用于预测患有COVID-19的患者的疾病严重度的GDF-15的制作方法

用于预测患有covid-19的患者的疾病严重度的gdf-15
1.本发明涉及一种用于预测患有covid-19的患者的疾病严重度的方法，所述方法包括：a)确定来自患有covid-19的所述患者的样品中gdf-15的水平，b)将在步骤a)中确定的所述水平与参考进行比较，以及预测患有covid-19的患者的所述疾病严重度。
2.还涵盖用于对患有covid-19的患者进行风险分层、监视疾病进展和入院的风险预测的方法。此外，还提供了用于预测患有covid-19的患者针对重症监护的需求，针对血栓形成、肺栓塞、缺氧和死亡的风险的方法。


背景技术：

3.原来称为ncov-19(2019新型冠状病毒)的sarscov-2为2019冠状病毒病(covid-19)的病原体，在2020年初引发了一场大流行，在全球范围内导致公共生活受到实质性限制和严重的经济影响。
4.2019冠状病毒病(covid-19)由严重急性呼吸综合征冠状病毒2(sars-cov-2)引起。与该疾病相关联的发病率和死亡率很高，患有基础心血管疾病(cvd)的个体受到的影响尤为严重。若干研究还指出，在因covid-19而住院的患者中，心律失常、急性冠状动脉综合征和心力衰竭相关事件的发生率较高，据报道，心脏损伤是导致40％非幸存者死亡的原因。同样在幸存者中，相当一部分(20％至30％)的住院患者在感染期间示出心脏损伤的证据(guot等人，jamacardiol.2020.guanw-j等人，newenglandjoumalofmedicine.2020；382：1708-1720中。zhouf等人，thelancet.2020；395：1054-1062中。shis等人，jamacardiol.2020，doi：10.1001/jamacardio.2020.0950.ruan q等人，intensive care med.2020；46：846-848)。此外，在一项针对患有covid-19的患者的研究中测量了循环标志物，示出患有呼吸衰竭的患者有所增加(ueland等人，joumal of infection 81(2020)e41-e43)。
5.将sars-cov-2与心脏病联系起来的机制尚不清楚，尽管提出的假设包括细胞因子风暴、动脉缺氧、灌注不足、凝血功能障碍、肾上腺素能刺激和ace-2介导的损伤(varga z等人，lancet(london，england).2020；395：1417-1418)。血管生成将covid-19的肺部病理生物学与同样严重的流感病毒感染的肺部病理生物学区分开来(ackermann m等人，n engl jmed.2020年5月21日，doi：10.1056/nejmoa2015432)：临床上，许多患者具有升高的d-二聚体水平，以及他们的四肢的皮肤变化，它们提示血栓性微血管病。弥漫性血管内凝血和大血管血栓形成与多系统器官衰竭有关。(ackennann m等人，n engl j med.2020年5月21日，doi：10.1056/nejmoa2015432)据估计，10％至20％的患有covid-19的患者具有严重症状，使得了解与covid-19症状从无症状或轻度到危及生命的疾病状态加重相关的风险因素有助于患者管理(chang mc等人，bmc infect dis.2020；20：445)。
6.因此，非常需要生物标志物，该生物标志物提供预后信息并且预测感染有sars-cov-2的患者的疾病进展和严重度，以协助在此类大流行病中进行有效的资源分配，其中症状可能从轻度至危及生命不等。已建议用外周血氧饱和度(spo2)水平、covid-19患者的并发共病，以及额外风险因素，以确定他们对入住icu的需求。生物标志物提供了关于受影响
组织和疾病进展机制的额外生物学信息，因此用作更有靶向性和强化的疗法分层的基础。(velavan tp等人，int j infect dis.2020；95：304-307
7.为了更好地区分covid-19所需护理的强度和紧迫性，通过使用术语无症状、轻度、中度、严重和危重来对疾病的严重度进行分类(wang y等人，j med virol 2020年6月；92：568-576)：轻度患者仅表现出轻度症状而没有影像学特征。中度患者表现出发热、呼吸道症状和影像学特征。重症患者满足以下三个标准中的一个标准：(a)呼吸困难，rr大于30次/分钟，(b)环境空气中的氧饱和度小于93％，以及(c)pao2/fio2小于300mm hg。危重患者满足以下三个标准中的一个标准：(a)呼吸衰竭，(b)感染性休克，以及(c)多器官衰竭。(wang y等人，j med virol 2020jun；92：568-576)。目前为止完成的中国最大的流行病学研究显示，在44672例确诊病例中，80.9％为轻度/普通肺炎，13.8％为重症病例，4.7％为危重症病例，并且总病死率为2.3％(epidemiology working group；zhonghua liu xing bing xue za zhi 2020；41：145-151)，这表明大约20％的患者需要重症监护。危重症covid-19患者类别中的多器官衰竭表明对预测多器官衰竭早发的标志物的需求，其中gdf-15的生物学可能会填补这一空白。
8.生长分化因子15(gdf-15)为tgfβ家族的成员，它被合成为40kd的前肽，并且经历其n末端部分的切割以生成所分泌的活性30kd二硫键连接的二聚体蛋白。gdf-15与心力衰竭和心脏再灌注损伤有关(kempf t等人，2006，circulation research，98：351-360)。gdf-15已被证明响应于各种应激而在许多组织中被诱导，这些应激为诸如局部缺血、缺氧、炎症、组织灌注不足、氧化应激、线粒体功能障碍和神经激素活化。gdf-15的释放可以诱导抗炎作用、抗凋亡作用和抗增殖作用，从而发挥血管保护机制。(altena r等人，plos one.2015年1月15日；10：e0115372)wo2008/015254公开了一种基于gdf-15检测的、识别符合心力衰竭疗法条件的患有covid-19的患者的方法。此外，优选地，大于参考的gdf-15的水平(优选地1200pg/ml)指示符合心力衰竭疗法的患有covid-19的患者。
9.据描述，gdf-15(也称为巨噬细胞抑制性细胞因子-1)为三种密切相关的病理生理学病症(缺氧、铁耗竭和炎症)中的调节因子。gdf-15充当肝铁调素的下调剂，该肝铁调素是铁处理的关键调节剂(finkenstedt a等人，brjhaematol 2009；144：789-93)。炎症对铁稳态、减少肠道铁吸收以及铁在巨噬细胞中的螯合具有有效的影响。临床研究发现，组织氧合减少的患者的gdf15的水平增加，这被认为是由于无效红细胞生成、贫血、高凝状态和局部缺血的组合所导致的。(lakal等人，blood，2009；113，(7)：1555-1563)在深度缺氧期间，组织损伤是由线粒体变性引起的。贫血性缺氧会诱导全身血管舒张，但也会诱导肺血管收缩，其中肺微血管中纤维蛋白的形成增加。(cavezzi a等人，clin pract.2020；doi：10.4081/cp.2020.1271)因此，gdf-15为线粒体功能障碍期间释放的大多数器官细胞缺氧的早期指标，作为严重细胞损伤的标志。
10.covid-19中的沉默性缺氧已经被描述为疾病严重度的标志和结果不佳的原因(kashani k等人，mayo clin proc.2020；95(6)：1094-1096)。在这些环境中，沉默性缺氧被定义为如下病症：covid-19患者没有出现呼吸短促或示出呼吸率增加，并且没有抱怨感到缺氧，但他们的血氧水平严重下降低于80％，这是比正常水平低得多的氧气水平。动脉血氧水平低于80％为严重疾病的标志，并且可能会损害最重要的器官(诸如，大脑和心脏)的功能。
11.生理gdf-15浓度随着年龄增加，而病理状态下的表达通过若干途径(包括炎症、氧化应激和缺氧)而受到高度调节。已在多种疾病实体(即cvd、败血症、癌症和糖尿病)中确定循环gdf-15的浓度升高，并且似乎是疾病进展的有力预测指标。然而，gdf-15在covid-19中的作用和预后重要性为未知的。在正常生理学条件下的gdf-15的半衰期已经被描述为短至3小时(xiong y等人，sci transl med 2017；9：eaan8732)。据报道，covid-19的潜伏期从接触到症状发作的中位数时间为4天至5天，从疾病或症状发作到icu入住的时间为大约10天至12天，并且幸存者中的住院中位数时长为大约10天至13天。(guan wj等人，n engl j med2020；382：1708-20)。基于可用的最新数据，提出在疾病急性期恢复之后，每1个月至3个月对最初患有心脏损害的患者进行检查。(guzic tj等人，cardiovasc res.2020，doi：10.1093/cvr/cvaa106)
12.在大流行早期从中国发表的评估患有covid-19的患者中的炎性生物标志物和心血管生物标志物的研究报告了来自非连续、回顾性住院患者系列2至5的数据。这些研究确定白介素6(il-6)、铁蛋白、心肌肌钙蛋白和d-二聚体的增加与较差的结果相关联。此类研究设计引入了相当的选择性偏倚风险，因为用于测量生物标志物的适应症是由治疗医师确定的。
13.发明人旨在在感染有sars-cov-2的患者的前瞻性研究中研究gdf-15动力学与心血管生物标志物和炎性生物标志物之间的关联。
14.令人惊讶的是，发明人可以示出gdf-15在高百分比的患有covid-19的患者中升高，并且较高的浓度与sars-cov-2病毒血症和较差的临床结果相关联。gdf-15提供了优于covid-19中已知的风险标志物的预后信息，该风险标志物包括ctnt、nt-probnp、crp和d-二聚体。增加的gdf-15水平与血氧水平呈负相关。住院期间gdf-15的更大增加也与更差的结果独立相关联。


技术实现要素：

15.在第一方面，本发明涉及一种用于预测患有covid-19的患者的疾病严重度的方法，所述方法包括确定来自患有covid-19的患者的样品中gdf-15的水平，
16.将在步骤a)中确定的水平与参考进行比较，以及预测患有covid-19的患者的疾病严重度。
17.在第二方面，本发明涉及一种用于对患有covid-19的患者进行风险分层的方法，所述方法包括
18.a)确定来自患有covid-19的所述患者的样品中gdf-15的水平，
19.b)将在步骤a)中确定的所述水平与参考进行比较，
20.对患有covid-19的患者的风险进行分层。
21.在第三方面，本发明涉及一种用于监视患有covid-19的患者的疾病进展的方法，所述方法包括
22.a)确定来自患有covid-19的所述患者的第一样品中gdf-15的水平，
23.b)确定来自患有covid-19的所述患者的第二样品中gdf-15的水平，所述第二样品是在所述第一样品之后获得的，以及
24.c)将所述第一样品中gdf-15的所述水平与所述第二样品中gdf-15的所述水平进
行比较，以及
25.d)基于步骤c)的结果，监视患有covid-19的患者的疾病进展。
26.在第四方面，本发明涉及一种预测患有covid-19的患者针对入院的风险的方法，所述方法包括
27.a)确定来自患有covid-19的所述患者的样品中gdf-15的水平，
28.b)将在步骤a)中确定的所述水平与参考进行比较，
29.c)预测患有covid-19的患者针对入院的所述风险。
30.在第五方面，本发明涉及一种用于预测患有covid-19的患者针对重症监护的需求的方法，所述方法包括
31.a)确定来自患有covid-19的所述患者的样品中gdf-15的水平，
32.b)将在步骤a)中确定的所述水平与参考进行比较，
33.c)预测患有covid-19的患者针对重症监护的所述需求。
34.在第六方面，本发明涉及一种用于选择患有covid-19的患者在重症监护室入住或进行治疗的方法，所述方法包括
35.a)确定来自患有covid-19的所述患者的样品中gdf-15的水平，
36.b)将在步骤a)中确定的所述水平与参考进行比较，
37.c)选择患有covid-19的患者进入重症监护室。
38.在第七方面，本发明涉及一种用于预测患有covid-19的患者针对死亡风险的方法，所述方法包括
39.a)确定来自患有covid-19的所述患者的样品中gdf-15的水平，
40.b)将在步骤a)中确定的所述水平与参考进行比较，
41.c)预测患有covid-19的患者针对死亡的所述风险。
42.在第八方面，本发明涉及gdf-15或与gdf-15结合的试剂的体外用途，用于
43.a)预测患有covid-19的患者的疾病严重度，
44.b)对患有covid-19的患者进行风险分层，
45.c)监视患有covid-19的患者的所述疾病严重度的程度。
46.在第九方面，本发明涉及一种用于预测患有covid-19的患者针对血栓形成的风险的方法，所述方法包括
47.a)确定来自患有covid-19的所述患者的样品中gdf-15的水平，
48.b)将在步骤a)中确定的所述水平与参考进行比较，
49.c)预测患有covid-19的患者针对血栓形成的所述风险。
50.在第十方面，本发明涉及一种用于预测患有covid-19的患者针对肺栓塞的风险的方法，所述方法包括
51.a)确定来自患有covid-19的所述患者的样品中gdf-15的水平，
52.b)将在步骤a)中确定的所述水平与参考进行比较，
53.c)预测患有covid-19的患者针对肺栓塞的所述风险。
54.在第十一方面，本发明涉及一种用于gdf-15或与gdf-15结合的试剂的体外用途的方法，该体外用途用于
55.a)预测患有covid-19的患者的疾病严重度，
56.b)对患有covid-19的患者进行风险分层，
57.c)监视患有covid-19的患者的所述疾病严重度的程度。
58.在第十二方面，本发明涉及一种用于gdf-15的体外用途以诊断covid-19患者的方法，该患者患有
59.a)血液中氧气降低(缺氧)，
60.b)沉默性缺氧，其中患者和医师可能未基于临床症状而意识到缺氧和疾病严重度，
61.c)灌注不足(under perfusion)(局部缺血)、供氧不足和组织坏死(一般性缺氧)。
附图说明
62.图1：因covid-19而住院的患者中(n＝123)入院时心血管生物标志物和炎性生物标志物的浓度，以及与主要终点的关联。
63.模型1：针对年龄、性别、种族、体重指数、心血管疾病和肌酐进行了调整
64.模型2：针对模型1+表中的所有其他生物标志物而进行调整
65.浓度报告为中位数(q1、q3)。所有生物标志物值均在经调整的回归模型中进行对数转换。
66.缩写：il-6＝白介素6；crp＝c反应蛋白；pct＝降钙素原；ctnt＝心肌肌钙蛋白t；nt-probnp＝n末端b型利钠肽前体；gdf-15＝生长分化因子15
67.图2：因covid-19而住院的患者中(n＝123)入院时心血管生物标志物和炎性生物标志物的浓度，以及与全因死亡的关联。
68.模型1：针对年龄、性别、种族、体重指数、心血管疾病和肌酐进行了调整
69.浓度报告为中位数(q1、q3)。所有生物标志物值均在经调整的回归模型中进行对数转换。缩写：il-6＝白介素6；crp＝c反应蛋白；pct＝降钙素原；ctnt＝心肌肌钙蛋白t；nt-probnp＝n末端b型利钠肽前体；gdf-15＝生长分化因子1
70.图3：在因covid-19而住院的患者(n＝96)中，按主要研究终点而分层的心血管生物标志物和炎性生物标志物从入院至第3天的浓度变化。
71.模型1：针对年龄、性别、种族、体重指数、心血管疾病和肌酐进行了调整
72.模型2：针对模型1+每种生物标志物的基线浓度而进行调整
73.浓度报告为中位数(q1、q3)。所有生物标志物δ值均在经调整的回归模型中进行对数转换。
74.缩写：il-6＝白介素6；crp＝c反应蛋白；pct＝降钙素原；ctnt＝心肌肌钙蛋白t；nt-probnp＝n末端b型利钠肽前体；gdf-15＝生长分化因子15
75.图4：入院时患有严重急性呼吸综合征冠状病毒2病毒血症的患者比例和按生长分化因子15(gdf-15)入院浓度的四分位数达到主要终点的患者比例。p值代表gdf-15的四分位数中的病毒血症趋势。*＝针对年龄、性别、种族、体重指数、心血管疾病和肌酐进行了调整。
76.图5：sars-cov2阳性患者中白介素6、降钙素原、铁蛋白、d-二聚体、心肌肌钙蛋白t、n末端b型利钠肽前体和生长分化因子15(gdf-15)浓度的变化。来自可从入院、住院第3天和第9天获得样品的个体的数据，即住院≥9天的那些个体(n＝49)。各值为中位数浓度；各
组按复合主要终点“icu入住或死亡”对比“未收治到icu的幸存者”而分层。
77.图6：按icu存活率分层的sars-cov-2阳性患者中的从入院至第3天的gdf-15浓度变化。各值为中位数浓度。
78.图7：在基线处，gdf-15与氧饱和度之间的关联：较低的氧饱和度与较高的gdf-15之间存在显著关联：β系数为每对数单位gdf-15-2.23(95％ci-3.46至-0.99)，p＝0.001。在针对年龄、性别、种族、肥胖(bmi≥30kg/m2)、cvd(既往心肌梗死、心力衰竭或心房颤动)和肌酐进行调整后，该关联持续存在。
79.表1：按主要研究终点(入住重症监护室或死亡)而分层的总covid mech研究群体(n＝123)的基线特征。
80.表2：按总群体中生长分化因子15(gdf-15)浓度中位数(2798pg/ml)而分层的基线特征。
81.表3：入院生长分化因子15浓度的多变量回归。
82.表4：生物标志物的入院浓度之间的spearman相关性。所有相关性均为显著的(p＜0.05)。
83.缩写：il-6＝白介素6；crp＝c反应蛋白；pct＝降钙素原；ctnt＝心肌肌钙蛋白t；nt-probnp＝n末端b型利钠肽前体；gdf-15＝生长分化因子15。
84.表5：入院时严重急性呼吸综合征冠状病毒2病毒血症的多变量逻辑回归，其中在模型中列出了所有变量。
85.表6：收治到icu的患有covid-19的患者(n＝31)中按icu死亡率而分层的gdf-15从入院至第9天的浓度变化。
具体实施方式
86.在下文中详细描述本发明之前，应理解，本发明并不限于本文所述的具体方法、方案和试剂，因为这些是可变的。还应当理解，本文所用的术语仅出于描述特定实施例的目的，并非旨在限制本发明的范围，本发明的范围仅受所附权利要求的限制。除非另外指明，否则本文所用的所有科学技术术语具有如本领域的普通技术人员通常理解的相同意义。
87.本说明书文本全文引用了若干文献。本文所引用的文献(包括所有专利、专利申请、科学出版物、制造商的说明书、使用说明等)中的每一篇，无论上文或下文中引用，均通过引用而以其整体并入本文。在此类并入的参考文献的定义或教导与本说明书中引用的定义或教导矛盾时，以本说明书文本为准。
88.下面将描述本发明的元件。这些元件与具体实施例一起列出，然而，应理解，它们可以任何方式和任何数目组合以创建另外的实施例。各种描述的实例和优选实施例不应解释为仅将本发明限制为明确描述的实施例。此描述应理解为支持并且涵盖将明确描述的实施例与任何数目的所公开和/或优选元件组合的实施例。此外，除非上下文另有指示，否则本技术中所有所描述元件的任何排列和组合均应视为由本技术的说明书公开。
89.本发明的方法优选离体或体外方法。此外，它还可以包括除上述明确提及的步骤之外的步骤。例如，进一步的步骤可能涉及样品预处理或评估通过该方法获得的结果。该方法可以手动执行或由自动化辅助。优选地，步骤(a)、(b)和/或(c)可全部或部分地由自动化辅助，例如通过合适的机器人和感觉设备进行步骤(a)中的测定，或由计算机实现的对比
和/或基于所述步骤(b)中的对比的预测。
90.定义
91.词语“包括”以及变体诸如“包含”和“含有”应理解为暗示包括所陈述的整数或步骤或者整数或步骤组，但不排除任何其他整数或步骤或者整数或步骤组。
92.如在本说明书和所附权利要求中所用，除非内容另外明确规定，否则单数形式“一个”、“一种”、“该”和“所述”包括复数指代物。
93.水平、浓度、量和其他数值数据在本文中均可以以“范围”格式表达或呈现。应当理解，此类范围格式仅出于方便和简洁而使用，因此应灵活地解释为不仅包括明确列举为范围限值的数值，而且包括该范围所涵盖的所有单独的数值或子范围，就如同明确列举出每个数值和子范围一样。作为例示，数值范围“150mg至600mg”应解释为不仅包括明确引用的值150mg至600mg，而且包括所指示范围内的个体值和子范围。因此，此数值范围中包括个体值，例如150、160、170、180、190、
……
580、590、600mg和子范围，例如从150至200、150至250、250至300、350至600等。此相同原则适用于仅引用一个数值的范围。此外，无论所述范围或特征的广度如何，均适用此类解释。
94.当与数值相连使用时，术语“约”意为涵盖处于一定范围内的数值，该范围具有比所指示的数值小5％的下限和比所指示的数值大5％的上限。
