Highlights
• 93 proteins show differential expression in severe COVID-19 patient sera
• 204 metabolites in COVID-19 patient sera correlate with disease severity
• A model composed of 29 serum factors shows patient stratification potential
• Pathway analysis highlights metabolic and immune dysregulation in COVID-19 patients
Summary
Early detection and effective treatment of severe COVID-19 patients remain major challenges. Here, we performed proteomic and metabolomic profiling of sera from 46 COVID-19 and 53 control individuals. We then trained a machine learning model using proteomic and metabolomic measurements from a training cohort of 18 non-severe and 13 severe patients. The model was validated using ten independent patients, seven of which were correctly classified. Targeted proteomics and metabolomics assays were employed to further validate this molecular classifier in a second test cohort of 19 new COVID-19 patients, leading to 16 correct assignments. We identified molecular changes in the sera of COVID-19 patients compared to other groups implicating dysregulation of macrophage, platelet degranulation and complement system pathways, and massive metabolic suppression. This study revealed characteristic protein and metabolite changes in the sera of severe COVID-19 patients, which might be used in selection of potential blood biomarkers for severity evaluation.
COVID-19患者血清のプロテオミクスおよびメタボローム解析 （Cell 2020.05.21)
（ハイライト）
- 重度のCOVID-19患者血清中に93個のタンパク質が異なる発現を示す
- COVID-19患者血清中の204代謝物質は疾患の重症度と相関する
- 29の血清因子で構成されたモデルは患者層別化の可能性を示す
- 経路解析では、COVID-19患者の代謝・免疫異常が明瞭化されている
（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大きな課題である。ここでは、46人のCOVID-19患者と53人の対照患者の血清のプロテオミクスおよびメタボロームプロファイリングを行った。次に、非重症患者18人と重症患者13人のトレーニングコホートからプロテオミクスおよびメタボロミクス測定値を用いて機械学習モデルを訓練した。モデルは10人の独立した患者を用いて検証され、そのうち7人が正しく分類された。ターゲットプロテオミクスおよびメタボロミクスアッセイを用いて、新たなCOVID-19患者19人の第2のテストコホートでこの分子分類器をさらに検証したところ、16人の正しい分類が得られた。その結果、他のグループと比較して、COVID-19患者の血清中にマクロファージ制御異常、血小板脱顆粒、補体系経路の制御異常、大量の代謝抑制を示唆する分子変化が確認された。本研究により、重症COVID-19患者の血清中の特徴的なタンパク質および代謝物の変化が明らかになり、重症度評価のための潜在的な血液バイオマーカーの選択に利用できる可能性がある。
（Smart119スタッフコメント）
患者血清を用いたプロテオミクス・メタボローム解析で、マクロファージ制御異常、血小板脱顆粒、補体系異常、代謝抑制が明らかとなった。高い重症化予測精度のアルゴリズムも確立しており、次へつながる重要な研究結果の報告です。ご興味ある方は、ぜひ原文をご確認ください。
hhttps://www.cell.com/cell/fulltext/S0092-8674(20)30627-9?rss=yes