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日本語AIでPubMedを検索

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ChemRxiv.2020 Jul;12579137. doi: 10.26434/chemrxiv.12579137.v1.Epub 2020-07-02.

COVID-19に向けた疾患発現の調査と母集団ベースの検証と薬物再利用へのネットワークメディスンアプローチ

A Network Medicine Approach to Investigation and Population-based Validation of Disease Manifestations and Drug Repurposing for COVID-19.

  • Yadi Zhou
  • Yuan Hou
  • Jiayu Shen
  • Asha Kallianpur
  • Joe Zein
  • Daniel A Culver
  • Samar Farha
  • Suzy Comhair
  • Claudio Fiocchi
  • Michaela U Gack
  • Reena Mehra
  • Thaddeus Stappenbeck
  • Timothy Chan
  • Charis Eng
  • Jae U Jung
  • Lara Jehi
  • Serpil Erzurum
  • Feixiong Cheng
PMID: 32676577 PMCID: PMC7350981. DOI: 10.26434/chemrxiv.12579137.v1.

抄録

重症急性呼吸器症候群コロナウイルス2(SARS-CoV-2)による世界的なコロナウイルス疾患2019(COVID-19)パンデミックは、これまでにない社会的・経済的影響をもたらしている。COVID-19による罹患率および死亡率のリスクは、その根本的なメカニズムが不明のままである一方で、共存する病状の存在下で劇的に増加する。さらに、COVID-19の有効性が証明された治療法は存在しない。本研究では、ネットワーク医学的手法を用いて、SARS-CoV-2の病態、疾患発現、COVID-19の治療法を臨床観察、マルチオミクス観察と併せて明らかにすることを目的としている。SARS-CoV-2ウイルス-宿主タンパク質-タンパク質相互作用、トランスクリプトミクス、プロテオミクスをヒトのインタラクトームに組み込む。ネットワーク近接性測定により、COVID-19に関連した幅広い症状の病因を明らかにした。また、クローン病患者の炎症を起こした回腸組織の吸収性腸球では、炎症を起こしていない回腸組織と比較して、COVID-19と炎症性腸疾患との間に共通の病態が存在することが明らかになった。喘息患者のメタボロミクスおよびトランスクリプトーム(バルクおよび単細胞)データを統合的に解析した結果、COVID-19は喘息(および)を含む中間的な炎症性エンドフェノタイプを共有していることが示された。潜在的な治療の優先順位を決めるために、COVID-19 レジストリの患者 18,118 人を対象としたネットワークベースの予測とプロペンシティスコア(PS)マッチングの観察研究を組み合わせた。その結果、メラトニン(オッズ比(OR)=0.36、95%信頼区間(CI)0.22-0.59)は、SARS-CoV-2の臨床検査結果が陽性となる可能性を64%減少させることと関連していることが明らかになった。PS-マッチングユーザーアクティブコンパレータデザインを用いて、メラトニンはアンジオテンシンII受容体拮抗薬またはアンジオテンシン変換酵素阻害薬と比較して、SARS-CoV-2の陽性検査結果の可能性を54%減少させることと関連していた(OR = 0.46、95%信頼区間(CI)0.24-0.86)。

The global Coronavirus Disease 2019 (COVID-19) pandemic, caused by severe acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2), has led to unprecedented social and economic consequences. The risk of morbidity and mortality due to COVID-19 increases dramatically in the presence of co-existing medical conditions while the underlying mechanisms remain unclear. Furthermore, there are no proven effective therapies for COVID-19. This study aims to identify SARS-CoV-2 pathogenesis, diseases manifestations, and COVID-19 therapies using network medicine methodologies along with clinical and multi-omics observations. We incorporate SARS-CoV-2 virus-host protein-protein interactions, transcriptomics, and proteomics into the human interactome. Network proximity measure revealed underlying pathogenesis for broad COVID-19-associated manifestations. Multi-modal analyses of single-cell RNA-sequencing data showed that co-expression of and was elevated in absorptive enterocytes from the inflamed ileal tissues of Crohn's disease patients compared to uninflamed tissues, revealing shared pathobiology by COVID-19 and inflammatory bowel disease. Integrative analyses of metabolomics and transcriptomics (bulk and single-cell) data from asthma patients indicated that COVID-19 shared intermediate inflammatory endophenotypes with asthma (including and ). To prioritize potential treatment, we combined network-based prediction and propensity score (PS) matching observational study of 18,118 patients from a COVID-19 registry. We identified that melatonin (odds ratio (OR) = 0.36, 95% confidence interval (CI) 0.22-0.59) was associated with 64% reduced likelihood of a positive laboratory test result for SARS-CoV-2. Using PS-matching user active comparator design, melatonin was associated with 54% reduced likelihood of SARS-CoV-2 positive test result compared to angiotensin II receptor blockers or angiotensin-converting enzyme inhibitors (OR = 0.46, 95% CI 0.24-0.86).