Abstracto

Identificación de subtipos moleculares de enfermedad pulmonar obstructiva crónica mediante perfiles de expresión genética

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

Antecedentes: La enfermedad pulmonar obstructiva crónica (EPOC) se ha convertido en la cuarta enfermedad más letal del mundo y se espera que se convierta en la tercera enfermedad más letal del mundo después de 2030. La EPOC es compleja y presenta heterogeneidad clínica. Sin embargo, identificar las características de los subgrupos de la enfermedad pulmonar obstructiva crónica se ha convertido en un desafío.

Objetivos: Con el fin de retrasar la progresión de los pacientes con EPOC y mejorar su calidad de vida, podemos encontrar pacientes con diferentes objetivos de tratamiento y formular diferentes esquemas de tratamiento dirigidos estudiando las diferencias entre los diferentes subgrupos.

Métodos: Obtuvimos el chip genético correspondiente mediante una búsqueda en la base de datos Gene Expression Omnibus (GEO). Se dividieron 151 pacientes con EPOC obtenidos de la base de datos GEO en tres subgrupos mediante agrupamiento por consenso. Con el fin de estudiar los patrones diferenciales de expresión genética entre diferentes subgrupos, se determinaron cinco módulos de análisis de coexpresión genética ponderada específicos de cada subgrupo mediante el análisis de coexpresión genética ponderada (WGCNA).

Resultados: Las características del módulo WGCNA mostraron que los sujetos del subgrupo I mostraron características de remodelación de las vías respiratorias; los sujetos del subgrupo II mostraron actividad metabólica; los sujetos del subgrupo III mostraron características inflamatorias.

Conclusión: Este estudio obtuvo la clasificación del subgrupo clínico de la enfermedad pulmonar obstructiva crónica a través de agrupamiento por consenso y encontró que los pacientes en diferentes subgrupos pueden tener patrones de expresión genética únicos, lo que puede ayudar a los investigadores a explorar nuevas estrategias de tratamiento para la EPOC de acuerdo con las características de los subgrupos clínicos.

Descargo de responsabilidad: este resumen se tradujo utilizando herramientas de inteligencia artificial y aún no ha sido revisado ni verificado