应对新冠感染医疗挤兑 塞力医疗携分子诊断“独角兽”开发精准诊断产品

春节临近，在人员流动大、聚集性活动增多的影响下，新型冠状病毒感染传播风险逐步增大。尽管目前全国各地第一波感染高峰已进入平台期，但国外的数据表明，随着奥密克戎快速突变带来的免疫逃逸能力的增强，一年感染多次以上已经属于正常。为应对未来反复的感染危机，国务院联防联控已将新冠感染的分层救治列为应对疫情的重要手段。

　　

面临的挑战

　　

新冠病毒感染患者的早期诊断及风险分层

　　

奥密克戎感染患者具有一系列临床表现：大多数患者表现出轻度至中度症状，10-20%的患者通常在第2周内进展为严重或危重疾病。严重病例通常以需要机械通气的急性呼吸衰竭为特征，有时会发展为 ARDS(急性呼吸窘迫综合征)和死亡。ARDS的疾病严重程度和发展，与高龄和潜在的医疗条件有关。

　　

    

　　

然而，尽管在开发SARS-CoV-2 感染诊断方法方面取得了快速进展，但从临床数据到生物标志物和免疫病理学发现的、现有预后标志物已被证明无法确定哪些患者可能进展为严重疾病。缺乏有效、实用、早期、快速的风险分层(Risk Triage)手段意味着一线医疗服务人员、临床医生可能无法确定哪些患者可以安全地隔离和康复、哪些患者需要密切监测。早期识别严重程度以及监测其免疫系统的反应状态对及时选择适当的治疗方案，如小分子抗病毒药物、皮质类固醇、或选择性细胞因子阻断等治疗方法非常重要。

　　

开发应用状况

　　

新冠感染患者宿主免疫反应的独特分子生物标记物及检测技术

　　

存在于全血转录组(mRNA)水平的宿主免疫反应(Host Immune Response的基因表达特征谱(Gene Expression Signatures)已被证明可诊断感染的存在(Existence)、类型(Type)和严重程度(Severity)。塞力医疗通过与Inflammatix公司的股权投资和独家技术许可协议，引进并优化其基于机器学习的宿主免疫分析技术，并将其应用到新冠感染患者的早期诊断和风险分层领域。

　　

    

　　

通过利用跨多个独立数据集(Dataset)的临床、生物学和技术异质性的机器学习研究，我们确定了宿主(患者)对呼吸道病毒感染的保守反应，而该反应不同于细菌感染，并且可以识别无症状感染者。这种对病毒感染的保守宿主反应与结果的严重程度密切相关，且该宿主免疫反应的基因表达特征谱可以作为急性感染病患者30天死亡风险的准确预后标志物。

　　

通过将21个独立数据集与来自急性病毒感染患者的705个外周血转录组基因表达特征谱整合，确定了一个基于6个mRNA独特分子生物标记物宿主免疫反应特征的算法，用于跨多个病毒数据集进行死亡率预测，其AUROC达到0.90。接下来，我们在另外21个独立回顾性队列中验证了此模型，该队列包含1417个患有各种病毒感染的患者的血液转录组特征谱，其用于区分严重与非严重感染的患者的AUROC达到0.94。最后，我们在独立的前瞻性和回顾性收集的COVID-19患者队列中验证了该6-mRNA 模型，证明了其预测结果的能力，其用于识别严重呼吸衰竭或30天死亡率的AUROC可达0.87-0.89。

　　

    

　　

研究流程：临床路径与机器学习流程

　　

值得注意的是，在每个验证分析中，我们的模型都能准确区分严重后果的患者和非严重后果的患者，而不考虑感染的病毒，包括SAR-CoV-2。此外，在每个分析中，6-mRNA分类器都有类似的准确性，以AUROC衡量，表明其对生物、临床和技术异质性的通用性和稳健性。这意味着该模型在未来亦可应用于新的COVID-19突变株和其它种类的病毒爆发。

　　

    

　　

图｜塞力医疗与美国Inflammatix携手

　　

早在2021年，塞力医疗就与Inflammatix签署技术许可合作协议，双方约定将其所持有的快速分子检测平台(Myrna™)及脓毒症诊断检测芯片(InSep™)相关的专利及技术独家许可授权给塞力医疗。本次开发的新冠病毒感染风险分层qPCR试剂盒，通过6个特征性的mRNA标志物检测，帮助临床医生评估COVID-19新冠病毒感染者的疾病严重程度及是否需要入院治疗，有望成为提高新冠感染诊疗效率、降低急危重症病亡率的重要推手。

　　

    

　　

图｜塞力医疗创新LDT转化基地