COVID-19流行的谜题之一就是为什么感染SARS-CoV-2病毒可以导致严重疾病和死亡在某些病人,而其他经验只有轻微的症状,或无症状,不知道自己被感染。能够识别哪些人更可能经历严重的疾病可以使行动和政府早些时候帮助改善病人的治疗结果。在最近发表的一项研究电池系统,一个新的超高度大规模蛋白质组学方法用于识别27血液生物标志物杰出COVID-19患者轻微或严重的反应。
更多地了解研究方法以及可能应用于临床诊断COVID-19严重性,我们采访了马库斯Ralser博士,爱因斯坦教授生物化学、生物化学、查利特大学医学和组长,代谢的分子生物学实验室,弗朗西斯·克里克研究所。
安娜·麦克唐纳(AM):你能告诉我们一些方法目前用于诊断的局限性COVID-19吗?
马库斯Ralser(先生):COVID-19大流行导致了前所未有的时代,全球经济影响,有大约300万人受到封锁。虽然一些国家制定了广泛的测试来检测当前感染,其他限制这些测试那些显然是在更高的风险,如患者住院疑似感染SARS-CoV-2——至少在早期阶段的爆发。作为公共卫生成为解除限制,第二波感染和恐惧比比皆是,的竞赛已经开始,以求开发诊断测试检测多持续感染。现在我们需要测试来评估SARS-CoV-2之前的曝光和免疫力。两个主要的方法被用于测试SARS-CoV-2感染pcr检测和基于抗体的检测。
实时rt - pcr病毒感染诊断的广泛应用和现在有几个这样的测试用于诊断COVID-19。这些都是证明必不可少的接触者追踪和测试。一旦病毒基因组测序,PCR引物设计——这是相对容易的。PCR本身可以使用标准执行试剂,寡核苷酸,积极控制,在临床实验室和设备,所以PCR是一个健壮的技术,建立新的诊断测试时可以依靠pre-formulated化验前常规临床实验室服务是可用的。这使它好赌快速实施和扩大应对传染病疫情。当所有你想要的是一个简单而有效的测试,给你一个明确的诊断,是或否的答案PCR是最好的。但pcr分析不能提供所有的答案我们所需要的。如果我们想要更全面的临床情况,尤其是指导治疗,其他可以补充pcr的方法是可用的。
血清学免疫测定,如elisa,而不是测试不是病毒基因组的存在,但是如果一个individuum开发了一个对病毒的免疫力。分析可以有效地回顾时间来检测是否有人在第一时间恢复被感染。这使得这类试验合同跟踪的重要工具,特别是从长远来看。此外,这个测试也可以用来验证是否疫苗的工作。再一次,有一些技术挑战。发展分析需要相当长的时间,并且需要先验知识的抗原表位和疾病的机制。这可能非常棘手的决定抗原决定基的目标,因为它必须刚好为了足够敏感的和具体的分析。同样,如果开发商真的做对了,疾病的抗原决定基生物有意义的过程,一个基于抗体的测定可以让医生了解患者的免疫力,例如。这是非常有用的,因为如果我们知道高免疫原性抗原决定基,从而可能提高中和抗体的病人,我们知道病人免疫所以他/她可以回去工作知道他们不会通过感染到其他人。
与MS-based蛋白质组学,一个人可以通知临床决策。
PCR相比,基于血清学抗体检测、质谱(MS)的蛋白质组学不要依赖亲和试剂抗体和,不像PCR,他们可以设置在一个没有针对性时尚而不需要先验知识的疾病。这些化验是快速、精确和健壮,他们提供临床和生物学上有意义的数据。女士的血液或血清分析提供了一个识别和量化的读出大量的蛋白质或多肽。这给了我们一个快照的身体发生了什么,将它的各种流程和机制。这是一个更大的和更详细的图片,,比我们用PCR -或免疫抗体检测只告诉我们如果病毒存在与否。通过比较蛋白质组的患者对健康的控制,我们可以发现新的生物标记蛋白质和蛋白质组生物签名。它也告诉我们更多关于蛋白质和生化途径参与疾病相关机制。这就是为什么MS-based蛋白质组学有这么多潜力成为一个理想的技术情况快速反应需要应对突发公共卫生事件。
虽然确实MS-based蛋白质组学工作流目前更多的建立研究实验室,他们主要用于生物标志物的发现和分析,这种技术变得更加适用于临床设置。例如,OVA1是一个在体外诊断多元指数测定(IVDMIA)检测5蛋白生物标志物,用于通知为卵巢癌的临床医生对病人的风险,当决定是否参考病人的手术活检。这是第一个这样IVDMIA FDA批准的管理(女性盆腔肿块被怀疑卵巢癌)。所以,你可以想像,MS-based蛋白质组学被用来找到COVID-19和SARS-CoV-2感染的生物标志物,以及潜在分类患者个性化干预基于他们的预后。事实上,这些预测可能是预测的复杂蛋白质组生物标志物签名,一旦大数据集进行了分析使用机器学习和其他人工智能(AI)。
问:为什么没有潜在的MS-based蛋白质组学在临床实践中意识到目前为止?
