InnoScan文獻解讀：基于蛋白質(zhì)組學揭示新冠患者自身抗體反應
引言
自SARS-CoV-2病毒引發(fā)全球大流行以來，已導致超過七百萬人死亡（Worldometer, 2024）。盡管在病毒流行病學、致病機制、疫苗研發(fā)等方面取得顯著進展，但病毒感染是否誘發(fā)自身免疫反應仍待深入探究。越來越多的證據(jù)表明，新冠尤其重癥患者體內(nèi)存在多種自身抗體，可能參與急性癥狀和長期后遺癥的發(fā)生。例如，有研究報告重癥患者中45%存在抗核抗體，15%檢出抗中性粒細胞胞漿抗體。然而，以往研究多聚焦于細胞外蛋白，忽略了細胞內(nèi)和膜相關抗原的潛在作用。為此，巴西圣保羅大學和圣阿瑪羅大學研究團隊利用高通量人類蛋白質(zhì)組芯片，系統(tǒng)分析了新冠患者和疫苗接種者血清中IgG抗體對免疫細胞蛋白的識別模式，揭示感染與疫苗接種在誘導自身免疫反應方面的差異。
方法
研究團隊共納入79名新冠患者（中度39人，重度40人）、13名接種兩劑科興滅活疫苗（CoronaVac）的健康志愿者，以及40名疫情前采集的健康對照者血清樣本。所有新冠樣本均采集于2020年5月至7月，即疫苗尚未普及的疫情初期。研究人員采用HuProt™ Human Proteome Microarray v4.0芯片平臺，該芯片包含9990種人類蛋白，均以GST標簽融合蛋白形式在酵母中表達。芯片實驗流程包括：血清以1:500稀釋后在4°C下孵育16小時，隨后使用DyLight 680標記的山羊抗人IgG（Fc特異性）二抗進行檢測。芯片掃描使用InnoScan 710-IR掃描儀，分辨率為10 µm，激光波長為680 nm，增益設為30，低激光功率，通過MAPIX軟件（v4.0.0）進行圖像采集。數(shù)據(jù)分析采用R語言（v4.3.2），信號強度以背景值的2倍為閾值，顯著靶點定義為健康對照組均值加三倍標準差。為克服樣本量不均問題，研究使用了Welch’s ANOVA和Kruskal–Wallis檢驗進行統(tǒng)計驗證。
結(jié)果
研究發(fā)現(xiàn)，新冠患者尤其是重癥組血清中存在大量針對免疫細胞蛋白的IgG自身抗體，而疫苗接種組和健康對照組均未檢出類似反應。具體而言，重癥組IgG識別CD4+ T細胞蛋白93個，CD8+ T細胞96個，NK細胞89個，MAIT細胞92個，單核細胞96個，中性粒細胞81個。中癥組識別靶點數(shù)量較少，與重癥組有部分重疊。蛋白互作網(wǎng)絡（PPIN）分析顯示，重癥組靶點富集于NF-κB信號負調(diào)控、細胞應激反應和凋亡調(diào)控等通路（圖3B），而中癥組未發(fā)現(xiàn)顯著富集通路（圖3A）。亞細胞定位分析表明，這些靶點主要位于細胞質(zhì)和胞內(nèi)區(qū)室。組織特異性分析顯示，重癥組靶點更富集于肺部和淋巴組織，而中癥組更多與造血系統(tǒng)相關。此外，重癥組在分子功能上顯著富集蛋白結(jié)合、RNA結(jié)合和泛素連接酶結(jié)合等功能。
討論與展望
本研究首次通過大規(guī)模蛋白質(zhì)組芯片揭示新冠重癥患者體內(nèi)存在廣泛且特異的自身抗體反應，主要靶向參與免疫調(diào)控、信號轉(zhuǎn)導和應激反應的細胞內(nèi)蛋白。這些自身抗體可能通過干擾NF-κB等關鍵通路加劇免疫紊亂，并與淋巴細胞減少、炎癥風暴等臨床表現(xiàn)相關。值得注意的是，接種滅活疫苗的個體并未出現(xiàn)類似自身免疫反應，表明疫苗安全性良好。研究局限性包括樣本量較小（尤其疫苗組）、芯片技術(shù)無法完全模擬體內(nèi)環(huán)境、未能驗證抗體功能等。未來研究應聚焦于這些自身抗體的持續(xù)性與臨床相關性，尤其是在長新冠（Long COVID）和自身免疫疾病患者中的作用。此外，需進一步探索疫苗接種在特定遺傳背景個體中是否可能誘發(fā)自身免疫反應。
文獻鏈接：
1. Machado, N.R., et al., Proteomic Profiling of Human Peripheral Blood Cell Targets of IgG Induced by SARS-CoV-2: Insights into Vaccine Safety. Vaccines, 2025. 13(7): p. 694.
