肺结节病生物标志物与治疗药物的筛选与分析

摘要

目的:筛选肺结节病相关的生物标志物并进行功能分析,并预测潜在的治疗药物。方法:从基因表达数据库中下载表达谱GSE34608数据集,导入GEO2R在线工具筛选结节病患者与健康对照之间的差异表达基因(DEGs),然后采用DAVID网站对差异基因进行基因本体(GO)富集分析和通路富集分析,并基于STRING数据库建立蛋白互作网络。根据DGIdb数据库预测能够治疗结节病的潜在药物。结果:与健康对照组相比,共筛选出2837个DGEs,包括上调基因1662个,下调基因1175个。GO富集分析发现,差异基因主要参与信号传导活性、肿瘤坏死因子(TNF)结合、NF-κB信号、细胞周期阻滞、细胞黏附、免疫反应、蛋白磷酸化等生物过程。通路富集分析表明内吞,NF-κB信号,TNF信号,MAPK信号,趋化因子信号,Toll样受体信号,细胞凋亡等通路显著富集。蛋白互作网络分析挖掘出的核心基因包括TLR4、JUN、CASP3、PTEN和CXCL8。筛选出的潜在治疗结节病的药物包括紫杉醇、秋水仙素、西妥昔单抗、甲巯咪唑等。结论:本研究筛选出了肺结节病相关的候选基因和信号通路,扩展了对其病因和分子机制的理解,这些核心基因可能作为诊断标志物和药物治疗的靶点。