在医学研究的漫长征程中，我们始终致力于解开各种疾病的神秘面纱，新冠疫情的爆发更是让这一探索变得紧迫。今天，我们来深入解读一篇关于疾病研究的文章。这篇于
2月10日
发表在
eBioMedicine
期刊上，题为“
Single-cell transcriptome-wide Mendelian randomization and colocalization reveals immune-mediated regulatory mechanisms and drug targets for COVID-19
”，通过创新的研究方法，对疾病的免疫机制和药物靶点进行了深入剖析。
自新冠疫情爆发以来，全球都被卷入这场没有硝烟的战争。
虽说疫苗的出现给人们带来了一丝曙光，可新冠病毒不断变异，“突破感染”的情况屡屡发生，我们仍未彻底战胜它。
在治疗方面，虽说前前后后有超700种抗新冠病毒药物投入研究，也有20多种获批用来降低重症风险，但“按下葫芦浮起瓢”，药物安全性、耐药性和疗效问题一个接一个地冒出来，让我们在抗击新冠的道路上举步维艰。
面对如此窘境，你首先一定会想到通过单细胞解析新冠潜在靶点，靶点与疾病因果关系也一定想到使用孟德尔随机化（MR）分析，恭喜你，本篇文章就是通过单细胞eQTL（sc-eQTL）进行新冠的MR分析，识别细胞类型特异性的假定疾病致病基因。
有了致病基因后，下一步就是怎么筛选能够靶向这些基因的潜在治疗药物，考虑到新冠的特异性，是SARS-COV-2病毒在“作祟”，光有疾病致病基因还不够，致病基因一定得和病毒蛋白能够发生互作才行，没毛病，分析的一点都不错，本文就是通过深度学习构建致病基因与SARS-COV-2蛋白之间的互作关系，获得最后的潜在药靶。
看到这里，你就已经拿下了柳叶刀子刊，你和大佬之间差什么，思路想法么，nonono，只差一个分析技巧和逻辑串联，心动不如行动，赶快联系我们哦！错过机会，可能你关注的疾病就有人发掉了。接下来，我们一起梳理一下分析细节。
为了揭示免疫相关基因与新冠之间的因果联系，研究人员创新性地运用了sc-eQTL与MR相结合的分析方法。该方法利用遗传变异作为工具变量，以推断基因表达与疾病之间的因果效应。从千人基因组计划参与者的单细胞测序数据中，筛选出26,597个独立的顺式作用eQTL，这些eQTL与16,597个基因的表达水平相关，且来源于14种不同的免疫细胞（图1）。在本研究中，特定免疫细胞类型中基因的表达水平被定义为该基因的表达谱。
图1
在确定有效的研究工具过程中，研究人员进行了多步严格筛选。首先，通过连锁不平衡（LD）聚类分析，以欧洲人群为参考，设定的阈值，去除高度相关的遗传变异，从而得到17,959个独立的顺式-eQTL（图2a）。随后，计算每个eQTL的F统计量，排除F统计量＜10的eQTL，因为这类eQTL可能存在弱工具偏差，会对研究结果产生干扰。最后，运用Steiger滤波方法对工具变量的方向性进行验证，确保eQTL对基因表达谱的解释能力大于对疾病结局（新冠）的解释能力。经过这一系列严谨的筛选过程，最终确定了17,939个eQTL作为后续MR分析的有效工具（图2）。
图2
通过筛选出的有效工具，进行两样本MR分析，旨在评估14种免疫细胞类型的基因表达谱对4种新冠结局的潜在因果影响。研究中所使用的4种新冠结局数据均来自COVID-19遗传住房倡议GWAS荟萃分析第7轮，且仅采用欧洲血统参与者的GWAS汇总统计数据（图1）。
经过一系列严格的数据处理和分析流程，结果发现了132个与新冠相关的假定因果基因，这些基因共涉及343个MR关联（图3a）。
其中，58个基因此前未曾有与新冠相关的报道，这一发现为新冠研究提供了全新的视角。
进一步的分析表明，这些基因在
不同免疫细胞类型中呈现出明显的特异性作用。
具体而言，73%的基因-新冠对仅在一种特定免疫细胞类型中表现出对新冠的影响（图4a）。以NBEAL2基因为例，它在所有4种新冠结局中均显示出稳健的MR和共定位证据，但其MR关联仅在CD4 NC细胞中被检测到（图3c-e）。这一结果充分表明不同免疫细胞在新冠感染过程中发挥着独特的作用，
基因的影响具有显著的细胞特异性。
图3
图4
为深入了解这些基因的功能，进行了功能富集分析。结果显示，这些基因显著富集于
干扰素信号通路、免疫系统中的细胞因子信号通路等与免疫和病毒反应密切相关的生物学途径中（图5a）。
通过蛋白质-蛋白质相互作用（PPI）网络分析，还识别出4个紧密连接的模块（图5b）。这些结果提示，这些基因可能通过参与免疫和病毒反应相关的生物学过程，对新冠的发生和发展产生重要影响。
在寻找潜在药物靶点方面，研究整合MR结果与多个药物基因相关数据库中的临床试验证据，对132个因果基因进行全面分析，最终确定了32种候选药物，这些药物能够靶向作用于24个已鉴定的基因（见表1）。
表1
图5
为进一步筛选出更具潜力的药物靶点，研究人员构建了一个分级系统，综合考虑基因的MR和共定位证据、功能富集情况、与SARS-CoV-2蛋白的预测相互作用以及可成药性等多方面因素，最终确定了37个极具前景的药物靶点基因（图6）。其中，NCR3基因得分最高，在两种细胞类型中对三种新冠结局具有因果效应。目前，
针对NCR3的药物正在进行肿瘤治疗的临床试验，这为新冠治疗药物的开发提供了新的方向。
图6
本研究通过将单细胞eQTL MR和共定位分析与通路和蛋白质-蛋白质相互作用信息相结合，系统地评估了新冠的免疫介导基因和机制，为新冠的防治提供了重要的理论依据。同时，研究中所采用的研究方法具有广泛的普适性，有望为其他复杂疾病的研究提供借鉴。
然而，本研究也存在一定的局限性。由于缺乏细胞激活前后的基因表达数据，无法全面了解已鉴定基因对新冠影响的动态因果模式；部分数据集（如Long COVID数据集和部分新冠结局数据）样本量相对较小，可能导致统计效力不足；此外，基于现有数据发现的新靶点在新冠治疗中的特异性和有效性，仍需进一步通过实验和大规模人群研究进行验证。
尽管如此，这项研究无疑为新冠研究开辟了新的道路。未来的研究可以在此基础上，进一步深入探究基因的因果机制，优化药物靶点的选择，评估药物的疗效和安全性，为新冠的预防和治疗带来新的突破，也为全球公共卫生事业的发展贡献更多的科学力量。
