Первичный синдром Шегрена, ассоциированный с аденокарциномой легкого: исследование потенциальных общих патогенетических механизмов и экспериментальная верификация
September 20th, 2024
В данной рукописи описываются оперативные процедуры и меры предосторожности для исследования потенциальных общих патогенетических механизмов, связывающих первичный синдром Шегрена и аденокарциному легкого, с помощью биоинформатического анализа и экспериментальной проверки.
Мое исследование изучает потенциальные общие патогенетические механизмы, связывающие первичный синдром Шегрена и аденокарциному, с помощью биоинформатики и экспериментальной проверки. Я стремлюсь понять, как эти условия взаимодействуют друг с другом и какие факторы влияют на отношения. Мое исследование устраняет пробел в понимании связи между первичным синдромом Шегрена и аденокарциномой, подчеркивая их общие патогенетические механизмы.
Это понимание пришло из будущих диагностических и терапевтических стратегий для пациентов с этим заболеванием. В будущих исследованиях мы надеемся сотрудничать с торакальной хирургией для получения легочных хирургических образцов у пациентов с pSS, чтобы проиллюстрировать прогрессирование от инфильтрации лимфоцитов к неопластическим проксимальным участкам. Нажмите на результаты в базе данных GEO DataSets и выберите Homo sapiens в Top Organisms.
Выберите и загрузите интересующий вас набор данных вместе с соответствующей информацией о платформе. Затем откройте базу данных GeneCard и используйте первичный синдром Шегрена и аденокарциному легкого в качестве ключевых слов для получения генов, связанных с pSS и LUAD. Загрузите таблицы генов заболевания.
С помощью программного обеспечения R можно идентифицировать и визуализировать дифференциально экспрессируемые гены или ДЭГ со скорректированным значением P менее 0,05 и кратным изменением более 1,2 или менее 0,83. Сравнивайте и анализируйте экспрессию генов в этих наборах данных. Выберите гены с уровнем экспрессии, превышающим или равным 20, связанные с pSS и LUAD, из базы данных GeneCard.
Объедините DEG, связанные с pSS и LUAD, из базы данных GEO и базы данных GeneCard. После установки пакета диаграмм Венна в программное обеспечение R получите и визуализируйте DEG, связанные с pSS и LUAD. На веб-сайте Metascape нажмите «Выбрать файл» и загрузите файл формата xlsx для pSS-LUAD-DEGs.
Выберите Homo sapiens как Входные данные как вид и Анализ как вид. Нажмите «Пользовательский анализ», затем нажмите «Обогащение» и выберите путь KEGG. Снимите флажки с остальных опций.
Нажмите кнопку Анализ обогащения, а после завершения нажмите кнопку Страница отчета об анализе. Нажмите «Все в одном zip-файле», чтобы загрузить результаты. Получите доступ к _FINAL_GO.
csv в папке Enrichment_GO для просмотра результатов. Используя пакет ggplot2 в программном обеспечении R, выполните программу визуализации KEGG. Для анализа онтологии генов или обогащения GO импортируйте список pSS-LUAD-DEG в текстовом формате в R.Запустите пакеты Cluster Profiler и Enrich Plot для анализа обогащения GO и визуализации результатов.
Установите статистическую значимость в анализе при скорректированном значении P менее 0,05. Откройте базу данных STRING, нажмите кнопку "Обзор" и загрузите файл pSS-LUAD-DEGs. Выберите Homo sapiens в разделе «Организмы», затем нажмите «Поиск».
После нажатия кнопки «Продолжить», когда результаты будут доступны, нажмите «Настройки». В разделе «Основные настройки и минимальная требуемая оценка взаимодействия» выберите высокий уровень достоверности 0,7. Отметьте галочкой «Скрыть отключенные узлы в сети» в «Дополнительных настройках», затем нажмите «Обновить».
Нажмите на кнопку «Экспорт» в строке заголовка, чтобы загрузить текст о взаимодействии белка и белка или соотношении PPI в формате TSV. В программном обеспечении Cytoscape 3.7.1 нажмите «Файл», а затем «Импорт и сеть из файла», чтобы импортировать файл формата TSV для создания сети PPI. Используйте инструмент NetworkAnalyzer для анализа топологических параметров в сети и оптимизации размера и цвета узлов с помощью панели Style в панели управления.
