近日 ， 西湖大学生命科学学院郭天南实验室与合作团队在《细胞》子刊《细胞报告》发表最新研究成果：联合团队从尿液中筛选出20个蛋白质标志物并建立模型 ， 成功实现了对轻、重型新冠肺炎患者进行分类预测 ， 同时有针对性地提出了新冠肺炎患者存在潜在肾损伤的证据 。
【模型|藏在尿液中的新冠肺炎病情“密码”】该研究表明 ， 从新冠肺炎患者尿液中获取的蛋白分子可以灵敏地反映机体的病理状态 。
正常尿液中包含数千种微量蛋白 ， 它们与机体免疫和代谢密切相关 。 相比血清、组织等 ， 尿液的获得无需专业采集手段 ， 可以满足日常对健康实时监测的需求 。
尿液信息量巨大
算法模型提炼出预测值
鉴定新冠肺炎患者的轻、重型 ， 对于开展治疗尤为重要 。
据了解 ， 该联合团队通过对1494个血清蛋白、3854个

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