Identificación de genes relacionados con la autofagia en la fibrosis pulmonar idiopática mediante métodos de bioinformática
La fibrosis pulmonar idiopática (FPI) es una enfermedad pulmonar crónica, progresiva y fibrótica caracterizada por síntomas como disnea, disminución de la función pulmonar y tos. La supervivencia media de los pacientes con FPI es de aproximadamente tres años, y la tasa de supervivencia a cinco años es inferior al 30%. A pesar de los avances en las terapias antifibróticas, la FPI sigue siendo incurable, lo que exige una mayor exploración de sus procesos patológicos desde una perspectiva de biología celular. La autofagia, un proceso celular que implica la degradación de orgánulos, proteínas o patógenos intracelulares en los lisosomas, se ha relacionado con diversas enfermedades. Sin embargo, su papel en la FPI sigue siendo poco conocido. Este estudio tuvo como objetivo identificar genes relacionados con la autofagia en la FPI mediante métodos de bioinformática para aportar información sobre el desarrollo de la enfermedad y posibles dianas terapéuticas.
Se utilizaron datos de la base de datos Gene Expression Omnibus (GEO), específicamente el conjunto de datos GSE24206, que incluye perfiles de expresión génica de 17 pacientes con FPI y seis controles sanos. La Human Autophagy Database (HADb) se empleó para obtener 222 genes relacionados con la autofagia. Se realizó un análisis de componentes principales (PCA) para distinguir entre muestras de FPI y normales, revelando diferencias significativas entre ambos grupos. El paquete R «limma» se utilizó para identificar genes de autofagia diferencialmente expresados, con umbrales establecidos en un valor de P ajustado menor a 0,05 y un cambio absoluto en la expresión mayor a 1,5 veces.
El análisis identificó 20 genes de autofagia diferencialmente expresados en la FPI, incluyendo 11 genes regulados al alza (TP63, ITGB4, CTSD, TNFSF10, DIRAS3, TP53, GAA, EIF2AK2, ERBB2, TSC2 y CDKN2A) y nueve genes regulados a la baja (ERN1, FOXO1, IL24, DDIT3, BNIP3, DLC1, CXCR4, MYC y NAMPT). Se generaron representaciones visuales de estos hallazgos utilizando los paquetes R «ggplot2», «pheatmap» y «ggpubr», incluyendo gráficos de volcán, mapas de calor y diagramas de caja. El análisis de correlación de Spearman examinó las relaciones entre estos genes, revelando correlaciones positivas y negativas significativas.
Se realizó un análisis de interacción proteína-proteína (PPI) mediante la base de datos STRING y se visualizó con Cytoscape. La red PPI demostró interacciones entre las proteínas codificadas por los 20 genes, con una puntuación mínima de interacción de 0,4. Los análisis de enriquecimiento de ontología génica (GO) y de rutas KEGG se realizaron utilizando Metascape para explorar las funciones y vías asociadas. El análisis GO mostró enriquecimiento en procesos como la regulación positiva de la apoptosis, la autofagia y la respuesta celular al estrés. El análisis KEGG destacó rutas como apoptosis, autofagia y señalización FOXO.
Los resultados sugieren que los genes relacionados con la autofagia desempeñan un papel clave en la FPI. Por ejemplo, FOXO1 regula la autofagia e influye en el cáncer hepatocelular mediante la vía AMPK-FOXO1-ULK1. De manera similar, la imagenología PET dirigida a CXCR4 se ha utilizado para predecir resultados en pacientes con FPI tratados con pirfenidona. Estos hallazgos resaltan la relevancia de la autofagia en la FPI y otras enfermedades respiratorias.
Entre las limitaciones del estudio se incluyen la falta de validación experimental de los genes identificados y la ausencia de datos de supervivencia en el conjunto GSE24206, lo que impidió analizar su impacto pronóstico. Futuras investigaciones deberían validar estos resultados y elucidar los mecanismos detallados de la autofagia en la FPI.
En conclusión, este estudio identificó 20 genes de autofagia diferencialmente expresados en la FPI, proporcionando posibles dianas terapéuticas e información sobre su patogénesis. Estos hallazgos subrayan la importancia de explorar la autofagia en el desarrollo de tratamientos innovadores para esta enfermedad.
doi.org/10.1097/CM9.0000000000001633