bioRixv：单细胞分析和机器学习确定了COVID

2020年6月6日讯 /BIOON /——耶鲁大学医学院的科学家们正在利用单细胞RNA测序来研究SARS-CoV-2如何与宿主细胞相互作用。心血管医学和计算机科学部医学助理教授David van Dijk博士和实验室医学和免疫生物学助理教授Craig Wilen博士利用被感染的人类支气管上皮细胞(HBECs)的单细胞RNA序列数据来确定病毒如何感染和改变健康细胞。

在bioRxiv预印本服务器上发表的这项研究中，作者确定了纤毛细胞是SARS-CoV-2感染的主要目标。支气管上皮是对抗过敏原和病原体的保护性屏障。纤毛清除呼吸道的粘液和其他颗粒。他们的发现为病毒如何引发疾病提供了深入的了解。

Wilen和博士后同事Mia Alfajaro博士在空气-液体界面中使HBECs感染了SARS-CoV-2。在三天的时间里，他们使用单细胞RNA测序来识别感染动态的特征，例如不同细胞类型的感染细胞数量，以及SARS-CoV-2是否激活了感染细胞的免疫反应。专门研究单细胞技术的Van Dijk利用先进的算法来开发工作假设。

图片来源：Blausen Medical

"机器学习允许我们产生假设。这是一种不同的科学研究方法。我们用尽可能少的假设。测量我们能测量的所有东西，算法向我们呈现假设。"

研究人员与Tamas Horvath博士和Klara szigetii - buck合作，使用电子显微镜来了解病毒和靶细胞的结构基础。这些观察提供了关于宿主-病毒相互作用的见解，以测量SARS-CoV-2细胞趋向性，或病毒感染不同细胞类型的能力。三天后，成千上万的培养细胞被感染。作者分析了受感染细胞和邻近的旁观者细胞的数据。他们观察到83%的感染细胞是纤毛细胞。在整个研究过程中，这些细胞是感染的第一和主要来源。该病毒还针对其他上皮细胞类型，包括基底细胞和俱乐部细胞。而杯状细胞、神经内分泌细胞、簇状细胞和离子细胞被感染的可能性较小。

基因标记揭示了一种与一种叫做白细胞介素6 (IL-6)的蛋白质有关的先天免疫反应。分析还显示聚腺苷酸的病毒转录本发生了变化。最后，(未感染的)旁观者细胞也显示出免疫反应，可能是由于来自感染细胞的信号。从成千上万个基因中提取，这些算法定位了受感染细胞和未受感染细胞之间的差异。

在本研究的下一阶段，Wilen和van Dijk将检查SARS-CoV-2与其他类型冠状病毒的严重性，并在动物模型中进行测试。（100医药网100yiyao.com）

参考资料：

Neal G. Ravindra et al. ， (2020). DOI： 10.1101/2020.05.06.081695