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找出无症状患者,预测是否会转为重症?血液中的基因转录特征有可能提前整个新冠检测窗口

找出无症状患者,预测是否会转为重症?血液中的基因转录特征有可能提前整个新冠检测窗口

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来自耶鲁大学和西奈山伊坎医学院的研究人员已经发现了一些基因生物标志物,可以用于预测患者感染新冠后可能会出现的转录特征,这个发现可以用于我们对诊断工具进行改善并让医生们在更早的阶段提供治疗。

这两篇论文于12月21日发表在《Cell Systems》杂志上,研究人员首先开发了一个可以生成新冠患者转录特征的框架数据库,利用这个数据库生成的信息,可以快速确定患者感染的是否是新冠病毒,同时降低或排除被其他疾病交叉感染的可能性。然后他们利用这个数据库开发了一个包含11个基因,用于预测患者新冠症状的检测组合。

共同作者、西奈山的神经学教授Elena Zaslavsky在一份声明中说:“正如我们在COVID-19上所展示的那样,这两项研究中所描述方法的整合有助于提高检测感染的灵敏度,同时降低误报为其他疾病的可能性,这些新方法可以帮助我们对感染进行更快速的诊断,从而能更早地开始适当的治疗。”

在他们的第一篇论文中,研究人员通过NCBI PubMed搜索,确定了24个先前发表的患者对一系列感染(包括病毒和细菌)反应的不同转录特征。

同时,研究人员收集了一组患者血液对病原体感染的转录反应数据集。这组数据包括136个对病毒、细菌、寄生虫或真菌感染的血液转录组反应的转录数据集,以及另外14个来自老年人或肥胖者的转录组数据集,因为年龄和肥胖与免疫系统的改变有关。
之后,他们开发了一个数据库来系统地评估他们在这些数据集中发现的文献中感染特征的稳健性和交叉反应。
通过他们的几何平均评分方法,研究人员发现,这些特征总体上可以检测出他们在独立数据中发现的感染。这些特征还可以用于检测无症状患者和慢性感染,尽管其灵敏度和特异性有所下降。
然而,许多特征与其他非目标感染以及年龄有交叉反应,这降低了检测的特异性。一项针对流感感染特征的额外分析进一步强调了如何在稳健性和交叉反应之间进行权衡。
在第二篇论文中,研究人员使用这个数据库来帮助生成一个COVID-19宿主反应特征。
为此,研究人员分析了新冠患者组与健康对照组以及COVID-19与其他病原体的人类血液转录组数据集。通过机器学习方法,他们根据检测COVID-19的能力、与ATAC-seq和路径数据的一致性以及交叉反应来评估任何提议的特征。
由此,他们选择了一个包含11个基因的检测组合,该组合在训练和开发集中对COVID-19的灵敏度一直很高,而且与其他病毒、细菌和非感染性条件产生的假阳性率很低。
在另外8项COVID-19研究的验证集中,这个组合也有很高的灵敏度和低假阳性率。此外,研究人员将其性能与之前发表的四个基因特征进行了比较。他们发现,虽然所有的特征都有很高的灵敏度,但只有他们的新特征表现出最低的假阳性率。
利用免疫细胞类型的特定特征,研究人员还追溯了他们的COVID-19宿主反应特征的细胞来源。该特征与质粒细胞和记忆T细胞的特征重叠,进一步的单细胞分析表明,特征中质粒细胞起源的部分有助于COVID-19的检测,而特征中记忆T细胞起源的部分限制了交叉反应。
来自耶鲁大学的共同第一作者Daniel Chawla在一份声明中说:“这些出版物中提出的数据库可以在线获得,使研究界的成员能够在我们的免疫条件汇编中对他们自己特征的性能进行基准测试。通过这些工具,我们希望能够发现高度特异的疾病特征。”

原文链接(英文):https://www.360dx.com/infectious-disease/gene-signature-reflects-host-response-covid-19-infections-low-cross-reactivity#.Y6z4vHZByUk

来源:诊断科学
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