95.术语“疾病”和“疾患”在本文中可互换使用，指异常状况，尤其是异常医学状况，例如疾病或损伤，其中组织、器官或个体不再能够有效地履行其功能。通常，但不一定，疾病与指示此类疾病存在的特定症状或标志相关。因此，此类症状或标志的存在可以指示患有疾病的组织、器官或个体。这些症状或标志的改变可能预示着这种疾病的进展。疾病进展的典型特征是这些症状或标志的增加或减少，这可能表明疾病的“恶化”或“好转”。疾病的“恶化”以组织、器官或生物体有效履行其功能的能力下降为特征，而疾病的“好转”通常以组织、器官或生物体有效履行其功能的能力增强为特征。疾病的示例包括但不限于感染性疾病、炎性疾病、皮肤病、内分泌疾病、肠道疾病、神经系统性疾患、关节疾病、遗传性疾患、自身免疫疾病、创伤性疾病和各种类型的癌症。
96.如本文所用的术语“疾病严重度”表征疾病过程对资源利用、共病和死亡率的影响。疾病严重度反映由患者所表现出的疾病程度和疾病风险，其基于来自医疗记录中的临床数据或基于出院/计费数据。
97.如本文所用的术语“疾病进展”是指疾病的过程。该术语反映了一种疾病或身体不适，其过程在大多数情况下为疾病的恶化、发展或传播。这可能会发生，直到出现死亡、严重衰弱或器官衰竭。一些进行性疾病可以通过治疗来停止和逆转。许多可以通过药物疗法来减慢。有些不能通过当前的治疗来改变。疾病可以为快速进展的(通常数天至数周)或缓慢进展的(数月至数年)。几乎所有缓慢进展的疾病在时间进程方面也是慢性疾病；这些疾病中的许多疾病也被称为退行性疾病。并非所有的慢性疾病均为进行性的：慢性、非进行性疾病可以被称为静态病症。
98.疾病的“症状”是指患有此类疾病的组织、器官或生物体可注意到的疾病，包括但不限于组织、器官或个体的疼痛、虚弱、触痛、紧张、僵硬和痉挛。疾病的“标志”或“信号”包括但不限于变化或改变，例如生物标志物或分子标志物等特定指标的存在、不存在、增加或升高、减少或下降，或症状的发展、存在，或恶化。疼痛的症状包括但不限于一种令人不快的
感觉，这种感觉可能表现为持续性或不同程度的灼痛、悸动、瘙痒或刺痛。
99.术语“冠状病毒”是指一组导致哺乳动物和鸟类疾病的相关病毒。在人类中，冠状病毒会引起范围可从轻度至致命的呼吸道感染。轻度疾病包括普通感冒的一些病例，而更致命的变种可能导致“sars”、“mers”和“covid-19”。冠状病毒包含正义的单链rna基因组。
100.病毒包膜由脂质双层形成，膜(m)、包膜(e)和刺突(s)结构蛋白锚定在其中。在包膜内，核衣壳(n)蛋白的多个拷贝形成核衣壳，它以连续线珠结构式构象与正义单链rna基因组结合。其基因组包括编码复制酶/转录酶多蛋白的offs1a和1b，然后是编码刺突(s)-包膜蛋白、包膜(e)-蛋白、膜(m)-蛋白和核衣壳(n)-蛋白的序列。散布在这些阅读框之间的是在不同病毒株之间有所不同的辅助蛋白的阅读框。
101.已知若干人类冠状病毒，该若干人类冠状病毒中的四种人类冠状病毒会导致患者中出现相当轻度的症状：
102.人类冠状病毒nl63(hcov-nl63)，α-cov
103.人类冠状病毒229e(hcov-229e)，α-cov
104.人类冠状病毒hku1(hcov-hku1)，β-cov
105.人类冠状病毒oc43(hcov-oc43)，β-cov
106.三种人类冠状病毒会产生可能很严重的症状：
107.中东呼吸综合征相关冠状病毒(mers-cov)，β-cov
108.严重急性呼吸综合征冠状病毒(sars-cov)，β-cov
109.严重急性呼吸综合征冠状病毒2(sars-cov-2)，β-cov
110.sars-cov-2导致2019冠状病毒病(covid-19)。sars-cov-2序列于2020年1月10日首次发表(genbank登录号mn908947)。
111.术语“天然冠状病毒”是指自然界中存在的冠状病毒，即，是指如上文所公开的任何冠状病毒。应当理解，天然冠状病毒包含天然存在的病毒中存在的所有蛋白质和核酸分子。与天然冠状病毒不同，“病毒片段”、“病毒样颗粒”或冠状病毒特异性抗原仅包含天然存在的病毒中存在的一些而非全部蛋白质和核酸分子。因此，此类“病毒片段”、“病毒样颗粒”或冠状病毒特异性抗原不具有传染性，但仍然能够在患者中产生免疫反应。因此，用冠状病毒特异性病毒片段、冠状病毒特异性病毒样颗粒或冠状病毒特异性抗原进行疫苗接种会导致在患者中产生针对这些病毒片段、病毒样颗粒或抗原的抗体。
112.如本文所用，术语“covid_19”是指由严重急性呼吸综合征冠状病毒2(sars-cov-2)引起的传染病，该冠状病毒原来称为ncov-19(2019新型冠状病毒)。
113.冠状病毒(cov)是大的、有包膜的正义rna病毒。人类冠状病毒通常与呼吸道疾病相关联。
114.可以感染人类的冠状病毒包括人类冠状病毒(hcov)-229e、hcov-nl63、hcov-hku1、hcov-oc43、mers-cov、sars-cov-1和sars-cov-2。
115.冠状病毒分成3个属：α冠状病毒、β冠状病毒和y冠状病毒。β冠状病毒sars-cov-2、sars-cov-1和mers-cov与人类中的严重疾病相关联(zubair，jama neurology于2020年5月29日在线发表，doi：10.1001/jamaneurol.2020.2065：neuropathogenesis and neurologic manifestations of the coronaviruses in the age of coronavirus disease 2019 a review)。
116.如本文所用，术语“血栓形成”是指血管中血凝块的形成或存在。血管可以为任何静脉或动脉，如例如在深静脉血栓形成或冠状(动脉)血栓形成中。凝块本身被称为血栓。如果凝块挣脱并且穿过血流行进，则其为血栓栓塞。
117.术语“肺栓塞”(pe)在本领域中为已知的。优选地，该术语是指肺动脉中的阻塞。它通常发生在当血凝块挣脱并且穿过血流行进至肺时。pe为一种严重的病症，该病症可以导致肺动脉或其分支中的一个分支闭合，该病症由血源性凝块或堵塞血管的异物引起。
118.如本文所用，术语“沉默性缺氧”被定义为如下病症：患者没有出现呼吸短促或示出呼吸率增加，并且没有抱怨感到缺氧，但他们的血氧水平严重下降低于80％，因此氧气水平低于正常水平并被认为是严重的：动脉血氧水平低于80％可能会损害最重要的器官(诸如，大脑和心脏)的功能。患有covid-19的患者中的术语“沉默性缺氧”被描述为严重疾病的标志和结果不佳的原因(mayo clin proc.n june 2020；95(6)：1094-1096)。
119.术语“入院”或“住院”被技术人员很好地理解并且是指将患者收治到医院的过程，该过程包括留在医院处至少一晚或更长时间。留在医院是因为个体病得太重以致于不能呆在家里，需要护理，和/或正在接受只能在医院环境中执行的药物治疗和正在经历只能在医院环境中执行的检验和/或手术。通常，但不一定，患者因疾病的发展、存在或进展而被收治到医院。在轻度形式的疾病变得更严重并且需要对患者进行更严格的监视和/或治疗的情况下，患者可能被收治到医院。
120.术语“重症监护室”在本领域中为已知的。优选地，该术语是指治疗患有危及生命的病症的患者的保健单位，该病症需要来自设备和药物的持续支持以维持正常的身体机能。
121.如本文所用，术语“死亡率”是指死亡或作为患有covid-19的患者直至死亡的状态或状况。死亡率为与疾病或医疗相关联的死亡的百分比。
122.优选地，如在用于预测患有covid-19的患者因心力衰竭住院的风险的方法的上下文中所用，术语“疗法”包括估计心力衰竭恶化和症状恶化的概率，以便预防疾病完全恶化或显著降低其对患者的影响，例如通过预防死亡率或限制发病率。
123.如本文所用的术语“监视”优选地涉及评定如本文别处所提及的疾病进展。此外，可以监视疗法对covid-19患者的功效。
124.如本文所用，“患者”是指可受益于本文所述的诊断、预后或治疗的任何哺乳动物、鱼、爬行动物或鸟类。特别地，“患者”选自由以下项组成的组：实验室动物(例如小鼠、大鼠、兔或斑马鱼)、家畜(包括例如豚鼠、兔、马、驴、牛、绵羊、山羊、猪、鸡、骆驼、猫、狗、乌龟、陆龟、蛇、蜥蜴或金鱼)，或灵长类动物，包括黑猩猩、倭黑猩猩、大猩猩和人类。特别优选的“患者”是人类。
125.术语“样品”或“目标样品”在本文中互换使用，其是指组织、器官或个体的一部分或切片，通常小于此类组织、器官或个体，旨在代表整个组织、器官或个体。在分析时，样品提供关于组织状态或者器官或个体的健康或患病状态的信息。体液的样品可以通过众所周知的技术获得。样品的示例包括但不限于液体样品，诸如血液、血清、血浆、滑液、尿液、唾液、痰、腹水、淋巴液；或固体样品，诸如组织提取物、软骨、骨头、滑膜和结缔组织或任何其他身体分泌物或其衍生物。组织或器官样品可以通过例如活检从任何组织或器官获得。分离细胞可以通过诸如离心或细胞分选等分离技术从体液或组织或器官中获得。例如，可以
从表达或产生生物标志物的那些细胞、组织或器官中获得细胞、组织或器官样品。样品可以为冷冻、新鲜、固定(例如，福尔马林固定)、离心和/或包埋(例如，石蜡包埋)的等。在评定样品中生物标志物的水平之前，细胞样品当然可以使患有covid-19的患者接受各种众所周知的收集后制备和贮存技术(例如，核酸和/或蛋白质提取、固定、贮存、冷冻、超滤、浓缩、蒸发、离心等)。样品的分析可以在视觉或化学基础上完成。视觉分析包括但不限于组织、器官或个体的显微成像或射线照相扫描，以允许对样品进行形态学评估。化学分析包括但不限于检测特定指标的存在或不存在或其数量、浓度或水平的改变。所述样品为体外样品，将在体外进行分析，不会再移回体内。
126.在本发明的一个优选实施例中，样品是血液(即全血)、血清或血浆样品。血清是在使血液凝固后所获得的全血的液体级分。为了获得血清，通过离心去除血块并收集上清液。血浆是血液中无细胞的流体部分。为了获得血浆样品，将全血收集在抗凝处理过的试管(例如柠檬酸盐处理过的试管或edta处理过的试管)中。通过离心将细胞从样品中取出，并获得上清液(即血浆样品)。
127.如本文所用，术语“参考”或“参考样品”或“对照样品”是指以与目标样品基本上相同的方式对其进行分析且将其信息与目标样品的信息进行比较的样品。因此，参考样品提供一种标准，用于评估从目标样品获得的信息。对照样品可能取自健康或正常的组织、器官或个体，从而提供了组织、器官或个体健康状态的判断标准。正常参考样品的状态与目标样品的状态之间的差异可以指示疾病发展的风险或此类疾病或疾患的存在或进一步进展。对照样品可能取自异常或疾病的组织、器官或个体，从而提供了组织、器官或个体疾病状态的判断标准。异常参考样品的状态与目标样品的状态之间的差异可能指示疾病发展的风险降低或者此类疾病或疾患不存在或好转。参考样品也可能取自与目标样品相同的组织、器官或个体，但已在更早的时间点采集。更早采集的参考样品的状态与目标样品的状态之间的差异可以指示疾病的进展，即疾病随时间的好转或恶化。
128.对照样品可以是内部或外部对照样品。使用内部对照样品，即在测试样品中以及在取自同一患有covid-19的患者的一个或多个其他样品中评定标志物水平，以确定所述标志物的水平是否有任何变化。对于外部对照样品，将衍生自个体的样品中的标志物的存在或水平与其在已知患有给定病症或已知有患给定病症风险的个体或已知没有给定病症的个体(即“正常个体”)中的存在或水平进行比较。
129.本领域技术人员将理解，此类外部对照样品可从单个个体获得或可从年龄匹配并且无混杂疾病的参考群体获得。通常，使用来自适当参考群体的100个充分表征的个体的样品来建立“参考值”。然而，也可以选择由20、30、50、200、500或1000个的个体组成的参考群体。健康个体代表用于建立对照值的优选参考群体。
130.例如，可以将患者的样品中的标志物浓度与已知与某种疾病的特定病程相关的浓度进行比较。通常样品的标志物浓度与诊断直接或间接相关，标志物浓度是例如用于确定一个体是否有患某种疾病的风险。可替代地，样品的标志物浓度可以例如是在判断疾病进展的风险中、或在患者的随访中，与已知与某种疾病的治疗反应相关的标志物浓度、某种疾病的诊断、某种疾病严重度的评估、针对某种疾病选择适当药物的指导进行比较。取决于预期的诊断用途，选择适当的对照样品并且在其中建立标志物的对照或参考值。技术人员也清楚，在对照样品中建立的绝对标志物值将取决于所使用的测定。
131.如本文所用，术语“指标”是指状况的标志或信号或用于监测一种状况。这种“状况”是指细胞、组织或器官的生物学状态或个体的健康和/或疾病状态。指标可以是分子的存在或不存在，包括但不限于肽、蛋白质和核酸，或者可以是这种分子在细胞、组织、器官或个体中的表达水平或模式的变化。指标可以是个体中疾病的发生、发展或存在或此类疾病进一步进展的标志。指标也可以是个体发展疾病的风险的标志。
132.生物标志物的水平的确定
133.术语“确定”、“测量(measuring/measurement)”、“检测(detecting/detection)”在本文中可互换使用。术语“确定”如本文所提及的生物标志物的水平是指生物标志物的量化，例如是指采用本文别处描述的适当检测方法来测量样品中生物标志物的水平。
134.在一个实施例中，生物标志物的水平的确定包括：使样品与特异性地结合生物标志物的试剂(例如，本发明的抗体)接触，由此在该试剂与所述生物标志物之间形成复合物，检测所形成的复合物的水平，并由此测量所述生物标志物的水平。该确定可以进一步包括使样品与第二试剂接触等的步骤。
135.术语“检测”优选地包括定性、半定量或定量测量。术语“检测存在”是指一种定性测量，其指示存在不存在而无需对量做任何声明(例如，是或否声明)。
136.如本文所用的术语“水平”包括如本文所提及的生物标志物(诸如一种或多种gdf-15肽)的绝对量、所述生物标志物的相对量或浓度，以及与其相关或可从其导出的任何值或参数。此类值或参数包括来自通过直接测量从所述肽获得的所有具体物理或化学性质的强度信号值，例如质谱或nmr谱中的强度值。此外，所包含的是通过在本说明书别处指定的间接测量获得的所有值或参数，例如，响应于肽或从特异性地结合的配体获得的强度信号而从生物读出系统确定的反应水平。应当理解，与前述水平或参数相关的值也可以通过所有标准数学运算获得。
137.术语指标的“降低”或“下降”水平是指样品中这种指标的水平与参考或参考样品相比降低。
138.术语指标的“升高”或“增加”水平是指样品中此类指标的水平与参考或参考样品相比更高。例如，与在未患有给定疾病的个体的相同液体样品中相比，在患有所述疾病的一个个体的液体样品中可检测的更高水平的蛋白质具有升高的水平。
139.在本发明的上下文中，术语“生物标志物”是指生物学系统内的物质，其用作所述系统的生物学状态的指标。在本领域中，术语“生物标志物”有时也适用于检测所述内源性物质的手段(例如抗体、核酸探针等，成像系统)。在本发明的上下文中，术语“生物标志物”应仅适用于物质，而不适用于检测手段。因此，生物标志物可以是活的生物体中存在的任何种类的分子，诸如核酸(dna、mrna、mirna、rrna等)、蛋白质(细胞表面受体、胞质蛋白等)、代谢物或激素(血糖、胰岛素、雌激素等)，另一种分子的某种修饰的分子特征(例如，蛋白质上的糖部分或磷酰基残基，基因组dna上的甲基残基)，或者已被生物体内化的物质或此类物质的代谢物。
140.术语“生长分化因子-15”或“gdf-15”涉及一种多肽，该多肽为转化生长因子(tgf)-β细胞因子超家族的成员。术语多肽、肽和蛋白质在整个说明书中可互换使用。gdf-15也称为mic1、mic-1、nag-1、pdf、plab、ptgfb、生长/分化因子15、胎盘骨形态发生蛋白、胎盘tgf-β、巨噬细胞抑制性细胞因子1、前列腺分化因子、nsaid活化基因1蛋白、nsaid调节基
因1蛋白、nrg-1。gdf-15最初被克隆为巨噬细胞抑制性细胞因子-1，后来也被确定为胎盘转化生长因子-β、胎盘骨形态发生蛋白、非甾体抗炎药活化基因-1和前列腺衍生因子(bootcovloccit；hromas，1997biochimbiophysacta1354：40-44；lawton1997，gene203：17-26；yokoyama-kobayashi1997，jbiochem(tokyo)，122：622-626；paralkar1998，j biol chem273：13760-13767)。类似于其他tgf-β相关细胞因子，gdf-15被合成为无活性前体蛋白，其经历二硫键连接的同源二聚化。在n-末端前肽的蛋白水解切割后，gdf-15被分泌为约28kda二聚体蛋白(bauskin2000，embo j19：2212-2220)。gdf-15的氨基酸序列和生物学活性公开于wo99/06445，wo00/70051，wo2005/113585，bottner1999，gene237：105-111，bootcov loc.cit，tan loc.cit.，baek2001，molpharmacol59：901-908，hromasloccit，paralkar loc cit，morrish 1996，placenta17：431-441或yokoyama-kobayashiloc cit。
141.如本文所用，gdf-15还包括前述特异性gdf-15多肽的变体。此类变体具有至少与特异性gdf-15多肽相同的基本生物学特性和免疫学特性。特别地，如果它们可通过本说明书中所提及的相同特异性测定来检测到，例如通过使用特异性识别所述gdf-15多肽的多克隆抗体或单克隆抗体的elisa测定，则它们共享相同的基本生物学特性和免疫学特性。在所附实例中描述了优选的测定。此外，应当理解，根据本发明所提及的变体应具有由于至少一个氨基酸取代、缺失和/或添加而不同的氨基酸序列，其中变体的氨基酸序列仍然优选地与特异性gdf-15多肽的氨基酸序列具有至少约50％、至少约60％、至少约70％、至少约80％、至少约85％、至少约90％、至少约92％、至少约95％、至少约97％、至少约98％或至少约99％同一性，优选地与人类gdf-15的氨基酸序列具有以上同一性，更优选地在特异性gdf-15(例如，人类gdf-15)的整个长度上具有以上同一性。可以如上所述确定两个氨基酸序列之间的同一性程度。上文所提及的变体可以为等位基因变体或任何其他物种特异性同源物、旁系同源物或直系同源物。此外，本文所提及的变体包括特异性gdf-15多肽的片段或前述类型的变体，只要这些片段具有如上文所提及的基本免疫学特性和生物学特性。此类片段可以为例如gdf-15多肽的降解产物。还包括因翻译后修饰(诸如，磷酸化或十四烷基化)而不同的变体。
142.如本文所提及的生物标志物(诸如，该一种或多种gdf-15肽)可以使用本领域中一般已知的方法来检测。检测方法通常包括量化样品中生物标志物的水平的方法(定量方法)。本领域技术人员通常已知以下方法中的何种适合于生物标志物的定性和/或定量检测。可以使用商购可得的western和免疫测定，如elisa、ria、基于荧光和发光的免疫测定和邻近延伸测定法来方便地测定样品中的例如蛋白质。检测生物标志物的其他合适方法包括测量肽或多肽特有的物理或化学性质，诸如其精确的分子质量或nmr谱。所述方法包括，例如生物传感器、耦合到免疫测定的光学装置、生物芯片、分析装置(诸如质谱仪、nmr分析仪或色谱装置)。进一步地，方法包括基于微板elisa的方法、全自动或机器人免疫测定(例如在elecsys
tm
分析仪上可用)、cba(例如在roche-hitachi
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分析仪上可用的酶钴结合测定)和乳胶凝集测定(例如在roche-hitachi
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分析仪上可用)。
143.对于本文所述的生物标志物蛋白的检测，可以使用这种检定形式的各种免疫测定技术，参见例如美国专利号4016043、4424279和4018653。这些技术包括非竞争性类型的单位点和双位点或“夹心”测定，以及传统的竞争性结合测定。这些测定还包括标记抗体与靶标生物标志物的直接结合。
144.采用电化学发光标签的方法是众所周知的。此类方法利用特殊金属复合物的借助于氧化实现激发态的能力，所述特殊金属复合物从该激发态衰变为基态，从而发出电化学发光。关于综述请参见richter，m.m.，chem.rev.2004；104：3003-3036。
145.在一个实施例中，用于测量生物标志物的水平的抗体(或其抗原结合片段)被钌化或铱化。因此，抗体(或其抗原结合片段)应包含钌标签。在一个实施例中，所述钌标签是联吡啶钌(ii)复合物。替代性地，抗体(或其抗原结合片段)应包含铱标签。在一个实施方案中，所述铱标签是如wo 2012/107419中所公开的复合物。
146.在用于确定该一种或多种gdf-15肽的夹心测定的一个实施例中，该测定包含特异性结合一种或多种gdf-15的生物素化的第一单克隆抗体(或其片段)和钌化的第二单克隆抗体(或其片段)。两种抗体与样品中的该一种或多种gdf-15肽形成夹心免疫测定复合物。
