单细胞分析和机器学习确定COVID-19的主要目标

耶鲁大学医学院(YSM)的科学家正在使用单细胞RNA测序来了解SARS-CoV-2如何与宿主细胞相互作用。两位资深作者David van Dijk博士是心血管医学和计算机科学部门的医学助理教授，Craig Wilen医学博士是实验室医学和免疫生物学的助理教授，他们利用受感染的人类支气管上皮细胞(HBECs)的单细胞RNA测序来确定病毒是如何感染和改变健康细胞的。

在这项发表在bioRxiv预打印服务器上的研究中，作者将纤毛细胞确定为SARS-CoV-2感染的主要目标。支气管上皮起着抵御过敏原和病原体的屏障作用。纤毛清除呼吸道的粘液和其他颗粒。他们的发现为病毒如何导致疾病提供了深入的了解。

Wilen和博士后助理Mia Alfajaro博士用SARS-CoV-2感染了空气-液体界面中的HBECs。在三天的时间里，他们使用单细胞RNA测序来识别感染动态的特征，比如感染的数量被感染细胞在细胞类型以及SARS-CoV-2是否激活了免疫反应在感染细胞。Van Dijk专门研究单细胞技术，他利用先进的算法来开发工作假设。

“机器学习允许我们产生假设。这是研究科学的另一种方式。我们的假设越少越好。测量我们能测量的一切，然后算法向我们提出假设。”

研究人员与Tamas Horvath博士和Klara szigetit - buck合作，使用电子显微镜来了解病毒和靶细胞的结构基础。这些观察结果为测量SARS-CoV-2细胞的趋向性或病毒感染算法识别的不同细胞类型的能力提供了关于宿主-病毒相互作用的见解。三天后，数以千计的培养细胞被感染。作者分析了来自受感染细胞和邻近旁观者细胞的数据。他们观察到纤毛细胞占感染细胞的83%。这些细胞是整个研究中第一个和主要的感染源。病毒还针对其他类型的上皮细胞，包括基底细胞和俱乐部细胞。杯状细胞、神经内分泌细胞、簇状细胞和电离细胞感染的可能性较低。

基因签名揭示了一种与白细胞介素6 (IL-6)蛋白相关的先天免疫反应。分析还显示，聚腺苷酸化病毒转录本发生了变化。最后，(未感染的)旁观者细胞也显示出免疫反应，可能是由于来自感染细胞的信号。从成千上万的基因中提取，算法定位了感染细胞和非感染细胞之间的遗传差异。

在这项研究的下一阶段，Wilen和van Dijk将检查SARS-CoV-2与其他类型的冠状病毒的严重性，并在动物模型中进行测试。

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