自SARS-CoV-2病毒引發(fā)全球大流行以來，已導致超過七百萬人死亡（Worldometer, 2024）。盡管在病毒流行病學、致病機制、疫苗研發(fā)等方面取得顯著進展，但病毒感染是否誘發(fā)自身免疫反應仍待深入探究。越來越多的證據(jù)表明，新冠尤其重癥患者體內(nèi)存在多種自身抗體，可能參與急性癥狀和長期后遺癥的發(fā)生。例如，有研究報告重癥患者中45%存在抗核抗體，15%檢出抗中性粒細胞胞漿抗體。然而，以往研究多聚焦于細胞外蛋白，忽略了細胞內(nèi)和膜相關抗原的潛在作用。為此，巴西圣保羅大學和圣阿瑪羅大學研究團隊利用高通量人類蛋白質(zhì)組芯片，系統(tǒng)分析了新冠患者和疫苗接種者血清中IgG抗體對免疫細胞蛋白的識別模式，揭示感染與疫苗接種在誘導自身免疫反應方面的差異。
方法
研究團隊共納入79名新冠患者（中度39人，重度40人）、13名接種兩劑科興滅活疫苗（CoronaVac）的健康志愿者，以及40名疫情前采集的健康對照者血清樣本。所有新冠樣本均采集于2020年5月至7月，即疫苗尚未普及的疫情初期。研究人員采用HuProt™ Human Proteome Microarray v4.0芯片平臺，該芯片包含9990種人類蛋白，均以GST標簽融合蛋白形式在酵母中表達。芯片實驗流程包括：血清以1:500稀釋后在4°C下孵育16小時，隨后使用DyLight 680標記的山羊抗人IgG（Fc特異性）二抗進行檢測。芯片掃描使用InnoScan 710-IR掃描儀，分辨率為10 µm，激光波長為680 nm，增益設為30，低激光功率，通過MAPIX軟件（v4.0.0）進行圖像采集。數(shù)據(jù)分析采用R語言（v4.3.2），信號強度以背景值的2倍為閾值，顯著靶點定義為健康對照組均值加三倍標準差。為克服樣本量不均問題，研究使用了Welch’s ANOVA和Kruskal–Wallis檢驗進行統(tǒng)計驗證。
結(jié)果
研究發(fā)現(xiàn)，新冠患者尤其是重癥組血清中存在大量針對免疫細胞蛋白的IgG自身抗體，而疫苗接種組和健康對照組均未檢出類似反應。具體而言，重癥組IgG識別CD4+ T細胞蛋白93個，CD8+ T細胞96個，NK細胞89個，MAIT細胞92個，單核細胞96個，中性粒細胞81個。中癥組識別靶點數(shù)量較少，與重癥組有部分重疊。蛋白互作網(wǎng)絡（PPIN）分析顯示，重癥組靶點富集于NF-κB信號負調(diào)控、細胞應激反應和凋亡調(diào)控等通路（圖3B），而中癥組未發(fā)現(xiàn)顯著富集通路（圖3A）。亞細胞定位分析表明，這些靶點主要位于細胞質(zhì)和胞內(nèi)區(qū)室。組織特異性分析顯示，重癥組靶點更富集于肺部和淋巴組織，而中癥組更多與造血系統(tǒng)相關。此外，重癥組在分子功能上顯著富集蛋白結(jié)合、RNA結(jié)合和泛素連接酶結(jié)合等功能。
圖3. 新冠誘導IgG靶向蛋白的蛋白質(zhì)-蛋白質(zhì)相互作用網(wǎng)絡（PPIN）分析。使用COVID-Mod組（136個節(jié)點）和COVID-Sev組（168個節(jié)點）的IgG靶向蛋白完整列表（包含兩組共同靶向蛋白）進行PPIN分析，數(shù)據(jù)通過STRING平臺（STRING Consortium, 2024）分析。對所有鑒定蛋白分別進行了結(jié)構(gòu)同源性和共表達評估。網(wǎng)絡圖中節(jié)點代表蛋白質(zhì)靶點，連線代表基于結(jié)構(gòu)同源性（黑色）或共表達（紫色）的蛋白質(zhì)-蛋白質(zhì)關聯(lián)。通過基因本體（GO）生物過程分析識別顯著富集通路（錯誤發(fā)現(xiàn)率FDR < 0.05）。(A) COVID-Mod組未發(fā)現(xiàn)顯著富集的生物過程。(B) COVID-Sev組中節(jié)點按其涉及的最相關生物過程進行顏色編碼，具體對應關系見附表。
討論與展望
本研究首次通過大規(guī)模蛋白質(zhì)組芯片揭示新冠重癥患者體內(nèi)存在廣泛且特異的自身抗體反應，主要靶向參與免疫調(diào)控、信號轉(zhuǎn)導和應激反應的細胞內(nèi)蛋白。這些自身抗體可能通過干擾NF-κB等關鍵通路加劇免疫紊亂，并與淋巴細胞減少、炎癥風暴等臨床表現(xiàn)相關。值得注意的是，接種滅活疫苗的個體并未出現(xiàn)類似自身免疫反應，表明疫苗安全性良好。研究局限性包括樣本量較小（尤其疫苗組）、芯片技術(shù)無法完全模擬體內(nèi)環(huán)境、未能驗證抗體功能等。未來研究應聚焦于這些自身抗體的持續(xù)性與臨床相關性，尤其是在長新冠（Long COVID）和自身免疫疾病患者中的作用。此外，需進一步探索疫苗接種在特定遺傳背景個體中是否可能誘發(fā)自身免疫反應。
文獻鏈接：
1. Machado, N.R., et al., Proteomic Profiling of Human Peripheral Blood Cell Targets of IgG Induced by SARS-CoV-2: Insights into Vaccine Safety. Vaccines, 2025. 13(7): p. 694.
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