147.测量多肽(例如，gdf-15)的水平可优选地包括以下步骤：(a)将多肽与特异性结合所述多肽的试剂接触，(b)(任选地)移除未结合的试剂，(c)测量结合的结合试剂的水平，即在步骤(a)中形成的试剂的复合物。根据一个优选实施方案，所述接触、移除和测量步骤可由分析器单元执行。根据一些实施方案，所述步骤可由所述系统的单个分析器单元或由彼此可操作通信的多于一个分析器单元来执行。例如，根据一个特定实施方案，本文所公开的所述系统可包括用于执行所述接触和移除步骤的第一分析器单元；以及第二分析器单元，所述第二分析器单元通过传输单元(例如，机械臂)可操作地连接到所述第一分析器单元，所述第二分析器单元执行所述测量步骤。
148.特异性地结合生物标志物的药剂(本文也称为“结合剂”)可以共价或非共价地耦合到标签，从而允许检测和测量结合的药剂。可通过直接或间接方法进行标记。直接标记涉及将标签直接(共价或非共价)耦联到结合试剂。间接标记涉及二级结合试剂与第一结合试剂的结合(共价或非共价)。该二级结合试剂应特异性地与第一结合试剂结合。所述二级结合试剂可以与适当的标签耦联，且/或是三级结合试剂的与二级结合试剂结合的靶标(受体)。合适的二级和更高阶的结合试剂可包括抗体、二抗和众所周知的链霉亲和素-生物素体系(vector laboratories，inc.)。结合试剂或底物也可以用本领域已知的一个或多个标签“标记”。此类标签可以是更高阶的结合试剂的靶标。合适的标签包括生物素、洋地黄毒苷、his标签、谷胱甘肽-s-转移酶、flag、gfp、myc标签、甲型流感病毒血凝素(ha)、麦芽糖结合蛋白等。在肽或多肽的情况下，该标签优选地位于n-末端和/或c-末端。合适的标签是可通过合适的检测方法检测到的任何标签。典型的标签包括金颗粒、乳胶珠粒、吖啶酯(acridan ester)、鲁米诺、钌复合物、铱复合物、酶活性标签、放射性标签、磁性标签(“例如磁珠”，包括顺磁标签和超顺磁标签)和荧光标签。酶活性标签包括例如辣根过氧化物酶、碱性磷酸酶、β-半乳糖苷酶、荧光素酶，以及它们的衍生物。用于检测的合适底物包括二氨基联苯胺(dab)、3，3
′‑
5，5
′‑
四甲基联苯胺、nbt-bcip(4-硝基蓝四唑氯化物和5-溴-4-氯-3-吲哚基磷酸盐，可作为现成储备溶液从rochediagnostics购得)、cdp-star
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(amersham bio-sciences)、ecf
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(amersham biosciences)。合适的酶-底物组合可产生有色反应产物、荧光或化学发光，所述有色反应产物、荧光或化学发光可根据本领域已知的方法(例如使用感光胶片或合适的摄像系统)来测定。对于酶反应的测量，上述给定的标准类似地适用。典型的荧光标记包括荧光蛋白(诸如gfp及其衍生物)、cy3、cy5、德克萨斯红、荧光素和alexa染料(例如alexa568)。进一步的荧光标签可从molecularprobes(oregon)购得。同样，还考
虑使用量子点作为荧光标签。放射性标签可以通过任何已知且适当的方法检测，所述方法为例如感光胶片或磷光成像仪。
149.多肽的水平也可以优选地如下确定：(a)将包含如本文别处所述的多肽的结合试剂的固体支持物与包含所述肽或多肽的样品接触，以及(b)测量与支持物结合的肽或多肽的水平。制造支持物的材料在本领域中是众所周知的，并且尤其包括商用柱材料、聚苯乙烯珠粒、乳胶珠粒、磁性珠粒、胶体金属颗粒、玻璃和/或硅片和表面、硝化纤维带、膜、片材、耐久细胞(duracytes)、反应盘的孔和壁、塑料管等。
150.在又一方面，在测量形成的复合物的水平之前，从结合试剂与该至少一种标志物之间形成的复合物中移除样品。因此，在一个方面中，该结合试剂可固定在固体支持物上。在另一方面中，通过应用洗涤溶液，可以从固体支持物上形成的复合物中移除样品。
[0151]“夹心测定”是最有用和最常用的测定之一，包括夹心测定技术的许多变型。简单地说，在典型的测定中，未标记的(捕获)结合试剂被固定或可以固定在固体底物上，并且使待测样品与捕获结合试剂接触。在适当的孵育期后，添加和孵育用能够产生可检测信号的报告分子标记的第二(检测)结合试剂达足以允许形成结合试剂-生物标志物复合物的时间段，从而使时间足以形成结合试剂-生物标志物-标记的结合试剂的另一复合物。可将任何未反应的材料洗去，并且通过观察由与检测结合试剂结合的报告分子产生的信号来确定生物标志物的存在。结果可以通过简单观察可见信号来定性，或者可以通过与含有已知水平的生物标志物的对照样品进行比较来量化。
[0152]
典型夹心测定的孵育步骤可以根据需要和在适当时进行变化。此类变化包括例如同时孵育，其中将两种或更多种结合试剂和生物标志物共孵育。例如，将待分析的样品和标记的结合试剂同时添加到固定的捕获结合试剂中。也可以首先孵育待分析的样品和标记的结合试剂，然后添加结合到固相或能够结合到固相的抗体。
[0153]
特异性结合试剂与生物标志物之间形成的复合物应与样品中存在的生物标志物的水平成比例。应当理解，将要应用的结合试剂的特异性和/或敏感性限定了样品中包含的能够被特异性地结合的至少一种标志物的比例程度。也可在本文别处找到关于可以如何进行测量的进一步细节。形成的复合物的水平应转化为生物标志物的水平，从而反映样品中真实存在的水平。
[0154]
术语“结合试剂”、“特异性结合试剂”、“分析物特异性结合试剂”、“检测剂”和“与生物标志物特异性地结合的试剂”在本文中可互换使用。优选地，它涉及这样的试剂，所述试剂包含特异性结合对应的生物标志物的结合部分。“结合试剂”、“检测试剂”、“和试剂”的示例为核酸探针、核酸引物、dna分子、rna分子、适体、抗体、抗体片段、肽、肽核酸(pna)或化合物。优选的试剂是特异性地结合待测定生物标志物的抗体。本文的术语“抗体”以最广泛的含义使用，并且包括各种抗体结构，包括但不限于单克隆抗体、多克隆抗体、多特异性抗体(例如双特异性抗体)和抗体片段，只要它们表现出所需的抗原结合活性(即其抗原结合片段)即可。优选地，该抗体是多克隆抗体(或其抗原结合片段)。更优选地，抗体是单克隆抗体(或来自其的抗原结合片段)。因此，如本文别处所述，设想使用在该一种或多种gdf-15肽的不同位置处结合的两种单克隆抗体(在夹心免疫测定中)。因此，将至少一种抗体用于确定gdf-15肽的水平。
[0155]
在一个实施例中，至少一种抗体是小鼠单克隆抗体。在另一个实施例中，至少一种
health and human service，national institutes o
f health，bethesda，md。如“kabat中的eu索引”是指人igg ieu抗体的残基编号。因此，igg上下文中的ch结构域如下：“chi”是指根据如kabat中的eu索引的氨基酸位置118-220；“ch2”是指根据如kabat中的eu索引的氨基酸位置237-340；并且“ch3”是指根据如kabat中的eu索引的氨基酸位置341-447。
[0160]
术语“结合亲和力”通常是指分子(例如，抗体)的单个结合位点与其结合配偶体(例如，抗原)之间的非共价相互作用的总和的强度。除非另有说明，否则如本文所用，“结合亲和力”是指内在结合亲和力，其反映了结合对的成员(例如，抗体和抗原)之间的1：1相互作用。分子x对其配偶体y的亲和力一般可以由解离常数(kd)表示。亲和力可以通过本领域已知的常用方法测量，包括但不限于基于表面等离子共振的测定(例如pct申请公开号wo2005/012359中描述的biacore测定)；酶联免疫吸附测定(elisa)；和竞争测定(例如ria)。低亲和力抗体通常缓慢结合抗原并且倾向于容易解离，而高亲和力抗体通常快速结合抗原并且倾向于保持更长的结合时间。测量结合亲和力的各种方法是本领域中已知的，其中任何一种方法均可用于本发明的目的。
[0161]
术语“标记”是指那些向抗原提供与其他分子结合或被结合至其他分子的能力的效应基团。标记的示例包括但不限于例如his标记，该标记被连接到抗原序列以允许其纯化。标记还可以包括生物亲和(bioaffine)结合对的配偶体，其允许抗原由结合对的第二个配偶体结合。术语“生物亲和结合对”是指两个配偶体分子(即，一对中的两个配偶体)，其具有很强的亲和力以彼此结合。生物亲和结合对的示例为a)生物素或生物素类似物/亲和素或链霉亲和素；b)半抗原/抗半抗原抗体或抗体片段(例如，地高辛/抗地高辛抗体)；c)糖/凝集素；d)互补的寡核苷酸序列(例如，互补的lna序列)，以及通常的e)配体/受体。
[0162]
术语“标签”是指那些允许检测抗原的效应基团。标签包括但不限于光谱标签、光化学标签、生物化学标签、免疫化学标签或化学标签。举例而言，合适的标签包括荧光染料、发光或电化学发光复合物(例如，钌或铱复合物)、电子致密试剂和酶促标签。
[0163]
如本文所用，“颗粒”意指小的、局部的物体，可以将物理特性(诸如体积、质量或平均尺寸)归属于该小的、局部的物体。颗粒因此可以是对称的、球状的、基本上球状的或球形的，或者是不规则的、不对称的形状或形式。颗粒的大小可以变化。术语“微粒”是指直径在纳米和微米范围内的颗粒。
[0164]
如上文所定义的微粒可包含本领域技术人员已知的任何合适的材料或由其组成，例如它们可以包含无机或有机材料或由或基本上由其组成。通常，它们可包含金属或金属合金、或有机材料或由或基本上由其组成，或包含碳水化合物元素或由或基本上由其组成。设想的用于微粒的材料的实例包括琼脂糖、聚苯乙烯、胶乳、聚乙烯醇、二氧化硅和铁磁金属、合金或复合材料。在一个实施例中，微粒是磁性或铁磁性金属、合金或组合物。在另一实施例中，材料可以具有特定的特性，例如是疏水的或亲水的。此类微粒通常分散在水溶液中并保留小的负表面电荷，从而使微粒保持分离并避免非特异性聚集。
[0165]
在本发明的一个实施例中，微粒是顺磁性微粒，并且在根据本公开的测量方法中这种微粒的分离是通过磁力促进的。施加磁力以将顺磁性或磁性颗粒从溶液/悬浮液中拉出并根据需要保留它们，同时可以去除溶液/悬浮液的液体并且颗粒可以例如被洗涤。
[0166]“试剂盒”是包含至少一种本发明试剂的任何制品(例如，包装或容器)，该试剂例如为用于治疗病症的药品，或用于特异性地检测生物标志物基因或蛋白质的探针。试剂盒
优选作为用于执行本发明方法的单元来推销、分发或贩售。通常地，试剂盒可进一步包含划分出隔室以将一个或多个容器机构(诸如小瓶、管等)接纳在严格限定空间内的载体机构。特别地，容器机构中的每个包括待用于本发明的方法中的独立元件中的一个。标签可存在于容器上以指示将组合物用于具体应用，并且也可指示体内或体外使用的指南。试剂盒可进一步包含一个或多个包含其他材料的其他容器，该其他材料包括但不限于缓冲液、稀释剂、过滤器、针头、注射器和带有使用说明的包装插页。这些说明可以是手册的形式，或者可以由计算机程序代码提供，该计算机程序代码能够执行在本发明的方法中提及的计算和比较，并且当在计算机或数据处理设备上实现时相应地建立评定或诊断。计算机程序代码可提供于数据存储介质或装置诸如光学存储介质(例如，光盘)上或直接提供于计算机或数据处理装置上。此外，试剂盒可优选包含用于校准目的的gdf-15型肽的标准水平。
[0167]
在一个优选的实施例中，试剂盒进一步包含用于校准目的的如本文所提及的至少一种另外的生物标志物(诸如，tnt、nt-probnp、crp和d-二聚体)的标准水平。
[0168]“包装插页”用于指治疗产品或药品的商业包装中通常包括的说明书，其含有关于涉及此类治疗产品或药品的使用的适应症、用法、剂量、施用、禁忌症、待与所包装产品联用的其他治疗产品和/或警告的信息。
[0169]
如本文所用的术语“比较”是指将来自患有covid-19的患者的样品中的生物标志物(诸如，该一种或多种gfd-15型肽)的水平与本说明书别处指定的生物标志物的参考进行比较。应当理解，如本文所用的比较通常是指对应的参数或值的比较，例如，将绝对水平与绝对参考水平进行比较，而将浓度与参考浓度进行比较，或将从样品中的生物标志物获得的强度信号与从第一样品获得的相同类型的强度信号进行比较。可手动或计算机辅助进行比较。因此，可以由计算装置进行比较。可以将来自患有covid-19的患者的样品中生物标志物的确定或检测水平的值与参考水平相互比较，并且可以由执行比较算法的计算机程序自动执行所述比较。执行所述评估的计算机程序将以适当的输出格式提供所需的评定。对于计算机辅助比较，可将所确定的水平的值与由计算机程序存储在数据库中的与合适的参考相对应的值进行比较。计算机程序可进一步评估比较的结果，即以适当的输出格式自动提供所需的评定。对于计算机辅助比较，可将所确定的水平的值与由计算机程序存储在数据库中的与合适的参考相对应的值进行比较。计算机程序可进一步评估比较的结果，即以适当的输出格式自动提供所需的评定。
[0170]
根据本发明，应将一种或多种gdf-15肽的水平与参考进行比较。参考优选为一种参考。
[0171]
术语“参考”被技术人员很好地理解。应当理解，该参考应允许对患有covid-19的患者的疾病严重度和疾病进展进行本文所述的预测。
[0172]
如本文所用的术语“疾病进展”是指疾病的过程。该术语反映了一种疾病或身体不适，其过程在大多数情况下为疾病的恶化、发展或传播。这可能会发生，直到出现死亡、严重衰弱或器官衰竭。一些进行性疾病可以通过治疗来停止和逆转。许多可以通过药物疗法来减慢。有些不能通过当前的治疗来改变。疾病可以为快速进展的(通常数天至数周)或缓慢进展的(数月至数年)。几乎所有缓慢进展的疾病在时间进程方面也是慢性疾病；这些疾病中的许多疾病也被称为退行性疾病。并非所有的慢性疾病均为进行性的：慢性、非进行性疾病可以被称为静态病症。
[0173]
例如，与用于预测疾病严重度的方法有关，该参考优选地是指如下水平，该水平允许将患有covid-19的患者分配到(i)经预测疾病严重度高的患有covid-19的患者组，或(ii)经预测疾病严重程低的患有covid-19的患者组。可从要与测试样品一起(即同时或随后)分析的第一样品确定合适的参考。
[0174]
原则上，可以基于给定生物标志物的平均值或均值，通过施加标准统计方法来计算如上文所指定的患有covid-19的患者的群组的参考。特别地，测试(诸如旨在诊断发生事件或未发生事件的方法)的准确性通过其接收器操作特性(roc)而被最好地描述(特别地参见zweigmh.等人，c1in.chem.1993；39：561-577)。roc曲线图是在观察到的整个数据范围内连续改变决策阈值所产生的所有敏感性对比特异性对的曲线。诊断方法的临床性能取决于其准确性，即其能够正确地将患有covid-19的患者分配到某一预后或诊断中。roc曲线通过将适用于区分的整个阈值范围的敏感性对比1-特异性绘制成曲线而显示了两种分布之间的重叠。y轴上是敏感性，即真阳性分数，其被定义为真阳性测试结果数与真阳性测试结果数和假阴性测试结果数之积的比率。其仅从受影响的子组计算。x轴上是假阳性分数，即1-特异性，其被定义为假阳性结果数与真阴性结果数和假阳性结果数之积的比率。这是一个特异性指数，并且完全由未受影响的子组计算得出。由于真阳性分数和假阳性分数是完全分开计算的，所以通过使用来自两个不同子组的测试结果，roc曲线与群组中事件的患病率无关。roc曲线上的每一点代表与特定决策阈值对应的敏感性/1-特异性对。有完全区别(两种结果分布没有重叠)的测试具有穿过左上角的roc曲线，其中真阳性分数为1.0或100％(完全敏感性)，并且假阳性分数为0(完全特异性)。无区别(两个组的结果分布相同)的测试的理论曲线是从左下角到右上角的45
°
对角线。大多数曲线落在这两个极端之间。如果roc曲线完全落到低于45
°
对角线，则可以通过将“阳性”的标准从“大于”逆转为“小于”或反之亦然来轻松纠正。定性地，曲线越接近左上角，则测试的总体准确度就越高。根据期望的置信区间，可以从roc曲线导出阈值，从而允许分别在适当的敏感性和特异性平衡下对给定事件进行诊断。因此，优选地，通过建立如上所述的所述群组的roc并由此导出阈值水平，可以生成用于本发明方法的参考，即允许评定心房颤动的阈值。根据诊断方法所需的敏感性和特异性，roc曲线允许得出合适的阈值。
[0175]
特别是对于到医院就诊时仅有轻度症状的患者，应当理解，对于患有covid-19的患者，设想了一种最佳特异性以选择在重症监护室入住或进行治疗(即，划入(rule in))，而对于例如将在重症监护室入住或进行治疗并且在护理后出院的患有covid-19的患者排除在外(即，划掉(rule out))，需要最佳敏感性。
[0176]
如本文所用的术语“预后”是指预测疾病可能或预期的发展，该发展包括体征和症状是否将随着时间的推移而改善或恶化以及如何迅速，或保持稳定。该术语进一步包括对生活质量的预期，例如执行日常活动的能力；对于并发症和相关联的定义健康问题的可能性；以及存活的可能性，其包括预期寿命。预后是基于所诊断的疾病的正常过程、个体的身体和精神状况、可用的治疗和其他因素来做出的。预后包括预期的持续时间、功能和疾病过程的描述，诸如进行性衰退、间歇性危象或突然的、不可预测的危象。
[0177]
如本文所用的术语“预测”包括疾病发生的概率和采取预防措施以完全预防疾病或显著降低其对患者的影响，诸如通过预防死亡或限制发病率。该术语进一步是指临床观察，其用于对疾病的自然史或其预后做出有根据的估计。
[0178]
此外，如本文所用的术语“预测”意指评定根据本发明的方法所提及的患有covid-19的患者是否具有高疾病严重度。在一个特别优选的实施例中，预测疾病严重度。
[0179]
根据本发明，术语“预测风险”被理解为辅助预测因感染有covid-19住院的风险。原则上，最终预测将由医师进行，并可能包括进一步的诊断结果。
[0180]
术语“显著”和“统计上显著”是本领域技术人员已知的。因此，本领域技术人员可以使用各种公知的统计评定工具无需进一步努力地测定增加或减少是显著的还是统计上显著的。例如，显著增加或减少是至少10％、特别是至少20％的增加或减少。
[0181]
如本文所用的术语“建议”意指建立可以应用于患有covid-19的患者的疗法的提议。然而，应该理解的是该术语并不包括应用实际治疗。建议的疗法取决于通过本发明的方法提供的结局。
[0182]
实施方案
[0183]
在第一方面，本发明涉及一种用于预测患有β病毒感染的患者的疾病严重度的方法，所述方法包括
[0184]
a)确定来自患有β病毒感染的患者的样品中gdf-15的水平，
[0185]
b)将在步骤a)中确定的水平或浓度与参考进行比较，以及
[0186]
c)预测患有β病毒感染的患者的疾病严重度。
[0187]
在一个实施例中，本发明涉及一种用于预测患有covid-19的患者的疾病严重度的方法，所述方法包括
[0188]
a)确定来自患有covid-19的患者的样品中gdf-15的水平，
[0189]
b)将在步骤a)中确定的水平或浓度与参考进行比较，以及
[0190]
c)预测患有covid-19的患者的所述疾病严重度。
[0191]
在实施例中，预测患有covid-19的患者在未来是否将发展为高疾病严重度。在实施例中，预测患有covid-19的患者是否将在接下来的24小时至72小时内发展为高疾病严重度。
[0192]
在前述方法的一个优选的实施例中，gdf-15的增加水平指示患有covid-19的患者的增加的疾病严重度。
[0193]
特别地，如果患者的样品中gdf-15的水平高于参考或参考样品中gdf-15的水平，则患者的样品中gdf-15的水平指示患有covid-19的患者的疾病严重度增加。特别地，与在没有疾病进展或具有轻度疾病进展的个体的相同液体样品中相比，在具有严重疾病进展的患者的液体样品中可检测到更高水平的gdf-15。
[0194]
在特定实施例中，与参考相比，gdf-15的水平增加。优选地，所述参考是预定值。所述预定值应允许预测疾病严重度、允许风险分层、允许监视疾病进展、预测患者针对入院的风险、允许预测针对重症监护的需求、允许选择在重症监护室入住或进行治疗、允许预测针对死亡的风险，允许预测针对血栓形成和针对肺栓塞的风险。应当理解，参考可以基于预测的类型而不同。例如，用于预测针对死亡的风险的该一种或多种gdf-15型肽的参考通常高于患有covid-19的患者的感染起点处的参考。然而，技术人员将考虑到这一点。
[0195]
在实施例中，来自患者的样品是体液样品。在具体实施例中，样品是全血、血清或血浆样品。在实施例中，样品为体外样品，即将在体外进行分析，不会再移回体内。
[0196]
在具体实施例中，患者是实验室动物、家畜或灵长类动物。在具体实施例中，患者
是人。
[0197]
在实施例中，患者是人类患者。在实施方案中，患者是任何年龄。在实施方案中，患者为50岁或更高年龄，优选60岁或更高年龄，且优选65岁或更高年龄。进一步，设想待测患者为70岁或更高年龄。此外，设想待测的患有covid-19的患者为75岁或更高年龄。此外，在实施例中，患有covid-19的患者可能在50岁与90岁之间，特别是在60岁与90岁之间，特别是在70岁与90岁之间。
[0198]
在实施例中，使用抗体，特别是使用单克隆抗体确定gdf-15的水平。在实施例中，确定患者的样品中gdf-15水平的步骤a)包括进行免疫测定。在实施例中，免疫测定以直接或间接形式执行。在实施方案中，此类免疫测定选自由以下组成的组：酶联免疫吸附测定(elisa)、酶免疫测定(eia)、放射免疫测定(ria)或基于发光、荧光、化学发光或电化学发光检测的免疫测定。
