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Interacciones fármaco–enfermedad de genes diferencialmente expresados en muestras de hígado de COVID-19: un análisis in-silico.: Drug-disease interactions of differentially expressed genes in COVID-19 liver samples: an in-silico analysis
Drug-disease interactions of differentially expressed genes in COVID-19 liver samples: an in-silico analysis: Interacciones fármaco–enfermedad de genes diferencialmente expresados en muestras de hígado de COVID-19: un análisis in-silico.
Autor
Rasoo, Suzan Omar
Nah, Ata Mirzaei
Eskandar, Sania
Hosseinzadeh, Milad
Asoudeh Moghanloo, Soheila
Ebrahimzadeh, Farnoosh
Institución
Resumen
While COVID-19 liver injuries have been reported in various studies, concerns are raised about disease-drug reactions in COVID-19 patients. In this study, we examined the hypothesis of gene-disease interactions in an in-silico model of gene expression to seek changes in cytochrome P450 genes. The Gene Expression Omnibus dataset of the liver autopsy in deceased COVID-19 patients (GSE150316) was used in this study. Non-alcoholic fatty liver biopsies were used as the control (GSE167523). Besides, gene expression analysis was performed using the DESeq/EdgeR method. The GO databases were used, and the paths were set at p<0.05. The drug-gene interaction database (DGIdb) was searched for interactions. According to the results, 5,147 genes were downregulated, and 5,122 genes were upregulated in SARS-CoV-2 compared to healthy livers. Compared to the cytochromes, 34 cytochromes were downregulated, while 4 cytochromes were upregulated among the detected differentially expressed genes (DEG). The drug-gene interaction database (DGIdb) provided a list of medications with potential interactions with COVID-19 as well as metacetamol, phenethyl iso-cyanate, amodiaquine, spironolactone, amiloride, acenocoumarol, clopidogrel, phenprocoumon, trimipramine, phenazepam, etc. Besides, dietary compounds of isoflavones, valerian, and coumarin, as well as caffeine metabolism were shown to have possible interactions with COVID-19 disease. Our study showed that expression levels of cytochrome P450 genes could get altered following COVID-19. In addition, a drug-disease interaction list is recommended to be used for evaluations in clinical considerations in further studies. Mientras que se han informado sobre lesiones hepáticas por COVID-19 en diversos estudios, las preocupaciones se elevan acerca de las reacciones enfermedad-fármaco en los pacientes con COVID-19. En este estudio, investigamos la hipótesis de las interacciones gen-enfermedad en un modelo in-silico de la expresión génica para buscar los cambios en los genes del citocromo P450. En este estudio se utilizó el conjunto de datos Ómnibus de la Expresión Génica de la autopsia hepática en los pacientes fallecidos por COVID-19 (GSE150316). Las biopsias de hígado graso no alcohólico se utilizaron como controles (GSE167523). Además, el análisis de la expresión génica se realizó mediante el método DESeq / EdgeR. Se utilizaron las bases de datos GO y las rutas fueron ajustadas en p <0,05. La base de datos de la interacción fármaco-gen (DGIdb) fue investigada para las interacciones. Según los resultados, 5.147 genes se regularon a la baja y 5.122 genes se regularon al alza en el SARS-CoV-2 en comparación con los hígados sanos. En comparación con los citocromos, 34 citocromos se regularon a la baja, mientras que 4 citocromos fueron regulados al alza entre la expresión de los genes detectados diferencialmente (DEG). La base de datos de la interacción fármaco-gen (DGIdb) proporcionó una lista de medicamentos con las interacciones potenciales con COVID-19, así como con metacetamol, fenetilo isocianato, amodiaquina, espironolactona, amilorida, acenocumarol, clopidogrel, fenprocoumon, trimipramina, fenazepam, etc. También, los compuestos dietéticos de isoflavonas, valeriana y cumarina, así como el metabolismo de la cafeína han mostrado tener posibles interacciones con la enfermedad COVID-19. Nuestro estudio demostró que los niveles de la expresión de los genes del citocromo P450 podrían quedar alterados siguiendo COVID-19. Además, se recomienda utilizar una lista de fármaco-enfermedad interacción para evaluar en las consideraciones clínicas en otros estudios adicionales.
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