大流行期间出现的跨学科合作支持了病毒病理学和宿主反应的代谢组学研究，反过来又加强了大流行的防备。
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COVID-19 的共同点
COVID-19 给世界各地的医疗系统带来了严重压力，并已导致全球超过 700 万人死亡。尽管对卫生系统、经济、社会和治理的长期影响仍然重大，但这一流行病也导致科学、临床和工业伙伴关系达到前所未有的水平。
这种合作加速了诊断、疫苗和治疗方法的开发。
国际新冠病毒研究网络是国际现象网络 (IPCN) 的一部分，成立于 2020 年 4 月，旨在通过使用协调的分子表型分析技术来研究 SARS-CoV-2 感染的代谢影响。
该联盟以 IPCN 在群体规模表型分析方面的专业知识为基础，汇集了领先的 NMR 中心和临床合作伙伴，以评估来自不同队列的样本并生成跨实验室的可比较数据。
核磁共振波谱被选为主要技术，因为它能够对目标和非目标代谢谱提供标准化、可重复和快速的评估。
Bruker BioSpin 是工作组的重要支持合作伙伴和联合主席，该工作组提供参与实验室采用的 Bruker Avance IVDr 通用分析平台（仅供研究使用）NMR。
通过协调数据生成、验证和科学交流，该国际 COVID-19 研究网络有助于全面了解 COVID-19 作为一种系统性疾病，并为未来的大流行研究做好准备。
代谢表型：疾病的清晰视角
这种共同的动力自然延伸到代谢表型分析。
科学家利用核磁共振和质谱 (MS) 从生物体液和组织样本中生成了高分子密度数据。通过统计模型评估这些概况，可以进行个体和群体水平的比较，以确定生理和病理状况的重要代谢标志物。1,2
绘制如此深入的生化图谱的能力使科学家能够确定个性化的治疗目标并对疾病风险进行分层。3 这些功能在大流行期间特别有用，有助于深入了解 SARS-CoV-2 的代谢影响。
国际COVID-19研究网络团队的结构改善了这种效果。
凭借在群体表型分析方面的丰富经验，10 个长期合作伙伴（ANPC、CIC-bioGUNE、蒂宾根大学、吕贝克大学、格拉茨大学、CERM Florence、特隆赫姆大学、范德比尔特大学、辛辛那提儿童医院和布鲁克作为支持合作伙伴）收集了小样本点。
本地处理后，汇总数据以提高统计显着性。
所有实验室均使用共享的 Bruker Avance IVDr NMR 平台进行操作，该平台允许进行标准目标和非目标模拟。这种配置还支持新生物标志物和方法创新的快速验证。
本文详细介绍了国际 COVID-19 研究网络对推动 COVID-19 研究的重大贡献，并总结了对未来新发疾病研究的影响。
“Covid-19”的代谢结果
脂蛋白：预后、疾病结果和康复率的重要生物标志物
确保样品制备、核磁共振测量和研究分析的完全标准化，允许在多个地点的同一类型的光谱仪上典型地记录光谱。因此，可以组合来自不同地点的光谱数据以进行更大规模的评估。
该联盟一致的发现是，急性感染患者的低密度脂蛋白（LDL）和极低密度脂蛋白（VLDL）甘油三酯增加，可能是由于产生过多和清除受损所致。这种模式可能有助于观察到 COVID-19 与胰岛素抵抗之间的关联。
更有趣的是，COVID-19 的预测模型表明，脂蛋白是患者预后的最佳预测因子。从患者死亡前 8 至 61 天的血清样本中测量的脂蛋白提供了有价值的判别标记，可将幸存者与严重新冠病毒感染者区分开来。
SARS-CoV-2 感染恢复期间的代谢变化
该联盟的另一个发现是，欧洲和澳大利亚人群的分子代谢物差异是一致的。在 COVID-19 队列中始终观察到高血糖和异常氨基酸特征。该特征与糖尿病的代谢特征一致。4
霍姆斯财团合作伙伴 和其他人。 和比斯卡格纳加 和其他人。 研究发现，SARS-CoV-2 感染后的恢复存在异质性，一些患者甚至在急性感染后三到六个月仍表现出生化异常。5.6 这项重构研究发现某些个体的炎症标记物 GlycA 和/或 GlycB 水平升高。
COVID-19 网络中的另一个研究小组分析了 263 名 SARS-CoV-2 感染 PCR 检测呈阳性后住院患者的血清样本，并确定酮体是 SARS-CoV-2 感染的关键区分代谢物。
酮和丙酮酸水平持续升高的患者已证实线粒体功能受损。疲劳、注意力不集中和脑雾症状与喹啉酸（一种神经毒性代谢物）增加和色氨酸减少特别相关。7
大流行之外的方法论进展
除了基于血清的评估之外，该联盟还研究了基于尿液的代谢分析是否可以提供有关 SARS-CoV-2 感染的额外非侵入性信息。该研究证明了使用尿液样本进行 COVID-19 非侵入性和预测性筛查的可行性。
与健康患者相比，COVID-19患者的葡萄糖、丙酮、牛磺酸和乳酸水平较高，而马尿酸、酒石酸和肌酸水平较低。尿液代谢物浓度也可用于确定感染的严重程度。8
另一个重大进步是 J 编辑扩散 (JEDI) 质子核磁共振波谱技术的发展。 JEDI被集成到布鲁克的IVDr平台中，并用于布鲁克的PhenoRiskPACS1.0数据分析模块，该模块可以检测高水平的炎症生物标志物糖蛋白GlycA/B和超分子磷脂复合物SPC13。
使用这种方法，通过去除小分子、大蛋白质和脂蛋白特定峰的光谱信号来分离这些标记。
值得注意的是，这种方法的用处远远超出了 COVID-19 范围。它对于测量脓毒症和肥胖等其他疾病的 SPC1-3 和 GlycA/B 也很有价值。9,10
结论
国际 Covid 研究网络进行的研究在代谢物水平上为 COVID-19 的多系统器官病理学提供了更深入、更新的见解，包括识别预测病毒感染的代谢化合物。
因此，研究人员为 SARS-CoV-2 感染期间和整个康复过程中的患者监测提供了宝贵的见解。
该联盟的方法学开发将为脂蛋白和糖蛋白提供更准确、更完整的测量，同时允许转化为经济实惠、可现场部署的光谱仪。他们使用多光谱核磁共振研究可以快速验证这些方法。
参考文献和进一步阅读
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