[0199]
在具体实施例中，确定患者的样品中gdf-15水平的步骤a)包括以下步骤
[0200]
i)将患者的样品与一种或多种与gdf-15特异性结合的抗体一起孵育，从而在抗体和gdf-15之间产生复合物，以及
[0201]
ii)量化步骤i)中形成的复合物，从而量化患者的样品中gdf-15的水平。
[0202]
在具体实施例中，在步骤i)中，样品与两种抗体一起孵育，特异性结合gdf-15。如对本领域技术人员显而易见的那样，可以按任意需要的顺序使样品接触第一和第二抗体，即首先接触第一抗体，然后接触第二抗体；或首先接触第二抗体，然后接触第一抗体；或同时接触第一和第二抗体。在充分的时间和条件下接触，以形成第一抗gdf-15抗体/gdf-15/第二抗gdf-15抗体复合物。如本领域技术人员所容易理解的是，这仅仅是用于设定形成以下复合物的适合或充分的时间和条件的常规实验，即形成特异性抗gdf-15抗体和gdf-15抗原/分析物的复合物(＝抗gdf-15复合物)，或形成二级复合物或夹心复合物，其包括gdf-15的第一抗体、gdf-15(分析物)和第二抗gdf-15抗体(＝抗gdf-15抗体/gdf-15/第二抗gdf-15抗体复合物)。
[0203]
可采用任何适当的手段对抗gdf-15抗体/gdf-15复合物执行检测。可采用任何适当的手段对第一抗gdf-15抗体/gdf-15/第二抗gdf-15抗体复合物执行检测。本领域的技术人员充分熟悉所述方式/方法。
[0204]
在某些实施例中，将形成包含针对gdf-15、gdf-15(分析物)的第一抗体和针对gdf-15的第二抗体的夹心，其中所述第二抗体被可检测地标记。
[0205]
在一个实施例中，将形成包含针对gdf-15的第一抗体、gdf-15(分析物)和针对gdf-15的第二抗体的夹心，其中第二抗体被可检测地标记并且其中第一抗gdf-15抗体能够结合固相或与固相结合。
[0206]
在实施方案中，第二抗体被直接地或间接地可检测地标记。在具体实施例中，用发光染料，特别是化学发光染料或电化学发光染料可检测地标记第二抗体。
[0207]
在一个特定实施例中，样品中的抗原、生物素化的单克隆gdf-15特异性抗体以及用钌复合物标记的单克隆gdf-15特异性抗体形成夹心复合物。加入链霉亲和素包被的微粒之后，复合物经由生物素和链霉亲和素的相互作用变为与固相结合。
[0208]
在第二方面，本发明涉及一种用于对患有β病毒感染的患者进行风险分层的方法，所述方法包括
[0209]
a)确定来自患有β病毒感染的患者的样品中gdf-15的水平，
[0210]
b)将在步骤a)中确定的水平与参考进行比较，
[0211]
c)对患有β病毒感染的患者的风险进行分层。
[0212]
在一个实施例中，本发明涉及一种用于对患有covid-19的患者进行风险分层的方法，所述方法包括
[0213]
a)确定来自患有covid-19的患者的样品中gdf-15的水平，
[0214]
b)将在步骤a)中确定的水平与参考进行比较，
[0215]
c)对患有covid-19的患者的风险进行分层。
[0216]
在前述方法的一个优选的实施例中，gdf-15增加水平的患者被分层为具有更严重的疾病进展的风险增加。此外，设想对患有covid-19的患者的风险进行分层。
[0217]
特别地，如果患者的样品中gdf-15的水平高于参考或参考样品中gdf-15的水平，则患者的样品中gdf-15的水平指示患有covid-19的患者的疾病严重度增加。特别地，与在没有疾病进展或具有轻度疾病进展的个体的相同液体样品中相比，在具有严重疾病进展的患者的液体样品中可检测到更高水平的gdf-15。
[0218]
在实施例中，风险分层包括基于在covid-19患者的样品中测得的gdf-15水平，将covid-19患者分类为特定的风险状态。因此，患有covid-19的患者的gdf-15的增加水平可能有助于医师进行特定治疗或入住icu。
[0219]
此外，对gdf-15的水平的评定与临床数据(诸如，临床特征、病史、详细的covid-19表现、治疗、并发症和结果)相结合可能有助于covid-19疾病的指导，以用于对患有covid-19的患者的风险进行分层。
[0220]
在实施例中，来自患者的样品是体液样品。在具体实施例中，样品是全血、血清或血浆样品。在实施例中，样品为体外样品，即将在体外进行分析，不会再移回体内。
[0221]
在具体实施例中，患者是实验室动物、家畜或灵长类动物。在具体实施例中，患者是人。
[0222]
在实施例中，患者是人类患者。在实施方案中，患者是任何年龄。在实施方案中，患者为50岁或更高年龄，优选60岁或更高年龄，且优选65岁或更高年龄。进一步，设想待测患者为70岁或更高年龄。此外，设想待测的患有covid-19的患者为75岁或更高年龄。此外，在实施例中，患有covid-19的患者可能在50岁与90岁之间，特别是在60岁与90岁之间，特别是在70岁与90岁之间。
[0223]
在实施例中，使用抗体，特别是使用单克隆抗体确定gdf-15的水平。在实施例中，确定患者的样品中gdf-15水平的步骤a)包括进行免疫测定。在实施例中，免疫测定以直接或间接形式执行。在实施方案中，此类免疫测定选自由以下组成的组：酶联免疫吸附测定(elisa)、酶免疫测定(eia)、放射免疫测定(ria)或基于发光、荧光、化学发光或电化学发光检测的免疫测定。
[0224]
在具体实施例中，确定患者的样品中gdf-15水平的步骤a)包括以下步骤
[0225]
i)将患者的样品与一种或多种与gdf-15特异性结合的抗体一起孵育，从而在抗体和gdf-15之间产生复合物，以及
[0226]
ii)量化步骤i)中形成的复合物，从而量化患者的样品中gdf-15的水平。
[0227]
在具体实施例中，在步骤i)中，样品与两种抗体一起孵育，特异性结合gdf-15。如
对本领域技术人员显而易见的那样，可以按任意需要的顺序使样品接触第一和第二抗体，即首先接触第一抗体，然后接触第二抗体；或首先接触第二抗体，然后接触第一抗体；或同时接触第一和第二抗体。在充分的时间和条件下接触，以形成第一抗gdf-15抗体/gdf-15/第二抗gdf-15抗体复合物。如本领域技术人员所容易理解的是，这仅仅是用于设定形成以下复合物的适合或充分的时间和条件的常规实验，即形成特异性抗gdf-15抗体和gdf-15抗原/分析物的复合物(＝抗gdf-15复合物)，或形成二级复合物或夹心复合物，其包括gdf-15的第一抗体、gdf-15(分析物)和第二抗gdf-15抗体(＝抗gdf-15抗体/gdf-15/第二抗gdf-15抗体复合物)。
[0228]
可采用任何适当的手段对抗gdf-15抗体/gdf-15复合物执行检测。可采用任何适当的手段对第一抗gdf-15抗体/gdf-15/第二抗gdf-15抗体复合物执行检测。本领域的技术人员充分熟悉所述方式/方法。
[0229]
在某些实施例中，将形成包含针对gdf-15、gdf-15(分析物)的第一抗体和针对gdf-15的第二抗体的夹心，其中所述第二抗体被可检测地标记。
[0230]
在一个实施例中，将形成包含针对gdf-15的第一抗体、gdf-15(分析物)和针对gdf-15的第二抗体的夹心，其中第二抗体被可检测地标记并且其中第一抗gdf-15抗体能够结合固相或与固相结合。
[0231]
在实施例中，第二抗体被直接或间接可检测地标记。在具体实施例中，用发光染料，特别是化学发光染料或电化学发光染料可检测地标记第二抗体。
[0232]
在一个特定实施例中，样品中的抗原、生物素化的单克隆gdf-15特异性抗体以及用钌复合物标记的单克隆gdf-15特异性抗体形成夹心复合物。加入链霉亲和素包被的微粒之后，复合物经由生物素和链霉亲和素的相互作用变为与固相结合。
[0233]
在第三方面，本发明涉及一种用于监视患有β病毒感染的患者的疾病进展的方法，所述方法包括
[0234]
a)确定来自患有β病毒感染的患者的第一样品中gdf-15的水平，
[0235]
b)确定来自患有β病毒感染的患者的第二样品中gdf-15的水平，该第二样品是在第一样品之后获得的，以及
[0236]
c)将第一样品中gdf-15的水平与第二样品中gdf-15的水平进行比较，以及
[0237]
d)基于步骤c)的结果，监视患有β病毒感染的患者的疾病进展。
[0238]
在一个实施例中，本发明涉及一种用于监视患有covid-19的患者的疾病进展的方法，所述方法包括
[0239]
a)确定来自患有covid-19的患者的第一样品中gdf-15的水平，
[0240]
b)确定来自患有covid-19的患者的第二样品中gdf-15的水平，第二样品是在第一样品之后获得的，以及
[0241]
c)将第一样品中gdf-15的水平与第二样品中gdf-15的水平进行比较，以及
[0242]
d)基于步骤c)的结果，监视患有covid-19的患者的疾病进展。
[0243]
前述方法可以包括基于在步骤c)中执行的比较步骤的结果来监视疾病进展的其他步骤。如本领域技术人员应理解的，患有covid-19的患者的疾病严重度的预测通常不旨在对100％的患有covid-19的患者是正确的。然而，该术语要求能够以适当且正确的方式对患有covid-19的患者的统计上显著部分进行预测。因此，实际监视可以包括诸如确认的其
他步骤。
[0244]
在前述方法的一个优选的实施例中，第一样品是在确定covid-19感染后或早在cofic-19感染的第一个症状时获得的。
[0245]
在前述方法的又一个优选的实施例中，来自患有covid-19的患者的第一样品在入院时获得。
[0246]
在前述方法的一个优选的实施例中，来自患有covid-19的患者的第二样品在入院后第3天获得。
[0247]
在前述方法的一个优选的实施例中，第二样品是在比第一样品更晚的时间点处采集的。
[0248]
因此，应在第一样品之后获得第二样品。应当理解，第二样品应在患者的covid-19感染的过程中获得。
[0249]
除了预测疾病严重度之外，还考虑获得第二样品以监视疾病进展，以在疗法开始之前、期间和之后看到疾病的恶化或改善。
[0250]
此外，特别预期的是，在获得第一样品之后的一段合理的时间之后获得第二样品。应当理解，本文所提及的gdf-15的水平不会立即改变(例如，在1分钟或1小时内)。因此，该上下文中的“合理的”是指介于获得第一样品与第二样品之间的间隔，该间隔允许生物标志物进行调整。
[0251]
因此，第二样品优选地在所述第一样品之后至少3小时、至少23小时、72小时和3天直至所述第一样品之后2周获得。
[0252]
在前述方法的又一个优选的实施例中，介于采集第一样品与第二样品之间的时间间隔为至少1天、2天、3天或10天。
[0253]
在前述方法的又一个优选的实施例中，其中在较晚的时间点处采集额外的样品(第三、第四、第五样品)。
[0254]
在前述方法的一个优选的实施例中，第三样品是在比第二样品更晚的时间点处采集的。
[0255]
在前述方法的又一个优选的实施例中，介于采集第二样品与第三样品之间的时间间隔为至少3小时、1天、3天或10天。
[0256]
在前述方法的一个优选的实施例中，第四样品是在比第三样品更晚的时间点处采集的。
[0257]
在前述方法的又一个优选的实施例中，介于采集第三样品与第四样品之间的时间间隔为至少3小时、1天、3天或10天。
[0258]
在前述方法的又一个优选的实施例中，其中在较晚的时间点处采集额外的样品(第五样品)。在前述方法的又一个优选的实施例中，介于采集第四样品与第五样品之间的时间间隔为至少3小时、1天、3天或10天。
[0259]
在前述方法的一个优选的实施例中，来自患有covid-19的患者的第三样品在入院后第2天获得。
[0260]
在前述方法的又一个优选的实施例中，每天从送往icu的患有covid-19的患者中获得样品。
[0261]
在实施例中，来自患者的样品是体液样品。在具体实施例中，样品是全血、血清或
血浆样品。在实施例中，样品为体外样品，即将在体外进行分析，不会再移回体内。
[0262]
在具体实施例中，患者是实验室动物、家畜或灵长类动物。在具体实施例中，患者是人。
[0263]
优选地，通过执行本发明的方法，可以评定患有covid-19的患者的疾病进展是否更严重。
[0264]
在前述方法的一个优选的实施例中，第二样品中的gdf-15的增加水平指示更严重的疾病进展。
[0265]
特别地，如果患者的第二样品中的gdf-15的水平高于第一样品中的gdf-15的水平，则患者的第二样品中的gdf-15的水平指示患有covid-19的患者的更严重的疾病进展。特别地，与在没有疾病进展或具有轻度疾病进展的个体的第二样品中相比，在具有严重疾病进展的患者的第二样品中可检测到更高水平的gdf-15。
[0266]
在前述方法的又一个优选的实施例中，更密切地监视gdf-15的增加水平的患有covid-19的患者。
[0267]
在前述的一个优选的实施例中，第二样品中的gdf-15的增加水平指示患有covid-19的患者对疗法未作出反应。
[0268]
此外，通过执行本发明的方法，可以评定患有covid-19的患者的健康状况是恒定的还是有所改善的。
[0269]
优选地，与第一样品中的gdf-15的水平相比，第二样品中的gdf-15的水平的降低，并且更优选地显著降低，并且最优选地统计上显著降低指示其疾病严重度有所改善或对用于covid-19疗法有反应的患有covid-19的患者。因此，治疗是有效的。
[0270]
同样优选地，与第一样品中的gdf-15的水平相比，第二样品中的gdf-15的水平的未变化或gdf-15的水平的增加，更优选地显著增加，最优选地统计上显著增加指示疾病严重度恶化的患有covid-19的患者或患有covid-19的患者对疗法未作出反应。因此，治疗是无效的。
[0271]
此外，通过执行本发明的方法，可以在患者从医院出院时预测疾病进展。
[0272]
在实施例中，患者是人类患者。在实施方案中，患者是任何年龄。在实施方案中，患者为50岁或更高年龄，优选60岁或更高年龄，且优选65岁或更高年龄。进一步，设想待测患者为70岁或更高年龄。此外，设想待测的患有covid-19的患者为75岁或更高年龄。此外，在实施例中，患有covid-19的患者可能在50岁与90岁之间，特别是在60岁与90岁之间，特别是在70岁与90岁之间。
[0273]
在实施例中，使用抗体，特别是使用单克隆抗体确定gdf-15的水平。在实施例中，确定患者的第一和第二样品中gdf-15的水平的步骤a)和b)包括执行免疫测定。在实施例中，免疫测定以直接或间接形式执行。在实施方案中，此类免疫测定选自由以下组成的组：酶联免疫吸附测定(elisa)、酶免疫测定(eia)、放射免疫测定(ria)或基于发光、荧光、化学发光或电化学发光检测的免疫测定。
[0274]
在具体实施例中，确定患者的第一和第二样品中gdf-15的水平的步骤a)和b)每个单独地包括以下步骤
[0275]
i)将患者的样品与一种或多种与gdf-15特异性结合的抗体一起孵育，从而在抗体和gdf-15之间产生复合物，以及
[0276]
ii)量化步骤i)中形成的复合物，从而量化患者的样品中gdf-15的水平。
[0277]
在具体实施例中，在步骤i)中，样品与两种抗体一起孵育，特异性结合gdf-15。如对本领域技术人员显而易见的那样，可以按任意需要的顺序使样品接触第一和第二抗体，即首先接触第一抗体，然后接触第二抗体；或首先接触第二抗体，然后接触第一抗体；或同时接触第一和第二抗体。在充分的时间和条件下接触，以形成第一抗gdf-15抗体/gdf-15/第二抗gdf-15抗体复合物。如本领域技术人员所容易理解的是，这仅仅是用于设定形成以下复合物的适合或充分的时间和条件的常规实验，即形成特异性抗gdf-15抗体和gdf-15抗原/分析物的复合物(＝抗gdf-15复合物)，或形成二级复合物或夹心复合物，其包括gdf-15的第一抗体、gdf-15(分析物)和第二抗gdf-15抗体(＝抗gdf-15抗体/gdf-15/第二抗gdf-15抗体复合物)。
[0278]
可采用任何适当的手段对抗gdf-15抗体/gdf-15复合物执行检测。可采用任何适当的手段对第一抗gdf-15抗体/gdf-15/第二抗gdf-15抗体复合物执行检测。本领域的技术人员充分熟悉所述方式/方法。
[0279]
在某些实施例中，将形成包含针对gdf-15、gdf-15(分析物)的第一抗体和针对gdf-15的第二抗体的夹心，其中所述第二抗体被可检测地标记。
[0280]
在一个实施例中，将形成包含针对gdf-15的第一抗体、gdf-15(分析物)和针对gdf-15的第二抗体的夹心，其中第二抗体被可检测地标记并且其中第一抗gdf-15抗体能够结合固相或与固相结合。
[0281]
在实施例中，第二抗体被直接或间接可检测地标记。在具体实施例中，用发光染料，特别是化学发光染料或电化学发光染料可检测地标记第二抗体。
[0282]
在一个特定实施例中，第一样品中的抗原、生物素化的单克隆gdf-15特异性抗体以及用钌复合物标记的单克隆gdf-15特异性抗体形成夹心复合物。加入链霉亲和素包被的微粒之后，复合物经由生物素和链霉亲和素的相互作用变为与固相结合。
[0283]
在一个特定实施例中，第二样品中的抗原、生物素化的单克隆gdf-15特异性抗体以及用钌复合物标记的单克隆gdf-15特异性抗体形成夹心复合物。加入链霉亲和素包被的微粒之后，复合物经由生物素和链霉亲和素的相互作用变为与固相结合。
[0284]
之后，将第一样品中的gdf-15的水平与第二样品中的gdf-15的水平进行比较。
[0285]
有利地，在本发明的基础研究中发现，患有covid-19的患者的样品中gdf-15的水平允许识别有入院风险的患有covid-19的患者。
[0286]
因此，在第四方面，本发明涉及一种预测患有β病毒感染的患者针对入院的风险的方法，所述方法包括
[0287]
b)确定来自患有β病毒感染的患者的样品中gdf-15的水平，
[0288]
b)将在步骤a)中确定的水平与参考进行比较，
[0289]
c)预测患有β病毒感染的患者针对入院的风险。
[0290]
在一个实施例中，本发明涉及一种预测患有covid-19的患者针对入院的风险的方法，所述方法包括
[0291]
c)确定来自患有covid-19的患者的样品中gdf-15的水平，
[0292]
b)将在步骤a)中确定的水平与参考进行比较，
[0293]
c)预测患有covid-19的患者针对入院的风险。
[0294]
在前述方法的又一个优选的实施例中，建议gdf-15水平增加的患者入院。因此，没有显著水平的covid-19(其中为轻度和中度疾病)的患有covid-19的患者可能不需要紧急干预或住院。
[0295]
众所周知，由于呼吸困难，sars-cov-2感染可能导致一些感染患者中的严重疾病，并且这些感染患者需要医院护理。每5名感染有sars-cov-2的人中就有约1人会发展为重症covid-19。这些处于风险中的患者通常年龄超过60岁，并且患有基础医学病症(诸如，糖尿病、心脏病、呼吸系统疾病或高血压)的人是处于更大风险中的人。然而，据描述，没有此类临床风险因素的年轻患者也可能发展为严重疾病进展。因此，尽早确定这些患有covid-19的高风险患者很重要，因为这将允许采取预防或延缓进展的治疗措施。
[0296]
在实施例中，患者被收治到医院，特别地，患者因该患者感染sars-cov-2而住院。
[0297]
按照前述方法，将预测患有covid-19的患者因感染sars-cov-2而入院的风险。因此，可以确定患有covid-19的患者是由于gdf-15水平增加而有入院风险，还是没有入院风险。
[0298]
如本领域技术人员应理解的，风险的预测通常不旨在对100％的患有covid-19的患者是正确的。优选地，该术语意指能够以适当且正确的方式对患有covid-19的患者的统计上显著部分进行预测。可以由本领域技术人员使用各种众所周知的统计评估工具(例如，测定置信区间、p值测定、学生t检验、mann-whitney检验等)在无需进一步努力的情况下测定某一部分是否是统计上显著的。详情见dowdy和wearden，statistics for research，john wiley&sons，new york 1983。优选的置信区间为至少90％、至少95％、至少97％、至少98％或至少99％。p值优选地为0.1、0.05、0.01、0.005或0.0001。
[0299]
优选地，预测某个时间窗口内的风险/概率。在一些实施例中，从本发明的方法的完成起计算所述预测窗口。特别地，从获得待测样品的时间点计算所述预测窗口。
[0300]
在本发明的一个优选的实施例中，预测窗口优选地是至少1天、2天、至少3天、至少4天、至少5天或至少10天、或任何间歇时间范围的间隔。
[0301]
在本发明的另一个优选的实施例中，预测窗口优选地是长达、更优选地长达14天、或最优选地长达21天的时段。
[0302]
因此，预测长达三天、长达五天或长达九天内的风险。此外，设想预测窗口为1天至9天的时段。替代性地，预测窗口可以是1天至3天的时段。
[0303]
