。


          4. SARS-CoV 感染的潛在治療藥物靶點發現
          血漿中分子特征的豐度變化反映了 SARS-CoV-2 感染期間病毒-宿主的相互作用,研究人員分析了基于肺組織中富集蛋白質的潛在藥物靶標和 HPA 中標注的食品和藥物管理局 (FDA) 批準藥物的靶標,確定了五種肺增強蛋白,包括 MRC1、組蛋白 H4、CCL18、SG3A1和 CLEC3B。此外,還確定了 FDA 批準藥物的其他8種靶點(S100A8、S100A9、FGB、C5、ITGB3、KLKB1和 ANXA1),并根據網絡分析確定了靶點對應的靶向藥物。




          結論

          本文利用血漿和尿液蛋白質組、氨基酸和脂質組學篩選出25 個重要的特征分子作為預測COVID-19疾病嚴重程度的潛在生物標志物,并揭示了發病機制,提出了潛在的治療靶點和治療藥物。

          圖片

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