多組学の統合分析：プロテオミクスとメタボロミクスによる新型コロナ重症患者の分類
新型コロナウイルス感染症COVID-19は重症急性呼吸器症候群コロナウイルス2（SARS-CoV-2）によって引き起こされ、現在も世界中で広がり続けています。SARS-CoV-2に感染した患者の約80％は軽度の症状を示し、予後は良好です。しかし約20％の患者は呼吸困難を発症し、直ちに酸素療法やその他の入院治療が必要です。これらの患者は主に一連の臨床的特徴に基づいて分類および診断されます。例えば、呼吸数（≥30回/分）、平均酸素飽和度（安静時≤93％）、または動脈血酸素分圧/酸素濃度（≤300mmHg）などです。しかし、これらの臨床的特徴を示す患者はすでに臨床的に重篤な段階に発展しており、専門的な集中治療を直ちに受けなければ急速に死亡する可能性があります。したがって、どの症例が臨床的に重篤になる可能性があるかを早期に評価する新しい方法の開発が極めて重要です。
本研究では、研究者たちは重症患者の血清中にSARS-CoV-2によって誘導された特有の分子変化が検出できると仮定し、プロテオミクスとメタボロミクス技術を用いてCOVID-19患者および複数の対照群の血清を分析し、この仮説を検証しました。
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雑誌：Cell
インパクトファクター：38.637
発表日：2020年5月
リンク：https://www.cell.com/cell/fulltext/S0092-8674(20)30627-9
概要
重症COVID-19患者の早期発見と効果的な治療は依然として主要な課題です。本研究の研究者は46人のCOVID-19患者と53人の対照者の血清を用いてプロテオミクスとメタボロミクス分析を行いました。その後、18人の非重症患者と13人の重症患者から得られたプロテオミクスとメタボロミクスデータを用いて機械学習モデルを訓練しました。10人の独立した患者でモデルを検証したところ、7人が正しく分類されました。2番目の19人のCOVID-19患者のテスト群では、ターゲットプロテオミクスとメタボロミクス手法を用いてこの分子分類器をさらに検証し、16人が正しく分類されました。他のグループと比較して、COVID-19患者の血清中の分子変化はマクロファージの調節不全、血小板の脱顆粒、補体系経路、および広範囲の代謝抑制に関連していることが確認されました。
主要な結果
研究者はまずTMTベースのプロテオミクス技術とノンターゲットメタボロミクス技術を用いて患者と対照者の血清を分析し、合計894種のタンパク質と941種の代謝物（36種の薬物とその代謝物を含む）を同定および定量しました。分子選択なしで、SARS-CoV-2感染患者の血清のオミクスデータは健康な個体からうまく区別でき、他のグループはある程度の分離を示しました。18人の非重症患者と13人の重症患者のプロテオミクスとメタボロミクスデータに基づき、研究者はランダムな機械学習モデルを作成し、29の重要な変数を優先順位付けしました。その中には22種類のタンパク質と7種類の代謝産物が含まれています。10人の患者の独立したテストグループでこのモデルをテストしたところ、1人の患者を除いて他の重症患者は正しく識別されました。この分類器をさらに検証するために、研究者は22種類のタンパク質と7種類の代謝物をターゲットとした質量分析を開発し、19人の患者でテストを行い、16人が正しく分類されました。研究ではCOVID-19患者の血清中に105種類のタンパク質が異なる発現を示し、重症患者の93種類のタンパク質が特異的に調節されていることが確認されました。経路解析とネットワーク濃縮解析では、これら93種類のタンパク質のうち50種類が補体系の活性化、マクロファージの機能、血小板の脱顆粒という3つの主要経路に属していることが示されました。研究ではCOVID-19患者の373種類の代謝産物が顕著に変化し、204種類の代謝物の変化がmFuzzを用いて評価された疾患の重症度に関連していました。顕著に変化した80種類の代謝物は、プロテオミクス分析で明らかにされた3つの生物学的プロセスに関与していました。
プロテオミクスとメタボロミクスの特徴を用いた機械学習による重症および非重症COVID-19患者の区別
COVID-19血清中の不調和タンパク質
COVID-19血清中の不調和代謝物
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