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

作者：徐义峰; 柯诗文; 肖航; 张文强; 熊少斌; 徐小港; 王钰; 刘良徛^*

来源：医药导报, 2023, 1-10.

• 特发性肺纤维化
• 基底膜
• 差异基因
• 微小RNA
• 标志物
• 药物预测

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RNA（miRNA）及治疗药物。结果 共提取56个DEBMs；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=0.991523）；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。

• 单位
  江西中医药大学; 江西中医药大学附属医院