本研究利用综合生物信息学方法寻找能够预测哮喘严重程度的新生物标志物。于2022年6至12月，在武汉大学中南医院过敏反应科开展并完成该临床医学研究。从高通量基因表达（Gene Expression Omnibus，GEO）数据库中筛选并下载基因芯片数据集GSE43696，使用R语言“affy”包和“rma”算法完成基因芯片数据预处理。利用“edgeR”包和“limma”包筛选出正常对照者、轻中度哮喘患者和重度哮喘患者两两之间的差异表达基因（differentially expressed genes，DEGs），然后用“clusterProfiler”包对差异表达基因进行GO功能富集分析和KEGG通路富集分析，最后用STRING网站构建差异表达基因的蛋白-蛋白互作（protein-protein interaction，PPI）网络，进一步筛选差异表达基因。使用R语言“WGCNA”包对数据集GSE43696进行加权基因共表达网络分析（weighted gene co-expression network analysis，WGCNA），筛选出与哮喘严重程度显著相关的模块，将WGCNA分析结果与PPI筛选的差异表达基因取交集得到关键（hub）基因。利用数据集GSE43696和GSE63142对hub基因表达量进行验证，依据ROC曲线评估诊断价值，并通过基因集富集分析（gene set enrichment analysis，GSEA）进一步明确数据集GSE43696中hub基因的潜在功能。结果显示，共筛选出251个DEGs，其中正常组和轻中度哮喘组39个，正常组和重度哮喘组178个，轻中度哮喘组和重度哮喘组34个，主要参与对有毒物质的反应、对氧化应激的反应、细胞外结构组织、细胞外基质组织等生物过程。筛选出两个与哮喘严重程度显著相关的模块（red模块，P=7e-6，r=0.43；pink模块，P=5e-8，r=-0.51），最终得到6个hub基因，包括B3GNT6、CEACAM5、CCK、ERBB2、CSH1和DPPA5。通过数据集GSE43696和GSE63142的基因表达水平比较和ROC曲线分析进一步验证了这6个hub基因，可能与o-聚糖生物合成、α-亚麻酸代谢、亚油酸代谢和戊糖葡萄糖酸的相互转化等过程相关。综上，通过多种生物信息学分析方法，本研究鉴定出与哮喘严重程度显著相关的6个hub基因，为哮喘的病情预测和靶向治疗提供了可能的新方向。
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支气管哮喘（简称：哮喘）是一种具有气道炎症、气道高反应性和广泛且可逆的气流受限三个主要特征的慢性呼吸道炎症性疾病，同时也是一种发病率和死亡率都很高的全球性疾病［1］。据全球数据分析估计，至少有2.35亿至3.34亿人患有哮喘［2］，且每年约有18万人死于哮喘［3］。2019年有研究报道我国20岁以上人群的哮喘患病率为4.2%，患病人数达到4570万例［4］。疾病的恶化、疾病控制不佳、肺功能下降、过度使用支气管舒张剂和吸烟都会加重哮喘［5］。当轻度哮喘转变为重度哮喘时，即使给予最佳治疗，病情也可能会难以控制［6］。中重度哮喘在整个哮喘患者中仅占5%~10%，但是它的治疗成本却占了哮喘治疗总费用的一半以上，给患者家庭及社会带来了巨大的经济负担［7］。呼吸道上皮细胞被认为在过敏性哮喘的发生发展中起重要作用［8］。一项对轻度哮喘患者和健康对照组之间基因表达的研究表明，下呼吸道上皮细胞IL-13/T2标记基因的表达上调与呼吸道炎症有关［9］。因此，重度哮喘的精确免疫治疗需要发现哮喘患者潜在的生物标志物和治疗靶点。