В строке меню выберите «Сервис» и «Анализ сети». На панели таблицы нажмите «Градус», чтобы отсортировать компоненты по градусам в порядке убывания. Для идентификации и валидации генов-концентраторов импортируйте список генов-концентраторов в текстовом формате в R, загруженный пакетом PROC.
Построение графика рабочих характеристик приемника или ROC-кривых генов-хабов и расчет площади под значениями ROC-кривой. В общей сложности 233 общих DEG между pSS DEGs и LUAD DEG были визуализированы с помощью диаграммы Венна после анализа. Были определены 10 основных значимых путей KEGG для pSS LUAD DEG, которые в первую очередь связаны с метаболическими путями, включая PI3K-Akt, MAPK и цитокин-цитокиновые взаимодействия рецепторов.
Анализ обогащения pSS LUAD DEG показал важные биологические процессы, включая реакцию на вирус и врожденный иммунный ответ, категории клеточных компонентов и молекулярные функции, такие как связывание и активность цитокиновых рецепторов. Сеть PPI состояла из 99 узлов и 466 ребер, идентифицируя STAT3, STAT1 и TP53 как главные гены-хабы. Были визуализированы 20 генов с более высокими степенями в сети PPI, включая TNF, IL6 и EGFR.
Для начала проведите биоинформатический анализ для определения воспалительных путей при одновременном возникновении первичного синдрома Шегрена и аденокарциномы легкого. Чтобы разработать модель животного, поместите мышь под наркозом на удерживающее животное животное животом вверх, голову поднята, а хвост опущен под углом 45 градусов. С помощью тонкой нити обмотайте верхние резцы мыши, потянув их вверх, и закрепите резьбу на винте на держателе для животных, чтобы полностью обнажить ротовую полость мыши.
Включив лампу холодного света, с помощью щипцов аккуратно вытащите язык мыши и полностью обнажите голосовую щель. Введите венозную иглу 18-го калибра в трахею мыши и вытащите сердцевину иглы. Поместите хлопчатобумажную нить на внешний конец иглы и подтвердите успешное введение, когда нить движется вместе с движениями грудной клетки мыши.
С помощью одномиллилитрового шприца аспирируйте 0,2 миллилитра воздуха, затем 0,1 миллилитра суспензии PM 2,5 и, наконец, еще 0,2 миллилитра воздуха. Введите смесь в трахею через венозную иглу 18-го калибра. Вытащив индейскую иглу, закрепите держатель животного в вертикальном положении и поверните его по часовой стрелке и против часовой стрелки 30 раз, чтобы равномерно распределить суспензию PM 2,5 в легких.
Вытяните шею мыши прямо и положите ее на бок, чтобы предотвратить удушье, и дайте ей восстановиться. Через 29 дней поместите усыпленную мышь в лежачем положении на чистую доску для препарирования. С помощью ножниц и щипцов удалите кожу и мышцы, покрывающие вентральную, грудную и шейную области.
Сделайте надрезы по краям ребер с обеих сторон грудной полости, чтобы обнажить грудную полость. Разрежьте ключицу, чтобы создать достаточно широкое отверстие для осмотра долей легких. Иссекайте мышцы шеи, идущие от грудины и ребер до челюсти.
Вставьте ножницы ниже переднего края ребер и сделайте надрезы с обеих сторон, чтобы удалить костную часть, покрывающую трахею. Захватите трахею возле челюсти щипцами и сделайте полный поперечный разрез с помощью ножниц, размещенных над щипцами. Затем аккуратно подтягивают трахею щипцами, разрезая ножницами вентральные тканевые соединения до тех пор, пока вся ткань грудной клетки не будет удалена из организма.
Легкие положите на поверхность ровно и промойте поверхность солевым раствором. Промокнув его насухо, поместите ткань в криопробирки для хранения при температуре минус 80 градусов Цельсия для будущего биохимического использования.
Обзор
Это рукопись исследует общие патогенетические механизмы, связывающие первичный синдром Шегрена и аденокарциному легкого, с помощью биоинформатического анализа и экспериментальной проверки. Исследование направлено на то, чтобы преодолеть разрыв в понимании связи между этими состояниями.
Ключевые компоненты исследования
Область науки
- Нейробиология
- Онкология
- Биоинформатика
Бакграунд
- Первичный синдром Шегрена - это аутоиммунное заболевание.
- Аденокарцинома легкого - это тип рака легкого.
- Понимание их связи может улучшить результаты для пациентов.
- Исследование выделяет общие патогенетические механизмы.
Цель исследования
- Исследовать связь между первичным синдромом Шегрена и аденокарциномой легкого.