优选地，将通过本发明的上述方法分析的患有covid-19的患者分配到有因covid-19感染入院风险的患有covid-19的患者组中，或者分配到没有因covid-19感染住院风险的患有covid-19的患者组中。在有风险的患者中，优选地，是因covid-19感染入院风险升高的患者(特别是在预测窗口内)。优选地，与患有covid-19的患者的群组(即一组患有covid-19的患者)中的风险相比，所述风险是升高的。在没有风险的患者中，优选地，是入院风险降低的患者(特别是在预测窗口内)。优选地，与患有covid-19的患者的群组(即一组患有covid-19的患者)中的平均风险相比，所述风险是降低的。
[0304]
因此，本发明的方法允许区分升高的风险和降低的风险。优选地，在2周的预测窗口内，有风险的患有covid-19的患者因covid-19感染入院的风险优选地为12％或更大、或更优选地为15％或更大、或最优选地为20％或更大
[0305]
优选地，在2周的预测窗口内，没有风险的患有covid-19的患者因心力衰竭住院的
风险优选地低于10％、更优选地低于8％、或最优选地低于7％。
[0306]
术语“参考”已在本文别处定义。该定义相应地适用。上述方法中应用的参考应允许预测因covid-19感染住院的风险。在一些实施例中，参考应允许区分有入院风险的患有covid-19的患者和没有住院风险的患有covid-19的患者。在一些实施例中，所述参考是预定值。
[0307]
优选地，与参考相比，来自患有covid-19的患者的样品中的gdf-15的水平增加，这指示患有covid-19的患者有入院风险。同样优选地，与参考相比，来自患有covid-19的患者的样品中的gdf-15水平降低，这指示患有covid-19的患者没有入院风险。
[0308]
在实施例中，来自患者的样品是体液样品。在具体实施例中，样品是全血、血清或血浆样品。在实施例中，样品为体外样品，即将在体外进行分析，不会再移回体内。
[0309]
在具体实施例中，患者是实验室动物、家畜或灵长类动物。在具体实施例中，患者是人。
[0310]
在实施例中，患者是人类患者。在实施方案中，患者是任何年龄。在实施方案中，患者为50岁或更高年龄，优选60岁或更高年龄，且优选65岁或更高年龄。进一步，设想待测患者为70岁或更高年龄。此外，设想待测的患有covid-19的患者为75岁或更高年龄。此外，在实施例中，患有covid-19的患者可能在50岁与90岁之间，特别是在60岁与90岁之间，特别是在70岁与90岁之间。
[0311]
在实施例中，使用抗体，特别是使用单克隆抗体确定gdf-15的水平。在实施例中，确定患者的样品中gdf-15水平的步骤a)包括进行免疫测定。在实施例中，免疫测定以直接或间接形式执行。在实施方案中，此类免疫测定选自由以下组成的组：酶联免疫吸附测定(elisa)、酶免疫测定(eia)、放射免疫测定(ria)或基于发光、荧光、化学发光或电化学发光检测的免疫测定。
[0312]
在具体实施例中，确定患者的样品中gdf-15水平的步骤a)包括以下步骤
[0313]
i)将患者的样品与一种或多种与gdf-15特异性结合的抗体一起孵育，从而在抗体和gdf-15之间产生复合物，以及
[0314]
ii)量化步骤i)中形成的复合物，从而量化患者的样品中gdf-15的水平。
[0315]
在具体实施例中，在步骤i)中，样品与两种抗体一起孵育，特异性结合gdf-15。如对本领域技术人员显而易见的那样，可以按任意需要的顺序使样品接触第一和第二抗体，即首先接触第一抗体，然后接触第二抗体；或首先接触第二抗体，然后接触第一抗体；或同时接触第一和第二抗体。在充分的时间和条件下接触，以形成第一抗gdf一15抗体/gdf-15/第二抗gdf-15抗体复合物。如本领域技术人员所容易理解的是，这仅仅是用于设定形成以下复合物的适合或充分的时间和条件的常规实验，即形成特异性抗gdf-15抗体和gdf-15抗原/分析物的复合物(＝抗gdf-15复合物)，或形成二级复合物或夹心复合物，其包括gdf-15的第一抗体、gdf-15(分析物)和第二抗gdf-15抗体(＝抗gdf-15抗体/gdf-15/第二抗gdf-15抗体复合物)。
[0316]
可采用任何适当的手段对抗gdf-15抗体/gdf-15复合物执行检测。可采用任何适当的手段对第一抗gdf-15抗体/gdf-15/第二抗gdf-15抗体复合物执行检测。本领域的技术人员充分熟悉所述方式/方法。
[0317]
在某些实施例中，将形成包含针对gdf-15、gdf-15(分析物)的第一抗体和针对
gdf-15的第二抗体的夹心，其中所述第二抗体被可检测地标记。
[0318]
在一个实施例中，将形成包含针对gdf-15的第一抗体、gdf-15(分析物)和针对gdf-15的第二抗体的夹心，其中第二抗体被可检测地标记并且其中第一抗gdf-15抗体能够结合固相或与固相结合。
[0319]
在实施例中，第二抗体被直接或间接可检测地标记。在具体实施例中，用发光染料，特别是化学发光染料或电化学发光染料可检测地标记第二抗体。
[0320]
在一个特定实施例中，样品中的抗原、生物素化的单克隆gdf-15特异性抗体以及用钌复合物标记的单克隆gdf-15特异性抗体形成夹心复合物。加入链霉亲和素包被的微粒之后，复合物经由生物素和链霉亲和素的相互作用变为与固相结合。
[0321]
本发明的方法可以辅助个性化医疗。在一个优选的实施例中，上述方法用于预测患有covid-19的患者的入院风险进一步包括以下步骤：如果预测患有covid-19的患者有入院风险，则推荐和/或开始至少一种合适的疗法。因此，本发明还涉及一种治疗方法。
[0322]
在第五方面，本发明涉及一种用于预测患有β病毒感染的患者针对重症监护的需求的方法，所述方法包括
[0323]
a)确定来自患有β病毒感染的患者的样品中gdf-15的水平，
[0324]
b)将在步骤a)中确定的水平与参考进行比较，
[0325]
c)预测患有β病毒感染的患者针对重症监护的需求。
[0326]
在一个实施例中，本发明涉及一种用于预测患有covid-19的患者针对重症监护的需求的方法，所述方法包括
[0327]
a)确定来自患有covid-19的患者的样品中gdf-15的水平，
[0328]
b)将在步骤a)中确定的水平与参考进行比较，
[0329]
c)预测患有covid-19的患者针对重症监护的需求。
[0330]
在实施例中，预测患有covid-19的患者在未来是否将需要重症监护。在实施例中，预测患有covid-19的患者是否将在接下来的24小时至72小时内需要重症监护。
[0331]
在前述方法的一个优选的实施例中，gdf-15的增加水平指示患有covid-19的患者针对重症监护的需求。
[0332]
特别地，如果患者的样品中gdf-15的水平高于参考或参考样品中gdf-15的水平，则患者的样品中gdf-15的水平指示患有covid-19的患者针对重症监护的需求增加。特别地，与在没有疾病进展或具有轻度疾病进展的个体的相同液体样品中相比，在具有严重疾病进展的患者的液体样品中可检测到更高水平的gdf-15。
[0333]
在特定实施例中，与参考相比，gdf-15的水平增加。优选地，参考是预定值。所述预定值应允许预测疾病严重度、允许风险分层、允许监视疾病进展、预测患者针对入院的风险、允许预测针对重症监护的需求、允许选择在重症监护室入住或进行治疗、允许预测针对死亡的风险，允许预测针对血栓形成和针对肺栓塞的风险。应当理解，参考可以基于预测的类型而不同。例如，用于预测死亡风险的该一种或多种gdf-15型肽的参考通常高于患有covid-19的患者的感染起点处的参考。然而，技术人员将考虑到这一点。
[0334]
在实施例中，来自患者的样品是体液样品。在具体实施例中，样品是全血、血清或血浆样品。在实施例中，样品为体外样品，即将在体外进行分析，不会再移回体内。
[0335]
在具体实施例中，患者是实验室动物、家畜或灵长类动物。在具体实施例中，患者
是人。
[0336]
在实施例中，患者是人类患者。在实施方案中，患者是任何年龄。在实施方案中，患者为50岁或更高年龄，优选60岁或更高年龄，且优选65岁或更高年龄。进一步，设想待测患者为70岁或更高年龄。此外，设想待测的患有covid-19的患者为75岁或更高年龄。此外，在实施例中，患有covid-19的患者可能在50岁与90岁之间，特别是在60岁与90岁之间，特别是在70岁与90岁之间。
[0337]
在前述方法的又一个优选的实施例中，gdf-15的增加水平指示患有covid-19的患者针对重症监护的需求。特别地，如果患者的样品中gdf-15的水平高于参考或参考样品中gdf-15的水平，则患者的样品中gdf-15的水平指示患有covid-19的患者针对重症监护的需求。特别地，与在不需要重症监护的个体的相同液体样品中相比，在需要重症监护的患者的液体样品中可检测到更高水平的gdf-15。
[0338]
在实施例中，来自患者的样品是体液样品。在具体实施例中，样品是全血、血清或血浆样品。在实施例中，样品为体外样品，即将在体外进行分析，不会再移回体内。
[0339]
在具体实施例中，患者是实验室动物、家畜或灵长类动物。在具体实施例中，患者是人。
[0340]
在实施例中，患者是人类患者。在实施方案中，患者是任何年龄。在实施方案中，患者为50岁或更高年龄，优选60岁或更高年龄，且优选65岁或更高年龄。进一步，设想待测患者为70岁或更高年龄。此外，设想待测的患有covid-19的患者为75岁或更高年龄。此外，在实施例中，患有covid-19的患者可能在50岁与90岁之间，特别是在60岁与90岁之间，特别是在70岁与90岁之间。
[0341]
在实施例中，使用抗体，特别是使用单克隆抗体确定gdf-15的水平。在实施例中，确定患者的样品中gdf-15水平的步骤a)包括进行免疫测定。在实施例中，免疫测定以直接或间接形式执行。在实施方案中，此类免疫测定选自由以下组成的组：酶联免疫吸附测定(elisa)、酶免疫测定(eia)、放射免疫测定(ria)或基于发光、荧光、化学发光或电化学发光检测的免疫测定。
[0342]
在具体实施例中，确定患者的样品中gdf-15水平的步骤a)包括以下步骤
[0343]
i)将患者的样品与一种或多种与gdf-15特异性结合的抗体一起孵育，从而在抗体和gdf-15之间产生复合物，以及
[0344]
ii)量化步骤i)中形成的复合物，从而量化患者的样品中gdf-15的水平。
[0345]
在具体实施例中，在步骤i)中，样品与两种抗体一起孵育，特异性结合gdf-15。如对本领域技术人员显而易见的那样，可以按任意需要的顺序使样品接触第一和第二抗体，即首先接触第一抗体，然后接触第二抗体；或首先接触第二抗体，然后接触第一抗体；或同时接触第一和第二抗体。在充分的时间和条件下接触，以形成第一抗gdf-15抗体/gdf-15/第二抗gdf-15抗体复合物。如本领域技术人员所容易理解的是，这仅仅是用于设定形成以下复合物的适合或充分的时间和条件的常规实验，即形成特异性抗gdf-15抗体和gdf-15抗原/分析物的复合物(＝抗gdf-15复合物)，或形成二级复合物或夹心复合物，其包括gdf-15的第一抗体、gdf-15(分析物)和第二抗gdf-15抗体(＝抗gdf-15抗体/gdf-15/第二抗gdf-15抗体复合物)。
[0346]
可采用任何适当的手段对抗gdf-15抗体/gdf-15复合物执行检测。可采用任何适
当的手段对第一抗gdf-15抗体/gdf-15/第二抗gdf-15抗体复合物执行检测。本领域的技术人员充分熟悉所述方式/方法。
[0347]
在某些实施例中，将形成包含针对gdf-15、gdf-15(分析物)的第一抗体和针对gdf-15的第二抗体的夹心，其中所述第二抗体被可检测地标记。
[0348]
在一个实施例中，将形成包含针对gdf-15的第一抗体、gdf-15(分析物)和针对gdf-15的第二抗体的夹心，其中第二抗体被可检测地标记并且其中第一抗gdf-15抗体能够结合固相或与固相结合。
[0349]
在实施例中，第二抗体被直接或间接可检测地标记。在具体实施例中，用发光染料，特别是化学发光染料或电化学发光染料可检测地标记第二抗体。
[0350]
在一个特定实施例中，样品中的抗原、生物素化的单克隆gdf-15特异性抗体以及用钌复合物标记的单克隆gdf-15特异性抗体形成夹心复合物。加入链霉亲和素包被的微粒之后，复合物经由生物素和链霉亲和素的相互作用变为与固相结合。
[0351]
在第六方面，本发明涉及一种用于选择患有β病毒感染的患者在重症监护室入住或进行治疗的方法，所述方法包括
[0352]
a)确定来自患有β病毒感染的患者的样品中gdf-15的水平，
[0353]
b)将在步骤a)中确定的水平或浓度与参考进行比较，
[0354]
c)选择患有β病毒感染的患者进入重症监护室。
[0355]
在一个实施例中，本发明涉及一种用于选择患有covid-19的患者在重症监护室入住或进行治疗的方法，所述方法包括
[0356]
a)确定来自患有covid-19的患者的样品中gdf-15的水平，
[0357]
b)将在步骤a)中确定的水平或浓度与参考进行比较，
[0358]
c)选择患有covid-19的患者进入重症监护室。
[0359]
在前述方法的又一个优选的实施例中，其中选择gdf-15的增加水平的患者用于icu入住或治疗。
[0360]
在前述方法的又一个优选的实施例中，被选择入住icu的患有covid-19的患者预期会在24小时和72小时内患有其临床结果的并发症。
[0361]
在前述方法的又一个优选的实施例中，gdf-15水平在covid-19群体的第四个四分位数中的患者被分类为严重和/或危重，并且建议进入重症监护室。优选地，gdf-15的上四分位数已经从代表性covid-19群组得出并且优选为至少3000pg/ml、4000pg/ml或4500pg/ml
[0362]
在前述方法的又一个优选的实施例中，获得来自患有covid-19的患者的样品，以做出进入常规或重症监护室(icu)的住院决定。
[0363]
在前述方法的又一个优选的实施例中，来自患有covid-19的患者的样品在入住icu时获得。在前述方法的一个优选的实施例中，来自患有covid-19的患者的第二样品在入住icu时或在入住icu后第1天(24小时)、第2天(72小时)、第3天时获得。
[0364]
在前述方法的一个优选的实施例中，第二样品是在比第一样品更晚的时间点处采集的。因此，应在第一样品之后获得第二样品。应当理解，第二样品应在患者的covid-19感染开始后或在患有covid-19的患者的疗法开始后获得。然而，还考虑第二样品可以在疾病恶化后或疗法开始后获得。
[0365]
在前述方法的又一个优选的实施例中，来自患有covid-19的患者的第三样品在入住icu时或在入住icu后第1天(24小时)、第2天(72小时)、第3天时获得。
[0366]
应当理解，对于已经被选择入住icu的患有covid-19的患者，在入住icu时或在入住icu后1天、2天、3天，期望存在最佳灵敏度以用于例如及早通知在接下来几天(24小时、72小时)内出现的严重并发症(包括死亡)。
[0367]
在实施例中，来自患者的样品是体液样品。在具体实施例中，样品是全血、血清或血浆样品。在实施例中，样品为体外样品，即将在体外进行分析，不会再移回体内。
[0368]
在具体实施例中，患者是实验室动物、家畜或灵长类动物。在具体实施例中，患者是人。
[0369]
在实施例中，患者是人类患者。在实施方案中，患者是任何年龄。在实施方案中，患者为50岁或更高年龄，优选60岁或更高年龄，且优选65岁或更高年龄。进一步，设想待测患者为70岁或更高年龄。此外，设想待测的患有covid-19的患者为75岁或更高年龄。此外，在实施例中，患有covid-19的患者可能在50岁与90岁之间，特别是在60岁与90岁之间，特别是在70岁与90岁之间。
[0370]
在实施例中，使用抗体，特别是使用单克隆抗体确定gdf-15的水平。在实施例中，确定患者的样品中gdf-15水平的步骤a)包括进行免疫测定。在实施例中，免疫测定以直接或间接形式执行。在实施方案中，此类免疫测定选自由以下组成的组：酶联免疫吸附测定(elisa)、酶免疫测定(eia)、放射免疫测定(ria)或基于发光、荧光、化学发光或电化学发光检测的免疫测定。
[0371]
在具体实施例中，确定患者的样品中gdf-15水平的步骤a)包括以下步骤
[0372]
i)将患者的样品与一种或多种与gdf-15特异性结合的抗体一起孵育，从而在抗体和gdf-15之间产生复合物，以及
[0373]
ii)量化步骤i)中形成的复合物，从而量化患者的样品中gdf-15的水平。
[0374]
在具体实施例中，在步骤i)中，样品与两种抗体一起孵育，特异性结合gdf-15。如对本领域技术人员显而易见的那样，可以按任意需要的顺序使样品接触第一和第二抗体，即首先接触第一抗体，然后接触第二抗体；或首先接触第二抗体，然后接触第一抗体；或同时接触第一和第二抗体。在充分的时间和条件下接触，以形成第一抗gdf-15抗体/gdf-15/第二抗gdf-15抗体复合物。如本领域技术人员所容易理解的是，这仅仅是用于设定形成以下复合物的适合或充分的时间和条件的常规实验，即形成特异性抗gdf-15抗体和gdf-15抗原/分析物的复合物(＝抗gdf-15复合物)，或形成二级复合物或夹心复合物，其包括gdf-15的第一抗体、gdf-15(分析物)和第二抗gdf-15抗体(＝抗gdf-15抗体/gdf-15/第二抗gdf-15抗体复合物)。
[0375]
可采用任何适当的手段对抗gdf-15抗体/gdf-15复合物执行检测。可采用任何适当的手段对第一抗gdf-15抗体/gdf-15/第二抗gdf-15抗体复合物执行检测。本领域的技术人员充分熟悉所述方式/方法。
[0376]
在某些实施例中，将形成包含针对gdf-15、gdf-15(分析物)的第一抗体和针对gdf-15的第二抗体的夹心，其中所述第二抗体被可检测地标记。
[0377]
在一个实施例中，将形成包含针对gdf-15的第一抗体、gdf-15(分析物)和针对gdf-15的第二抗体的夹心，其中第二抗体被可检测地标记并且其中第一抗gdf-15抗体能够
结合固相或与固相结合。
[0378]
在实施方案中，第二抗体被直接地或间接地可检测地标记。在具体实施例中，用发光染料，特别是化学发光染料或电化学发光染料可检测地标记第二抗体。
[0379]
在一个特定实施例中，样品中的抗原、生物素化的单克隆gdf-15特异性抗体以及用钌复合物标记的单克隆gdf-15特异性抗体形成夹心复合物。加入链霉亲和素包被的微粒之后，复合物经由生物素和链霉亲和素的相互作用变为与固相结合。
[0380]
在第七方面，本发明涉及一种用于预测患有β病毒感染的患者针对死亡的风险的方法，所述方法包括
[0381]
a)确定来自患有β病毒感染的患者的样品中gdf-15的水平，
[0382]
b)将在步骤a)中确定的水平与参考进行比较，
[0383]
c)预测患有β病毒感染的患者针对死亡的风险。
[0384]
在一个实施例中，本发明涉及一种用于预测患有covid-19的患者针对死亡的风险的方法的方法，所述方法包括
[0385]
a)确定来自患有covid-19的患者的样品中gdf-15的水平，
[0386]
b)将在步骤a)中确定的水平与参考进行比较，
[0387]
c)预测患有covid-19的患者针对死亡的风险。
[0388]
在前述方法的又一个优选的实施例中，gdf-15的增加水平指示患有covid-19的患者针对死亡的增加风险。特别地，如果患者的样品中gdf-15的水平高于参考或参考样品中gdf-15的水平，则患者的样品中gdf-15的水平指示患有covid-19的患者针对死亡的增加风险。特别地，与在具有低死亡风险的个体的相同液体样品中相比，在具有更高死亡风险的患者的液体样品中可检测到更高水平的gdf-15。
[0389]
在前述方法的又一个优选的实施例中，第三个四分位数和第四个四分位数中的gdf-15水平与更高的死亡风险相关联。
[0390]
在实施例中，来自患者的样品是体液样品。在具体实施例中，样品是全血、血清或血浆样品。在实施例中，样品为体外样品，即将在体外进行分析，不会再移回体内。
[0391]
在具体实施例中，患者是实验室动物、家畜或灵长类动物。在具体实施例中，患者是人。
[0392]
在实施例中，患者是人类患者。在实施方案中，患者是任何年龄。在实施方案中，患者为50岁或更高年龄，优选60岁或更高年龄，且优选65岁或更高年龄。进一步，设想待测患者为70岁或更高年龄。此外，设想待测的患有covid-19的患者为75岁或更高年龄。此外，在实施例中，患有covid-19的患者可能在50岁与90岁之间，特别是在60岁与90岁之间，特别是在70岁与90岁之间。
[0393]
在实施例中，使用抗体，特别是使用单克隆抗体确定gdf-15的水平。在实施例中，确定患者的样品中gdf-15水平的步骤a)包括进行免疫测定。在实施例中，免疫测定以直接或间接形式执行。在实施方案中，此类免疫测定选自由以下组成的组：酶联免疫吸附测定(elisa)、酶免疫测定(eia)、放射免疫测定(ria)或基于发光、荧光、化学发光或电化学发光检测的免疫测定。
[0394]
在具体实施例中，确定患者的样品中gdf-15水平的步骤a)包括以下步骤
[0395]
i)将患者的样品与一种或多种与gdf-15特异性结合的抗体一起孵育，从而在抗体
和gdf-15之间产生复合物，以及
