基于NANO-LC-MS/MS和生物信息学的抗特发性肺纤维化靶点的筛选与验证

目的利用生物信息技术检索特发性肺纤维化(idiopathic pulmonary fibrosis,IPF)基因芯片数据,并结合体外实验,筛选与验证IPF相关的蛋白,为该疾病的药物开发提供潜在的作用靶点。方法采用基因表据库(Gene Expression Omnibus,GEO)检索“IPF”词条,下载GSE150910芯片数据,利用Bioconductor软件包DESeq2分析正常组和IPF组差异表达基因,对所获得差异基因进行基因本体论(gene ontology,GO)功能分析、日本京都基因与基因组百科全书(kyoto gene and genome encyclopedia,KEGG)通路分析、蛋白互作网络分析并作可视化处理。通过液质联用对差异基因对应的蛋白质进行定量;体外研究关键蛋白对α平滑肌肌动蛋白(α-SMA)分泌或形成的影响。结果共筛选到69个与细胞外基质形成相关的差异表达基因,包括53个上调基因和16个下调基因;功能分析显示,差异基因主要涉及到细胞外基质的降解(degradation of the extracellular matrix)、胶原蛋白降解(collagen degradation)和胶原链三聚化(collagen chain trimerization)通路;蛋白互作网络分析和蛋白定量研究显示,与IPF相关的基因主要为金属蛋白酶(MMP-3,9,ADAMTS14)和P4HA3等;金属蛋白酶抑制剂和P4HA3抑制剂能抑制肺纤维α-SMA分泌。结论通过筛选差异表达基因,明确相关基因和蛋白在IPF发生或发展过程中作用,为IPF新药研发提供新思路和方案。