不全是年齡的問題：為什麼新冠肺炎對某些族群的影響大於其他族群

該圖像顯示的是Y形抗體對新冠病毒感染的反應。抗體與特定的抗原(如病毒蛋白)結合，標誌著病毒將被其他免疫細胞破壞。圖中可見，病毒完好無損(左)和被破壞(右)的狀態。該過程由身體的免疫反應決定。 Keystone / Kateryna Kon

科學家正不斷加深對於新冠風險因素的理解。瑞士科學家參與的兩項研究表明，基因和血糖值在發病過程中起著非常關鍵的作用。

阅读本文简体字版本请 点击这里

新冠肺炎發病的嚴重程度因人而異，有時差異之大令研究人員和臨床醫生感到困惑不已。有些健康的年輕人患病後被送進重症監護室，而一些患病的老年人甚至都不流鼻涕，部分癌症患者感染後根本沒有任何症狀。

疫情爆發之初，65歲以上的老年人和癌症、糖尿病、心臟病或肺病等既往症患者似乎出現新冠重症的概率更高。但自那以後，入院患者的平均年齡不斷下降。

有若干研究嘗試解釋患者的人口統計學變遷。一些專家推斷，年輕人疫苗接種率較低是主因，其他人則認為傳染性更強的Delta變異株才是罪魁禍首。然而，年齡和長期病史並不是影響新冠感染結果的唯一因素。根據瑞士醫生和科學家參與的新研究，還存在另外兩個重要的風險因素：基因和血糖值。基於這些發現，科學家可以使用機器學習方法來識別和預測哪些族群患病風險最高並需要優先治療。

基因決定命運

當第一波疫情衝擊瑞士時，主治醫生迪米特里·帕特里基(Dimitri Patriki)開始在巴登州立醫院照顧家庭群聚感染患者，這些人因出現新冠重症而入院，但他們並沒有任何長期病史。於是他懷疑這一切是否與基因有關。帕特里基向柏林夏里特醫院(Charité)的自身免疫性疾病專家貝蒂娜·海德克(Bettina Heidecker)尋求建議。帕特里基說：“我在蘇黎世大學醫院工作時認識了貝蒂娜，並與她一起共事，我知道她對基因的理解會很有參考價值。”

海德克也有同樣的預感。她提出了一項假設：原本負責調節免疫系統的一組人類白血病抗原(HLA)基因，可用於解釋為何一些住院患者僅出現相當輕微的症狀，而其他患者則需要呼吸支持。

眾所周知，人類白血病抗原與流感、類風濕性關節炎等疾病存在關聯，還會促進心肌梗塞發展，而心肌梗塞是一種危險的心臟肌肉炎症。鑑此，海德克發起了一個國際研究計畫，利用世界各地醫院的患者數據，調查人類白血病抗原與新冠重症之間的關聯。

在六個月的時間裡，435名不同年齡和性別的新冠病毒陽性患者接受了評估，其中包括帕特里基治療的21名患者。海德克談到此次國際合作時表示：“我們在瑞士開展研究的過程中，巴登州立醫院具有核心功能。”

研究人員收集血樣並分析參與者的遺傳特徵，尋找人類白血病抗原影響發病的證據。他們對疾病的嚴重程度進行分類，將需要呼吸器的患者定性為重症患者。

這項研究證實了他們的假說，並於近期發表在著名醫學雜誌《刺胳針》上。具有特定亞型人類白血病抗原(HLA-C * 04:01)的新冠肺炎患者需要供氧的可能性是沒有該基因的患者的兩倍。該研究小組表示，這種亞型要麼弱化免疫反應，使病毒有時間快速復制，要麼強化免疫反應。過度強化的免疫反應可能導致致命的炎症。

人工智能識破血糖影響

科學家們近期解釋了又一個重要的新冠謎題：血糖對人體的影響。

這一發現來自瑞士洛桑聯邦理工學院(EPFL)的藍腦研究計畫組(Blue Brain Project group)，該研究計畫組對其大腦模擬工具進行改造，用於分析有關新冠肺炎的研究。該小組對工具進行訓練，從而檢測數據庫中的關鍵詞，該數據庫包含24萬多篇學術文章，內容涉及Sars-Cov-2病毒及其引發的疾病，以及其他冠狀病毒。藍腦研究計畫創始人兼主任亨利·馬克拉姆(Henry Markram)告訴瑞士資訊swissinfo.ch：“該工具提取並分類了超40萬個獨特的關鍵詞，這是人類無法完成的任務。”

該小組發現，“血糖”一詞在文章中出現了6’326次。相比之下，嚴重急性呼吸系統綜合徵冠狀病毒2(SARS-CoV-2)一詞則出現了49’386次。但根據分析，在各類生化化合物中，葡萄糖與各個階段的感染有著最廣泛的關聯。在接下來的步驟中，研究人員分析了幾篇凸顯葡萄糖作為風險因素的重磅文章，並以可視化圖形的方式重構了新冠肺炎的病情發展過程——從肺部感染到併發症再到器官衰竭。這使他們能夠綜合考量高密度資訊並探索葡萄糖在該疾病發展中發揮的潛在因素。

藍腦研究計畫的分子生物學家艾曼紐·洛格特(Emmanuelle Logette)說：“通過對知識的歸納總結，我們發現高血糖會加劇各個階段的新冠感染。她說，高血糖值會弱化最初的免疫反應，進而加速病毒的入侵和繁殖。高血糖還會加劇急性炎症，導致多重器官功能障礙。血管活動也會受到干擾，從而導致血栓形成。

“因此，正是高血糖的多重效應相互疊加，導致患者發展為新冠重症。”

高血糖和糖尿病

眾所周知，糖尿病是新冠肺炎的一個風險因素，但這只是血糖值升高導致的一種症狀。藍腦研究計畫組的分析並未專門針對糖尿病，而是側重於人體的血糖代謝機制。

作者表示，即使沒有糖尿病，血糖代謝能力下降也可能弱化肺部的主要防禦功能，削弱免疫系統。

機器學習能否幫助預測新冠重症病例？

帕特里基和海德克表示，應用此類機器學習模型標誌著新冠肺炎研究向前邁出了關鍵一步，不僅有助於更好地了解這種疾病，還有助於更準確地識別高風險族群並預測重症。

帕特里基說：“對我們醫生來說，在疫情期間開展工作往往非常困難。有時很多患者同時來就診，在時間緊迫的情況下，很難區分誰有患重症的風險，誰沒有。能夠評價的風險因素越多，就能越好地進行患者分類。”全面了解風險因素有助於醫護人員預測新冠患者的疾病發展。他補充道：“我希望有朝一日，我們能夠藉由測試基因標誌物，判斷某人感染新冠的風險以及患重症的風險。”

帕特里基已經在與AWK集團合作試驗一種算法，用於預測新冠肺炎及其他疾病在其患者族群中的發展過程。他希望有朝一日能夠建立一個可實時做出準確診斷的系統。但任何有效的系統首先必須導入實際患者數據計算。