新的COVID-19检测方法测量患者的免疫反应，以更好地诊断
来自加州大学旧金山分校和陈·扎克伯格生物中心(CZ Biohub)的研究人员开发了一种新的COVID-19检测方法，可以检测到受感染个体的一种独特的免疫基因表达模式。科学家们说，这种类型的测试可以用来检查直接检测到SARS-CoV-2病毒的标准测试可能产生的错误。
此外，基因表达模式该研究中在COVID-19患者中发现的情况表明，这与其他情况不同呼吸道病毒在美国，SARS-CoV-2可能会抑制感染早期的免疫反应，为病毒感染创造条件病毒在病人出现症状前传播
对呼吸道感染的免疫反应在很大程度上是导致发烧、鼻塞和咳嗽等症状的原因，这些症状通常会促使人们隔离并寻求检测。因为COVID-19患者在他们的早期最具传染性疾病过程，这被抑制了免疫反应在新冠病毒的第一阶段，人们更有可能在意识到自己生病之前就感染他人。
这项新研究的领导者发表在自然通讯尽管新的检测方法分析完全不同的分子——来自被感染的人，而不是感染人的病毒——但它可以在相同的鼻拭子样本上使用相同的PCR技术。它可以作为一个独立的测试，甚至可以与用于检测病毒的标准聚合酶链反应(PCR)测试相同的测试面板结合使用。研究人员说，结合这些技术可以减少假阴性或假阳性结果的几率。
“甚至不需要检测病毒本身，这些测试可以测量免疫相关表达的变化基因可以确定某人是否患有COVID-19，”加州大学旧金山分校医学系传染病学系助理教授、高级研究合著者查兹·兰杰利尔医学博士说。他与CZ Biohub的艾米·基斯特勒博士一起领导了这项研究。
加州大学旧金山分校的科学家们为这项新测试创造了三个概念验证版本，一个基于三个关键基因的基因活性读数，一个基于10个基因的基因活性读数，还有一个基于27个基因的基因活性读数。这些检测在临床确诊病例中独立检测出COVID-19感染，随着纳入的基因数量的增加，敏感性增加。
Langelier设想使用这些基因激活措施中的一种来标记假阴性的病毒PCR检测，在这种情况下，直接病毒检测失败，并排除假阳性结果，这可能是检测实验室中样品之间的交叉污染造成的。当在病例相对较少的人群中对无症状人群进行常规检测时，假阳性成为越来越大的挑战。他说，即使在目前使用的病毒检测测试中添加一些基因，也能大大提高准确性。
为了确定哪些基因活性变化与SARS-CoV-2感染不同，研究人员首先调查了上呼吸道拭子样本中的所有遗传物质，以便识别最重要和最具预测性的指标。
“我们使用了一种‘宏基因组’的方法——从每个样本中我们对所有的遗传信息进行测序，包括来自患者和任何存在的微生物，”Eran Mick博士说，他是UCSF和CZ Biohub的生物信息学科学家，该研究的第一作者，与生物枢纽的Jack Kamm博士一起。“我们观察了微生物和人类基因表达，通过从打开的基因转录的RNA水平来衡量。”
研究人员检查了患有呼吸道症状的患者的样本，这些患者接受了COVID-19检测，作为他们疾病的可能解释。检测显示，许多患者确实感染了COVID-19，但其中一些人被证明感染了更常见的呼吸道病毒(如流感)或患有非病毒性疾病。
米克说:“考虑到我们知道这种病毒有多么可怕，我们最初希望在COVID-19患者的样本中发现驱动促炎途径的基因的大量激活。”“我们很惊讶，结果恰恰相反。一些被其他病毒激活的炎症通路实际上在COVID-19中没有被激活。”
通过计算机算法和大量的数字运算，加州大学旧金山分校的科学家们能够识别出一种独特的基因表达模式，这种模式与抑制SARS-CoV-2感染早期出现的特定免疫反应有关。这些变化不同于其他病毒性呼吸道感染或非病毒性呼吸道疾病，因此可以对COVID-19进行特异性诊断。
研究人员说，研究人员在COVID-19中发现的免疫抑制基因表达模式可能解释这种高传染性病毒的隐身特性。与第一个SARS-CoV病毒不同，SARS-CoV-2在症状出现前或刚出现症状时传播力最强，这使得人们更有可能在意识到自己生病之前就感染他人。SARS-CoV在2002年和2003年引起了全球关注，并导致数百人死亡。
兰杰利尔说:“我们从研究中得出的结论是，尽管病毒复制水平很高，但在感染早期，存在一种免疫抑制效应，可以阻止症状的发展。”“如果你是病毒，这是一个聪明的策略。”
然而，众所周知，在一部分COVID-19患者中，在病毒顺着呼吸道进入并感染肺部细胞后，免疫系统最终会启动过度激进的反应，损害患者自身的组织。重症监护治疗旨在对抗这种通常致命的免疫反应，但这并不意味着早期免疫抑制治疗会带来更好的结果。
兰杰利尔说:“我们发现先天免疫系统的炎症反应减弱，这表明在COVID-19感染期间早期抑制免疫系统的治疗不太可能是有益的。”“医学界已经从RECOVERY研究中知道，免疫抑制类固醇药物地塞米松对严重疾病的患者有益，但对那些轻微疾病的患者，治疗的结果有恶化的趋势。”
的自然通讯研究基于感染过程中一个早期时间点的分析，患者结局未知。但加州大学旧金山分校的研究人员也在参与针对COVID-19住院患者的多中心、前瞻性、观察性COMET研究，在该研究中，在疾病的整个过程中收集样本，并跟踪临床进展和疾病结局。
可能是基因激活模式的改变影响了免疫系统可以帮助预测哪些人最有可能因COVID-19感染而患上严重疾病。这项研究还可能导致确定新的治疗靶点和新的治疗策略。
兰杰利尔说:“特别是在参与这项全国性研究的许多研究人员采用多种方法的情况下，我认为我们有可能找到临床可操作的严重疾病的预测因子。”