- Идентифицировать общие патогенетические механизмы.
- Сообщить о будущих диагностических и терапевтических стратегиях.
Использованные методы
- Биоинформатический анализ профилей экспрессии генов.
- Экспериментальная проверка результатов.
- Сотрудничество с торакальной хирургии для сбора образцов.
- Использование базы данных Gene Expression Omnibus (GEO).
Основные результаты
- Идентификация профилей экспрессии генов, связывающих оба состояния.
- Обзор прогрессии от инфильтрации лимфоцитов до неоплазии.
- Потенциал для будущих исследовательских сотрудничеств.
- Влияние на диагностику и лечение пациентов.
Заключения
- Существуют общие патогенетические механизмы между первичным синдромом Шегрена и аденокарциномой легкого.
- Результаты исследования могут привести к улучшению ведения пациентов.
- Необходимы будущие исследования для дальнейшего изучения этих связей.
Часто задаваемые вопросы
Executive Industry Relevance
Integrating bioinformatics with experimental validation, this study addresses the mechanistic overlap between primary Sjogren's syndrome (pSS) and lung adenocarcinoma (LUAD), focusing on inflammation-driven carcinogenesis. The identification of shared molecular pathways and hub genes informs early discovery and target validation, supporting risk-adjusted portfolio decisions in immuno-oncology and autoimmune disease pipelines. These insights enable translational continuity from hypothesis generation to preclinical model development for dual-disease risk mitigation.
Strategic Applications in Biopharma R&D
Early Discovery & Target Validation
- Bioinformatics-driven identification of shared DEGs enables mechanistic de-risking for both autoimmune and oncology targets.
- PPI network analysis clarifies pathway convergence, supporting functional target validation.
- Hub gene ROC analysis provides predictive confidence for prioritizing candidate targets.
Screening & Assay Development
- Validated animal models and molecular assays (qPCR, ELISA, western blot) establish reproducible systems for downstream screening.
- Quantitative cytokine and gene expression outputs enable assay standardization and cross-study comparability.
- Pathway activation markers (e.g., JAK2/STAT3) support screening readiness for pathway-modulating compounds.
Translational & Preclinical Research
- Inflammatory microenvironment modeling in vivo aligns with disease-relevant systems for translational biomarker exploration.
- Gene and protein expression data bridge discovery findings to preclinical validation in autoimmune-oncology overlap.
- Risk-adjusted advancement decisions are informed by mechanistic links between chronic inflammation and tumorigenesis.
Pipeline & Workflow Integration
This workflow spans early discovery through preclinical model validation, integrating bioinformatics, molecular profiling, and in vivo experimentation for dual-disease risk assessment.
- Discovery Biology: Hypothesis testing of shared inflammatory and oncogenic pathways supports biological de-risking.
- Screening: Quantitative molecular outputs enable reproducible assay development for pathway-targeted interventions.
- Analytics: Statistical enrichment, PPI network metrics, and ROC analyses provide robust comparative readouts.
- Translational Research: In vivo inflammatory models facilitate biomarker alignment and translational continuity.
- Enterprise Reuse: The integrated workflow is adaptable for other autoimmune-cancer comorbidity investigations.
Operational & Enterprise Impact
- Scientific Value: Enhanced predictive confidence and mechanistic clarity for target validation in complex disease intersections.
- Operational Value: Standardized, scalable bioinformatics and experimental protocols improve reproducibility and cross-team integration.
- Strategic Value: Informed go/no-go decisions and capital allocation for dual-indication programs.
- Portfolio Impact: Supports risk-adjusted prioritization of assets targeting inflammation-driven oncogenesis.
Implementation Considerations
- Requires expertise in bioinformatics, molecular biology, and in vivo model development.
- Demands access to high-throughput gene expression platforms and analytical software (R, Cytoscape, Metascape).
- Cross-functional standardization is essential for data integration and reproducibility.
- Model adaptation may be needed for other autoimmune or cancer contexts.
- Interpretation of pathway activation and biomarker data must consider disease heterogeneity.
Biopharma FAQs
Chapters in this video
0:00
Introduction
1:09
Bioinformatics Analysis of Shared Inflammatory Mechanisms in Primary Sjogren's Syndrome and Lung Adenocarcinoma
7:07
Developing an Animal Model for Verifying Common Pathogenic Mechanisms Linking Primary Sjogren's Syndrome and Lung Adenocarcinoma Identified Through Bioinformatics
