新冠肺炎重症和危重症的治疗是一直是临床救治最关注的问题，如何降低病死率，如何降低或预防轻症患者向重症发展是医疗的关键和重点。
近日，西湖大学郭天南实验室和合作团队一起对新冠肺炎患者血液中的蛋白质和代谢物分子进行系统检测，发现重症患者的血清中存在多种独特的分子变化，并找到了一系列生物标志物，有望为预测轻症患者向重症发展提供导向。
相关研究成果，已于北京时间4月8日0时15分，在预印版平台medRxiv上线。
新冠肺炎疫情已在全球范围内迅速蔓延，感染人数超过百万。然而，我们只看到临床症状和影像学特征，对疾病在微观分子层面的改变知之甚少。我们至今仍不清楚新冠病毒感染对患者有什么影响，也不太清楚在临床治疗中，为什么有些轻症患者会在短时间内迅速演变为重症。
团队成员运用高分辨率质谱设备取得了样本的蛋白质组和代谢组谱图，对血清样本中的蛋白和代谢物的相对浓度进行了全景式的测定，从而揭示了重症患者体内多种独特的分子调控。
实验设计及流程
与对照（健康）组、普通流感组和轻症组相比，新冠肺炎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、补体系统、血小板脱颗粒有关。
COVID-19感染后根据组学数据推测的重症患者体内的巨噬细胞、血小板、补体系统的作用通路图。这些蛋白质和代谢物有望成为提前诊断重症患者的生物标记物和治疗的靶点。
此外，郭天南团队在质谱分析数据的基础上，使用机器学习方法进一步“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。
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。这一发现有望用于重症患者的预测，促进医疗资源的合理调配，并为重症患者的药物选择提供一定指导。当然，该结果还需要在更多的独立临床队列中验证。
蛋白质组大数据实验室
下一步，该实验室将继续使用多学科交叉与蛋白质组技术对新冠病毒感染进行深入研究，以期获得更多有助于理解病情发展规律的发现，辅助已有的检测、诊断手段，实现更精准、高效的治疗。
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