单细胞奥米克分析揭示了COVID-19和HIV的免疫失调:通过未折叠的蛋白质反应和使用机器学习算法诊断生物标记物识别B细胞激活的共享异常
Feng Li1, Wei Zhao1, Hong Liu1
1School of Pharmacy, Key Laboratory of Nano-carbon Modified Film Technology of Henan Province, Diagnostic Laboratory of Animal Diseases, Xinxiang University, Xinxiang, Henan, China.
Journal of medical virology
|August 4, 2025
概括
与COVID-19和HIV的同时感染显示出类似的细胞变化和共同的B细胞通路激活. 一个机器学习模型使用这些分子洞察力准确地诊断出这两种感染.
科学领域:
- 免疫学 免疫学 免疫学
- 病毒学 病毒学
- 基因组学就是基因组学.
背景情况:
- 同时存在的COVID-19和HIV感染可能会加剧疾病的进展.
- 推动这种相互作用的分子机制在很大程度上是未知的.
研究的目的:
- 在单细胞水平上研究SARS-CoV-2和HIV之间的分子相互作用.
- 确定常见的致病机制,并开发一种诊断工具.
主要方法:
- 从COVID-19和艾滋病毒患者的外周血液细胞的综合单细胞转录组学分析.
- 机器学习模型开发使用B细胞特征和展开蛋白质响应 (UPR) 基因.
- 使用批量转录组数据进行验证.
主要成果:
- COVID-19和HIV具有相似的细胞组成和细胞周期分布.
- 确定了一种常见的病原体,涉及B细胞子集中异常的UPR通路激活.
- 一个机器学习模型在诊断两种感染时表现出高准确度.
结论:
- 单细胞分析揭示了对SARS-CoV-2和HIV联合感染的分子见解.
- 在B细胞中异常的UPR激活代表了潜在的常见疾病机制.
- 开发的诊断模型显示了对同时感染的临床疗效.


