来自亚利桑那大学的研究人员跟石溪大学和维克森林大学医学院合作通过分析两名COVID-19患者队列的血液样本发现了酶分泌的磷脂酶A2组IIA(sPLA2-IIA)的循环。据悉，sPLA2-IIA可能是预测哪些重症COVID-19患者最终死于该病毒的最重要因素。
在健康人体内发现的低浓度sPLA2-IIA跟响尾蛇毒液中的一种活性酶有相似之处，长期以来人们都知道它在防御细菌感染、破坏微生物细胞膜方面发挥着关键作用。
Floyd (Ski) Chilton指出，当活性酶在高水平循环时，它有能力“撕碎”重要器官的膜。Floyd (Ski) Chilton是这篇论文的资深作者，也是亚利桑那大学农业和生命科学学院精确营养和健康计划的主任。
他继续说道：“这是一个疾病抗性跟宿主耐受性的钟形曲线。换句话说，这种酶试图杀死病毒，但在一定程度上，它的释放量如此之高从而导致病情向非常糟糕的方向发展，从而破坏病人的细胞膜并导致多个器官衰竭和死亡。”
该研究的论文合著者、纽约州立大学石溪分学文艺复兴医学院微生物与免疫学系的杰出教授Maurizio Del Poeta则表示，与现有的临床测试的sPLA2-IIA抑制剂一起，“这项研究支持了一个新的治疗目标以降低甚至预防COVID-19死亡率。”
混乱之中的合作
Del Poeta说道：“在COVID-19患者中确定潜在预后因素的想法源于Chilton医生。他去年秋天第一次联系我们并提出了分析COVID-19患者血液样本中的脂质和代谢物的想法。”
Del Poeta和他的团队收集了储存的血浆样本并开始分析医疗图表、追踪2020年1月至7月在石溪分学住院的127名患者的关键临床数据。第二个独立队列包括从2020年1月至11月期间从图森的Stony Brook和Banner大学医学中心收集的154例患者样本。
Chilton称：“诚然，这是一个小的队列，但在这种情况下，从每个病人身上获取它们和所有相关的临床参数是一项英勇的努力。跟大多数经过多年精心规划的研究不同，这是在ICU层实时发生的。”
该研究团队能够使用机器学习算法来分析数千个患者数据点。除了年龄、体重指数和既往状况等传统的风险因素外，该团队还关注了生化酶及患者的脂质代谢物水平。
“在这项研究中，我们能识别出死于这种疾病的人体内存在的代谢物的模式，”该研究的论文主要作者、亚利桑那大学营养学系的助理研究教授Justin Snider表示，“浮出水面的代谢物揭示了细胞能量障碍和sPLA2-IIA酶的高水平。前者是意料之中的，但后者并非如此。”
通过使用相同的机器学习方法，研究人员开发了一个决策树来预测COVID-19的死亡率。大多数健康的人血液中sPLA2-IIA酶的水平徘徊在每毫升半纳克左右。根据这项研究，63%患有严重COVID-19且sPLA2-IIA水平等于或大于10毫微克/毫升的患者会死于COVID-19。
研究这种酶已有30多年的Chilton说道：“许多死于COVID-19的患者体内的这种酶水平是有报道以来最高的。”
会咬一口的一种酶
sPLA2-IIA酶的作用已经被研究了半个世纪，它“可能是磷脂酶家族中被研究最多的成员，”Chilton说道。
来自维克森林大学、这项研究的首席研究员Charles McCall则将这种酶称为“粉碎机”，因为众所周知，它在细菌败血症、出血性和心脏休克等严重炎症事件中普遍存在。
此前的研究已经揭示了这种酶是如何在细菌感染中破坏微生物细胞膜的以及它跟蛇毒中发现的一种关键酶的相似遗传祖先。
Chilton指出，这种蛋白质“跟响尾蛇毒液中的活性酶具有高度序列同源性，就像毒液流经身体一样，它有能力跟神经肌肉连接处的受体结合并可能使这些肌肉的功能丧失。约有三分之一的人感染新冠病毒的时间较长，其中许多人以前很活跃，现在都走不了100码。我们现在正在研究的问题是：如果这种酶仍相对较高和活跃，它是否会对我们正在看到的COVID长期结果负责?”
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