Host-Viral Infection Maps Reveal Signatures of Severe COVID-19 Patients

生物 病毒学 病毒 干扰素 病毒干扰 免疫系统 2019年冠状病毒病(COVID-19) 病毒复制 疾病 免疫学 大流行 传染病(医学专业) 医学 病理
作者
Pierre Bost,Amir Giladi,Yang Liu,Yanis Bendjelal,Gang Xu,Eyal David,Ronnie Blecher‐Gonen,Michal Cohen,Chiara Medaglia,Hanjie Li,Aleksandra Deczkowska,Shuye Zhang,Benno Schwikowski,Zheng Zhang
出处
期刊:Cell [Elsevier]
卷期号:181 (7): 1475-1488.e12 被引量:399
标识
DOI:10.1016/j.cell.2020.05.006
摘要

Viruses are a constant threat to global health as highlighted by the current COVID-19 pandemic. Currently, lack of data underlying how the human host interacts with viruses, including the SARS-CoV-2 virus, limits effective therapeutic intervention. We introduce Viral-Track, a computational method that globally scans unmapped single-cell RNA sequencing (scRNA-seq) data for the presence of viral RNA, enabling transcriptional cell sorting of infected versus bystander cells. We demonstrate the sensitivity and specificity of Viral-Track to systematically detect viruses from multiple models of infection, including hepatitis B virus, in an unsupervised manner. Applying Viral-Track to bronchoalveloar-lavage samples from severe and mild COVID-19 patients reveals a dramatic impact of the virus on the immune system of severe patients compared to mild cases. Viral-Track detects an unexpected co-infection of the human metapneumovirus, present mainly in monocytes perturbed in type-I interferon (IFN)-signaling. Viral-Track provides a robust technology for dissecting the mechanisms of viral-infection and pathology.
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