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【科研动态】薛宇教授团队合作开展儿童新冠血浆多组学的机器学习分析

作者:编辑:李镀锋 时间:2021-07-14 点击量:

新冠病毒对所有人群都普遍易感,性别和年龄无显著差异。多项研究表明相比于成年人,儿童新冠患者的症状较轻,多表现为轻微或无症状感染,而急性呼吸窘迫综合征、多系统炎症综合征等重症在患儿中较为少见。然而,儿童患者与成人之间临床表现差异的机制尚不明确。

我校生命科学与技术学院薛宇教授团队与中国科学院武汉病毒研究所周溪研究员团队以及广州市妇女儿童医疗中心徐翼教授团队合作开展了儿童新冠肺炎患者的血浆多组学定量与分析。利用机器学习等计算方法,研究团队对儿童新冠患者的血浆分子进行系统分析,揭示了儿童新冠患者的血浆分子相较于成人患者发生了大量独特的变化,同时鉴定出10种儿童新冠患者独有的差异表达分子,并通过实验证明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。相关文章已于202176日在线发表在生物医学1区杂志《Theranostics》(2020 IF: 11.556)上,论文题为《血浆多组学分析揭示新冠儿童的分子变化》(Multi-omic profiling of plasma reveals molecular alterations in children with COVID-19)。

在本项研究中,研究人员收集了共30位儿童患者和儿童健康志愿者的血浆样品进行蛋白质和代谢质谱技术分析,发现了大量疾病相关的差异蛋白质和代谢物。在之前的研究中,该研究团队对不同临床症状的成人患者开展了血浆蛋白和代谢物组学研究,解析了成人患者血浆分子疾病相关变化(Immunity 53:1108-22 e5, 2020Natl Sci Rev. 7:1157-68, 2020)。在此基础上,研究团队将儿童与成人患者的多组学数据进行综合分析,发现了儿童患者的血浆蛋白质与代谢物相较于成人患者发生了大量独特的变化,新冠患儿的免疫反应、炎症反应、保护性抗氧化及抗炎过程均显著增强,可能与儿童新冠患者症状较轻密切相关。

利用机器学习技术,研究团队进一步设计了“最小偏差的生物分子组合推断”(Inference of biomolecular combinations with minimal bias, iBM)算法,预测并筛选出在新冠患儿血浆中发生独特变化且优先级最高的5种蛋白和5种代谢物。这些血浆分子在体外病毒感染模型中进行了验证,并发现其中一些代谢物能有效抑制病毒复制及炎症因子表达。这就说明这些发生独特变化的血浆分子在儿童新冠患者轻症发生中可能起到重要作用。综上,该研究不仅揭示了儿童新冠患者血浆分子的病理变化,同时也为解析儿童患者与成人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及抗炎活性的血浆分子,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。

周溪研究员、徐翼教授、薛宇教授以及邱洋研究员为该论文的共同通讯作者;王冲博士、李旭芳博士以及宁万山博士为该论文共同第一作者。本研究受到国家自然科学基金和华中科技大学学术前沿青年团队项目等项目的支持。


原文链接:https://www.thno.org/v11p8008.htm


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