重症患者血清存在特分子变化

　　我国科学家在新冠病研究方面又有新发现。

　　科技报记者5月31从西湖大学了解到，最近，该校生命科学学院郭天南研究员带领的蛋白质组大数据实验室，与合作团队一起对患者血液中的蛋白质和代谢物分子进行了系检测。

　　他们发现重症患者的血清中存在多种特的分子变化，并找到了一系列生物标志物，这有望为预测轻症患者向重症发展提供导向。相关研究成果在《细胞》杂志在线发表。

　　“全球范围内，确诊病例已达几百万。然而，目前我们对其认知主要停留在临床症状和影像学特征层面，对疾病在微观分子层面的改变知之甚少。”郭天南说。

　　郭天南团队与团队合作，对99份经病灭活处理的血清样本进行了安全处理和质谱分析。根据现行临床诊断标准，这些血样被分为对照（健康）组、疑似但实为普通流感组、新冠病感染轻症组、新冠病感染重症组。

　　研究人员采用高分辨率质谱设备和机器学习的方法，取得了样本的蛋白质组和代谢组谱图，对血清样本中蛋白和代谢物的相对浓度进行了全景式测定，从而揭示：重症患者体内存在多种特的分子调控。

　　研究结果显示，与对照（健康）组、普通流感组和轻症组相，重症患者的样本中出现了93种特有的蛋白表达和204个特征性改变的代谢分子，其中50种蛋白与患者体内的巨噬细胞、补体系、血小板脱颗粒有关。

　　他们还发现，在重症患者体内，有100多种氨基酸及100多种脂质均出现显著减少。研究人员认为这可能是病迅速扩增导致的消耗，从而为临床医生监控病情和制定调整治疗方案提供了一定参考。

　　此外，郭天南团队在质谱分析数据的基础上，使用机器学习方法“沙里淘金”，筛选出重症患者特征性的22个蛋白质和7个代谢物。研究人员分析，血清样本成分符合这一组合的患者，很可能是重症患者，或有很大可能性发展为重症病例。

　　“这项研究表明，利用血清蛋白和代谢物生物标记物预测重症患者是有可能的。研究数据还揭示了的分子病理生理学特征，有望助力研发抗新冠病疗法。”郭天南表示，研究结果还需要在更多的临床队列中验证。