和疫情賽跑，質譜戰“疫”在行動

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2020年突如其來的新guan疫情不僅給全球公共衛生造成了極大負擔，更直接影響和重塑了傳染病的研究模式。新gaun肺炎疫情持續期間，相關科研論文產出呈現井噴之勢。在Pubmed搜索“Covid-1九 or SARS CoV-2”，結果顯示相關論文數量為145112篇。組學技術在傳染病的表征、致病機制、臨床檢測、疫苗研發等過程都發揮著重要作用。

01

病毒致病機制及生物標志物研究

蛋白質組學資深學者Matthias Mann近日在Nature上發表了題為“Multilevel proteomics reveals host perturbations by SARS-CoV-2 and SARS-CoV”的文章[1]。以Orbitrap為主要分析平臺，在蛋白質組、泛素化修飾組、磷酸化修飾組學和轉錄組學等多層次表征了SARS-CoV-2 和 SARS-CoV對宿主的干擾。并對比分析了這兩種病毒蛋白質與宿主蛋白質的相互作用，確定了各自密切相關的冠狀病毒*的以及共有的關鍵蛋白質，篩選出兩種具有顯著抗病毒效果的候選藥物。

多組學表征SARS-COV-2和SARS-COV對宿主的干擾

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中國學者在此次新gaun相關的生命科學研究中也取得了重大進展。西湖大學的研究者先后在Cell上發表了兩篇學術研究，運用Orbitrap超高分辨質譜，對新gaun病人及對照組的血清樣本和組織樣本對新guan進行了系統全面的質譜分析。篩選出重癥患者特征性的22個蛋白質和7個代謝物[2]，構建了因新gaun肺炎去shi的患者體內多器官組織樣本中蛋白質分子病理全景圖[3]。

新guan輕重癥病人蛋白、代謝生物標志物篩選

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代謝與疾病密不可分，代謝紊亂會引起多種疾病。腸道菌群結構和代謝失調可能與長期的COVID-1九風險有關。今年3月，鄭州大學第一附屬醫院和浙江大學的研究團隊共同發表題為”Alterations in the human oral and gut microbiomes and lipidomics in COVID-1九 “的研究論文，利用392例舌苔樣本，172例糞便樣本和155份血清樣本進行了16S測序和脂質組學分析，首ci表征了COVID-1九患者及康復患者口腔微生物組和脂質的變化。結果顯示，新gaun患者口腔和糞便微生物多樣性顯著降低。口腔中產生丁酸的細菌減少，而產生脂多糖的細菌增加。8種最佳口腔微生物標志物和7種糞便微生物標志物在不同隊列中均具有良好的診斷效率，在跨區域隊列中，診斷效率達到了87.24％[4]。

新guan患者康復過程中微生物的代謝組學研究

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02

病毒變異研究

新guan病毒在傳播過程中不斷變異，進而引起傳播速度加快，降低疫苗效力等不良后果。對病毒的突變進行表征和研究至關重要。在2021年初，研究人員在加利福尼亞收集的冠狀病毒中發現了SARS-CoV-2變體。這些變體具有影響刺突蛋白的突變，該突變會影響疫苗效力。通過質譜表征發現，其中S13I的突變位于信號肽，可改變信號肽的剪切位點，進而影響N末端區域NTD抗原位點的完整性。而NTD是新guan患者或者接種疫苗人群產生的中和抗體的主要對抗區域。這揭示了該病毒具有較強免疫逃逸能力的原因，也為后續新guan病毒的其他變異毒株的研究工作提供了參考[5]。

S131信號肽突變引起病毒免疫逃逸

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03

臨床檢測

隨著新guan疫情的持續蔓延，臨床測試需求急劇增加，常規PCR核酸檢測相關的耗材和設備也面臨著巨大產能壓力。而且由于RNA不穩定，且PCR檢測具有一定的假陽性率，科學家積極尋求更穩定、容易操作，且能夠提供快速報告的臨床檢測方法。

來自巴西的學者首先使用正負離子模式對新guan患者鼻咽拭子標本進行數據依賴采集，然后基于微流色譜法與四極桿串聯線性離子阱質譜的平臺對病毒特征蛋白進行靶向分析。結合自動化前處理，每天可以完成500個樣品的檢測工作。在985個樣品的檢測中準確率和特異性分別高達84%和 97%[6]。

基于非靶和靶向蛋白質組學技術的新guan病毒臨床檢測流程

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小結：

質譜技術在新guan疫情中的取得的戰“疫”成果不局限于本文所提及的研究領域，而是廣泛應用于病毒相關的病理、毒理、藥理、診斷、疫苗研發等全流程研發工作中。基于Orbitrap金標準的組學技術，能夠提供超高分辨率和靈敏度，可為病毒蛋白質組學、代謝組學、臨床檢測等方面的研究者所面臨 “樣本基質復雜、假陰性/假陽性、大樣本連續分析”等挑戰提供強大的技術保障。

參考文獻：

[1] Stukalov A ,  Girault V ,  Grass V , et al. Multilevel proteomics reveals host perturbations by SARS-CoV-2 and SARS-CoV[J]. Nature, 2021:1-11.

[2] Shen B ,  Yi X , Sun Y , et al. Proteomic and Metabolomic Characterization of COVID-1九Patient Sera[J]. Cell, 2020, 182(1).

[3] Nie X , Qian L ,  Sun R , et al. Multi-organ proteomic landscape of COVID-1九autopsies - ScienceDirect[J]. Cell, 2021.

[4] Ren Z ,  Wang H ,  Cui G , et al. Alterations in the human oral and gut microbiomes and lipidomics in COVID-1九J]. Gut, 2021:gutjnl-2020-323826.

[5] SARS-CoV-2 immune evasion by variant B.1.427/B.1.429. BioRxiv, 2021.

[6] Cardozo K ,  Lebkuchen A ,  Okai G G , et al. Establishing a mass spectrometry-based system for rapid detection of SARS-CoV-2 in large clinical sample cohorts[J]. Nature Communications, 2020, 11(1).

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