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基于转录组数据挖掘和生物分子网络分析整合的雷公藤多苷片治疗类风湿关节炎疗效标志的发现研究

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【作者】 王晓月王海隆毛霞李光耀郭秋岩李玮婕郭敏群姜泉张彦琼林娜

【Author】 WANG Xiao-yue;WANG Hai-long;MAO Xia;LI Guang-yao;GUO Qiu-yan;LI Wei-jie;GUO Min-qun;JIANG Quan;ZHANG Yan-qiong;LIN Na;Guangzhou University of Chinese Medicine;Institute of Chinese Materia Medica,China Academy of Chinese Medical Sciences;Division of Rheumatology,Guang’anmen Hospital,China Academy of Chinese Medical Sciences;

【通讯作者】 张彦琼;林娜;

【机构】 广州中医药大学中国中医科学院中药研究所中国中医科学院广安门医院风湿病科

【摘要】 基于转录组数据挖掘和生物分子网络分析的整合研究策略,发现雷公藤多苷片治疗类风湿关节炎(rheumatoid arthritis,RA)的候选疗效标志,并构建其疗效预测模型。从临床收集接受雷公藤多苷片治疗的RA患者外周血样本,提取外周血单个核细胞(PBMC),整合全基因组表达谱特征分别获得雷公藤多苷片治疗RA疗效差异mRNA 360个(185个上调,175个下调)、miRNA 24个(7上调,17下调)。基于miRanada和Target Scan数据库共获得206个差异miRNA靶基因,建立miRNAs-靶mRNA共表达调控网络及miRNA介导的基因表达调控网络,并通过网络拓扑特征计算,筛选到3个候选疗效标志miRNAs(hsa-miR-4720-5p,hsa-miR-374b-5p,hsa-miR-185-3p)。基于上述3个候选标志在RA患者外周血样本中的表达量,采用偏最小二乘法,构建雷公藤多苷片治疗RA药效预测模型。通过5轮的交叉验证,该模型对雷公藤多苷片治疗RA的疗效预测准确率(ACC)分别为100. 00%,100. 00%,100. 00%,66. 67%,66. 67%,受试者工作特征曲线(receiver operating characteristic curve,ROC)曲线下面积(AUC)均为1. 00,表明该模型的预测性能良好且稳定。雷公藤多苷片治疗RA的疗效预测模型有助于临床筛选适用雷公藤多苷片治疗的RA患者,为临床制定RA个体化精准治疗方案提供一种新型、高效且无创的辅助工具。

【基金】 北京市自然科学基金项目(7192139);中国中医科学院中医药“一带一路”合作专项(GH2017-06);中国中医科学院基本科研业务费自主选题项目院内联合创新专项(Z2017082)
【所属期刊栏目】 药理与毒理 (2019年16期)
  • 【DOI】10.19540/j.cnki.cjcmm.20181031.001
  • 【分类号】R259
  • 【被引频次】1
  • 【下载频次】264
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