前言
2022年3月,牛津大学Julian C. Knight教授课题组在cell发表的题为“A blood atlas of COVID-19 defines hallmarks of disease severity and specificity”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:41.582
发表时间:2022.3
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;S100A8/9/12hi HMGB2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125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381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,381个SDA成分中130个和COVID-19相关;而在成分187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
小鹿推荐
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、Label Free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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