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ABclonal-第四代重组兔单抗先行者!

直播 | 6月10日19:30,看郭天南博士讲解新冠肺炎患者血液特征性分子改变

 

前言

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形式:线上直播
日期:2020年 6月10日19:30-21:00
参与方式:扫描下方二维码进入直播页面
讲座主题:新冠肺炎患者血液特征性分子改变
演讲嘉宾:郭天南博士/西湖大学特聘研究员

《直播 | 6月10日19:30,看郭天南博士讲解新冠肺炎患者血液特征性分子改变》

 

内容预告

新冠肺炎患者血液特征性分子改变

在新冠肺炎早期识别出具有发展为重症的高危患者,加强监护,使重症患者得到有效及时治疗,是医学工作者面临的最严峻的挑战。

2020年5月27日,西湖大学郭天南团队、温州医科大学台州医院和迪安凯莱普合作在Cell上发表题为Proteomic and Metabolomic Characterization of COVID-19 Patient Sera的研究成果,从COVID-19患者血清的蛋白质组和代谢组学特征出发,研究人员收集、分析、翻译患者体内生物信号,为我们撞开了人体内微观世界的“冰山一角”。

《直播 | 6月10日19:30,看郭天南博士讲解新冠肺炎患者血液特征性分子改变》

郭天南团队和合作者一起对65位COVID-19患者和53个对照组个体的血清进行了蛋白质组学和代谢组学的分析,并利用机器学习的方法,使用定量蛋白质组学和代谢组学的数据,从包含18名非重型及13名重症COVID-19患者的训练队列中,筛选出含有22个蛋白质和7个代谢物的生物分子组合,并建立了相应的机器学习模型。该模型在另一组包含10例患者队列中进行验证,正确预测了其中7例。

在此基础上,他们采用靶向蛋白组学和代谢组学策略,进一步在一组包含19例患者的队列中验证该模型,最终得到16个正确的分类。这一研究发现了包含22个蛋白质和7个代谢物在内的潜在血液生物标志物组合,同时展示了基于这些标志物的机器学习模型识别重症患者的潜力。该研究结果若能在更大的队列中得到验证,将有望为临床医生提供有指导意义的诊断和治疗线索。

 

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