研究确定了严重 COVID-19 疾病和死亡的标志

为什么有些 COVID-19 患者只经历流鼻涕，而另一些人则使用呼吸机？在危重病人中，为什么有些人最终会康复，而另一些人却没有？

一项新的研究揭示了帮助科学家预测谁最有可能患严重 COVID-19 的线索，以及在经历严重疾病的人中，谁最有可能幸存下来。研究人员于5月1日在《临床研究杂志》上发表了他们的研究结果。

该研究借鉴了 COVID-19 队列 （IMPACC） 研究中的免疫表型评估数据，该研究是美国国家过敏和传染病研究所 （NIAID） 与包括耶鲁大学医学院 （YSM） 在内的全国 15 个研究机构之间的合作伙伴关系。

合作者对全国1000多名患者的免疫反应的许多不同方面进行了广泛的分析。他们在住院期间和住院后长达一年的时间里评估了样本，以更好地了解疾病的异质性。

IMPACC多组学方法结合了基因组学、蛋白质组学和转录组学等多种“组学”，是迄今为止规模最大、最全面的分析之一。

COVID-19 在患者中具有多种表现。为了确定导致不同患者反应的区别特征，IMPACC正在使用由美国国家过敏和传染病研究所（NIAID）的NIAID人类免疫学项目联盟（HIPC）首创的系统免疫学方法。

重债穷国由IMPACC成员Ruth R. Montgomery博士，YSM医学和流行病学（微生物疾病）教授兼科学事务副院长，以及David A. Hafler医学博士，主席和William S.和Lois Stiles Edgerly神经病学教授。

Steven Kleinstein 博士是 YSM 的 Anthony N. Brady 病理学教授，也是 HIPC 研究员，他领导了多站点 IMPACC 数据分析工作组，以处理单个数据类型，以便由联盟信息学专家进行综合分析。

耶鲁大学计算生物学和生物信息学项目的博士候选人、该研究的第一作者Jeremy Gygi说：“我的小组的任务是从这1000多人那里获取数百万个数据点，并使用建模来阐明不同人对COVID-19反应不同的原因及其背后的分子机制。

新模型寻找与 COVID-19 结果相关的模式

在他们的最新研究中，Gygi 和团队希望确定与严重 COVID-19 感染和死亡率相关的特征。此外，他们还研究了这些标志的相互作用，以更好地了解危重病例中发生的潜在免疫级联反应。

“我们不只是单独观察某人的基因、蛋白质和代谢物，”Gygi说。“相反，我们研究了个体的转录组学、蛋白质组学和代谢组学特征如何协同工作以解释结果。

“这可能是迄今为止规模最大的 COVID-19 研究，它同时和随着时间的推移研究了这么多不同的’组学’，”耶鲁大学公共卫生学院生物统计学助理教授、该研究的资深作者 Leying Guan 博士补充道。

“这些是我们研究的独特方面，使我们能够比以前关于COVID-19生物标志物的文献中所做的更多。”

为了实现这一目标，该团队利用了IMPACC数据集和一种称为潜在因子建模的计算方法。这些模型帮助研究人员在他们研究的众多检测方法中识别出协调的模式。

他们的模型有两个主要任务。首先，他们想确定严重疾病的驱动因素。他们寻找与队列的五个临床轨迹组相关的预测因子，其中五个是最严重的，并且具有不同的疾病轨迹。其次，在最严重的人群中，研究人员还寻找了预测死亡率的特征。

“我们试图将那些需要住院和通气并幸存下来的人与那些不需要的人分开，”Gygi说。

研究确定了严重 COVID-19 疾病和死亡的标志

严重程度模型确定了与 COVID-19 疾病轨迹显着相关的多个因素，包括炎症、T 细胞淋巴细胞减少和氨基酸色氨酸分解代谢。

虽然这些特征中的许多已经在 COVID-19 文献中被确定，但新模型增加了一个时间元素，以揭示这些标志如何随着时间的推移而演变并相互作用。

在两个最严重的组中，干扰素信号传导的不协调程度升高，在免疫反应中起着至关重要的作用，显着预测了死亡率。

“对于严重程度队列，尽管我们发现的标志已经众所周知，但我们确定了额外的相互作用层，”Guan说。“在死亡队列中，我们发现了一种重要的[干扰素信号传导]失调，这可能是住院患者命运的特征。

研究人员说，这项研究是一项重大成就，也是一个令人兴奋的起点，他们计划在这项工作的基础上更好地了解COVID-19的更多方面。例如，他们希望使用类似的建模技术来更好地了解长期COVID及其在急性感染后的发展方式。

通过更多地了解 COVID-19 潜在机制的复杂性，他们希望为对急性和挥之不去的疾病进行更有效的治疗铺平道路。