OVID-19由SARS-CoV-2引起，重症患者多采取机械通气和预防继发感染等支持性措施，确诊和死亡率高，到目前为止还没有批准的药物可用于 COVID-19 治疗。因此，深入了解体液的分子和代谢变化至关重要。

 

2021年4月15日，李玉明等人在Signal Transduction and Targeted Therapy期刊（IF=13.493）上发表了题为Multi-platform omics analysis reveals molecular signature for COVID-19 pathogenesis, prognosis and drug target discovery的研究论文。该研究通过多组学联合的方法（蛋白质组学+代谢组学+脂质组学）对COVID-19 患者血浆和尿液进行了分析，揭示了潜在的治疗靶点，解释了SARS-CoV-2感染机制，对药物研发、患者治疗和预后等提供了支持。

 

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

• 发表期刊：Signal Transduction and Targeted Therapy

• 影响因子：IF=13.439

• 蛋白组技术手段：DIA

 

  实验设计

 

 

 

 结果速递1. COVID-19患者的血浆蛋白质组、氨基酸和脂质组谱

对三种人群（重症、非重症、健康）血浆样品进行DIA蛋白定量、脂质组和氨基酸检测，定量到1,254个蛋白质、664个脂质小分子和16种氨基酸，并对筛选到的差异物质进行聚类分析、时间序列分析、表达模式分析、功能注释等，分析了与SARS-CoV-2感染相关的异常表达物质。后期构建了随机森林机器学习模型，选择了 25 个重要变量，包括 4 种蛋白质和 21 种脂质。

 

 

 

 

 

2.预测患者 COVID-19 疾病严重程度的生物标志物特征

基于蛋白质组、氨基酸和脂质组数据构建了随机森林机器学习模型，优先选择了 25 个重要变量，包括 4 种蛋白质和 21 种脂质，可作为潜在的预测疾病严重程度的生物标志物。使用10名患者组成的血浆验证队列发现这25种物质中量化了19种分子，使用疾病患者尿液样本发现8 个分子能够被量化，这说明这25种物质可作为区分非重症和重症患者的潜在指标。

 

 

 

 

 

3. SARS-CoV-2感染多组学变化的工作模型总结COVID-19患者血浆中的差异表达因子，寻找病毒感染和炎症反应中的关键蛋白（DEFA1、APOs、SAA1等）以及相应的脂质或氨基酸（Cs、TGs、PS等）。COVID-19 患者血浆中 PCs 丰度的降低揭示了巨噬细胞胆碱胞苷酰转移酶 α 的异常，该酶利用 PC 产生 CDP-胆碱。PS 表达细胞与免疫细胞之间的相互作用触发了免疫抑制途径，因此血浆中 PSs 上调揭示了感染期间存在免疫抑制。

 

 

 

 

4. SARS-CoV 感染的潜在治疗药物靶点发现血浆中分子特征的丰度变化反映了 SARS-CoV-2 感染期间病毒-宿主的相互作用，研究人员分析了基于肺组织中富集蛋白质的潜在药物靶标和 HPA 中标注的食品和药物管理局 (FDA) 批准药物的靶标，确定了五种肺增强蛋白，包括 MRC1、组蛋白 H4、CCL18、SG3A1和 CLEC3B。此外，还确定了 FDA 批准药物的其他8种靶点（S100A8、S100A9、FGB、C5、ITGB3、KLKB1和 ANXA1），并根据网络分析确定了靶点对应的靶向药物。

 

 

 

 

 

 结论

 

本文利用血浆和尿液蛋白质组、氨基酸和脂质组学筛选出25 个重要的特征分子作为预测COVID-19疾病严重程度的潜在生物标志物，并揭示了发病机制，提出了潜在的治疗靶点和治疗药物。

 

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