[0396]
ii)量化步骤i)中形成的复合物，从而量化患者的样品中gdf-15的水平。
[0397]
在具体实施例中，在步骤i)中，样品与两种抗体一起孵育，特异性结合gdf-15。如对本领域技术人员显而易见的那样，可以按任意需要的顺序使样品接触第一和第二抗体，即首先接触第一抗体，然后接触第二抗体；或首先接触第二抗体，然后接触第一抗体；或同时接触第一和第二抗体。在充分的时间和条件下接触，以形成第一抗gdf-15抗体/gdf-15/第二抗gdf-15抗体复合物。如本领域技术人员所容易理解的是，这仅仅是用于设定形成以下复合物的适合或充分的时间和条件的常规实验，即形成特异性抗gdf-15抗体和gdf-15抗原/分析物的复合物(＝抗gdf-15复合物)，或形成二级复合物或夹心复合物，其包括gdf-15的第一抗体、gdf-15(分析物)和第二抗gdf-15抗体(＝抗gdf-15抗体/gdf-15/第二抗gdf-15抗体复合物)。
[0398]
可采用任何适当的手段对抗gdf-15抗体/gdf-15复合物执行检测。可采用任何适当的手段对第一抗gdf-15抗体/gdf-15/第二抗gdf-15抗体复合物执行检测。本领域的技术人员充分熟悉所述方式/方法。
[0399]
在某些实施例中，将形成包含针对gdf-15、gdf-15(分析物)的第一抗体和针对gdf-15的第二抗体的夹心，其中所述第二抗体被可检测地标记。
[0400]
在一个实施例中，将形成包含针对gdf-15的第一抗体、gdf-15(分析物)和针对gdf-15的第二抗体的夹心，其中第二抗体被可检测地标记并且其中第一抗gdf-15抗体能够结合固相或与固相结合。
[0401]
在实施例中，第二抗体被直接或间接可检测地标记。在具体实施例中，用发光染料，特别是化学发光染料或电化学发光染料可检测地标记第二抗体。
[0402]
在一个特定实施例中，样品中的抗原、生物素化的单克隆gdf-15特异性抗体以及用钌复合物标记的单克隆gdf-15特异性抗体形成夹心复合物。加入链霉亲和素包被的微粒之后，复合物经由生物素和链霉亲和素的相互作用变为与固相结合。
[0403]
在第八方面，本发明涉及gdf-15或与gdf-15结合的试剂的体外用途，用于
[0404]
a)预测患有β病毒感染的患者的疾病严重度，
[0405]
b)对患有β病毒感染的患者进行风险分层，
[0406]
c)监视患有β病毒感染的患者的疾病严重度的程度。
[0407]
在一个实施例中，本发明涉及gdf-15或与gdf-15结合的试剂的体外用途，用于
[0408]
a)预测患有covid-19的患者的疾病严重度，
[0409]
b)对患有covid-19的患者进行风险分层，
[0410]
c)监视患有covid-19的患者的疾病严重度的程度。
[0411]
本发明涉及gfd-15肽和/或至少一种与gdf-15肽特异性结合的试剂的用途(特别是体外用途，例如在来自患有covid-19的患者的样品中)，用于预测患有covid-19的患者的疾病严重度，用于对患有covid-19的患者进行风险分层以及监视患有covid-19的患者的疾病严重度的程度。
[0412]
在实施例中，来自患者的样品是体液样品。在具体实施例中，样品是全血、血清或血浆样品。在实施例中，样品为体外样品，即将在体外进行分析，不会再移回体内。
[0413]
在具体实施例中，患者是实验室动物、家畜或灵长类动物。在具体实施例中，患者
是人。
[0414]
在实施例中，患者是人类患者。在实施方案中，患者是任何年龄。在实施方案中，患者为50岁或更高年龄，优选60岁或更高年龄，且优选65岁或更高年龄。进一步，设想待测患者为70岁或更高年龄。此外，设想待测的患有covid-19的患者为75岁或更高年龄。此外，在实施例中，患有covid-19的患者可能在50岁与90岁之间，特别是在60岁与90岁之间，特别是在70岁与90岁之间。
[0415]
在实施例中，使用抗体，特别是使用单克隆抗体确定gdf-15的水平。在实施例中，确定患者的样品中gdf-15水平的步骤a)包括进行免疫测定。在实施例中，免疫测定以直接或间接形式执行。在实施方案中，此类免疫测定选自由以下组成的组：酶联免疫吸附测定(elisa)、酶免疫测定(eia)、放射免疫测定(ria)或基于发光、荧光、化学发光或电化学发光检测的免疫测定。
[0416]
在具体实施例中，确定患者的样品中gdf-15水平的步骤a)包括以下步骤
[0417]
i)将患者的样品与一种或多种与gdf-15特异性结合的抗体一起孵育，从而在抗体和gdf-15之间产生复合物，以及
[0418]
ii)量化步骤i)中形成的复合物，从而量化患者的样品中gdf-15的水平。
[0419]
在具体实施例中，在步骤i)中，样品与两种抗体一起孵育，特异性结合gdf-15。如对本领域技术人员显而易见的那样，可以按任意需要的顺序使样品接触第一和第二抗体，即首先接触第一抗体，然后接触第二抗体；或首先接触第二抗体，然后接触第一抗体；或同时接触第一和第二抗体。在充分的时间和条件下接触，以形成第一抗gdf-15抗体/gdf-15/第二抗gdf-15抗体复合物。如本领域技术人员所容易理解的是，这仅仅是用于设定形成以下复合物的适合或充分的时间和条件的常规实验，即形成特异性抗gdf-15抗体和gdf-15抗原/分析物的复合物(＝抗gdf-15复合物)，或形成二级复合物或夹心复合物，其包括gdf-15的第一抗体、gdf-15(分析物)和第二抗gdf-15抗体(＝抗gdf-15抗体/gdf-15/第二抗gdf-15抗体复合物)。
[0420]
可采用任何适当的手段对抗gdf-15抗体/gdf-15复合物执行检测。可采用任何适当的手段对第一抗gdf-15抗体/gdf-15/第二抗gdf-15抗体复合物执行检测。本领域的技术人员充分熟悉所述方式/方法。
[0421]
在某些实施例中，将形成包含针对gdf-15、gdf-15(分析物)的第一抗体和针对gdf-15的第二抗体的夹心，其中所述第二抗体被可检测地标记。
[0422]
在一个实施例中，将形成包含针对gdf-15的第一抗体、gdf-15(分析物)和针对gdf-15的第二抗体的夹心，其中第二抗体被可检测地标记并且其中第一抗gdf-15抗体能够结合固相或与固相结合。
[0423]
在实施例中，第二抗体被直接或间接可检测地标记。在具体实施例中，用发光染料，特别是化学发光染料或电化学发光染料可检测地标记第二抗体。
[0424]
在一个特定实施例中，样品中的抗原、生物素化的单克隆gdf-15特异性抗体以及用钌复合物标记的单克隆gdf-15特异性抗体形成夹心复合物。加入链霉亲和素包被的微粒之后，复合物经由生物素和链霉亲和素的相互作用变为与固相结合。
[0425]
在第九方面，本发明涉及一种用于预测患有β病毒感染的患者针对血栓形成的风险的方法，所述方法包括
15抗体复合物)。
[0442]
可采用任何适当的手段对抗gdf-15抗体/gdf-15复合物执行检测。可采用任何适当的手段对第一抗gdf-15抗体/gdf-15/第二抗gdf-15抗体复合物执行检测。本领域的技术人员充分熟悉所述方式/方法。
[0443]
在某些实施例中，将形成包含针对gdf-15、gdf-15(分析物)的第一抗体和针对gdf-15的第二抗体的夹心，其中所述第二抗体被可检测地标记。
[0444]
在一个实施例中，将形成包含针对gdf-15的第一抗体、gdf-15(分析物)和针对gdf-15的第二抗体的夹心，其中第二抗体被可检测地标记并且其中第一抗gdf-15抗体能够结合固相或与固相结合。
[0445]
在实施例中，第二抗体被直接或间接可检测地标记。在具体实施例中，用发光染料，特别是化学发光染料或电化学发光染料可检测地标记第二抗体。
[0446]
在一个特定实施例中，样品中的抗原、生物素化的单克隆gdf-15特异性抗体以及用钌复合物标记的单克隆gdf-15特异性抗体形成夹心复合物。加入链霉亲和素包被的微粒之后，复合物经由生物素和链霉亲和素的相互作用变为与固相结合。
[0447]
在一个优选的实施例中，用于预测患有covid-19的患者的血栓形成风险的方法进一步包括如果已确定患有covid-19的患者有血栓形成风险i)建议抗凝疗法的步骤，或ii)建议强化抗凝疗法的步骤。
[0448]
在一个优选的实施例中，用于预测患有covid-19的患者的血栓形成风险的方法进一步包括如果已确定该患有covid-19的患者有血栓形成风险(通过本发明的方法)i)开始抗凝疗法的步骤，或ii)强化抗凝疗法的步骤。
[0449]
如果测试患有covid-19的患者正在接受抗凝疗法，并且如果患有covid-19的患者已被确定为未患有血栓形成的风险(通过本发明的方法)，则可以减少抗凝疗法的剂量。因此，可以建议减少剂量。减少剂量，可能会降低副作用(诸如出血)的风险。
[0450]
特别地，以下规定适用：
[0451]
如果待测患有covid-19的患者未接受抗凝疗法，则如果已确定患有covid-19的患者有脑卒中风险，就建议开始抗凝。因此，应开始抗凝治疗。
[0452]
如果待测患有covid-19的患者已接受抗凝疗法，则如果已确定患有covid-19的患者有血栓形成风险，就建议加强抗凝。因此，应加强抗凝治疗。
[0453]
在一个优选的实施方案中，通过增加抗凝剂的剂量，即当前施用的促凝剂的剂量来加强抗凝治疗。
[0454]
在一个特别优选实施例中，通过增加使用更有效的抗凝剂替换当前施用的抗凝剂来加强抗凝疗法。因此，建议更换抗凝剂。
[0455]
据描述，与维生素k拮抗剂华法林相比，用口服抗凝剂阿哌沙班实现了高风险患者中的更好预防，如hijazi等人，thelancet2016387，2302-2311，(图4)所示。
[0456]
因此，设想待测患有covid-19的患者是用维生素k拮抗剂(诸如华法林或双香豆素)治疗的患者。如果已确定患有covid-19的患者有血栓形成风险(通过本发明的方法，建议使用口服抗凝剂(特别是达比加群、利伐沙班或阿哌沙班)替代维生素k拮抗剂。因此，用维生素k拮抗剂的治疗中止，开始用口服抗凝剂进行治疗。
[0457]
如本文所用，术语“评估用于血栓形成的疗法”优选地是指疗法的评估，该疗法旨
在治疗covid-19并发症(诸如，静脉和动脉血栓形成和肺栓塞)以及一系列covid-19患者中报告的血栓形成率增加。由于抗凝疗法正在引入一定的出血风险，因此应评估抗凝疗法的需求。
[0458]
在具体实施例中，血栓形成疗法的评估包括对选自由以下项组成的组的并发症的评估：静脉血栓形成、动脉血栓形成、肺栓塞和血栓形成率增加。
[0459]
待评定的疗法可以是旨在治疗血栓形成的任何疗法。优选地，疗法是至少一种抗凝剂的施用，即抗凝疗法。抗凝疗法优选为旨在降低所述患有covid-19的患者的抗凝风险的疗法。施用至少一种抗凝剂应旨在减少或预防血液凝固和相关的脑卒中。在一个优选实施方案中，至少一种抗凝剂选自由以下项组成的组：肝素、香豆素衍生物(即维生素k拮抗剂)(特别是华法林或双香豆素)、口服抗凝剂(特别是达比加群(dabigatran)、利伐沙班(rivaroxaban)或阿哌沙班(apixaban))、组织因子途径抑制剂(tfpi)、抗凝血酶iii、因子ixa抑制剂、因子xa抑制剂、因子va和因子viiia的抑制剂以及凝血酶抑制剂(抗iia型)。因此，设想患有covid-19的患者服用前述药品中的至少一种药品。
[0460]
在优选的实施例中，该抗凝剂为维生素k拮抗剂，诸如华法林或双香豆素。维生素k拮抗剂(诸如华法林或双香豆素)价格较低，但是因为治疗不方便，繁琐，而且往往不可靠，并且治疗时间在治疗范围内波动，所以需要更好的患者依从性。noac(新的口服抗凝剂)包括直接因子xa抑制剂(阿哌沙班、利伐沙班、达瑞沙班(darexaban)、依度沙班(edoxaban))、直接凝血酶抑制剂(达比加群)和par-1拮抗剂(沃拉帕沙(vorapaxar)、阿托帕沙(atopaxar))。
[0461]
在另一优选实施例中，抗凝剂和口服抗凝剂，特别是阿哌沙班、利伐沙班、达瑞沙班、依度沙班、达比加群、沃拉帕沙或阿托帕沙。
[0462]
因此，待测患有covid-19的患者可以在测试时(即收到样品时)处于用口服抗凝剂或维生素k拮抗剂疗法。
[0463]
在第十方面，本发明涉及一种用于预测患有β病毒感染的患者针对肺栓塞的风险的方法，所述方法包括
[0464]
a)确定来自患有β病毒感染的患者的样品中gdf-15的水平，
[0465]
b)将在步骤a)中确定的水平与参考进行比较，
[0466]
c)预测患有β病毒感染的患者针对肺栓塞的风险。
[0467]
在一个实施例中，本发明涉及一种用于预测患有covid-19的患者针对肺栓塞的风险的方法，所述方法包括
[0468]
a)确定来自患有covid-19的患者的样品中gdf-15的水平，
[0469]
b)将在步骤a)中确定的水平与参考进行比较，
[0470]
c)预测患有covid-19的患者针对肺栓塞的风险。
[0471]
在前述方法的又一个优选的实施例中，gdf-15的增加水平指示患有covid-19的患者针对肺栓塞的增加风险。
[0472]
在前述方法的又一个优选的实施例中，gdf-15的增加水平指示机械通气和预防缺氧的需求增加。特别地，如果患者的样品中gdf-15的水平高于参考或参考样品中gdf-15的水平，则患者的样品中gdf-15的水平指示患有covid-19的患者对机械通气和预防缺氧的需求增加。特别地，与在对机械通气和预防缺氧无需求的个体的相同液体样品中相比，在对机
械通气和预防缺氧的需求增加的患者的液体样品中可检测到更高水平的gdf-15。
[0473]
在实施例中，来自患者的样品是体液样品。在具体实施例中，样品是全血、血清或血浆样品。在实施例中，样品为体外样品，即将在体外进行分析，不会再移回体内。
[0474]
在具体实施例中，患者是实验室动物、家畜或灵长类动物。在具体实施例中，患者是人。
[0475]
在实施例中，患者是人类患者。在实施方案中，患者是任何年龄。在实施方案中，患者为50岁或更高年龄，优选60岁或更高年龄，且优选65岁或更高年龄。进一步，设想待测患者为70岁或更高年龄。此外，设想待测的患有covid-19的患者为75岁或更高年龄。此外，在实施例中，患有covid-19的患者可能在50岁与90岁之间，特别是在60岁与90岁之间，特别是在70岁与90岁之间。
[0476]
在实施例中，使用抗体，特别是使用单克隆抗体确定gdf-15的水平。在实施例中，确定患者的样品中gdf-15水平的步骤a)包括进行免疫测定。在实施例中，免疫测定以直接或间接形式执行。在实施方案中，此类免疫测定选自由以下组成的组：酶联免疫吸附测定(elisa)、酶免疫测定(eia)、放射免疫测定(ria)或基于发光、荧光、化学发光或电化学发光检测的免疫测定。
[0477]
在具体实施例中，确定患者的样品中gdf-15水平的步骤a)包括以下步骤
[0478]
i)将患者的样品与一种或多种与gdf-15特异性结合的抗体一起孵育，从而在抗体和gdf-15之间产生复合物，以及
[0479]
ii)量化步骤i)中形成的复合物，从而量化患者的样品中gdf-15的水平。
[0480]
在具体实施例中，在步骤i)中，样品与两种抗体一起孵育，特异性结合gdf-15。如对本领域技术人员显而易见的那样，可以按任意需要的顺序使样品接触第一和第二抗体，即首先接触第一抗体，然后接触第二抗体；或首先接触第二抗体，然后接触第一抗体；或同时接触第一和第二抗体。在充分的时间和条件下接触，以形成第一抗gdf-15抗体/gdf-15/第二抗gdf-15抗体复合物。如本领域技术人员所容易理解的是，这仅仅是用于设定形成以下复合物的适合或充分的时间和条件的常规实验，即形成特异性抗gdf-15抗体和gdf-15抗原/分析物的复合物(＝抗gdf-15复合物)，或形成二级复合物或夹心复合物，其包括gdf-15的第一抗体、gdf-15(分析物)和第二抗gdf-15抗体(＝抗gdf-15抗体/gdf-15/第二抗gdf-15抗体复合物)。
[0481]
可采用任何适当的手段对抗gdf-15抗体/gdf-15复合物执行检测。可采用任何适当的手段对第一抗gdf-15抗体/gdf-15/第二抗gdf-15抗体复合物执行检测。本领域的技术人员充分熟悉所述方式/方法。
[0482]
在某些实施例中，将形成包含针对gdf-15、gdf-15(分析物)的第一抗体和针对gdf-15的第二抗体的夹心，其中所述第二抗体被可检测地标记。
[0483]
在一个实施例中，将形成包含针对gdf-15的第一抗体、gdf-15(分析物)和针对gdf-15的第二抗体的夹心，其中第二抗体被可检测地标记并且其中第一抗gdf-15抗体能够结合固相或与固相结合。
[0484]
在实施例中，第二抗体被直接或间接可检测地标记。在具体实施例中，用发光染料，特别是化学发光染料或电化学发光染料可检测地标记第二抗体。
[0485]
在一个特定实施例中，样品中的抗原、生物素化的单克隆gdf-15特异性抗体以及
用钌复合物标记的单克隆gdf-15特异性抗体形成夹心复合物。加入链霉亲和素包被的微粒之后，复合物经由生物素和链霉亲和素的相互作用变为与固相结合。
[0486]
在第十一方面，本发明涉及一种用于预测患有β病毒感染的患者的疾病严重度的计算机实现的方法的方法，所述方法包括
[0487]
a)在处理单元处接收来自患有β病毒感染的患者的样品中gdf-15的水平的值，
[0488]
b)用所述处理单元处理在步骤(a)中接收到的所述值，其中所述处理包括从存储器中检索gdf-15的水平的一个或多个阈值并且将在步骤(a)中接收到的所述值与所述一个或多个阈值进行比较，以及
[0489]
c)经由输出装置提供对患有β病毒感染的患者的疾病严重度的预测，其中所述预测基于步骤(b)的结果。
[0490]
在一个实施例中，本发明涉及一种用于预测患有covid-19的患者的疾病严重度的计算机实现的方法的方法，所述方法包括
[0491]
a)在处理单元处接收来自患有covid-19的患者的样品中gdf-15的水平的值，
[0492]
b)用处理单元处理在步骤(a)中接收到的值，其中所述处理包括从存储器中检索gdf-15的水平的一个或多个阈值并且将在步骤(a)中接收到的值与该一个或多个阈值进行比较，以及
[0493]
c)经由输出装置提供对患有covid-19的患者的疾病严重度的预测，其中所述预测基于步骤(b)的结果。
[0494]
上述方法是计算机实现的方法。优选地，计算机实现的方法的所有步骤由计算机(或计算机网络)的一个或多个处理单元执行。因此，步骤(c)中的评定由处理单元实施。优选地，所述评定基于步骤(b)的结果。
[0495]
如本文别处所述，步骤(a)中接收的一个或多个值应从确定来自患有covid-19的患者的生物标志物的水平中得出。优选地，该值是生物标记物浓度的值。该值通常将由处理单元通过将值上载或发送到处理单元来接收。替代地，通过经由用户界面输入值，处理单元可以接收该值。
[0496]
在前述方法的实施例中，步骤(b)中提出的一个或多个参考值是从存储器建立的。优选地，从存储器建立用于参考的值。
[0497]
在本发明的上述计算机实现的方法的实施例中，步骤c)中进行的评定的结果经由显示器被提供，该显示器配置成用于呈现结果。
[0498]
在本发明的前述计算机实现的方法的实施例中，该方法可包括将关于步骤c)中进行的评定的信息转移到患有covid-19的患者的电子医疗记录的进一步的步骤。
[0499]
在第十二方面，本发明涉及一种用于gdf-15的体外用途以诊断β病毒感染患者的方法，该患者患有
[0500]
a)血液中氧气降低(缺氧)，
[0501]
b)沉默性缺氧，其中患者和医师可能未基于临床症状而意识到缺氧和疾病严重度，
[0502]
c)灌注不足(under perfusion)(局部缺血)、供氧不足和组织坏死(一般性缺氧)。
[0503]
在一个实施例中，本发明涉及一种用于gdf-15的体外用途以诊断covid-19患者的方法，该患者患有
[0504]
a)血液中氧气降低(缺氧)，
[0505]
b)沉默性缺氧，其中患者和医师可能未基于临床症状而意识到缺氧和疾病严重度，
[0506]
c)灌注不足(under perfusion)(局部缺血)、供氧不足和组织坏死(一般性缺氧)。
[0507]
在前述方法的一个优选的实施例中，在一些患有covid-19的患者中，缺氧和组织氧合不足为临床上不可见的(“无症状”)，称为沉默性缺氧。
[0508]
优选地，前述用途是体外用途。此外，该检测剂优选地为抗体，诸如单克隆抗体(或其抗原结合片段)。
[0509]
本发明还涉及一种试剂盒。在一个实施例中，本发明的试剂盒包含至少一种与gdf-15肽特异性结合的试剂。优选地，所述试剂盒适于执行本发明的方法，即用于预测疾病严重度的方法，或用于进行风险分层的方法，或用于监视患有covid-19的患者的疾病进展的方法。或者，所述试剂盒包括用于实施所述方法的说明。
[0510]
在一个实施例中，所述试剂盒用于体外预测疾病严重度。在一个替代性的实施例中，所述试剂盒用于体外风险分层。在一个替代性的实施例中，所述试剂盒用于体外疾病严重度。在一个替代性的实施例中，所述试剂盒用于体外血液中氧气降低(缺氧)。在一个替代性的实施例中，所述试剂盒用于体外沉默性缺氧，其中患者和医师可能未基于临床症状而意识到缺氧和疾病严重度。在一个替代性的实施例中，所述试剂盒用于体外灌注不足(局部缺血)、供氧不足和组织坏死(一般性缺氧)。
