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新冠肺炎已然強勢侵襲全球，不論是泱泱大國還是彈丸之地均無法全身而退。盡管多數新冠肺炎患者為輕癥，但不容忽視的是，重癥患者死亡率竟高達10%以上。新冠病毒致死的主要原因之一，就是人體免疫系統過度激活導致的細胞因子風暴。 近日，重慶大學的鐘莉教授團隊在預印本網站Preprint.org上發表重要結果，認為ACE2在新冠肺炎病程中發揮的作用并不單純：除了作為病毒結合的受體，ACE2還參與調節免疫過程。研究者發現ACE2表達上升的肺腺癌組織中，存在miR-125b-5p-ACE2-IL6表達軸，提示新冠病毒感染導致的ACE2水平下調，可能進一步引起細胞因子風暴和肺炎加重。 血管緊張素轉化酶2（ACE2）是一把雙刃劍：在病毒感染過程中，它是新冠病毒的膜上結合受體，與病毒和宿主細胞的融合、入侵過程有關；在流感病毒、SARS引起炎癥和急性肺損傷的情況下，ACE2促進血管緊張素II轉化為血管緊張素1-7，抑制血管緊張素II介導的NF-κB信號，從而避免大量炎癥信號引發的細胞因子風暴，減緩病程。 前期研究發現，一旦被SARS-CoV結合，宿主細胞表面的ACE2表達量、mRNA水平和酶活性均會發生顯著下降。盡管這是減少病毒入侵關卡的重要措施，但也給炎癥的加劇提供可乘之機。因此，研究者們選取了一種ACE2表達上調的肺腺癌模型，來探究ACE2介導并調節免疫反應的上下游分子機制，并驗證新冠病毒引起細胞因子風暴的可能性。 首先，研究者們從TCGA數據庫中獲取了830份樣品的測序結果，其中347份來自正常組織，483份來自肺腺癌組織。比較發現，肺腺癌組織中ACE2蛋白表達水平顯著上調，說明受SARS-CoV-2感染的可能性增加。 肺腺癌組織ACE2表達上調 進一步，研究者們探究ACE2表達量改變的分子機制，對ACE2相關的基因表達進行生物信息學分析。經過篩選和比較，研究者檢測到7個差異表達的相關基因（DECGs）參與多種抗病毒過程；以及5個差異表達的相關miRNA（DECMs）與ACE2表達水平的調節有關。 其中，AZU1、FCN3、HYAL1、IRAK3和miR-125b-5p水平與ACE2表達正相關，而CXCL9、MMP12、IL6、miR-9-5、miR-130b-5、pmiR-381-3p和miR-421水平與ACE2表達呈負相關。 肺腺癌組織中差異表達的基因和miRNA 研究者分析以上分子涉及的細胞通路發現，DECGs中的CXCL9和IL6以及DECMs均在toll樣受體信號通路中富集，與非特異性免疫有關。進一步排除，研究者明確了miR-125b-5p- ACE2- IL6的上下游通路；即，miR-125p促進ACE2蛋白表達，進一步抑制IL6的表達。 ACE2表達相關的上下游分子 巧合的是，IL6正是引起細胞因子風暴的主要因素。感染SARS-CoV-2后，激活的病原性T細胞就會產生粒細胞-巨噬細胞集落刺激因子（GM-CSF）和IL6。GM-CSF可以激活CD14 + CD16 +炎性單核細胞，進一步產生更多的細胞因子，包括IL6。IL6在這個正反饋循環中扮演不可或缺的一份子，最終促成免疫系統的失控。 此時，肺中大量的免疫細胞和組織液會阻塞肺泡和毛細血管之間的氣體交換，從而導致急性呼吸窘迫綜合征。一旦形成細胞因子風暴，免疫系統在清除病毒的同時，會殺死肺中的許多正常細胞，從而嚴重破壞肺的通氣功能，進而導致患者死亡。

在2003年成功預測SARS流行趨勢的基礎上，西安交通大學數學與統計學院生物數學團隊與陜西師范大學生物數學團隊、加拿大吳建宏教授團隊合作，基于新型冠狀病毒的傳播機理、密切跟蹤隔離和封城等策略，建立了傳播動力學模型，對新型冠狀病毒肺炎傳播風險進行了預測分析，此項研究成果“Estimation of the transmission risk of 2019-nCov and its implication for public health interventions”。  研究中利用2020年1月10日至1月22日的報告疫情數據，采用動力學模型和統計計算方法預測武漢新型冠狀病毒肺炎傳播的基本再生數為6.47 (95%置信區間為5.71-7.23)，給出了疫情的達峰時間和峰值以及最終感染規模（若繼續1月22日前的控制措施，疫情將在3月10日左右達到峰值）。 研究中進一步采用似然函數方法加以驗證，得到了與模型估計值一致的結果。如果續代時間大于6天或潛伏期越長，基本再生數可能更大，該結論說明了疫情傳播的速度快。與23至25日的疫情數據相比，模型預測結果與報告疫情數據基本一致。  研究中進行敏感性分析，討論了1月22日前武漢采取的防控措施的有效性以及在降低再生數中的重要作用。預測結果顯示從23日起加強控制措施，報告病例數會在一個周后出現明顯的下降，即加強的控制措施會在一個周后產生明顯效果。進一步分析1月23日后武漢封城策略對其它地區疫情的影響，基于武漢到北京的航班、鐵路等信息，計算武漢封城前后對北京疫情的影響，表明武漢封城（即北京無來自武漢輸入病例）后，北京在未來7天的病例數將降低91.14%，這說明了武漢封城對全國疫情防控的關鍵作用。 SSRN 截圖   密切跟蹤隔離措施的敏感性分析

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