摘要
哮喘是一种异质性炎症性疾病，涉及多种免疫途径，常伴有慢性鼻窦炎伴鼻息肉（CRSwNP）等并发症。尽管如dupilumab这样的生物制剂已显示出临床疗效，但其导致治疗反应差异的分子机制仍不甚明了。本研究旨在表征区分哮喘患者与健康对照组的转录组模式，并评估dupilumab引起的转录组变化。对66个样本进行了全血RNA测序：其中18名为G0组的重度哮喘患者，在接受6个月dupilumab治疗前后进行了检测，另外30名为非哮喘对照组。通过定量PCR（qPCR）鉴定并验证了差异表达基因（DEGs）。临床反应通过FEV1、急性加重情况、口服皮质类固醇使用情况、症状（FEOS）评分以及Sino-Nasal Outcome Test-22（SNOT-22）进行评估。共鉴定出1124个DEGs，这些基因能够区分哮喘患者和对照组。值得注意的是，ABCC1、CYP4F12、FBN1、IKZF2和RAB44在所有患者亚组中均表现出差异表达，这些基因被提议作为潜在的疾病生物标志物。通过对dupilumab治疗前后的转录组数据进行无监督机器学习分析，将G0组患者分为两个不同的亚组，分别命名为G1和G2。在比较整个G0组的治疗前后的样本时，仅鉴定出12个DEGs；而分层分析则显示G1组有1288个DEGs，G2组有354个DEGs，这表明两组对治疗的分子反应存在差异。此外，DIXDC1的基线表达水平被确定为CRSwNP非应答者的预测因子。通过将无监督机器学习方法应用于转录组数据，这项探索性研究发现了两种对dupilumab反应机制不同的患者亚型，支持在重度哮喘治疗中采用精准医疗的方法。
