Background asthma, chronic obstructive pulmonary disease (COPD), and idiopathic pulmonary fibrosis (IPF) are three serious pulmonary diseases that contain common and unique characteristics. Therefore, the identification of biomarkers that differentiate these diseases is of importance for preventing misdiagnosis. In this regard, the present study aimed to identify the disorders at the early stages, based on lung transcriptomics data and drug-target interactions. Methods To this end, the differentially expressed genes were found in each disease. Then, WGCNA was utilized to find specific and consensus gene modules among the three diseases. Finally, the disease-disease similarity was analyzed, followed by determining candidate drug-target interactions. Results The results confirmed that the asthma lung transcriptome was more similar to COPD than IPF. In addition, the biomarkers were found in each disease and thus were proposed for further clinical validations. These genes included RBM42, STX5, and TRIM41 in asthma, CYP27A1, GM2A, LGALS9, SPI1, and NLRC4 in COPD, ATF3, PPP1R15A, ZFP36, SOCS3, NAMPT, and GADD45B in IPF, LRRC48 and CETN2 in asthma-COPD, COL15A1, GIMAP6, and JAM2 in asthma-IPF and LMO7, TSPAN13, LAMA3, and ANXA3 in COPD-IPF. Finally, analyzing drug-target networks suggested anti-inflammatory candidate drugs for treating the above mentioned diseases. Conclusion In general, the results revealed the unique and common biomarkers among three chronic lung diseases. Eventually, some drugs were suggested for treatment purposes.

中文翻译：

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通过共表达网络和药物靶点相互作用分析鉴定常见慢性肺病中的生物标志物

背景哮喘、慢性阻塞性肺疾病 (COPD) 和特发性肺纤维化 (IPF) 是三种具有共同和独特特征的严重肺部疾病。因此，识别区分这些疾病的生物标志物对于防止误诊具有重要意义。在这方面，本研究旨在根据肺转录组学数据和药物靶点相互作用在早期阶段识别疾病。方法为此，在每种疾病中发现了差异表达的基因。然后，利用 WGCNA 在三种疾病中寻找特定的和共有的基因模块。最后，分析疾病-疾病的相似性，然后确定候选药物-靶点相互作用。结果结果证实，哮喘肺转录组与COPD的相似度高于IPF。此外，在每种疾病中都发现了生物标志物，因此建议进行进一步的临床验证。这些基因包括哮喘中的 RBM42、STX5 和 TRIM41，COPD 中的 CYP27A1、GM2A、LGALS9、SPI1 和 NLRC4、IPF 中的 ATF3、PPP1R15A、ZFP36、SOCS3、NAMPT 和 GADD45B，哮喘中的 LRRC48 和 CECOPD15C哮喘-IPF 中的 GIMAP6 和 JAM2 和 COPD-IPF 中的 LMO7、TSPAN13、LAMA3 和 ANXA3。最后，对药物靶点网络的分析提出了用于治疗上述疾病的抗炎候选药物。结论总的来说，结果揭示了三种慢性肺病中独特且常见的生物标志物。最终，一些药物被推荐用于治疗目的。和 TRIM41 在哮喘中，CYP27A1，GM2A，LGALS9，SPI1 和 NLRC4 在 COPD，ATF3，PPP1R15A，ZFP36，SOCS3，NAMPT 和 IPF 中的 GADD45B，哮喘-COPD 中的 LRRC48 和 CETN2，哮喘-COPD 中的 COL15A1，和 JMAP2 COPD-IPF 中的 IPF 和 LMO7、TSPAN13、LAMA3 和 ANXA3。最后，对药物靶点网络的分析提出了用于治疗上述疾病的抗炎候选药物。结论总的来说，结果揭示了三种慢性肺病中独特且常见的生物标志物。最终，一些药物被推荐用于治疗目的。和 TRIM41 在哮喘中，CYP27A1，GM2A，LGALS9，SPI1 和 NLRC4 在 COPD，ATF3，PPP1R15A，ZFP36，SOCS3，NAMPT 和 IPF 中的 GADD45B，哮喘-COPD 中的 LRRC48 和 CETN2，哮喘-COPD 中的 COL15A1，和 JMAP2 COPD-IPF 中的 IPF 和 LMO7、TSPAN13、LAMA3 和 ANXA3。最后，对药物靶点网络的分析提出了用于治疗上述疾病的抗炎候选药物。结论总的来说，结果揭示了三种慢性肺疾病中独特且常见的生物标志物。最终，一些药物被推荐用于治疗目的。分析药物靶点网络提出了用于治疗上述疾病的抗炎候选药物。结论总的来说，结果揭示了三种慢性肺疾病中独特且常见的生物标志物。最终，一些药物被推荐用于治疗目的。分析药物靶点网络提出了用于治疗上述疾病的抗炎候选药物。结论总的来说，结果揭示了三种慢性肺疾病中独特且常见的生物标志物。最终，一些药物被推荐用于治疗目的。