[0511]
说明应包含用于执行预测如上所述的疾病严重度的方法的方案。进一步地，说明应包含gdf-15肽的参考的至少一个值，及任选地tnt-hs肽的参考的至少一个值。
[0512]“测定”优选地是适于确定生物标志物的水平的试剂盒。术语“试剂盒”在下文中解释。例如，所述试剂盒应包含至少一种用于gdf-15肽的检测剂和任选地至少一种另外的试剂，该试剂选自由与ctnt、nt-probnp、crp和d-二聚体特异性结合的试剂组成的组。一种至五种生物标志物的检测剂可在单个试剂盒或分开的试剂盒中提供。
[0513]
在前述方法的又一个优选的实施例中，gdf-15为gdf-15多肽。
[0514]
在前述方法的又一个优选的实施例中，患有covid-19的患者为65岁或更高年龄。
[0515]
在前述方法的又一个优选的实施例中，患有covid-19的患者患有糖尿病。
[0516]
在前述方法的又一个优选的实施例中，患有covid-19的患者具有较低的氧饱和度。
[0517]
在前述方法的又一个优选的实施例中，患有covid-19的患者在入院时具有较高的国家预警评分。
[0518]
在进一步的实施方案中，本发明涉及以下项目：
[0519]
1.一种用于预测患有β病毒感染的患者的疾病严重度的方法，所述方法包括
[0520]
a)确定来自患有β病毒感染的患者的样品中gdf-15的水平，
[0521]
b)将在步骤a)中确定的水平或浓度与参考进行比较，以及
[0522]
c)预测患有β病毒感染的患者的疾病严重度。
[0523]
2.一种用于预测患有covid-19的患者的疾病严重度的方法，所述方法包括
[0524]
a)确定来自患有covid-19的所述患者的样品中gdf-15的水平，
[0525]
b)将在步骤a)中确定的所述水平与参考进行比较，以及
[0526]
c)预测患有covid-19的患者的疾病严重度。
[0527]
3.根据方面1所述的方法，其中gdf-15的增加水平指示患有covid-19的患者的增加的疾病严重度。
[0528]
4.一种用于对患有β病毒感染的患者进行风险分层的方法，所述方法包括
[0529]
a)确定来自患有β病毒感染的患者的样品中gdf-15的水平，
[0530]
b)将在步骤a)中确定的水平与参考进行比较，
[0531]
c)对患有β病毒感染的患者的风险进行分层。
[0532]
5.一种用于对患有covid-19的患者进行风险分层的方法，所述方法包括
[0533]
a)确定来自患有covid-19的患者的样品中gdf-15的水平，
[0534]
b)将在步骤a)中确定的水平与参考进行比较，
[0535]
c)对患有covid-19的患者的风险进行分层。
[0536]
6.根据方面1至5所述的方法，其中gdf-15水平增加的患者被分层为具有针对更严重的疾病进展的增加风险。
[0537]
7.一种用于监视患有β病毒感染的患者的疾病进展的方法，所述方法包括
[0538]
a)确定来自患有β病毒感染的患者的第一样品中gdf-15的水平，
[0539]
b)确定来自患有β病毒感染的患者的第二样品中gdf-15的水平，该第二样品是在第一样品之后获得的，以及
[0540]
c)将第一样品中gdf-15的水平与第二样品中gdf-15的水平进行比较，以及
[0541]
d)基于步骤c)的结果，监视患有β病毒感染的患者的疾病进展。
[0542]
8.一种用于监视患有covid-19的患者的疾病进展的方法，所述方法包括
[0543]
a)确定来自患有covid-19的患者的第一样品中gdf-15的水平，
[0544]
b)确定来自患有covid-19的患者的第二样品中gdf-15的水平，第二样品是在第一样品之后获得的，以及
[0545]
c)将第一样品中gdf-15的水平与第二样品中gdf-15的水平进行比较，以及
[0546]
d)基于步骤c)的结果，监视患有covid-19的患者的疾病进展。
[0547]
9.根据方面7和8所述的方法，其中第二样品是在比第一样品更晚的时间点处采集的。
[0548]
10.根据方面7或9所述的方法，其中介于采集第一样品与第二样品之间的时间间隔为至少3小时、1天、3天、10天或20天
[0549]
11.根据方面7至10所述的方法，其中在较晚的时间点处采集额外的样品(第三、第四、第五样品)，其中与采集下一个样品之间的时间间隔为前一个样品之后的至少3小时、1天、3天、10天或20天
[0550]
12.根据方面7至11所述的方法，其中第二样品中的gdf-15的增加水平指示更严重的疾病进展。
[0551]
13.根据方面7至12所述的方法，其中更密切地监视具有增加的gdf-15值的患者。
[0552]
14.根据方面7至13所述的方法，其中来自患有covid-19的患者的第一样品是在入院时采集的，第二样品是在第3天采集的，并且第三样品是在第9天采集的。
[0553]
15.一种预测患有β病毒感染的患者针对入院的风险的方法，所述方法包括
[0554]
a)确定来自患有β病毒感染的患者的样品中gdf-15的水平，
[0555]
b)将在步骤a)中确定的水平与参考进行比较，
[0556]
c)预测患有β病毒感染的患者针对入院的风险。
[0557]
16.一种预测患有covid-19的患者针对入院的风险的方法，所述方法包括
[0558]
a)确定来自患有covid-19的患者的样品中gdf-15的水平，
[0559]
b)将在步骤a)中确定的水平与参考进行比较，
[0560]
c)预测患有covid-19的患者针对入院的所述风险。
[0561]
17.根据方面16所述的方法，其中建议gdf-15水平增加的患者入院。
[0562]
18.一种用于预测患有β病毒感染的患者针对重症监护的需求的方法，所述方法包括
[0563]
a)确定来自患有β病毒感染的患者的样品中gdf-15的水平，
[0564]
b)将在步骤a)中确定的水平与参考进行比较，
[0565]
c)预测患有β病毒感染的患者针对重症监护的需求。
[0566]
19.一种用于预测患有covid-19的患者针对重症监护的需求的方法，
[0567]
所述方法包括
[0568]
a)确定来自患有covid-19的患者的样品中gdf-15的水平，
[0569]
b)将在步骤a)中确定的水平与参考进行比较，
[0570]
c)预测患有covid-19的患者针对重症监护的需求。
[0571]
20.根据方面19所述的方法，其中gdf-15的增加水平指示患有covid-19的患者针对重症监护的需求。
[0572]
21.一种用于选择患有β病毒感染的患者在重症监护室入住或进行治疗的方法，所述方法包括
[0573]
a)确定来自患有β病毒感染的患者的样品中gdf-15的水平，
[0574]
b)将在步骤a)中确定的水平或浓度与参考进行比较，
[0575]
c)选择患有β病毒感染的患者进入重症监护室。
[0576]
22.一种用于选择患有covid-19的患者在重症监护室入住或进行治疗的方法，所述方法包括
[0577]
a)确定来自患有covid-19的患者的样品中gdf-15的水平，
[0578]
b)将在步骤a)中确定的水平与参考进行比较，
[0579]
c)选择患有covid-19的患者进入重症监护室。
[0580]
22.根据方面21所述的方法，其中选择gdf-15的增加水平的患者用于icu入住或治疗。
[0581]
23.根据方面21和22所述的方法，其中被选择入住icu的患者预期会在27小时和72小时内患有其临床结果的并发症。
[0582]
24.根据方面21至23所述的方法，其中建议gdf-15水平在第二个四分位数、第三个四分位数和第四个四分位数中的患者进入重症监护室。
[0583]
25.根据方面21至24所述的方法，其中gdf-15水平在covid-19群体的第四个四分位数中的患者被分类为严重和/或危重，并且建议进入重症监护室。
[0584]
26.根据方面21至25所述的方法，其中gdf-15的上四分位数已经从代表性covid-19群组得出并且优选为至少3000pg/ml、4000pg/ml或4500pg/ml。
[0585]
27.根据方面21至26所述的方法，其中获得来自患有covid-19的患者的第一样品，以做出进入常规或重症监护室(icu)的住院决定。
[0586]
28.根据方面21至27所述的方法，其中来自患有covid-19的患者的第一样品在入住icu时获得。
[0587]
29.根据方面21至28所述的方法，其中来自患有covid-19的患者的第二样品在入住icu时或在入住icu后第1天(24小时)、第2天(72小时)、第3天时获得。
[0588]
30.一种用于预测患有β病毒感染的患者针对死亡的风险的方法，所述方法包括
[0589]
a)确定来自患有β病毒感染的患者的样品中gdf-15的水平，
[0590]
b)将在步骤a)中确定的水平与参考进行比较，
[0591]
c)预测患有β病毒感染的患者针对死亡的风险。
[0592]
31.一种用于预测患有covid-19的患者针对死亡的风险的方法，所述方法包括
[0593]
a)确定来自患有covid-19的患者的样品中gdf-15的水平，
[0594]
b)将在步骤a)中确定的水平与参考进行比较，
[0595]
c)预测患有covid-19的患者针对死亡的风险。
[0596]
32.根据方面31所述的方法，其中gdf-15的增加水平指示患有covid-19的患者针对死亡的增加风险。
[0597]
33.根据方面31至32所述的方法，其中第三个四分位数和第四个四分位数中的gdf-15水平与更高的死亡风险相关联。
[0598]
34.一种用于预测患有β病毒感染的患者针对血栓形成的风险的方法，所述方法包括
[0599]
a)确定来自患有β病毒感染的患者的样品中gdf-15的水平，
[0600]
b)将在步骤a)中确定的水平与参考进行比较，
[0601]
c)预测患有β病毒感染的患者针对血栓形成的风险。
[0602]
35.用于预测患有covid-19的患者针对血栓形成的风险的方法，所述方法包括
[0603]
a)确定来自患有covid-19的患者的样品中gdf-15的水平，
[0604]
b)将在步骤a)中确定的水平与参考进行比较，
[0605]
c)预测患有covid-19的患者针对血栓形成的风险。
[0606]
36.根据方面35所述的方法，其中gdf-15的增加水平指示患有covid-19的患者血栓形成的增加风险。
[0607]
37.一种用于预测患有β病毒感染的患者针对肺栓塞风险的方法，所述方法包括
[0608]
a)确定来自患有β病毒感染的患者的样品中gdf-15的水平，
[0609]
b)将在步骤a)中确定的水平与参考进行比较，
[0610]
c)预测患有β病毒感染的患者针对肺栓塞的风险。
[0611]
38.用于预测患有covid-19的患者针对肺栓塞的风险的方法，所述方法包括
[0612]
a)确定来自患有covid-19的患者的样品中gdf-15的水平，
[0613]
b)将在步骤a)中确定的水平与参考进行比较，
[0614]
c)预测患有covid-19的患者针对肺栓塞的风险。
[0615]
39.根据方面38所述的方法，其中gdf-15的增加水平指示患有covid-19的患者针对肺栓塞的增加风险。
[0616]
40.根据方面30至31所述的方法，其中gdf-15的增加水平指示增加的机械通气和预防缺氧的需求。
[0617]
41.根据方面1至40所述的方法，其中来自患者的样品是体液样品。
[0618]
42.根据方面1至41所述的方法，其中样品为全血、血清或血浆样品。
[0619]
43.一种用于预测患有β病毒感染的患者的疾病严重度的计算机实现的方法的方法，所述方法包括
[0620]
a)在处理单元处接收来自患有β病毒感染的患者的样品中gdf-15的水平的值，
[0621]
b)用处理单元处理在步骤(a)中接收到的所述值，其中所述处理包括从存储器中检索gdf-15的水平的一个或多个阈值并且将在步骤(a)中接收到的所述值与所述一个或多个阈值进行比较，以及
[0622]
c)经由输出装置提供对患有β病毒感染的患者的疾病严重度的预测，其中所述预测基于步骤(b)的结果。
[0623]
44.一种用于预测患有covid-19的患者的疾病严重度的计算机实现的方法，所述方法包括
[0624]
a)在处理单元处接收来自患有covid-19的患者的样品中gdf-15的水平的值，
[0625]
b)用处理单元处理在步骤(a)中接收到的所述值，其中所述处理包括从存储器中检索gdf-15的水平的一个或多个阈值并且将在步骤(a)中接收到的所述值与所述一个或多个阈值进行比较，以及
[0626]
c)经由输出装置提供对患有covid-19的患者的疾病严重度的预测，其中所述预测基于步骤(b)的结果。
[0627]
45.gdf-15或与gdf-15结合的试剂的体外用途，用于
[0628]
a)预测患有β病毒感染的患者的疾病严重度，
[0629]
b)对患有β病毒感染的患者进行风险分层，
[0630]
c)监视患有β病毒感染的患者的疾病严重度的程度。
[0631]
46.gdf-15或与gdf-15结合的试剂的体外用途，用于
[0632]
a)预测患有covid-19的患者的疾病严重度，
[0633]
b)对患有covid-19的患者进行风险分层，
[0634]
c)监视患有covid-19的患者的疾病严重度的程度。
[0635]
47.根据项1至36中任一项所述的方法，或根据项33所述的体外用途，其中
[0636]
(1)gdf-15为gdf-15多肽，
[0637]
(2)患有covid-19的患者为65岁或更高年龄，
[0638]
(3)患有covid-19的患者患有糖尿病，
[0639]
(4)患有covid-19的患者具有较低的氧饱和度，和/或
[0640]
(5)患有covid-19的患者在入院时具有较高的国家预警评分。
[0641]
48.根据权利要求1至47中任一项所述的方法，或根据权利要求45至46所述的体外用途，其中沉默性缺氧和组织氧合不足为临床上不可见的(“无症状”)。
[0642]
49.根据权利要求1至48中任一项所述的方法，或根据权利要求45至46所述的体外用途，其中患有β病毒感染的患者的缺氧和组织氧合不足为临床上不可见的(“无症状”，或“沉默性缺氧”)。
[0643]
50.根据权利要求1至49中任一项所述的方法，或根据权利要求45至46所述的体外用途，其中患有covid-19的患者的缺氧和组织氧合不足为临床上不可见的(“无症状”，或“沉默性缺氧”)。
[0644]
实例
[0645]
提供以下实例和附图以帮助理解本发明，本发明的真正范围在所附权利要求中阐明。应当理解，在不脱离本发明的精神的情况下，可对所阐述的程序进行修改。
[0646]
背景技术
[0647]
生长分化因子15(gdf-15)为败血症和心血管疾病(cvd)的强预后标志物。gdf-15在covid-19中的预后重要性为未知的。
[0648]
方法
[0649]
在前瞻性、观察性covidmech研究中招募了患有经实验室确认的严重急性呼吸综合征冠状病毒2(sars-cov-2)感染并且具有covid-19症状的连续住院患者。在入院时、第3天和第9天收集生物银行样品。主要终点是入住重症监护室或在住院期间死亡。线性回归模型和逻辑回归模型用于评估在基线处的生物标志物的预后价值以及住院期间的变化。
[0650]
结果
[0651]
在招募的123名患者中，35名(28％)患者达到了主要终点；这些患者年龄较大，更常患有糖尿病，氧饱和度较低，并且入院时国家早期预警评分较高。97名患者(79％)中的入院gdf-15浓度升高(＞年龄分层的健康个体中的第95个百分位数)，并且较高的浓度与可检测到的sars-cov-2病毒血症相关联。达到主要终点的患者具有更高的gdf-15浓度(中位数4225[iqr 3197-5972]pg/ml对比2187[1344-3620]pg/ml，p＜0.001)，其中c统计量为0.78(95％置信区间0.70-0.86)。在针对年龄、性别、种族、bmi、cvd和肌酐进行调整后，gdf-15与结果之间的关联持续存在(p＜0.001)，并且优于和增量至白介素6、c反应蛋白、降钙素原、铁蛋白、d-二聚体、心肌肌钙蛋白t和n末端b型利钠肽前体。在达到主要终点的患者中从入院至第3天的gdf-15的增加也更大(中位数1208[iqr0-4305]pg/ml对比-86[iqr-322-491]pg/ml，p＜0.001)。
[0652]
患者群体
[0653]
covid机制(covidmech)研究为一项前瞻性、观察性研究，其具有招募因covid-19而住院的连续的患者的专门的生物银行。所有在阿克斯胡斯大学医院因经实验室确认的covid-19而住院的年龄≥18岁的患者均被邀请参加该研究。该机构为三级医疗中心，其具有挪威最大的医院服务区，有560,000人。covid-19由sars-cov-2实时聚合酶链反应(rt-pcr)鼻咽拭子呈阳性来进行定义，并且covid-19症状为入院的主要原因。招募时间介于2020年3月18日与5月4日之间，覆盖了挪威第一波大流行的大部分时间。在纳入患者之前，该研究已在clinicaltrials.gov(nct04314232)处注册。研究特异性的同意书由所有参与者签名，或者如果患者无法同意(即，有创机械通气)，则由近亲签名。
[0654]
该研究经过挪威区域伦理委员会(rek south-east c，参考号117589)和机构数据保护官(参考号20/02873)的批准。
[0655]
临床数据收集
[0656]
由研究者从电子医疗记录中提取了关于临床特征、病史、详细的covid-19表现、治疗、并发症和结果的信息。covid mech研究的主要终点是入住重症监护室(icu)和/或住院
死亡率的复合终点。如果参与者在他们入院期间的任何时间点处被收治到icu病房并接受＞24小时的重症监护治疗，则他们被分类为icu患者。
[0657]
cvd被定义为既往心肌梗死、心力衰竭或心房颤动病史。肥胖被定义为bmi≥30kg/m2。国家早期预警评分(news)是根据在急诊科入院时的以下测量计算的：呼吸率、氧饱和度、收缩压、脉搏率、体温和意识水平。
[0658]
血液采样程序和实验室分析
[0659]
在三个预先指定的时间点处通过静脉穿刺术来抽取血液样品：入院时(在急诊科)、住院的第2至5天(目标第3天)和住院的第6至12天(目标第9天)。血液样品的收集由各个临床科室受过培训的护士来执行。立即对在中心实验室分析的样品进行了分析。生物银行中的样品临时储存在4℃下，以2000g离心10分钟，然后转移至等分试样中，将该等分试样冷冻并在-80℃下储存在阿克斯胡斯大学医院处。
[0660]
在来自所有因covid-19而被收治的患者的血液样品中，由阿克斯胡斯大学医院处的中心实验室系统地测量了以下生物标志物：血红蛋白、白细胞计数(wbc)、淋巴细胞计数、血小板计数、d-二聚体、c反应蛋白(crp)、钠、钾、肌酐、丙氨酸转氨酶(alat)、胆红素、乳酸脱氢酶(ld)和乳酸。
[0661]
先前未解冻的来自生物银行的血清样品用于测量il-6、降钙素原(pct)、铁蛋白、心肌肌钙蛋白t(ctnt)、n末端b型利钠肽前体(nt-probnp)和gdf-15。这些生物标志物通过cobas e 801平台(roche diagnostics，penzberg，germany)上的电化学发光免疫测定elecsys来进行分析。对于gdf-15，从制造商报告的cv在472pg/ml处为1.3％，并且在19368pg/ml处为1.1％。对于il-6，从制造商报告的变异系数(cv)在6.4pg/ml处为4.9％，并且在189pg/ml处为1.4％。对于pct，从制造商报告的cv在0.12ng/ml处为6.9％，并且在43.3ng/ml处为1.8％。对于铁蛋白，从制造商报告的cv在414ng/ml处为1.5％，并且在1406ng/ml处为2.8％。对于ctnt，从制造商报告的cv在9.7ng/l处为3.5％，并且在19.8ng/l处为2.1％。对于nt-probnp，从制造商报告的cv在127ng/l处为2.5％，并且在1706ng/l处为1.3％。
[0662]
作为参考上限(url)，我们使用健康志愿者中gdf-15的第95个百分位数浓度(从制造商报告)：
[0663]
对于＜30岁，831pg/ml；对于30岁至40岁，852pg/ml；对于40岁至50岁，1229pg/ml；对于50岁至60岁，1466pg/ml；对于60岁至70岁，1476pg/ml；并且对于≥70岁，2199pg/ml。我们使用14ng/l作为用于ctnt的url，使用125ng/l和450ng/l分别作为用于＜75岁和≥75岁的参与者中的nt-probnp的url，并且使用0.5mg/l作为用于d-二聚体的url。
[0664]
对于sars-cov-2病毒血症分析，在magna pure96系统(roche，penzberg，germany)上从200μl血浆中提取总核酸，其中洗脱体积为50μl。根据靶向病毒e基因的corman等人的方案，在quantstudio
tm
