基于转录组学和机器学习的共享致病机制和心肌梗塞和胃癌中的药物标的分析

科学领域:

• 遗传学和基因组学 遗传学和基因组学
• 心血管疾病是什么心血管疾病
• 胃肠病学 胃肠病学

背景情况:

• 新出现的证据表明,心肌梗塞 (MI) 和胃癌 (GC) 之间存在联系.
• 共同的潜在致病机制可能有助于这种联系.
• 识别共同因素对于理解疾病病因和开发向治疗至关重要.

研究的目的:

• 调查MI和GC之间的因果关系.
• 为了确定MI和GC之间共享的差异表达基因.
• 为了发现潜在的诊断生物标志物和治疗标的GC在患者有史以来的MI.

主要方法:

• 用两个样本的门德尔随机化 (MR) 分析来评估因果关系.
• 整个转录组的分析确定了常见的差异表达基因.
• 为验证,进行了基因丰富分析,药物向MR和eQTL分析.
• 机器学习算法 (随机森林,Lasso) 构建了一个诊断名录模型.
• 免疫细胞透分析探索了基因与环境的相互作用.

主要成果:

• 肌痛性心脏病与增加GC风险显著相关 (OR=1.112,P=0.04).
• 确定了74个常见的差异表达基因,主要涉及到依赖于无素的蛋白酶体通路.
• 八个基因对GC具有显著的诊断价值,构成了名谱的基础.
• 诺米图表表现出了很好的预测性能 (AUC=0.950,验证AUC=0.957).
• 几个诊断基因与免疫细胞透相关,包括T细胞和巨细胞.

结论:

• 心肌梗塞是胃癌发展的危险因素之一.
• 共享的遗传和分子路径是MI和GC之间的关联的基础.
• 一种新的8基因基因图表显示在预测GC风险方面具有很高的准确性,为早期检测提供了潜在的潜力.