先生:在某种程度上,与OVA1这样的例子,你可以说它已经意识到,只是没有一个广泛采用程度。
直到最近,技术相对缓慢而昂贵的女士,因为所需的蛋白质组学的深度研究,科学家们用长时间测量,是相当昂贵的。然而,供应商女士很喜欢SCIEX发展创新和进步加快女士跑,让他们更容易。另一个挑战是,稳定运行所需的专业知识水平或女士,而液相色谱(LC - MS)在临床环境是相当高的。特别是对于常规临床应用,需要结合精密MS-based蛋白质组学方法,再现性和鲁棒性较低成本和高吞吐量。
问:你能给我们新平台的发展概况和相关的工作流?
先生:我们开发了这个工作流分析COVID-19患者的疾病易感性和进展,我们需要这个MS-based蛋白质组分析精确,相对全面、快速、有效的、能够应对高吞吐量的样本。为了达到这个目标,我们重新设计工作流的所有步骤:从样品制备和LC通过数据采集和数据处理。
首先,我们自动化的样品制备,使用机器人来做所有的合成——也就是说,所有移液和混合步骤,减少hands-on-time,意味着我们可以扩大样本数量高。我们还包含了一些新策略来有效地减轻任何纵向mis-quantification影响批量生产的样品制备试剂变化——直到现在大规模蛋白质组学实验的一个主要瓶颈。
这反过来允许我们使用short-gradient高速流LC -已使用在几个fda批准临床化验,并不是很适用的高通量蛋白质组学应用程序之前。测量被减少到5分钟高流速梯度长度800μl /分钟。这些新的信用证修改样本营业额大幅增加,以及分析精度和保留时间的稳定性,同时降低成本。
数据采集的质量规范,我们从nanoflow转向微流——我们可以做TripleTOF 6600仪器不牺牲分析灵敏度,导致减少运行的变化在大系列的样品。仪器也意味着我们可以实现一个足够快速质谱工作周期记录足够的数据分色谱峰,与快速采样率和收购,狭长data-independent收购(DIA)方法开发的专门SCIEX最小化数据采集中的随机元素。应用片收购也减少了运行时它通过使用25个窗口变量窗口大小更快速浏览感兴趣的前体质量范围。
数据处理在使用DIA计划不单独样品每个峰值,传统软件不能正确deconvolute short-gradient数据信号的干扰。deconvolute复杂的数据记录,我们改进了我们的DIA-NN软件,增加了几个新算法和部署人工智能的一种形式:深层神经网络。增加的数量如此积极的前兆识别在short-gradient DIA-MS运行时,任何干扰以及纠正和改进的吞吐能力的数据处理。
问:你能告诉我们更多关于最近用于分析COVID-19患者样本在德国吗?你的主要研究结果是什么?
先生:后基准测试平台使用样本生成苏格兰(GS)大样本研究中,我们应用它来调查COVID-19大流行疫情在德国。我们获得样品从31日的第一个患者住院COVID-19在柏林的大学医院,没有住院治疗之外的其他入选标准由于COVID-19感染,因为我们需要迅速采取行动在早期阶段的大流行。从这些患者,31日我们识别出27个生物标志物,需求量上升或下降,这取决于疾病的严重程度。然后我们验证这些生物标志物使用较小的17个独立COVID-19患者和15名健康志愿者。
生物标志物能够区分严重COVID-19 COVID-19疾病的病例和温和的形式,制定的评分,介绍了2020年4月。但是我们也发现一些蛋白质,未曾与COVID-19严重程度有关。其中包括蛋白质,建议补充因素所扮演的角色,凝血系统,一些炎症调节器以及炎性信号通路。大量的这些蛋白质的变化反映了发展从轻微到严重COVID-19(从规模3:住院,没有氧气疗法,规模7:最重要),所以有可能形成一个新的临床试验的基础为COVID-19使用预后的生物标志物。
问:什么影响这些生物标记物的鉴定可能COVID-19患者的诊断和治疗?
先生:如果我们能够建立一个临床试验使用这些预后生物标志物预测患者是否可能进步更严重疾病的年级,我们可以早些时候进行干预,防止恶化。这将是特别重要的肺损伤,疤痕和其他长期并发症,我们只是学习从COVID-19幸存者。此外,如果测试基于这些生物标记也可以预测疾病进展风险感染但无症状的病人或有非常轻微的年级的疾病(不住院),它可以让临床医生决定病人先发制人就医和治疗,这允许呆在家里。事实上,以及疫苗,可能需要一个肺部感染后预防,防止过度炎症似乎与SARS-CoV-2相关间接造成的损害。此外,几种17生物标志物与生化途径确定为潜在的治疗靶点,比如interleukin-6-mediated促炎细胞因子信号通路。
我们的研究表明,质是一个可行的、健壮的和强大的工具,能够应对大规模的临床研究和实践要求全球公共卫生危机。超快的和可靠的MS-based等蛋白质组学技术可以发挥至关重要的作用在临床分类,以及新的治疗目标的快速识别与小说传染性病原体。
问:你能告诉我们你对未来的工作计划吗?
先生:到目前为止,我们的分析分类的病人,但更大的临床价值会展望未来的能力,并生成预后分析。我们现在分析更大、纵向COVID-19军团,和使用这些生成化验,理想情况下,预测可能疾病轨迹,从而帮助医生确定病人的风险最高,因此应该得到最多的关注。
马库斯Ralser安娜·麦克唐纳说,科学技术网络作家。188金宝搏备用
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