特发性肺纤维化中基底膜相关标志物探索及治疗药物预测

Exploration of Basement Membrane-related Markersand Prediction of Therapeutic Drugs in Idiopathic Pulmonary Fibrosis

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摘要目的探索特发性肺纤维化(IPF)中基底膜标志物及潜在治疗药物.方法在基因表达综合数据库(GEO)下载IPF相关数据集,处理后构建与IPF相关的基底膜基因表达矩阵并筛选基底膜差异基因(DEBMs);将DEBMs进行功能及通路的富集,并对其使用机器学习算法得到候选特征基因,运用接收机工作特性(ROC)曲线确定特征基因并构建列线图;进行ssGSEA分析探究特征基因与免疫细胞及功能相关性;通过特征基因预测了相应微小核糖核酸(RNA)(miRNA)及治疗药物.结果共提取DEBMs 56 个;富集分析表明,DEBMs主要富集在"细胞外基质组织"、"细胞外结构组织"等,并与"ECM-受体相互作用"和"局部粘着斑"等通路密切相关,机器学习计算到候选特征基因6 个(TIMP3、P3H2、ITGA7、ITGA4、ADAMTS2、COL8A2),经ROC曲线测试均符合特征基因要求,列线图诊断价值突出(AUC=0.991 523);IPF中B cells、Macrophages等与正常组有显著差异.最后,预测到miRNA以 miR-4305、miR-3684 为主,黄体酮,叔丁基过氧化氢等是与IPF相关性较强的治疗药物.结论特征基因及预测的miRNA可作为IPF诊断新型标志物,预测药物可能成为治疗IPF的潜在药物来源.