Zeitschrift für Infektionskrankheiten und Diagnose

Abstrakt

Identifizierung molekularer Subtypen der chronisch obstruktiven Lungenerkrankung durch Genexpressionsprofilierung

Zhang Pingan, Gao Na, Li Xiaoning, Ji Guochao, Wu Jianjun

Hintergrund: Die chronisch obstruktive Lungenerkrankung (COPD) ist mittlerweile die vierthäufigste tödliche Krankheit weltweit und wird nach 2030 voraussichtlich die dritthäufigste tödliche Krankheit weltweit sein. COPD ist komplex und weist klinische Heterogenität auf. Die Identifizierung der Untergruppenmerkmale der chronisch obstruktiven Lungenerkrankung ist jedoch zu einer Herausforderung geworden.

Ziele: Um das Fortschreiten der Krankheit von COPD-Patienten zu verzögern und ihre Lebensqualität zu verbessern, können wir Patienten mit unterschiedlichen Behandlungszielen finden und durch die Untersuchung der Unterschiede zwischen verschiedenen Untergruppen unterschiedliche gezielte Behandlungsschemata formulieren.

Methoden: Wir haben den relevanten Genchip durch eine Suche in der Gene Expression Omnibus (GEO)-Datenbank erhalten. 151 Patienten mit COPD aus der GEO-Datenbank wurden durch Konsensclusterung in drei Untergruppen unterteilt. Um die unterschiedlichen Genexpressionsmuster zwischen verschiedenen Untergruppen zu untersuchen, wurden fünf untergruppenspezifische gewichtete Genkoexpressionsanalysemodule durch die gewichtete Genkoexpressionsanalyse (WGCNA) bestimmt.

Ergebnisse: Die Eigenschaften des WGCNA-Moduls zeigten, dass die Probanden in Untergruppe I Merkmale einer Umgestaltung der Atemwege zeigten; die Probanden in Untergruppe II zeigten Stoffwechselaktivität; die Probanden in Untergruppe III zeigten entzündliche Merkmale.

Schlussfolgerung: Diese Studie ermittelte die klinische Untergruppenklassifizierung der chronisch obstruktiven Lungenerkrankung durch Konsensclusterung und fand heraus, dass Patienten in verschiedenen Untergruppen möglicherweise einzigartige Genexpressionsmuster aufweisen, was Forschern dabei helfen kann, neue Behandlungsstrategien für COPD entsprechend den Merkmalen der klinischen Untergruppen zu entwickeln.