文章题目：Multi-omic profiling of plasma reveals molecular alterations in children with COVID-19

期刊：Theranostics

影响因子：11.556

 

新冠肺炎是由严重急性呼吸综合征冠状病毒2（SARS-CoV-2）引起的急性传染病。新冠肺炎的大流行已成为百年一遇的公共卫生危机。研究发现，所有人都容易感染新型冠状病毒，在性别或年龄上没有显著差异。但来自不同国家的多项研究表明，相对于成年人，新冠肺炎患儿的感染症状要轻，急性呼吸窘迫综合征和多系统炎症综合征等重症在患儿中也比较少见。目前已有几种理论来解释感染新冠肺炎的儿童和成人之间临床症状的差异。一种合理的理论是，与成人相比，儿童可能对新型冠状病毒有明显的反应，这主要归因于儿童和成人之间免疫系统的组成和功能反应性的差异。例如，儿童对新型病原体的T和B细胞反应，如记忆B细胞快速产生的天然抗体，在成人中未见。此外，幼儿通常在肺和气道粘膜同时感染其他病毒，这可能会将新型冠状病毒的感染限制在病毒对病毒的相互作用和竞争上。此外，儿童和成人之间病毒进入受体血管紧张素转换酶的成熟度和功能的差异可能对新型冠状病毒的细胞进入产生不同的影响。到目前为止，新冠肺炎患儿的分子改变仍有待研究，这将有助于更好地理解儿童和成人临床症状差异背后的详细机制。

 

本文对分别来自住院和门诊的18名轻症新冠肺炎患儿和12名健康儿童的血液样本进行了血浆蛋白质组学和代谢组学分析，发现血浆分子疾病相关变化。

 

图1 思路设计和血液样本

 

新冠肺炎患儿的分子变化特征

为了确定新冠肺炎患儿相对于健康儿童的分子变化，作者使用了蛋白质组学和代谢组学数据分析。以|log2(FC)|>0.25, Adjusted P < 0.05为标准，分别检测到121个差异表达蛋白(DEP)和416个差异表达代谢产物(DEM)(图2A-B)。发现更多的DEP和DEM在新冠肺炎患儿中下调，表明新型冠状病毒感染后儿童正常生物学过程的普遍受到抑制(图2A-B)。然而上调的分子也表现出较强的表达变化，说明新冠肺炎相关的分子改变在儿童中同样被诱导。

通过计算归一化丰度值 (NAV)消除成人和儿童之间的内在差异，确定了新冠肺炎患儿与新冠肺炎成人之间的196个DEP和449个DEM(图2C-D)。尽管在新冠肺炎患儿中上调和下调的DEP数目相似，但在新冠肺炎患儿中下调的DEM数目远大于上调的DEM，这表明新冠肺炎患儿代谢过程中的抑制作用强于新冠肺炎成人患者。

使用GO和KEGG通路对蛋白质和代谢产物进行分析(图2E-F)。发现新冠肺炎的儿童、成人或健康儿童存在重叠的生物学过程和代谢途径。如蛋白质组水平的血小板脱颗粒(GO:0002576)、凝血(GO:0007596)、纤溶(GO:0042730)和纤溶酶原激活(GO:0031639)(图2E)以及ABC转运蛋白(KEGG ID: map02010)、氨基酸生物合成(KEGG ID: map01230)，虽然这些过程/途径中的大多也在新冠肺炎成年人的血液样本中富集，但在新冠肺炎患儿中的改变程度要强烈得多。通过重叠的新冠肺炎患儿与健康儿童或新冠肺炎成人的DEP和DEM，分别在新冠肺炎患儿中确定出44个DEP和249个DEM发生了特异性改变(图2G-H)。分别对这些DEP(图2I)和DEM(图2J)进行了功能富集分析。结果表明凝血相关过程在蛋白质水平上高度富集，而参与氨基酸生物合成的合成代谢相关途径在代谢水平上高度富集。

