Предсказание мишеней для фармакологической коррекции алкоголизма путем обогащения биологических процессов данными RNA-seq префронтальной коры головного мозга

##plugins.themes.bootstrap3.article.sidebar##

pdf
Опубликован: Oct 9, 2026
DOI: https://doi.org/10.18097/BMCRM00332
Ключевые слова:
хроническая алкогольная интоксикация; DLPFC; RNA-seq; DESeq2; GSEA; GO:BP; Connectivity Map; нейровоспаление; JAK-киназы

##plugins.themes.bootstrap3.article.main##

М.И. Айрапетов
Институт экспериментальной медицины, 197376, Санкт-Петербург, ул. Академика Павлова, 12; Военно-медицинская академия им. С.М. Кирова МО РФ, 194044, Санкт-Петербург, улица Академика Лебедева, 6Ж
С.О. Ереско
Институт экспериментальной медицины, 197376, Санкт-Петербург, ул. Академика Павлова, 12
П.Д. Шабанов
Институт экспериментальной медицины, 197376, Санкт-Петербург, ул. Академика Павлова, 12

Аннотация

Цель работы заключалась в предсказании мишеней для фармакологической коррекции алкоголизма путем обогащения биологических процессов транскрипционными данными постмортального материала дорсолатеральной префронтальной коры человека. Проанализированы данные RNA-seq 96 пациентов из открытой базы данных GEO. Дифференциальный анализ экспрессии выполнен методом DESeq2. Обогащение биологических процессов выполнено методом GSEA по базе данных GO:BP. Для идентификации фармакологических агентов применён анализ Connectivity Map. Был обнаружен 61 значимо дифференциально экспрессированный ген. Использование GSEA позволило выявить взаимосвязь изменений в экспрессии генов с биологическими процессами в организме. Анализ Connectivity Map идентифицировал три класса фармакологических агентов с потенциальным эффектом, корректирующим предсказанные изменения: ингибиторы JAK-киназ, ингибиторы АТPазы и антагонисты хемокиновых рецепторов.

##plugins.themes.bootstrap3.article.details##

Как цитировать
Айрапетов M., Ереско S., & Шабанов P. (2026). Предсказание мишеней для фармакологической коррекции алкоголизма путем обогащения биологических процессов данными RNA-seq префронтальной коры головного мозга. Biomedical Chemistry: Research and Methods, 9(3), e00332. https://doi.org/10.18097/BMCRM00332
Выпуск
Том 9 № 3 (2026)
Раздел
ЭКСПЕРИМЕНТАЛЬНЫЕ ИССЛЕДОВАНИЯ

Библиографические ссылки

  1. GBD 2021 Diseases and Injuries Collaborators. (2024). Global burden of disease. IHME.
  2. Shabanov, P. D., & Kalishevich, S. Y. (1998). Biologiya alkogolizma. Lan, St. Petersburg, 272 p.
  3. Shabanov, P. D. (2012). Narkologiya: rukovodstvo dlya vrachey GEOTARMedia, Moscow, 832 p.
  4. Nippert, K. E., Rowland, C. P., & Moorman, D. E. (2024). Alcohol, flexible behavior, and the prefrontal cortex. Neuropharmacology, 250, 109920. DOI
  5. Airapetov, M. I., Eresko, S. O., Lebedev, A. A., Bychkov, E. R., & Shabanov, P. D. (2020). Role of toll-like receptors in the neuroimmunology of alcoholism. Biomeditsinskaya Khimiya, 66(3), 208–215. DOI
  6. Crews, F. T., & Vetreno, R. P. (2016). Mechanisms of neuroimmune gene induction in alcoholism. Psychopharmacology, 233(9), 1543–1557. DOI
  7. Ye, J.-H., Zuo, W., Chaudhry, F., & Chinn, L. (2025). Neuroimmune mechanisms in alcohol use disorder: Microglial modulation and therapeutic horizons. Psychoactives, 4(3), Article 33. DOI
  8. Pascual, M., Montesinos, J., & Guerri, C. (2018). Neuroimmune signaling in alcohol use disorder. Pharmacology Biochemistry and Behavior, 177, 34–60. DOI
  9. Wu, C., Bendriem, R. M., Garamszegi, S. P., Shu, J., & Lee, C.-T. (2017). RNA sequencing in post-mortem human brains of neuropsychiatric disorders. Psychiatry and Clinical Neurosciences, 71(10), 663–672. DOI
  10. Willis, C., White, J. D., Minto, M. S., Quach, B. C., Han, S., Tao, R., Shin, J. H., Johnson, E. O., & Hancock, D. B. (2024). Gene expression differences associated with alcohol use disorder in human brain. Molecular Psychiatry. Advance online publication. DOI
  11. Love, M. I., Huber, W., & Anders S. (2014). Moderated estimation of fold change and dispersion for RNA-seq data with DESeq2. Genome Biology, 15(12), 550. DOI
  12. Wu, T., Hu, E., Xu, S., Chen, M., Guo, P., Dai Z., Feng, T., Zhou, L., Tang, W., Zhan, L., Fu, X., Liu, S., Bo, X., & Yu, G. (2021). clusterProfiler 4.0: A universal enrichment tool for interpreting omics data. The Innovation, 2(2), 100141. DOI
  13. Subramanian, A., Narayan, R., Corsello, S. M., Peck, D. D., Natoli, T. E., Lu, X., Gould, J., Davis, J. F., Tubelli, A. A., Asiedu, J. K., Lahr, D. L., Hirschman, J. E., Liu, Z., Donahue, M., Julian, B., Khan, M., Wadden, D., Smith, I. C., Lam, D., . . . DeLuca, M. (2017). A next generation connectivity map: L1000 platform and the first 1,000,000 profiles. Cell, 171(6), 1437–1452. DOI
  14. Abernathy, K., Harris, R. A., & Mayfield, R. D. (2022). Alcohol use disorder: Neurobiology and therapeutics. Biomedicines, 10(5), 1192. DOI
  15. Ketlinsky, S. A., & Simbirtsev, A. S. (2008). Cytokines. Foliant, St. Petersburg, 552 p.