2021年5月3日，JGG 在线发表了西湖大学郑钜圣教授、郭天南教授、中山大学陈裕明教授、中国科学院微生物研究所王军研究员团队合作题为“Gutmicrobiota, inflammation and molecular signatures of host response to infection”的研究论文。该研究通过结合多维组学（蛋白质组、肠道微生物组及粪便代谢组）生物信息学分析，探索了肠道菌群、炎症因子以及COVID-19重症标记物间的关联。该研究为研究肠道菌群与宿主免疫之间的相互作用，评估感染COVID-19后的重症风险提供了新线索。
DOI: https://doi.org/10.1016/j.jgg.2021.04.002
新型冠状病毒 (COVID-19) 自2019年12月首次发现以来在全球范围内肆意传播。至2021年5月，全球逾1亿5千余万人感染。由于不同个体感染COVID-19后的重症风险差异较大，因此，确定影响COVID-19重症风险的因素对预防和治疗COVID-19具有重要意义。该团队在前期的研究中，通过对13名COVID-19重症患者和18名COVID-19轻症患者的血清进行分析，发现并验证了22个蛋白质和7个代谢物可有效区分COVID-19重症与轻症患者。基于COVID-19重症蛋白质标记物，该研究构建了重症风险评分 (Proteomic risk score, PRS)。经统计学分析验证，PRS越高，患者感染COVID-19后的重症风险也越高。而宿主感染COVID-19后刺激免疫系统产生大量的炎症因子，是轻症向重症转换的重要节点。该研究在一个逾1700人的非COVID-19老年人群队列中发现，在年龄较高的人群中(≥58)，COVID-19标记物PRS与炎症因子存在正相关。该结果与流行病观察性研究结果吻合。
1. 重症风险评分体系构建及验证；2.重症风险评分与炎症因子关联分析；3. 基于肠道菌群构建机器学习模型预测重症风险标记物；4. PSR相关肠道菌群与炎症因子关联分析；5. 核心菌种相关的粪便代谢物及代谢通路分析；6. 核心菌种相关的生活方式及表型分析
肠道菌群失调与多种疾病，如自身免疫病、过敏和慢性炎症等疾病的发生发展相关。已有研究表明，肠道菌群组成在COVID-19患者与健康个体间存在较大差异。为了探究肠道菌群与COVID-19重症风险间的关系，该研究采用机器学习发现了20个肠道核心菌种。该核心菌群不仅可以有效预测COVID-19重症蛋白质标记物，而且还与炎症因子高度相关。粪便代谢组学分析表明，核心肠道菌群主要与氨基酰基-tRNA生物合成途径、精氨酸生物合成途径以及缬氨酸、亮氨酸和异亮氨酸生物合成途径密切相关，这些途径对维持人体免疫稳态至关重要。西湖大学苟望龙博士、付元庆博士、岳靓博士、蔡雪博士、帅梦雷博士、许凤喆博士，中山大学陈耿东博士为该论文的共同第一作者，郑钜圣教授、郭天南教授、陈裕明教授和王军研究员为共同通讯作者。相关研究得到西湖实验室，国家自然科学基金、浙江省“万人”计划建设经费的支持。 猜你喜欢
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