ChatGPTが論文を読んで解説 : 進行性肺線維症（PPF）：システム生物学アプローチによる特発性肺線維症におけるフェロトーシス炎症関連ハブ遺伝子と疾患サブタイプの同定

Identification of Ferroptosis-Inflammation Related Hub Genes and the Disease Subtypes in Idiopathic Pulmonary Fibrosis via System Biology Approaches

pubmed.ncbi.nlm.nih.gov

研究目的
- 特発性肺線維症（IPF）に関連するフェロトーシスと炎症に関連するハブ遺伝子を特定し、IPFの疾患サブタイプを明らかにすることを目的とする。
データセット
- GEOデータベースからGSE52463とGSE110147のデータセットを取得し、統合。
方法論
- 差次的発現遺伝子（DEGs）の選定と、炎症関連遺伝子およびフェロトーシス関連遺伝子との交差点を特定。
- GO、KEGG、GSEA、およびGSVAを実施してFRDEGsの特徴を調査。
- WGCNAを用いてキー遺伝子モジュールを選定し、CytoscapeでPPIネットワークを生成。
- cytoHubbaを用いてハブ遺伝子を同定し、survivalROCでROC曲線により検証。
- スピアマン相関を用いてハブ遺伝子の相関を分析し、ConsensusClusterPlusでIPFのサブタイプを構築。
結果
- 1814のDEGsが特定され、その中から18のFRDEGsを取得。
- GOおよびKEGG解析で、FRDEGsは主に細菌由来の分子、感染症応答、および鉄イオン輸送に関与することを明らかに。
- GSEA結果では自己免疫疾患との関連が示唆され、GSVAではPFとコントロールの間で10の異なる経路が同定。
- WGCNAにより3つの高相関モジュールが特定され、それらのモジュールとFRDEGsを交差することで10のキー遺伝子が取得。
- cytoHubbaの3つのアルゴリズムを用いて8つのハブ遺伝子（CCND1, TP53, STAT3, CTNNB1, CDH1, ESR1, HSP90AA1, EP300）を同定。
- 最終的に、2つの異なるIPFのサブタイプが構築された。
結論
- フェロトーシスおよび炎症に関連するハブ遺伝子がIPFにおける生物学的影響を与えることを成功裏に特定。
- IPFの2つの疾患サブタイプを構築し、それらの特性を明らかにした。