基于线粒体自噬相关基因的哮喘亚型鉴定及预测模型构建研究

摘要

目的：研究哮喘中线粒体自噬相关基因（mitochondrial autophagy-related gene,MRG）表达情况、构建疾病预测模型，根据MRG特征对哮喘进行分型并挖掘可能的潜在靶标与治疗药物。方法：基因表达综合数据库中获得哮喘气道上皮转录组学数据，筛选出差异表达MRG，并在哮喘小鼠气道上皮及白介素（interleukin,IL）-13刺激的小鼠原代气道上皮细胞模型中行免疫组化验证；运用机器学习算法构建哮喘预测模型，根据MRG表达谱分型，基因本体论及京都基因与基因组百科全书分析生物学功能及相关信号通路差异；药物基因组学数据库筛选可能的靶向药物。结果：哮喘患者MRG整体表达较健康受试者显著升高，差异最显著基因为线粒体外膜转位酶5(translocase of outer mitochondrial membrane 5,TOMM5)，其在哮喘患者、哮喘小鼠气道上皮细胞及IL-13刺激的小鼠原代上皮细胞模型中表达均上调；22个MRG中筛选出7个疾病最相关特征基因（TOMM5、FUN14结构域蛋白1、线粒体外膜转位酶22、自噬接头受体蛋白1、磷酸甘油酸变位酶5、线粒体融合蛋白2及核糖体蛋白S27a），并以此构建哮喘预测模型，受试者工作特征曲线评估显示预测性能良好；共识聚类分析将哮喘分为2个亚型，两型在基因表达及通路富集方面均存在显著差异；不同分型靶向小分子药物的预测结果分别为XMD8-92和Verrucarin-A。结论：上述7个MRG可作为哮喘预测的有效分子标志物，研究结果有望为患者疾病分型及个体化治疗提供新的参考依据。

关键词

哮喘 / 线粒体自噬 / 预测模型 / 亚型

基金资助

国家自然科学基金（81970016,82311530108）