Дифференциальная экспрессия некодирующих РНК у пациентов с хронической обструктивной болезнью легких

Хроническая обструктивная болезнь легких (ХОБЛ) – многофакторное хроническое воспалительное заболевание, затрагивающее дистальные отделы дыхательных путей и легочную паренхиму с развитием эмфиземы легких. Исследованы уровни экспрессии некодирующих РНК в мононуклеарных клетках периферической крови (МНК) и легочной ткани пациентов с ХОБЛ: днРНК TP53TG1, LINC00342, H19, MALAT1, DNM3OS, MEG3, LUCAT1, CDKN2B-AS1, SNHG5, миРНК miR-18a-5p, miR-200a-3p, miR-34a-5p, miR-126-3p, miR-218-5p, miR-29a-3p, miR-150-5p, miR-570-3p, miR-155-5p, miR-15b-5p, miR-141-3p, miR-379-5p. Образцы легочной ткани и крови были получены от 141 пациента с ХОБЛ и 138 здоровых индивидов. Уровни экспрессии генов были проанализированы методом RT-qPCR. Выявлены особенности профиля экспрессии 5 днРНК: MALAT1, TP53TG1, LINC00342, DNM3OS, LUCAT1 и 9 миРНК: miR-155-5p, miR-141-3p, miR-379-5p, miR-18a-5p, miR-34a-5p, miR-126-3p, miR-218-5p, miR-29a-3p, miR-150-5p в МНК больных ХОБЛ. В легочной ткани спектр дифференциально экспрессирующихся транскриптов включал 4 днРНК: LUCAT1, CDKN2B-AS1, DNM3OS, TP53TG1 и 7 миРНК: miR-155-5p, miR-15b-5p, miR-18a-5p, miR-200a-3p, miR-34a-5p, miR-126-3p, miR-218-5p. In silico анализ обогащения сигнальных путей показал, что транскрипты, дифференциально экспрессирующиеся у больных ХОБЛ, вовлечены в важнейшие клеточные процессы, включая апоптоз, антиоксидантный ответ на окислительный стресс, воспаление и клеточное старение.

1. Чучалин А.Г., Авдеев С.Н., Айсанов З.Р. и др. Хроническая обструктивная болезнь легких: федеральные клинические рекомендации по диагностике и лечению. Пульмонология. 2022;32(3):356-392.

2. Agustí A., Celli B.R., Criner G.J. et al. Global Initiative for Chronic Obstructive Lung Disease 2023 Report: GOLD Executive Summary. Eur Respir J. 2023;61(4):2300239.

3. Barnes P.J., Baker J., Donnelly L.E. Cellular Senescence as a Mechanism and Target in Chronic Lung Diseases. Am J Respir Crit Care Med. 2019;200(5):556-564.

4. Livak K.J., Schmittgen T.D. Analysis of relative gene expression data using real-time quantitative PCR and the 2(-Delta Delta C(T)) Method. Methods. 2001;25(4):402-408.

5. Puvvula P.K. LncRNAs Regulatory Networks in Cellular Senescence. Int J Mol Sci. 2019;20(11):2615.

6. Zhang P., Wu W., Chen Q., Chen M. Non-Coding RNAs and their Integrated Networks. J Integr Bioinform. 2019;16(3):20190027.