7pcr系统(thermofisherscientific，waltham，massachussets，usa)上通过实时rt-pcr检测sars-cov-2rna。
[0665]
如果检测到sars-cov-2rna，则患者被分类为患有病毒血症。
[0666]
统计分析
[0667]
如果没有另外说明，对于偏斜分布变量，将值报告为n(％)和中位数(四分位数1至四分位数3)，并且对于正态分布变量，将值报告为平均值
±
sd。使用用于二进制变量的卡方
检验、用于参数连续变量的方差分析和用于非参数连续变量的kmskal-wallis来比较分类变量和连续变量。使用线性回归来确定与对数转换基线gdf-15水平相关联的临床因素，包括年龄、性别、种族、cvd、体重指数(bmi)、收缩压、心率、体温、呼吸率和对数转换肌酐、il-6、crp、pct、铁蛋白、d-二聚体、ctnt和nt-probnp。
[0668]
用spearman检验来评估生物标志物之间的相关性。线性回归模型和逻辑回归模型用于探索入院时sars-cov-2病毒血症与gdf-15和其他生物标志物的对数转换水平之间的关联。在未调整和两个经调整的逻辑回归模型中检查了经对数转换的入院生物标志物浓度与主要终点之间的关联：模型1针对年龄、性别、种族、cvd、bmi和对数转换血清肌酐进行了调整。除il-6、crp、pct、铁蛋白、d-二聚体、ctnt和nt-probnp浓度之外，模型2针对模型1中的所有变量进行了调整。
[0669]
计算接收器操作曲线下面积(roc auc)，以评估每种生物标志物区分达到终点的患者和未达到终点的患者的性能。通过wilcoxon配对符号秩检验来评估从入院至第3天的生物标志物变化。使用与入院值相同的模型来评估从入院至第3天的生物标志物变化与主要终点之间的关联，如上所述，其中针对基线值进行额外调整以说明潜在的均值回归。回归模型中使用的所有δ值均根据对数转换基线和第3天浓度来进行计算。
[0670]
所有统计学分析均使用stata软件(版本16，stata corp.，college station，tx，usa)来执行。双侧p值＜0.05被认为具有统计学意义。
[0671]
结果
[0672]
基线特征
[0673]
在研究期间，总共136名因covid-19而住院的连续的患者中的123名患者的血液样品收集在covidmech生物银行中。平均年龄为59.6
±
15.2(范围25至87)岁，72人(59％)为男性，并且68人(55％)为白人。总体而言，75人(61％)患有一种或多种共病，其包括39人(32％)患有高血压，35人(29％)肥胖，21人(17％)患有cvd，21人(17％)患有糖尿病，并且6人(5％)患有copd。从症状开始至住院的时间为10天
±
7天；100人(81％)发热，98人(80％)咳嗽并且86人(70％)呼吸困难。入院时平均体温为38.1℃
±
0.9℃，呼吸率为27次/min
±
9次/min，收缩压为132mmhg
±
19mmhg，氧饱和度为93％
±
6％，并且news为5分
±
3分。
[0674]
住院期间的结果
[0675]
在住院期间，31名患者被收治到icu。其中27名患者用有创机械通气来进行治疗，并且4名患者死亡。其余88名患者在内科病房进行治疗，并且在这些患者中4名具有治疗限制(即，不要复苏命令)的患者死亡。收治到icu或死亡(主要研究终点，n＝35)的患者年龄较大，更常患有糖尿病，并且表现出较高的基线温度、呼吸率、news评分和较低的氧饱和度(表1)。
[0676]
表1按主要研究终点(入住重症监护室或死亡)而分层的总covid mech研究群体(n＝123)的基线特征。
[0677]
[0678][0679]
缩写：ras＝肾素-血管紧张素系统；news＝国家预警评分
[0680]
收治到icu或死亡的患者在入院时也具有较高的白细胞计数、肌酐、乳酸脱氢酶和乳酸。在性别、种族、bmi、高血压、基础心血管疾病或慢性肺病、吸烟、症状的天数、症状或肾素-血管紧张素系统(ras)抑制剂的使用方面，与主要终点没有差异。
[0681]
入院时的gdf-15和其他心血管生物标志物和炎性生物标志物
[0682]
在入院时，对于gdf-15，中位数(iqr)浓度为2798(1667-4528)pg/ml；对于il-6，为40(20-75)pg/ml；对于crp，为60(30-130)mg/l；对于pct，为1.4(0.7-2.3)ug/l；对于铁蛋白，为477(238-985)ug/l；对于d-二聚体，为0.5(0.3-1.0)mg/l；对于ctnt，为9(5-16)ng/l；并且对于nt-probnp，为100(36-285)ng/l。在入院时，cvd生物标志物浓度高于url的情况对于ctnt，出现在38人(31％)中；对于nt-probnp，出现在45人(37％)中；对于d-二聚体，出现在72人(61％)中；并且对于gdf-15，出现在97人(79％)中。
[0683]
表2：gdf-15浓度高于中位数的患者年龄较大，更常患有糖尿病、高血压和心血管
疾病，并且具有较高水平的il-6、crp、pct、铁蛋白、ctnt、nt-probnp、肌酐、ld、胆红素、d-二聚体、wbc和较低水平的血红蛋白。
[0684]
表2示出了按总群体中中位数生长分化因子15(gdf-15)浓度(2798pg/ml)而分层的基线特征。
[0685]
[0686][0687]
gdf-15各个浓度在症状持续时间或症状特征方面没有差异。在多变量回归模型中，较高的gdf-15浓度与年龄较大、非白种人以及较高的pct浓度和d-二聚体浓度相关联(表3)。
[0688]
表3入院生长分化因子15浓度的多变量回归
[0689]
系数(95％ci) p-值
[0690]
年龄，岁0.015(0.004至0.026)0.009男性 0.78白种人-0.27(-0.53至-0.02)0.04体重指数，kg/m
2 0.95心血管疾病 0.43温度，℃ 0.19
心率，/min 0.16呼吸频率，次/min 0.31收缩压，mmhg 0.12氧饱和度，％0.37肌酐，umol/l 0.13白介素6，pg/ml0.62c反应蛋白，mg/l 0.17降钙素原，ug/l0.16(0.003至o.32)0.046铁蛋白，ug/l 0.87d-二聚体，mg/l0.20(0.07至0.34)0.004tnt，ng/l 0.93nt-probnp，ng/l 0.60
[0691]
缩写：il-6＝白介素6；crp＝c反应蛋白；pct＝降钙素原；ctnt＝心肌肌钙蛋白t；nt-probnp＝n末端b型利钠肽前体。
[0692]
gdf-15与所有其他炎性生物标志物和心血管生物标志物相关；相关系数在0.45至0.64的范围内(表4)。
[0693][0694][0695]
表4生物标志物的入院浓度之间的spearman相关性
[0696]
所有相关性均为显著的(p＜0.05)
[0697]
缩写：il-6＝白介素6；crp＝c反应蛋白；pct＝降钙素原；ctnt＝心肌肌钙蛋白t；nt-probnp＝n末端b型利钠肽前体；gdf-15＝生长分化因子15
[0698]
gdf-15和sars-cov-2病毒血症
[0699]
48名(39％)患者在入院时出现sars-cov-2病毒血症。由入院时的gdf-15浓度的四分位数来对患者进行分组，我们发现较高的gdf-15四分位数与较高比例的患有病毒血症的患者相关联(趋势p＜0.001)(图4)。
[0700]
入院时的病毒血症在从gdf-15最低四分位数中的13％至最高四分位数中的60％
0.94)图2)。收治到icu的所有8名非幸存者和31名患者中的25名(81％)患者均具有高于中值的gdf-15浓度。
[0714]
图2因covid-19而住院的患者中(n＝123)入院时心血管生物标志物和炎性生物标志物的浓度，以及与全因死亡的关联
[0715]
模型1：针对年龄、性别、种族、体重指数、心血管疾病和肌酐进行了调整
[0716]
浓度报告为中位数(q1、q3)。所有生物标志物值均在经调整的回归模型中进行对数转换。缩写：il-6＝白介素6；crp＝c反应蛋白；pct＝降钙素原；ctnt＝心肌肌钙蛋白t；nt-probnp＝n末端b型利钠肽前体；gdf-15＝生长分化因子1。
[0717]
在住院期间生物标志物的变化对比结果
[0718]
在患者中的96名(78％)患者中可获得来自入院和第3天的连续样品，在总群体中crp、pct、nt-pr
○
bnp、gdf-15和d-二聚体水平从基线至第3天显著增加。这些患者中的33名(34％)患者出现了主要结果，即入住icu或死亡。gdf-15在达到主要终点的患者中增加了中位数1208pg/ml(iqr0-4305]，并且在非icu幸存者中降低了中位数85[iqr-322-491]pg/ml。在未调整的模型中，从入院至第3天il-6、pct、d-二聚体和gdf-15的更大增加与主要终点相关联(图3)。在针对年龄、性别、种族、bmi、cvd和基线肌酐进行调整后，il-6、d-二聚体和gdf-15仍然与主要终点相关联。当针对每种生物标志物的入院浓度进行调整时，这些关联仍然为显著的。gdf-15的δ值的roc auc为0.69(95％ci0.57-0.81)(图3)。
[0719]
图3在因covid-19而住院的患者(n＝96)中，按主要研究终点而分层的心血管生物标志物和炎性生物标志物从入院至第3天的浓度变化。
[0720]
模型1：针对年龄、性别、种族、体重指数、心血管疾病和肌酐进行了调整
[0721]
模型2：针对模型1+每种生物标志物的基线浓度而进行调整
[0722]
浓度报告为中位数(q1、q3)。所有生物标志物δ值均在经调整的回归模型中进行对数转换。
[0723]
缩写：il-6＝白介素6；crp＝c反应蛋白；pct＝降钙素原；ctnt＝心肌肌钙蛋白t；nt-probnp＝n末端b型利钠肽前体；gdf-15＝生长分化因子15
[0724]
在患者中的49名(40％)患者中从入院至第9天的生物标志物浓度发生了变化，并且这些参与者中的26名(53％)参与者出现了主要终点。gdf-15在达到主要终点的患者中继续增加至第9天(中位数8031[iqr 3589-16003]pg/ml，并且在非icu幸存者中保持稳定[中位数2238[iqr 1540-3118]pg/ml(图2)。
[0725]
表6.收治到icu的患有covid-19的患者(n＝31)中按icu死亡率而分层的gdf-15从入院至第9天的浓度变化
[0726][0727]
从入院至第9天的生物标志物浓度的变化也可用于收治到icu的31名患者。这些参与者中的4名参与者被观察到为icu非幸存者。在探索性分析中评估了icu非幸存者中对比
icu幸存者中的gdf-15浓度。与icu幸存者相比，观察到每次采样时icu非幸存者中的gdf-15浓度在数值上更高。
[0728]
已经在入住icu时(第1天)，对比icu幸存者中的浓度[中位数3785[iqr 3096-4597]pg/ml，在icu非幸存者中观察到在数值上更高的gdf-15浓度(中位数6497.5[iqr 4189.5-9237.5](图3)。从表6中示出的数据可以预计，被选择进入icu的患者中升高的gdf-15浓度可能有助于及早确定将在留在icu的接下来的24小时和72小时内将经历他们的临床结果的并发症的患者。
[0729]
讨论
[0730]
在这项针对因covid-19而住院的连续的患者的前瞻性研究中，发现80％的患者的gdf-15入院浓度升高。较高浓度的gdf-15与入院时sars-cov-2病毒血症、针对重症监护的需求和住院死亡率相关联。gdf-15的预后性能优于并独立于建立的心血管生物标志物和炎性生物标志物。从入院至第3天gdf-15的增加与较差的结果相关联。
[0731]
在本发明的一个实施例中，gdf-15浓度不仅预测风险，而且具有优于患有covid-19的患者的确定的风险标志物的预后价值。
[0732]
covid-19中的重要生物标志物在大流行早期因covid-19而住院的中国病例系列患者中首先被确定。这些研究报告了来自所选择的患者的临床特征和实验室发现，即结果来自有临床指征的血液样品。许多生物标志物被评估与结果相关联，并且少数炎性生物标志物和心血管生物标志物被确定为特别强的预后标志物，包括心肌肌钙蛋白、铁蛋白和d-二聚体。在本发明中，一项未选择的、连续的因covid-19而住院的患者的前瞻性生物银行研究向这些关联提供了重要的见解，因为该设计减轻了选择性偏倚风险。与在先前的病例系列中一样，本发明的发明人发现il-6、crp、pct、铁蛋白、d-二聚体、ctnt和nt-probnp与较差的结果相关联。然而，在针对人口统计学、bmi、cvd和肌酐进行调整后，对于il-6、d-二聚体、ctnt和nt-probnp，该关联被减弱了。此外，在包括gdf-15以及这些生物标志物的模型中，仅gdf-15仍然与icu入住或死亡相关联。基于这些发现，易于通过商业测定获得的gdf-15可以考虑用于因covid-19而住院的患者的风险分层。
[0733]
在住院期间炎性生物标志物和心血管生物标志物发生显著变化，其中在收治到icu的患者或死亡的患者中存在不同的轨迹。从入院至第3天，结果不佳的患者中的il-6、d-二聚体和gdf-15增加更大，在针对可能的混杂因素进行调整后也是如此。在收治到icu或死亡的患者中，gdf-15从入院至第3天增加了中位数1208pg/ml，而在未收治到icu的幸存者中，中位数减少了86pg/ml。在入住icu(第1天)时，对比icu幸存者(中位数3785pg/ml)，在icu非幸存者(中位数6497.5)中观察到在数值上更高的gdf-15浓度。被选择进入icu的患者中在入院时观察到在数值上更高的gdf-15浓度可能有助于及早确定在icu中的24小时或72小时内经历他们的临床结果的严重并发症的患者。
[0734]
在基线处，较低的氧饱和度与较高的gdf-15之间存在显著关联：β系数为每对数单位gdf-15-2.23(95％ci-3.46至-0.99)，p＝0.001。在针对年龄、性别、种族、肥胖(bmi≥30kg/m2)、cvd(既往心肌梗死、心力衰竭或心房颤动)和肌酐进行调整后，该关联持续存在
[0735]
已知gdf-15为危重症患者结果不佳的有力预测指标。在动物模型中，已知gdf-15缺乏会增强炎性反应并加剧由脂多糖所诱导的肾脏和心脏损伤，而gdf-15的过度表达会防止这些内毒素诱导的机制。gdf-15表达由肺损伤诱导，并且被认为是许多器官中的组织损
伤的标志。在本发明中，发现sars-cov-2病毒血症与较高水平的gdf-15相关联。在包含所有心血管生物标志物和炎性生物标志物的模型中，仅gdf-15仍然与病毒血症相关联。这一新发现可能表明sars-cov-2细胞病变效应与gdf-15在多个组织中的表达之间的直接联系。gdf-15与所有研究的炎性生物标志物和心血管生物标志物适度相关(rho 0.45-0.64)，但除此之外还提供了预后信息。本发明支持当前对gdf-15的综合理解，其反映了与炎症和心血管功能障碍相关的一系列病理生理学效应。
[0736]
结论
[0737]
gdf-15在80％的因covid-19而住院的患者中升高，并且较高的浓度与sars-cov-2病毒血症和较差的临床结果相关联。gdf-15提供了优于covid-19中已知的风险标志物的预后信息，该风险标志物包括ctnt、nt-probnp、crp和d-二聚体。住院期间gdf-15的更大增加也与更差的结果独立相关联。

技术特征：
1.一种用于预测患有covid-19的患者的疾病严重度的方法，所述方法包括a)确定来自患有covid-19的所述患者的样品中gdf-15的水平，b)将在步骤a)中确定的所述水平与参考进行比较，以及c)预测患有covid-19的患者的所述疾病严重度。2.根据权利要求1所述的方法，其中gdf-15的增加水平指示患有covid-19的患者的增加的疾病严重度。3.一种用于对患有covid-19的患者向严重疾病进展进行风险分层的方法，所述方法包括a)确定来自患有covid-19的所述患者的样品中gdf-15的水平，b)将在步骤a)中确定的所述水平与参考进行比较，c)对患有covid-19的患者的风险进行分层。4.一种用于监视患有covid-19的患者的疾病进展的方法，所述方法包括a)确定来自患有covid-19的所述患者的第一样品中gdf-15的水平，b)确定来自患有covid-19的所述患者的第二样品中gdf-15的水平，所述第二样品是在所述第一样品之后获得的，以及c)将所述第一样品中gdf-15的所述水平与所述第二样品中gdf-15的所述水平进行比较，以及d)基于步骤c)的结果，监视患有covid-19的患者的疾病进展。5.根据权利要求4所述的方法，其中所述第二样品中gdf-15的增加水平指示更严重的疾病进展。6.根据权利要求4至5中任一项所述的方法，其中更密切地监视具有增加gdf-15值的患者。7.一种预测患有covid-19的患者针对入院的风险的方法，所述方法包括a)确定来自患有covid-19的所述患者的样品中gdf-15的水平，b)将在步骤a)中确定的所述水平与参考进行比较，c)预测患有covid-19的患者针对入院的所述风险。8.根据权利要求6和7所述的方法，其中被选择入住icu的患者预期会在接下来的24小时和72小时内患有其临床结果的并发症。9.一种用于预测患有covid-19的患者针对重症监护的需求的方法，所述方法包括a)确定来自患有covid-19的所述患者的样品中gdf-15的水平，b)将在步骤a)中确定的所述水平与参考进行比较，c)预测患有covid-19的患者针对重症监护的所述需求。10.一种用于选择患有covid-19的患者在重症监护室入住或进行治疗的方法，所述方法包括a)确定来自患有covid-19的所述患者的样品中gdf-15的水平，b)将在步骤a)中确定的所述水平与参考进行比较，c)选择患有covid-19的患者进入重症监护室。
11.根据权利要求10所述的方法，其中选择gdf-15的增加水平的患者用于icu入住或治疗。12.根据权利要求9至11所述的方法，其中被选择入住icu的患者预期会在24小时和72小时内患有其临床结果的并发症。13.一种用于预测患有covid-19的患者针对死亡的风险的方法，所述方法包括a)确定来自患有covid-19的所述患者的样品中gdf-15的水平，b)将在步骤a)中确定的所述水平与参考进行比较，c)预测患有covid-19的患者针对死亡的所述风险。14.根据权利要求12所述的方法，其中gdf-15的增加水平指示患有covid-19的患者针对死亡的增加风险。15.用于预测患有covid-19的患者针对血栓形成的风险的方法，所述方法包括a)确定来自患有covid-19的所述患者的样品中gdf-15的水平，b)将在步骤a)中确定的所述水平与参考进行比较，c)预测患有covid-19的患者针对血栓形成的所述风险。16.用于预测患有covid-19的患者针对肺栓塞的风险的方法，所述方法包括a)确定来自患有covid-19的所述患者的样品中gdf-15的水平，b)将在步骤a)中确定的所述水平与参考进行比较，c)预测患有covid-19的患者针对肺栓塞的所述风险。17.一种用于预测患有covid-19的患者的疾病严重度的计算机实现的方法，所述方法包括a)在处理单元处接收来自患有covid-19的患者的样品中gdf-15的水平的值，b)用所述处理单元处理在步骤(a)中接收到的所述值，其中所述处理包括从存储器中检索gdf-15的水平的一个或多个阈值并且将在步骤(a)中接收到的所述值与所述一个或多个阈值进行比较，以及c)经由输出装置提供对患有covid-19的患者的疾病严重度的预测，其中所述预测基于步骤(b)的结果。18.gdf-15或与gdf-15结合的试剂用于以下的体外用途：a)预测患有covid-19的患者的疾病严重度，b)对患有covid-19的患者进行风险分层，c)监视患有covid-19的患者的疾病严重度的程度。19.根据权利要求1至18中任一项所述的方法，或根据权利要求18所述的体外用途，其中i.gdf-15为gdf-15多肽，ii.患有covid-19的所述患者为65岁或更高年龄，iii.患有covid-19的所述患者患有糖尿病，iv.患有covid-19的所述患者具有较低的氧饱和度，和/或v.患有covid-19的所述患者在入院时具有较高的国家预警评分。20.根据权利要求1至19中任一项所述的方法，或根据权利要求17所述的体外用途，其中患有covid-19的所述患者的缺氧和组织氧合不足为临床上不可见的(“无症状”，或“沉默
性缺氧”)。

技术总结
本发明涉及一种用于预测患有COVID-19的患者的疾病严重度的方法，所述方法包括：a)确定来自患有COVID-19的所述患者的样品中GDF-15的水平，b)将在步骤a)中确定的所述水平与参考进行比较，以及预测患有COVID-19的患者的所述疾病严重度。还涵盖用于对患有COVID-19的患者进行风险分层、监视疾病进展和入院的风险预测的方法。此外，还提供了用于预测患有COVID-19的患者针对重症监护的需求，针对血栓形成、肺栓塞、缺氧和死亡的风险的方法。缺氧和死亡的风险的方法。


技术研发人员：T
受保护的技术使用者：豪夫迈
技术研发日：2021.07.16
技术公布日：2023/8/5