Avansert teknologi gir et finkornet bilde av lungepatologi i COVID-19

Et team ledet av etterforskere ved Weill Cornell Medicine og NewYork-Presbyterian har brukt avansert teknologi og analyse for å kartlegge, ved encellet oppløsning, mobilnettet av sykt lungevev ved alvorlig COVID-19 og andre smittsomme lungesykdommer.

I studien, publisert online 29. mars i Natur , forskerne avbildet obducert lungevev på en måte som samtidig fremhevet dusinvis av molekylære markører på celler. Analyse av disse dataene ved hjelp av nye analyseverktøy avslørte ny innsikt i årsakene til skade ved disse lungesykdommene og en rik dataressurs for videre forskning.

"COVID-19 er en kompleks sykdom, og vi forstår fortsatt ikke nøyaktig hva det gjør med mange organer, men med denne studien var vi i stand til å utvikle en mye klarere forståelse av effekten på lungene, "sa med-seniorforfatter Dr. Olivier Elemento, professor i fysiologi og biofysikk, direktør for Caryl og Israel Englander Institute for Precision Medicine, assisterende direktør for HRH Prince Alwaleed Bin Talal Bin Abdulaziz Alsaud Institute for Computational Biomedicine ved Weill Cornell Medicine og meddirektør for WorldQuant Initiative for Quantitative Prediction, som finansierte teknologien for encelleanalyse av vev. "Jeg tror den teknologiske tilnærmingen vi brukte her kommer til å bli standard for å studere slike sykdommer."

Tradisjonell vevsanalyse, bruker ofte kjemiske flekker eller merkede antistoffer som merker forskjellige molekyler på celler og kan avsløre viktige trekk ved obduksjon av vev. Derimot, denne tilnærmingen er begrenset i antall funksjoner den kan markere samtidig. Det tillater vanligvis ikke detaljerte analyser av individuelle celler i vev mens informasjon om hvor cellene var i vevet beholdes.

Den viktigste teknologien forskerne brukte i studien, en teknologi som kalles avbildningsmassecytometri, overvinner i stor grad disse begrensningene. Den bruker en samling av metallmerkede antistoffer som samtidig kan merke opptil flere titalls molekylære markører på celler i vev. En spesiell laser skanner de merkede vevsseksjonene, fordampe metallmerkene, og metallenes distinkte signaturer blir oppdaget og korrelert med laserposisjonen. Teknikken kartlegger i hovedsak nøyaktig hvor celler er i prøven, så vel som hver celles overflatereseptorer og andre viktige identifiserende markører. Til sammen over 650, 000 celler ble analysert.

Forskerne brukte metoden på 19 lungevevsprøver obdusert fra pasienter som hadde dødd av alvorlig COVID-19, akutt bakteriell lungebetennelse, eller bakterielt eller influensarelatert akutt respiratorisk nødsyndrom, pluss fire lungevevsprøver obdusert fra personer som ikke hadde hatt noen lungesykdom.

Funnene i prøver fra tilfeller av COVID-19 var i stor grad i samsvar med det man vet om sykdommen, men avklart denne kunnskapen i mye finere detaljer. De viste for eksempel at celler som kalles alveolære epitelceller, som formidler lungens gassutvekslingsfunksjon, er hovedmålene for infeksjon av SARS-CoV-2, koronaviruset som forårsaker COVID-19.

Analysen antydet at disse infiserte cellene ikke utelukkende utpekes for angrep av lungeinfiltrerende immunceller, som kan bidra til å forklare hvorfor betennelse ofte forverres ved alvorlig COVID-19 og ender opp med å forårsake så omfattende og relativt vilkårlig skade.

En overraskelse var at alder og kjønn, to hovedfaktorer i dødelighetsrisiko for COVID-19, gjorde ingen tydelig forskjell på histologisk nivå, når COVID-19 hadde kommet til det alvorlige stadiet.

Resultatene viste også at hvite blodlegemer som kalles makrofager er mye rikere i lungene til alvorlige COVID-19-pasienter sammenlignet med andre lungesykdommer, mens hvite blodlegemer som kalles nøytrofiler er mest utbredt i bakteriell lungebetennelse-et skille som kan være relevant for utvikling av fremtidige behandlinger for disse smittsomme sykdommene.

Alt i alt, studien gir et finkornet bilde av sykdomsprosessen i COVID-19 og hvordan den skiller seg fra andre smittsomme lungesykdommer. Det har fått nye forskningsspørsmål som nå blir undersøkt, etterforskerne sa, og inkluderer et vell av observasjoner som ikke hadde vært mulig med standard patologiteknikker.

"Anvendelsen av teknologi som det vi har demonstrert her kommer til å gi et stort løft for nytten av obduksjonsbaserte studier av sykdom, "sa med-seniorforfatter Dr. Alain Borczuk, professor i patologi og laboratoriemedisin ved Weill Cornell Medicine og en patolog ved NewYork-Presbyterian/Weill Cornell Medical Center.

Forskerne understreket at teknikken ikke bare vil være anvendelig for et bredt sett med andre sykdommer som det kan oppnås vev for, men også bør gi leger og forskere for første gang en praktisk metode for å avgrense viktige forskjeller innenfor sykdomskategorier.

Tradisjonelt for lunge, lever, og andre organsykdommer har vi disse brede diagnosene som faktisk dekker flere forskjellige sykdommer-nå har vi et verktøy som gjør at vi rutinemessig kan skille mellom disse forskjellige sykdommene, og forhåpentligvis gjøre bruk av disse skillene for å behandle pasienter mer effektivt. Jeg tror dette har potensial til å revolusjonere medisin. "

Dr. Robert Schwartz, Medforfatter, Førsteamanuensis i medisin, Avdeling for gastroenterologi og hepatologi ved Weill Cornell Medicine, og patolog ved New York-Presbyterian/Weill Cornell Medical Center

• Forskningskonsortium identifiserer cellestressmekanismer for kronisk inflammatorisk leversykdom
• Ny tilnærming kan hjelpe til med å identifisere pasienter som er utsatt for kreft i spiserøret