基于核磁共振代谢组学的COVID-19重症进展预测模型：一项前瞻性队列研究揭示关键代谢标志物

本研究通过核磁共振(NMR)光谱技术分析148例住院COVID-19患者的血清代谢谱，首次建立了可预测中度患者向重症进展的代谢特征模型（AUC=0.82）。研究发现重症患者存在脂蛋白分布异常（VLDL↑/HDL↓）、糖蛋白信号（Glyc-A/B）升高及支链氨基酸(BCAAs)代谢紊乱，为早期识别高风险患者提供了新型生物标志物。

　　

新型冠状病毒感染(COVID-19)的临床结局存在显著异质性，从无症状感染到急性呼吸窘迫综合征(ARDS)乃至多器官衰竭。尽管已知年龄、性别和基础疾病等临床因素与疾病严重程度相关，但为何部分低风险患者会快速进展为重症仍是不解之谜。这种不可预测性给医疗资源分配和临床决策带来巨大挑战。在此背景下，由Hospital Universitari de Bellvitge-IDIBELL（西班牙贝尔维特大学医院-贝尔维特生物医学研究所）领衔的研究团队开展了一项开创性研究，通过核磁共振(NMR)代谢组学技术揭示COVID-19重症的代谢特征，并建立预测疾病进展的模型，相关成果发表在《Scientific Reports》上。

研究人员采用前瞻性队列设计，在患者入院48小时内采集148例住院COVID-19患者的血清样本。运用¹H-NMR技术进行三重分析：Lipscale检测进行脂蛋白分型，CPMG脉冲序列分析低分子量代谢物，改良Dolphin法检测脂质提取物。通过多变量统计分析建立预测模型，并采用蒙特卡洛交叉验证评估性能。

队列特征

研究纳入患者平均年龄64.4岁，43.9%为女性。根据WHO临床进展量表，85.1%患者入院时为中度（4-5级），其中12.8%后续进展为重症；14.8%入院时即为重症（6-9级）。进展为重症的患者表现出更高的血糖（123 vs 114 mg/dL）、C反应蛋白（104.6 vs 69.2 mg/L）和更低的淋巴细胞计数（780 vs 1060/μL）。

重症COVID-19的代谢组学特征

与中度患者相比，重症患者呈现：

• 脂蛋白紊乱：总VLDL增加（P=0.0061）由小VLDL颗粒驱动，同时小HDL颗粒减少（P=0.0406）

• 糖蛋白信号增强：Glyc-A（P=0.0020）和Glyc-B（P=0.0054）显著升高

• 分解代谢状态：支链氨基酸（BCAAs）包括缬氨酸（P=0.0017）、异亮氨酸（P=0.0071）和亮氨酸（P=0.0001）水平升高

• 能量代谢异常：3-羟基丁酸（P=0.0002）、葡萄糖（P=0.0001）和乳酸（P=0.0000）积累

疾病进展预测标志物

比较后续进展与未进展的中度患者，发现9个显著差异参数：

• 脂蛋白相关：小LDL颗粒（P=0.0384）增加，中等HDL颗粒（P=0.0189）减少

• 氨基酸代谢：丙氨酸（P=0.0456）、谷氨酰胺（P=0.0029）和异亮氨酸（P=0.0189）升高

• 脂肪酸谱：饱和脂肪酸（SFA，P=0.0200）和ω-6+ω-7（P=0.0360）增加

预测模型构建

通过纳入20个最具区分度的代谢物比值建立多变量模型，其中：

• 小LDL-P/中等HDL-P比值最具预测力

• LDL-C/中等HDL-P比值次之

  

这项研究首次通过NMR代谢组学揭示了COVID-19重症的特异性代谢特征，包括脂蛋白重编程、糖基化修饰增强和分解代谢亢进。更重要的是，建立的预测模型能在入院时识别72%可能进展为重症的中度患者（AUC 0.82），为临床早期干预提供了关键时间窗。该发现不仅解决了COVID-19预后评估的难题，其采用的NMR技术更具有快速（<30分钟）、无损检测的优势，适合临床转化应用。研究提出的"小LDL/中等HDL比值"等新型指标，为理解COVID-19病理生理机制提供了全新视角，特别是揭示了脂质代谢紊乱与炎症风暴之间的潜在联系。这些发现将有助于开发更精准的靶向治疗策略，优化重症医疗资源配置。