 

图2. 新冠肺炎患儿在蛋白质组和代谢组发生的变化

 

 

 

作者开发了一个名为iBM（Inference of biomolecular combinations with minimal bias）的算法，该算法由三个步骤组成，包括相互DEPs或DEMs选择(MDS)、候选组合生成(CCG)以随机选择10000个组合，以及最终组合优先化(FCP)以最大准确度和最小偏差获得蛋白质或代谢产物组合(图3A)。通过计算曲线下总面积(AUC)值评估候选模型的准确性，作者还计算了Total Root Mean Aquared Error (RMSE)以测量预测偏差。在FCP步骤中，广泛使用的机器学习算法，Penalized Logistic Regression (PLR)被用于模型训练和参数优化(图3A)。分别测定了蛋白质组和代谢数据的组合。最终在总RMSE值为1.83%和7.01E-07的情况下，获得优先级最高的两种生物分子组合模型，分别包含5种蛋白质和5种代谢物。这两种组合都可以很好地区分新冠肺炎患儿与健康儿童或新冠肺炎成人，AUC值为1(图3B-G)。此外，这些组合的混淆矩阵和RMSE分析结果也显示出对不同样本进行分类的高准确度(图3C、D、F、G和H-O)。此外，还计算了单个蛋白质或代谢产物的总AUC值和总RMSE值。对于5种蛋白，总AUC值范围为0.77至1，总RMSE值范围为6.57%至36.13%。对于5种代谢产物，所有的总AUC值均为1，而总RMSE值的范围为10.97%至28.72%。尽管单个分子可以在当前数据上达到完美的准确度，但多分子的组合对于减少预测偏差也是重要的。

 

图3. 机器学习分析新冠儿童分子特征

 

 

除了对不同样本进行分类之外，新冠肺炎患儿中特异性改变的蛋白质和代谢产物以及其他分子也可以部分解释新冠肺炎患儿和新冠肺炎成人之间的临床症状差异。在蛋白组合中，F11、F9、FGA和FGG等4种蛋白参与凝血级联反应，在新冠肺炎患儿中的表达均高于健康儿童或新冠肺炎成人(图3L-M)。抗炎过程在新冠肺炎患儿中强烈触发。在代谢产物组合中，与健康儿童或新冠肺炎成人相比，所有5种代谢产物在新冠肺炎患儿中均显著上调(图3N-O)。

作者使用小鼠肝炎病毒(MHV，A59株)作为SARS-CoV-2的替代毒株感染大鼠肺上皮L2细胞，建立体外病毒感染模型。与蛋白质组学结果一致，MHV感染后F9、F11、FGA和FGG的mRNA水平显著升高，ENO1的mRNA表达显著降低。在MHV感染背景下分别研究代谢物分子对病毒复制和炎症的功能影响，研究结果发现MMA和甘露醇这两种代谢物能显著降低MHV的RNA水平且4种代谢产物MMA，DHOA，TRP和甘露醇可降低MHV感染细胞中至少一种炎性细胞因子的mRNA表达。此实验不仅验证了在新冠病毒感染时蛋白分子的变化，而且发现其中一些代谢物能有效抑制新冠病毒复制及炎症因子表达。

 

图 4. 冠状病毒感染后 iBM 优先考虑的分子的表达或调节作用

 

作者运用多组学技术结合机器学习算法对新冠患儿的血浆样品进行系统分析，不仅揭示了新冠患儿血浆分子大量独特的变化，同时也为儿童患者与成人患者之间临床表现差异的原因提供了可能的解释。此外，该研究鉴定出多种具有抗病毒和抗炎活性的血浆分子，这些独特的血浆分子可能在儿童感染新冠病毒过程中起到阻止病情恶化及免疫调节作用，同时也为新冠病毒治疗药物及免疫抑制剂的研发提供了新的思路。